700.197 (21S) Tutorium in Machine Learning and Tensorflow Basics
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.
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 BenotungsschemaPosition 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
-
10a.1 Grundlagen und Methoden der Simulationstechnik (
0.0h VC / 3.0 ECTS)
-
Fach: Informationstechnische Vertiefung
(Wahlfach)
- 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)
-
Wahl aus dem LV-Katalog (Anhang 4) (
0.0h VK, VO, KU / 14.0 ECTS)
-
Fach: Information and Communications Engineering: Supplements (NC, ASR)
(Wahlfach)
- 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)
-
Wahl aus dem LV-Katalog (Anhang 4) (
0.0h VK, VO, KU / 14.0 ECTS)
-
Fach: Information and Communications Engineering: Supplements (NC, ASR)
(Wahlfach)
- 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)
-
Wahl aus dem LV-Katalog (siehe Anhang 3) (
0.0h VK, VO / 30.0 ECTS)
-
Fach: Autonomous Systems and Robotics: Advanced (ASR)
(Wahlfach)
- 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)
-
Free Electives (
0.0h XX / 6.0 ECTS)
-
Fach: Free Electives
(Freifach)
Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung
Diese Lehrveranstaltung ist keiner Kette zugeordnet