Ort und Zeit
Vorlesung: Di, Do, 12-14 Uhr, HS II, Albertstr. 23b
Übung: 2-stündig, Termin wird noch festgelegt
Die Anforderungen an Studien- und Prüfungsleistungen werden in den aktuellen Ergänzungen der Modulhandbücher beschrieben, die ab Ende Oktober 2025 als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.
Lehre
Dozent:in: Giuseppe Genovese
Sprache: auf Englisch
Inhalt
The goal of the course is to provide a mathematical treatment of deep neural
networks and energy models, that are the building blocks of many modern machine learning
architectures. About neural networks we will study the basics of statistical learning theory, the
back-propagation algorithm and stochastic gradient descent, the benefits of depth. About energy models we will cover some
of the most used learning and sampling algorithms.
In the exercise classes, besides solving theoretical problems, there will be some Python programming sessions to implement the models introduced in the lectures.
Vorkenntnisse
Probability Theory I \
Basic knowledge of Markov chains is useful for some part of the course.
Verwendbarkeit
Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Angewandte Mathematik (MSc14)
Mathematik (MSc14)
Vertiefungsmodul (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Advanced Lecture in Stochastics (MScData24)
Elective in Data (MScData24)