- Следующая дата:
- Termin auf Anfrage
- Общая продолжительность:
- 10 Stunden in 2 Wochen
- Практика:
- Nein
- язык обучения:
- Englisch
- Вид мероприятия:
- Weiterbildung
- Форма предложения:
- E-Learning
- Время проведения:
- Abendveranstaltung
- Tagesveranstaltung
- Teilzeitveranstaltung
- Wochenendveranstaltung
- Участники мин.:
- 1
- Участники макс.:
- 100000
- Цена:
- keine Angaben
- Вид документа об образовании:
- Zertifikat/Teilnahmebestätigung
- Итоговый экзамен:
- Ja
- Окончательный титул:
- keine Angaben
- Сертификация курса:
- Nicht zertifiziert
- Курсы только для женщин:
- Nein
- Присмотр за детьми:
- Nein
- Ссылка на курс:
- Zum Angebot auf der Anbieter-Website
- Качество информации:
- Suchportal Standard Plus
- Целевые группы:
- everyone who is interested in models of AI and like mathematical accuracy/evidence.
- Профессиональные условия:
- Language: English. Course requirements: familiarity with mathematical notation (basic studies at the university).
- Технические условия:
- Keine besonderen Anforderungen.
- Систематика терминов агентств по трудоустройству Германии:
- keine Angaben
Содержание
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.
Все сведения предоставляются без гарантии. За правильность сведений ответственность несут исключительно сами поставщики.
Впервые опубликовано на 19.07.2023, последнее обновление на 13.05.2024