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Deep Learning in der Robotik (IN2349)
Deep Learning in Robotics (IN2349)

Lehrveranstaltung 0000003810 im SS 2017

Basisdaten

LV-Art Vorlesung
Umfang 2 SWS
betreuende Organisation Informatik 6 - Lehrstuhl für Robotik, Künstliche Intelligenz und Echtzeitsysteme (Prof. Knoll)
Dozent(inn)en Berthold Bäuml
Leitung/Koordination: Darius Burschka
Termine

Zuordnung zu Modulen

weitere Informationen

Lehrveranstaltungen sind neben Prüfungen Bausteine von Modulen. Beachten Sie daher, dass Sie Informationen zu den Lehrinhalten und insbesondere zu Prüfungs- und Studienleistungen in der Regel nur auf Modulebene erhalten können (siehe Abschnitt "Zuordnung zu Modulen" oben).

ergänzende Hinweise Hinweis:The lecture is currently only approved for the master's course "Robotics, Cognition, Intelligence” and you might have to check with the student office, if this course will be recognized. Das Modul lehrt die mathematischen Grundlagen und die effiziente Implementierung von modernen Deep Learning Neuronale Netze Architekturen (inkl. one-shot learning) sowie deren Anwendung auf Problemstellungen mit realen Robotern (z.B. taktile Material-Klassifikation). Überblick: Shallow Neural Networks (Perceptrons, Backpropagation, Automatic Differentiation, Autoencoder Networks, Constrained Optimization) Deep Neural Networks (Hierarchical Feature Extraction; Stochastic Optimization, Regularization Methods, Convolutional Neural Networks) Software Frameworks (Google TensorFlow, Facebook Torch, Theano, Caffee, Microsoft CNTK) Applications (“Tactile Material Classification”, “Hand-Eye Coordination for Robotic Grasping”) Robustness (Validation Methods, Networks with Confidence Prediction) Recursive Neural Networks Transfer & One Shot Learning (Siamese Neural Networks, Neural Turing Machines) Excursion to Institute of Robotics and Mechatronics
Links TUMonline-Eintrag
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