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Tensornetzwerke

IN2388Wahlmodulkatalog Informatik5 ECTSEnglischSommersemesterDepartment Computer Science
KI-überarbeitetes Infoblatt. Auf Basis der TUMonline-Modulbeschreibung, sprachlich aufbereitet.Original in TUMonline

Worum geht's

Du lernst die mathematischen Grundlagen und die graphische Notation von Tensornetzwerken sowie ihre Anwendung zur Approximation hochdimensionaler Daten. Am Ende kannst Du Tensornetzwerk-Methoden einschätzen und für Probleme wie Simulation stark korrelierter Quantensysteme oder probabilistisches Sampling einsetzen.

Was du danach kannst

  • Vertrautheit mit formalem Tensornetzwerk-Formalismus
  • Sicherer Umgang mit graphischer Notation von Tensornetzwerken
  • Einschätzung und Anwendung von Tensornetzwerk-Approximationen für hochdimensionale Daten
  • Kenntnis von Algorithmen zur Simulation stark korrelierter Quantensysteme
  • Verständnis von Backpropagation durch Tensornetzwerkoperationen und Sampling-Verfahren

Aus was das Modul besteht

  • VorlesungVermittlung des mathematischen Formalismus und der graphischen Repräsentation
  • ÜbungVertiefung der Vorlesungsinhalte und kreatives Anwenden der Kenntnisse

Lehrmethode

  • Tafelvortrag / TabletErläuterung des mathematischen Formalismus und der graphischen Darstellung
  • ÜbungenVerständnisförderung und praktische Anwendung der in der Vorlesung gelernten Methoden
Keine Termine im laufenden Semester
Für dieses Modul liegen im aktuellen Semester keine Kurstermine vor, oder die Zuordnung fehlt noch.

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