Deep Learning and Multimedia Information Analysis
| Titre | Βαθιά Μάθηση και Ανάλυση Πολυμεσικών Δεδομένων / Deep Learning and Multimedia Information Analysis |
| Code | DMCI201 |
| Cycle / Niveau | 2e cycle / Master |
| Semestre de l’année | Spring |
| Coordinator | Anastasios Tefas |
| Common | Oui |
| Statut | Actif |
| Course ID | 600016145 |
Programme d' Études: PMS PSĪFIAKA MESA - YPOLOGISTIKĪ NOĪMOSYNĪ (2018 éōs sīmera) PF
Registered students: 13
| Orientation | Attendance Type | Semester | Année | ECTS |
|---|---|---|---|---|
| KORMOS | YPOCΗREŌTIKO KAT EPILOGĪN | 2 | 1 | 7.5 |
| Année Académique | 2019 – 2020 |
| Semestre de l’Année | Spring |
| Faculty Instructors |
|
| Weekly Hours | 3 |
| Total Hours | 39 |
| Class ID | 600153680
|
Course Type 2016-2020
- Cours Fondamental
- Connaissances Générales
- Domaine Scientifique
- Développement de Compétences
Mode d’Enseignement
- En présentiel
Accès en Ligne
- e-Study Guide https://qa.auth.gr/fr/class/1/600153680
Erasmus
The course is also offered to exchange programme students.
Language of Instruction
- Grec (Enseignement, Examens)
Aptitudes Générales
- Application des connaissances à la pratique
- Recherche, analyse et synthèse de données et d’informations, avec utilisation des technologies adéquates
- Adaptation à des situations nouvelles
- Prise de décision
- Travail en autonomie
- Production de nouvelles idées de recherche
- Conception et gestion de projets
- Critique et autocritique
- Promotion de la pensée libre, créatrice et inductive
Type de Matériels Éducatifs
- Notes de cours
- Vidéoconférences
- Matériel multimédia
- Livre
Use of Information and Communication Technologies
Use of ICT
- Emploi de TIC pour l’enseignement
- Emploi de TIC pour communiquer avec les étudiants
Organisation du Cours
| Activités | Charge de travail | ECTS | Individuel | En groupe | Erasmus |
|---|---|---|---|---|---|
| Conferences | 39 | ✓ | |||
| Etude & analyse bibliographiques | 86 | ✓ | |||
| Presentation d’une etude (projet) | 60 | ✓ | |||
| Redaction de travaux | 15 | ✓ | |||
| Examens | 25 | ✓ | |||
| Total | 225 |
Student Assessment
Student Assessment methods
- Examen écrit : réponses courtes (Sommative)
- Examen écrit : réponses plus longues (Sommative)
- Examen écrit : résolution de problèmes (Formative, Sommative)
- Présentation publique (Formative, Sommative)
Bibliography
Course Bibliography (Eudoxus)
1. ΤΕΧΝΗΤΑ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ, Κ. ΔΙΑΜΑΝΤΑΡΑΣ, ΚΛΕΙΔΑΡΙΘΜΟΣ, 2007, ΑΘΗΝΑ
2. ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΗ ΜΑΘΗΣΗ, 3η ΕΚΔΟΣΗ, S. Haykin, Παπασωτηρίου, 2010, Αθήνα.
3. Διαφάνειες και υλικό σε ηλεκτρονική μορφή
4. Free E-books στα Αγγλικά
Additional bibliography for study
Deep Learning, Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, MIT Press, 2016, http://www.deeplearningbook.org/
Last Update
10-01-2023
