227-0559-00L  Seminar in Deep Neural Networks

SemesterFrühjahrssemester 2022
DozierendeR. Wattenhofer, P. Belcák, B. Egressy
Periodizitätjährlich wiederkehrende Veranstaltung
LehrspracheEnglisch
KommentarNumber of participants limited to 25.



Lehrveranstaltungen

NummerTitelUmfangDozierende
227-0559-00 SSeminar in Deep Neural Networks2 Std.
Di10:15-12:00ETZ G 91 »
R. Wattenhofer, P. Belcák, B. Egressy

Katalogdaten

KurzbeschreibungIn this seminar participating students present and discuss recent research papers in the area of deep neural networks.
LernzielWe aim at giving the students an in depth view on the current advances in the area by discussing recent papers as well as discussing current issues and difficulties surrounding deep neural networks. The students will learn to read, evaluate and challenge research papers, prepare coherent scientific presentations and lead a discussion on their topic.
InhaltThe seminar will cover a range of research directions, with a focus on Graph Neural Networks, Algorithmic Learning, Reinforcement Learning and Natural Language Processing. It will be structured in blocks with each focus area being briefly introduced before presenting and discussing recent research papers. Papers will be allocated to the students based on their preferences.

For more information see www.disco.ethz.ch/courses.html.
SkriptSlides of presentations will be made available.
LiteraturThe paper selection can be found on www.disco.ethz.ch/courses.html.
Voraussetzungen / BesonderesIt is expected that students have prior knowledge and interest in machine and deep learning, for instance by having attended appropriate courses.

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte2 KP
PrüfendeR. Wattenhofer, P. Belcák, B. Egressy
Formbenotete Semesterleistung
PrüfungsspracheEnglisch
RepetitionRepetition nur nach erneuter Belegung der Lerneinheit möglich.

Lernmaterialien

 
HauptlinkInformation
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

Gruppen

Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.

Einschränkungen

PlätzePlätze beschränkt. Spezielles Auswahlverfahren.
WartelisteBis 21.02.2022
BelegungsendeBelegung nur bis 15.02.2022 möglich

Angeboten in

StudiengangBereichTyp
Doktorat Informationstechnologie und ElektrotechnikVertiefung FachwissenWInformation
Elektrotechnik und Informationstechnologie MasterEmpfohlene FächerWInformation
Elektrotechnik und Informationstechnologie MasterVertiefungsfächerWInformation
Informatik MasterSeminarWInformation
Informatik MasterSeminar in General StudiesWInformation