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Principles and Theory for Machine Learning
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Principles and Theory for Machine Learning

Principles and Theory for Machine Learning

Principles and Theory for Machine Learning

Overview

Semester
Winter 2024 ❄️
Course type
Lecture & Exercises
Lecturer
Prof. Dr. Michel Besserve
Audience
Master
Credits
5 ECTS
Hours
2 + 2
Language
English
Capacity
max. 25 Students

Description

  • Foundations of supervised learning
  • Optimization for ML
  • Unsupervised learning
  • Neural networks
  • Deep learning
  • Deep generative models
  • Some ML weaknesses
  • Interpretable-explainable AI
  • Self-supervised learning and foundation models

see also Stud.IP entry

Qualification

After successfully completing this module, students should be able to

  • understand and correctly apply basic concepts of machine learning,
  • master elementary tools for analysing the performance of machine learning approaches,
  • recognise the main limitations of machine learning methods,
  • propose strategies to overcome such limitations.

Proof of performance

  • 1 examination: written exam, 90 minutes, or oral exam, 30 minutes, or take-home exam
  • 1 academic achievement: 50% of the exercises must be passed

Literature

  • Understanding Machine Learning, Shalev-Schwartz & Ben-David, 2014
  • Learning Theory from First Principles, Bach, 2024
  • Deep Learning, Goodfellow et al., 2016
  • Mathematical Theory of Deep Learning, Petersen & Zech, 2024
  • Mathematics for Machine Learning, Deisenroth et al., 2020
  • Neural Networks and Deep Learning, Aggarwal, 2023 (2nd edition)
  • Deep Learning Architectures, Calin, 2020

Requirements

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