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: Christian Bitter
- Dozent*in: Tobias Meisen
- Dozent*in: Richard Meyes
- Dozent*in: Jannik Rolf Peters