392128 Deep Learning for Data Mining (Ü) (SoSe 2023)
Inhalt, Kommentar
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Introduction lecture: https://uni-bielefeld.sciebo.de/s/ASim0O9RiFwnfIK
The course will cover three main topics: Diffusion Models [1], Transformers [2], and Large Language Models. This will include DALL-E, Stable Diffusion, BERT, ChatGPT, ViT, etc. These are neural network architectures that have become popular in recent years for their ability to handle large amounts of data and achieve state-of-the-art performance on a wide range of tasks. By the end of the course, you will have a strong theoretical foundation and be well-equipped to apply these techniques to real-world problems.
Lectures will begin on Monday, April 3 at 8:30 am ONLINE [3] with an introductory lecture explaining the topics and structure of the course. April 10 - holiday. April 17 - 2nd lecture.
Tutorials will begin on Tuesday, April 25 at 8:30 am ONLINE [3].
Most of the lectures will be available in video recordings.
Communication via Discord server [4], no E-mails.[1] https://github.com/huggingface/diffusers
[2] https://github.com/huggingface/transformers
[3] Zoom: https://uni-bielefeld.zoom.us/j/67461280386?pwd=NUNRSjZHV1FicGlack1JWmJHTDFVZz09 Meeting ID: 674 6128 0386 Passcode: 123123
[4] https://discord.gg/ZH9CBGF6
Lehrende
Termine ( Kalendersicht )
| Rhythmus | Tag | Uhrzeit | Format / Ort | Zeitraum |
|---|
Fachzuordnungen
| Modul | Veranstaltung | Leistungen | |
|---|---|---|---|
| 39-M-Inf-VDM Vertiefung Datamining | Datamining II | Studieninformation |
Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.
Types of exams and conditions for credits:
Option 1: Oral exam with mark about the lecture topics. Successful oral exam yields 5 credits.
Option 2: Oral exam with questions about a mini-project. Successful mini-project report and oral exam with questions about the mini-project yields 5 credits.
Kein Lernraum vorhanden
- registrierte Anzahl: 23
- Dies ist die Anzahl der Studierenden, die die Veranstaltung im Stundenplan gespeichert haben. In Klammern die Anzahl der über Gastaccounts angemeldeten Benutzer*innen.
- Adresse:
- SS2023_392128@ekvv.uni-bielefeld.de
- Lehrende, ihre Sekretariate sowie für die Pflege der Veranstaltungsdaten zuständige Personen können über diese Adresse E-Mails an die Veranstaltungsteilnehmer*innen verschicken. WICHTIG: Sie müssen verschickte E-Mails jeweils freischalten. Warten Sie die Freischaltungs-E-Mail ab und folgen Sie den darin enthaltenen Hinweisen.
- Falls die Belegnummer mehrfach im Semester verwendet wird können Sie die folgende alternative Verteileradresse nutzen, um die Teilnehmer*innen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_397534547@ekvv.uni-bielefeld.de
- Reichweite:
- 21 Studierende direkt per E-Mail erreichbar
- Hinweise:
- Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
- E-Mailarchiv
- Anzahl der Archiveinträge: 1
- E-Mailarchiv öffnen
- Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
- Montag, 9. Januar 2023
- Letzte Änderung Zeiten:
- Montag, 6. Februar 2023
- Letzte Änderung Räume:
- Montag, 6. Februar 2023
- Art(en) / SWS
- Ü / 2
- Einrichtung
- Technische Fakultät
- Fragen oder Korrekturen?
- Fragen oder Korrekturwünsche zu dieser Veranstaltung?
- Planungshilfen
- Terminüberschneidungen für diese Veranstaltung
- Link auf diese Veranstaltung
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