Event
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Event
Semester:
Winter term
2022
2.01.800-B Proseminar: Unsupervised Learning -
Event date(s) | room
- Donnerstag, 20.10.2022 14:15 - 15:45 | A05 2-229
- Donnerstag, 27.10.2022 14:15 - 15:45 | A05 2-229
- Donnerstag, 3.11.2022 14:15 - 15:45 | A05 2-229
- Donnerstag, 10.11.2022 14:15 - 15:45 | A05 2-229
- Donnerstag, 1.12.2022 14:15 - 15:45 | A05 2-229
- Donnerstag, 8.12.2022 14:15 - 15:45 | A05 2-229
- Donnerstag, 15.12.2022 14:15 - 15:45 | A05 2-229
- Donnerstag, 22.12.2022 14:15 - 15:45 | A05 2-229
- Donnerstag, 12.1.2023 14:15 - 15:45 | A05 2-229
- Donnerstag, 19.1.2023 14:15 - 15:45 | A05 2-229
- Donnerstag, 26.1.2023 14:15 - 15:45 | A05 2-229
- Donnerstag, 2.2.2023 14:15 - 15:45 | A05 2-229
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:
Ablauf der Veranstaltung:
Im Folgenden ist eine Auflistung der möglichen Themen gruppiert nach Anwendungsgebieten:
- Clustering
- Hierarchical clustering
- Latent variable models
- Principal component analysis (PCA)
- Isomap
- Locally-linear embedding (LLE)
- Unsupervised Kernel Regression (UKR)
- Independent component analysis (ICA)
- Singular value decomposition (SVD)
- Anomaly Detection
- Local outlier factor (LOF)
- Neural Networks
- Self-organizing maps (SOM)
- deep belief network (DBN)
- Autoencoders (AE)
- Generative adversarial networks (GAN)
Ablauf der Veranstaltung:
- Zu Beginn (die ersten 3-4 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
Lecturers
SWS
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