Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

Link to this comparison view

Both sides previous revisionPrevious revision
Next revisionBoth sides next revision
teaching:le-ki2-ws18 [2018/09/11 08:21] nygateaching:le-ki2-ws18 [2018/09/11 08:22] nyga
Line 21: Line 21:
 Die Inhalte sind im Einzelnen: Die Inhalte sind im Einzelnen:
  
-* Probabilistische Wissensverarbeitung +  * Probabilistische Wissensverarbeitung 
-  * Wahrscheinlichkeitstheorie +    * Wahrscheinlichkeitstheorie 
-  * Bayes'sches maschinelles Lernen +    * Bayes'sches maschinelles Lernen 
-  * Markov-Netze+    * Markov-Netze
  
-* Probabilistische Klassifikation und Regression +  * Probabilistische Klassifikation und Regression 
-  * Naive Bayes +    * Naive Bayes 
-  * Logistic Regression +    * Logistic Regression 
-  * Bayesian Linear Regression+    * Bayesian Linear Regression
  
-* Probabilistisches Schließen über die Zeit +  * Probabilistisches Schließen über die Zeit 
-  * Hidden Markov Models (HMM) +    * Hidden Markov Models (HMM) 
-  * Conditional Random Fields (CRF)+    * Conditional Random Fields (CRF)
  
-* Statistical Relational Learning +  * Statistical Relational Learning 
-  * Markov Logic Networks (MLN)+    * Markov Logic Networks (MLN)
  
-* Ensemble-basierte Lernalgorithmen +  * Ensemble-basierte Lernalgorithmen 
-  * Adaptive Boosting +    * Adaptive Boosting 
-  * Random Forests+    * 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

Discover our VRB for innovative and interactive research


Memberships and associations:


Social Media: