392119 Übungen zu Vertiefung Maschinelles Lernen (Ü) (WiSe 2023/2024)

Aufbauend auf dem Grundlagen-Modul "Neuronale Netze und Lernen", welches die grundlegende Theorie des maschinellen Lernens sowie einige grundlegende Ansätze behandelt hat, werden in diesem Modul thematische Vertiefungen zu folgenden Themenfeldern behandelt: Repräsentationen, Transformer-Architekturen für Sequenzen, Generative Modelle (Autoregressiv und GAN), Neuronaler Computer, Reinforcement-Lernverfahren, Ausgewählte Theorieaspekte, Learning to Learn (Meta-L, One/Few-Shot-L), Ausblick und aktuelle Trends.

Building on lecture "Neuronale Netze und Lernen" this module offers advanced methods in these topic areas: representations, sequence-to-sequence transformer architectures, generative models (autoregressive and GAN), neural computer, reinforcement learning methods, selected theory aspects, learning-to-learn (meta-L,one/few-shot L), outlook and current trends.

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

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

Externe Kommentarseite

http://www.zfl.uni-bielefeld.de/studium/module/techfak/msc_isy/#vertiefung_maschinelles_lernen