12: Maschinelles Lernen 2 - Fortgeschrittene Verfahren, Vorlesung, SS 2019, 19.07.2019
Abstract:
Das Themenfeld Maschinelle Intelligenz und speziell Maschinelles Lernen unter Berücksichtigung realer Herausforderungen komplexer Anwendungsdomänen ist ein stark expandierendes Wissensgebiet und Gegenstand zahlreicher Forschungs- und Entwicklungsvorhaben.
Die Vorlesung behandelt erweiterte Methoden des Maschinellen Lernens wie semi-überwachtes und aktives Lernen, tiefe Neuronale Netze (deep learning), gepulste Netze, hierarchische Ansätze z.B. beim Reinforcement Learning sowie dynamische, probabilistisch relationale Methoden. Ein weiterer Schwerpunkt liegt in der Einbettung und Anwendung von maschinell lernenden Verfahren in realen Systemen.
Die Vorlesung behandelt erweiterte Methoden des Maschinellen Lernens wie semi-überwachtes und aktives Lernen, tiefe Neuronale Netze (deep learning), gepulste Netze, hierarchische Ansätze z.B. beim Reinforcement Learning sowie dynamische, probabilistisch relationale Methoden. Ein weiterer Schwerpunkt liegt in der Einbettung und Anwendung von maschinell lernenden Verfahren in realen Systemen.
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB) |
| Publikationstyp | Audio & Video |
| Publikationsdatum | 23.07.2019 |
| Erstellungsdatum | 19.07.2019 |
| Sprache | Deutsch |
| DOI | 10.5445/DIVA/2019-693 |
| Identifikator | KITopen-ID: 1000116857 |
| Lizenz | KITopen-Lizenz |
| Serie | Maschinelles Lernen 2 - Fortgeschrittene Verfahren, Vorlesung, SS 2019 |
| Folge | 11 |