Deep Learning for Computer Vision

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Lehrinhalte (This course is only offered in german):

Zunächst werden wichtige Grundlagen aus der Vorlesung „Neuroinformatik & maschinelles Lernen“ in Kurzfassung wiederholt. Aufbauend auf diesen Grundlagen werden weiterführende Deep-Learning-Techniken des aktuellen State of the Arts vermittelt. Unter anderem wird auf erweiterte Regularisierungsmethoden, moderne Aktivierungsfunktionen und fortgeschrittene gradientenbasierte Optimierungstechniken eingegangen. Einen weiteren Schwerpunkt bildet die Vorstellung bekannter Deep-Learning-Architekturen und der darin verwendeten Kerntechnologien. Anschließend wird vermittelt, welche Besonderheiten bei der Einbindung der Deep-Learning-Techniken und -Architekturen in verschiedene Computer-Vision-Anwendungsbereiche beachtet werden müssen. Außerdem wird auf die praktische Anwendung der Techniken und Architekturen auf eigenen Problemstellungen und Daten eingegangen. Abschließend wird auf aktuelle Forschungsfragen eingegangen. Alle Vorlesungsinhalte werden in praxisnahen Übungen vertieft.

Further information:

Current Modultafel
Course material is available in moodle course Deep Learning for Computer Vision WS 23/24