Vorlesung
2 SemesterwochenstundenBTU-Vorlesungsverzeichnis ↗- Montag05 Okt 2026 bis 25 Jan 202711:30 bis 13:00
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11881Fakultät 1 – MINT – Mathematik, Informatik, Physik, Elektro- und Informationstechnik
Grundlagen des Data Mining
Titel auf Englisch: Foundations of Data Mining
Lernergebnisse
Acquaintance with the statistical and learning-theoretical foundations of knowledge extraction from large data sets; knowledge of specific notions and of mathematical background in order to understand current publications and software concerning the field; ability of transfer to concrete problems; knowledge of algorithms and their usage.
Inhalte
- Foundation of statistics
- Clustering (partition-based, density-based, hierarchical, ...)
- Classification (decision trees, support vector machines, deep learning on convolution neural networks, ...)
- Association rules (frequent itemsets)
- further data mining approaches
Voraussetzungen
Verpflichtende Voraussetzungen
No successful participation in module 12351 Grundlagen des Data Mining .
Empfohlene Voraussetzungen
Prüfungsmodalitäten
- Successful completion of practical training tasks and exercises tasks
- Written examination, 90 min. OR
- Oral examination, 30-45 min. (with small number of participants)
Termine im WiSe 26/27
Übung
2 SemesterwochenstundenBTU-Vorlesungsverzeichnis ↗- Montag05 Okt 2026 bis 25 Jan 202717:30 bis 19:00
Prüfung
BTU-Vorlesungsverzeichnis ↗- Mittwoch10 Feb 202714:00 bis 16:00
Angeboten in
- Artificial IntelligenceM.Sc.
Wahlpflichtkomplex: Knowledge Acquisition, Representation, and Processing
- Cyber SecurityM.Sc.
Wahlpflichtkomplex: Computer Science
- InformatikB.Sc.
Wahlpflichtkomplex: Grundlagen der Informatik
| Studiengang | Abschluss | Wahlpflichtkomplex |
|---|---|---|
| Artificial Intelligence | M.Sc. | Knowledge Acquisition, Representation, and Processing |
| Cyber Security | M.Sc. | Computer Science |
| Informatik | B.Sc. | Grundlagen der Informatik |
Literatur und Materialien
- James, Gareth; Witten, Daniela; Hastie, Trevor; Tibshirani, Robert: An Introduction to Statistical Learning with Applications in R. Springer, New York 2013.
- Aloaydin, Ethem: Machine Learning. The MIT Press, Massachusetts Institute of Technology, 2004.
- Mitchell, Tom M.: Machine Learning. McGraw-Hill, 1997.
Bewertungen von Studierenden
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