Lehrende/r: Univ.-Prof. Dr. Michael Wand
Veranstaltungsart: Seminar
Anzeige im Stundenplan: 08.079.630
Semesterwochenstunden: 2
Credits: 4,0
Unterrichtssprache: Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl: - | 15
Voraussetzungen / Organisatorisches: In diesem Seminar schauen wir uns aktuelle Forschungsarbeiten aus dem Bereich Visual Computing (Computer Graphik und Computer Vision) sowie Machine Learning (insbesondere aktuelle Arbeiten zu tiefen neuronalen Netzen) an. Schwerpunktthema ist dieses Semester Methoden zum Verstehen neuronaler Codierungen in künstlichen neuronalen Netzen. Als Besonderheit gibt es ein kleines praktisches/wissenschaftliches Projekt, dafür fällt die schriftliche Ausarbeitung weniger umfangreich aus. Details werden auf der unten verlinkten Webseite erklärt. Das Seminar findet im Block in den Semesterferien (vorlesungsfreie Zeit nach dem Wintersemester) statt. Der genaue Termin wird in Absprache mit allen Teilenehmer/innen ausgesucht. Das Seminar passt besonders gut zur Vorlesung Modellierung 2 aus dem vergangenen Sommersemester, es kann aber mit allen Modellierungsveranstaltungen der AG Visual Computing kombiniert werden (Modellierung 1/2, Statistical Geometry Processing) sowie mit den Veranstaltungen zu 2D und 3D Computer Vision. Weitere Kombinationen mit Veranstaltungen aus dem "Data Science" Umfeld bitte ggf. bei den Modulverantwortlichen anfragen. Grundkenntnisse in statistischem Lernen und tiefer Netzen werden vorausgesetzt (wer sich noch nicht auskennt muss ggf. etwas zusätzliche Einarbeitung einplanen). Alle weiteren Informationen zum Seminar finden Sie auf der folgenden Internetseite: https://luna.informatik.uni-mainz.de/sem-prak-vc-22-23 Wichtig: Am Freitag, den 11. November 2022 um 14:00 s.t. in Raum 03-424 findet eine Vorbesprechung zum Seminar start. Interessierte sollten hieran unbedingt teilnehmen. Es gibt auch ein "Team" auf Mattermostl - auch hier bitte unbedingt anmelden (auf der oben verlinkten Webseite steht erklärt, wie das geht).
Digitale Lehre: Das Seminar ist in Präsenz geplant, kann aber, wenn die Umstände dies erfordern, problemlos auf Videokonferenz umgestellt werden.
