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)
Aleksejs Zacepins
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/