Praktikum - Deep Learning für Computer Vision und Biomedizin (IN0012, IN2106, IN4204)
Practical Course - Hands-on Deep Learning for Computer Vision and Biomedicine (IN0012, IN2106, IN4204)
Lehrveranstaltung 0000003678 im SS 2017
Basisdaten
| LV-Art | Praktikum |
|---|---|
| Umfang | 6 SWS |
| betreuende Organisation | Informatik 9 - Lehrstuhl für Computer Vision and Artificial Intelligence (Prof. Cremers) |
| Dozent(inn)en |
Leitung/Koordination: Daniel Cremers Mitwirkende: Vladimir Golkov |
| Termine |
Zuordnung zu Modulen
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IN2106: Master-Praktikum / Advanced Practical Course
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| ergänzende Hinweise | In diesem Praktikum werden wir Deep-Learning-Algorithmen für konkrete Anwendungen aus den Bereichen Computer Vision und Biomedizin entwickeln und implementieren. Das Hauptziel des Praktikums ist es, praktische Erfahrung zu sammeln mit dem erfolgreichsten Machine-Learning-Verfahren in Computer Vision seit 2012, und seine Vorteile und Nachteile in der Anwendung auf konkrete, relevante Probleme zu lernen. Die Themen umfassen: - Grundlagen von maschinellem Lernen und tiefen neuronalen Netzen - Convolutional neural networks - Recurrent neural networks - Aufgaben jenseits des überwachten Lernens - Entwurf von Architekturen, Wahl der Kostenfunktion, Justierung von Hyperparametern Die Projekte werden auf die Entwicklung neuartiger Lösungen für echte offene Probleme abzielen. Projekte mit unterschiedlichen interessanten Problemen und Datenrepräsentationen werden zur Auswahl gestellt. https://vision.in.tum.de/teaching/ss2017/dlpractice_ss2017 |
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| Links |
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