Unter dem Begriff «Differentiable Programming» versteht man im maschinellen Lernen das Erstellen und Ausführen von Programmen, mit denen neben einer Zielfunktion einer mathematischen Optimierungsaufgabe auch deren Gradient berechnet wird. In letzter Zeit wird dieser Begriff gerade im Bereich des Deep Learning als eine besonders Erfolg versprechende Zukunftstechnologie hervorgehoben. Dabei wird allerdings meist nicht hinreichend genug beachtet, dass solche Techniken in anderen Wissenschaftstbereichen bereits seit mehreren Jahrzehnten erfolgreich eingesetzt werden. Tatsächlich sind diese Techniken, die unter dem Begriff «Automatic Differentiation» zusammengefasst werden, nicht nur allgemeiner konzipiert, sondern werden auch in weitaus komplexeren Problemstellungen als im Deep Learning angewendet. In diesem Seminar werden ausgewählte Teilgebiete dieser Techniken vertiefend behandelt. Es werden sowohl theoretische als auch praktische Themen angeboten, die diskrete (kombinatorische) und kontinuierliche (analytische) Problemstellungen betreffen. Bei der Auswahl der Themen werden individuelle Interessen von Studierenden (soweit möglich) berücksichtigt. Kenntnisse der Vorlesung «Automatisches Differenzieren» aus dem vorherigen Semester sind hilfreich, aber nicht notwendig.
Details: https://www.ac.uni-jena.de/teaching/seminar/MSc-Seminar-SS22-Diff-Prog
am 11.2.22 um 10:30 Uhr, Vorbesprechung via: https://bbb.mirz.uni-jena.de/b/han-jxt-scz-w3m
ab 11.4.22 um 11 Uhr, regelmäßige Veranstaltungen via: https://bbb.mirz.uni-jena.de/b/han-jxt-scz-w3m
(Falls die Situation es zulässt, wird auf Präsenz umgestellt.) |
