Einführung in die Statistische Künstliche Intelligenz

Anwendung von Lernmethoden zur Lösung von Problemen, wie Wahrnehmung und Steuerung, Bildverarbeitung, Multimediale Datenbanken, Data Mining, Informationssicherheit, Agentensysteme und autonome Systeme. Verständnis von grundlegenden Konzepten des maschinellen Lernens, der neuronalen Netze, der Bildverarbeitung, Mustererkennung, Entscheidungstheorie und Bayesschen Methoden, Fourietransformationen. Bayesian Methods, Maximum Likelihood Methods, Nearest Neighbor Classification, Feature Extraction, Neural

Übung – Einführung in die Statistische Künstliche Intelligenz

Termine: 19.04.2018, 26.04.2018, 03.05.2018, 17.05.2018, 24.05.2018, 07.06.2018, 14.06.2018, 21.06.2018, 28.06.2018, 05.07.2018, 12.05.2018 Grundlagen von Python, Einsatz von Python für Datenverarbeitung und maschinelles Lernen, Vertiefung der in der Vorlesung gelernten Methoden durch Anwendung, Implementierung und Diskussionen, Sprechstunde für offene Fragen Unterlagen und Vorlesungsfolien sind unter dem Link verfügbar: