700.390 (22S) Deep Learning and Spiking Neural Networks for Advanced Data Mining

Sommersemester 2022

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
07.05.2022 09:00 - 18:00 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.
Lehrende/r
LV-Titel englisch Deep Learning and Spiking Neural Networks for Advanced Data Mining
LV-Art Vorlesung-Kurs (prüfungsimmanente LV )
LV-Modell Onlinelehrveranstaltung
Semesterstunde/n 2.0
ECTS-Anrechnungspunkte 4.0
Anmeldungen 13 (20 max.)
Organisationseinheit
Unterrichtssprache Englisch
LV-Beginn 07.05.2022
eLearning zum Moodle-Kurs

Zeit und Ort

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LV-Beschreibung

Intendierte Lernergebnisse

Neural networks, deep learning (DL)  and computational neuroscience have different applications in text categorization, e.g., spam filtering, fraud detection, optical character recognition, machine vision, e.g., face detection, licenses plate recognition, advanced driver assistance systems, natural-language processing, e.g., spoken language understanding, market segmentation, e.g., predict if a customer will get a credit, and  bioinformatics, e.g.,  classify proteins or lipidomes according to their function.

The lecture will cover the practical topics regarding (a) Neural networks and deep learning models, (b) guide to transfer the acquired knowledge to solve classification problems for industry and research, (c) the basics of computational neuroscience and (d) show some use-cases and interesting applications from the state-of-the-art.

Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools

Lectures

classroom exercises, quiz and activities.

Evaluation

Project 50% + Quiz (20%) + Assignments (20%) + Class activity (10%)

Inhalt/e

  • Data preprocessing / data augmentation
  • Unsupervised Learning and Clustering
  • Deep Learning (multilayer perceptron, convolutional models, recurrent models)
  • Time series forecast (long-short-term-memory and gated recurrent units)
  • Spiking neural networks
  • Deep learning libraries (torch, theano, keras, tensorflow...etc.)
  • Evaluation Metrics

Erwartete Vorkenntnisse

Desirable prerequisites:

  1. Calculus
  2. Linear algebra
  3. Coding skills in python

Literatur

Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016.

  • ISBN-13: 978-0262035613 
  • ISBN-10: 0262035618

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

  • 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)
        • 700.390 Deep Learning and Spiking Neural Networks for Advanced Data Mining (2.0h VC / 4.0 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)
        • 700.390 Deep Learning and Spiking Neural Networks for Advanced Data Mining (2.0h VC / 4.0 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)
        • 700.390 Deep Learning and Spiking Neural Networks for Advanced Data Mining (2.0h VC / 4.0 ECTS)

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Diese Lehrveranstaltung ist keiner Kette zugeordnet