Seminar Deep Learning in der Computergrafik, Wintersemester 2018/19

Deep Learning ist ein Begriff welcher sich zunehmend in fast alle Bereiche der Informatik ausbreitet. Grundlage für Deep Learning sind neuronale Netze welche durch ihre tief verschachtelte Struktur komplexe Eigenschaften eines Eingabesignals lernen können. 

In der Computergrafik ist das Eingabesignal ein 3D oder 2D Datensatz. Das neuronale Netz, meistens ein CNN (= convolutional neural net) wird je nach Anwendungsfall darauf trainiert, bestimmte Charakterisitka eines Datensatzes zu lernen.

In diesem Seminar werden verschiedene Anwendungsfälle behandelt, wie durch den Einsatz von Deep Learning erstaunliche Probleme gelöst werden können.

Anforderungen

Um dieses Seminar erfolgreich abzuschließen müssen folgende Anforderungen erfüllt werden:

  • Ausarbeitung eines gewählten Themas (Ba: Deutsch oder Englisch. Ma: Englisch)
  • aktive Teilnahme am Seminar
  • aktive Teilnahme an den gegenseitigen Reviews
  • 20-minütige Präsentation in Deutsch oder Englisch mit anschließender Frage-Antwort-Runde
  • Einhaltung der Deadlines

Organisatorische Hinweise

max. Teilnehmerzahl: 12

Das Seminar findet als Blockveranstaltung am Ende des Semesters statt.

Der Termin für die Einführungsveranstaltung wird noch bekannt gegeben und wird in Raum O27/331 statt finden.

Einordnung

[Modul: Visual Computing]

Medieninformatik, B.Sc./M.Sc.
Informatik, B.Sc./M.Sc.
Software-Engineering, B.Sc./M.Sc.
Cognitive Systems, M.Sc.

Bitte prüfen Sie die Eignung anhand der Modulbeschreibung "Seminar Visual Computing" -> HIS/Studium