392151 Probabilistic Learning for Visual Computing (S) (SoSe 2024)

Inhalt, Kommentar

This course offers a probabilistic perspective to machine learning, applied to visual computing applications. A central theme is the learning of neural scene representations from labeled and unlabeled data. The students will present recent papers on computer graphics and computer vision. Practical experiences for applying probabilistic models in pytorch are gained in the assignments and tutorials.

The course is largely based on the Visual AI course I gave at UBC: https://www.cs.ubc.ca/~rhodin/2022_2023_CPSC_533R/

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

excellent Python programming skills, fundamental mathematics, basics of machine learning or neural networks.

Lehrende

Termine ( Kalendersicht )

Rhythmus Tag Uhrzeit Format / Ort Zeitraum  
wöchentlich Mi 14-16 X-E0-207 08.04.-19.07.2024
nicht am: 01.05.24

Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
39-M-Inf-AI-app Applied Artificial Intelligence Applied Artificial Intelligence: Seminar Studieninformation
- benotete Prüfungsleistung Studieninformation
39-M-Inf-AI-app-foc Applied Artificial Intelligence (focus) Applied Artificial Intelligence (focus): Seminar Studieninformation
- unbenotete Prüfungsleistung benotete Prüfungsleistung Studieninformation
39-M-Inf-INT-app Applied Interaction Technology Applied Interaction Technology: Seminar Studieninformation
- benotete Prüfungsleistung Studieninformation
39-M-Inf-INT-app-foc Applied Interaction Technology (focus) Applied Interaction Technology (focus): Seminar Studieninformation
- unbenotete Prüfungsleistung benotete Prüfungsleistung Studieninformation

Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.

Studiengang/-angebot Gültigkeit Variante Untergliederung Status Sem. LP  
Studieren ab 50    
Keine Konkretisierungen vorhanden

Lernraum (E-Learning)

Zu dieser Veranstaltung existiert ein Lernraum im E-Learning System. Lehrende können dort Materialien zu dieser Lehrveranstaltung bereitstellen:

registrierte Anzahl: 23 (1)
Dies ist die Anzahl der Studierenden, die die Veranstaltung im Stundenplan gespeichert haben. In Klammern die Anzahl der über Gastaccounts angemeldeten Benutzer*innen.
Adresse:
SS2024_392151@ekvv.uni-bielefeld.de
Lehrende, ihre Sekretariate sowie für die Pflege der Veranstaltungsdaten zuständige Personen können über diese Adresse E-Mails an die Veranstaltungsteilnehmer*innen 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 Teilnehmer*innen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_452304825@ekvv.uni-bielefeld.de
Reichweite:
22 Studierende direkt per E-Mail erreichbar
Hinweise:
Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
Montag, 26. Februar 2024 
Letzte Änderung Zeiten:
Montag, 5. Februar 2024 
Letzte Änderung Räume:
Montag, 5. Februar 2024 
Art(en) / SWS
S / 2
Sprache
Diese Veranstaltung wird komplett in englischer Sprache gehalten
Einrichtung
Technische Fakultät
Fragen oder Korrekturen?
Fragen oder Korrekturwünsche zu dieser Veranstaltung?
Planungshilfen
Terminüberschneidungen für diese Veranstaltung
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https://ekvv.uni-bielefeld.de/kvv_publ/publ/vd?id=452304825
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ID
452304825