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-2020 Titel
Französisch Apprentissage automatique Deutsch Maschinelles Lernen Englisch Machine learning Zeitplan und Räume
Vorlesungszeiten Montag 14:15 - 17:00, Wöchentlich (Frühlingssemester)
Strukturpläne 2+2h par semaine durant 14 semaines Kontaktstunden 56 Unterricht
Verantwortliche - Cudré-Mauroux Philippe
Dozenten-innen - Cuccu Giuseppe
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.
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 17.02.2020 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230 24.02.2020 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230 02.03.2020 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230 09.03.2020 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230 16.03.2020 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230 23.03.2020 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230 30.03.2020 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230 06.04.2020 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230 20.04.2020 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230 27.04.2020 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230 04.05.2020 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230 11.05.2020 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230 18.05.2020 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230 25.05.2020 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230 -
Leistungskontrolle
Schriftliche Prüfung - SP-2020, Sommersession 2020
Bewertungsmodus Nach Note Beschreibung COVID-19 - FS2020 / Prüfungssession SOMMER 2020
Schriftliche Online-Prüfung
Dauer: 120 Minuten
Selon modalité A de l'annexe du plan d'études en informatique
Bedingungen L'admission à l'examen est soumise à la condition d'avoir passé 10/13 des devoirs au 31.05.2020, selon les critères de validation de l'examen définis dans les informations du cours. Schriftliche Prüfung - SP-2020, Herbstsession 2020
Datum 10.09.2020 14:00 - 16:00 Bewertungsmodus Nach Note Beschreibung COVID-19 - FS2020 / Prüfungssession SOMMER 2020
Schriftliche Online-Prüfung
Dauer: 120 Minuten
Selon modalité A de l'annexe du plan d'études en informatique
Bemerkung examen oral en présence
20 min de préparation et 20 min d'examen -
Zuordnung
Zählt für die folgenden Studienpläne: Ba - Volkswirtschaftslehre - 180 ECTS
Version: 2018/SA_V03
3. Studienjahr 60 ECTS > Wahlkurse - Maximum 18 ECTS > 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 120
Version: 2022_1/V_01
BSc in Informatik, Hauptfach, 2.-3. Jahr > Informatik 2. und 3. Jahr, Obligatorische UE (ab HS2021)
Informatik 30
Version: 2022_1/V_01
Zusatzfach in Informatik 30 > Informatik Nebenfach 30 oder 60 ECTS zur Wahl (ab HS2019)
Informatik 60
Version: 2022_1/V_01
Zusatzfach in Informatik 60 > Informatik Nebenfach 30 oder 60 ECTS zur Wahl (ab HS2019)
Informatik 50 [BSc/BA SI]
Version: 2022_1/V_01
BSc_SI/BA_SI, Informatik 50 ECTS, 1.-3. Jahre > BSc_SI/BA_SI, Informatik, 2-3. Jahr, UE zur Wahl für 50 ECTS (ab HS2020)
Informatik [3e cycle]
Version: 2015_1/V_01
Weiterbildung > Fortgeschrittene UE in Informatik (Niveau Bachelor)
Informatik [LDM] 60
Version: 2022_1/V_01
Zusatzfach in Informatik (LDS) 60 > Informatik Nebenfach LDM 60 ECTS zur Wahl (ab HS2021)
Informatik [POST-DOC]
Version: 2015_1/V_01
Weiterbildung > Fortgeschrittene UE in Informatik (Niveau Bachelor)
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
Vorstufe zum MSc in Bioinformatik und computationale Biologie [PRE-MA]
Version: 2022_1/V_01
Vorstufe zum MSc in Bioinformtics and Computational Biology > Fortgeschrittene UE in Informatik (Niveau Bachelor)
Vorstufe zum MSc in Digitale Neurowissenschaft [PRE-MA]
Version: 2023_1/V_01
Vorstufe zum MSc in Informatik > Fortgeschrittene UE in Informatik (Niveau Bachelor)
Vorstufe zum MSc in Informatik [PRE-MA]
Version: 2022_1/V_01
Vorstufe zum MSc in Informatik > Fortgeschrittene UE in Informatik (Niveau Bachelor)
Zusatz LDM Informatik
Version: 2022_1/V_01
Zusatzfach LDM für Informatik 60 oder +30 > Programm 60 oder +30 > Zusatz zum Programm Informatik 60 > Zusatz LDM für Informatik 60 (ab HS2020)
Zusatz zum MSc in Bioinformatics and Computational Biology [MA]
Version: 2022_1/V_01
Zusatz zum MSc in Bioinformatics and Computational Biology > Fortgeschrittene UE in Informatik (Niveau Bachelor)
Zusatz zum MSc in Computer Science [MA]
Version: 2022_1/V_01
Zusatz zum MSc in Informatik > Fortgeschrittene UE in Informatik (Niveau Bachelor)
Zusatz zum MSc in Digitale Neurowissenschaft [MA]
Version: 2023_1/V_01
Zusatz zum MSc in Informatik > Fortgeschrittene UE in Informatik (Niveau Bachelor)