[ 993MLPEDN2U19 ] UE (*)Deep Learning and Neural Nets II
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| Workload |
Ausbildungslevel |
Studienfachbereich |
VerantwortlicheR |
Semesterstunden |
Anbietende Uni |
| 1,5 ECTS |
M1 - Master 1. Jahr |
Artificial Intelligence |
Günter Klambauer |
1 SSt |
Johannes Kepler Universität Linz |
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| Detailinformationen |
| Quellcurriculum |
Masterstudium Artificial Intelligence 2019W |
| Ziele |
(*)This course will show practical applications and implementations of the contents of the “Deep Learning and Neural Nets II (3 VL)” class. Programming assignments will be done in Python using the PyTorch framework.
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| Lehrinhalte |
(*)Students will exercise the theory presented in the accompanying lecture and solve programming assignments.
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| Beurteilungskriterien |
(*)bi-weekly assignments, exam at the end of the semester
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| Lehrmethoden |
(*)Slide presentations, presentations on blackboard, discussion, and code example
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| Abhaltungssprache |
Englisch |
| Lehrinhalte wechselnd? |
Nein |
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| Präsenzlehrveranstaltung |
| Teilungsziffer |
35 |
| Zuteilungsverfahren |
Direktzuteilung |
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