Location: Room 00.09.023
Date: Wednesday, First meeting 8.10.2014, Presentations starting on 07.01.2014
Time: 14:00 - 16:00
Lecturer: Rudolph Triebel, Vladyslav Usenko, Caner Hazirbas
ECTS: 4
SWS: 2

The course will be held in English. The students can do their presentation in German, but English is preferred.

Maschinelles Lernen bezeichnet Methoden um Muster unter Nutzung von Vorwissen in strukturierten Daten aufzufinden. In diesem Seminar werden aktuelle Themen anhand von Konferenzbeiträgen aus dem Bereich Maschinelles Lernen behandelt. Dazu gehören Anwendungen in der Robotik, der Signalverarbeitung (z. B. blinde Quellentrennung), Empfehlungsdienste (Recommender Systems) und sich zeitlich verändernde Daten. Jeder Student wählt eine wissenschaftliche Veröffentlichung, die er im Seminar präsentiert.

Teilnehmerzahl: 12 Studenten (Master).
Registrierung: per e-Mail an Rudolph Triebel und unter TUM online (IN2107).

Description Machine Learning studies computational methods that find patterns in structured data. In this seminar we will discuss current trends in machine learning based on research articles, including applications in robotics, signal processing (e.g. blind source separation), recommender systems and time varying data. Every student picks a recent research paper on machine learning that he presents in the seminar.

Attendance is limited to 12 students (Master).
Registration: send email to Rudolph Triebel and on TUM online (IN2107).

The initial presentation with the relevant information is available here

A LaTeX-template for your seminar report is available for download here.