Dieses Modul Aktuelle Themen Data Science und KI wird mit den folgenden beiden Lehrveranstaltungen angeboten, die auch im Weiterbildungsstudiengang Advanced Study Program in AI gelehrt werden und dort im Modul CS5073-KP12: Network Architectures and Deep Learning sowie im Modul CS5074-KP08: Automated Planning and Reinforcement Learning aufgeführt werden.

CS5072: Automated Planning and Acting im Sommersemester

Vorlesung

• Ort: Seminarraum Informatik 4 (Minsky), Gebäude 64, EG

• Zeit: Mittwochs, 16:00-17.30 Uhr

• Modus:
• Die Veranstaltung findet in Präsenz im Seminarraum Informatik 4 (Minsky), Gebäude 64, EG, als "seminaristic inverted classroom" statt. 
• Es wird eine Kurzzusammenfassung der Folien geben und weiterführende Beispiele gezeigt
• (Quiz-)Fragen zum Thema werden durch die Studierenden beantwortet und mit dem Dozenten diskutiert (seminaristischer Anteil) 
• Vorlesungsfolien und Videoaufzeichnungen werden vor dem offiziellen Vorlesungsslot zur Verfügung gestellt. Ein vorbereitendes Aneignen dieser Materialien ist Voraussetzung für eine erfolgreiche Präsenzsitzung
• Im ersten Vorlesungsslot am 19.10.2022 wird Organisatorisches besprochen.

Termine und Slides

Im Folgenden finden sie die Termine, zu den die verlinkten Vorlesungsfolien/Videos durchgearbeitet werden sollten. Das verlinkte Material ist zum größten Teil vom vorigen Semster, kann aber erneuert worden sein. Spätestens zur mündlichen Prüfung sollten Sie sich die Materialien erneut heruntergeladen haben. 

• 19.10.   V0: Organization (pdf, pptx) 
• 26.10.   V1: Introduction (pdf, pptx)
• 2.11.     V2: Gradient descent (pdf, pptx)
• 9.11.     V3: Deep networks and Deep learning I: basic concepts (pdf, pptx)
• 16.11.   V4: Deep networks and Deep learning II: RNNs, Reservoir (pdf, pptx)
• 23.11.   V5: Embeddings: word2vec, knowledge graph embeddings, logic of cones (pdf, pptx)
• 30.11.   V6: Deep networks and Deep learning III: autoencoders (AEs), variational autoencoders (VAEs), generative adversarial networks (GANs) (pdf, pptx)
• 07.12.   V7: Automatic Differentiation of Programs (pdf, pptx)
• 14.12.   V8 Probabilistic Programming I (pdf, pptx)
• 21.12.   V9: Probabilistic Programming II (pdf, pptx)
• 11.01.   V11: Probabilistic  Circuits I (Learning) (pdf pp. 1-112))
• 18.01.   V11: Probabilistic  Circuits II (Learning) (pdf pp. 81-113))
• 25.01.   V12: Probabilistic  Circuits III (Representation and Theory) (pdf pp. 114-end)
• 01.02.   V13: Round Up

Seminar

Siehe Moodle

Sprache

wird nur auf englisch angeboten

Dozent

Özgür Özcep

Modulverantwortlicher

Ralf Möller

Weitere Informationen zur Veranstaltung sowie Unterlagen (Folien, Aufzeichnungen etc.) zur Vorlesung/zum Seminar erhalten Sie im Moodle der Universität zu Lübeck, wo auch die Anmeldung erfolgt.