Workshop Agenda: Cognitive Computing, Machine Intelligence, and Deep Learning Neural Networks

CDHK Lehre (ed.): Workshop Agenda: Cognitive Computing, Machine Intelligence, and Deep Learning Neural Networks - Current state of the art and impacts of AI on business, management, manufacturing, automation and society - CDHK Tongji, 同济大学 - Online Tencent VooV Meeting 30.10.-27.11.2020

Goal: Conveying to students the broader picture and current state oft the art of the fast changing areas currently defined by cognitive computing, machine learning, artificial intelligence, and - especially – deep learning neural networks. The depth of discussion is on the level of a survey, introd...

THEMES: CDHK Lehre\GCC Workshop 2...
META STRUCTURES: CDHK\Agenda Worksho... | Website\K-Pool
YEAR: 2020
PERM. URL: http://gcc.upb.de/CDHK/Blockseminar/CDHK-K_Pool.nsf/index/WINFO-2020

GCC's Wirtschaftsinformatik-Seminars at CDHK/Tongji Shanghai 2006 - 2019:

Database 'CDHK K-Pool', View 'GCCNC_ThemesCompact', Document 'Blockseminare / Workshops Information Management'

AGENDA & IMPRESSIONEN, Photos, Videos
..

13.11.

. Thema / *Topic* .	.Tagesablauf / *Agenda* . Beschreibung / *Description* .	Lehrunterlagen & Übung / *Resources*
	Klassenraum: Vorlesung, Übungen, Gruppenarbeit / *Class*
.. ..	.. 3. Concepts - Theory – Research 3.1. The „Dark Ages“ of DL – Lessons of Perseverance in Research 3.2. People: Network of Researchers Driving DL(amongst others: Geoffrey Hinton, Yann LeCun, Joshua Bengio, Andrew Ng, Jürgen Schmidhuber, Fei-Fei Li, Kai-Fu Lee) .. ..
. .	. .. Anwendungsbeispiel: Tesla Autopilot https://www.tesla.com/de_DE/autopilotAI 3.3. DL Concepts (DL Tutorial, Feed Forward & Backpropagation, Convolution & Convolution Tutorial, DL Glossary) . .. DL-Nets / Convnets .. - Deep Learning Neural Nets: An intuitive look (@3blue1brown) * Interpretation der still-images * Video: "But what is a Neural Network? \| Deep learning, chapter 1" - https://www.youtube.com/watch?v=aircAruvnKk&list=PLZHQObOWTQDNU6R1_67000Dx_ZCJB-3pi . .. - Convolution Nets: ConvNets Stanford CS231n ( https://cs231n.github.io/convolutional-networks/ ) * Convolutions - The Experts: Stanford 231 Online Course: Module 2: Convulational Networks - Convolution Demo Animationen S. 13 - Kursorisch bis S. 15 - Live! Demos - Animations . .. - Activation functions * Bedeutung von RELU - Image Classification - CIFAR 10 images ( http://cs231n.stanford.edu ) . .. - Image Kernels ( http://cs231n.github.io/convolutional-networks/ ) . ..
	.. Diskussionen/Themen Demo und Diskussion der Neural Net Visualisierung auf dem "TensorFlow Playground" http://playground.tensorflow.org/ Gesucht dazu: Eine ausführliche(re) Dokumentation dieser exzellenten interaktiven Web-Demo Diskussionen/Themen Messen der Fehlerrate bei imagenet Wettbewerb - "Top 5 test error rate" bedeutet: Für ein gegebenes Image findet das Netz die richtige Kategorisierung nicht unter den Top 5 Kategorisierungsergebnissen (siehe AI/DL-PREZI "3.5 Tutorial / Survey DL Network types") .