Seminar: Seminar zur Stochastik (Master) - Details

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Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname Seminar: Seminar zur Stochastik (Master)
Untertitel Maschinelles Lernen
Veranstaltungsnummer MTH-1410
Semester WS 2018/19
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden 0
erwartete Teilnehmendenanzahl 10
Heimat-Einrichtung Rechnerorientierte Statistik und Datenanalyse
beteiligte Einrichtungen Institut für Mathematik
Veranstaltungstyp Seminar in der Kategorie Lehre
Erster Termin Donnerstag, 16.08.2018 23:59 - 23:59
Teilnehmende Studiengänge Mathematik, Wirtschaftsmathematik oder Mathematical Analysis and Modelling Master
Voraussetzungen Programmiererfahrung in einer beliebigen Programmiersprache
Kenntnisse in Statistik
Kenntnisse in nichtlinearer Optimierung
Lernorganisation Das Seminar wird als Blockseminar vor Beginn der Vorlesungszeit stattfinden
Die Themenvergabe findet ausschließlich am Termin der Vorbesprechung statt. Es werden maximal 5 Themen vergeben, eine Anmeldung ist nur in Zweiergruppen möglich.
Leistungsnachweis Es besteht pro Gruppe aus den folgenden abzugebenden Bestandteilen (Abgabe spätestens 14 Tage vor Vortrag)
• einem 45-60minütigen Vortrag (Folien bzw. Tafelkonzept),
• einer schriftlichen Ausarbeitung (ca. 12 bis 20 Seiten), und
• einer Implementierung
Veranstaltung findet online statt / hat Remote-Bestandteile Ja
Hauptunterrichtssprache deutsch
Literaturhinweise ausgewählte Buchkapitel (deutsch/englisch)
Sonstiges Die Vorbesprechung und Themenvergabe erfolgt am Dienstag, den 10.07.2018 um 15:45 Uhr im Raum 1009.
Sollten Sie zum Vorbesprechungstermin verhindert sein, jedoch am Seminar teilnehmen wollen, so melden Sie sich bitte unverbindlich bis zum 09.07.2018 per E-Mail „maximilian.klein@math.uni-augsburg.de“ an.
ECTS-Punkte 6

Räume und Zeiten

Keine Raumangabe
Donnerstag, 16.08.2018 23:59 - 23:59
Donnerstag, 20.09.2018 23:59 - 23:59
(L1-3008)
Donnerstag, 04.10.2018 09:00 - 12:00

Kommentar/Beschreibung

Im Seminar werden verschiedene Verfahren des maschinellen Lernens anhand eines Bilddatensatzes behandelt. Als Bilddaten liegen Nahaufnahmen der Kopfhaut vor; Ziel ist eine Klassifizierung, ob Haarwurzeln im Bildausschnitt vorhanden sind oder nicht.
Die Seminarteilnehmer sollen in 2er-Gruppen sowohl die theoretischen Grundlagen einer konkreten Methode anhand der Literatur erarbeiten, als auch die Methode praktisch auf den gegebenen Daten anwenden. Als mögliche Verfahren kommen in Frage: Support Vector Machines, Random Forests, k-Nearest Neighbours, Neural Networks, oder z.B. GLM.

Anmelderegeln

Diese Veranstaltung gehört zum Anmeldeset "Anmeldung gesperrt (global)".
Folgende Regeln gelten für die Anmeldung:
  • Die Anmeldung ist gesperrt.

Anmeldemodus

Die Auswahl der Teilnehmenden wird nach der Eintragung manuell vorgenommen.

Nutzer/-innen, die sich für diese Veranstaltung eintragen möchten, erhalten nähere Hinweise und können sich dann noch gegen eine Teilnahme entscheiden.