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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^ | ||
+ | ^Empfohlende Voraussetzung^[[: | ||
^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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* Probabilistische Wissensverarbeitung | * Probabilistische Wissensverarbeitung | ||
- | * Wahrscheinlichkeitstheorie | + | * Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie |
* Bayes' | * Bayes' | ||
- | * Markov-Netze | + | * Markov-Netze vs. Bayes-Netze |
* Probabilistische Klassifikation und Regression | * Probabilistische Klassifikation und Regression | ||
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* Logistic Regression | * Logistic Regression | ||
* Bayesian Linear Regression | * Bayesian Linear Regression | ||
+ | * Classification and Regression Trees | ||
* Probabilistisches Schließen über die Zeit | * Probabilistisches Schließen über die Zeit | ||
+ | * Stochastische Prozesse: Markov-Ketten | ||
* Hidden Markov Models (HMM) | * Hidden Markov Models (HMM) | ||
* Conditional Random Fields (CRF) | * Conditional Random Fields (CRF) | ||
* Statistical Relational Learning | * Statistical Relational Learning | ||
- | * Markov | + | * Markov |
* Ensemble-basierte Lernalgorithmen | * 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
Contact via
Andrea Cowley
assistant to Prof. Beetz
ai-office@cs.uni-bremen.de
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