Neuronale Netze
Allgemeine Informationen
Auf dieser Seite finden Sie verschiedene Informationen zu der Vorlesung "Neuronale Netze", die im Sommersemester 2019 von Prof. Dr.-Ing. Sebastian Stober an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg gehalten wird. Diese Seite wird im Laufe des Semesters aktualisiert.
Die schriftliche Prüfung findet am 31.07.2019 um 13:00 im Hörsaal 5 statt.
Termine und Räume
| Wochentag | Zeit | Raum | Beginn | Dozent | Sprache | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Vorlesung | Donnerstag | 11.15-12.45 | G29-307 | 04.04. | Prof. Dr.-Ing. Sebastian Stober | deutsch |
| PNK-Übung | Donnerstag | 13.15-14.45 | G29-335 | 04.04. | Michelle Bieber | deutsch |
| Übung | Dienstag | 11.15-12.45 | G22A-216 | 09.04. | Michelle Bieber | deutsch |
| Übung | Dienstag | 13.15-14.45 | G29-E037 | 09.04. | Christian Wustrau | deutsch |
| Übung | Mittwoch | 13.15-14.45 | G29-K058 | 10.04. | Jan-Ole Perschewski | deutsch |
Die Anmeldung zu den Übungen erfolgt via LSF.
Die Klausureinsicht findet am Donnerstag den 14.11. von 10-12 Uhr in Raum G29-018 statt.
Dozenten
Wenn Sie Fragen zur Vorlesung oder zu den Übungen haben, wenden Sie sich bitte (wenn möglich, per E-mail) an:
- Prof. Dr.-Ing. Sebastian Stober, stober@ovgu.de
- Michelle Bieber, michelle.bieber@st.ovgu.de
- Jan-Ole Perschewski, jan-ole.perschewski@st.ovgu.de
- Christian Wustrau, christian.wustrau@st.ovgu.de
Schein- und Prüfungskriterien
Ein neues Aufgabenblatt mit schriftlichen Aufgaben und Programmieraufgaben wird jede Woche auf dieser Internetseite veröffentlicht. Die schriftlichen Aufgaben müssen am Beginn einer jeden Übung votiert werden. Durch das Votieren erklärt man, dass man gewillt und in der Lage ist, die Aufgabe und einen Lösungsvorschlag zu erklären und zu präsentieren. (Der vorgeschlagene Ansatz muss nicht vollständig richtig sein. Es muss allerdings klar werden, dass man sich gewissenhaft mit der Aufgabe auseinandergesetzt hat.)
Studierende, die den Kurs mit einer Prüfung oder einem benoteten Schein beenden wollen, müssen
- regelmäßig und gut in den Übungen mitarbeiten,
- mindestens 50% der schriftlichen Aufgaben pro Übungsblatt votieren,
- mindestens 66% der schriftlichen Aufgaben insgesamt votieren,
- mindestens einmal eine Lösung zu einer schriftlichen Aufgabe während der Übung präsentieren,
- schließlich eine schriftliche Prüfung nach dem Kurs bestehen.
Das Bestehen der schriftlichen Prüfung ermöglicht ebenfalls den Erhalt eines unbenoteten Scheines falls ein solcher von einer/einem Studierenden anstatt der Prüfung erwünscht wird.
Studierende der Philosophie-Neurowissenschaften-Kognition, die den Kurs mit einer Prüfung oder einem benoteten Schein beenden wollen, müssen zusätzlich zum oben erwähntem Pensum aktiv an der für PNK-Studenten zusätzlichen Übung teilnehmen.
Vorlesungsfolien
- Vorlesungsteil 00 - Organisatorisches
- Vorlesungsteil 01 - Schwellenwertelemente
- Vorlesungsteil 02 - Allgemeine Künstliche Neuronale Netze
- Vorlesungsteil 03 - Mehrschichtige Perzeptren
- Vorlesungsteil 04 - Training & Regularisierung
- Vorlesungsteil 05 - CNNs
- Vorlesungsteil 06 - RNNs
- Vorlseungsteil 07 - Introspection
- Vorlesungsteil 08 - RBF-Netze
- Vorlesungsteil 09 - LVQ & SOMs
- Vorlesungsteil 10 - Hopfield-Netze
- Vorlesungsteil 11 - Generative Modelle
- Vorlesungsteil 12 - Zusammenfassung
Übungsblätter
- Blatt 01
- Blatt 02
- Blatt 03
- Blatt 04
- Blatt 05
- Blatt 06
- Blatt 07
- Blatt 08
- Blatt 09
- Blatt 10
- Blatt 11
- Blatt 12
Zusätzliches Material
References
- Computational Intelligence - A Methodological Introduction (Deutsch)
Kruse, R.; Borgelt, C.; Klawonn, F.; Moewes, C.; Steinbrecher, M.; Held, P.
Springer-Verlag London 2013, 2016
(Buch bei Springer, Buch bei amazon.de)
- Computational Intelligence - A Methodological Introduction (Englisch)
Kruse, R., Borgelt, C., Braune, C., Mostaghim, S., Steinbrecher, M.
Springer-Verlag London 2013, 2016 -
Deep Learning
Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville
MIT Press, 2016
http://www.deeplearningbook.org