Detaljer för kursplan för kurs FRT170F giltig från och med Autumn 2016 Utskriftsvänlig visning Kurskod:FRT170F Gäller från och med:Autumn 2016 Kursplanen är fastställd Allmänt Undervisningsspråk:English Ges:Vid tillräcklig efterfrågan Intresseanmälan:Anmäl intresse via e-post Kurshemsida:http://www.control.lth.se/Education/DoctorateProgram/deep-learning-study-circle.html Syfte The study circle introduces doctoral students to recent advances in deep learning. Focus is on using deep learning in practice. Innehåll The content is based on the doctoral students' choice and active participations. Possible subtopics include Autoencoders, Convolutionan Networks, Structured Probabilistic Models, Restricted Boltzmann Machines, Recurrent and Recursive Nets, Deep Reinforcement Learning, Tensorflow, Deep Learning using GPUs, Stacked Denoising Autoencoders, DL for Natural Language Processing, Deconvolutionan networks, Optimization of Deep Networks. Kunskap och förståelse För godkänd kurs skall doktoranden understand how deep networks can be constructed and trained. know typical components of a deep network such as RBMs, autoencoders, RNNs. understand how typical network and training parameters influence the performance of the networks and their training speed. Färdighet och förmåga För godkänd kurs skall doktoranden be able to construct and train a deep neural network using an existing software platform, such as Tensorflow, Theano or similar. be able to understand how to map a practical problem to a deep network architecture. read and understand research articles in the field of deep learning. be able to choose efficient network training methods. Värderingsförmåga och förhållningssätt För godkänd kurs skall doktoranden Undervisningsformer Föreläsningar Laborationer Examinationsformer Inlämningsuppgifter Seminarieföredrag av deltagarna Kommentarer:For a passing grade the doctoral student should give a lecture on a deep learning topic and construct a suitable hand-in assignment for the other course participants. The student should also solve at least half of the exercises presented in the course and upload solutions and code to a common code repository. Betygsskala:Underkänd, godkänd Förkunskapskrav Förutsatta förkunskaper The participants are assumed to have taken a course in basic machine learning or have corresponding knowledge. Urvalskriterier Litteratur Litteratur:Goodfellow, B. & Courville: Deep Learning (manuscript). Kommentarer:Book manuscript: https://github.com/HFTrader/DeepLearningBook/blob/master/DeepLearningBook.pdf Övrig information Kurskod Kurskod:FRT170F Administrativ information Datum för fastställande: -06-01 Beslutad av:Professor Thomas Johansson Alla publicerade kurstillfällen för kursplanen Inga matchande kurstillfällen hittades. 0 kurstillfällen. Utskriftsvänlig visning