263-3840-00L  Hardware Architectures for Machine Learning

SemesterFrühjahrssemester 2018
DozierendeG. Alonso, T. Hoefler, O. Mutlu, C. Zhang
Periodizitätjährlich wiederkehrende Veranstaltung
LehrspracheEnglisch



Lehrveranstaltungen

NummerTitelUmfangDozierende
263-3840-00 SHardware Architectures for Machine Learning2 Std.
Do15:15-17:00LEE C 104 »
G. Alonso, T. Hoefler, O. Mutlu, C. Zhang

Katalogdaten

KurzbeschreibungThe seminar covers recent results in the increasingly important field of hardware acceleration for data science and machine learning, both in dedicated machines or in data centers.
LernzielThe seminar aims at students interested in the system aspects of machine learning, who are willing to bridge the gap across traditional disciplines: machine learning, databases, systems, and computer architecture.
InhaltThe seminar is intended to cover recent results in the increasingly important field of hardware acceleration for data science and machine learning, both in dedicated machines or in data centers.
Voraussetzungen / BesonderesThe seminar should be of special interest to students intending to complete a master's thesis or a doctoral dissertation in related topics.

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte2 KP
PrüfendeG. Alonso, T. Hoefler, O. Mutlu, C. Zhang
Formbenotete Semesterleistung
PrüfungsspracheEnglisch
RepetitionRepetition nur nach erneuter Belegung der Lerneinheit möglich.

Lernmaterialien

 
HauptlinkInformation
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

Gruppen

Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.

Einschränkungen

Keine zusätzlichen Belegungseinschränkungen vorhanden.

Angeboten in

StudiengangBereichTyp
CAS in InformatikFachseminarenWInformation
Data Science MasterSeminarWInformation
Doktorat Departement InformatikLehrangebot Doktorat und PostdoktoratWInformation
Informatik MasterSeminar in Distributed SystemsWInformation
Informatik MasterSeminar in General StudiesWInformation