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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Informatik

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Master of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

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Advanced Deep Learning - Exam
Advanced Deep Learning - Exam Aufgabe 1) Kontext : In Convolutional Neural Networks (CNNs) spielen Faltungsmathematik und verschiedene Techniken wie Stride und Padding eine wesentliche Rolle bei der Reduzierung der Dimensionsgröße und Mustererkennung. Ein grundlegendes Verständnis dieser Konzepte ist entscheidend für den Aufbau und das Training leistungsstarker neuronaler Netze. a) Angenommen, Du ...

Advanced Deep Learning - Exam

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Advanced Deep Learning - Cheatsheet
Advanced Deep Learning - Cheatsheet Grundlagen der Faltung und Faltungsmathematik Definition: Grundprinzipien der Faltung in neuronalen Netzen zur Mustererkennung und Reduzierung der Dimensionsgröße Details: Faltungsmathematik: Anwendung des Faltungsintegrals \(f*g(t) = \int_{-\infty}^{\infty} f(\tau) g(t-\tau) d\tau\) Diskrete Faltung: \( (f * g)[n] = \sum_{m=-\infty}^{\infty} f[m] g[n-m] \) Eige...

Advanced Deep Learning - Cheatsheet

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Was ist das Faltungsintegral in der Faltungsmathematik?

Was ist der Zweck von Faltungsoperation in Convolutional Neural Networks (CNNs)?

Welche Eigenschaften haben Faltungsoperationen?

Was sind LSTM und GRU in der Kontext von rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs)?

Was macht die Speicherzelle bei LSTM aus?

Welche Gleichung repräsentiert die Update-Regel für den Zellzustand \(c_t\) bei LSTM?

Was beschreibt das Minimax-Spiel im Zusammenhang mit GANs?

Welche Aufgaben haben der Generator (G) und der Diskriminator (D) in einem GAN?

Was ist das Minimax-Ziel eines GANs in Form einer mathematischen Funktion?

Welche Funktion verwendet Q-Learning zur Bestimmung der optimalen Aktionsauswahlpolitik?

Welche Technologie verwenden Deep Q-Networks (DQN) zur Approximation der Q-Funktion?

Welche zwei Methoden werden in DQN verwendet, um den Lernprozess zu stabilisieren?

Welche Erweiterung des Backpropagationsalgorithmus wird zur Anpassung von Gewichten in rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs) verwendet?

Was wird bei BPTT verwendet, um Fehlergradienten bei langen Sequenzen zu berechnen?

Wie lautet die Formel zur Berechnung der Gradienten in BPTT im Zeitschritt \( t \)?

Was ist Transfer Learning?

Was ist üblich in der Feinabstimmung (Fine-Tuning) eines vortrainierten Modells?

Wofür wird Feinabstimmung typischerweise verwendet?

Was versteht man unter Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit von Modellen?

Welche Techniken werden oft für die Erklärbarkeit von Modellen verwendet?

Warum sind Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit von Modellen wichtig?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Advanced Deep Learning an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
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Convolutional Neural Networks

Diese Vorlesung stellt die Konzepte und Algorithmen von Convolutional Neural Networks (CNNs) vor. Es wird detailliert erörtert, wie CNNs für Bildverarbeitung und -klassifizierung eingesetzt werden.

  • Grundlagen der Faltung und Faltungsmathematik
  • Struktur und Aufbau von CNNs
  • Pooling-Mechanismen
  • Anwendungen in der Bildverarbeitung
  • Transfer Learning und Feinabstimmung von CNNs
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02
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Recurrent Neural Networks

Die Vorlesung behandelt Recurrent Neural Networks (RNNs) und deren Anwendung zur Zeitreihenanalyse und Natural Language Processing (NLP). Besonderes Augenmerk wird auf Langzeitabhängigkeiten und Gedächtniseffekte gelegt.

  • Grundlagen von RNNs
  • LSTM und GRU Architekturen
  • Backpropagation Through Time (BPTT)
  • Anwendungen in NLP
  • Probleme und Lösungen der Gradientenabnahme
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03
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Generative Adversarial Networks

In dieser Einheit wird die Funktionsweise und Theorie hinter Generative Adversarial Networks (GANs) vorgestellt. Es wird untersucht, wie GANs zur Generierung neuer Daten verwendet werden können.

  • Grundlagen und Architektur von GANs
  • Minimax-Spiel und Trainingsverfahren
  • Common Issues: Mode Collapse und Vanishing Gradients
  • Anwendungen: Bildgenerierung, Deepfake, Datenaugmentation
  • Erweiterungen von GANs: CycleGAN, StyleGAN
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Reinforcement Learning

Die Vorlesung befasst sich mit Reinforcement Learning (RL) und seinen verschiedenen Algorithmen. Es wird erläutert, wie Agenten durch Interaktion mit ihrer Umgebung lernen und optimale Strategien entwickeln.

  • Grundlagen und Problemformulierung des RL
  • Belohnungsstrukturen und Wertfunktionen
  • Policy-Gradient-Methoden
  • Q-Learning und Deep Q-Networks
  • Anwendungen: Robotik, Spiele, autonome Systeme
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05
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Weitere Themen

Zusätzlich zu den genannten Hauptthemen behandelt die Vorlesung auch weiterführende Themen im Bereich des Deep Learning, um das Verständnis der Studierenden zu vertiefen.

  • Aktuelle Forschungstrends im Deep Learning
  • Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit von Modellen
  • Ethik und Verantwortlichkeit im Einsatz von KI
  • Skalierbarkeit und Effizienz von Deep Learning Modellen
  • Werkzeuge und Bibliotheken für Deep Learning: TensorFlow, PyTorch
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Advanced Deep Learning an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Die Vorlesung Advanced Deep Learning, angeboten von der Universität Erlangen-Nürnberg, bietet Dir eine vertiefende Auseinandersetzung mit dem spannenden und zukunftsträchtigen Gebiet des Deep Learning. Innerhalb dieses Kurses wirst Du wichtige Konzepte und Methoden kennenlernen, die für die Entwicklung und Verbesserung von künstlichen Intelligenzsystemen von zentraler Bedeutung sind. Der Kurs zielt darauf ab, Deine theoretischen und praktischen Fähigkeiten in der Anwendung von Deep Learning zu erweitern und Dich optimal auf anspruchsvolle Aufgaben in der Forschung und Industrie vorzubereiten.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung setzt sich aus insgesamt 3 Stunden pro Woche zusammen, unterteilt in 2 Stunden Vorlesung und 1 Stunde Übung.

Studienleistungen: Dein Wissen wird am Ende des Semesters durch eine schriftliche Prüfung getestet.

Angebotstermine: Der Kurs wird im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, Generative Adversarial Networks, Reinforcement Learning

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

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