Zeitplan

Die Vorlesung “Machine Learning” findet im Sommersemester 2026 im wöchentlichen Rhythmus mit 4 SWS statt. Die Vorlesung gliedert sich in zwei Teile: “Unsupervised Learning” ist Thema der ersten Hälfte des Semesters, “Supervised Learning” wird in der zweiten Hälfte behandelt.

Wochenübersicht

Der Wochenübersicht können Sie entnehmen, welche Themen in der Vorlesung in welchem Zeitraum besprochen werden. Ich werde versuchen, mich an diesen Zeitplan zu halten – kleinere Abweichungen sind aber durchaus möglich.

Datum	Wochentag	Uhrzeit	Raum	Thema
Teil 1: Unsupervised Learning
19.03.2026	Donnerstag	14:15-17:30	C 510/C 512	Einführung, Rückblick
26.03.2026	Donnerstag	14:15-17:30	C 510/C 512	Hauptkomponentenanalyse
02.04.2026	Donnerstag	14:15-17:30	C 510/C 512	Faktoranalyse
09.04.2026	Donnerstag			Osterferien
16.04.2026	Donnerstag	14:15-17:30	C 510/C 512	Hierarchische Clusteranalyse
23.04.2026	Donnerstag	14:15-17:30	C 510/C 512	K-Means Clusteranalyse
30.04.2026	Donnerstag	14:15-17:30	C 510/C 512	Weitere Clusteralgorithmen
07.05.2026	Donnerstag	14:15-17:30	C 510/C 512	Profiling und Interpretation
Teil 2: Supervised Learning
14.05.2026	Donnerstag			Christi Himmelfahrt
21.05.2026	Donnerstag	14:15-17:30	C 510/C 512	Einführung, Business Understanding, Data Understanding
28.05.2026	Donnerstag	14:15-17:30	C 510/C 512	Data Preparation
04.06.2026	Donnerstag			Fronleichnam
11.06.2026	Donnerstag	14:15-17:30	C 510/C 512	Modeling
18.06.2026	Donnerstag	14:15-17:30	C 510/C 512	Modeling, Resampling und Tuning
25.06.2026	Donnerstag	14:15-17:30	C 510/C 512	Ensemble Models
02.07.2026	Donnerstag	14:15-17:30	C 510/C 512	Evaluation, Deployment