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Deep Learning [DL]

Dozentinnen/Dozenten:

Andreas Maier, Katharina Breininger, Sulaiman Vesal

Angaben:

Vorlesung, 2 SWS, ECTS: 2,5, nur Fachstudium

Termine:

Di, 8:30 - 10:00, H4

Studienrichtungen / Studienfächer:

WPF INF-MA ab 1
WPF MT-MA-BDV 1
WF CME-MA ab 1

Voraussetzungen / Organisatorisches:

The following lectures are recommended:

Introduction to Pattern Recognition (IntroPR)
Pattern Recognition (PR)

Application via https://www.studon.fau.de/crs2526786.html

Schlagwörter:

deep learning; machine learning

Deep Learning Exercises [DL E] Dozentinnen/Dozenten: Leonid Mill, Hendrik Schröter Angaben: Übung, 2 SWS, ECTS: 2,5, nur Fachstudium Studienrichtungen / Studienfächer: WPF INF-MA ab 1 WF CME-MA ab 1 Schlagwörter: deep learning; machine learning
	Mo	12:00 - 14:00	0.01-142 CIP	Schröter, H. Mill, L.
	Di	10:00 - 12:00	0.01-142 CIP	Mill, L. Schröter, H.
	Mi	10:00 - 12:00	0.01-142 CIP	Mill, L. Schröter, H.
	Do	14:00 - 16:00	0.01-142 CIP	Mill, L. Schröter, H.
	Fr	8:00 - 10:00	0.01-142 CIP	Mill, L. Schröter, H.

HS Deep Learning for NLP [HSprakt]

Dozent/in:: Stefan Evert
Angaben:: Hauptseminar, 2 SWS, ECTS: 5, Bachelor
Termine:: Mi, 10:15 - 11:45, 01.019
Voraussetzungen / Organisatorisches:: Participants must register for the StudOn course linked below. Seminar places are assigned on a first come, first served basis.

Seminar Deep Learning Theory & Applications [SemDL]

Dozentinnen/Dozenten:: Vincent Christlein, Stefan Evert, Ronak Kosti
Angaben:: Seminar, 4 SWS, benoteter Schein, ECTS: 5, nur Fachstudium
Termine:: Mi, 10:15 - 11:45, 01.019
Studienrichtungen / Studienfächer:: WPF INF-MA 1
WPF MT-MA-BDV 1
WPF CE-MA-TA-MT 1
Schlagwörter:: deep learning; neural networks; machine learning; pattern recognition; natural language processing

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Keine importierten Veranstaltungen anzeigen

Bezeichnung:

Kurzbezeichnung:

Typ der Lehrveranstaltung: Semesterwochenstunden:
Format der Lehrveranstaltung:
Asynchrone Lehrveranstaltung
Kreditpunkte: Bonus: Malus: ECTS-Credits: ECTS-Studium, Schein, benoteter Schein
Sprache:

Studienfächer/Studienrichtungen

Semester ECTS

Teilnehmerkreis:

Für Anfänger geeignet Nur Fachstudium Frühstudium
Gender und Diversity Sprachkurs für Hörer aller Fakultäten Als Schlüsselqualifikation geeignet

Dozent/in:

Ort und Zeit: , zwischen und Uhr (Format ss:mm)

Schlagwörter:

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