Event
The dates and events shown here are dynamically displayed from Stud.IP.
Therefore, if you have any questions, please contact the person listed under the item Lehrende/DozentIn (Lecturers) directly.
Event
Semester:
Winter term
2021
2.01.800-G Proseminar: Unsupervised Learning -
Event date(s) | room
- Donnerstag, 21.10.2021 14:00 - 16:00 | BBB
- Donnerstag, 28.10.2021 14:00 - 16:00 | BBB
- Donnerstag, 4.11.2021 14:00 - 16:00 | BBB
- Donnerstag, 11.11.2021 14:00 - 16:00 | BBB
- Donnerstag, 18.11.2021 14:00 - 16:00 | BBB
- Donnerstag, 25.11.2021 14:00 - 16:00 | BBB
- Donnerstag, 2.12.2021 14:00 - 16:00 | BBB
- Donnerstag, 9.12.2021 14:00 - 16:00 | BBB
- Donnerstag, 16.12.2021 14:00 - 16:00 | BBB
- Donnerstag, 6.1.2022 14:00 - 16:00 | BBB
- Donnerstag, 13.1.2022 14:00 - 16:00 | BBB
- Donnerstag, 20.1.2022 14:00 - 16:00 | BBB
- Donnerstag, 27.1.2022 14:00 - 16:00 | BBB
- Donnerstag, 3.2.2022 14:00 - 16:00 | BBB
- Dienstag, 15.3.2022 14:00 - 15:00 | BBB
Location
- BBB
Description
In diesem Proseminar werden wir uns mit einer Reihe von Unsupervised-Learning-Algorithmen beschäftigen.
Im Folgenden ist eine Auflistung der möglichen Themen gruppiert nach Anwendungsgebieten:
Clustering
Ablauf der Veranstaltung:
Im Folgenden ist eine Auflistung der möglichen Themen gruppiert nach Anwendungsgebieten:
Clustering
- k-means
- mixture model
- Hierarchical clustering
- Expectation–maximization algorithm (EM)
- Isomap
- Locally-linear embedding (LLE)
- Unsupervised Kernel Regression (UKR)
- Unsupervised Nearest Neighbors (UNN)
- Independent component analysis (ICA)
- Singular value decomposition (SVD)
- Local outlier factor (LOF)
- Isolation forest
- Self-organizing maps (SOM)
- deep belief network (DBN)
- Generative adversarial networks (GAN)
Ablauf der Veranstaltung:
- Zu Beginn (die ersten 2-3 Termine) gibt es eine kurze thematische sowie eine etwas ausführlichere organisatorische Einführung (Hinweise zum wissenschaftlichen Schreiben und Präsentieren usw.)
- Außerdem werden die Themen zu Beginn (1. oder 2. Termin) verteilt
- Nach einem Bearbeitungszeitraum, beginnen in der zweiten Hälfte des Semesters dann wöchentliche Vorträge
lecturer
SWS
2
Art der Lehre
Ausschließlich Online
Lehrsprache
--