Practical Deep Learning

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We will focus on programming; however, the necessary mathematical background will be covered in the math lab as needed. 

Course materials will be based on the book Dive into Deep Learning (https://d2l.ai/), and topics will include:

• Working with data
• Linear neural networks
• Multilayer perceptrons
• Deep learning computation
• Recurrent neural networks
• Attention mechanisms
• Optimization algorithms

Prerequisites: Python programming, basic knowledge of linear algebra, calculus and probability theory are highly desirable. However, we will try to make the course as self-contained as possible.

Equipment needed:
A laptop with a browser and Internet access for programming.

You need an account at University of Greifswald. The course will be in English.

Instructor: Alexandra Moringen
Dates: Summer Semester 2025, Thursday, 14.15-15.45 and Friday 14.15-15.45
Location: Sensorlab, 0.20, Universitätsrechenzentrum
Available seats: 12

Please register for this workshop via our online course registration.

Contact
Graduiertenakademie der Universität Greifswald
Domstraße 11, Eingang 4, Raum 3.24, 17489 Greifswald
Telefon +49 3834 420 1618
graduiertenakademieuni-greifswaldde

 

Organisator

  • Graduiertenakademie der Universität Greifswald

Veranstaltungsort

  • Universitätsrechenzentrum
    Felix-Hausdorff-Straße 18
    17489 Greifswald

Organisatorische Hinweise

Die Veranstaltungen der Graduiertenakademie wenden sich vorrangig an Wissenschaftler*innen der frühen Karrierephase. Sie sind für Angehörige der Universität Greifswald und der assoziierten Forschungseinrichtungen kostenfrei

Seien Sie bitte fair: Sollten Sie einmal kurzfristig verhindert sein, lassen Sie uns dies bitte rechtzeitig wissen, damit Personen auf der Warteliste nachrücken können. Wir erwarten grundsätzlich, dass Sie die Teilnahme über den gesamten Kurszeitraum ununterbrochen gewährleisten können. Nach erfolgreicher Teilnahme erhalten Sie eine digitale Teilnahmebestätigung (inkl. ECTS für Teilnehmende strukturierter Programme). 

Sofern keine ausreichende Betreuung für Ihre Kinder während der Teilnahme an unseren Kursen gewährleistet ist, können Sie sich an die Notfallbetreuung der Universität wenden.