Aktuelle Themen Data Science und KI (CS5070-KP04)


Modulverantwortlicher: Ralf Möller

Dozent: PD Dr. Özgür Özcep

Course: Probabilistic and Differential Programming (CS5071-KP04)

Sprache: Englisch

Inhalt (vorläufig): 

  • 21.10.20    V0: Organization (pdf, pptx)
  • 28.10.20    V1: Introduction (pdf, pptx)
  • 04.11.20    V2: Gradient descent  (pdf, pptx)
  • 11.11.20     V3: Deep networks and Deep learning I (pdf, pptx)
  • 18.11.20     V4: Deep networks and Deep learning II (pdf, pptx)
  • 25.11.20    V5: Embeddings (NEW!) (pdf, pptx)
  • 02.12.20   V6: Deep networks and Deep learning III (pdf, pptx)
  • 09.12.20   V7: Autograd  (pdf, pptx)
  • 16.12.20   V8 Probabilistic Programming I (pdf, pptx)
  • 06.01.21   V9: Probabilisitic Programming II (pdf, pptx)   
  • 13.01.21    V10:  Probabilistic  Circuits I (Intro, Grammar, Structural Constraints)   (pdf, pptx)         
  • 20.01.21    V11: Probabilistic  Circuits II  (Learning)     
  • 27.01.21    V12: Probabilistic  Circuits III  (Representation and Theory)     
  • 03.02.21    V13: Round Up  

Zielgruppen:

  • Master Medieninformatik 2020 (Wahlpflicht), Informatik, 3. Fachsemester
  • Master Informatik 2019 (Pflicht), Kanonische Vertiefung Data Science und KI, Beliebiges Fachsemester
  • Master Informatik 2019 (Wahlpflicht), Wahlpflicht, Beliebiges Fachsemester

Umfang:
2 SWS Vorlesung + 1 SWS Seminar

Vorlesung:

  • Mittwochs, 16:00 - 17:30 Uhr,  Achtung: online in Moodle/BigBlueButton
  • Start: 21. Oktober 2020

Seminar:

  • Modus: Block-Seminar online bzw. vor Ort
  • Vorbesprechung (online): 28.10.2020, 17:45-18:30 Uhr
  • Vortragsblock (Seminarraum Informatik 2/3, Cook/Karp): 17.02.2021,  10:00-18:00 Uhr
  • P2P2-Termine Vortragender/Dozent zur Vorbereitung des Vortrags
    • 20.01.2021, 27.01.2021, 03.02.2021, 10.02.2021 jeweils 17:45-18:30 Uhr (genaue Slots werden individuell vereinbart)

Weitere Informationen zur Veranstaltung sowie Unterlagen (Folien, Aufzeichnungen etc.) zur Vorlesung/zum Seminar erhalten Sie im Moodle der Universität zu Lübeck. Die Anmeldung erfolgt in Moodle.