Technische Universität Ilmenau

Wissensermittlung - Modultafeln der TU Ilmenau

Die Modultafeln sind ein Informationsangebot zu den Studiengängen der TU Ilmenau.

Die rechtsverbindlichen Studienpläne entnehmen Sie bitte den jeweiligen Studien- und Prüfungsordnungen (Anlage Studienplan).

Alle Angaben zu geplanten Lehrveranstaltungen finden Sie im elektronischen Vorlesungsverzeichnis.

Informationen und Handreichungen zur Pflege von Modulbeschreibungen durch die Modulverantwortlichen finden Sie unter Modulpflege.

Hinweise zu fehlenden oder fehlerhaften Modulbeschreibungen senden Sie bitte direkt an modulkatalog@tu-ilmenau.de.

Modulinformationen zu Wissensermittlung im Studiengang Master Ingenieurinformatik 2009
ACHTUNG: wird nicht mehr angeboten!
Modulnummer5554
Prüfungsnummer2200139
FakultätFakultät für Informatik und Automatisierung
Fachgebietsnummer 2211 (Automatisierungstechnik)
Modulverantwortliche(r)Prof. Dr. Christoph Ament
TurnusSommersemester
SpracheDeutsch
Leistungspunkte3
Präsenzstudium (h)34
Selbststudium (h)56
VerpflichtungWahlmodul
Abschlussmündliche Prüfungsleistung, 30 Minuten
Details zum Abschluss
Alternative Abschlussform aufgrund verordneter Corona-Maßnahmen inkl. technischer Voraussetzungen
Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL
max. Teilnehmerzahl
Vorkenntnisse

Grundausbildung Mathematik, wissensbasierte Systeme

Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen

Aneignung von Kenntnissen und praktischen Fertigkeiten der Anwendung von Methoden der Wissensermittlung und des Maschinellen Lernens beim Einsatz in wissensbasierten Systemen zur Lösung von Diagnose-, Vorhersage- Steuerungs-/Regelungs- und Entscheidungsaufgaben.

Inhalt

Grundprinzipien des Maschinellen Lernens, Induktives Lernen von Entscheidungsbäumen bzw. Regeln, Reinforcement Learning, Wissensermittlung durch Beobachten und Befragen

Medienformen und technische Anforderungen bei Lehr- und Abschlussleistungen in elektronischer Form

Die Konzepte werden während der Vorlesung an der Tafel entwickelt. Zur Veranschaulichung werden Overhead-Projektionen eingefügt. Ein Script im PDF-Format wird angeboten.

Literatur
  • Sholom M. Weiss, Casimir A. Kulikowski Computer Systems That Learn Morgan Kaufmann Publishers, Inc. San Francisco, California 1991.
  • Tom M. Mitchell Machine Learning The McGraw-Hill Companies, Inc. Singapore 1997.
  • Ed. Richard Forsyth Machine Learning Chapman and Hall Computing 1989.
  •  J. Ross Quinlan C 4.5 Programs for Machine Learning Morgan Kaufmann Publishers San Mateo, California 1993.
  • H. Witten, E. Frank Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations Morgan Kaufmann Publishers, 2000 (teilweise im Internet verfügbar, Programmsystem WEKA herunterladbar).
Lehrevaluation

Pflichtevaluation:

Freiwillige Evaluation:

Hospitation: