Vorlesungsverzeichnis
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Veranstaltungen von Yannick Rudolph
Lehrveranstaltungen
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