Vorlesung Deep Learning for Mathematicians im Sommersemester 2018 an der BUW

Vorlesung Deep Learning for Mathematicians im Sommersemester 2018 an der BUW

Deep Learning entwickelte sich aus der Neuroinformatik und Forschung zur künstlichen Intelligenz. Häufig wird die KI dabei als ‚Black Box‘ dargestellt, bei der man nicht verstehen kann, warum sie in der Lage ist bestimmte Probleme zu lösen. Mit unserer Vorlesung an der Bergischen Universität möchten wir die Teile der KI-Forschung identifizieren, die auf gesicherten mathematischen Grundlagen stehen – z.B. die Fähigkeit von großen Neuronalen Netzen, beliebige Funktionen zu approximieren, sowie das genaue Funktionieren von ‚Lernalgorithmen‘, das ‚No Free Lunch‘-Theorem oder den Zusammenhang zwischen Symmetrie und Convolutional Neural Networks.  Zur Vorlesung gibt es praktische Übungen mit aktuellen Tools für Deep Learning (Keras/Tensorflow).

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