01: Maschinelles Lernen 2 - Fortgeschrittene Verfahren, Vorlesung, SS 2017, 28.04.2017
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Participating institute
Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB)
Genre
Description
- 0:00:00 Starten
- 0:01:19 Inhalt der heutigen Vorlesung
- 0:01:55 Lehrstühle
- 0:03:50 Ansprechpartner, Betreuende Mitarbeiter
- 0:05:12 Allgemeine Informationen
- 0:10:19 Vorgehen bei Fragen oder Problemen
- 0:12:48 Allgemeine Informationen (2)
- 0:15:46 Projektpraktikum: Maschinelles Lernen - Anwendungen
- 0:19:26 ML UND RÜCKBLICK ML I
- 0:19:53 Ziel ist Maschinelle Intelligenz!?
- 0:26:38 Intelligenz: Was ist das? Definitionen?
- 0:27:28 Was ist Lernen? (naiv)
- 0:28:37 Definition Maschinelles Lernen - MLI
- 0:30:02 Komponenten eines lernenden Systems
- 0:30:52 Lernverfahren - MLI
- 0:32:14 Lernverfahren - Erweiterung in MLII
- 0:32:40 Kriterien für die Einordnung von Grundverfahren (ML I)
- 0:34:37 Induktiver Schluss
- 0:36:20 Wdh.: Bestimmung v. Hypothesen durch induktives Lernen z.B. MLNN (SVM....)
- 0:39:12 Induktiver Schluss - geht das immer?
- 0:40:01 Kriterien für die Einordnung von Grundverfahren (ML I)
- 0:41:00 Probabilistische Graphische Modelle, z.B. Bayes'sche Netze
- 0:44:13 Policy - Reinforcement Learning
- 0:48:29 ML heute: Beispiele & Herausforderungen
- 1:04:19 ML und seine Anwendung als aktuelles Forschungsgebiet (.... heute)
- 1:07:53 Übersicht über die Vorlesung
- 1:11:40 Literatur
Duration (hh:mm:ss)
01:15:34
Series
Maschinelles Lernen 2 - Fortgeschrittene Verfahren, Vorlesung, SS 2017
Published on
08.05.2017
Subject area
License
| Resolution | 1280 x 720 Pixel |
| Aspect ratio | 16:9 |
| Audio bitrate | 125169 bps |
| Audio channels | 2 |
| Audio Codec | aac |
| Audio Sample Rate | 48000 Hz |
| Total Bitrate | 930476 bps |
| Color Space | yuv420p |
| Container | mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2 |
| Media Type | video/mp4 |
| Duration | 4534 s |
| Filename | DIVA-2017-204_hd.mp4 |
| File Size | 4.096 byte |
| Frame Rate | 25 |
| Video Bitrate | 799212 bps |
| Video Codec | h264 |
Embed Code
Maschinelles Lernen 2 - Fortgeschrittene Verfahren, Vorlesung, SS 2017
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