Search

Frequently Searched Pages

Deutsch

Accessibility

Zahl 30 als Symbol für das Namensjubiläum der Bauhaus-Universität Weimar

This advanced course explores the principles, techniques, and applications of deep learning in computer vision. Students will learn to design, train, and validate neural networks for image classification, object recognition, semantic segmentation, and other computer vision tasks. They will also study advanced techniques for improving deep learning model performance and visualizations to provide guidance for further model development. By the end of the course, students will be equipped to apply deep learning techniques to solve real-world problems in various domains.

The course is managed via the Moodle learning platform. All documents and further information can be found in the Moodle course Deep Learning for Computer Vision.

Please notice: The materials for our lectures and exercises are only available through the network of the Bauhaus-Universität Weimar.

Integrierte Vorlesung Less More

Vorlesungen

  1. Organisation, Geschichte und Perzeptron
  2. Optimierung und Regularisierung
  3. Neuronale Faltungsnetze
  4. Bildklassifikation und Transferlernen
  5. Architekturen
  6. Transformer I.
  7. Transformer II.
  8. Objekterkennung
  9. Semantische und instanzielle Segmentierung
  10. Probabilistische generative Modelle
  11. Tiefgehendes Lernen für die Bildzuordnung
  12. 3D-Deep-Learning Anwendungen I
  13. 3D-Deep-Learning Anwendungen II

Übungen

  1. Grundlegender Deep Learning Workflow
  2. Regularisierung und Modularisierung
  3. Transformer vs CNN
  4. Objekterkennung
  5. Probablisitische generative Modelle
  6. 3D Deep Learning Anwendungen
Prüfung Less More

Wiederholungsklausur

  • Termin: 27.07.2026 um 10:00 - 12:00 Uhr
  • Ort: Raum 009 (B11)
  • Hilfsmittel: keine

Klausurvorbereitung

  • Alte Klausurbeispiele

Faculty of Civil and Environmental Engineering