Neural Computation 1 bei Dorffner: Prüfung im Jänner gemacht?

    Hello!

    Die Frage richtet sich an Leute die die Prüfung zu Neural Comp. 1 beim Dorffner im Jänner letztes Sem. gemacht haben. Weil der nächste Prüfungstermin ja schon ansteht, wollte ich nur wissen:

    Wie war die Prüfung? Schwer? Leicht? Wie genau waren die Fragen? (Also nicht welche Fragen, sondern wie sehr ins Detail gehend) etc...
    erbitte allgemeine Infos halt :)

    Ich persönlich finds auf jeden Fall gut dass keine Unterlagen bei der Prüfung verwendet werden, da diese Prüfungen fast immer leichter sind (wenn man was gelernt hat natürlich). Bei Prüfungen mit Unterlagen lassen sich die meisten Profs immer die hinterhältigsten/komischsten Fragen einfallen :ausheck:

    Wär super wenn jemand ein bisschen was plaudert darüber.

    mfg
    AntiBit

    Hätten uns Spiele wie Pac-Man in unserer Jugend beeinflusst, würden wir heute durch dunkle Räume irren, elektronische Musik hören und Pillen fressen.

    Nein der Besuch selber war nicht verpflichtend, allerdings gabs ganz zu Anfang der VO eine Anmeldung (Eintragen in eine Liste).
    Deswegen weiß ich nicht ob jetzt einfach jeder die Prüfung machen kann (worauf du wahrscheinlich anspielen wirst)


    Unterlagen gibts auf der HP von NC1,
    http://www.ai.univie.ac.at/imkai/lv/ws/509.707.html


    mfg
    AntiBit

    Hätten uns Spiele wie Pac-Man in unserer Jugend beeinflusst, würden wir heute durch dunkle Räume irren, elektronische Musik hören und Pillen fressen.

    Na dann beantworte ich meine Frage halt selber:


    Sehr faire, allgemein gehaltene und einfache Prüfung, falls man was gelernt hat (natürlich :p). Dorffner :thumb:


    mfg
    AntiBit

    Hätten uns Spiele wie Pac-Man in unserer Jugend beeinflusst, würden wir heute durch dunkle Räume irren, elektronische Musik hören und Pillen fressen.

    Hi!


    Wie war die Prüfung? Auch so praktisch wie an der TU oder theoretischer? Hast du einen PO? ODer eine Musterprüfungsangabe??


    Danke!


    Brauchs auch noch - hab nur die UE auf der TU gemacht ...


    lg,


    andreas

    --
    Glücklicher Absolvent von 933 :wave2:

    Also die Prüfung selber war nicht praktischer Natur. Dazu gabs ja auch die (nicht wirklich einfache) Übung!


    Sehr theoretische Fragen bzw. Verständnisfragen. Wenn man was gelernt hat und die Zusammenhänge versteht dann ist die Prüfung absolut einfach. Rechnen oder sowas braucht man nicht, an Formeln muss man gerade mal den Bayes im Kopf haben und sonst gar nix. Verständnis ist wichtig, der praktische Rest wurde ja wie gesagt zur Genüge in der Übung praktiziert.


    Deswegen sind Prüfungen ohne Unterlagen auch immer besser, da kann man einfacher abchecken ob jemand was gelernt hat/sich auskennt ohne sich die kompliziertesten Fragen ausdenken zu müssen :)


    P.S.: PO oder so hab ich keinen, ist aber auch nicht nötig.


    mfg
    AntiBit

    Hätten uns Spiele wie Pac-Man in unserer Jugend beeinflusst, würden wir heute durch dunkle Räume irren, elektronische Musik hören und Pillen fressen.

    wie sind denn so die fragen ...
    gibt er praktische beispiel ... die man mit theoriewissen und verständnis ansatzweise "lösen" muss ... dass man halt hinschreibt wie man da jetzt vorgeht?

    oder bringt er so kurze fragen direkt über theriewissen .. alà

    was ist ... ?
    erkläre mir den begriff .. ?
    wie lautet der satz .. ?
    etc?


    Schließe mich der Frage an. Wär leiwand, wenn du ein paar fragen ungefähr wiedergeben könntest.

    ... ich bin nicht euer Kirchenjesus! Ich ertrage eure heiligen Feiern und Feste nicht länger!

    ich bilde mir ein es schon mal gepostet zu haben:


    === Aufbau und Einsatz von MLP ===
    *Für welche Aufgaben ist MLP geeignet
    *wie mächtig ist MLP
    *wie werden sie trainiert
    *Warum wird MLP semiparametrisches Modell genannt?


    === Maximum Likelihood ===
    *Prinzip von Maximum Likelihood zur Dichteschätzung anhand eines Beispiels (einfache Gausverteilung).
    *Welchen Annahmen entspricht die Verwendung des summierten quadratischen Fehlers bei der Regression aus sich des ML.


    === Die vorgehensweisen zum Erzeugen eine Neuronalen Netzes ===
    Die Sachen mit dem Daten sichten, Feature Selection, Modell schätzen, ....


    === Bayes ===
    *Bayes-Formel anhand zweier Gaussverteilter Klassen beschreiben.
    *Warum ist es wichtig in einem Klassifikationsproblem a-priori Wa. zu berücksichtigen?
    *Was kann sich in der Klassifikation durch unterschiedliche Priors ändern?


    === Competitive Learning - ART ===
    Wirkungsweise des Competitive Learning und seiner Variante ART
    *Welche statistischen Verfahren entsprechen diesen Methoden?
    *Wie wird der Datenraum durch dieses Verfahren aufgeteilt?


    === SOM ===
    *Einsatzgebiete von SOM (Probleme?)
    *Nenne eine Alternative zu SOM