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392173 Vertiefung Neuronale Netze (V) (WiSe 2020/2021)

Inhalt, Kommentar

This lecture will consider various unsupervised and instance-based learning approaches before turning back to deep neural networks. In the exercises will replicate various classical applications of neural network methods to interesting real-world problems.

  • Topological Maps: Self-Organizing Maps, Growing Neural Gas, Hyperbolic SOM, Local Linear Maps
  • Mixture Models: Gaussian Mixture Models, Gaussian Mixture Regression, Gaussian Processes
  • Recurrent Neural Nets: Dynamics, Stability, applications: Hopfield net, CLM, ...
  • Graph Networks: Processing Structural Information
  • Generative Models: Generative Adversarial Networks (GAN), Actor-Critic, Variational Autoencoders
  • Deep Reinforcement Learning

The lecture will be given in English language if desired by the audience.
Slides will be in English in any case.

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

recommendd prerequisites:
- Machine Learning basics
- Neural Networks basics

Externe Kommentarseite

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

Lehrende

Termine (Kalendersicht )

Rhythmus Tag Uhrzeit Format / Ort Zeitraum  
wöchentlich Mi 8-10 ONLINE   26.10.2020-12.02.2021

Klausuren

  • Keine gefunden

Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
39-M-Inf-VNN Vertiefung Neuronale Netze Vertiefung Neuronale Netze unbenotete Prüfungsleistung
benotete Prüfungsleistung
Studieninformation

Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.

Konkretisierung der Anforderungen
Keine Konkretisierungen vorhanden
Lernraum
Teilnehmer*innen
Automatischer E-Mailverteiler der Veranstaltung
Änderungen/Aktualität der Veranstaltungsdaten
Sonstiges