Vorlesungsverzeichnis
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Lehrveranstaltungen
Künstliche Intelligenz - Theorie und Anwendung (Vorlesung)
Dozent/in: Ralph Welge
Termin:
wöchentlich | Dienstag | 16:15 - 17:45 | 03.04.2023 - 07.07.2023 | C 12.009 Seminarraum
Inhalt: 1. Einführung: 1.1 Supervised Learning: Erst einmal einfach - Decision Tree 1.2 Unsupervised Learning: Clustering 1.3 Autonomes Lernen: Reinforcement Learning 2. Handwerkszeug (Recap) 2.1 Python Grundlagen 2.2 Objektorientierte Entwicklung mit Python 3. Neuronale Netze: Konzepte und Methoden 3.1 Einfache Netze 3.2 Lernen im einfachen Netz 3.3 Mehrschichtige Netze 3.4 Lernen im mehrschichtigen Netz 3.5 Convolutional Neural Networks 3.6 Long Short-Term Memory Networks 3.7 Transformer 3.8 Frameworks: TensorFlow und PyTorch 4. Entwurf von Neuronalen Netzen 4.1 Planung 4.2 Training 4.3 Test/Validierung