Machine learning, oder auch übergreifend künstliche Intelligenz, ist heutzutage allgegenwärtig. Explizit oder implizit umgibt es uns, steckt hinter allem, vom Smartphone und sozialen Netzwerken bis hin zu autonomen Fahrzeugen. Grundlegend beschäftigt sich Machine learning damit, nach Mustern in Datenmengen zu suchen bzw. diese zu generieren. Obwohl es traditionell als Zweig der Informatik gesehen wird, basiert Machine learning stark auf einem mathematischen Fundament. Es ist daher in unserem Seminar das primäre Ziel, dieses mathematische Fundament zu verstehen.
Homepage: https://www.mi.fu-berlin.de/en/math/groups/hysteresis/teaching/machine-learning3.html
Course No | Course Type | Hours |
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19210511 | Seminar | 2 |
Time Span | 11.04.2019 - 11.07.2019 |
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Instructors |
Pavel Gurevich
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0084d_k120 | 2013, BSc Mathematik (Mono), 120 LPs |
0086c_k150 | 2014, BSc Informatik (Mono), 150 LPs |
0089c_MA120 | 2014, MSc Informatik (Mono), 120 LPs |
0280b_MA120 | 2011, MSc Mathematik (Mono), 120 LPs |
0280c_MA120 | 2018, MSc Mathematik (Mono), 120 LP |
0496a_MA120 | 2016, MSc Computational Science (Mono), 120 LPs |
0563a_m37 | 2018 (2. ÄO 2021), M-Ed Fach 1 Mathematik (Lehramt an Integrierten Sekundarschulen und Gymnasien), 37 LP |
Day | Time | Location | Details |
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Thursday | 10-12 | A6/SR 007/008 Seminarraum | 2019-04-11 - 2019-07-11 |