Mathematik ist eine fundamentale Disziplin des maschinellen Lernens und ist unerlässlich um
Das Labor für Mathematik und maschinelles Lernen dient der Durchführung von Projekten und Abschlussarbeiten zu Themengebieten des maschinellen Lernens. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf Arbeiten mit Bezug zu den mathematischen Grundlagen und neuartigen Anwendungen neuronaler Netze.
Programmieren eines softwarebasiertes Dialogsystem, meist als Chatbot bezeichnet, zur KI-gestützten Beantwortung von Anfragen Studierender. Service Chatbot
Neuronalen Netze: Autoencoder
In neueren Untersuchungen zu neuronalen Netzen stellte sich heraus, dass Autoencoder die Tendenz aufweisen durch langes Trainieren Fixpunkte an Trainingsdaten auszubilden. Somit memorieren diese Netze gewisse Trainingsdaten ähnlich wie klassische Hopfield Netze.
Nicolas Schuler und Hendrik Büthe haben im Rahmen ihres Projektstudiums am Fachbereich Informatik eine Web-Applikation entwickelt, die es ermöglicht diesen Effekt und die Dynamik (iterative Anwendung von Autoencodern) anhand von 2D oder 3D Daten visuell begreifbar zu machen.
Lernumgebung für Reinforcement Learning
Bachelor-Abschlussarbeit
Jonas Wild, Bachelorstudent im Fachbereich Informatik, hat in seiner Bachelorarbeit eine eigene Umgebung zum intuitiven Verständnis von Reinforcement Learning (RI) implementiert.
Das Labor für Mathematik und Maschinelles Lernen
Aufbau und Verwaltung des Labors für Mathematik und Maschinelles Lernen. Dieses Labor widmet sich folgenden übergeordneten Zielen:
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