Prof. Dr.-Ing. Roland Harig

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Prof. Dr.-Ing. Roland Harig
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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Previous activity

until 03/2015
Head of Research Area Optical Measurement Technology (Infrared Measurment Technology) at the Institute of Measurement Technology / TUHH

Publications

TUHH Open Research (TORE)

2012

2011

2008

Courses

Stud.IP
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Advanced Machine Learning (VL)
Subtitle:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Fortgeschrittenes maschinelles Lernen, Mathematik neuronaler Netzwerke
Semester:
WiSe 23/24
Course type:
Lecture
Course number:
lv2322_w23
Lecturer:
Dr. Jens Zemke
Description:
  1. Grundlagen: Analogie, Aufbau neuronaler Netze, universelle Approximationseigenschaft, NP-Vollständigkeit
  2. Feedforward-Netze: Backpropagation, Varianten des stochastischen Gradientenverfahrens
  3. Deep Learning: Probleme und Lösungsstrategien
  4. Deep Belief Networks: Energie-basierte Modelle, Contrastive Divergence
  5. Faltungsnetze: Idee, Aufbau, FFT und Algorithmen von Winograd, Implementationsdetails
  6. Rekurrente Netze: Idee, dynamische Systeme, Training, LSTM
  7. Residuale Netze: Idee, Verbindung zu neuronalen ODEs
  8. Standardbibliotheken: Tensorflow, Keras, PyTorch
  9. Neue Trends
Performance accreditation:
650 - Mathematik neuronaler Netzwerke<ul><li>650 - Mathematik neuronaler Netzwerke: mündlich</li></ul><br>m1552-2022 - Fortgeschrittenes maschinelles Lernen<ul><li>p1480-2022 - Fortgeschrittenes maschinelles Lernen: mündlich</li></ul>
ECTS credit points:
3
Stud.IP informationen about this course:
Home institute: Institut für Mathematik (E-10)
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