Algorithmische Grundlagen des Maschinellen Lernens

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Vorlesung

Wann Wo Beginn Dozent
Dienstag, 14:15-15:45 HSZ, Hörsaal 4 5. April 2022 Kesselheim
Donnerstag, 12:15-13:45 HSZ, Hörsaal 4 7. April 2022 Kesselheim

Übungen

Wann Wo Beginn Dozent
Donnerstag, 8:15-9:45 Informatik V, Seminarraum 2.050 7. April 2022 Braun
Donnerstag, 10:15-11:45 Informatik V, Seminarraum 2.050 7. April 2022 Braun

Die wöchentlichen Übungsblätter werden immer donnerstags nach der Vorlesung zum Download bereitgestellt. Die Abgaben sind in der folgenden Woche online bis spätestens mittwochs 9:00 Uhr einzureichen. Abgaben erfolgen in Gruppen von bis zu drei Studierenden.

Prüfungen

Die mündlichen Prüfungen werden voraussichtlich circa 25-30min dauern und in Einzelterminen als Videokonferenz via Zoom stattfinden. Sie müssen sich während der Prüfung via Kamera ausweisen. Hierbei spielt es keine Rolle, ob es sich um einen Computer oder Smartphone handelt. Legen Sie bitte bereits vorab Ihren Studierendenausweis und einen Personalausweis/Reisepass zur Identifikation bereit, um einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten.

Die zweite Prüfungsphase findet am 5., 6. und 7. September statt. Die Termine am 5. und 6. September sind nachmittags, am 7. September vormittags. Sollten die Termine an diesen Tagen nicht ausreichen, werden ergänzend am 8. September vormittags noch weitere Prüfungen stattfinden.

Bitte melden Sie sich bis zum 31. August bei Alexander Braun per Mail zur Terminvergabe. Sie können gerne einen präferierten Tag angeben und ebenfalls, wenn Sie bereits an einem der Tage andere Prüfungen haben. Bitte beachten Sie, dass die Termine nach dem First-Come-First-Serve-Prinzip vergeben werden. Sie erhalten nach Ihrer Anfrage zeitnah eine Bestätigung des Prüfungstags, die genaue Uhrzeit erhalten Sie ein paar Tage vor der Prüfung.

Ohne Anmeldung in BASIS können Sie leider nicht an der Prüfung teilnehmen.

Eine letzte Sache: Wenn Sie einen Termin erhalten haben, aber dann doch die Prüfung nicht machen wollen, sagen Sie bitte ab. Es ist sehr wichtig für uns zu wissen, damit wir nicht auf Sie warten müssen. Auch eine Absage in letzter Minute ist besser, als dass wir vergeblich warten. Unabhängig davon beachten Sie bitte natürlich auch die offiziellen Regeln zur Abmeldung.

Präsenzaufgaben

Hausaufgaben

Literatur

  • Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms, Shai Shalev-Shwartz und Shai Ben-David, Cambridge University Press, Webseite des Buchs mit PDF
  • Foundations of Machine Learning, Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh und Ameet Talwalkar, MIT Press, Webseite des Buchs mit PDF

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