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IEET > Staff > Honorary Professor > Prof. Dr.-Ing. Roland Harig

Prof. Dr.-Ing. Roland Harig

Honorary Professor

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Prof. Dr.-Ing. Roland Harig
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
Office Hours
nach Vereinbarung
Harburger Schloßstraße 36,
21079 Hamburg
Building HS36, Room C2 1.009

Previous activity

until 03/2015
Head of Research Area Optical Measurement Technology (Infrared Measurment Technology) at the Institute of Measurement Technology / TUHH

Publications

TUHH Open Research (TORE)

2012

2011

2008

Courses

Stud.IP
link to course in Stud.IP Studip_icon
Maschinelles Lernen I (GÜ)
Subtitle:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen I
Semester:
SoSe 24
Course type:
Exercise
Course number:
lv2433_s24
Lecturer:
Nihat Ay
Description:
  • Geschichte der Neurowissenschaften und des maschinellen Lernens (insbesondere des tiefen Lernens) 
  • McCulloch-Pitts-Neuronen und binäre neuronale Netze
  • Boolesche Funktionen und Schellwert-Funktionen 
  • Universalität von neuronalen McCulloch-Pitts-Netzwerken
  • Lernen und das Perzeptron-Konvergenz-Theorem
  • Support-Vektor-Maschinen
  • Harmonische Analyse von Booleschen Funktionen
  • Kontinuierliche künstliche neuronale Netze 
  • Kolmogorovsches Superpositions-Theorem
  • Universelle Approximation mit kontinuierlichen neuronalen Netzen
  • Approximationsfehler und die Gradienten-Abstiegs-Methode: die allgemeine Idee
  • Die stochastische Gradienten-Abstiegs-Methode (Robbins-Monro- und Kiefer-Wolfowitz-Fälle)
  • Mehrschichtige Netzwerke und der Backpropagation-Algorithmus
  • Statistische Lerntheorie
Performance accreditation:
m1595 - Maschinelles Lernen<ul><li>p1543 - Maschinelles Lernen: Klausur schriftlich</li></ul><br>m1595-2022 - Maschinelles Lernen I<ul><li>p1543-2022 - Maschinelles Lernen I: Klausur schriftlich</li><li>vl424-2022 - Freiwillige Studienleistung Maschinelles Lernen I - Übungsaufgaben: Übungsaufgaben</li></ul>
ECTS credit points:
3
Stud.IP informationen about this course:
Home institute: Institut für Data Science Foundations (E-21)
Registered participants in Stud.IP: 1
TU Hamburg
Institute of Electrical Power and Energy Technology (ieet) E-6
Prof. Dr.-Ing. Christian Becker
Harburger Schloßstraße 36
21079 Hamburg
E-mail : ieet(at)tuhh.de
Phone : +49 40 42878 3213
Fax : +49 40 42878 2382
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