Verwaltungsinformationen
| Titel | Chargenverarbeitung |
| Dauer | 60 Minuten |
| Modulen | B |
| Unterrichtstyp | Anleitung |
| Fokussierung | Technisches – Deep Learning |
| Themenbereich | Chargenverarbeitung |
Suchbegriffe
Chargenverarbeitung, Rückvermehrung,
Lernziele
- Mechanismen hinter Batch-Verarbeitung und Rückenausbreitung verstehen
- Lernen Sie Batch-Verarbeitung durch Modifizieren des vorhandenen Python-Codes
Erwartete Vorbereitung
Lernveranstaltungen, die vorab abgeschlossen werden müssen
Obligatorisch für Studenten
Keine.
Optional für Studenten
Keine.
Referenzen und Hintergründe für Studierende
Keine.
Empfohlen für Lehrer
Keine.
Unterrichtsmaterialien
Anleitung für Lehrer
Das Tutorial beinhaltet das Vervollständigen von Code, der Variationen von Gradient Descent auf Daten anwendet. Studentenprogramm in Python und werden mit Daten zur Verfügung gestellt, um die (Dis-)Vorteile verschiedener Batching-Strategien zu zeigen. Die Programmierung sollte in etwa einer Stunde abgeschlossen werden.
Gliederung
Die Instruktoren können wählen, ob sie die Schüler einzeln oder in Gruppen am praktischen Notizbuch für die gesamte Klasse (60 Minuten) arbeiten lassen oder Zeit damit verbringen, die Ergebnisse sofort im Unterricht zu diskutieren.
Danksagung
Das Human-Centered AI Masters-Programm wurde von der Fazilität „Connecting Europe“ der Europäischen Union im Rahmen des Zuschusses „CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068“ kofinanziert.