Veranstaltung

Rechnerarchitekturen für Deep Learning Anwendungen

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Anmeldeverfahren

	Tag	Zeit	Rhythmus	Dauer	Raum	Raum- plan	Lehrperson	Status	Bemerkung	fällt aus am	Max. Teilnehmer/-innen
	Di.	09:00 bis 11:00	woch	15.10.2024 bis 31.01.2025	A.-Einstein-Str. 26 - HS 001, A.-Einstein-Str. 26		Reichenbach, Rokohl	findet statt	Praktikum nach Vereinbarung
	Mi.	09:00 bis 11:00	woch	16.10.2024 bis 31.01.2025	A.-Einstein-Str. 26 - HS 001, A.-Einstein-Str. 26		Reichenbach, Rokohl	findet statt

Gruppe [unbenannt]:

vormerken

Verantwortliche Person	Zuständigkeit
Prof. Dr.-Ing. Marc Reichenbach

Studiengang/Abschluss/Prüfungsversion	Semester	Teilnahmeart
Computer Science International, Master (2020)	1. - 3. Semester	wahlobligatorisch
Electrical Engineering, Master (2023)	1. - 3. Semester	wahlobligatorisch
Electrical Engineering, Master (2024)	1. - 3. Semester	wahlobligatorisch
Informatik, Master (2020)	1. - 2. Semester	wahlobligatorisch

Lerninhalte	Einführung in das maschinelle Lernen und neuronale Netze Bewertung von Rechnerarchitekturen Optimierungsverfahren zur Minimierung der Rechenlast für neuronale Netze Nutzung von CPUs, GPUs, TPUs und FPGAs für die effiziente Ausführung neuronaler Netze Neuere Ansätze: Analoges Rechnen, Computation-in-Memory, neuartige Speicherbauelemente

Die Veranstaltung wurde 3 mal im Vorlesungsverzeichnis Winter 2024/25 gefunden:

Vorlesungsverzeichnis

Fakultät für Informatik und Elektrotechnik

Master Electrical Engineering · · · · [+]

Master Informatik · · · · [+]

Master Computer Science International · · · · [+]