Universität Wien

250074 VO Deep Learning (2019S)

5.00 ECTS (3.00 SWS), SPL 25 - Mathematik
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Sprache: Englisch

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Lehrende

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  • Montag 04.03. 11:30 - 12:15 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 06.03. 11:30 - 13:00 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 11.03. 11:30 - 12:15 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
    Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 13.03. 11:30 - 13:00 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 18.03. 11:30 - 12:15 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 20.03. 11:30 - 13:00 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 25.03. 11:30 - 12:15 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 27.03. 11:30 - 13:00 Seminarraum 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 01.04. 11:30 - 12:15 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 03.04. 11:30 - 13:00 Seminarraum 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 08.04. 11:30 - 12:15 Seminarraum 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 10.04. 11:30 - 13:00 Seminarraum 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 29.04. 11:30 - 12:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 06.05. 11:30 - 12:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 08.05. 11:30 - 13:00 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 13.05. 11:30 - 12:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 15.05. 11:30 - 13:00 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 20.05. 11:30 - 12:15 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 22.05. 11:30 - 13:00 Seminarraum 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 27.05. 11:30 - 12:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 29.05. 11:30 - 13:00 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 03.06. 11:30 - 12:15 Hörsaal 11 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 05.06. 11:30 - 13:00 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 12.06. 11:30 - 13:00 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 17.06. 11:30 - 12:15 Hörsaal 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Mittwoch 19.06. 11:30 - 13:00 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 24.06. 11:30 - 12:15 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 26.06. 11:30 - 13:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Deep Learning has become the state of the art method for a large number of tasks in artificial intelligence. These methods have achieved (super) human performance on a number of problems and have a tremendous impact on many aspects of our society.
Deep Learning has become the state of the art method for a large number of tasks in artificial intelligence. These methods have achieved (super) human performance on a number of problems and have a tremendous impact on many aspects of our society.

This course will enable the students to understand and use deep learning methods.

We will focus on mathematical understanding but also cover implementation aspects using Keras and GPU computing.

Tentative Syllabus:

1. Foundations of Statistical Learning Theory
2. Classical ML Models
3. Neural Networks
4. Expressivity of Neural Networks
5. Breaking the Curse of Dimensionality with Deep Learning

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Oral Exam

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Prüfungsstoff

Literatur

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

L Devroye, L Györfi, G Lugosi. A Probabilistic Theory of Pattern Recognition (2013). Springer.

F. Chollet. Deep Learning with Python (2017). Manning.

P. Grohs, D. Perekrestenko, D. Elbrächter, H. Bölcskei. Deep Neural Network Approximation Theory. Available from https://arxiv.org/abs/1901.02220

J. Berner, P. Grohs, A. Jentzen. Analysis of the generalization error: Empirical risk minimization over deep artificial neural networks overcomes the curse of dimensionality in the numerical approximation of Black-Scholes partial differential equations. Available from https://arxiv.org/abs/1809.03062.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

MAMV

Letzte Änderung: Do 25.02.2021 00:23