LaTeX-examples/documents/kit-muendlich-ml1-2/kit-muendlich-ml1-2.tex

\documentclass[a4paper]{article}
\usepackage{csquotes}
\usepackage{myStyle}

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Hier eigene Daten einfügen                                        %
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\newcommand{\Studiengang}{Informatik (MA)}
\newcommand{\Fach}{Maschinelles Lernen 1}
\newcommand{\Pruefungsdatum}{28.01.2016}    % DD.MM.YYYY
\newcommand{\Pruefer}{Prof. Dr. Zöllner}
\newcommand{\Beisitzer}{Kenne ich nicht}
% Nicht zwingend, aber es waere nett, wenn du zumindest die Zahl vor
% dem Komma angeben koenntest:
\newcommand{\Note}{1.0 und 1.0}
\newcommand{\Dauer}{30 + 15} % in Minuten

%%% WEITER SCROLLEN %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

\begin{document}
\begin{tabular}{p{2cm}p{15cm}}
\ifpdf\vspace{-0.8cm}\fi
\multirow{2}{2cm}{ \includegraphics[width=20mm]{FS-Eule}} &

\Large Fragebogen der Fachschaft zu \\
& \Large {\bfseries mündlichen Prüfungen} \\
& \Large{im Informatikstudium}
\\
\end{tabular}

 \begin{tabular}{p{8cm}p{8cm}}
  \begin{flushleft}Dieser Fragebogen gibt den Studierenden,
   die nach Dir die Prüfung ablegen wollen, einen Einblick in Ablauf
   und Inhalt der Prüfung. Das erleichtert die Vorbereitung.

   Bitte verwende zum Ausfüllen einen schwarzen Stift.
   Das erleichtert das Einscannen. \\[0.5cm]
%%% HIER GEHTS LOS! %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Das Dokument                                                      %
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
   Dein Studiengang: \Studiengang \\[0.5cm]

   \textbf{Prüfungsart:}\\
%% entsprechende \boxempty bitte durch \boxtimes ersetzen.
   $\boxempty$ Wahlpflichtfach  \\
   $\boxtimes$ Vertiefungsfach  \\
   $\boxempty$ Ergänzungsfach  \\[0.5cm]
%% Namen des Wahl/Vertiefungs/Ergaenzungsfachs hier bitte eintragen.
   Welches? \Fach
%% Jetzt kommt ein Barcode von uns.  Einfach weitergehen.  ;-)
  \end{flushleft}
  &
  \begin{center}
   Barcode:
   \begin{tabular}{p{0.2cm}p{6.8cm}p{0.2cm}}
   $\ulcorner$
   \vskip 2cm
   $\llcorner$ & & $\urcorner$
   \vskip 2cm
   $\lrcorner$ \\
   \end{tabular}
  \end{center}
  \vskip 0.5cm
%% Hier gehts weiter:
  \begin{flushright}
%% Pruefungsdatum, PrueferIn und BeisitzerIn bitte hier eintragen. Wichtig: Im Allgemeinen kann nur ein Professor der Pruefer gewesen sein.
  \begin{tabular}{ll}
   Prüfungsdatum:   & \Pruefungsdatum \\[0.5cm]
   Prüfer/-in:      & \Pruefer \\[0.5cm]
   Beisitzer/-in:   & \Beisitzer \\
  \end{tabular}
  \end{flushright} \\
 \end{tabular}

 \begin{tabular}{|p{8.2cm}|p{3cm}|p{1cm}|p{3.5cm}|}
  \multicolumn{4}{l}{\bfseries Prüfungsfächer und Vorbereitung: } \\[0.2cm]
  \hline
  Veranstaltung & Dozent/-in  & Jahr & regelmäßig besucht? \\
  \hline
  \hline
%% Beispiel:
%% Interessante Vorlesung & Toller Prof & 2007 & Ich war immer 5 Minuten vorher da \\
  \Fach & \Pruefer & 14/15 &  Ja \\[0.2cm]
  \hline
  Maschinelles Lernen 2 & \Pruefer & 2015 &  Ja \\[0.2cm]
  \hline
 \end{tabular} \\[0.5cm]

\begin{multicols}{2}
Note: \Note\\[0.5cm]
War diese Note angemessen?
%% Hier ist Platz fuer deinen Kommentar
Ja

\columnbreak
%% Bitte Pruefungsdauer eintragen
Prüfungsdauer: \Dauer{} Minuten \\[0.5cm]
\end{multicols}


 \textbf{\ding{46}} Wie war der \textbf{Prüfungsstil des Prüfers / der Prüferin?} \\
 \begin{minipage}[t][10cm]{\linewidth}
%% Hier ist Platz fuer deinen Kommentar
Prof. Zöllner hat meistens sehr klare Fragen formuliert.
 Die Atmosphäre war sehr entspannt. Es war kein Problem bei den zwei Fragen
 nochmal nachzuhaken, was denn eigentlich die Frage ist.


 \end{minipage}

 \begin{flushright}$\hookrightarrow$\textbf{Rückseite bitte nicht vergessen!}\end{flushright}

 \newpage
 \columnseprule=.4pt

 \begin{multicols}{2}

  \ding{46} Hat sich der \textbf{Besuch / Nichtbesuch} der Veranstaltung für dich gelohnt? \\
  \begin{minipage}[t][6.8cm]{\linewidth}
%% Hier ist Platz fuer deinen Kommentar
    Meistens. Mit der Vorlesung werden die Folien klar.

  \end{minipage}

  \ding{46} Wie lange und wie hast du dich \textbf{alleine bzw. mit anderen vorbereitet}? \\
  \begin{minipage}[t][7cm]{\linewidth}
%% Hier ist Platz fuer deinen Kommentar

    \begin{itemize}
        \item Ich habe einiges an Vorwissen aus meiner Bachelor-Arbeit /
              eigenem Interesse mitgebracht. Trotzdem habe ich mit der Prüfung
              lange gewartet und mich mit den Themen in der Zeit immer wieder
              beschäftigt.
        \item 3 Wochen immer wieder (im Schnitt 1h pro Tag) + in der letzten Woche ca. 6h pro Tag
        \item 1 Treffen mit Lernpartnern à 2 Stunden.
    \end{itemize}

  \end{minipage}

  \ding{46} Welche \textbf{Tips zur Vorbereitung} kannst du geben?
  \begin{footnotesize}(Wichtige / Unwichtige Teile des Stoffes, gute Bücher / Skripten, Lernstil)\end{footnotesize} \\
  \begin{minipage}[t][7cm]{\linewidth}
%% Hier ist Platz fuer deinen Kommentar
    In meinem Blog habe ich die wichtigen Informationen zusammengefasst und
    weitere Ressourcen verlinkt:\\
    \href{https://martin-thoma.com/machine-learning-1-course/}{martin-thoma.com/machine-learning-1-course/} sowie
    \href{https://martin-thoma.com/machine-learning-2-course/}{martin-thoma.com/machine-learning-2-course/}

    In meiner Prüfung sind folgende Themen nicht angeprochen worden: MLNs,
    RBMs, Evolutionäre Algorithmen, Deduktive Verfahren, OPRMs, Bayes-Netze.
  \end{minipage}

\columnbreak

  \ding{46} Kannst du ihn/sie \textbf{weiterempfehlen}?
%% entsprechende \boxempty bitte durch \boxtimes ersetzen.
  $\boxtimes$ Ja / $\boxempty$ Nein\newline Warum? \\
  \begin{minipage}[t][6.8cm]{\linewidth}
%% Hier ist Platz fuer deinen Kommentar
    Die Vorlesungsinhalte sind extrem relevant. Es gibt ein paar exotische
    Themen, aber größtenteils wurden Verfahren erklärt, die tatsächlich auch
    (noch) eingesetzt werden.

  \end{minipage}

  \ding{46} Fanden vor der Prüfung \textbf{Absprachen} zu Form oder Inhalt statt? Wurden sie \textbf{eingehalten}? \\
  \begin{minipage}[t][7cm]{\linewidth}
%% Hier ist Platz fuer deinen Kommentar
    Nein, es gab keine Absprachen.

  \end{minipage}

  \ding{46} Kannst du Ratschläge für das \textbf{Verhalten in der Prüfung} geben? \\
  \begin{minipage}[t][6.8cm]{\linewidth}
%% Hier ist Platz fuer deinen Kommentar
    Mit den Antworten kann man etwas lenken, was als nächstes
    gefragt wird.

  \end{minipage}
%
\end{multicols}
\clearpage

\section*{Inhalte der Prüfung:}

Es wurde ML1 und ML2 stark vermischt. Das war vor allem mein \enquote{Fehler}.

\begin{itemize}
    \item VC-Dimension
    \item Welche Lernverfahren sind nach Vapnik korrekt?
    \item[$\rightarrow$] SVM, Neuronale Netze mit Cascade Correlation, Adaboost
    \item Warum ist Adaboost korrektes lernen?
    \item[$\rightarrow$] Adaboost fügt sukzessive immer weitere Basis-Klassifikatoren (z.B. Decision Strumps; hier habe ich das Bild in den Folien
    gezeichnet) hinzu. Die Menge der möglichen Hypothesen (=Trenngrenze zur Klassifikation) zweier Decision
    strumps ist eine echte Obermenge der möglichen Hypothesen eines einzelnen
    Decision Strumps (hier auch zwei Kreise gezeichnet, wobei der eine den
    anderen beinhaltet). Dies ist die strukturierung des Hypothesenraumes.
    Ein weiterer Klassifikator wird nur hinzugefügt, wenn der Empirische Fehler
    nicht akzeptabel ist.
    \item Wie minimieren SVMs das strukturelle Risiko?
    \item[$\rightarrow$] (Bild der Dualität zwischen Feature-Space und Hypothesenraum gezeichnet, vgl. mein Blog für eine Erklärung). Die SVM
    minimiert das strukturelle Risiko, indem der Radius für die Hyperkugel zu
    dem nächsten Datenpunkt (=Gerade) maximiert wird. Also durch den maximalen
    Margin. (Da war ich aber sehr unsicher... er war nicht richtig zufrieden,
    aber es schien OK gewesen zu sein. Ich habe noch was von den Slack-Variablen
    erzählt.).
    \item Wie minimiert man mit neuronalen Netzen das strukturelle Risiko?
    \item[$\rightarrow$] Entweder Netz konstruktiv aufbauen (cascade correlation)
                         oder \enquote{prunen} (Verbindungen mit geringem Gewicht entfernen, Optimal Brain Damage (war nicht Teil der Vorlesung))
    \item Wie kann man aktiv lernen?
    \item[$\rightarrow$] Query-by-Committee (Selektive Entnahme, Pool-based, Query Synthesis)
    \item Wie kann man mit SVMs aktiv lernen?
    \item[$\rightarrow$] Version Space so stark wie möglich durch neue Daten
    minimieren.
    \item Was lernen neuronale Netze?
    \item[$\rightarrow$] Gewichte
    \item Wie lernen neuronale Netze? (Er hat auf die x-Achse ein Gewicht $w$
          gezeichet und auf die y-Achse den Fehler.).
    \item[$\rightarrow$] Gradient descent (Gradient eingezeichnet, Schrittweite / Lernrate erklärt.)
    \item Was ist Overfitting in neuronalen Netzen formal gesehen?
    \item[$\rightarrow$] Habe Trainings- und Testfehler über Epochen gezeichnet
                         und den Punkt markiert, ab dem Overfitting passiert.
                         Da ist wohl was neues in dem Jahr nach mir dran
                         gekommen, was er hören wollte. War aber nicht so
                         schlimm. Die Erklärung war etwas mit Generalisierung.
    \item Wie funktioniert SSL?
    \item[$\rightarrow$] Auto-Encoder (habe hier viel erzählt),
                         Transductive SVM, Self-Training, Co-Training,
    \item Weitere Themen: Expectation Maximization, Generalisierung, \dots
          Die Prüfung ging sehr lang, aber ich konnte das Gespräch immer wieder
          auf neuronale Netze / SVMs lenken :-)
\end{itemize}
\end{document}