Praktikum - Deep Learning für Computer Vision (IN2106, IN4204)
Practical Course - Hands-on Deep Learning for Computer Vision (IN2106, IN4204)
Lehrveranstaltung 0000001491 im WS 2016/7
Basisdaten
| LV-Art | Praktikum |
|---|---|
| Umfang | 6 SWS |
| betreuende Organisation | Informatik 9 - Lehrstuhl für Computer Vision and Artificial Intelligence (Prof. Cremers) |
| Dozent(inn)en |
Vladimir Golkov Laura Leal-Taixe Leitung/Koordination: Daniel Cremers |
| Termine |
Zuordnung zu Modulen
-
IN2106: Master-Praktikum / Advanced Practical Course
Dieses Modul ist in den folgenden Katalogen enthalten:- weitere Module aus anderen Fachrichtungen
weitere Informationen
Lehrveranstaltungen sind neben Prüfungen Bausteine von Modulen. Beachten Sie daher, dass Sie Informationen zu den Lehrinhalten und insbesondere zu Prüfungs- und Studienleistungen in der Regel nur auf Modulebene erhalten können (siehe Abschnitt "Zuordnung zu Modulen" oben).
| ergänzende Hinweise | In diesem Modul, werden wir Deep Learning Algorithmen für konkrete Anwendungen im Bereich Computer Vision entwickeln und implementieren. Das Hauptziel dieses Moduls ist die praktische Erfahrung mit einem der erfolgreichsten Machine-Learning Werkzeuge für Computer Vision zu erarbeiten. Außerdem sollen die Studierenden die Vorteile und Nachteile bezogen auf konkrete, praxis-relevante Probleme zu lernen. Die Themen sind unter anderem: - Grundlagen des maschinellen Lernens und Deep Learning - Faltungs neuronale Netze - Recurrent neuronale Netze - Lang kurzfristig neuronale Netze Die Projekte werden mit Computer Vision Probleme behandeln: - Ziffernerkennung - Bildklassifizierung - Segmentierung - Szene Verständnis - Objekt-Tracking - Depth From Focus https://vision.in.tum.de/teaching/ws2016/dlpractice_ws2016 |
|---|---|
| Links | TUMonline-Eintrag |