Deep Learning

Deep Learning

In diesem Modul werden die elementaren Grundlagen des Deep Learning vermittelt und an Hand konkreter Aufgabenstellungen praktisch umgesetzt. Als Programmierumgebung ist die Verwendung von TensorFlow und Python geplant.

Themen der Lehrveranstaltung sind:

  • Grundlagen von Deep Learning (z.B. Backpropagation, logistische Regression, Softmax, GPU)
  • Deep Learning Architekturen (z.B. Convolutional Networks, Stacked Autoencoder, Restricted Boltzmann Machines)
  • Einführung in ein Framework für Deep Learning (z.B. TensorFlow)
  • Praktische Anwendungen von Deep Learning auf Aufgabenstellungen aus der Mustererkennung (z.B. Ziffernerkennung/ MNIST oder Bildklassifizierung/ CIFAR)

Dieses Wahlpflichtmodul wird im Rahmen des Masterstudiengang "Computer Aided Engineering" angeboten.