263-3210-00L  Deep Learning

SemesterHerbstsemester 2017
DozierendeT. Hofmann
Periodizitätjährlich wiederkehrende Veranstaltung
LehrspracheEnglisch
KommentarMaximale Teilnehmerzahl: 300



Lehrveranstaltungen

NummerTitelUmfangDozierende
263-3210-00 VDeep Learning2 Std.
Mo13:15-15:00ETF C 1 »
T. Hofmann
263-3210-00 UDeep Learning1 Std.
Mo15:15-16:00CAB G 51 »
16:15-17:00ML F 36 »
T. Hofmann

Katalogdaten

KurzbeschreibungDeep learning is an area within machine learning that deals with algorithms and models that automatically induce multi-level data representations.
LernzielIn recent years, deep learning and deep networks have significantly improved the state-of-the-art in many application domains such as computer vision, speech recognition, and natural language processing. This class will cover the mathematical foundations of deep learning and provide insights into model design, training, and validation. The main objective is a profound understanding of why these methods work and how. There will also be a rich set of hands-on tasks and practical projects to familiarize students with this emerging technology.
Voraussetzungen / BesonderesThis is an advanced level course that requires some basic background in machine learning. More importantly, students are expected to have a very solid mathematical foundation, including linear algebra, multivariate calculus, and probability. The course will make heavy use of mathematics and is not (!) meant to be an extended tutorial of how to train deep networks with tools like Torch or Tensorflow, although that may be a side benefit.

The participation in the course is subject to the following conditions:
1) The number of participants is limited to 300 students (MSc and PhDs).
2) Students must have taken the exam in Machine Learning (252-0535-00) or have acquired equivalent knowledge, see exhaustive list below:

Machine Learning
Link

Computational Intelligence Lab
Link

Learning and Intelligent Systems
Link

Statistical Learning Theory
Link

Computational Statistics
Link

Probabilistic Artificial Intelligence
Link

Data Mining: Learning from Large Data Sets
Link

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte4 KP
PrüfendeT. Hofmann
FormSessionsprüfung
PrüfungsspracheEnglisch
RepetitionDie Leistungskontrolle wird nur in der Session nach der Lerneinheit angeboten. Die Repetition ist nur nach erneuter Belegung möglich.
Prüfungsmodusschriftlich 120 Minuten
Zusatzinformation zum PrüfungsmodusStudents are offered a project (40 hours) with bonus effect on the grade.
Grade = {exam, 0.7 exam + 0.3 project}
Hilfsmittel schriftlichlimited aids (4 x A4 pages of notes)
Diese Angaben können noch zu Semesterbeginn aktualisiert werden; verbindlich sind die Angaben auf dem Prüfungsplan.

Lernmaterialien

 
HauptlinkInformation
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

Gruppen

Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.

Einschränkungen

PlätzeMaximal 300
WartelisteBis 03.10.2017

Angeboten in

StudiengangBereichTyp
CAS in InformatikFokusfächer und WahlfächerWInformation
Data Science MasterWählbare KernfächerWInformation
Informatik MasterWahlfächer der Vertiefung in Information SystemsWInformation
Informatik MasterWahlfächer der Vertiefung General StudiesWInformation
Rechnergestützte Wissenschaften BachelorRobotikWInformation
Rechnergestützte Wissenschaften MasterRobotikWInformation