650.025 (21W) Machine Learning and Deep Learning

Wintersemester 2021/22

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
13.10.2021 14:00 - 16:00 S.1.42 On Campus
... keine weiteren Termine bekannt

Überblick

Bedingt durch die COVID-19-Pandemie können kurzfristige Änderungen bei Lehrveranstaltungen und Prüfungen (z.B. Absage von Präsenz-Lehreveranstaltungen und Umstellung auf Online-Prüfungen) erforderlich sein.

Weitere Informationen zum Lehrbetrieb vor Ort finden Sie unter: https://www.aau.at/corona.
Lehrende/r
LV-Titel englisch Machine Learning and Deep Learning
LV-Art Vorlesung-Kurs (prüfungsimmanente LV )
LV-Modell Präsenzlehrveranstaltung
Semesterstunde/n 4.0
ECTS-Anrechnungspunkte 6.0
Anmeldungen 35 (30 max.)
Organisationseinheit
Unterrichtssprache Englisch
LV-Beginn 13.10.2021
eLearning zum Moodle-Kurs

Zeit und Ort

Beachten Sie bitte, dass sich aufgrund von COVID-19-Maßnahmen die derzeit angezeigten Termine noch ändern können.
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LV-Beschreibung

Intendierte Lernergebnisse

The course provides a practical introduction into machine learning methods with the focus on deep learning. 

Lehrmethodik

Lectures with practical sessions and a student's project applying machine learning to a practical problem.

Inhalt/e

  • Introduction to AI and machine learning
  • Machine learning preliminaries
  • Basic ML approaches 
  • Artificial Neural Networks
  • Deep Learning Architectures
  • Applications

Erwartete Vorkenntnisse

The course assumes the basic prior knowledge of the probability theory, linear algebra, and optimization methods. Knowledge of Python programming language is a plus.

Curriculare Anmeldevoraussetzungen

No prerequisites

Literatur

Course book:

  • Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A., & Bengio, Y. (2016). Deep learning  Cambridge: MIT press. (Available online: https://www.deeplearningbook.org/)
  • Aston Zhang A., Lipton, Z.C., Li M., & Smola A.J. Dive into Deep Learning (2020) (Available online: https://d2l.ai/)

Extra literature for beginners:

  • James, G., Witten, D., & Hastie, T. (2014). An Introduction to Statistical Learning: With Applications in R. Springer
  • Raschka, S. (2015). Python machine learning. Packt Publishing Ltd.

Extra literature - classics:

  • Mitchell, T. (1997) Machine Learning. McGraw Hill. (a bit old, but still the best intro to ML for computer scientists)
  • Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.
  • Friedman, J., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2009). The elements of statistical learning.  2nd edition, Springer.

Please consider visiting also the practical course 623.625 "Machine Learning and Deep Learning" of Pierre Tassel, which provides an introduction to various aspects of programming deep neural networks with PyTorch.

Prüfungsinformationen

Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.

Prüfungsmethode/n

Grades are given based on a project:

  • implement a practical project applying machine learning techniques presented in the course
  • the project is to be accomplished by a group of student comprising max. 2 participants
  • each group prepares only one final presentation of their project, during which every student must be ready to answer any question regarding the presented work
  • expected and accomplished tasks of every student in the project should be clearly indicated in both project proposal and report, respectively - each group participant should submit a separate report describing his/her work 
  • every student must accomplish at least one task which is clearly related to machine learning

Prüfungsinhalt/e

Theoretical and practical aspects of techniques used in the project report and the presentation. 

Beurteilungskriterien/-maßstäbe

Grades are given based on the project proposal (20%), presentation (30%), and project report (50%).

Beurteilungsschema

Note Benotungsschema

Position im Curriculum

  • Masterstudium Informatics (SKZ: 911, Version: 19W.2)
    • Fach: Artificial Intelligence (Wahlfach)
      • Weitere LVen aus dem gewählten Spezialisierungsfach ( 0.0h XX / 12.0 ECTS)
        • 650.025 Machine Learning and Deep Learning (4.0h VC / 6.0 ECTS)
          Absolvierung im 1., 2. Semester empfohlen
  • Masterstudium Artificial Intelligence and Cybersecurity (SKZ: 993, Version: 20W.1)
    • Fach: Artificial Intelligence (Pflichtfach)
      • 2.2 Machine Learning and Deep Learning ( 0.0h VC / 6.0 ECTS)
        • 650.025 Machine Learning and Deep Learning (4.0h VC / 6.0 ECTS)
          Absolvierung im 1. Semester empfohlen

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Wintersemester 2023/24
  • 650.025 VC Machine Learning and Deep Learning (4.0h / 6.0ECTS)
Wintersemester 2022/23
  • 650.025 VC Machine Learning and Deep Learning (4.0h / 6.0ECTS)
Wintersemester 2020/21
  • 650.025 VC Machine Learning and Deep Learning (4.0h / 6.0ECTS)