- Наступний запис:
- Termin auf Anfrage
- Загальна тривалість:
- in 2 Wochen
- Практика:
- Nein
- Мови навчання:
- Englisch
- Вид заходу:
- Weiterbildung
- Форма проведення:
- E-Learning
- Час проведення:
- Abendveranstaltung
- Tagesveranstaltung
- Teilzeitveranstaltung
- Wochenendveranstaltung
- Мінімальна кількість учасників:
- 1
- Максимальна кількість учасників:
- 100000
- Ціна:
- keine Angaben
- Вид документа про освіту:
- Zertifikat/Teilnahmebestätigung
- Випускний екзамен:
- Ja
- Спеціальність:
- keine Angaben
- Сертифікати курсу:
- Nicht zertifiziert
- Курс тільки для жінок:
- Nein
- Догляд за дітьми:
- Nein
- Посилання на курс:
- Zum Angebot auf der Anbieter-Webseite
- Інформаційна якість:
- Suchportal Standard Plus
- Цільові групи:
- everyone who is interested in models of AI and like mathematical accuracy/evidence.
- Професійні вимоги:
- Language: English. Course requirements: familiarity with mathematical notation (basic studies at the university).
- Технічні вимоги:
- Keine besonderen Anforderungen.
- Номенклатура агенцій з працевлаштування:
- keine Angaben
Зміст
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.
Ми не гарантуємо правильність інформації. Відповідальність за правильність даних несуть виключно освітні організації.
Дата першої публікації: 19.07.2023, дата останнього оновлення: 27.05.2024