50 Jahre Uni Lübeck

Institut für Theoretische Informatik

Wissensbasierte und lernende Systeme


Art und Inhalt
Titel: Wissensbasierte und lernende Systeme
Veranstalter: Liskiewicz, Balbach
Einordnung: Master-Studiengang Informatik 1. Semester, Pflicht
Diplom-Studiengang Informatik Vertiefung ab 5. Semester
Inhalt:
  • Konzeptlernen
  • Induktive Inferenz
  • Lernen im Limes
  • PAC-Lernen
  • Klassifizierung
  • Entscheidungsbaumverfahren
  • Naive-Bayes-Verfahren
  • Instance-Bases-Learning
  • Anwendungsbeispiele im Data Mining
Buchempfehlungen:
  • Kearns, Vazirani, An Introduction to Computational Learning Theory, MIT Press 1994.
  • Mitchell, Machine Learning, WCB/McGraw-Hill 1997.
  • Michalski, Bratko, Kubat, Machine Learning and Data Mining, John Wiley 1999.
  • Hand, Mannila, Smyth, Principles of Data Mining, MIT Press 2001.
  • Han, Kamber, Data Mining, Morgan Kaufmann 2001

Vorlesung
Veranstalter: Liskiewicz
Umfang: 2 SWS, 4 ECTS
Termine: Di. 10h – 12h, R1
Skript:

Übung
Veranstalter: Balbach
Umfang: 1 SWS
Termine: Mi. 14h -15h, Seminarraum ITCS 2021
Übungsblätter:

Das neue Übungsblatt wird jeweils dienstags ausgegeben. Die Abgabe erfolgt am darauf folgenden Dienstag in der Vorlesung. Die Besprechung findet am Tag danach in der Übungsstunde statt.