Praktikum - Deep Learning auf Expertenniveau für Computer Vision und Biomedizin (IN0012, IN2106, IN4204)
Practical Course - Expert-Level Deep Learning for Computer Vision and Biomedicine (IN0012, IN2106, IN4204)
Lehrveranstaltung 0000003678 im SS 2024
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 |
Vladimir Golkov Muhammad Qadeer Ahmed Khan Leitung/Koordination: Daniel Cremers |
Termine |
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 | In diesem Praktikum werden wir Deep-Learning-Algorithmen für konkrete Anwendungen aus den Bereichen Computer Vision, Biomedizin, und/oder ähnlichen Bereichen 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:- Maschinelles Lernen und tiefe neuronale Netze- Standard- und fortgeschrittene Architekturen- Aufgaben jenseits des überwachten Lernens- Entwurf von Architekturen, Wahl der Kostenfunktion, Justierung von HyperparameternDie Projekte werden auf die Entwicklung neuartiger Lösungen für ECHTE OFFENE PROBLEME abzielen. Projekte mit unterschiedlichen interessanten Problemen und Datenrepräsentationen werden zur Auswahl gestellt.Zu BEWERBUNG (wichtig!), Vorbesprechung und Einführungsvorlesungen, siehe Praktikumswebseite: https://vision.in.tum.de/teaching/ss2023/dlpractice |
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Links | TUMonline-Eintrag |