Vorlesungsverzeichnis 

Vorlesung im Detail

Applied Numerical Computing and Deep Learning in Python

Nummer
011062, WS2627
Dozentinnen und Dozenten
Veranstaltungstyp (SWS)
Vorlesung (2+2)
Ort und Zeit
  • M/511 Mi 14:00 2h
Modul-Zugehörigkeit (ohne Gewähr)
  • DPL:A:-:-
  • DPL:B:-:2
  • MABA:-:4:MAT-443
  • TMABA:-:4:MAT-443
  • WIMABA:-:4:MAT-443
  • MAMA:-:4:MAT-443
  • TMAMA:-:4:MAT-443
  • WIMAMA:-:4:MAT-443
Sprechstunde zur Veranstaltung
nach Vereinbarung
Anmeldung?
ohne Angabe
Erforderliche Voraussetzungen
Students are expected to have a solid understanding in Numerical methods
Inhalt
The course introduces students to programming in Python, numerical methods, and basic concepts of artificial intelligence. Students learn to implement algorithms such as solving linear systems, interpolation, and matrix decompositions in Python. In the final part, these skills are applied to simple deep learning models and practical tasks such as image recognition.
Bemerkungen
Link zum Modulhandbuch Mathematik
Empfohlene Literatur
  • - Numerical Python: Scientific Computing and Data Science Applications with NumPy, SciPy and Matplotlib (Second Edition)” by Robert Johansson, Apress, 2018.
  • Available online: https://jrjohansson.github.io/numericalpython.html
  • - Deep Learning by Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, 2016. Available online: https://www.deeplearningbook.org
  • - Algorithmic Mathematics in Machine Learning by Bastian Bohn, Jochen Garcke and Michael Griebel, 2024

Übung zur Veranstaltung

Nummer der Übung
011063
Dozentinnen und Dozenten
Übungsgruppen
  • n. V.

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