MU Wien:Neural Computation 2 VU (Dorffner)

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Daten[Bearbeiten]

Inhalt[Bearbeiten]

  • Unsicherheit in der Neural Computation
  • Ensemble Methoden
  • Bayessche Inferenz
  • Kernel Methoden
  • Independent Component Analysis

Ablauf[Bearbeiten]

Die Vorlesung findet wöchentlich statt. Der Übungsteil ist optional und bringt nur Bonuspunkte zur Prüfung. Anwesenheitspflicht gibt es keine.

Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse[Bearbeiten]

Wer Statistikgrundkenntnisse hat ist klar im Vorteil. Außerdem werden die Grundkenntnisse aus MU Wien:Neural Computation 1 VO/UE (Dorffner) vorausgesetzt.

Vortrag[Bearbeiten]

Prof. Dorffner hat einen guten Vortragsstil, er bringt den Stoff grundsätzlich gut und verständlich rüber.

Übungen[Bearbeiten]

Die optionalen Übungen bestehen aus der Abgabe von 4-5 Beispielen, welche wie in der Übung zum ersten Teil großteils in MatLAB zu programmieren sind, aber auch theoretisch-mathematische Beweise enthalten. Man kann eine 1 bekommen, ohne auch nur eine der Übungen gemacht zu haben, aber man kann sich damit bei einer schlechteren Note den Notengrad aufbessern. Sehr nett: Man kann die Übungen auch erst bringen, wenn man die Prüfung bereits geschrieben hat!

Prüfung[Bearbeiten]

Die Prüfungsfragen sind eher auf Verständnis gestellt, laut Prof. Dorffner muss man keine Formel abgesehen vom Bayesschen Theorem kennen.

Literatur[Bearbeiten]

Keine Spezielle.

Zeitaufwand[Bearbeiten]

Für die Vorlesungsprüfung sollte man bis zu einer Woche zum Lernen einplanen.

hilfreiche Links[Bearbeiten]

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Wo gibts Mitschriften, Skripten, Folien...[Bearbeiten]

Tipps[Bearbeiten]

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