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teaching:le-ki2-ws18 [2018/09/11 08:27] nygateaching:le-ki2-ws18 [2018/09/11 08:35] nyga
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 ^Art^Vorlesung mit Übung^ ^Art^Vorlesung mit Übung^
 ^Semester^WS2018/19^ ^Semester^WS2018/19^
-^Vortragende^Dr. Daniel Nyga^+^Dozent^Dr. Daniel Nyga^
 ^Übungsleitung^Mona Abdel-Keream^ ^Übungsleitung^Mona Abdel-Keream^
 ^Sprache^Deutsch^ ^Sprache^Deutsch^
 +^Empfohlende Voraussetzung^[[:teaching:le-ki1=ss18|Grundlagen der KI]]^
 ^Termine^Vorlesung: Di, 16-18 Uhr; Übung: Mo, 12-14 Uhr^ ^Termine^Vorlesung: Di, 16-18 Uhr; Übung: Mo, 12-14 Uhr^
 ^Ort^ [[https://www.google.de/maps/place/Technische+Akademie+Bremen,+Universit%C3%A4t+Bremen,+28359+Bremen/@53.1099364,8.8592024,17z/data=!3m1!4b1!4m2!3m1!1s0x47b126315a2e1755:0x74c75b0bda3dec4f?hl=de|TAB-Gebäude (Am Fallturm 1)]], Eingang F, Raum 0.50/0.51^ ^Ort^ [[https://www.google.de/maps/place/Technische+Akademie+Bremen,+Universit%C3%A4t+Bremen,+28359+Bremen/@53.1099364,8.8592024,17z/data=!3m1!4b1!4m2!3m1!1s0x47b126315a2e1755:0x74c75b0bda3dec4f?hl=de|TAB-Gebäude (Am Fallturm 1)]], Eingang F, Raum 0.50/0.51^
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   * Probabilistische Wissensverarbeitung   * Probabilistische Wissensverarbeitung
-    * Wahrscheinlichkeitstheorie+    * Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie
     * Bayes'sches maschinelles Lernen     * Bayes'sches maschinelles Lernen
-    * 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 Logic Networks (MLN)+    * Markov logic networks (MLN)
  
   * Ensemble-basierte Lernalgorithmen   * Ensemble-basierte Lernalgorithmen
-    * Adaptive Boosting +    * Adaptive Boosting (AdaBoost) 
-    * 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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