Tutorial: Batch processing

Tutorial: Batch processing

Administrative information


Title Batch Processing
Duration 60 min
Module B
Lesson Type Tutorial
Focus Technical - Deep Learning
Topic

Batch processing

 

Keywords


batch processing,back propagation,

 

Learning Goals


  • Understand mechanisms behind batch processing and back propagation
  • Learn batch processing by modifying existing Python code

 

Expected Preparation


Learning Events to be Completed Before

Obligatory for Students

None.

Optional for Students

None.

References and background for students:

None.

Recommended for Teachers

None.

Lesson Materials


 

The materials of this learning event are available under CC BY-NC-SA 4.0.

 

Instructions for Teachers


The tutorial involves finishing code that apply variations of Gradient Descent on data. Students program in python and are provided with data to show the (dis-)advantages of different batching strategies. Programming should complete in about an hour.

 

Outline

Instructors can choose to let students work individually or in groups on the practical notebook for the entire class (60 mins) or spend time discussing the results immediately in class.

 

More information

Click here for an overview of all lesson plans of the master human centred AI

Please visit the home page of the consortium HCAIM

Acknowledgements

The Human-Centered AI Masters programme was co-financed by the Connecting Europe Facility of the European Union Under Grant №CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.

The materials of this learning event are available under CC BY-NC-SA 4.0

 

The HCAIM consortium consists of three excellence centres, three SMEs and four Universities

HCAIM Consortium

Colofon

Het arrangement Tutorial: Batch processing is gemaakt met Wikiwijs van Kennisnet. Wikiwijs is hét onderwijsplatform waar je leermiddelen zoekt, maakt en deelt.

Laatst gewijzigd
2024-05-15 11:20:08
Licentie

Dit lesmateriaal is gepubliceerd onder de Creative Commons Naamsvermelding-GelijkDelen 4.0 Internationale licentie. Dit houdt in dat je onder de voorwaarde van naamsvermelding en publicatie onder dezelfde licentie vrij bent om:

  • het werk te delen - te kopiëren, te verspreiden en door te geven via elk medium of bestandsformaat
  • het werk te bewerken - te remixen, te veranderen en afgeleide werken te maken
  • voor alle doeleinden, inclusief commerciële doeleinden.

Meer informatie over de CC Naamsvermelding-GelijkDelen 4.0 Internationale licentie.

Aanvullende informatie over dit lesmateriaal

Van dit lesmateriaal is de volgende aanvullende informatie beschikbaar:

Toelichting
.
Eindgebruiker
leerling/student
Moeilijkheidsgraad
gemiddeld
Studiebelasting
4 uur en 0 minuten

Gebruikte Wikiwijs Arrangementen

HCAIM Consortium. (z.d.).

Acknowledgement

https://maken.wikiwijs.nl/198386/Acknowledgement

HCAIM Consortium. (z.d.).

Lecture: Transformer networks

https://maken.wikiwijs.nl/200304/Lecture__Transformer_networks

close
Colofon
gemaakt met Wikiwijs van kennisnet-logo
open