Kurs-Code DatZ4012

Kreditpunkte 3

Stundenzahl insgesamt (im Auditorium)81

Vorlesungen (Stundenzahl)8

Stundenzahl fŅr Seminare und praktische Arbeitsaufträge24

Selbststandige Arbeit des Studenten (Stunden)49

Bestätigt am (Datum)06.09.2022

Kurs ausgearbeitet von (Lehrkraft)

author

Aleksejs Zacepins

author

Vitālijs Komašilovs

Vorkenntnisse

DatZ1010,

DatZ3019,

Mate1038,

Zur einfŅhrenden LektŅre empfohlen

1. Haykin S. S. et al. Neural networks and learning machines. Vol. 3. Upper Saddle River: Pearson, 2009.
2. Graupe D. Deep learning neural networks: design and case studies. World Scientific Publishing Company. New Jersey: World Scientific, 2016. 263 p.

Weiterfuhrende Literatur

1. Alpaydin E. Machine learning: the new AI. Cambridge, MA: MIT Press, 2016.

Zur LektŅre vorgeschlagene Zeitschriften

1. Colaboratory. Pieejams: https://colab.research.google.com
2. The Jupyter Notebook. Pieejams: http://jupyter.org/
3. TensorFlow. Pieejams: https://www.tensorflow.org/