Kompaktkurs

Einführung in Python (Python for Data Science)

Nummer

010562, SS20

Dozentinnen und Dozenten

• Dr. Fatma Ibrahim

Veranstaltungstyp

Kompaktkurs, Kompaktkurs

Ort und Zeit

Kompaktkurs wahrscheinlich vom 04.05. - 08.05.2020

Modul-Zugehörigkeit (ohne Gewähr)

DPL:B:-:2 – Mathematik, Diplom (auslaufend)

DPL:B:-:4 – Mathematik, Diplom (auslaufend)

Sprechstunde zur Veranstaltung

by arrangement

Gewünschte Vorkenntnisse

Basics of optimization Numerik I Basic understanding of Python is a plus

Inhalt

Preliminaries of Artificial Neural Network
1-Mathematical Model of Artificial Neural Network
2-Activation Function
3- Neural Network Architecture
4- Optmization algorithms
5-Learning in Neural Networks
6-Muli-layer Perceptron
7- Backpropagation algorithm
............
Neural Networks Methods for Solving Ordinary differential equations
1-Multilayer Artificial Neural Networks
2- Regression-Based ANN
3- Single-Layers Functional Link Artificial
4-Single-Layers Functional Link Artificial with Regression-Based Wights
....

Bemerkungen

Kompaktkurs wahrscheinlich vom 04.05. bis 08.05.2020 (am Ende der vorlesungsfreien Zeit)
Hinweis: Die Kenntnisse sind sehr hilfreich für die Vorlesung 'Neural networks for solving PDEs' (Angebot im Winter 2020/2021)
Link zur Kurs-Seite

Empfohlene Literatur

• No text book is specified but the following reference books may be some of use and help
• 1-S.Chakraverty, S.Mall: Artificial neural networks for Engineers and Scientists”Solving ordinary differential equations”.
• 2. Deep Learning by Ian Goodfellow , Yoshua Bengio and Aaron Courville