Veranstaltung: Deep Learning

Nummer:
150332
Lehrform:
Vorlesung und Übungen
Medienform:
Folien, Tafelanschrieb
Verantwortlicher:
Jun. Prof. Dr. Asja Fischer
Dozent:
Jun. Prof. Dr. Asja Fischer (Mathematik)
Sprache:
Deutsch
SWS:
2
LP:
4.5
Angeboten im:
Wintersemester

Termine im Wintersemester

  • Beginn: Donnerstag den 11.10.2018
  • Vorlesung Donnerstags: ab 10:00 bis 12.00 Uhr im NA 02/99

Prüfung

Termin wird vom Dozenten bekannt gegeben

Prüfungsform:schriftlich
Prüfungsanmeldung:FlexNow
Datum:None
Dauer:120min

Ziele

Die Vorlesung hat das Ziel, einen Einblick in dieses Gebiet zu vermitteln. Zu Beginn werden die grundlegenden Begriffe und Konzepte des maschinellen Lernens eingeführt. Im weiteren Verlauf wird auf verschiedene neuronale Netze, Gradienten-basierte Optimierungsverfahren und generative Modelle eingegangen.

Inhalt

Deep Learning ist ein Untergebiet des maschinellen Lernens, welches in den letzten Jahren zu Durchbrüchen in zahlreichen Anwendungsgebieten (wie z.B. in der Objekt- und Spracherkennung und der maschinellen Übersetzung) geführt hat.

Deep Learning Methoden finden unter anderem Anwendung im Bereich IT Security

Empfohlene Vorkenntnisse

Grundkenntnisse der Linearen Algebra und Wahrscheinlichkeitstheorie sind von Vorteil.

Sonstiges

http://www.deeplearningbook.org