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Seminar Deep Learning in Image and Video Processing (SemDLIVP)- Dozent/in
- Prof. Dr.-Ing. André Kaup
- Angaben
- Seminar
, Sprache Englisch
Zeit und Ort: n.V.; Bemerkung zu Zeit und Ort: Ferienakademie Sarntal
- Voraussetzungen / Organisatorisches
- Anmeldung online via https://www.ferienakademie.de.
- Inhalt
- In diesem Kurs werden Anwendungen der Bild- und Videosignalverarbeitung diskutiert, welche durch dein Einsatz von neuen Methoden aus dem Bereich des Deep Learning deutlich verbessert werden können. Zur Verbesserung werden zunehmend tiefe neuronale Netze (Deep Neural Networks) eingesetzt, die die Fähigkeiten vieler klassischer Methoden der Bild- und Videosignalverarbeitung übertreffen. Desweiteren erlauben Methoden des Deep Learning das Angehen völlig neuer Aufgabenstellungen, die durch den Einsatz klassischer Methoden als unlösbar galten. Ziel dieses Kurses ist es einen Überblick über klassische Algorithmen in der Bild- und Videosignalverarbeitung zu geben, in das Themengebiet des Deep Learning einzuführen und verschiedene praktische Anwendungen zu diskutieren.
Der Kurs richtet sich an Studierende im Bachelor-Studium ab dem 3. Studienjahr und Studierende im Master-Studium. Da die Implementierung von Deep Learning-Methoden für die Bild- und Videosignalverarbeitung Teil des Kurses ist, werden fortgeschrittene Kenntnisse in der Programmierung vorausgesetzt.
Zur Erlangung von Seminarpunkten im Umfang von 2,5 ECTS ist ein Abschlussbericht von ca. 10 Seiten erforderlich. Bitte beachten Sie, dass die Teilnahme an der Lehrveranstaltung allein nicht zur Abgabe eines Berichts verpflichtet.
- ECTS-Informationen:
- Title:
- Seminar Deep Learning in Image and Video Processing
- Prerequisites
- Application online at https://www.ferienakademie.de.
- Contents
- Within this course, we want to explore Image and Video Processing tasks boosted by Deep Learning methods. There's a trend in image and video processing that applies deep neural networks to improve classical image and video processing tasks, or to solve entirely new tasks that were deemed intractable using classical algorithms. We want to explore these algorithms and will cover an overview over classical image and video processing algorithms, an introduction to deep learning and discuss various practical applications.
The course aims at students at late Bachelor-level and Master-level. The implementation of deep learning methods for image and video processing is part of the course. Thus, an advanced level in programming is required. To obtain seminar credits of 2.5 ECTS, a final report of approximately 10 pages is necessary. Note, that participation in the course alone does not oblige to submit a report.
- Zusätzliche Informationen
- Erwartete Teilnehmerzahl: 14, Maximale Teilnehmerzahl: 16
www: https://www.ferienakademie.de
- Institution: Lehrstuhl für Multimediakommunikation und Signalverarbeitung
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