TU Wien:Neural Computation VO (Reiter)

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Daten[Bearbeiten]

ACHTUNG Die VO und LU wurden zu Machine Learning for Visual Computing zusammengelegt. Am Inhalt hat sich nichts verändert.

Benötigte Vorkenntnisse[Bearbeiten]

  • Mathematik 1/2
  • Einführung in die Mustererkennung ist SEHR von Vorteil

Zeitaufwand[Bearbeiten]

Anwesenheit in der Vorlesung erspart Lernaufwand fuer die Pruefung. Insgesamt ist 1-2 Wochen intensives Durcharbeiten der Folien sehr zu empfehlen.

Inhalt[Bearbeiten]

  • Überblick über gängige Neurale Netzmodelle (Architekturen und Lernverfahren)
  • Fehlerfunktionen und Optimierungsverfahren
  • Single-Layer Netzwerke (Lineare Diskriminationsfunktionen, Perzeptron)
  • Multilayerperceptron (Backpropagation)
  • Radial Basis Functions
  • Unsupervised Networks
  • Associative Memories
  • Support Vector Machines

Vortrag[Bearbeiten]

Eigentlich recht gut. Etwas redundant aber bei der Materie wohl notwendig. Vortragender sehr bemueht, Inhalte zu vermitteln. Probleme ergeben sich manchmal dadurch, dass in den Folien nicht immer eine eindeutige bzw. konsequente Form der Notation verwendet wird.

Unterlagen[Bearbeiten]

Folien sind als PDF erhältlich.

Pruefung[Bearbeiten]

Keine Unterlagen erlaubt. Dauer: 90 Minuten.

Dauer der Zeugnisausstellung[Bearbeiten]

SS 2010: Prüfung am 16.03.2010, am 11.05.2010 wurden die Noten bekanntgegeben (8 Wochen).

Verbesserungsvorschläge / Kritik[Bearbeiten]

noch offen