Numerische Analysis von Neuronalen Netzen (Sommersemester 2024)
- Dozent*in: JProf. Dr. Roland Maier
- Veranstaltungen: Vorlesung (0166100), Übung (0166110)
- Semesterwochenstunden: 3+1
In dieser Vorlesung werden mathematische Grundlagen von Neuronalen Netzen aus der Sicht der Numerischen Analysis vermittelt. Neben grundlegenden Definitionen und Begriffen werden Approximationseigenschaften behandelt und Verbindungen zu Finite-Elemente-Methoden herausgearbeitet. Außerdem werden numerische Methoden für das effizienten Training von Neuronalen Netzen diskutiert und analysiert. Die Vorlesung behandelt außerdem bekannte Anwendungen im Kontext von partiellen Differentialgleichungen, beispielsweise Physics-Informed Neural Networks.
Studierende, die die Vorlesung besuchen möchten, sollten über gute Grundkenntnisse in der Numerischen Mathematik verfügen. Kenntnisse in den Bereichen Funktionalanalysis und Finite-Elemente-Methoden sind hilfreich, aber nicht notwendig.
| Termine | ||
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| Vorlesung: | Dienstag 14:00-15:30 | 20.30 SR 2.067 |
| Übung: | Mittwoch 9:45-11:15 | 20.30 SR -1.012 |
| Lehrende | ||
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| Dozent | JProf. Dr. Roland Maier | |
| Sprechstunde: nach Vereinbarung | ||
| Zimmer 3.009 Kollegiengebäude Mathematik (20.30) | ||
| Email: roland.maier@kit.edu | Übungsleiter | Dipl.-Math. Felix Krumbiegel |
| Sprechstunde: nach Vereinbarung | ||
| Zimmer 3.005 Kollegiengebäude Mathematik (20.30) | ||
| Email: felix.krumbiegel@kit.edu | ||