Mag. Alexander Braumann und Prof. Dr. Jens-Peter Kreiß
Zeit und Ort:
Alle weiteren Informationen und Materialien zur Vorlesung und zu den Übungen finden sich in Stud.IP.
Diese Veranstaltung soll soweit wie möglich in Präsenz durchgeführt werden. Sollte dies aufgrund von Maßnahmen im Zuge der COVID-19-Pandemie nicht (oder nicht mehr möglich sein), dann erfolgt ein Wechsel in einen Online-Kurs über BigBlueButton (weitere Informationen folgen zeitnah vor dem Semesterbeginn).
Bitte melden Sie sich vor Beginn der Vorlesungszeit bei StudIP für die "Vorlesung" zu dieser Veranstaltung an (ist freigeschaltet, ohne Passwort). Die "Übung" wird hingegen nicht freigeschaltet.
Betrachtung bekannter Verfahren des maschinellen Lernens für strukturierte und unstrukturierte Daten, sowohl theoretisch aus der Perspektive der mathematischen Statistik, als auch praktisch durch Arbeiten an realen Datensätzen. Das Finden passender Lösungsansätze wird vermittelt, Studierende löosen selbstständig angewandte Fragestellungen mittels der Statistik Software R.
Kenntnisse der mathematischen Statistik und grundlegende Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie, wie sie z.B. in den LV "Wahrscheinlichkeitstheorie", "Statistische Verfahren" oder "Mathematische Statistik". Kenntnisse in R oder Python von Vorteil.
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