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| teaching:le-ki2-ws18 [2018/09/11 08:21] – nyga | teaching:le-ki2-ws18 [2018/09/11 08:52] (current) – nyga | ||
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| ^Art^Vorlesung mit Übung^ | ^Art^Vorlesung mit Übung^ | ||
| ^Semester^WS2018/ | ^Semester^WS2018/ | ||
| - | ^Vortragende^Dr. Daniel Nyga^ | + | ^Dozent^Dr. Daniel Nyga^ |
| ^Übungsleitung^Mona Abdel-Keream^ | ^Übungsleitung^Mona Abdel-Keream^ | ||
| ^Sprache^Deutsch^ | ^Sprache^Deutsch^ | ||
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| ^Termine^Vorlesung: | ^Termine^Vorlesung: | ||
| - | ^Ort^ [[https:// | + | ^Ort^ [[https:// |
| ^Bemerkungen^Vorlesungsbeginn: | ^Bemerkungen^Vorlesungsbeginn: | ||
| - | Organisatorisches sowie Vorlesungsmaterialien können auf der Stud.IP-Seite zur Veranstaltung gefunden werde: [[https:// | + | Organisatorisches sowie Vorlesungsmaterialien können auf der Stud.IP-Seite zur Veranstaltung gefunden werde: [[https:// |
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| Die Inhalte sind im Einzelnen: | Die Inhalte sind im Einzelnen: | ||
| - | * Probabilistische Wissensverarbeitung | + | |
| - | * Wahrscheinlichkeitstheorie | + | * Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie |
| - | * Bayes' | + | * Bayes' |
| - | * Markov-Netze | + | * Markov-Netze vs. Bayes-Netze |
| - | * Probabilistische Klassifikation und Regression | + | |
| - | * Naive Bayes | + | * Naive Bayes |
| - | * Logistic Regression | + | * Logistic Regression |
| - | * Bayesian Linear Regression | + | * Bayesian Linear Regression |
| + | * Classification and Regression Trees | ||
| - | * Probabilistisches Schließen über die Zeit | + | |
| - | * Hidden Markov Models (HMM) | + | * Stochastische Prozesse: Markov-Ketten |
| - | * Conditional Random Fields (CRF) | + | |
| + | * Conditional Random Fields (CRF) | ||
| - | * Statistical Relational Learning | + | |
| - | * Markov | + | * Markov |
| - | * Ensemble-basierte Lernalgorithmen | + | |
| - | * Adaptive Boosting | + | * Adaptive Boosting |
| - | * Random Forests | + | * Gradient Tree Boosting (XGBoost) |
| + | * Bagging & Random Forests | ||
Prof. Dr. hc. Michael Beetz PhD
Head of Institute
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Andrea Cowley
assistant to Prof. Beetz
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