Herzlich willkommen auf den Webseiten zur Vorlesung “Deep Learning - Theorie und Praxis” im Wintersemester 2025/26!
Auf diesen Seiten finden Sie zusätzliche Materialien zur Vorlesung. Die Vorlesung ist eine Weiterentwicklung der vorherigen Vorlesung “Modellierung 2 - Statistical Data Modeling” (zuletzt im Sommersemester 2023 angeboten; in aktueller Form zuletzt im Wintersemester 2024/25). Entsprechend stellen wir die Materialien (Videos und Folien) aus der alten Vorlesung zur Verfügung, um überlappende Inhalte einfacher nacharbeiten zu können.
Die neue Vorlesung mit dem Titel „Deep Learning Theorie und Praxis“ findet allerdings rein in Präsenz statt, und die Inhalte werden abweichen.
Ziel der Vorlesung ist es, Methoden und Ansätze kennen zu lernen, mit denen man besser verstehen kann, warum (und weniger wie) Deep Learning funktioniert (daher der Titel mit Fokus auf Theorie und Praxis an zweiter Stelle). Wie tief wir in die Grundlagen einsteigen, werden wir in den ersten Veranstaltungen persönlich diskutieren.
Auf dieser Seite ist der aktuelle Stand der Vorlesung zusammengefasst. Hier wird auf alte und neue Materialien verwiesen. Die Übungsaufgaben werden auf Moodle bereitgestellt (Übungen beginnen in der zweiten Vorlesungswoche: Hier erscheint das erste Übungsblatt, welches in einem Treffen in der dritten Vorlesungswoche diskutiert wird).
Hier gibt es alte Videos und Folien aus Modellierung 2. Man kann dort einen groben Überblick über mögliche Themen bekommen; Teile des Materials werden auch dieses Semester verwendet, aber Reihenfolge und Inhalte werden sich ändern.
Wir wünschen Ihnen viel Spaß & Erfolg bei der Veranstaltung!