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Visuelle Objekterkennung - Einzelansicht

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Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Langtext
Veranstaltungsnummer 13900 Kurztext FMI-IN0134
Semester SS 2024 SWS 2
Teilnehmer 1. Platzvergabe 20 Max. Teilnehmer 2. Platzvergabe 20
Rhythmus Jedes 2. Semester Studienjahr
Credits für IB und SPZ
E-Learning
Hyperlink
Sprache Deutsch
Belegungsfrist Standardbelegung Wintersemester ab Mitte August/ Sommersemester ab Mitte Februar
Abmeldefristen B1-Belegung ohne Abmeldung    19.02.2024 09:00:00 - 26.03.2024 08:29:59   
B2-Belegung mit Abmeldung 6 Wochen    26.03.2024 08:30:00 - 14.05.2024 23:59:59    aktuell
B3-Belegung ohne Abmeldung    15.05.2024 00:00:01 - 19.08.2024 07:59:59   
Termine Gruppe: 0-Gruppe iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson (Zuständigkeit) Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer 2. Platzvergabe
Einzeltermine anzeigen Mi. 10:00 bis 12:00 w. 03.04.2024 bis
03.07.2024
Carl-Zeiß-Straße 3 - SR 225   findet statt  
Einzeltermine anzeigen Do. 10:00 bis 12:00 Einzel-V. 01.08.2024 bis
01.08.2024
    findet statt

Klausur

CZS3, SR 113

 
Einzeltermine anzeigen Mi. 10:00 bis 12:00 Einzel-V. 25.09.2024 bis
25.09.2024
    findet statt

Nachklausur

CZS3, SR 113

 
Gruppe 0-Gruppe:



Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Bodesheim, Paul , Dr.-Ing. verantwortlich
Module / Prüfungen
Modul Prüfungsnummer Titel VE.Nr. Veranstaltungseinheit
FMI-IN0134 Visuelle Objekterkennung
P-Nr. : 65341 Visuelle Objekterkennung: mündl. Prüfung
65343 Visuelle Objekterkennung: Vorlesung
FMI-IN3261 Mastermodul Maschinelles Lernen I - 3 LP
P-Nr. : 352911 Mastermodul Maschinelles Lernen I - 3 LP: mündl. o. schriftl. Prüfung o. Projektarbeit
352913 Mastermodul Maschinelles Lernen I - 3 LP: Vorlesung/Übung
FMI-IN3262 Mastermodul Maschinelles Lernen II - 3 LP
P-Nr. : 352921 Mastermodul Maschinelles Lernen II - 3 LP: mündl. o. schriftl. Prüfung o. Projektarbeit
352923 Mastermodul Maschinelles Lernen II - 3 LP: Vorlesung/Übung
Zuordnung zu Einrichtungen
Institut für Informatik
Fakultät für Mathematik und Informatik
Inhalt
Voraussetzungen

Kenntnisse in Bildverarbeitung und maschinellem Lernen werden nicht vorausgesetzt. Die Vorlesung ist als Ergänzung zu den Vorlesungen der Bildverarbeitung und Mustererkennung anzusehen.

Lerninhalte

Inhalte der Vorlesung "Visuelle Objekterkennung":

  • Aufgabenstellungen und Herausforderungen der visuellen Objekterkennung
  • Grundlegende Verfahren des Maschinellen Lernens
  • Klassifikation und Bildkategorisierung
  • Objektlokalisation / -detektion
  • Semantische Segmentierung
  • Tiefe Lernverfahren

Schwerpunkt werden dabei Algorithmen der Bildverarbeitung sein, welche massiv Verfahren des maschinellen Lernens einsetzen. In letzter Zeit ist in diesem Bereich ein unglaublicher Trend hin zu neuen Anwendungen zu beobachten. Die Vorlesung bietet einen Streifzug durch dieses Gebiet an und geht besonders auf Zusammenhänge der Verfahren untereinander ein.

Strukturbaum
Die Veranstaltung wurde 4 mal im Vorlesungsverzeichnis SoSe 2024 gefunden:
Semester 2  - - - 1
Wahlpflichtmodule  - - - 2
Wahlpflichtmodule  - - - 4

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