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Oberseminar Machine Learning

Oberseminar Sommersemester 2025

Das Oberseminar findet planmäßig im Sommersemester 2025 statt.

Inhalt

Im Rahmen des Oberseminars werden wechselnde aktuelle Forschungsthemen aus dem Bereich "Machine Learning" erarbeitet, vertieft und wissenschaftlich aufbereitet.

Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer lesen wissenschaftliche Publikationen, präsentieren sie und diskutieren sie gemeinschaftlich. Der Aufbau einer wissenschaftlichen Tagungspublikation wird ebenso behandelt, wie Strategien zum Verfassen der einzelnen üblichen Abschnitte.

Diese Veranstaltung hat einen diskursiven Charakter, deshalb ist die regelmäßige Anwesenheit der Teilnehmerinnen und Teilnehmer erforderlich. Es wird 7 Freitags-Termine im Semester geben, jeweils von 13:15 Uhr bis 16:15 Uhr.

Studienleistung: Vorbereitung für und Teilnahme an mindestens 6 der 7 Termine
Benotete Prüfungsleistung: Das Schreiben eines eigenen Papers im Bereich Machine Learning

Die Veranstaltung richtet sich an fortgeschrittene Masterstudierende mit einem guten Verständnis für Machine Learning. Für die Prüfungsleistung ist es vorteilhaft, wenn bereits eigene Experimente im Bereich Machine Learning durchgeführt wurden (etwa im Rahmen einer Bachelor-, Projekt-, Masterarbeit oder während eines Industriepraktikums oder Teamprojekts).

Dozent: Prof. Tim Fingscheidt
Assistent: Miguel Kabus
 


Vorlesung (ET-NT-112)
Umfang (SWS): 2 h
Zeit: Fr 13:15 - 16:15
Ort: SN 22.2
Sprache: Deutsch

Termine

Die Anmeldung für das Sommersemester 2025 ist geschlossen.

Die Paper und Termine für das Jahr 2025 lauten wie folgt, jeweils von 13:15 Uhr bis 16:15 Uhr:

  • 25.04.
    Titans: Learning to Memorize at Test Time
    Multi-level Logit Distillation
  • 09.05.
    The Era of 1-bit LLMs: All Large Language Models are in 1.58 Bits
    Better & Faster Large Language Models via Multi-token Prediction
  • 16.05.
    How to Write a Paper Workshop (Hier abweichend 13:15 - 15:15 Uhr)
  • 23.05.
    Training Spiking Neural Networks Using Lessons From Deep Learning
    RISE: Randomized Input Sampling for Explanation of Black-box Models
  • 06.06.
    Flow Matching for Generative Modeling
    Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces
  • 20.06.
    DeepSeek-V3 Technical Report
  • 27.06.
    Autoregressive Image Generation without Vector Quantization
    Language Model Beats Diffusion - Tokenizer is Key to Visual Generation

Teilnehmende sind ebenfalls eingeladen am 11.07. zur Abschlussveranstaltung des Deep Learning Labs mit einem Grillen.

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