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392133 Vertiefung Neuronale Netze (V) (SoSe 2011)

Inhalt, Kommentar

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 Vorkenntnisse

Modul "Neuronale Netze und Lernen"

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Die Vorlesung wendet sich an einschlägig interessierte Studenten der Informatik, Mathematik und Linguistik im Hauptstudium. Neuronale Netze und Lernen

Literaturangaben

David MacKay: "Gaussian Processes Basics" (video lecture)
Iain Murray: "Markov Chain Monte Carlo" (video lecture)

Externe Kommentarseite

http://ni.www.techfak.uni-bielefeld.de/teaching/vertiefung-neuronale-netze

Lehrende

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Klausuren

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Fachzuordnungen

Studiengang/-angebot Gültigkeit Variante Untergliederung Status Sem. LP  
Intelligente Systeme / Master (Einschreibung bis SoSe 2012) Vertiefung Neuronale Netze Wahlpflicht 2. 5 benotet  
Naturwissenschaftliche Informatik / Diplom (Einschreibung bis SoSe 2004) Robotik; NNet; ME   HS
Naturwissenschaftliche Informatik / Master (Einschreibung bis SoSe 2012) Vertiefung Neuronale Netze Wahlpflicht 2. 5 benotet  
Konkretisierung der Anforderungen
Keine Konkretisierungen vorhanden
Lernraum
Teilnehmer*innen
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Änderungen/Aktualität der Veranstaltungsdaten
Sonstiges