Attribut:HSA:Modul:Inhalte

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Supervised Learning * Einführung in die Neuronalen Netze (NN) * Feedforward-NN und Backpropagation * Convolutional NNs am Beispiel Bildverarbeitung * Recurrent NNs, Gated Recurrent Units (GRUs), und LongShort-Term Memory (LSTM) Unsupervised Learning * Hopfield-Netze und Boltzmann-Maschinen * Hebbsche Regel * Autoencoders * Generative Adversarial Networks (GANs) Reinforcement Learning (RL) * Theorie des RL und Q-learning * Deep Q-learning  +
Zeichnen nach Aktmodell. Zeichnen vollständiger Figuren und Studien z. B. von Kopf und Hand.  +