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TU Berlin

Inhalt des Dokuments

Machine Learning für Audio-Daten

Inhalt: Das Seminar vermittelt Grundkenntnisse über Methoden des Maschinellen Lernens für Audio. Der Kurs deckt sowohl überwachtes als auch unüberwachtes Lernen ab, sowie Techniken der Vor- und Nachbereitung der Daten, Evaluationsmethoden und –metriken, sowie verbreitete Werkzeuge für die Anwendung solcher Algorithmen (z.B. Weka). Der Fokus des Seminars liegt auf den Audiobereich, da der Kurs für Studierenden des Masterstudiengangs Audiokommunikation und -technologie konzipiert ist. Im Rahmen einer maximalen Teilnehmerzahl von 35 Studierenden ist der Kurs jedoch auch offen für Studierende anderer Studiengänge. Grundkenntnisse in Mathematik (Lineare Algebra, Analysis), Signalverarbeitung und Programmierung (MATLAB) werden vorausgesetzt, auch wenn das Augenmerk nicht auf den theoretischen und mathematischen Aspekten des Themas liegt. Kenntnisse der Mustererkennung und der Audioinhaltsanalyse sind wünschenswert. Nach Abschluss des Seminars werden die Studierenden in der Lage sein, grundsätzliche Funktionsprinzipien der Methoden des Maschinellen Lernens zu verstehen und diese auf Themen mit Audio-Bezug anzuwenden.

Veranstaltungsdetails:

Veranstaltungsdetails
Wochentag/Zeit:
Mittwoch 14 - 16 Uhr
Zeitraum:
19.04.2017 - 19.07.2017
Raum:
H 3001
Dozent:
A. Lykartsis
Veranstaltungstyp:
Seminar
Veranstaltungsnummer:
3135 L 778
Module:
Anrechenbar für Modul AKT 3
Prüfung:
Angebot:
Im Sommersemester
Umfang:
2 SWS
ISIS-Anmeldung erforderlich:

Zusatzinformationen / Extras

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