Bachelor-/Masterseminar:
Optimierung und Deep Learning
WS 2018/19
Dozent: |
JProf. Dr. Manuel Friedrich Prof. Dr. Benedikt Wirth |
Informationen zum Seminar
Zeit, Ort: |
voraussichtlich Do., 12:00-14:00 Beginn: tba |
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Inhalt: | Seit einem halben Jahrzehnt boomt die Erforschung und Nutzung von Techniken maschinellen Lernens. Im Prinzip ist die Grundtechnik schon über ein halbes Jahrhundert alt; durch effizientere Hardware und die Verfügbarkeit von enorm großen Trainingsdatensätzen erreichen jedoch insbesondere deep networks (spezielle neuronale Netze) in verschiedenen Signalerkennungsaufgaben erst seit ein paar Jahren herausragende Resultate. Das Thema ist sehr breit und reicht von Anwendungen für Computer Vision-Aufgaben über die Entwicklung stochastischer Optimierungsverfahren, über Approximationstheorie und über die statistische Fehleranalyse bis hin zur Lösung hochdimensionaler partieller Differentialgleichungen mittels deep learning. Je nach Interesse und Vorwissen werden wir Buchkapitel und Forschungsartikel aus diesem breiten Spektrum behandeln. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Voraussetzungen: | Analysis I-III, Vorkenntnisse in partiellen Differentialgleichungen und/oder Stochastik sind hilfreich. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Vorbesprechung: | Mi., 11.07.2018, 14:15-14:45, Raum 120.029/030 (Besprechungsraum Angewandte Mathematik) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Leistungsnachweis: | 60- bis 75-minütiger Seminarvortrag und didaktisch aufbereitete Ausarbeitung (ca. 10-seitiges Handout, dieses soll eine Woche vor dem Vortrag vorgelegt werden, um zusätzliche Hilfestellungen geben zu können) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Vortrags-Themen: |
Wir werden im Seminar Kapitel aus Büchern und Forschungsartikel zu den Themen behandeln.
Als einfache Referenz zum Nachschlagen von Ideen kann folgendes Buch dienen: Goodfellow, Bengio, Courville: Deep Learning Fast alle Themen sind für zwei Personen zur Bearbeitung vorgesehen. Sie können die Artikel zu einem Thema getrennt oder auch als Team bearbeiten und das Thema gemeinsam vorstellen. Im Folgenden eine vorläfige Liste an Seminarthemen:
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Vortragsübersicht: |
Dienstag, 27.11.
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