Klausureinsicht am 19.10.06 von 14:15 bis 15:00 in Raum 0443.

Erster Veranstaltungstag:

Dienstag, 18. April 2006 in Raum -1607

Ort und Zeit:

Dienstags, 10.15 h – 11.45 h, in Raum 0443 (ab 9.5. nicht mehr -1607)

Übungen:

Donnerstags, 08.30 h – 10.00 h, in Raum 2104 (ab der 2. Übung in 0443)

Vorkenntnisse:

Informatik Grundstudium

Angesprochener HörerInnenkreis:

Inf. 4. Sem., Math. NF Inf. Hauptstudium

Leistungsnachweis:

mündliche Prüfung oder Klausur, je nach Teilnehmerzahl

Veranstalter:

Dr. Andreas Hotho, Prof. Dr. Gerd Stumme, Dipl.-Math. Robert Jäschke

Inhalt:

Die Vorlesung gibt einen Überblick über Verfahren zur Wissensgewinnung aus strukturierten Daten und Texten. Behandelt werden

  • Techniken zur Vorverarbeitung und Integration von Datenbeständen, wozu das Konzept des Data Warehouse gehört,
  • OLAP-Techniken für die interaktive Analyse großer Datenbestände,
  • (halb-)automatische Verfahrung zur Gewinnung neuen Wissens aus strukturierten Daten und Methoden zur Wissensextraktion aus Texten.

Der Schwerpunkt der Vorlesung liegt auf den maschinellen Lernverfahren, deren Anwendung an konkreten Beispielen aufgezeigt wird. Die Vorlesung kann durch die Teilnahme an Data Mining Cup (Projektseminar, 4 SWS) ergänzt werden.

Literatur:

Folien:

  • Kap1.pdf PDF-DownloadPDF-Download (4 in 1)
  • Kap2.pdf PDF-DownloadPDF-Download (4 in 1)
  • Kap3.pdf PDF-DownloadPDF-Download (4 in 1)
  • Kap4.pdf PDF-DownloadPDF-Download (4 in 1)
  • Kap5.pdf PDF-DownloadPDF-Download (4 in 1)
  • Kap5_SVM-Update.pdf PDF-DownloadPDF-Download (4 in 1)
  • Kap6.pdf PDF-DownloadPDF-Download (4 in 1)
  • Kap7.pdf PDF-DownloadPDF-Download (4 in 1)
  • Kap8.pdf PDF-DownloadPDF-Download (4 in 1)
  • Kap9.pdf PDF-DownloadPDF-Download (4 in 1)

Übungsaufgaben:

Lösungsvorschläge: