700.325 (22W) Practical Introduction to Neural Networks and Deep Learning

Wintersemester 2022/23

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
21.10.2022 12:00 - 14:00 Online in the moodle Off 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 Practical Introduction to Neural Networks and Deep Learning
LV-Art Kurs (prüfungsimmanente LV )
LV-Modell Onlinelehrveranstaltung
Semesterstunde/n 2.0
ECTS-Anrechnungspunkte 3.0
Anmeldungen 15 (15 max.)
Organisationseinheit
Unterrichtssprache Englisch
LV-Beginn 21.10.2022
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

Neural networks and deep learning (DL) have different applications in text categorization, e.g., spam filtering, fraud detection, optical character recognition, machine vision, e.g., face detection, licenses plate recognition, advanced driver assistance systems, natural-language processing, e.g., spoken language understanding, market segmentation, e.g., predict if a customer will get a credit, and  bioinformatics, e.g.,  classify proteins or lipidomes according to their function.

The lecture will cover the practical topics regarding (a) Neural networks and deep learning models, (b) guide to transfer the acquired knowledge to solve classification problems for industry and research, and (c) show some use-cases and interesting applications from the state-of-the-art.

Inhalt/e

  • Data preprocessing / data augmentation
  • Unsupervised Learning and Clustering
  • Deep Learning (multilayer perceptron, convolutional models, recurrent models)
  • Deep learning libraries (keras, tensorflow...etc.)
  • Time series forecast
  • Evaluation Metrics

Erwartete Vorkenntnisse

Python:

Good understanding about programming in python:

  • Classes and objects
  • Inheritance
  • Context managers
  • Dictionaries/lists/buffers
  • Basic functional programming concepts (lambdas, map, reduce and filter)
  • Basic array manipulation

Linear algebra topics related to matrix manipulation (Basics)

Probability theory basics

  • Basic understanding of the concepts in probability theory such as,
    • Probability density/mass functions and their associated distributions
    • Conditional probability


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 Benotungsschema

Position im Curriculum

  • Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE) (SKZ: 488, Version: 15W.1)
    • Fach: Information and Communications Engineering: Supplements (NC, ASR) (Wahlfach)
      • Wahl aus dem LV-Katalog (Anhang 4) ( 0.0h VK, VO, KU / 14.0 ECTS)
        • 700.325 Practical Introduction to Neural Networks and Deep Learning (2.0h KS / 3.0 ECTS)
  • Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE) (SKZ: 488, Version: 15W.1)
    • Fach: Information and Communications Engineering: Supplements (NC, ASR) (Wahlfach)
      • Wahl aus dem LV-Katalog (Anhang 4) ( 0.0h VK, VO, KU / 14.0 ECTS)
        • 700.325 Practical Introduction to Neural Networks and Deep Learning (2.0h KS / 3.0 ECTS)
  • Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE) (SKZ: 488, Version: 15W.1)
    • Fach: Autonomous Systems and Robotics: Advanced (ASR) (Wahlfach)
      • Wahl aus dem LV-Katalog (siehe Anhang 3) ( 0.0h VK, VO / 30.0 ECTS)
        • 700.325 Practical Introduction to Neural Networks and Deep Learning (2.0h KS / 3.0 ECTS)
  • Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE) (SKZ: 488, Version: 22W.1)
    • Fach: Information and Communicatons Enginnering: Supplements (Wahlfach)
      • 1.3b Ausgewählte Lehrveranstaltungen (siehe Curriculum Seite 16) ( 0.0h VC, KS / 14.0 ECTS)
        • 700.325 Practical Introduction to Neural Networks and Deep Learning (2.0h KS / 3.0 ECTS)
  • Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE) (SKZ: 488, Version: 22W.1)
    • Fach: ICE- Supplements (Wahlfach)
      • 2.3b Ausgewählte Lehrveranstaltungen (siehe Curriculum Seite 18) ( 0.0h VC, KS / 14.0 ECTS)
        • 700.325 Practical Introduction to Neural Networks and Deep Learning (2.0h KS / 3.0 ECTS)
  • Bachelorstudium Robotics and Artificial Intelligence (SKZ: 295, Version: 22W.1)
    • Fach: Robotics & AI Applications (Wahlfach)
      • 8.1 Robotics & AI Applications ( 0.0h VO, VC, UE, KS / 12.0 ECTS)
        • 700.325 Practical Introduction to Neural Networks and Deep Learning (2.0h KS / 3.0 ECTS)

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Wintersemester 2023/24
  • 700.325 KS Lab: Neural Networks and Deep Learning (2.0h / 4.0ECTS)
Wintersemester 2021/22
  • 700.325 VC Practical Introduction to Neural Networks and Deep Learning (2.0h / 4.0ECTS)
Wintersemester 2020/21
  • 700.325 VC Practical Introduction to Neural Networks and Deep Learning (2.0h / 4.0ECTS)
Wintersemester 2019/20
  • 700.325 VC Practical Introduction to Neural Networks and Deep Learning (2.0h / 4.0ECTS)