700.395 (20W) Data Mining and Neurocomputing

Wintersemester 2020/21

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
12.01.2021 08:00 - 16:00 Online Off Campus
... keine weiteren Termine bekannt

Überblick

Bedingt durch die COVID-19-Pandemie können kurzfristige Änderungen bei Lehrveranstaltungen und Prüfungen (z.B. Absage von Präsenz-Lehreveranstaltungen und Umstellung auf Online-Prüfungen) erforderlich sein.

Weitere Informationen zum Lehrbetrieb vor Ort finden Sie unter: https://www.aau.at/corona.
Lehrende/r
LV-Titel englisch Data Mining and Neurocomputing
LV-Art Vorlesung-Kurs (prüfungsimmanente LV )
LV-Modell Onlinelehrveranstaltung
Semesterstunde/n 2.0
ECTS-Anrechnungspunkte 4.0
Anmeldungen 20 (25 max.)
Organisationseinheit
Unterrichtssprache Englisch
LV-Beginn 12.01.2021
eLearning zum Moodle-Kurs
Seniorstudium Liberale Ja

Zeit und Ort

Beachten Sie bitte, dass sich aufgrund von COVID-19-Maßnahmen die derzeit angezeigten Termine noch ändern können.
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LV-Beschreibung

Intendierte Lernergebnisse

 Data Mining and Neurocomputing have different applications in text categorization, e.g., spam filtering, fraud detection, optical character recognition, machine vision, e.g., face detection, licenses plate recognition, advanceddriver assistance systems, natural-language processing, e.g., spoken language understanding, market segmentation, e.g., predict if a customer will get a credit, and  bioinformatics, e.g.,  classify proteins or lipidomes according to their function.

The lecture will (a) explain the basic approaches of Data Mining and Neurocomputing models, (b) guide to transfer the acquired knowledge to solve classification problems for industry and research, and (c) show some use-cases and interesting applications from the state-of-the-art.

Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools

Theory + practical examples (Matlab +Python)

Inhalt/e

  • Data preprocessing
  • Unsupervised Learning and Clustering
  • Supervised Learning (SVM, Bayes, Decision Trees, CNN, etc)
  • Reinforcement Learning
  • Introduction to Deep Learning
  • Time series forecast
  • Evaluation Metrics

Prüfungsinformationen

Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.

Beurteilungsschema

Note Benotungsschema

Position im Curriculum

  • Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE) (SKZ: 488, Version: 15W.1)
    • Fach: Information and Communications Engineering: Supplements (NC, ASR) (Wahlfach)
      • Wahl aus dem LV-Katalog (Anhang 4) ( 0.0h VK, VO, KU / 14.0 ECTS)
        • 700.395 Data Mining and Neurocomputing (2.0h VC / 4.0 ECTS)
  • Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE) (SKZ: 488, Version: 15W.1)
    • Fach: Technical Complements (NC, ASR) (Wahlfach)
      • Wahl aus dem LV-Katalog (Anhang 5) ( 0.0h VK, VO, KU / 12.0 ECTS)
        • 700.395 Data Mining and Neurocomputing (2.0h VC / 4.0 ECTS)
  • Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE) (SKZ: 488, Version: 15W.1)
    • Fach: Information and Communications Engineering: Supplements (NC, ASR) (Wahlfach)
      • Wahl aus dem LV-Katalog (Anhang 4) ( 0.0h VK, VO, KU / 14.0 ECTS)
        • 700.395 Data Mining and Neurocomputing (2.0h VC / 4.0 ECTS)
  • Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE) (SKZ: 488, Version: 15W.1)
    • Fach: Technical Complements (NC, ASR) (Wahlfach)
      • Wahl aus dem LV-Katalog (Anhang 5) ( 0.0h VK, VO, KU / 12.0 ECTS)
        • 700.395 Data Mining and Neurocomputing (2.0h VC / 4.0 ECTS)
  • Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE) (SKZ: 488, Version: 15W.1)
    • Fach: Autonomous Systems and Robotics: Advanced (ASR) (Wahlfach)
      • Wahl aus dem LV-Katalog (siehe Anhang 3) ( 0.0h VK, VO / 30.0 ECTS)
        • 700.395 Data Mining and Neurocomputing (2.0h VC / 4.0 ECTS)
  • Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE) (SKZ: 488, Version: 15W.1)
    • Fach: Autonomous Systems and Robotics (WI) (Wahlfach)
      • Wahl aus dem LV-Katalog (siehe Anhang 3) ( 0.0h VK, VO / 30.0 ECTS)
        • 700.395 Data Mining and Neurocomputing (2.0h VC / 4.0 ECTS)
  • Masterstudium Mathematics (SKZ: 401, Version: 18W.1)
    • Fach: Information and Communications Engineering (Wahlfach)
      • 9.5 Data Mining and Neurocomputing ( 2.0h VC / 4.0 ECTS)
        • 700.395 Data Mining and Neurocomputing (2.0h VC / 4.0 ECTS)

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Wintersemester 2023/24
  • 700.395 VC Data Mining, Synthetic Data, and Knowledge Discovery (2.0h / 4.0ECTS)
Wintersemester 2022/23
  • 700.395 VC Data Mining, Synthetic Data and Knowledge Discovery (2.0h / 4.0ECTS)
Wintersemester 2021/22
  • 700.395 VC Data Mining and Neurocomputing (2.0h / 4.0ECTS)
Sommersemester 2020
  • 700.395 VC Data Mining and Neurocomputing (2.0h / 4.0ECTS)
Sommersemester 2019
  • 700.395 VC Data Mining and Neurocomputing (2.0h / 4.0ECTS)
Wintersemester 2017/18
  • 700.395 VC Data Mining and Neurocomputing (2.0h / 4.0ECTS)
Wintersemester 2016/17
  • 700.395 VC Data Mining and Neurocomputing (2.0h / 4.0ECTS)
Wintersemester 2015/16
  • 700.395 VC Data Mining and Neurocomputing (2.0h / 4.0ECTS)
Wintersemester 2013/14
  • 700.395 VK Data Mining in Intelligent Transportation and Logistics (2.0h / 4.0ECTS)
Wintersemester 2012/13
  • 700.395 VK Data Mining in Intelligent Transportation and Logistics (2.0h / 4.0ECTS)