Einführung in Deep Learning

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Aufzeichnungen und ggf. zusätzliche Lehrvideos zum Modul "Einführung in Deep Learning" (EiDL) im Bachelor Informatik.

Derzeit teilweise Aufzeichnungen aus dem Wintersemester 2024/25,

sowie erste Aufzeichnungen aus dem Wintersemester 2025/26.

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Einführung in Deep Learning 2025/26 VL 7: Handgemachte Netze und Autoencoder

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Einführung in Deep Learning 2025/26 VL 6: Backpropagation

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Einführung in Deep Learning 2025/26 VL 5: Stochastischer Gradientenabstieg

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Einführung in Deep Learning 2025/26 VL 4: Logistische Regression

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Einführung in Deep Learning 2025/26 VL 2: Perzeptron

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Einführung in Deep Learning 2025/26 VL 1: Überblick

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Einführung in Deep Learning 2024/25 VL 2: Verallgemeinertes Perzeptron

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Einführung in Deep Learning 2024/25 VL 3: Vortrainierte Modelle nutzen, PyTorch Basics, Tensoren

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Einführung in Deep Learning 2024/25 VL 4: Log-Odds, Sigmoid und logistische Regression mit PyTorch

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Einführung in Deep Learning 2024/25 VL 5: Softmax, Kettenregel, Stochastischer Gradientenabstieg

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Einführung in Deep Learning 2024/25 VL 7: Autoencoder

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Einführung in Deep Learning 2024/25 VL 9: NLP, Representation Learning, node2vec

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Einführung in Deep Learning 2024/25 VL 10: CNN (Faltung)

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Einführung in Deep Learning 2024/25 VL 11: GANs

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Einführung in Deep Learning 2024/25 VL 12: Transformer (pt 1/2)

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Einführung in Deep Learning 2024/25 VL 13: Transformer pt.2

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Einführung in Deep Learning 2025/26 VL 5: Stochastischer Gradientenabstieg

Einführung in Deep Learning 2025/26 VL 4: Logistische Regression

Einführung in Deep Learning 2025/26 VL 3: Pytorch Tensoren

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Einführung in Deep Learning 2024/25 VL 2: Verallgemeinertes Perzeptron

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Einführung in Deep Learning 2024/25 VL 7: Autoencoder

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Einführung in Deep Learning 2024/25 VL 9: NLP, Representation Learning, node2vec

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