Diese Webseite wird nicht mehr aktualisiert.

Mit 1.10.2022 ist die Fakultät für Physik in der TUM School of Natural Sciences mit der Webseite https://www.nat.tum.de/ aufgegangen. Unter Umstellung der bisherigen Webauftritte finden Sie weitere Informationen.

de | en

Maschinelles Lernen für Computersehen (IN2357)
Machine Learning for Computer Vision (IN2357)

Lehrveranstaltung 0000002794 im WS 2019/20

Basisdaten

LV-Art Vorlesung
Umfang 2 SWS
betreuende Organisation Informatik 9 - Lehrstuhl für Computer Vision and Artificial Intelligence (Prof. Cremers)
Dozent(inn)en Nikolaus Demmel
Leitung/Koordination: Daniel Cremers
Mitwirkende:
Rudolph Triebel
Termine Fr, 16:00–18:00, Interims I 102
Mi, 16:00–18:00, PH HS2
Do, 16:00–18:00, PH HS1

Zuordnung zu Modulen

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 Maschinelle Lernmethoden sind ein wesentlicher Bestandteil zur Lösung wichtiger Probleme aus dem Bereich Computersehen, wie z.B. Objektklassifikation und -lageschätzung, Objektverfolgung, Bildsegmentierung, Entrauschen von Bildern, oder Kamerakalibrierung. In dieser Vorlesung werden daher die wichtigsten Methoden des maschinellen Lernens vorgestellt und mathematisch hergeleitet. Diese umfassen vor allem: - Kernel Methoden, insbes. Gaußprozesse - Lernen von Metriken - Clusteringmethoden wie GMM oder Spektrales Clustern - Boosting und Bagging - Hidden Markov Modelle - Neuronal Netze und Deep Learning * - Sampling Methoden, insbes MCMC Der Fokus liegt hierbei in einem breiten Verständnis dieser Methoden und nicht in der Vertiefung einzelner Ansätze. Praktische Erfahrung wird anhand von Programmieraufgaben gesammelt. *Das Thema Deep Learning wird nur am Rande behandelt. Für eine ausführliche Behandlung des Themas wird auf andere Veranstaltungen verwiesen, z.B. IN2346
Links TUMonline-Eintrag

Gleiche Lehrveranstaltungen (z. B. in anderen Semestern)

SemesterTitelDozent(en)Termine
SS 2022 Maschinelles Lernen für Computersehen (IN2357) Triebel, R. Fr, 12:00–14:00, Interims I 102
Do, 16:00–18:00, Interims I 102
SS 2021 Machine Learning for Computer Vision (IN2357) Demmel, N. Yenamandra, T.
Leitung/Koordination: Cremers, D.
Mitwirkende: Triebel, R.
Mi, 16:00–18:00, virtuell
Fr, 14:00–16:00, virtuell
sowie einzelne oder verschobene Termine
WS 2020/1 Machine Learning for Computer Vision (IN2357) Köstler, L. Triebel, R.
Leitung/Koordination: Cremers, D.
Fr, 16:00–18:00, virtuell
Mi, 16:00–18:00, virtuell
Do, 16:00–18:00, virtuell
SS 2020 Machine Learning for Computer Vision (IN2357) Sommer, C.
Leitung/Koordination: Cremers, D.
Mitwirkende: Triebel, R.
Do, 16:00–18:00, virtuell
Fr, 12:00–14:00, virtuell
SS 2019 Machine Learning for Computer Vision (IN2357) Häfner, B.
Leitung/Koordination: Cremers, D.
Mitwirkende: Triebel, R.
WS 2018/9 Machine Learning for Computer Vision (IN2357)
Leitung/Koordination: Cremers, D.
Mitwirkende: Triebel, R.
SS 2018 Machine Learning for Computer Vision (IN2357) Schubert, D.
Leitung/Koordination: Cremers, D.
Mitwirkende: Triebel, R.
Nach oben