Deep Learning and Multimedia Information Analysis

Informazioni sull’Insegnamento
TitoloΒαθιά Μάθηση και Ανάλυση Πολυμεσικών Δεδομένων / Deep Learning and Multimedia Information Analysis
CodiceDMCI201
Ciclo / Livello di Studi2. Post Laurea
Semestre di InsegnamentoSpring
CoordinatorAnastasios Tefas
Common
StatoAttivo
Course ID600016145

Programma di Studio: PMS PSĪFIAKA MESA - YPOLOGISTIKĪ NOĪMOSYNĪ (2018 eōs sīmera) MF

Registered students: 2
IndirizzoTipo di FrequenzaSemestreAnnoECTS
KORMOSFacoltativo a scelta obbligata217.5

Programma di Studio: PMS PSĪFIAKA MESA - YPOLOGISTIKĪ NOĪMOSYNĪ (2018 éōs sīmera) PF

Registered students: 13
IndirizzoTipo di FrequenzaSemestreAnnoECTS
KORMOSFacoltativo a scelta obbligata217.5

Informazioni sull’Insegnamento
Anno Accademico2019 – 2020
SemestreSpring
Faculty Instructors
Weekly Hours3
Total Hours39
Class ID
600153680
Course Type 2016-2020
  • Introduttivo
  • Conoscenze Generali
  • Area Scientifica
  • Sviluppo di Competenze
Organizzazione della Didattica
  • In presenza
Materiali Online
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
ActivitiesCarico di LavoroECTSIndividualeGruppoErasmus
Conferenze39
Studio e analisi bibliografica86
Progetto (project)60
Elaborazione tesina/tesine15
Esame25
Total225
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