Computational Intelligence

Dozent:innen: Kevin Kammler; Univ.-Prof. Dr. Franz Rothlauf; Philipp Röchner
Kurzname: Comp. Intell.
Kurs-Nr.: 03.996.3310
Kurstyp: Vorlesung/Übung

Empfohlene Literatur


  1. Hastie et al.: The Elements of Statistical Learning
  2. Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning
  3. Aggarwal: Outlier Analysis
  4. Goodfellow et al.: Deep Learning - Adaptive Computation and Machine Learning
  5. Verdhan: Data Without Labels: Practical Unsupervised Machine Learning
  6. Patel: Praxisbuch Unsupervised Learning: Machine-Learning-Anwendungen für ungelabelte Daten mit Python programmieren

Inhalt

Unüberwachtes maschinelles Lernen befasst sich mit Verfahren zur Mustererkennung und Strukturentdeckung in Daten ohne vorgegebene Labels. Die Veranstaltung behandelt drei zentrale Bereiche: Clustering-Methoden zur Gruppierung ähnlicher Datenpunkte, Dimensionalitätsreduktion zur Visualisierung und Kompression hochdimensionaler Daten sowie Anomalieerkennung zur Identifikation ungewöhnlicher Muster.

Die Veranstaltung gliedert sich in zwei Teile. Im ersten Teil werden die theoretischen Grundlagen und die wichtigsten Algorithmen des unüberwachten Lernens vorgestellt, darunter k-Means, hierarchisches Clustering, PCA, t-SNE, Autoencoders sowie weitere Verfahren zur Anomalieerkennung. Im zweiten Teil stellen die Studierenden je ein aktuelles wissenschaftliches Paper aus dem Bereich des unüberwachten maschinellen Lernens aufbereiten und präsentieren.

Zusätzliche Informationen


  1. Kurssprache: Deutsch
  2. Prüfungstyp: Referat

Termine

Datum (Wochentag) Zeit Ort
19.05.2026 (Dienstag) 10:15 - 13:15 01 114 RW 5
1226 - Haus Recht und Wirtschaft I
26.05.2026 (Dienstag) 10:15 - 13:15 01 114 RW 5
1226 - Haus Recht und Wirtschaft I
02.06.2026 (Dienstag) 10:15 - 13:15 01 114 RW 5
1226 - Haus Recht und Wirtschaft I
09.06.2026 (Dienstag) 10:15 - 13:15 01 114 RW 5
1226 - Haus Recht und Wirtschaft I
16.06.2026 (Dienstag) 10:15 - 13:15 01 114 RW 5
1226 - Haus Recht und Wirtschaft I
23.06.2026 (Dienstag) 10:15 - 13:15 01 114 RW 5
1226 - Haus Recht und Wirtschaft I
30.06.2026 (Dienstag) 10:15 - 13:15 01 114 RW 5
1226 - Haus Recht und Wirtschaft I
07.07.2026 (Dienstag) 10:15 - 13:15 01 114 RW 5
1226 - Haus Recht und Wirtschaft I