Course Schedule

Veranstaltungen von Prof. Dr. Ulf Brefeld


Lehrveranstaltungen

Advanced Machine Learning (Vorlesung)

Dozent/in: Ulf Brefeld

Termin:
wöchentlich | Donnerstag | 10:15 - 11:45 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 12.015 Seminarraum | kreidetafel und Beamer erforderlich!

Inhalt: The course deals with advanced topics in machine learning and information retrieval and focus on techniques that exceed the standard supervised learning setting (e.g., discriminating positive and negative classes). Possible topics include intelligent retrieval, recommendation, text mining, sequential learning, graphical models, clustering, semi-supervised learning, etc.

KI-Projekt (Seminar)

Dozent/in: Ulf Brefeld

Termin:
wöchentlich | Donnerstag | 14:15 - 16:45 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 12.015 Seminarraum

Inhalt: Wir werden in dem Projekt Methoden aus der Vorlesung ‚Einführung in die Künstliche Intelligenz‘ anwenden, um exemplarische Problemstellungen zu lösen. Dazu soll die gesamte Verarbeitungspipeline bearbeitet werden, von der Merkmalsextraktion bis hin zu empirischen Evaluierungen.

Machine Learning Lab (Seminar)

Dozent/in: Ulf Brefeld

Termin:
wöchentlich | Dienstag | 14:15 - 15:45 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 12.108 Seminarraum | Kreidetafel und Beamer erforderlich!

Inhalt: Address a learning task in a data-driven fashion. After reviewing related work, you'll formalize the problem, derive an appropriate method to solve it, implement the method, define an experimental setup and identify relevant baselines and empirically evaluate your approach. The learning task can be arbitrarily defined. We provide fallback problems but bringing your own idea(s) and/or data is more than welcome! The final report may have the form of a research paper. We'll have milestones where progress is reported in short presentations.

Elevator Pitch Seminar (Seminar)

Dozent/in: Ulf Brefeld

Termin:
14-täglich | Mittwoch | 10:00 - 12:00 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 6.321 Seminarraum

Inhalt: The seminar deals with elevator pitches, that is, very short summary presentations. The name comes from the possibility of meeting a VIP in front of an elevator and you have only a very limited amount of time before the VIP exists the elevator to tell her about your idea/research/undertaking/... In general, the shorter the presentation the more difficult it is and the more work you should put into it to give a good presentation. In this seminar, we will get to know the ingredients of a good presentation, how to prepare for it and how to perform well in front of an audience (e.g., VIP in an elevator).

Masterforum (Kolloquium)

Dozent/in: Ulf Brefeld

Termin:
Einzeltermin | Mi, 01.11.2023, 10:15 - Mi, 01.11.2023, 14:45 | C 40.176 Seminarraum
Einzeltermin | Mi, 29.11.2023, 10:15 - Mi, 29.11.2023, 14:45 | C 40.176 Seminarraum
Einzeltermin | Mi, 24.01.2024, 10:15 - Mi, 24.01.2024, 14:45 | C 40.176 Seminarraum

Maschinelles Lernen und Data Mining (Übung) (Übung)

Dozent/in: Ulf Brefeld, Yannick Rudolph

Termin:
wöchentlich | Donnerstag | 10:15 - 11:45 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 12.112 Seminarraum | .

Inhalt: Im Modul werden die Grundbegriffe des Lernens aus Daten eingeführt. Unterschiedliche Techniken des überwachten und unüberwachten maschinellen Lernens und Data Mining werden hergeleitet und ihre Eigenschaften besprochen. Beispiele sind theoretische/empirische Risikominimierung, Entscheidungsbäume, Random Forests, Regularisierung, Perzeptron, Multilayer Netzwerke, Support Vector Machines, k-means, probabilistische Clustering-Verfahren mittels Expectation Maximization. Weitere Themen sind Experimentalaufbau, Interpretation der Ergebnisse, Kommunikation der Ergebnisse, z.B. Kreuzvalidierung sowie nichtlineare Merkmalsgenerierung, z.B. mittels Kernfunktionen.

Maschinelles Lernen und Data Mining (Vorlesung)

Dozent/in: Ulf Brefeld, Yannick Rudolph

Termin:
wöchentlich | Montag | 10:15 - 11:45 | 16.10.2023 - 23.10.2023 | C 14.202 Seminarraum | ..
wöchentlich | Montag | 10:15 - 11:45 | 30.10.2023 - 02.02.2024 | C HS 2 | C HS2 wegen Tafel

Inhalt: Im Modul werden die Grundbegriffe des Lernens aus Daten eingeführt. Unterschiedliche Techniken des überwachten und unüberwachten maschinellen Lernens und Data Mining werden hergeleitet und ihre Eigenschaften besprochen. Beispiele sind theoretische/empirische Risikominimierung, Entscheidungsbäume, Random Forests, Regularisierung, Perzeptron, Multilayer Netzwerke, Support Vector Machines, k-means, probabilistische Clustering-Verfahren mittels Expectation Maximization. Weitere Themen sind Experimentalaufbau, Interpretation der Ergebnisse, Kommunikation der Ergebnisse, z.B. Kreuzvalidierung sowie nichtlineare Merkmalsgenerierung, z.B. mittels Kernfunktionen.

Statistik für Wirtschaftsinformatiker/innen (Vorlesung)

Dozent/in: Ulf Brefeld, Yannick Rudolph

Termin:
wöchentlich | Dienstag | 10:15 - 11:45 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C HS 4 | .

Inhalt: • Grundlagen Analysis • Differential- und Integralrechnung • Grundlagen Statistik • Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie • Zufallsvariablen und Wahrscheinlichkeitsverteilungen • Parametertests • Konfidenzintervalle • Hypothesentests

Statistik für Wirtschaftsinformatiker/innen - Gruppe A (Übung)

Dozent/in: Ulf Brefeld, Yannick Rudolph

Termin:
wöchentlich | Dienstag | 14:15 - 15:45 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 1.209 Seminarraum | .

Inhalt: • Grundlagen Analysis • Differential- und Integralrechnung • Grundlagen Statistik • Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie • Zufallsvariablen und Wahrscheinlichkeitsverteilungen • Parametertests • Konfidenzintervalle • Hypothesentests

Statistik für Wirtschaftsinformatiker/innen - Gruppe B (Übung)

Dozent/in: Ulf Brefeld, Yannick Rudolph

Termin:
wöchentlich | Montag | 10:15 - 11:45 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 40.256 Seminarraum | .

Inhalt: • Grundlagen Analysis • Differential- und Integralrechnung • Grundlagen Statistik • Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie • Zufallsvariablen und Wahrscheinlichkeitsverteilungen • Parametertests • Konfidenzintervalle • Hypothesentests

Forschungskolloquium Wirtschaftsinformatik & Data Science (Kolloquium)

Dozent/in: Ulf Brefeld, Paul Drews, Burkhardt Funk, Peter Niemeyer, Kathrin Padberg-Gehle

Termin:
14-täglich | Donnerstag | 16:15 - 18:15 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 40.254 Seminarraum
Einzeltermin | Do, 07.12.2023, 14:30 - Do, 07.12.2023, 18:00 | C 10.225 Senatssaal
Einzeltermin | Do, 25.01.2024, 15:00 - Do, 25.01.2024, 17:00 | intern | C10.225 Senatssaal ist gebucht

Inhalt: Im Kolloquium stellen Promovierende, Mitglieder des Instituts und externe Gäste Ihre Forschungsvorhaben vor.

Qualitätszirkel Master Management & Data Science (Studienbegleitende Veranstaltung)

Dozent/in: Ulf Brefeld

Termin:
Einzeltermin | Mi, 17.01.2024, 10:00 - Mi, 17.01.2024, 11:45 | C 4.111 Seminarraum