Die Vorlesung "Deep Learning" vermittelt den Studierenden tiefgreifende
Kenntnisse über die Funktionsweise moderner Verfahren aus dem Bereich Machine
Learning mit besonderem Fokus auf Deep Learning. Die Studierenden machen sich mit der
Funktionsweise verschiedenster Architekturen von künstlichen neuronalen Netzen
vertraut und kennen die passenden Anwendungen der jeweiligen Architekturtypen. Sie
lernen moderne und fortgeschritten Konzepte für das Training von komplexen
Architekturen kennen und sind in der Lage passende Modelle und
Trainingsverfahren für neue Problemstellungen zu konzipieren. Darüber hinaus
sind sie mit den Konzepten der Implementierung dieser Methoden vertraut und in
der Lage komplexe Deep Learning Anwendungen mit dem Deep Learning Framework
PyTorch zu entwickeln.
- Dozent*in: Robert Maack
- Dozent*in: Tobias Meisen
- Dozent*in: Richard Meyes
- Dozent*in: Hasan Tercan