50 Jahre Uni Lübeck

Institut für Theoretische Informatik

Algorithmisches Lernen und kausale Inferenz - CS5020


Art und Inhalt

Titel: Algorithmisches Lernen und kausale Inferenz
Veranstalter: Prof. Dr. Maciej Liskiewicz Marcel Wienöbst M.Sc.
Einordnung: Master Informatik (Wahlpflicht), 1.-3. Fachsemester
Lehrinhalte:
  • inductive Inferenz
  • algorithmische Lernstrategien, Komplexitätsanalyse
  • kausale Inferenz, Strukturen und Effekte
  • structural learning, lineare Modelle
  • counterfactual infernece
Qualifikationsziele:
  • Algorithmische Methoden zur Wissensgenerierung verstehen und analysieren.
  • Sie können statistische und logische Ansätze vergleichen.
  • Mündliche Prüfung am Ende des Semesters, Termine nach individueller Vergabe
Buchempfehlungen:
  • Kearns, Vazirani: An Introduction to Computational Learning Theory - MIT Press, 1994
  • Shalev-Shwartz, Ben-David: Understanding Machine Learning - Cambridge Univ. Press, 2014
  • Pearl: Causality - ambridge Univ. Press, 2008
Creditierung
  • 6 KP

Vorlesung und Übung

Dozent Prof. Dr. Maciej Liskiewicz
Umfang 4 SWS
Termine
Mi 14:00 – 16:00, online
Fr 10:00 – 12:00, online

Übung

Assistent Marcel Wienöbst M.Sc.
Umfang 1 SWS
Termine Do 15:00 – 16:00, online