Seminar: Implementing ANNs with TensorFlow - Details

Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname	Seminar: Implementing ANNs with TensorFlow
Untertitel
Veranstaltungsnummer	8.3304
Semester	WiSe 2021/22
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden	204
Heimat-Einrichtung	LE Cognitive Science
beteiligte Einrichtungen	Forschungsstelle Data Science
Veranstaltungstyp	Seminar in der Kategorie Offizielle Lehrveranstaltungen
Erster Termin	Donnerstag, 21.10.2021 12:00 - 14:00, Ort: 69/117
Art/Form
SWS	4
Sprache	Englisch
ECTS-Punkte	8

Lehrende

• Prof. Dr. Gordon Pipa

Tutor/-innen

• Leon Schmid
• Charlotte Lange
• Robin Horn
• Mathis Pink
• Kristina Kobrock

Freigegebene Dateien

	Typ	Name	Größe	Autor/-in	Datum	Aktionen
		autoencoder-architecture.png	134 kB	Kobrock, Kristina	vor 2 Jahren
		figure4_1.png	129.9 kB	Kobrock, Kristina	vor 2 Jahren
		matmul.png	22.5 kB	Kobrock, Kristina	vor 2 Jahren
		matrix.png	104.2 kB	Kobrock, Kristina	vor 2 Jahren
		transconv_calc_sol.png	78.3 kB	Kobrock, Kristina	vor 2 Jahren
		transconv_calc.png	43.3 kB	Kobrock, Kristina	vor 2 Jahren
		transconv_calc2_sol.png	162.4 kB	Kobrock, Kristina	vor 2 Jahren
		transconv_calc2.png	93.5 kB	Kobrock, Kristina	vor 2 Jahren
		transconv.png	70.7 kB	Kobrock, Kristina	vor 2 Jahren
		deep_rnn_skip1.PNG	41.0 kB	Horn, Robin	vor 2 Jahren
		deep_rnns.png	319 kB	Horn, Robin	vor 2 Jahren
		neuron_recurrent_small1.PNG	14.1 kB	Kobrock, Kristina	vor 2 Jahren
		rnn_cell_very_deep_over_time.png	119.7 kB	Horn, Robin	vor 2 Jahren
		stacked_rnn.PNG	90.4 kB	Horn, Robin	vor 2 Jahren
Herunterladen Kopieren

Räume und Zeiten

69/117

Donnerstag: 12:00 - 14:00, wöchentlich (14x)

Donnerstag: 14:00 - 16:00, wöchentlich (14x)

93/E06

Freitag: 10:00 - 14:00, wöchentlich (14x)

Studienbereiche

• Veranstaltungen > Cognitive Science > Master-Programm
• Veranstaltungen > Data Science
• Veranstaltungen > Cognitive Science > Bachelor-Programm

Modulzuordnungen

• Bachelor of Science Informatik > CS-BWP-MCS - Methoden der Kognitionswissenschaft, gültig ab WiSe 2019/20
• Bachelor of Science Mathematik > CS-BWP-MCS - Methoden der Kognitionswissenschaft, gültig ab WiSe 2019/20
• Bachelor of Science Cognitive Science > CS-BWP-MCS - Methoden der Kognitionswissenschaft, gültig ab WiSe 2019/20
• Master of Science Mathematik > CS-BWP-MCS - Methoden der Kognitionswissenschaft, gültig ab WiSe 2019/20
• Bachelor of Science Informatik > CS-BWP-NI - Neuroinformatik, gültig ab WiSe 2019/20
• Bachelor of Science Mathematik > CS-BWP-NI - Neuroinformatik, gültig ab WiSe 2019/20
• Bachelor of Science Cognitive Science > CS-BWP-NI - Neuroinformatik, gültig ab WiSe 2019/20
• Master of Science Mathematik > CS-BWP-NI - Neuroinformatik, gültig ab WiSe 2019/20
• Master of Science Informatik > INF-INF-MK-6-I - Implementing ANNs with TensorFlow

Kommentar/Beschreibung

Prerequisites:
- High school math (matrix multiplications, derivations, vectors), further understanding of linear algebra is useful but not necessarily required
- basic programming experience in Python (+ NumPy is useful) or the willingness + time to learn it in the beginning of the course

This course serves as an Introduction to Deep Learning in both Theory and Implementation. While we discuss all major Neural Network architectures in use today we focus on Tensorflow/Keras for practising implementation.
At the end of the course, you should be able to design different kinds of ANNs on a theoretical basis to solve real-world problems and you should be able to implement and train the ANN with the help of TensorFlow.

The complete course material will be available online and no participation in fixed time slots is necessary. There will be multiple possibilities to work real-time together with tutors and lecturers for both questions on theory and coding. We believe this makes the course perfectly suited for students in not only Bachelor and Master programs in CogSci, but also for Students in Computational Cognition.