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Verbindlich: 72 Leistungspunkte, Stochastik, Algorithmen und Datenstrukturen, Formale Grundlagen der Informatik I, Grundlagen der Wissensverarbeitung<br> | Verbindlich: 72 Leistungspunkte, Stochastik, Algorithmen und Datenstrukturen, Formale Grundlagen der Informatik I, Grundlagen der Wissensverarbeitung<br /> | ||
Empfohlen: Formale Grundlagen der Informatik II | Empfohlen: Formale Grundlagen der Informatik II | ||
==Verwendbarkeit des Moduls== | == Verwendbarkeit des Moduls == | ||
Im konsekutiven Masterstudiengang: Das Modul vermittelt Grundlagenkenntnisse über die verschiedenen Klassen lernender Systeme, die in zahlreichen Vertiefungen und Anwendungen, insbesondere im Bereich der Intelligenten Systeme, zum Einsatz kommen.<br> | Im konsekutiven Masterstudiengang: Das Modul vermittelt Grundlagenkenntnisse über die verschiedenen Klassen lernender Systeme, die in zahlreichen Vertiefungen und Anwendungen, insbesondere im Bereich der Intelligenten Systeme, zum Einsatz kommen.<br /> | ||
In anderen Studiengängen: Das Modul eignet sich ebenfalls als Bestandteil von Wirtschafts- und Bioinformatik-Studiengängen. Darüber hinaus ist ein Einbringen als Wahlmodul naturwissenschaftlicher Studiengänge denkbar.<br> | In anderen Studiengängen: Das Modul eignet sich ebenfalls als Bestandteil von Wirtschafts- und Bioinformatik-Studiengängen. Darüber hinaus ist ein Einbringen als Wahlmodul naturwissenschaftlicher Studiengänge denkbar.<br /> | ||
==Art, Voraussetzungen und Sprache der(Teil)- Prüfung== | == Art, Voraussetzungen und Sprache der(Teil)- Prüfung == | ||
Die Zulassung zur Modulprüfung setzt die regelmäßige und erfolgreiche Teilnahme an Übungen/Seminar/Praktikum voraus; die Teilnahme an Übungen/ Praktikum gilt grundsätzlich als erfolgreich, wenn alle Aufgaben bearbeitet und mindestens 50 % richtig gelöst | Die Zulassung zur Modulprüfung setzt die regelmäßige und erfolgreiche Teilnahme an Übungen/Seminar/Praktikum voraus; die Teilnahme an Übungen/ Praktikum gilt grundsätzlich als erfolgreich, wenn alle Aufgaben bearbeitet und mindestens 50 % richtig gelöst | ||
wurden; die Teilnahme an einem Seminar gilt grundsätzlich als erfolgreich, wenn das zugeordnete Themenfeld verstanden, angemessen präsentiert und gegebenenfalls angemessen schriftlich aufgearbeitet wurde; | wurden; die Teilnahme an einem Seminar gilt grundsätzlich als erfolgreich, wenn das zugeordnete Themenfeld verstanden, angemessen präsentiert und gegebenenfalls angemessen schriftlich aufgearbeitet wurde; | ||
im Falle abweichender Kriterien müssen diese zu Beginn der Veranstaltung bekannt gemacht werden. Gemeinsame Modulprüfung für alle Lehrveranstaltungen des Moduls; mündlich und in der Unterrichtssprache. | im Falle abweichender Kriterien müssen diese zu Beginn der Veranstaltung bekannt gemacht werden. Gemeinsame Modulprüfung für alle Lehrveranstaltungen des Moduls; mündlich und in der Unterrichtssprache. | ||
==Arbeitsaufwand (Teilleistungen)== | == Arbeitsaufwand (Teilleistungen) == | ||
Gesamt: 9 Leistungspunkte<br> | Gesamt: 9 Leistungspunkte<br /> | ||
(Algorithmisches Lernen: 6 Leistungspunkte, Übungen/Seminar/Praktikum zu Algorithmisches Lernen: 3 Leistungspunkte) | (Algorithmisches Lernen: 6 Leistungspunkte, Übungen/Seminar/Praktikum zu Algorithmisches Lernen: 3 Leistungspunkte) | ||
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Aktuelle Version vom 8. Juni 2012, 17:04 Uhr
Algorithmisches Lernen (AL) ist ein Wahlpflicht-Modul aus dem Bachelorstudiengang. Stine schreibt dazu im SoSe 2008
Modulverantwortliche[Bearbeiten]
Dr.-Ing. Wolfgang Menzel
Anzeige im Stundenplan[Bearbeiten]
WPM6 (AL)
Dauer[Bearbeiten]
1
Anzahl Wahlkurse[Bearbeiten]
0
Credits[Bearbeiten]
9,0
Startsemester[Bearbeiten]
SoSe 08
Inhalte[Bearbeiten]
Für zahlreiche anspruchsvolle Problemstellungen im Bereich der wissensbasierten Systeme und der qualitativen Datenanalyse ist es nicht möglich, die gesamte zur Problemlösung erforderliche Information durch menschliche Experten bereitzustellen. In solchen Fällen können generische Verfahren zum Lernen von Systemparametern aus Beispieldaten zum Einsatz kommen. Eine derartige Methodik zur Softwareentwicklung spielt etwa für Klassifikationsaufgaben im Bereich der Bild- und Sprachverarbeitung, bei der Robotersteuerung, oder aber beim Data Mining zur Entscheidungsunterstützung und Informationserschließung eine wichtige Rolle.Die Veranstaltung behandelt sowohl Lernverfahren für diskrete als auch für kontinuierliche Beschreibungen (Klassifikation, Regelinduktion und Funktionsapproximation), sowie verschiedene Lernparadigmen: ähnlichkeits-basierte bzw. stochastische Verfahren und Ansätze aus dem Bereich der neuronalen Netze. Schwerpunkte sind dabei die Bedingungen für ein erfolgreiches Training der Systemparameter auch unter realistischen Bedingungen (verrauschte und inkonsistente Daten), der Prozess der Datengewinnung selbst, sowie die Methodik der Systemevaluation.
Lehrformen[Bearbeiten]
Algorithmisches Lernen (V, 4 SWS),
Übungen/Seminar/Praktikum zu Algorithmisches Lernen (Ü/S/P, 2 SWS)
Unterrichtssprache[Bearbeiten]
Englisch oder Deutsch mit englischsprachigem Lehrmaterial
Voraussetzungen für die Teilnahme[Bearbeiten]
Verbindlich: 72 Leistungspunkte, Stochastik, Algorithmen und Datenstrukturen, Formale Grundlagen der Informatik I, Grundlagen der Wissensverarbeitung
Empfohlen: Formale Grundlagen der Informatik II
Verwendbarkeit des Moduls[Bearbeiten]
Im konsekutiven Masterstudiengang: Das Modul vermittelt Grundlagenkenntnisse über die verschiedenen Klassen lernender Systeme, die in zahlreichen Vertiefungen und Anwendungen, insbesondere im Bereich der Intelligenten Systeme, zum Einsatz kommen.
In anderen Studiengängen: Das Modul eignet sich ebenfalls als Bestandteil von Wirtschafts- und Bioinformatik-Studiengängen. Darüber hinaus ist ein Einbringen als Wahlmodul naturwissenschaftlicher Studiengänge denkbar.
Art, Voraussetzungen und Sprache der(Teil)- Prüfung[Bearbeiten]
Die Zulassung zur Modulprüfung setzt die regelmäßige und erfolgreiche Teilnahme an Übungen/Seminar/Praktikum voraus; die Teilnahme an Übungen/ Praktikum gilt grundsätzlich als erfolgreich, wenn alle Aufgaben bearbeitet und mindestens 50 % richtig gelöst wurden; die Teilnahme an einem Seminar gilt grundsätzlich als erfolgreich, wenn das zugeordnete Themenfeld verstanden, angemessen präsentiert und gegebenenfalls angemessen schriftlich aufgearbeitet wurde; im Falle abweichender Kriterien müssen diese zu Beginn der Veranstaltung bekannt gemacht werden. Gemeinsame Modulprüfung für alle Lehrveranstaltungen des Moduls; mündlich und in der Unterrichtssprache.
Arbeitsaufwand (Teilleistungen)[Bearbeiten]
Gesamt: 9 Leistungspunkte
(Algorithmisches Lernen: 6 Leistungspunkte, Übungen/Seminar/Praktikum zu Algorithmisches Lernen: 3 Leistungspunkte)