Machine learning
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Unterricht
Details
Fakultät Math.-Nat. und Med. Fakultät Bereich Informatik Code UE-SIN.06022 Sprachen Englisch Art der Unterrichtseinheit Vorlesung
Kursus Bachelor Semester SP-2021 Titel
Französisch Apprentissage automatique Deutsch Maschinelles Lernen Englisch Machine learning Zeitplan und Räume
Vorlesungszeiten Montag 14:15 - 17:00, Wöchentlich
Strukturpläne 2+2h par semaine durant 14 semaines Kontaktstunden 56 Unterricht
Dozenten-innen Beschreibung The goal of this course is to understand the foundation of Machine Learning as a field, providing the basis to master its many branches and applications. After an introduction about how machines learn, the focus will be on a short selection of key algorithms for supervised, unsupervised and reinforcement learning. The students will learn how parametrized function approximators can be used to take decisions, how to update their parametrization to modify their behavior, and how to leverage data and interactions in real-world applications.
The course is composed of theoretical lectures, explaining the inner working and intuitions behind the methods, interleaved with practical sessions to gain hands-on experience. The students will be introduced to both re-implementing (and customizing) some of the basic algorithms, and to applying the current standard libraries on practical applications.
The theoretical requirements include a basic understanding of linear algebra, calculus and statistic, as far as appropriate to understand the algorithms' inner workings. The practical sessions require a degree of familiarity with the Python programming language, and a working installation for the exercises. All lectures and material will be in English.
Lernziele This course is set to provide a fundamental understanding of what is Machine Learning and how all of its methods operate, with practical experience on selected algorithms and libraries. The core objective is to support and facilitate further learning on the topic, both in the form of further self-study and as an introduction for advanced classes available in the Masters course.
Zugangsbedingungen Please register to the course on the students portal < https://my.unifr.ch >; in case of problems write an email with your name, Nr SIUS, Code and Course Name to Stephanie Fasel < stephanie.fasel@unifr.ch >.
All official communication will go through Moodle, please register at your earliest convenience < https://moodle.unifr.ch/course/view.php?id=256367 >. All lectures will be online for the time being, using Microsoft Teams: access details will be made available on Moodle.Bemerkungen Les unités d’enseignement se composent généralement de deux heures de cours et deux heures d’exercices par semaine. Nous vous prions de bien vouloir vous conformer aux délais d’inscriptions aux épreuves de la Faculté des sciences et de médecine.
Soft Skills Nein ausserhalb des Bereichs Nein BeNeFri Ja Mobilität Ja UniPop Nein Dokument
Bibliographie - Y. Abu-Mostafa, M. Magdon-Ismail, L. Hsuan-Tien. Learning from Data. AMLBook.
http://amlbook.com/
- M. Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.
https://www.springer.com/gp/book/9780387310732
- I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. Deep Learning. MIT Press.
https://www.deeplearningbook.org/
- R. Sutton, A. Barto. Reinforcement Learning. MIT Press.
https://mitpress.mit.edu/books/reinforcement-learning-second-edition -
Einzeltermine und Räume
Datum Zeit Art der Unterrichtseinheit Ort 22.02.2021 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230 01.03.2021 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230 08.03.2021 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230 15.03.2021 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230 22.03.2021 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230 29.03.2021 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230 12.04.2021 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230 19.04.2021 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230 26.04.2021 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230 03.05.2021 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230 10.05.2021 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230 17.05.2021 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230 31.05.2021 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230 -
Leistungskontrolle
Schriftliche Prüfung - SP-2021, Sommersession 2021
Datum 24.06.2021 14:00 - 16:00 Bewertungsmodus Nach Note Beschreibung Selon modalité A de l'annexe du plan d'études en informatique
Bemerkung Schriftliche Prüfung in Präsenz / 120 Minuten / open book
Schriftliche Prüfung - SP-2021, Herbstsession 2021
Datum 08.09.2021 14:00 - 16:00 Bewertungsmodus Nach Note Beschreibung Selon modalité A de l'annexe du plan d'études en informatique
Bemerkung Schriftliche Prüfung in Präsenz / 120 Minuten / open book
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Zuordnung
Zählt für die folgenden Studienpläne: Ba - Volkswirtschaftslehre - 180 ECTS
Version: 2018/SA_V02
3. Studienjahr 60 ECTS > Kurse im 3. Jahr > Wahlkurse in der Wirtschaftsinformatik für Volkswirtschaftslehre 180 ECTS - HS 2018 - 3. Jahr > Apprentissage automatique / Maschinelles Lernen / Machine learning
Ba - Wirtschaftsinformatik - 180 ECTS
Version: 2020/SA_V02
3. Studienjahr 60 ECTS > Kurse im 3. Jahr > Pflichtkurse 32.5 ECTS > Apprentissage automatique / Maschinelles Lernen / Machine learning
Ergänzende Lehrveranstaltungen in Naturwissenschaften
Version: ens_compl_sciences
Paquet indépendant des branches > Fortgeschrittene UE in Informatik (Niveau Bachelor)
Informatik [3e cycle]
Version: 2015_1/V_01
Weiterbildung > Fortgeschrittene UE in Informatik (Niveau Bachelor)
Informatik [POST-DOC]
Version: 2015_1/V_01
Weiterbildung > Fortgeschrittene UE in Informatik (Niveau Bachelor)
Ma - Accounting and Finance - 90 ECTS
Version: 2021/SA_V01
Kurse - 72 ECTS > Modules "Data Analytics" et "Audit et Fiscalité": mind. 3 Kurse > DAT: Data Analytics
Ma - Betriebswirtschaftslehre - 90 ECTS
Version: 2021/SA_V01
Kurse: mind. 72 ECTS > Modules - min 54 ECTS > Groupe d'élément de validation du Module DAT > DAT: Data Analytics
Ma - Business Communication : Betriebswirtschaftslehre - 90 ECTS
Version: 2021/SA_V01
Kurse - 60 ECTS > Gewählte Option > Betriebswirtschaftslehre > 30 ECTS parmi les modules : > DAT: Data Analytics
Ma - Business Communication : Wirtschaftsinformatik - 90 ECTS
Version: 2020/SA_V01
Kurse - 60 ECTS > Optionsgruppe > Wirtschaftsinformatik > Kurse > Module Betriebswirtschaftslehre > DAT: Data Analytics
Ma - International and European Business - 90 ECTS
Version: 2021/SA_V01
Courses > Module > One complete module taken from the following list > Groupe d'élément de validation du Module DAT > DAT: Data Analytics
Ma - Marketing - 90 ECTS
Version: 2021/SA_V02
Ku > Groupe d'élément de validation du Module DAT > DAT: Data Analytics
Ma - Wirtschaftsinformatik - 90 ECTS
Version: 2020/SA-v01
Kurse - min. 45 ECTS > Module Betriebswirtschaftslehre - max. 15 ECTS > DAT: Data Analytics
NfBa - Wirtschaftsinformatik - 60 ECTS
Version: 2021/SA_V03
Tragen Sie sich in die Ihrer Situation entsprechende Option ein. > Standard > Min. 18 ECTS aus der Liste > Machine Learning
NfMa - Betriebswirtschaftslehre - 30 ECTS
Version: 2021/SA_V01
Wahlkurse - 30 ECTS > DAT: Data Analytics
NfMa - Wirtschaftsinformatik - 30 ECTS
Version: 2020/SA_V01
Kurse > Module Betriebswirtschaftslehre > DAT: Data Analytics