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— | teaching:le-ki2-ws19 [2019/10/02 09:21] (current) – created nyga | ||
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+ | ====== KI - Wissensakquisition und Wissensrepräsentation ====== | ||
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+ | |< 100% 33% 66%>| | ||
+ | ^Dauer^4 SWS^ | ||
+ | ^Art^Vorlesung mit Übung^ | ||
+ | ^Semester^WS2019/ | ||
+ | ^Dozent^Dr. Daniel Nyga^ | ||
+ | ^Übungsleitung^Mona Abdel-Keream^ | ||
+ | ^Sprache^Deutsch^ | ||
+ | ^Empfohlende Voraussetzung^[[: | ||
+ | ^Termine^Vorlesung: | ||
+ | ^Ort^ [[https:// | ||
+ | ^Bemerkungen^Vorlesungsbeginn: | ||
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+ | Organisatorisches sowie Vorlesungsmaterialien können auf der Stud.IP-Seite zur Veranstaltung gefunden werde: [[https:// | ||
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+ | Wissensverarbeitung (Knowledge Processing/ | ||
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+ | Die Vorlesung behandelt grundlegende Techniken der statistischen Datenanalyse und Wahrscheinlichkeitstheorie, | ||
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+ | Die Inhalte sind im Einzelnen: | ||
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+ | * Probabilistische Wissensverarbeitung | ||
+ | * Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie | ||
+ | * Bayes' | ||
+ | * Markov-Netze vs. Bayes-Netze | ||
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+ | * Probabilistische Klassifikation und Regression | ||
+ | * Naive Bayes | ||
+ | * Logistic Regression | ||
+ | * Bayesian Linear Regression | ||
+ | * Classification and Regression Trees | ||
+ | |||
+ | * Probabilistisches Schließen über die Zeit | ||
+ | * Stochastische Prozesse: Markov-Ketten | ||
+ | * Hidden Markov Models (HMM) | ||
+ | * Conditional Random Fields (CRF) | ||
+ | |||
+ | * Statistical Relational Learning | ||
+ | * Markov logic networks (MLN) | ||
+ | |||
+ | * Ensemble-basierte Lernalgorithmen | ||
+ | * Adaptive Boosting (AdaBoost) | ||
+ | * Gradient Tree Boosting (XGBoost) | ||
+ | * Bagging & Random Forests | ||
Prof. Dr. hc. Michael Beetz PhD
Head of Institute
Contact via
Andrea Cowley
assistant to Prof. Beetz
ai-office@cs.uni-bremen.de
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