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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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