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 2020
Basisdaten
LV-Art | Praktikum |
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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 |
Di, 14:00–16:00, virtuell |
Zuordnung zu Modulen
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IN2106: Master-Praktikum / Advanced Practical Course
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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 | BITTE BEWERBEN SIE SICH PER EMAIL. In diesem Praktikum werden wir Deep-Learning-Algorithmen für konkrete Anwendungen aus den Bereichen Computer Vision und Biomedizin entwickeln. Das Hauptziel des Praktikums ist es, praktische Erfahrung mit Deep Learning zu sammeln 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 - Standard- und fortgeschrittene Architekturen - 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/ss2020/dlpractice_ss2020 |
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Links |
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