392128 Tutorial Deep Learning for Data Mining (Ü) (SoSe 2024)

Inhalt, Kommentar

The course will cover Large Language Models, Large Vision Models, Diffusion Models, and Transformers. This will include LLaMA, LLaVA, 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 8 at 8:30 am ONLINE [1] with an introductory lecture explaining the topics and structure of the course.
Tutorials will begin on Tuesday, April 30 at 8:30 am ONLINE [3].
Most of the lectures will be available in video recordings.

[1] Zoom: https://uni-bielefeld.zoom.us/j/67461280386?pwd=NUNRSjZHV1FicGlack1JWmJHTDFVZz09
Meeting ID: 674 6128 0386
Passcode: 123123

Discord channel lecture-2024sose: https://discord.gg/qhtARBhN

Lehrende

Termine ( Kalendersicht )

Rhythmus Tag Uhrzeit Format / Ort Zeitraum  

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Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
39-M-Inf-AI-app Applied Artificial Intelligence Applied Artificial Intelligence: Übung Studieninformation
39-M-Inf-AI-app-foc Applied Artificial Intelligence (focus) Applied Artificial Intelligence (focus): Übung Studieninformation
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: 35
Dies ist die Anzahl der Studierenden, die die Veranstaltung im Stundenplan gespeichert haben. In Klammern die Anzahl der über Gastaccounts angemeldeten Benutzer*innen.
Adresse:
SS2024_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_450974060@ekvv.uni-bielefeld.de
Reichweite:
35 Studierende direkt per E-Mail erreichbar
Hinweise:
Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
Mittwoch, 10. Januar 2024 
Letzte Änderung Zeiten:
Donnerstag, 1. Februar 2024 
Letzte Änderung Räume:
Donnerstag, 1. Februar 2024 
Art(en) / SWS
Ü / 2
Sprache
Diese Veranstaltung wird komplett in englischer Sprache gehalten
Einrichtung
Technische Fakultät
Fragen oder Korrekturen?
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Planungshilfen
Terminüberschneidungen für diese Veranstaltung
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ID
450974060