280002 Introduction to Physics informed Machine Learning (V+Ü) (WiSe 2021/2022)
Inhalt, Kommentar
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We will introduce the basic concepts of neural networks and some standard architectures of deep networks. We will discuss some application of deep networks in physics, including data analysis, solving ordinary differential equations and simulating statistical models. We will use python to implement deep networks within hands-on exercises.
Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse
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Basic knowledge of Linear Algebra and Python are recommended but not necessary.
Lehrende
Termine ( Kalendersicht )
| Rhythmus | Tag | Uhrzeit | Format / Ort | Zeitraum | |
|---|---|---|---|---|---|
| wöchentlich | Mi | 16-19 | ONLINE | 11.10.2021-04.02.2022 |
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Fachzuordnungen
| Modul | Veranstaltung | Leistungen | |
|---|---|---|---|
| 28-M-VP Vertiefung | Vertiefung (B.1) | benotete Prüfungsleistung
|
Studieninformation |
| Vertiefung (B.2) | benotete Prüfungsleistung
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Studieninformation | |
| Vertiefung (B.3) | benotete Prüfungsleistung
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Studieninformation | |
| Vertiefung (B.4) | benotete Prüfungsleistung
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Studieninformation | |
| Vertiefung (B.5) | benotete Prüfungsleistung
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Studieninformation | |
| Übungen zu Vertiefung (B.1) | Studienleistung
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Studieninformation | |
| Übungen zu Vertiefung (B.2) | Studienleistung
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Studieninformation | |
| Übungen zu Vertiefung (B.3) | Studienleistung
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Studieninformation | |
| Übungen zu Vertiefung (B.4) | Studienleistung
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Studieninformation | |
| Übungen zu Vertiefung (B.5) | Studienleistung
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Studieninformation | |
| 28-MDP_a Methoden der Physik | Angewandte Physik | Studienleistung
|
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)
- Lernraum (E-Learning)
Diese Veranstaltung verfügt über eine Videokonferenz. Um die Videokonferenzdaten zu sehen, müssen Sie die Veranstaltung in Ihrem eKVV Stundenplan speichern. Bei einer Veranstaltung mit Teilnahmemanagement müssen Sie außerdem von den Lehrenden als teilnehmend eingetragen werden.
- registrierte Anzahl: 9
- Dies ist die Anzahl der Studierenden, die die Veranstaltung im Stundenplan gespeichert haben. In Klammern die Anzahl der über Gastaccounts angemeldeten Benutzer*innen.
- Adresse:
- WS2021_280002@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_305454384@ekvv.uni-bielefeld.de
- Reichweite:
- 6 Studierende direkt per E-Mail erreichbar
- Hinweise:
- Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
- Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
- Dienstag, 21. Dezember 2021
- Letzte Änderung Zeiten:
- Mittwoch, 8. September 2021
- Letzte Änderung Räume:
- Mittwoch, 8. September 2021
- Art(en) / SWS
- Vorlesung (V) + Übung (Ü) / 2+1
- Einrichtung
- Fakultät für Physik
- Fragen oder Korrekturen?
- Fragen oder Korrekturwünsche zu dieser Veranstaltung?
- Planungshilfen
- Terminüberschneidungen für diese Veranstaltung
- Link auf diese Veranstaltung
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