Podcast gratuito
Deep Learning 2019 (QHD 1920 - Video & Folien)
Podcast de Prof. Dr. Andreas Maier
Deep Learning (DL) has attracted much interest in a wide range of applications such as image recognition, speech recognition and artificial intelligence, both from academia and industry. This lecture introduces the core elements of neural networks and deep learning, it comprises:
(multilayer) perceptron, backpropagation, fully connected neural networks
loss functions and optimization strategies
convolutional neural networks (CNNs)
activation functions
regularization strategies
common practices for training and evaluating neural networks
visualization of networks and results
common architectures, such as LeNet, Alexnet, VGG, GoogleNet
recurrent neural networks (RNN, TBPTT, LSTM, GRU)
deep reinforcement learning
unsupervised learning (autoencoder, RBM, DBM, VAE)
generative adversarial networks (GANs)
weakly supervised learning
applications of deep learning (segmentation, object detection, speech recognition, ...)
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Todos los episodios
12 episodios12 - Deep Learning 2019
24 jul 2019 - 1 h 2 min
11 - Deep Learning 2019
The slides of the first six minutes unfortunately could not be recorded.
Die Folien der ersten sechs Minuten konnten leider nicht aufgezeichnet werden.
17 jul 2019 - 1 h 26 min
10 - Deep Learning 2019
10 jul 2019 - 1 h 31 min
9 - Deep Learning 2019
03 jul 2019 - 1 h 11 min
8 - Deep Learning 2019
Deep Learning (DL) has attracted much interest in a wide range of applications such as image recognition, speech recognition and artificial intelligence, both from academia and industry. This lecture introduces the core elements of neural networks and deep learning, it comprises:
(multilayer) perceptron, backpropagation, fully connected neural networks
loss functions and optimization strategies
convolutional neural networks (CNNs)
activation functions
regularization strategies
common practices for training and evaluating neural networks
visualization of networks and results
common architectures, such as LeNet, Alexnet, VGG, GoogleNet
recurrent neural networks (RNN, TBPTT, LSTM, GRU)
deep reinforcement learning
unsupervised learning (autoencoder, RBM, DBM, VAE)
generative adversarial networks (GANs)
weakly supervised learning
applications of deep learning (segmentation, object detection, speech recognition, ...)
durch technische Probleme fehlen die ersten Minuten der Vorlesung. Wir bitten das zu entschuldigen.
26 jun 2019 - 1 h 24 min
Soy muy de podcasts. Mientras hago la cama, mientras recojo la casa, mientras trabajo… Y en Podimo encuentro podcast que me encantan. De emprendimiento, de salid, de humor… De lo que quiera! Estoy encantada 👍
MI TOC es feliz, que maravilla. Ordenador, limpio, sugerencias de categorías nuevas a explorar!!!
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