Lehr- und Forschungseinheit für Datenbanksysteme Ludwig-Maximilians-Universität München
Institut für Informatik
Lehr- und Forschungseinheit für Datenbanksysteme
University of Munich
Institute for Computer Science
Database and Information Systems


 

Vorlesung Maschinelles Lernen und Data Mining im SS 2009

Vorgehende Jahre:
[ SS 08, SS 07, SS 06, SS 05, SS 04 ]


Inhalt:

Ziel des Maschinellen Lernens ist die Entwicklung von Methoden zur Realisierung lernfähiger technischer Systeme. In der Vorlesung werden die wichtigsten Zweige des Maschinellen Lernens vorgestellt:
Datamining bezeichnet die Analyse von Datenbanken mit Methoden des Maschinellen Lernens und motiviert Forschungsaktivitäten mit neuen Anforderungen an Skalierbarkeit und Bedienbarkeit der Lösungen. Ein typisches Ziel ist die Nutzbarmachung von Kundendaten (Customer Relationship Management). In der Vorlesung werden eine Reihe von industriellen Anwendungen des Maschinellen Lernens, mit Schwerpunkt auf Anwendungen im Data Mining, vorgestellt.


Organisation


Aktuelles


Veranstaltung Zeit Ort Beginn
Vorlesung Di, 16.00 - 18.00 Uhr Raum 0.33 (Oettingenstr. 67) 21.04.2009
Übung Do, 12.00 - 14.00 Uhr Raum 15 (Keller, Oettingenstr. 67) 07.05.2009
Übung Fr, 14.00 - 16.00 Uhr 1.43 (OG, Oettingenstr. 67) 08.05.2009

Planung

Datum Vorlesung Datum Übung
21.04.2009 Einführung 23/24.04.2009 noch keine Übungen
28.04.2009 Das Perceptron  /  Memory-basiertes Lernen 30.04/01.05.2009 noch keine Übungen
05.05.2009 Memory-basiertes Lernen 2 / Wiederholung: Lineare Algebra / Lineare Regression 07.05.2009 Übungsblatt 1
12.05.2009 Lineare Regression 2 / Basisfunktionen und Neuronale Netze
19.05.2009
14.05.2009
Basisfunktionen und Neuronale Netze 2 / Kernels: Teil I 21.05.2009 Feiertag
19.05.2009
Übungsblatt 2
26.05.2009 Wiederholung zur Wahrscheinlichkeitstheorie / Frequentisten und Bayesianer 28.05.2009 Übungsblatt 3
02.06.2009 vorlesungsfrei
09.06.2009 Modellierung dynamischer Systeme mit rekurrenten Neuronalen Netzen 12.06.2009 Übungsblatt 4
16.06.2009 PCA + Skript 18.06.2009 Übungsblatt 5
23.06.2009
25.06.2009
Frequentisten und Bayesianer 2 / Lineare Klassifikatoren 25.06.2009
23.06.2009
--
30.06.2009
02.07.2009
Lineare Klassifikatoren 2 / Kernels: Teil II / Modellvergleich und Modellauswahl 02.07.2009
30.06.2009
Übungsblatt 6
07.07.2009 Bayes'sche Netze 09.07.2009 Übungsblatt 7
bayesianData.txt
14.07.2009 Entscheidungsbäme / Relationales Lernen 16.07.2009 Übungsblatt 8
21/23/24.07.2009 Klausurtermine


Übungsbetrieb


Nützliche Links



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