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Digitale Medien-Ansicht 

Modulnummer
 
Modulbezeichnung
 Aufbau Praktische Informatik (AI) 
Titel (englisch)
 Practical Computer Science (Intermediate Level) (AI) 
Pflicht/Wahl
 Pflicht 
Erklärung
 
CP
 6 
Berechnung des Workloads
 
Turnus
 i.d.R. angeboten alle 2 Semester 
Dauer
 ein Semester 
Form
 4 SWS K 
Prüfung
 MP; Portfolio, Fachgespräch, mündliche Prüfung, Klausur, Hausarbeit, Referat+Ausarbeitung, ggf. Bonusprüfung 
Anforderungen
 Keine 
Lernziele

Die Studierenden

  • haben ein Verständnis für moderne Methoden des Maschinellen Lernens und wie diese auf diverse Probleme angewendet werden können.

  • sind in der Lage, Anwendungsprobleme mit diesen Methoden zu lösen durch Modellierung des Problems im Rahmen des maschinellen Lernens, das Sammeln und Aufbereiten von Daten und die systematische Entwicklung einer Machine-Learning-Lösung auf der Grundlage bestehender Software-Frameworks.

  • sind in der Lage, Anforderungen und Probleme von methodischer, software- und anwendungstechnischer Seite zu betrachten und einzubeziehen.

 
Lerninhalte
  • CNNs und darauf aufbauende Architekturen (Bildverarbeitung, Medizinische BV)
  • Reinforcement Lernen (Roboterkontrolle)
  • Recurrent NN (Audioverarbeitung, allgemeine Signalverarbeitung)
  • Multimodal Data

Lehrveranstaltung(en)

  • 03-IMAP-ML Fundamentals of Machine Learning
 
Quellen
  • MIT 6.S191, Introduction to Deep Learning, http://introtodeeplearning.com
  • Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016, http://www.deeplearningbook.org
 
Sprache
 Englisch 
Bemerkung
 
Zuletzt geändert
 2020-07-06 17:33:35 UTC
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