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Theory of Machine Learning (PhD-level) - Detailseite

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Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar Veranstaltungsnummer 70719
Semester WiSe 2019/20 SWS 2
Rhythmus keine Übernahme Moodle-Link  
Veranstaltungsstatus Freigegeben für Vorlesungsverzeichnis  Freigegeben  Sprache englisch
Belegungsfrist Es findet keine Online-Belegung über AGNES statt!
Veranstaltungsformat Präsenz

Termine

Gruppe 1
Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer
Fr. 10:00 bis 12:00 wöch Institutsgebäude - 21b Spandauer Straße 1 (SPA 1) - (Unterrichtsraum)   findet statt    
Gruppe 1:
 


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Klimm, Max, Professor, Dr.
Studiengänge
Abschluss Studiengang LP Semester
Master of Science  Betriebswirtschaftslehre Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2016 )     -  
Programmstud.-o.Abschl.MA  Betriebswirtschaftslehre Programm ( POVersion: 1999 )     -  
Master of Science  Economics/ Management Sc. Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2016 )     -  
Programmstud.-o.Abschl.MA  Statistik Programm ( POVersion: 1999 )     -  
Master of Science  Volkswirtschaftslehre Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2016 )     -  
Programmstud.-o.Abschl.MA  Volkswirtschaftslehre Programm ( POVersion: 1999 )     -  
Master of Science  Wirtschaftsinformatik Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2016 )     -  
Programmstud.-o.Abschl.MA  Wirtschaftsinformatik Programm ( POVersion: 1999 )     -  
Master of Education (BS)  Wirtschaftspädagogik (WV) 1. Fach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2015 )     -  
Programmstud.-o.Abschl.MA  Wirtschaftspädagogik (WV) Programm ( POVersion: 1999 )     -  
Zuordnung zu Einrichtungen
Einrichtung
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Quantitative Betriebswirtschaftslehre (J)
Inhalt
Kommentar

In the seminar, the theoretical foundations of machine learning will be discussed. Topic include probably almost correct learning, VC dimension, risk minimization, boosting, model selection, stochastic gradient descent, support vector machines, kernel methods, and neural networks. After an introduction to the general topic of machine learning, students will present a chapter in the book “Understanding machine learning” by Shalev-Shwartz and Ben-David (Cambridge Universit Press) and hand in a short summary of the key findings. Participation in the discussions is expected.

Ungraded part of the Seminar: Presentation and discussion

No participant restriction (MA + PhD)

Bemerkung

StO/PO MA 2016: 6 LP, Modul: "Selected Topics in Quantitative Methods"

StO/PO MEMS 2016: 6 LP, Modul: "Selected Topics in Quantitative Methods", Major: Quantitative Methods

Prüfung

Portfolio (30.000 ZoL): The Portfolio examination consists of a research project in which the students show their learning progress.

Strukturbaum

Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2019/20. Aktuelles Semester: WiSe 2020/21.
Humboldt-Universität zu Berlin | Unter den Linden 6 | D-10099 Berlin