Auch im
SoSe 2023 wird es wieder das beliebte WPF DLML (Dozenten: Daniel Gaida + Wolfgang Konen) geben!
Nicht erst seit den Erfolgen 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, Dienstag, 28.03.2023, 14 Uhr, Raum 0.503
WICHTIG: Falls Sie sich für das WPF DLML interessieren, dann registrieren Sie sich im ILIAS: Übergreifende INF-Module und WPFs – WPF DLML Sommersemester 2023 und treten dort der Gruppe SoSe2023 bei. (Status 16.03.2023: gerade freigeschaltet) Die Teilnehmerzahl in dieser Gruppe und im WPF DLML ist auf max. 25 Teilnehmer beschränkt. Bei mehr als 25 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 im WPF DLML 2023 wieder ab, damit Teilnehmer von der Warteliste nachrücken können.
Wenn Sie sich in ILIAS anmelden, aber am 28.03. nicht dabei sind UND uns nicht vorher per Email kontaktiert haben, gehen wir davon aus, dass Sie nicht mehr am Kurs interessiert sind und vergebe Ihren Platz weiter, falls noch andere Teilnehmer von der Warteliste da sind und Interesse bekunden.
Wolfgang Konen & Daniel Gaida
