392133 Vertiefung Neuronale Netze (V) (SoSe 2017)
Inhalt, Kommentar
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Mit der Vorlesung "Vertiefung Neuronale Netze" werden die im Modul "Neuronale Netze und Lernen" erworbenen Grundkenntnisse im Bereich neuronaler Netze und Lernalgorithmen weiter vertieft. Insbesondere werden weitere Netzmodelle wie Lokal Lineare Karten, Hyperbolische Selbstorganisierenden Karten, Growing Neural Gas, Radiale Basisfunktionen, sowie Eigenschaften und Lernverfahren für dynamische rekurrente Netze, insbesondere zur Zeitserienvorhersage behandelt.
Dabei werden häufig Beispiele aus der Mustererkennung herangezogen, um praktische Aspekte wie Vorverarbeitung, Merkmalselektion, Techniken zur Konvergenzbeschleunigung und Wahl einer geeigneten Netzarchitektur zu illustrieren.
Teilnahmevoraussetzungen, notwendige VorkenntnisseModul "Neuronale Netze und Lernen"
Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse
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Die Vorlesung wendet sich an einschlägig interessierte Studenten der Informatik, Mathematik und Linguistik im Hauptstudium. Neuronale Netze und Lernen
Literaturangaben
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David MacKay: "Gaussian Processes Basics" (video lecture)
Iain Murray: "Markov Chain Monte Carlo" (video lecture)
Externe Kommentarseite
Lehrende
Termine ( Kalendersicht )
| Rhythmus | Tag | Uhrzeit | Format / Ort | Zeitraum |
|---|
Fachzuordnungen
| Modul | Veranstaltung | Leistungen | |
|---|---|---|---|
| 39-M-Inf-VNN Vertiefung Neuronale Netze | Vertiefung Neuronale Netze | benotete Prüfungsleistung
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Studieninformation |
Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.
Keine Konkretisierungen vorhanden
Lernraum (E-Learning)
Zu dieser Veranstaltung existiert ein Lernraum im E-Learning System. Lehrende können dort Materialien zu dieser Lehrveranstaltung bereitstellen:
- registrierte Anzahl: 27
- Dies ist die Anzahl der Studierenden, die die Veranstaltung im Stundenplan gespeichert haben. In Klammern die Anzahl der über Gastaccounts angemeldeten Benutzer*innen.
- Adresse:
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- Reichweite:
- 15 Studierende direkt per E-Mail erreichbar
- Hinweise:
- Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
- Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
- Dienstag, 3. Januar 2017
- Letzte Änderung Zeiten:
- Mittwoch, 15. Februar 2017
- Letzte Änderung Räume:
- Mittwoch, 15. Februar 2017
- Art(en) / SWS
- V / 2
- Einrichtung
- Technische Fakultät
- Fragen oder Korrekturen?
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