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Prüfer: Maier, Beisitzer: ka

Übersicht
Rosenblatt Perceptron → Formel + Schaubild
Universal Approximation Theorem
Welche Zielfunktionen haben wir? + hinschreiben: Cross-Entropy + L2
Eine Formel davon herleiten →L2 gewählt und MLE zu Minimum Log-Likelihood angesprochen
Wie erkennen wir Overfitting? →Validation Set und Loss Kurve
Was versteht man unter Confounds? → Problem erklärt nachdem ich kurze Hilfe gebraucht hab wo dieser Begriff hingehört (Stichwort war: Panzer)
RNNs → Elman Zelle zeichnen, Wie lernen wir damit? → Weights gleich, Hidden State als Memory, Wie machen wir den Backward-Pass?
Segmentierung: Wie/Womit machen wir das? Encoding/Decoding Structure
YOLO: Funktionsweise, wie bekomme ich nun meine Bounding Boxes?

Die Athmosphäre war sehr entspannt und die Benotung fair bis besser als gedacht. Wenn man Hilfestellung braucht weil man irgendwas nicht ganz korrekt hatte aber sich dann selbst verbessern kann, hat das keinen negativen Einfluss.