392287 ISY Project: Deep Learning based Human Motion Prediction (Pj) (SoSe 2023)

Inhalt, Kommentar

Human Motion Prediction (HPM) aims to predict future human pose sequences given previous motion sequences.It has applications such as Autonomous Driving to predict pedestrians’behavior, and Human Robot Collaborations to allow the robot better to understand human intentions. In this project, you will implement an existing deep learning algorithm (e.g. Multi-layer Perceptron, Variational Autoencoder, Transformer, GAN) and evaluate its performances of motion prediction.

This topic is provided as an individual project (aka second project) since the task is separate. But multiple students can work on this topic with different assignments. However, this doesn't make it a team project.

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Required skills:
- Basic knowledge in machine learning and image processing.
- Python programming skills.

Lehrende

Termine ( Kalendersicht )

Rhythmus Tag Uhrzeit Format / Ort Zeitraum  

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Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
39-M-Inf-GP Grundlagenprojekt Intelligente Systeme weiteres Projekt unbenotete Prüfungsleistung
Studieninformation

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


Keine Konkretisierungen vorhanden
Kein Lernraum vorhanden
registrierte Anzahl: 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:
SS2023_392287@ekvv.uni-bielefeld.de
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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_404075217@ekvv.uni-bielefeld.de
Reichweite:
1 Studierende direkt per E-Mail erreichbar
Hinweise:
Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
Donnerstag, 9. Februar 2023 
Letzte Änderung Zeiten:
Donnerstag, 9. Februar 2023 
Letzte Änderung Räume:
Donnerstag, 9. Februar 2023 
Art(en) / SWS
Pj / 2
Einrichtung
Technische Fakultät
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ID
404075217
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