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1。在深度学习中定义并解释关键概念和模型，2。说明如何根据给定问题域中数据的属性选择模型（电感偏见），3。解释主要应用领域的高级模型（例如图形学习，生成建模，无监督的表示学习或强化学习），4。批判性地讨论深度学习领域的科学出版物，5。进行科学演示，6。准备并撰写科学出版物。。吸入该讲座涵盖了深度学习中的高级主题，首先是其在现场机器学习中的独特特征。它探讨了剩余网络，变压器和图神经网络等高级监督模型。然后，我们将进入先进的无监督和生成的模型，包括gan，vaes和扩散模型，然后以深度强化学习和深度学习中的道德考虑结束。Die Lehrveranstaltungen Werden在Englischer Sprache Abgehalten中。die studientien- und undprüfungsleistungensind在Englischer Sprache Zu Erbringen中。
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