Vorlesung: Foundation Models in Deep Learning - Details

Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname	Vorlesung: Foundation Models in Deep Learning
Veranstaltungsnummer	INF-0499
Semester	SS 2025
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden	8
Heimat-Einrichtung	Multimedia und maschinelles Sehen
Veranstaltungstyp	Vorlesung in der Kategorie Lehre
Nächster Termin	Dienstag, 29.04.2025 14:00 - 15:30, Ort: (1058 N)
Veranstaltung findet in Präsenz statt / hat Präsenz-Bestandteile	Ja
Hauptunterrichtssprache	englisch

Lehrende

• Prof.Dr. Rainer Lienhart
• Robin Schön
• Katja Ludwig
• Julian Lorenz
• Daniel Kienzle
• Mrunmai Vivek Phatak

Räume und Zeiten

(1058 N)

Dienstag: 14:00 - 15:30, wöchentlich (12x)

Studienbereiche

• Fakultät für Angewandte Informatik > Informatik

Modulzuordnungen

• Medizinische Informatik M.Sc. Medizinische Informatik, 7. Version gültig ab WS 2024/25 > Informatik > INF-0499 - Foundation Models in Deep Learning > Foundation Models in Deep Learning (Vorlesung)
• Mathematik Masterstudiengang Mathematik PO 2013, 20. Version gültig ab SS 2025 > Master Mathematik E-I: Nebenfach Informatik > INF-0499 - Foundation Models in Deep Learning > Foundation Models in Deep Learning (Vorlesung)
• Informatik M.Sc. Informatik, PO 2018, 14. Version gültig ab SS 2025 > Wahlbereich Informatik > INF-0499 - Foundation Models in Deep Learning > Foundation Models in Deep Learning (Vorlesung)
• Informatik und Multimedia M.Sc. Informatik und Multimedia, PO 2018, 13. Version gültig ab WS 2024/25 > Wahlbereich Informatik und Multimedia > INF-0499 - Foundation Models in Deep Learning > Foundation Models in Deep Learning (Vorlesung)
• Physik Masterstudiengang Physik (ab WiSe 16/17), 17. Version gültig ab WS 2024/25 > Nebenfach (ab WiSe 16/17) - Informatik > INF-0499 - Foundation Models in Deep Learning > Foundation Models in Deep Learning (Vorlesung)
• Medizinische Informatik M.Sc. Medizinische Informatik, 8. Version gültig ab SS 2025 > Informatik > INF-0499 - Foundation Models in Deep Learning > Foundation Models in Deep Learning (Vorlesung)
• Informatik M.Sc. Informatik, PO 2018, 13. Version gültig ab WS 2024/25 > Wahlbereich Informatik > INF-0499 - Foundation Models in Deep Learning > Foundation Models in Deep Learning (Vorlesung)
• Informatik M.Sc. Informatik, PO 2018, 14. Version gültig ab SS 2025 > Praktische Informatik > INF-0499 - Foundation Models in Deep Learning > Foundation Models in Deep Learning (Vorlesung)
• Austauschstudium - FAI Austauschstudium FAI, 4. Version gültig ab SS 2024 > Fakultät für Angewandte Informatik - Master Level > INF-0499 - Foundation Models in Deep Learning > Foundation Models in Deep Learning (Vorlesung)
• Wirtschaftsmathematik Masterstudiengang Wirtschaftsmathematik, 19. Version gültig ab WS 2024/25 > Modulgruppe E: Wahlbereich [MastWiMa] > INF-0499 - Foundation Models in Deep Learning > Foundation Models in Deep Learning (Vorlesung)
• Austauschstudium - FAI Austauschstudium FAI, 5. Version gültig ab WS 2024/25 > Fakultät für Angewandte Informatik - Master Level > INF-0499 - Foundation Models in Deep Learning > Foundation Models in Deep Learning (Vorlesung)
• Informatik und Multimedia M.Sc. Informatik und Multimedia, PO 2018, 14. Version gültig ab SS 2025 > Multimedia > INF-0499 - Foundation Models in Deep Learning > Foundation Models in Deep Learning (Vorlesung)
• Austauschstudium - FAI Austauschstudium FAI, 6. Version gültig ab SS 2025 > Fakultät für Angewandte Informatik - Master Level > INF-0499 - Foundation Models in Deep Learning > Foundation Models in Deep Learning (Vorlesung)
• Physik Masterstudiengang Physik (ab WiSe 24/25), 2. Version gültig ab SS 2025 > Nebenfach: Informatik > INF-0499 - Foundation Models in Deep Learning > Foundation Models in Deep Learning (Vorlesung)
• Informatik M.Sc. Informatik, PO 2018, 13. Version gültig ab WS 2024/25 > Praktische Informatik > INF-0499 - Foundation Models in Deep Learning > Foundation Models in Deep Learning (Vorlesung)
• Informatik und Multimedia M.Sc. Informatik und Multimedia, PO 2018, 14. Version gültig ab SS 2025 > Wahlbereich Informatik und Multimedia > INF-0499 - Foundation Models in Deep Learning > Foundation Models in Deep Learning (Vorlesung)
• Physik Masterstudiengang Physik (ab WiSe 24/25), 1. Version gültig ab WS 2024/25 > Nebenfach: Informatik > INF-0499 - Foundation Models in Deep Learning > Foundation Models in Deep Learning (Vorlesung)
• Wirtschaftsmathematik Masterstudiengang Wirtschaftsmathematik, 20. Version gültig ab SS 2025 > Modulgruppe E: Wahlbereich [MastWiMa] > INF-0499 - Foundation Models in Deep Learning > Foundation Models in Deep Learning (Vorlesung)
• Physik Masterstudiengang Physik (ab WiSe 16/17), 18. Version gültig ab SS 2025 > Nebenfach (ab WiSe 16/17) - Informatik > INF-0499 - Foundation Models in Deep Learning > Foundation Models in Deep Learning (Vorlesung)
• Wirtschaftsmathematik Masterstudiengang Wirtschaftsmathematik, 20. Version gültig ab SS 2025 > Modulgruppe D: Informatik [MastWiMa] > INF-0499 - Foundation Models in Deep Learning > Foundation Models in Deep Learning (Vorlesung)
• Medizinische Informatik M.Sc. Medizinische Informatik, 7. Version gültig ab WS 2024/25 > Wahlbereich > INF-0499 - Foundation Models in Deep Learning > Foundation Models in Deep Learning (Vorlesung)
• Medizinische Informatik M.Sc. Medizinische Informatik, 8. Version gültig ab SS 2025 > Wahlbereich > INF-0499 - Foundation Models in Deep Learning > Foundation Models in Deep Learning (Vorlesung)
• Mathematik Masterstudiengang Mathematik PO 2013, 19. Version gültig ab WS 2024/25 > Master Mathematik E-I: Nebenfach Informatik > INF-0499 - Foundation Models in Deep Learning > Foundation Models in Deep Learning (Vorlesung)
• Wirtschaftsmathematik Masterstudiengang Wirtschaftsmathematik, 19. Version gültig ab WS 2024/25 > Modulgruppe D: Informatik [MastWiMa] > INF-0499 - Foundation Models in Deep Learning > Foundation Models in Deep Learning (Vorlesung)
• Informatik und Multimedia M.Sc. Informatik und Multimedia, PO 2018, 13. Version gültig ab WS 2024/25 > Multimedia > INF-0499 - Foundation Models in Deep Learning > Foundation Models in Deep Learning (Vorlesung)