Maschinelles Lernen

ACHTUNG: Zeit und Ort dieser Veranstaltung haben sich verändert (11. April 2000)!

Sommersemester 2000	Montag 12:30 - 14.00	GB IV, SR 13 V
	Donnerstag 12:30 - 14:00	GB V, SR 324 U

Inhalt

 Maschinelles Lernen ist seit Bestehen eine der großen Herausforderungen der Informatik.

• Was bedeutet Lernen bei Programmsystemen?
• Wie können Systeme sich selbst verbessern?
• Was können Systeme lernen und wo sind die Grenzen der Lernbarkeit?

In den Bereichen

• wissensbasierte Systeme,
• Robotik,
• adaptive Benutzerschnittstellen,
• Wissensentdeckung in sehr grossen Datenbanken

gibt es bereits eine Reihe erfolgreicher Anwendungen maschinellen Lernens. Viele unterschiedliche Lernaufgaben werden inzwischen automatisch gelöst. Dabei werden Grundlagen aus unterschiedlichen Bereichen genutzt, vor allem aus Statistik, Komplexitätstheorie und Logik.

 In der Vorlesung werden Verfahren aus verschiedenen Paradigmen des maschinellen Lernens mit exemplarischen Anwendungen vorgestellt. Ein Skript und Verweise auf ausgewählte Originalliteratur unterstützen die Aufarbeitung des vorgetragenen Stoffes. Um das Wissen zu operationalisieren, werden in den Übungen Lernverfahren auf Daten angewandt.

Skript

erhältlich in der Skriptenverkaufsstelle (Preis 5 DM) oder hier als PDF-Datei. Weiter der Beitrag zum »Handbuch KI«(ebenfalls als PDF), das, herausgegeben von G. Görz, J. Schneeberger und C.-R. Rollinger, im Oldenbourg Verlag erscheinen wird.

Folien

Die Folien (Stand 09.05.2000) zu der Vorlesung im gzipten Postscript-Format.