Praktikum - Erstellung von Deep-Learning-Methoden (IN0012, IN2106, IN4292)
Practical Course - Creation of Deep Learning Methods (IN0012, IN2106, IN4292)
Lehrveranstaltung 0000005982 im SS 2023
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 Lukas Köstler Leitung/Koordination: Daniel Cremers |
| Termine |
Zuordnung zu Modulen
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IN2106: Master-Praktikum / Advanced Practical Course
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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 | Die Verwendung von Deep Learning zur Lösung echter Probleme erfordert oft die Erstellung neuer Deep-Learning-Methoden und nicht nur die Verwendung fertiger existierender Architekturen. In diesem Praktikum werden die Studierenden ECHTE OFFENE PROBLEME auswählen und lernen, wie man sie analysiert, wie man Anforderungen an angemessene Deep-Learning-Methoden identifiziert, und wie man Deep-Learning-Methoden erstellt, die diese Anforderungen erfüllen. Manche der zur Auswahl stehenden Projekte beinhalten auch die Analyse von Entwurfsprinzipien existierender Methoden und die Verwendung dieser Entwurfsprinzipien, um neue Methoden zu erstellen. Zu Bewerbung (wichtig!), Vorbesprechung und Einführungsvorlesungen, siehe Praktikumswebseite: https://vision.in.tum.de/teaching/ss2023/create_dl |
|---|---|
| Links | TUMonline-Eintrag |