Details

Letzter Beitrag vom 2018-06-20 

Fakultät

Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)

Aufzeichnungsart

Vorlesungsreihe

Über

Frei

Sprache

Englisch


Deep Learning (DL) has attracted much interest in a wide range of applications such as image recognition, speech recognition and artificial intelligence, both from academia and industry. This lecture introduces the core elements of neural networks and deep learning, it comprises:

  • (multilayer) perceptron, backpropagation, fully connected neural networks

  • loss functions and optimization strategies

  • convolutional neural networks (CNNs)

  • activation functions

  • regularization strategies

  • common practices for training and evaluating neural networks

  • visualization of networks and results

  • common architectures, such as LeNet, Alexnet, VGG, GoogleNet

  • recurrent neural networks (RNN, TBPTT, LSTM, GRU)

  • deep reinforcement learning

  • unsupervised learning (autoencoder, RBM, DBM, VAE)

  • generative adversarial networks (GANs)

  • weakly supervised learning

  • applications of deep learning (segmentation, object detection, speech recognition, ...)

Zugehörige Einzelbeiträge

Folge

Titel

Lehrende(r):

Aktualisiert

Über

Dauer

Media

1 Deep Learning Tobias Würfl 2018-04-11 Frei 01:33:16
2 Deep Learning Prof. Dr. Andreas Maier 2018-04-18 Frei 01:28:39
3 Deep Learning Prof. Dr. Andreas Maier 2018-04-25 Frei 01:07:21
4 Deep Learning Prof. Dr. Andreas Maier 2018-05-02 Frei 01:19:17
5 Deep Learning MA Katharina Breininger 2018-05-09 Frei 01:04:36
6 Deep Learning Prof. Dr. Andreas Maier 2018-05-16 Frei 00:56:56
7 Deep Learning Prof. Dr. Andreas Maier 2018-05-23 Frei 01:07:27
8 Deep Learning Prof. Dr. Andreas Maier 2018-05-30 Frei 00:55:50
9 Deep Learning Prof. Dr. Andreas Maier 2018-06-06 Frei 01:12:51
10 Deep Learning Prof. Dr. Andreas Maier 2018-06-13 Frei 01:11:28
11 Deep Learning Prof. Dr. Andreas Maier 2018-06-20 Frei 01:14:26

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