Log out Zur App
Zur App

Lerninhalte finden

Features

Entdecke

Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Modul MathKINN II: Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics II

Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Mathematik

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Master of Science Mathematik

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

So erstellst du deine eigenen Lernmaterialien in Sekunden

  • Lade dein Vorlesungsskript hoch
  • Bekomme eine individuelle Zusammenfassung und Karteikarten
  • Starte mit dem Lernen

Lade dein Skript hoch!

Zieh es hierher und lade es hoch! 🔥

Jetzt hochladen

Die beliebtesten Lernunterlagen deiner Kommilitonen

Jetzt hochladen
Modul MathKINN II: Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics II - Cheatsheet
Modul MathKINN II: Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics II - Cheatsheet Backpropagation und Gradient Abstieg Definition: Backpropagation: Fehlerrückführung in mehrschichtigen Neuronalen Netzen zur Anpassung der Gewichte. Gradient Abstieg: Optimierungsverfahren zur Minimierung der Kostenfunktion. Details: Backpropagation berechnet Gradienten der Kos...

Modul MathKINN II: Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics II - Cheatsheet

Zugreifen
Modul MathKINN II: Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics II - Exam
Modul MathKINN II: Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics II - Exam Aufgabe 1) Backpropagation und Gradient Abstieg Backpropagation: Fehlerrückführung in mehrschichtigen Neuronalen Netzen zur Anpassung der Gewichte. Gradient Abstieg: Optimierungsverfahren zur Minimierung der Kostenfunktion. Backpropagation berechnet Gradienten der Kostenfunktion rela...

Modul MathKINN II: Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics II - Exam

Zugreifen

Bereit für die Klausur? Teste jetzt dein Wissen!

Was ist Backpropagation in Neuronalen Netzen?

Wie lautet die Formel für die Gewichtsaktualisierung beim Gradient Abstieg?

Welche Phasen umfasst der Backpropagation Algorithmus?

Was ist die Definition von Aktivierungsfunktionen?

Wie lautet die Formel der ReLU-Aktivierungsfunktion?

Welcher Wertebereich wird von der Tanh-Aktivierungsfunktion abgedeckt?

Was versteht man unter Datenvorverarbeitung und Bereinigungstechniken?

Welche Methoden zur Entfernung von Ausreißern werden genannt?

Welche Techniken gehören zur Datentransformation?

Was beschreibt die deskriptive Statistik?

Nennen Sie ein Beispiel für einen Hypothesentest.

Welche Maßzahl ist kein Lagemaß in der deskriptiven Statistik?

Was sind heuristische Algorithmen in der KI?

Nennen Sie zwei nützliche heuristische Algorithmen.

In welchen Problemfeldern werden heuristische Algorithmen typischerweise eingesetzt?

Was ist Gradientenabstieg in maschinellem Lernen?

Was macht der stochastische Gradientenabstieg (SGD)?

Was ist Adam in der Optimierung von ML-Modellen?

Welche Operationen beschreibt die Addition und Subtraktion von zwei Matrizen?

Wie nennt man die Operation, bei der Zeilen und Spalten einer Matrix vertauscht werden?

Was ist die Determinante einer quadratischen Matrix?

Was untersucht die Ethik der KI?

Welches Problem kann durch KI-Modelle verstärkt werden?

Warum ist Regulierung in der KI notwendig?

Weiter
In App öffnen

Diese Konzepte musst du verstehen, um Modul MathKINN II: Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics II an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
01

Neuronale Netze

Dieses Thema deckt die Grundlagen und Konzepte neuronaler Netze ab, die für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz essentiell sind.

  • Architektur von neuronalen Netzen
  • Training und Optimierung von Netzwerken
  • Backpropagation und Gradientenabstieg
  • Überwachung und unüberwachtes Lernen
  • Aktivierungsfunktionen und Schichten
Karteikarten generieren
02
02

Data Analytics

In diesem Abschnitt werden die Techniken und Werkzeuge der Datenanalyse behandelt, die zur Extraktion relevanter Informationen aus komplexen Datensätzen erforderlich sind.

  • Datenvorverarbeitung und Bereinigung
  • Deskriptive und inferenzielle Statistiken
  • Datenvisualisierungstechniken
  • Anwendung von Machine-Learning-Algorithmen
  • Zeitreihenanalyse und prädiktive Modellierung
Karteikarten generieren
03
03

Künstliche Intelligenz

Dieser Abschnitt konzentriert sich auf die theoretischen und praktischen Aspekte der KI, einschließlich der Entwicklung intelligenter Systeme und Algorithmen.

  • Grundlagen der KI und Geschichte
  • Problemrepräsentation und Suchverfahren
  • Heuristische Algorithmen und Optimierung
  • Expertensysteme und wissensbasierte Systeme
  • Ethik und gesellschaftliche Auswirkungen der KI
Karteikarten generieren
04
04

Mathematische Grundlagen für maschinelles Lernen

Mathematische Konzepte und Methoden sind unerlässlich für das Verständnis und die Umsetzung von maschinellem Lernen.

  • Lineare Algebra: Vektoren und Matrizen
  • Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik
  • Optimierungsmethoden
  • Differential- und Integralrechnung
  • Theorie der Schätzverfahren und Hypothesentests
Karteikarten generieren
05
05

Anwendungsbeispiele und praktische Übungen

Die Anwendung der theoretischen Konzepte in praktischen Übungen hilft, das Gelernte zu festigen und reale Problemstellungen zu lösen.

  • Implementierung neuronaler Netzwerke mit Python
  • Praxisprojekte zur Datenanalyse
  • Erstellung und Optimierung von KI-Modellen
  • Verwendung von Bibliotheken wie TensorFlow und Scikit-learn
  • Kollaborative Projekte und Fallstudien
Karteikarten generieren

Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Modul MathKINN II: Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics II an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Das Modul MathKINN II an der Universität Erlangen-Nürnberg richtet sich an Studierende der Mathematik und vermittelt grundlegende Kenntnisse in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics. In diesem Kurs erlernst Du die mathematischen Grundlagen, die für das Verständnis und die Anwendung dieser Schlüsseltechnologien notwendig sind. Die Vorlesungen sind praxisnah gestaltet und beinhalten wöchentliche Vorlesungen von 90 Minuten sowie begleitende Übungen, die Dir die Gelegenheit bieten, die Theorie in der Praxis zu erproben. Die Prüfung erfolgt in Form einer schriftlichen Klausur am Ende des Semesters. Das Modul wird im Sommersemester angeboten.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung besteht aus wöchentlichen Vorlesungen und begleitenden Übungen. Die Vorlesungen dauern 90 Minuten und die Übungen bieten praktische Anwendung der Theorien.

Studienleistungen: Die Prüfung erfolgt in Form einer schriftlichen Klausur am Ende des Semesters.

Angebotstermine: Das Modul wird im Sommersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Neuronale Netze, Data Analytics, Künstliche Intelligenz, Mathematische Grundlagen für maschinelles Lernen

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

Nutzung von StudySmarter:

Nutzung von StudySmarter:

  • Erstelle Lernpläne und Zusammenfassungen
  • Erstelle Karteikarten, um dich optimal auf deine Prüfung vorzubereiten
  • Kreiere deine personalisierte Lernerfahrung mit StudySmarters AI-Tools
Kostenfrei loslegen

Stelle deinen Kommilitonen Fragen und bekomme Antworten

Melde dich an, um der Diskussion beizutreten
Kostenlos anmelden

Sie haben bereits ein Konto? Login

Entdecke andere Kurse im Master of Science Mathematik

Masterarbeit Kurs ansehen
Masterseminar Kurs ansehen
Modul CalcVar: Variationsrechnung Kurs ansehen
Modul DarLie: Darstellungstheorie von Lie-Algebren Kurs ansehen
Modul FRA2: Fortgeschrittene Risikoanalyse 2 Kurs ansehen
Modul KryII: Kryptographie II Kurs ansehen
Modul LieG: Lie-Gruppen Kurs ansehen
Modul MathKINN II: Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics II Kurs ansehen
Modul MS: Mathematische Statistik Kurs ansehen
Modul PDG II: Partielle Differentialgleichungen II Kurs ansehen

Lerne jederzeit. Lerne überall. Auf allen Geräten.

Kostenfrei loslegen