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Data Analytics III - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar Learnweb   Logo Learnweb
Veranstaltungsnummer 3618 Kurztext
Semester WiSe 2021/22 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen 15 Max. Teilnehmer/-innen 20
Rhythmus i.d.R. jedes Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 4 Anmeldung Anmeldepflicht , Vergabe: Automatisch(Losen) (?)
Hyperlink   Evaluation Ja (als gesamte Veranstaltung - online)
Sprache englisch
Anmeldefristen Anmeldung (Einzelvergabe) 07.09.2021 - 28.10.2021 23:59:59

Anmeldepflicht
Abmeldung bis Ende VL-Zeit 30.10.2021 - 11.02.2022

Anmeldepflicht
Termine Gruppe: 1-Gruppe iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Do. 14:00 bis 16:00 c.t. wöchentlich Externes Gebäude - Online-Lehre (ggf. folgt Raumangabe für Ausnahme Präsenzlehre) Raumplan        
Gruppe 1-Gruppe:


Zugeordnete Person
Kontaktperson (durchführend) Zuständigkeit
Landwehr, Niels, Professor Dr. verantwortlich und durchführend
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Master M.Sc. Data Analytics
Master M.Sc. Informationsmanagm.
Master M.Sc. Wirtschaftsinf.
LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
MIT-SKIML Seminar Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (Master)
MDA-SDA3 Seminar Data Analytics III
MWI-BI-S4L Seminar, Ergänzung zu Prüfungen aus dem Modul Business Intelligence mit 4 LP
MWI-SemBI Seminar Business Intelligence (Master)
Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Data Science
Inhalt
Bemerkung

The seminar will take place online. If you want to partiticpate, you have to enroll in the Learnweb course at https://www.uni-hildesheim.de/learnweb2021/course/view.php?id=3083. There you also find more information about the organization.

Voraussetzungen

As most approaches to depth estimation and 3D-reconstruction are based on deep neural networks, prior knowledge of deep learning is highly recommended. Students in Msc Data Analytics should already have passed Data Analytics I and II.

Lerninhalte

In the seminar, we will study methods for depth estimation and 3D reconstruction from images. This is an important problem within computer vision with wide-ranging applications from autonomous driving to human-computer-interaction. As for most other problems in computer vision, state-of-the-art approaches are typically based on deep neural networks ("deep learning"). We will therefore focus on deep learning approaches.

Throughout the seminar, we will study different depth estimation and 3D reconstruction problems, including several approaches for estimating 3D-human pose from images. We will discuss problem settings, deep learning models, training techniques, and empirical results.


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2021/22 , Aktuelles Semester: SoSe 2022
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