- الموعد القادم:
- Termin auf Anfrage
- إجمالي المدة:
- 10 Stunden in 2 Wochen
- التدريب:
- Nein
- اللغات المستخدمة في الدراسة:
- Englisch
- نوع الفعالية:
- Weiterbildung
- نموذج العرض:
- E-Learning
- فترة التنفيذ:
- Abendveranstaltung
- Tagesveranstaltung
- Teilzeitveranstaltung
- Wochenendveranstaltung
- أدنى عدد للمشاركين:
- 1
- أقصى عدد للمشاركين:
- 100000
- التكلفة:
- keine Angaben
- نوع المؤهل الدراسي:
- Zertifikat/Teilnahmebestätigung
- اختبار إتمام المؤهل:
- Ja
- اسم المؤهِّل:
- keine Angaben
- اعتمادات العرض:
- Nicht zertifiziert
- عرض للسيدات فقط:
- Nein
- رعاية الأطفال:
- Nein
- رابط العرض:
- الإنتقال إلى العرض على موقع المزود
- جودة المعلومات:
- Suchportal Standard Plus
- المجموعات المستهدفة:
- everyone who is interested in models of AI and like mathematical accuracy/evidence.
- المتطلبات المهنية:
- Language: English. Course requirements: familiarity with mathematical notation (basic studies at the university).
- المتطلبات التقنية:
- Keine besonderen Anforderungen.
- منهجية وكالات العمل:
- keine Angaben
المحتويات
In this course you will be introduced to computational learning theory and get a glimpse of other research towards a theory of artificial intelligence.
Our starting point will be a hands-on binary classification task. Basically, this is the challenge of classifying the elements of a given set into two groups (predicting which group each one belongs to) on the basis of given labeled data. Thus the goal of the supervised machine learning algorithms is to derive a correct classification rule. Our interest lies in strategies that work not only for one specific classification task but more universally for a pre-specified set of such. You will get to know a formalization of the aforementioned notions and see illustrating examples. In the main part, you will get to know different learning models which are all based on a modular design. By investigating the learning power of these models and the learnability of the prominent set of half-spaces, we also give arguments for how to choose an appropriate one.
جميع البيانات مقدمة دون ضمان. تتحمل الجهات المقدمة حصرًا مسؤولية صحة البيانات.
27.05.2024 آخر تحديث في ,19.07.2023 نُشر لأول مرة في