Friedrich-Schiller-Universität Jena

Name des Moduls	[65560] Einführung in tiefe Lernverfahren	Bezeichnung des Moduls	FMI-IN0156

Studiengang	[079] - Informatik	ECTS Punkte	3

Arbeitsaufwand für Selbststudium	60	Häufigkeit des Angebotes (Modulturnus)	jedes 2. Semester (ab Wintersemester)
Arbeitsaufwand in Präsenzstunden	30	Dauer des Moduls	1
Arbeitsaufwand Summe (Workload)	90

Modul-Verantwortliche/r	Joachim Denzler
Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten (Prüfungsform)	Klausur oder mündliche Prüfung; die Festlegung der Prüfungsform erfolgt zu Veranstaltungsbeginn
Empfohlene Literatur	http://www.deeplearningbook.org
Unterrichtssprache	Deutsch
Voraussetzung für die Zulassung zum Modul	keine
Empfohlene bzw. erwartete Vorkenntnisse	Empfohlen: Grundkenntnisse aus den Bereichen maschinelles Lernen und/oder Bildverarbeitung
Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)	- 079 M.Sc. Informatik (PO-V. 2016): Wahlpflichtmodul (INT) - 200 M.Sc. Computational and Data Science: Wahlpflichtmodul - 221 M.Sc. Bioinformatik: Wahlpflichtmodul (Informatik)
Zusammensetzung des Moduls / Lehrformen (V, Ü, S, Praktikum, …)	2 SWS Vorlesung
Inhalte	Allgemeiner Überblick uber maschinelles Lernen und tiefe Lernverfahren Beispielanwendungen Hinweise fur die Praxis Methodenvorstellung Diskussion verfügbarer Frameworks erste praktische Arbeiten mit tiefen Lernverfahren
Lern- und Qualifikationsziele	Die Teilnehmer erhalten einen Überblick über die Möglichkeiten und Grenzen tiefer Lernverfahren und kennen zentrale Methoden und lernen sie anzuwenden Die Teilnehmer erlangen Grundkenntnisse der zugrundeliegenden mathematischen Konzepte Die Teilnehmer lernen anhand praktischer Arbeit den Umgang mit verfügbaren Software-Frameworks
Voraussetzung für die Zulassung zur Modulprüfung	keine