700.325 (19W) Practical Introduction to Neural Networks and Deep Learning

Wintersemester 2019/20

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
07.01.2020 09:30 - 19:30 V.1.04 On Campus
... keine weiteren Termine bekannt

Überblick

Lehrende/r
LV-Titel englisch Practical Introduction to Neural Networks and Deep Learning
LV-Art Vorlesung-Kurs (prüfungsimmanente LV )
Semesterstunde/n 2.0
ECTS-Anrechnungspunkte 4.0
Anmeldungen 24 (25 max.)
Organisationseinheit
Unterrichtssprache Englisch
mögliche Sprache/n der Leistungserbringung Deutsch
LV-Beginn 07.01.2020
eLearning zum Moodle-Kurs
Studienberechtigungsprüfung Ja

Zeit und Ort

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LV-Beschreibung

Intendierte Lernergebnisse

Neural networks and deep learning 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.

Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools

Theory + practical examples (Python)

Inhalt/e

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

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

  • Bachelorstudium Informationstechnik (SKZ: 289, Version: 17W.1)
    • Fach: Informationstechnische Vertiefung (Wahlfach)
      • 10a.3 Wahl von Lehrveranstaltungen ( 0.0h VO/VC/KS/UE / 6.0 ECTS)
        • 700.325 Practical Introduction to Neural Networks and Deep Learning (2.0h VC / 4.0 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 VC / 4.0 ECTS)
  • Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE) (SKZ: 488, Version: 15W.1)
    • Fach: Technical Complements (NC, ASR) (Wahlfach)
      • Wahl aus dem LV-Katalog (Anhang 5) ( 0.0h VK, VO, KU / 12.0 ECTS)
        • 700.325 Practical Introduction to Neural Networks and Deep Learning (2.0h VC / 4.0 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 VC / 4.0 ECTS)
  • Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE) (SKZ: 488, Version: 15W.1)
    • Fach: Technical Complements (NC, ASR) (Wahlfach)
      • Wahl aus dem LV-Katalog (Anhang 5) ( 0.0h VK, VO, KU / 12.0 ECTS)
        • 700.325 Practical Introduction to Neural Networks and Deep Learning (2.0h VC / 4.0 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 VC / 4.0 ECTS)

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Wintersemester 2023/24
  • 700.325 KS Lab: Neural Networks and Deep Learning (2.0h / 4.0ECTS)
Wintersemester 2022/23
  • 700.325 KS Practical Introduction to Neural Networks and Deep Learning (2.0h / 3.0ECTS)
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)