Proseminar: Maschinelles Lernen
Michael Ertel,
Prof. Dr. Joachim Weickert
Sommersemester 2020
Proseminar (2 h)
Hinweis:
Im Sinne der Studien- und Prüfungsordnungen der Mathematik- und Informatikstudiengänge
handelt es sich um ein Proseminar. Es kann kein (Haupt-)Seminarschein für
diese Studiengänge erworben werden.
Neuigkeiten –
Wichtige Termine –
Beschreibung –
Registrierung –
Voraussetzungen –
Einführungsveranstaltung –
Themenübersicht –
Zusätzliches Material –
Literatur
06.02.20:
Die Verteilung der Themen ist abgeschlossen.
Einführungsveranstaltung (Anwesenheit erforderlich):
Die Einführungsveranstaltung wird am Donnerstag, den
6. Februar 2020 um 16:15 Uhr in Gebäude E1.7, Raum 4.10
stattfinden.
Bei dieser Besprechung werden die Themen auf die Teilnehmer verteilt. Es besteht
Anwesenheitspflicht für alle Kursteilnehmer.
Bitte vergessen Sie nicht, dass Sie sich vorher registrieren müssen
(siehe unten).
Seminartermine im Sommersemester 2020:
Dienstag, 16:15 Uhr in Gebäude E1.7, Raum 4.10.
Inhalt:
Beim Maschinellen Lernen werden Muster und Gesetzmäßigkeiten aus
Lerndaten erkannt und auf Testdaten angewendet. In der heutigen Zeit ist
Maschinelles Lernen nicht mehr wegzudenken und wird in einer Vielzahl von
Bereichen eingesetzt. In der Medizin wird es zur Erkennung von bösartigem
Gewebe verwendet, in der Kunst um Malstile von Künstlern nachzuahmen, um
nur ein paar Beispiele zu nennen.
In diesem Proseminar diskutieren wir einige grundlegende Methoden des
Maschinellen Lernens und möchsten so einen Einblick geben, wie das
künstliche Gehirn funktioniert.
Das Proseminar basiert auf dem Buch Machine Learning: An Applied Mathematics
Introduction von Paul Wilmott [1].
Voraussetzungen:
Das Proseminar richtet sich an Studierende der Mathematik und Informatik mit
Mathematikkenntnissen im Umfang von 3 Semestern. Bildverarbeitungskenntnisse
sind nicht erforderlich.
Sprache:
Vortragssprache ist Deutsch. Das Verständnis englischsprachiger
Fachliteratur ist erforderlich.
Die Registrierung ist vorbei.
Regelmäßige Teilnahme:
Es wird erwartet, dass Teilnehmer(innen) zu allen Terminen erscheinen,
außer bei einem wichtigem Grund, der nicht auf eigenem
Verschulden beruht (Nachweise bitte sofort einreichen).
Individuelle Vorbesprechung:
Ihren Vortrag müssen Sie spätestens in der vorausgehenden
Kalenderwoche mit dem jeweiligen Seminarbetreuer besprechen.
Es liegt in Ihrer Verantwortung, diese Frist einzuhalten.
Vereinbaren Sie dafür rechtzeitig einen Termin!
Bitte legen Sie zur Vorbesprechung einen reifen Entwurf Ihres
Vortrags vor. Selbstverständlich können Sie uns auch schon
früher während der Vorbereitung Ihres Vortrags konsultieren.
Präsentation:
Vortragsdauer ist 20 Minuten pro Person, plus 15 Minuten
für Diskussion.
Bitte halten Sie diese Zeitvorgaben ein.
Die Vortragssprache ist Deutsch.
Nichterscheinen beim eigenen Vortragstermin:
Absagen des eigenen Vortragstermins oder Nichterscheinen beim eigenen
Vortrag ist aus verschiedenen Gründen unsozial: Nachfolgende,
darauf aufbauende Vorträge werden in Mitleidenschaft gezogen,
Lieblingsthemen anderer Studierender werden blockiert, und im
schlimmsten Fall haben Sie sogar einem Kommilitonen den Proseminarplatz
streitig gemacht.
Daher behalten wir uns vor, Studierende, die aus von ihnen verschuldeten
Gründen ihren eigenen Vortragstermin nicht wahrnehmen, von
zukünftigen Proseminaren und Seminaren unserer Gruppe
auszuschließen.
Schriftliche Ausarbeitung:
Bitte fertigen Sie bis spätestens vier Wochen nach Vorlesungsende
eine schriftliche Ausarbeitung Ihres Vortrags an. Die Deadline ist
Freitag, 14. August 2020, 23:59 Uhr.
Dies ist eine
Zusammenfassung, die in der Regel einen Umfang von drei bis fünf
Seiten hat und in die Bewertung eingeht.
Bitte mailen Sie die Ausarbeitung als PDF-Datei an
Michael Ertel.
Plagiarismus:
Beachten Sie unbedingt die Standards wissenschaftlichen Arbeitens: Zitate
und übernommenes Material (Daten, Bilder) müssen als solche
gekennzeichnet und mit Quellenangabe versehen sein. Ein Literaturverzeichnis
ist erforderlich. Ansonsten gilt das Seminar als nicht bestanden.
Teilnahme an Diskussionen:
Die Diskussionen nach den Präsentationen sind ein essenzieller Teil dieses
Proseminars. Das bedeutet, dass die Teilnehmer Fragen stellen und
damit positive und negative Aspekte der vorgestellten Idee finden sollen.
Die aktive Teilnahme ist Teil der Schlussnote.
Verspätungen:
Um den Vortragenden nicht zu unterbrechen oder zu stören, müssen alle
Teilnehmer rechtzeitig im Seminarraum sein. Teilnehmer, die
regelmäßig zu spät kommen, müssen damit rechnen, dass dies
einen negativen Einfluss auf ihre Note haben wird.
No. |
Datum |
Betreuer |
Vortragender |
Buchabschnitt |
1 |
19/05 |
Ertel |
Moritz van Recum
Folien
|
Kapitel 3:
K Nearest Neighbours
|
2 |
19/05 |
Ertel |
Yannik Schnitzer
Folien
|
Kapitel 4:
K Means Clustering
|
3 |
26/05 |
Ertel |
Jannik Kudla
Folien
|
Kapitel 5:
Naive Bayes Classifier
|
4 |
26/05 |
Weickert |
Arne Berrens
Folien
|
Kapitel 6:
Regression Methods
|
5 |
02/06 |
Ertel |
Maurice Vincon
Folien
|
Kapitel 7:
Support Vector Machines
|
6 |
02/06 |
Ertel |
Maximilian Krahn
Folien
|
Kapitel 8:
Self-Organizing Maps
|
7 |
09/06 |
Ertel |
Niklas Schneider
Folien
|
Kapitel 9:
Decision Trees
|
8 |
16/06 |
Weickert |
Michael Sonntag
Folien
|
Kapitel 10: (bis 10.10)
Neural Networks I
|
9 |
16/06 |
Weickert |
Giuliano Rasper
Folien
|
Kapitel 10: (ab 10.11)
Neural Networks II
|
Die Folien der Einführungsveranstaltung finden Sie
hier.
Allgemeine Richtlinien für die Erstellung der schriftlichen Ausarbeitung
finden Sie hier (in English).
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Paul Wilmott
Machine Learning: An Applied Mathematics Introduction.
Panda Ohana Publishing, 2019
Bilder von links nach rechts
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