Arbeitsgruppe Matthias Kaschube – Lehre

Machine Learning II

Sommersemester 2020
Lehrperson: Matthias Kaschube

Die Veranstaltung findet online statt. Verwenden Sie folgenden Link um sich anzumelden:

moodle

Seminar Computational Neuroscience

Sommersemester 2020
Lehrperson: Matthias Kaschube

Die Veranstaltung findet online statt. Zur Anmeldung schicken Sie bitte eine Email mit Namen, Matrikelnummer und Studiengang an Bastian Eppler. Bitte verwenden Sie als Betreff [comp_neuro].

Für weitere Informationen verwenden Sie bitte folgenden Link:

moodle

Seminar Pattern Analysis and Machine Intelligence

Sommersemester 2020
Lehrperson: Matthias Kaschube

Die Veranstaltung findet online statt. Weitere Informationen folgen in Kürze.

Der Termin für die Vorbesprechung wird per Email und auf der Homepage bekanntgegeben.

Vergangene Semester

Computational Neuroscience Seminar

Wintersemester 2019/2020
Lehrperson: Matthias Kaschube

Zeit: Donnerstag 10:00-11:30,

Raum: Robert Mayer Straße 11, SR 11

QiS/LSF Eintrag

Literaturliste
Gehirn Karte

Machine Learning I

Wintersemester 2019/2020
Lehrpersonen: Nils Bertschinger und Matthias Kaschube

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Pattern Analysis and Machine Inteligence

Wintersemester 2019/2020
Lehrpersonen: Nils Bertschinger, Matthias Kaschube, Visvanathan Ramesh

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Theoretical Neuroscience I

Wintersemeseter 2019/2020
Lehrperson: Matthias Kaschube

Zur Anmeldung zur Vorlesung bitte eine Email mit Namen, Matrikelnummer und dem Betreff [TN1] an Bastian Eppler schicken.

Vorlesung: 8:30

Übung: 10:15

Raum: Robert-Mayer-Straße 11, SR 307

Beschreibung

Dieser Kurs ist eine Einführung in das Gebiet der theoretischen Neurowissenschaften. Wir werden im groben dem Lehrbuch "Theoretical Neuroscience: Computational and Mathematical Modeling of Neural Systems" von P. Dayan und L.F. Abbott folgen.

Kursinhalte

Datum Vorlesung Übungsaufgaben Tutorial
2019-10-18 Woche #1 [Slides]
[Organisation]
- -
2019-10-25 Woche #2 [Slides]
- Tutorial 1 [Slides]
2019-11-01 Woche #3 [Slides]
Übung #1 [pdf]
Tutorial 2 [Slides]
2019-11-08 Woche #4 [Slides]
Übung #2 [pdf]
-
2019-11-15 Woche #5 [Slides]
Übung #3 [pdf]
-
2019-11-22 Woche #6 [Slides]
Übung #4 [pdf]
-
2019-11-29 Woche #7 [Slides]
Übung #5 [pdf]
Lösung Übung #3 [pdf]
2019-12-06 Woche #8 [Slides]
Übung #6 [pdf]
-
2019-12-13 Woche #9 [Slides]
Übung #7 [pdf] [material]
-
2019-12-20 Woche #10 [Slides]
- -
2020-01-17 Woche #11 [Slides]
Übung #8 [pdf]
-
2020-01-24 Woche #12 [Slides]
Übung #9 [pdf]
-
2020-01-31 Woche #13 [Slides]
Übung #10 [pdf]
-
2020-02-07 Woche #14 [Slides]
- Lösung Übung #9 [pdf]

Machine Learning II

Summer Semester 2018
Instructors: Nils Bertschinger, Matthias Kaschube

Lecture: 16:15-17:45, Neue Mensa - NM 113

Tutorial: 14:15 - 15:45, Neue Mensa - NM 114

QiS/LSF Entry

lecture material

Theoretical Neuroscience II

Sommer Semester 2018

Unterrichtender: Matthias Kaschube

Vorlesung: Freitag 10:00–12:00

Übung: Freitag 08:30–10:00

Beschreibung

Fortgeschrittene Themen der theoretischen Neurowissenschaften, aufbauend auf den Kurs TN - Theoretical Neuroscience. Themen beinhalten Berechnungen in neuronalen Systemen, dynamische Eigenschaften neuronaler Netze, neuronales Coding, unüberwachtes Lernen, Modelle der Entwicklung.

Kursinhalte

Datum Vorlesung
Übung Tutorium
2018-04-13 -
- -
2018-04-20 Woche #2 [slides]
- -
2018-04-27 Woche #3 [slides]
- -
2018-05-04 Woche #4 [slides]
Übung #1 [pdf]
Differentialgleichungen [slides]
2018-05-11 Woche #5 [slides]
- Fourier Transformation [slides]
2018-05-18 Woche #6 [slides]
Übung #2 [pdf]
-
2018-05-25 Woche #7 [slides]
Übung #3 [pdf]
-
2018-06-01 Woche #8 [slides]
-
-
2018-06-08 Woche #9 [slides]
- -
2018-06-15 Woche #10 [slides]
Übung #4 [pdf]
-
2018-06-22 Woche #11 [slides] Übung #5 [pdf]
-

Machine Learning I

Wintersemester 2017/2018
Instructors: Matthias Kaschube, Nils Bertschinger

Lecture: 16:15-17:45, Magnus Hörsaal

Tutorial: 14:15 - 15:45, SR 11

Exam:   20th February, 14:00-16:00, Magnus Hörsaal   (90 min)

13th March, 14:00-16:00, Magnus Hörsaal   (90 min)

Timline

Date Lecture Problem Set Tutorial
2017-10-17

week1.pdf

- -
2017-10-24 week2.pdf Exercise 1 Linear Algebra
2017-10-31 Reformation Day Holiday
2017-11-07 week3.pdf Exercise 2 Exercises
2017-11-14 week4.pdf - -
2017-11-21 week5.pdf Exercise 3 How-To: Posterior Distribution
2017-11-28 week6.pdf Exercise 4 How-To: Linear Model
2017-12-05 week7.pdf Exercise 5
2017-12-11 week8.pdf Exercise 6
2017-12-19 week9.pdf Exercise 7 Training Data
2018-01-09 week10.pdf - -
2018-01-16 week11.pdf Exercise 8
2018-01-23 week12.pdf Minimal Solution for Exercise 7
2018-01-30 week13.pdf Tensor Flow Introduction

Theoretical Neuroscience I

Winter Semester 2017/2018

Instructors: Matthias Kaschube, Jochen Triesch

Lecture: Friday 10:15–11:45, FIAS 0.200 Campus Riedberg

Exercise: Friday 12:15–13:45, FIAS 0.200 Campus Riedberg

 

Description

This course gives a general introduction to the field of Computational or Theoretical Neuroscience. We largely follow the text book “Theoretical Neuroscience: Computational and Mathematical Modeling of Neural Systems” by P. Dayan and L.F. Abbott.

 

Course Contents

Date Lecture Problem Set Tutorial
2017-10-20

Week #1

- -
2017-10-27 Week #2 Set #1 DGLs/FourierTransform
2017-11-03 Week #3 Set #2 -
2017-11-10 Week #4 Set #3 -
2017-11-17 Week #5 Set #4 -
2017-11-24 - Set #5 -
2016-12-01 Week #6 Set #6 neuron.mat experiment.m
2016-12-08 Week #7 - -
2016-12-15 - - -
2016-12-22 Week #8 Set #7 -
2017-12-29 - - -
2018-01-05 - - -
2018-01-12 Week #9 Set #8 -
2018-01-19 Week #10 Set #9 -
2018-01-26 Week #11 Set #10 -
2018-02-02 Week #12 Set #11 -
2018-02-09 Week #13 - -