700.197 (21S) Tutorium in Machine Learning and Tensorflow Basics

Sommersemester 2021

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
02.03.2021 17:00 - 19:00 Online Off Campus
... keine weiteren Termine bekannt

Überblick

Bedingt durch die COVID-19-Pandemie können kurzfristige Änderungen bei Lehrveranstaltungen und Prüfungen (z.B. Absage von Präsenz-Lehreveranstaltungen und Umstellung auf Online-Prüfungen) erforderlich sein.

Weitere Informationen zum Lehrbetrieb vor Ort finden Sie unter: https://www.aau.at/corona.
Tutor/in/Innen
LV-Titel englisch Tutorium in Machine Learning and Tensorflow Basics
LV-Art Tutorium
LV-Modell Onlinelehrveranstaltung
Semesterstunde/n 2.0
ECTS-Anrechnungspunkte 0.0
Anmeldungen 16
Organisationseinheit
Unterrichtssprache Englisch
LV-Beginn 02.03.2021
eLearning zum Moodle-Kurs

Zeit und Ort

Beachten Sie bitte, dass sich aufgrund von COVID-19-Maßnahmen die derzeit angezeigten Termine noch ändern können.
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LV-Beschreibung

Intendierte Lernergebnisse

Get to know and use Github, Pyhton and Machine Learning and Tensorflow Basics.

Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools

In the BBB room with theory and programming examples.

Inhalt/e

  • Basics of the PYTHON language
  • Overview of the main librairies: Tensorflow, Keras, Pytorch, ...
  • Overview of main frameworks & models: Alexnet, VGG, ...
  • Introduction to GitHub
  • Input / Output management or accesses in Python
  • Short introduction to GAN (Generative Adversarial networks)
  • A few programming examples + small homework exercises

Erwartete Vorkenntnisse

No previous experience required

Prüfungsinformationen

Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.

Beurteilungsschema

Note Benotungsschema

Position im Curriculum

  • Bachelorstudium Informationstechnik (SKZ: 289, Version: 17W.1)
    • Fach: Informationstechnische Vertiefung (Wahlfach)
      • 10a.1 Grundlagen und Methoden der Simulationstechnik ( 0.0h VC / 3.0 ECTS)
        • 700.197 Tutorium in Machine Learning and Tensorflow Basics (2.0h TU / 0.0 ECTS)
          Absolvierung im 4. Semester empfohlen
  • Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE) (SKZ: 488, Version: 15W.1)
    • Fach: Information and Communications Engineering: Supplements (NC, ASR) (Wahlfach)
      • Wahl aus dem LV-Katalog (Anhang 4) ( 0.0h VK, VO, KU / 14.0 ECTS)
        • 700.197 Tutorium in Machine Learning and Tensorflow Basics (2.0h TU / 0.0 ECTS)
  • Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE) (SKZ: 488, Version: 15W.1)
    • Fach: Information and Communications Engineering: Supplements (NC, ASR) (Wahlfach)
      • Wahl aus dem LV-Katalog (Anhang 4) ( 0.0h VK, VO, KU / 14.0 ECTS)
        • 700.197 Tutorium in Machine Learning and Tensorflow Basics (2.0h TU / 0.0 ECTS)
  • Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE) (SKZ: 488, Version: 15W.1)
    • Fach: Autonomous Systems and Robotics: Advanced (ASR) (Wahlfach)
      • Wahl aus dem LV-Katalog (siehe Anhang 3) ( 0.0h VK, VO / 30.0 ECTS)
        • 700.197 Tutorium in Machine Learning and Tensorflow Basics (2.0h TU / 0.0 ECTS)
  • Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE) (SKZ: 488, Version: 15W.1)
    • Fach: Free Electives (Freifach)
      • Free Electives ( 0.0h XX / 6.0 ECTS)
        • 700.197 Tutorium in Machine Learning and Tensorflow Basics (2.0h TU / 0.0 ECTS)

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Diese Lehrveranstaltung ist keiner Kette zugeordnet