Die Vorlesung Advanced Neural Networks kann als Fortsetzung der Vorlesung Neuronale Netze verstanden werden. Vorkenntnisse im Bereich neuronaler Netze (z. B. auch aus der Vorlesung Kognitive Architekturen) sind erforderlich.
Es ist beabsichtigt, unter anderem die folgenden Themen zu behandeln:
Wiederholung Backprogation of Errors, Backporgation through time
Advanced Recurrent Neural Networks (LSTM)
Deep Learning
Reservoir Computing
Dynamic NNs
Hierarchical Vision Architectures
Predictive Encoding & Free Energy
Gain Fields
Organisation
Es werden in unregelmäßigen Abständen Übungen zur Vertiefung des theoretischen Stoffes und zur explorativen Auseinandersetzung mit vorgegebenen NN-Systemen stattfinden.
