Vorlesungsverzeichnis
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Veranstaltungen von Yannick Rudolph
Lehrveranstaltungen
Einführung in die Künstliche Intelligenz - Übung Gruppe 1 (Übung)
Dozent/in: Ulf Brefeld, Yannick Rudolph
Termin:
wöchentlich | Dienstag | 08:15 - 09:00 | 07.04.2025 - 13.05.2025 | C HS 3
wöchentlich | Dienstag | 08:15 - 09:00 | 20.05.2025 - 20.05.2025 | C HS 1
wöchentlich | Dienstag | 08:15 - 09:00 | 27.05.2025 - 17.06.2025 | C HS 3
wöchentlich | Dienstag | 08:15 - 09:00 | 24.06.2025 - 24.06.2025 | C HS 1
wöchentlich | Dienstag | 08:15 - 09:00 | 01.07.2025 - 11.07.2025 | C HS 3
Inhalt: Es werden grundlegende Kenntnisse des maschinellen Lernen vermittelt, die zur intelligenten Datenverarbeitung notwendig sind. Wir gehen auf verschiedene Problemstellungen ein (z.B. Klassifikation, Regression, Clustern), lernen Standardverfahren kennen (z.B. Entscheidungsbäume, SVMs), Strategien für eine allgemeine Herangehensweise und Versuchsaufbauten für eine solide empirische Evaluation.
Einführung in die Künstliche Intelligenz - Übung Gruppe 2 (Übung)
Dozent/in: Ulf Brefeld, Yannick Rudolph
Termin:
wöchentlich | Dienstag | 09:15 - 10:00 | 07.04.2025 - 13.05.2025 | C HS 3
wöchentlich | Dienstag | 09:15 - 10:00 | 20.05.2025 - 20.05.2025 | C HS 1
wöchentlich | Dienstag | 09:15 - 10:00 | 27.05.2025 - 17.06.2025 | C HS 3
wöchentlich | Dienstag | 09:15 - 10:00 | 24.06.2025 - 24.06.2025 | C HS 1
wöchentlich | Dienstag | 09:15 - 10:00 | 01.07.2025 - 11.07.2025 | C HS 3
Inhalt: Es werden grundlegende Kenntnisse des maschinellen Lernen vermittelt, die zur intelligenten Datenverarbeitung notwendig sind. Wir gehen auf verschiedene Problemstellungen ein (z.B. Klassifikation, Regression, Clustern), lernen Standardverfahren kennen (z.B. Entscheidungsbäume, SVMs), Strategien für eine allgemeine Herangehensweise und Versuchsaufbauten für eine solide empirische Evaluation.
Einführung in die Künstliche Intelligenz (Vorlesung)
Dozent/in: Ulf Brefeld, Yannick Rudolph
Termin:
wöchentlich | Donnerstag | 10:15 - 11:45 | 07.04.2025 - 11.07.2025 | W HS 4
Inhalt: Es werden grundlegende Kenntnisse des maschinellen Lernen vermittelt, die zur intelligenten Datenverarbeitung notwendig sind. Wir gehen auf verschiedene Problemstellungen ein (z.B. Klassifikation, Regression, Clustern), lernen Standardverfahren kennen (z.B. Entscheidungsbäume, SVMs), Strategien für eine allgemeine Herangehensweise und Versuchsaufbauten für eine solide empirische Evaluation.