Nicht erst seit den Erfolge
n AlphaGo, AlphaZero und AlphaStar von Google’s DeepMind ist Deep Learning in aller Munde. Andere Erfolge liegen im Bereich der Bilderkennung, des Sprachverstehens oder der Synthese aus beidem: Ein Computer lernt, bisher nicht gesehene Bilder mit sinnvollen Bildunterschriften zu versehen. Dabei lernen Computer komplexe Verhaltensweisen und müssen nicht länger aufwändig programmiert werden.
In diesem WPF beschäftigen wir uns mit Deep Learning in seinen Grundlagen und wollen es anhand von praktischen Beispielen verstehen. Nach den Grundlagen (Python, Machine Learning, Neuronale Netze ) gehen wir dann weiter zu den Deep-Learning-Frameworks TensorFlow und Keras und lernen die Plattform Google Colab kennen. Vertiefungen wie CNN und GAN runden diese Einführung ab.
Falls Sie nun neugierig geworden sind und mehr erfahren wollen, kommen Sie bitte zur Einführungsveranstaltung
WPF DLML, Donnerstag, 10.10.2019, 11 Uhr, Raum 3.113
WICHTIG: Falls Sie sich für das WPF DLML interessieren, dann registrieren Sie sich im ILIAS unter „Übergreifende INF-Veranstaltungen und WPFs“ bitte für den Kurs WPF DLML und treten dort der Gruppe WS2019 bei. Die Teilnehmerzahl in dieser Gruppe und im WPF DLML ist auf 20 Teilnehmer beschränkt. Bei mehr als 20 Teilnehmern ist nur noch eine Aufnahme in die Warteliste möglich.
Falls Sie sich nicht mehr für WPF DLML interessieren sollten, dann melden Sie sich bitte aus der Gruppe WS2019 wieder ab, damit Teilnehmer von der Warteliste nachrücken können.
