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SoSe 2024

Deep Learning for Computer Vision - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Integrierte Vorlesung SWS 4
Veranstaltungsnummer 423150021 Max. Teilnehmer/-innen
Semester SoSe 2024 Zugeordnetes Modul
Erwartete Teilnehmer/-innen
Rhythmus einmalig
Hyperlink https://moodle.uni-weimar.de/course/view.php?id=48836
Weitere Links http://www.uni-weimar.de/medien/cv
http://www.uni-weimar.de/media/cv
Sprache englisch
Termine Gruppe: [unbenannt]
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
Fr. 15:15 bis 16:45 wöch. von 05.04.2024  Schwanseestraße 143 - Seminarraum 2.16      
Einzeltermine anzeigen
Fr. 17:00 bis 18:30 wöch. von 05.04.2024  Schwanseestraße 143 - Seminarraum 2.16      
Einzeltermine anzeigen
Mo. 11:00 bis 13:00 Einzel am 29.07.2024    

schriftl. Prüfung / written exam

 
Gruppe [unbenannt]:
 
 


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Rodehorst, Volker, Prof., Dr.-Ing.habil.
Frolov, Anton , Master of Science
Benz, Christian , Master of Science
Eick, Jan Frederick
Tschirschwitz, David Eike , Bachelor
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester Leistungspunkte
Master Computer Science and Media (M.Sc.), PV 11 - 6
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV17 - 6
Master Digital Engineering (M.Sc.), PV 17 - 6
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV15 - 6
Master Computer Science for Digital Media (M.Sc.), PV 18 - 6
Master Digital Engineering (M.Sc.), PV 19 - 6
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV19 - 6
Master Computer Science for Digital Media (M.Sc.), PV 2020 - 6
Master Digital Engineering (M.Sc.), PV 2023 - 6
Master Computer Science for Digital Media (M.Sc.), PV 17 - 6
Zuordnung zu Einrichtungen
Computer Vision in Engineering
Fakultät Medien
Inhalt
Beschreibung

In diesem Fortgeschrittenenkurs werden die Prinzipien, Techniken und Anwendungen des Deep Learning in der Computer Vision behandelt. Die Teilnehmer lernen, wie man neuronale Netze für die Bildklassifizierung, Objekterkennung, semantische Segmentierung und andere Computer-Vision- Aufgaben entwickelt, trainiert und validiert. Es werden auch Techniken zur Verbesserung der Leistung von Deep-Learning-Modellen und Veranschaulichungen studiert, um Anhaltspunkte für die weitere Modellentwicklung zu erhalten. Am Ende des Kurses werden die Studierenden in der Lage sein, Deep-Learning-Techniken anzuwenden, um reale Probleme in verschiedenen Bereichen zu lösen.

Literatur
  • Prince, S. J. (2023). Understanding Deep Learning. MIT press. https://udlbook.github.io/udlbook/
  • Papa, J. (2021). PyTorch Pocket Reference. O'Reilly Media, Incorporated.

 

Voraussetzungen

Successful completion of the course ”Introduction to Machine Learning and Data Mining” or ”Image Analysis and Object Recognition"

Leistungsnachweis

Erfolgreiche Teilnahme an den Laborübungen und dem Projekt mit abschließender Klausur.

Gewichtung: 50% Projekt und 50% Klausur

Zielgruppe

B.Sc. Medieninformatik / Informatik

M.Sc. Computer Science for Digital Media

M.Sc. Digital Engineering

M.Sc. Human Computer Interaction

 


Strukturbaum
Die Veranstaltung wurde 15 mal im Vorlesungsverzeichnis SoSe 2024 gefunden:
Electives  - - - 1
Master  - - - 2
Electives  - - - 3
Computer Vision  - - - 5
Specialisation Tech  - - - 6
Electives  - - - 7
Intelligent IS  - - - 8
Electives  - - - 9
Computer Science Methods  - - - 10
Elective Modules  - - - 11
Electives  - - - 13
Elective Modules  - - - 15

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