amtsblattkonforme Version

syllabus/VI/mod.compint.yaml

@@ -13,16 +13,12 @@ goal:
                                                           
       -   Typische Problemstellungen der                 
           Wissenstechnologien zu analysieren,            
-                                                          
       -   Prozessstufenkette für die adaptive            
           Datenanalyse zu konzipieren,                   
-                                                          
       -   Konkrete Methoden der Prozessschritte zu       
           verstehen und zu analysieren,                  
-                                                          
       -   Methoden der Validierungsanalyse zu verstehen  
           und anzuwenden,                                
-                                                          
       -   Grundannahmen und Modelle der empirischen      
           Inferenz zu kennen.                            
                                                           
@@ -48,25 +44,18 @@ content:
     Anwendungsprojekte.                                
                                                         
     -   Handlungsfelder, Ziele, Probleme               
-                                                        
     -   Aufgabentypen der computerbasierten            
         Intelligenz (CI)                               
-                                                        
     -   CI-Prozesskette: Konzipierung, Validierung     
-                                                        
     -   Grundzüge der statistischen Lerntheorie        
-                                                        
     -   Datenerfassung, Vorverarbeitung                
         Merkmalsextraktion: Ziele, Bewertung           
-                                                        
     -   Überwachtes Lernen: Definition, Methoden,      
         Bewertung                                      
-                                                        
     -   Vertiefung: neuronale Netze,                   
         Relevanzdetermination, Stützvektormethode,     
         Ensemble-Lernen, Tiefe Lernarchitekturen (deep 
         learning)                                      
-                                                        
     -   Unüberwachtes Lernen: Definition, Methoden,    
         Validierungsproblematik                        
 
@@ -79,23 +68,17 @@ media-of-instruction:
     vorbereiten durch Studieren der folgenden Quellen: 
                                                         
     -   Vorlesungsskript                               
-                                                        
     -   Internetquellen, insbesondere Wikipedia-Artikel                              
-                                                        
     -   Folgende Lehrbücher:                           
-                                  
     -   Kruse, Borgelt, Braune, Klawonn, Moewes,       
         Steinbrecher (2015) Computational              
         Intelligence: Eine methodische Einführung.     
         Springer-Vieweg                                
-                                                        
     -   Theodoridis, Koutroumbas (2008) Pattern        
         Recognition. Elsevier                          
-                                                        
     -   Richter (2019) Statistisches und maschinelles  
         Lernen: Gängige Verfahren im Überblick.        
         Springer-Spektrum                              
-                                                        
     -   Niemann (1983) Klassifikation von Mustern.     
         Springer (online kostenlos verfügbar)          
 
@@ -126,13 +109,19 @@ workload:
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   de: Form und Zeiten der Lehrveranstaltung nicht spezifiziert - bitte nachmelden!