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Algorithmische Grundlagen des Maschinellen Lernens
Weitere Informationen und Materialien finden Sie im eCampus-Kurs.
Vorlesung
| Wann | Wo | Beginn | Dozentin |
|---|---|---|---|
| Dienstag, 14:15-15:45 | HSZ, Hörsaal 4 | 14. April 2026 | Driemel |
| Donnerstag, 12:15-13:45 | HSZ, Hörsaal 4 | 16. April 2026 | Driemel |
Übungen
| Wann | Wo | Beginn | Tutorin |
|---|---|---|---|
| Montag, 10:15-11:45 | Informatik, Seminarraum 2.050 | 20. April 2026 | Lehming |
| Montag, 12:15-13:45 | Informatik, Seminarraum 2.025 | 20. April 2026 | Lehming |
Die wöchentlichen Übungsblätter werden immer am Donnerstag nach der Vorlesung auf eCampus zum Download bereitgestellt. Die Abgaben sind in der folgenden Woche online via eCampus bis spätestens Donnerstag 9:00 Uhr einzureichen.
Klausurzulassung
Für die Teilnahme an den Prüfungen müssen folgende Kriterien erfüllt sein:
- 25% der Punkte auf den Übungsblättern wurden erzielt.
- Einmal im Semester wurde eine Übungsaufgabe im Tutorium präsentiert.
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