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Prof. Dr.-Ing. Roland Harig

Honorarprofessor

Kontakt

Prof. Dr.-Ing. Roland Harig
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
Sprechzeiten
nach Vereinbarung
Harburger Schloßstraße 36,
21079 Hamburg
Gebäude HS36, Raum C2 1.009

Frühere Tätigkeit

bis 03/2015
Leiter des Forschungsbereichs Optische Messtechnik (Infrarotmesstechnik) am Institut für Messtechnik / TUHH

Publikationen

TUHH Open Research (TORE)

2012

2011

2008

Lehrveranstaltungen

Stud.IP
link to course in Stud.IP Studip_icon
Grundlagen des Maschinellen Lernens (VL)
Subtitle:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Maschinelles Lernen in der Logistik
Semester:
WiSe 23/24
Course type:
Lecture
Course number:
lv2003_w23
Lecturer:
unbekannte Lehrperson
Description:
Die Studierenden sollen Konzepteausgewählter Verfahren des Maschinellen Lernens verstehen und aufDatenbeispiele anwenden können. Studierende können geeignete Verfahren fürbereitgestellte Daten auswählen.

Die Studierenden können die Unterschiede zwischeninstanzenbasierten und modellbasierten Lernansätzen erläutern und spezifischeAnsätze des Maschinellen Lernens für jeden dieser beiden Ansätze auf der Basisvon statischen oder inkrementell anwachsenden Datenmengen anwenden. Bei derBehandlung von Unsicherheiten können die Studierenden beschreiben, wie Axiome,Parameter oder Strukturen automatisch anhand unterschiedlicher Algorithmengelernt werden können. Des Weiteren wird den Studierenden vermittelt, wie unterschiedliche Clustertechnikenentworfen werden können. Zudem können sie Rohdaten für Verfahren desMaschinellen Lernens aufbereiten.

Geplante Inhalte:

  • Validierungvon Modellen unterschiedlicher Verfahren.
  • Datenbereinigung,Skalierung der Daten, Datenselektion
  • ÜberwachtesLernen:
    • Regression
    • Entscheidungsbäume
    • Bayes’scheNetze
    • K-NächsteNachbarn
    • LogistischeRegression
    • NeuronaleNetze
    • SupportVector Machines
    • EnsembleLearning
  • UnüberwachtesLernen:
    • Hierarchische Clustering, K-Mean
Performance accreditation:
615 - Maschinelles Lernen in der Logistik<ul><li>615 - Maschinelles Lernen in der Logistik: Klausur schriftlich</li></ul><br>m1402 - Maschinelles Lernen in der Logistik<ul><li>p1327 - Maschinelles Lernen in der Logistik: Klausur schriftlich</li><li>vl353 - Freiwillige Studienleistung Maschinelles Lernen in der Logistik - Referat: Referat</li></ul>
ECTS credit points:
2
Stud.IP informationen about this course:
Home institute: Institut für Softwaresysteme (E-16)
Registered participants in Stud.IP: 1
TU Hamburg
Institut für Elektrische Energietechnik (ieet) E-6
Prof. Dr.-Ing. Christian Becker
Harburger Schloßstraße 36
21079 Hamburg
E-Mail : ieet(at)tuhh.de
Tel : +49 40 42878 3213
Fax : +49 40 42878 2382
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