Die Lerneinheit kann nur einmal belegt werden. Eine wiederholte Belegung in einem späteren Semester ist nicht anrechenbar.
Kurzbeschreibung
Der Bereich Praktika, Projekte, Seminare umfasst Lehrveranstaltungen in unterschiedlichen Formaten zum Erwerb von praktischen Kenntnissen und Fertigkeiten. Ausserdem soll selbstständiges Experimentieren und Gestalten gefördert, exploratives Lernen ermöglicht und die Methodik von Projektarbeiten vermittelt werden.
Lernziel
The objective of this P&S is to expose students to both common and cutting-edge neural architectures and to build intuition about their inner working by the means of examples. Students learn about various network structures as building blocks and use them to solve worked examples and course challenges. After attending this course, students will be familiar with multi-layer perceptrons, convolutional neural networks, recurrent neural networks, transformer encoders, graph convolutional/isomorphism/attention networks, and autoencoders.
Inhalt
This P&S introduces deep learning through the PyTorch framework in a series of hands-on examples, exploring topics in computer vision, natural language processing, graph neural networks, and representation learning.
Skript
Python Notebooks will be distributed to students before every session.
