Deep Learning and Mutlimedia Information Analysis
| Titolo | Βαθιά Μάθηση και Ανάλυση Πολυμεσικών Δεδομένων / Deep Learning and Mutlimedia Information Analysis |
| Codice | AI204 |
| Ciclo / Livello di Studi | 2. Post Laurea |
| Semestre di Insegnamento | Spring |
| Coordinator | Anastasios Tefas |
| Common | No |
| Stato | Attivo |
| Course ID | 600016307 |
Programma di Studio: PMS TECΗNĪTĪ NOĪMOSYNĪ (2018 éōs sīmera) PF
Registered students: 13
| Indirizzo | Tipo di Frequenza | Semestre | Anno | ECTS |
|---|---|---|---|---|
| KORMOS | Facoltativo a scelta obbligata | 2 | 1 | 7.5 |
| Anno Accademico | 2018 – 2019 |
| Semestre | Spring |
| Faculty Instructors |
|
| Weekly Hours | 3 |
| Class ID | 600132049
|
Course Type 2016-2020
- Introduttivo
- Conoscenze Generali
- Area Scientifica
- Sviluppo di Competenze
Organizzazione della Didattica
- In presenza
Materiali Online
- e-Study Guide https://qa.auth.gr/it/class/1/600132049
Erasmus
The course is also offered to exchange programme students.
Language of Instruction
- Greco (Insegnamento, Esame)
Abilita’ Generali
- Applicazione pratica delle conoscenze acquisite
- Ricerca, analisi e raccolta dati e informazioni, con l’utilizzo di tecnologie adeguate
- Adattamento a nuove situazioni
- Presa di decisione
- Lavoro autonomo
- Produzione di nuove idee di ricerca
- Progettazione e gestione di progetti
- Fare riflessioni critiche e autocritiche
- Promuovere il pensiero indipendente, creativo e intuitivo
Tipologia di Materiale Didattico
- Libro
- Appunti
- Diapositive
- Audio
- Esercizi interattivi
Use of Information and Communication Technologies
Use of ICT
- Uso delle TIC nell’ insegnamento
- Uso delle TIC nella comunicazione con gli studenti
Organizzazione dell’Insegnamento
| Activities | Carico di Lavoro | ECTS | Individuale | Gruppo | Erasmus |
|---|---|---|---|---|---|
| Conferenze | 39 | ✓ | |||
| Studio e analisi bibliografica | 86 | ✓ | |||
| Progetto (project) | 60 | ✓ | |||
| Elaborazione tesina/tesine | 15 | ✓ | |||
| Esame | 25 | ✓ | |||
| Total | 225 |
Student Assessment
Student Assessment methods
- Prova scritta semistrutturata con risposta breve (Sommativa)
- Prova scritta con rispote aperte (Sommativa)
- Prova scritta con soluzione di problemi (Formativa, Sommativa)
- Presentazione Pubblica (Formativa, Sommativa)
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
