[ 921CGELPRMU13 ] UE Probabilistic Models
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| Es ist eine neuere Version 2022W dieser LV im Curriculum Masterstudium Wirtschaftsinformatik 2024W vorhanden. |
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| Workload |
Ausbildungslevel |
Studienfachbereich |
VerantwortlicheR |
Semesterstunden |
Anbietende Uni |
| 1,5 ECTS |
M - Master |
Informatik |
Gerhard Widmer |
1 SSt |
Johannes Kepler Universität Linz |
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| Detailinformationen |
| Quellcurriculum |
Masterstudium Computer Science 2013W |
| Ziele |
Die Übung soll Studierenden die Möglichkeit geben, mit probabilistischen Modellen und Algorithmen zu experimentieren, um die Funktion und die Einschränkungen solcher Modelle besser zu verstehen. Die Übung wird stärkstens empfohlen als Ergänzung zur Vorlesung "Probabilistic Models", wo die theoretischen Grundlagen erklärt werden.
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| Lehrinhalte |
Praktische Experimente mit probabilistischen Modellen. Entwicklung einfacher Systeme, die ein gegebenes Problem modellieren und darüber Schlüsse ziehen. Hauptfokus: (diskrete) Bayes'sche Netze und zeitliche Modelle (Hidden Markov Models, Kalman-Filter).
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| Beurteilungskriterien |
Selbständiges Experimentieren anhand vorgebebener Problemstellungen. Schriftlicher und/oder mündlicher Bericht über die Ergebnisse.
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| Abhaltungssprache |
Englisch |
| Lehrinhalte wechselnd? |
Nein |
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| Präsenzlehrveranstaltung |
| Teilungsziffer |
- |
| Zuteilungsverfahren |
Direktzuteilung |
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