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392020 Deep Learning Ansätze in der Bildverarbeitung (S) (SoSe 2018)

Kurzkommentar
Der Termin am 13. April ist obligatorisch, da hier die Vortragsthemen verteilt werden.
Einrichtung
Technische Fakultät
Art(en) / SWS
S / 2
Zeitraum
09.04.2018-20.07.2018
Voraussichtl. Wiederholung

Lehrende

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Termine (Kalendersicht )

Rhythmus Tag Uhrzeit Ort Zeitraum  
wöchentlich Fr 12-14 C01-148 09.04.2018-20.07.2018

Klausuren

  • keine gefunden

Fachzuordnungen

Modul (Studienmodell 2011) Veranstaltung Leistungen  
39-Inf-BV Bildverarbeitung Seminar zu ausgewählten Themen aus dem Bereich Bildverarbeitung unbenotete Prüfungsleistung
Studieninformation

Die Angaben in der Tabelle ergeben sich aus der Zuordnung zu einem Modul und der entsprechenden Modulbeschreibung. Bei den angegebenen "Leistungen" können Wahloptionen der Studierenden bestehen; Auskunft hierüber gibt ebenfalls die Modulbeschreibung.

Allgemeine Anforderungen bei Lehrveranstaltungen:

Die Anforderungen an die aktive Teilnahme (nur gültig für Studienmodell 2002) sind hier erläutert. In den FsB und Modulhandbüchern finden sich Informationen, ob Studienleistungen (nur gültig für Studienmodell 2011)/Einzelleistungen/Modul(teil)prüfungen vorgesehen sind, und welche Anforderungen hierfür bestehen.

Inhalt, Kommentar

Dieses Seminar behandelt Ansätze des sogenannten "Deep Learning" in der Bildverarbeitung, die in den letzten jähren eine rasante Entwicklung genommen haben und in fast allen Problemstellungen der Bildverarbeitung Einzug gefunden haben. Grundansatz ist, dass neuronale Netze mit vielen Schichten trainiert werden. Um die Anzahl der Gewichtsparameter wenigstens halbwegs zu begrenzen, verwendet man zu Beginn oftmals sogenannte "Convolutional Networks", die im Prinzip komplexe Filtermasken darstellen, wie wir sie in der Vorlesung im Wintersemester bereits kennengelernt haben. Im Gegensatz zu den Filtermasken, die wir bislang verwendet haben, sind die Koeffizienten nicht fest vorgegeben, sondern werden problemspezifisch trainiert.
Im Lauf des Seminars werden wir unterschiedliche Ansätze aus den Bereichen Segmentierung, Objektdetektion, Objekterkennung, Erkennung salienter Bereiche und spezifischer Anwendungen näher betrachten.

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Die Kenntnisse der Vorlesung "Bildverarbeitung" und der dazugehörigen Übungen werden vorausgesetzt.

TeilnehmerInnen
registrierte Anzahl : 35
Dies ist die Anzahl der Studierenden, die die Veranstaltung im Stundenplan gespeichert haben. In Klammern die Anzahl der über Gastaccounts angemeldeten Benutzer/innen.
Abruf der Liste der Teilnehmer/innen :
Lehrende und ihre Sekretariate können sich die Liste der im eKVV registrierten Teilnehmer/innen über die passwortgeschützen eKVV Seiten abrufen: Meine Veranstaltungen
Falls Sie noch keinen BIS Zugang besitzen oder generelle Hinweise zum Abrufen und zum Umgang mit den Teilnehmerlisten suchen nutzen Sie unsere Hilfeseite
Dort finden Sie auch Informationen dazu, wie Sie aus einer Teilnehmerliste die Ergebnisliste für die Prüfungsdokumentation erstellen und wie Sie diese an die Prüfungsämter übermitteln können.
Automatischer E-Mailverteiler der Veranstaltung
Adresse :
SS2018_392020@ekvv.uni-bielefeld.de
Lehrende, ihre Sekretariate sowie für die Pflege der Veranstaltungsdaten zuständige Personen können über diese Adresse E-Mails an die VeranstaltungsteilnehmerInnen verschicken. WICHTIG: Sie müssen verschickte E-Mails jeweils freischalten. Warten Sie die Freischaltungs-E-Mail ab und folgen Sie den darin enthaltenen Hinweisen.
Falls die Belegnummer mehrfach im Semester verwendet wird können Sie die folgende alternative Verteileradresse nutzen, um die TeilnehmerInnen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_118076564@ekvv.uni-bielefeld.de
Reichweite :
35 Studierende direkt per E-Mail erreichbar
Hinweise :
Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
Änderungen/Aktualität der Veranstaltungsdaten
Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende :
Dienstag, 20. Februar 2018 
Letzte Änderung Zeiten :
Dienstag, 6. Februar 2018 
Letzte Änderung Räume :
Dienstag, 6. Februar 2018 
Sonstiges
Link auf diese Veranstaltung
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https://ekvv.uni-bielefeld.de/kvv_publ/publ/vd?id=118076564
Interwiki Link
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