Artwork

İçerik FAU and Prof. Dr. Andreas Maier tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan FAU and Prof. Dr. Andreas Maier veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.
Player FM - Podcast Uygulaması
Player FM uygulamasıyla çevrimdışı Player FM !

Deep Learning 2018 (QHD 1920 - Video & Folien)

Paylaş
 

Arşivlenmiş dizi ("Etkin olmayan yayın" status)

When? This feed was archived on June 19, 2022 01:28 (2y ago). Last successful fetch was on August 21, 2020 07:08 (3+ y ago)

Why? Etkin olmayan yayın status. Sunucularımız bir süredir geçerli bir podcast beslemesi alamadı

What now? You might be able to find a more up-to-date version using the search function. This series will no longer be checked for updates. If you believe this to be in error, please check if the publisher's feed link below is valid and contact support to request the feed be restored or if you have any other concerns about this.

Manage series 2432490
İçerik FAU and Prof. Dr. Andreas Maier tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan FAU and Prof. Dr. Andreas Maier veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.
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, ...)
  continue reading

13 bölüm

Artwork

Deep Learning 2018 (QHD 1920 - Video & Folien)

17 subscribers

updated

iconPaylaş
 

Arşivlenmiş dizi ("Etkin olmayan yayın" status)

When? This feed was archived on June 19, 2022 01:28 (2y ago). Last successful fetch was on August 21, 2020 07:08 (3+ y ago)

Why? Etkin olmayan yayın status. Sunucularımız bir süredir geçerli bir podcast beslemesi alamadı

What now? You might be able to find a more up-to-date version using the search function. This series will no longer be checked for updates. If you believe this to be in error, please check if the publisher's feed link below is valid and contact support to request the feed be restored or if you have any other concerns about this.

Manage series 2432490
İçerik FAU and Prof. Dr. Andreas Maier tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan FAU and Prof. Dr. Andreas Maier veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.
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, ...)
  continue reading

13 bölüm

Tüm bölümler

×
 
Loading …

Player FM'e Hoş Geldiniz!

Player FM şu anda sizin için internetteki yüksek kalitedeki podcast'leri arıyor. En iyi podcast uygulaması ve Android, iPhone ve internet üzerinde çalışıyor. Aboneliklerinizi cihazlar arasında eş zamanlamak için üye olun.

 

Hızlı referans rehberi