Deep Learning for Computer Vision

Hinweis:

Tragen Sie sich bitte MIT IHRER UNI-EMAILADRESSE in den Mailverteiler zu dieser Vorlesung ein, um den Einschreibeschlüssel für den moodle-Kurs  sowie aktuelle Informationen zu erhalten.

Senden Sie dazu eine E-Mail mit dem Betreff: Eintrag in die Liste DL4CV an folgende Adresse: deeplearning@tu-ilmenau.de.

Sie erhalten als Antwort den Hinweis, dass Ihre E-Mail zurückgehalten wird, bis der Moderator diese genehmigt hat. Das kann bis zu einem Tag dauern, am Wochenende auch länger. Sobald Sie in die Liste aufgenommen sind, erhalten Sie eine entsprechende Willkommensnachricht.

Lehrinhalte:

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.

Weitere Informationen:

Aktuelle Modultafel
Lehrinhalte im moodle-Kurs Deep Learning for Computer Vision WS 23/24