Algorithmisches Lernen
Algorithmisches Lernen (AL) ist ein Wahlpflicht-Modul aus dem Bachelorstudiengang. Stine schreibt dazu im SoSe 2008
Modulverantwortliche
Dr.-Ing. Wolfgang Menzel
Anzeige im Stundenplan
WPM6 (AL)
Dauer
1
Anzahl Wahlkurse
0
Credits
9,0
Startsemester
SoSe 08
Inhalte
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
Algorithmisches Lernen (V, 4 SWS),
Übungen/Seminar/Praktikum zu Algorithmisches Lernen (Ü/S/P, 2 SWS)
Unterrichtssprache
Englisch oder Deutsch mit englischsprachigem Lehrmaterial
Voraussetzungen für die Teilnahme
Verbindlich: 72 Leistungspunkte, Stochastik, Algorithmen und Datenstrukturen, Formale Grundlagen der Informatik I, Grundlagen der Wissensverarbeitung
Empfohlen: Formale Grundlagen der Informatik II
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.
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
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)
Gesamt: 9 Leistungspunkte
(Algorithmisches Lernen: 6 Leistungspunkte, Übungen/Seminar/Praktikum zu Algorithmisches Lernen: 3 Leistungspunkte)