Die Studierenden werden in die Grundlagen des maschinellen Lernens mit heterogenen Daten eingeführt.
Anasse B., „Predictive Analytics for Dummies“, John Wiley & Sons, 2014
Duda, R. O., Hart, P. E., Stork D. G., “Pattern Classification”, 2nd edition, John Wiley & Sons, New York, 2001
Haberich, R., „Future Digital Business“, 2013
Keller, I., „Klassifikation in der Multimedia-Kommunikation“, Vorlesungsscript an der TU Berlin, Stand Juli 2014
Vorlesung, seminaristischer Unterricht, praktische Übungen zur Vertiefung des Stoffes
Deutsch
Hausarbeit mit Präsentation oder Klausur (90 min)
5 (150 h = 60 h Präsenz- und 90 h Eigenstudium)