Universität Wien

250074 VO Deep Learning (2017S)

5.00 ECTS (3.00 SWS), SPL 25 - Mathematik

Details

Sprache: Englisch

Prüfungstermine

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Mittwoch 01.03. 13:15 - 14:00 Seminarraum 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 06.03. 11:30 - 13:00 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 08.03. 13:15 - 14:00 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 15.03. 13:15 - 14:45 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 20.03. 11:30 - 13:00 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Mittwoch 22.03. 13:15 - 14:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 27.03. 11:30 - 13:00 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Mittwoch 29.03. 13:15 - 14:45 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 03.04. 11:30 - 13:00 Seminarraum 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 05.04. 13:15 - 14:45 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 24.04. 11:30 - 13:00 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Mittwoch 26.04. 13:15 - 14:00 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 03.05. 13:15 - 14:00 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Montag 08.05. 11:30 - 13:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 10.05. 13:15 - 14:00 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Montag 15.05. 11:30 - 13:00 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Mittwoch 17.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 22.05. 11:30 - 13:00 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Mittwoch 24.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 29.05. 11:30 - 13:00 Seminarraum 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 31.05. 13:15 - 14:00 Seminarraum 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 07.06. 13:15 - 14:00 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 12.06. 11:30 - 13:00 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 14.06. 13:15 - 14:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Montag 19.06. 11:30 - 13:00 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 21.06. 13:15 - 14:00 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Montag 26.06. 11:30 - 13:00 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 28.06. 13:15 - 14:00 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

The field of deep learning has made big headlines in the past years and is currently revolutionizing artificial intelligence. In this course we aim to obtain an overview of recent developents.

After a motivation we will cover basic statistical learning theory. After that we will study neural networks and convolutional neural networks, together with associated learning algorithms.

Algorithmic aspects will also be covered.

After taking this couse, the students will be able to implement their own neural-network-based AI engine.

More information can be found at http://mat.univie.ac.at/~grohs/DeepLearningCourse.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Oral exam

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Mandatory: Linear Algebra, Analysis
Highly Desirable: Probability Theory, Functional Analysis
Desirable: Optimization, Numerical Analysis

Prüfungsstoff

Literatur

I. Goodfellow, Y. Bengio and A. Courville. Deep Learning. MIT Press (2016), available from http://www.deeplearningbook.org/.

F. Cucker and S. Smale. On the Mathematical Foundations of Learning. Bulletin of the AMS 39/1, pp. 1 -- 49 (2001).

M. Nielsen. Neural Networks and Deep Learning. Available from http://neuralnetworksanddeeplearning.com/

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

MAMV

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:40