650.025 (22W) Machine Learning and Deep Learning
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.
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 40 (30 max.)
- Organisationseinheit
- Unterrichtssprache Englisch
- LV-Beginn 05.10.2022
- 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
Basic knowledge of linear algebra, probability theory, and calculus
Literatur
Course books:
- 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.
Beurteilungsschema
Note BenotungsschemaPosition 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
-
Weitere LVen aus dem gewählten Spezialisierungsfach (
0.0h XX / 12.0 ECTS)
-
Fach: Artificial Intelligence
(Wahlfach)
- 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
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2.2 Machine Learning and Deep Learning (
0.0h VC / 6.0 ECTS)
-
Fach: Artificial Intelligence
(Pflichtfach)