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 der Mustererkennung (Computer Vision und statistisches maschinelles Lernen) an, insbesondere aktuelle Arbeiten zu tiefen 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 Sommersemester 2023) statt. Der genaue Termin wird in Absprache mit allen Teilenehmer/innen ausgesucht. Das Seminar passt gut zur parallel stattfindenden Vorlesung Modellierung 2, kann aber mit allen Modellierungsveranstaltungen der AG Visual Computing (Modellierung 1/2, Statistical Geometry Processing) sowie mit den Veranstaltungen zu 2D und 3D Computer Vision kombiniert werden. Weitere Kombinationen mit Veranstaltungen aus dem Umfeld von "Data Science" und "Visual Computing" bitte ggf. bei den Modulverantwortlichen anfragen. Grundkenntnisse in statistischem Lernen und tiefer Netzen werden vorausgesetzt; für Neueinsteiger können aber ebenfalls geeignete Themen vergeben werden (wer sich noch nicht auskennt muss aber ggf. etwas zusätzliche Einarbeitung einplanen). Alle weiteren Informationen zum Seminar finden Sie auf der folgenden Internetseite: https://luna.informatik.uni-mainz.de/sem-vc-23 Es gibt auch ein "Team" auf Mattermost - hier bitte unbedingt anmelden (auf der verlinkten Webseite steht erklärt, wie das geht). Während des Semesters findet bereits eine Vorbesprechung statt, auf der organisatorische und terminliche Fragen geklärt werden. Näheres hierzu finden Sie auch auf der oben verlinkten Webseite.
