SWS |
4 |
ECTS |
5 |
Sprache(n) |
Deutsch
(Standard)
Englisch
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Lehrform |
SU mit Praktikum |
Angebot |
in jedem Sommersemester |
Aufwand |
Präsenzstudium: ca. 60 Std., Eigenstudium: ca. 90 Std. |
Voraussetzungen |
Grundkenntnisse des maschinellen Lernens, wie sie beispielsweise in Maschinelles Lernen (DC) gelehrt werden |
Ziele |
Lernziele:
Die Studierenden lernen verschiedene Modelltypen und passende Lernverfahren aus dem Bereich des Deep Learning kennen und anwenden, um sie in ihrer späteren beruflichen Tätigkeit bei der Analyse von Daten verschiedenster Modalitäten hinsichtlich Erkenntnisgewinn und Vorhersage sinnvoll einsetzen zu können.
Fach- & Methodenkompetenz:
Die Studierenden sind in der Lage
- die Konzepte hinter Deep Learning Verfahren zu erläutern,
- einfache Deep Learning Techniken selbst zu implementieren,
- komplexere Deep Learning Modelle angepasst an verschiedenste Problemstellungen auszuwählen, mit Hilfe moderner Frameworks zu trainieren und zu evaluieren
Überfachliche Kompetenz:
- Teamarbeit: Die Studierenden können Problemstellungen in Kleingruppen lösen. |
Inhalt |
- Grundlagen Deep Learning vom Perceptron zu Multilayer Perceptrons
- Convolutional Neural Networks
- Optimierungsverfahren (SGD, BGD, MBGD)
- Grundlagen Backpropagation
- Überblick Aktivierungsfunktionen/Lossfunktionen
- Regularisierungstechniken
- Hyperparameteroptimierung
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Medien und Methoden |
Tafel, Beamer, Jupyter-Notebooks, Livecoding, GitHub |
Literatur |
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT press.
- Bishop, C. M. (2006). Pattern recognition and machine learning. Springer.
- Géron, A. (2017). Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques for Building Intelligent Systems. O' Reilly.
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Zuordnungen Curricula |
SPO |
Fachgruppe |
Code |
ab Semester |
Prüfungsleistungen |
DC Version 2020 |
Pflicht |
DC-PF-06-002 |
6 |
Schein
benotete schriftliche Prüfung 90 Minuten
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DC Version 2023 |
Pflicht |
DC-PF-06-002 |
6 |
Schein
benotete schriftliche Prüfung 90 Minuten
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ID Version 2021 |
ID: Wahlpflichtfach |
07-DC-PF-06-002 |
6 |
s. Modulhandbuch anbietende FK
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DE Version WS22 |
DE: Wahlpflichtfach |
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6 |
s. Modulhandbuch anbietende FK
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GS Version WS22 |
GS: Wahlpflichtfach |
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6 |
s. Modulhandbuch anbietende FK
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