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This talk shows how computational lower bounds in learning, which allow to show failure at learning certain function classes due to computational constraints, can be derived using information-theoretic arguments and inequalities. In particular, it is shown that GDbased deep learning cannot learn with polynomial parameters certain function classes that can be learned efficiently with other non-GD based algorithms. Joint work with C. Sandon (MIT).