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Advanced Computer Vision - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung
Veranstaltungsnummer 3612 Kurztext ACV
Semester WiSe 2022/23 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen 15 Max. Teilnehmer/-innen 45
Rhythmus i.d.R. jedes 2. Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 6 Anmeldung Anmeldepflicht , Vergabe: Automatisch(Losen) (?)
Hyperlink   Evaluation Ja - Präsenzveranstaltung
Sprache englisch
Anwesenheitspflicht Nein (?)
Anmeldefristen Anmeldung (Einzelvergabe) 13.09.2022 - 27.10.2022 23:59:59

Anmeldepflicht
Abmeldung bis Ende VL-Zeit 28.10.2022 - 17.02.2023 23:59:59

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 ausblenden
iCalendar Export
Mo. 16:00 bis 18:00 c.t. wöchentlich 07.11.2022 bis 13.02.2023  Gebäude H (Hauptcampus) - HC.H.1.Hörsaal 2 Raumplan        
Einzeltermine:
  • 07.11.2022
  • 14.11.2022
  • 21.11.2022
  • 28.11.2022
  • 05.12.2022
  • 12.12.2022
  • 19.12.2022
  • 26.12.2022
  • 02.01.2023
  • 09.01.2023
  • 16.01.2023
  • 23.01.2023
  • 30.01.2023
  • 06.02.2023
  • 13.02.2023
Gruppe 1-Gruppe:
Prüfungstermine
Semester Termin Prüfer/-in Parallelgruppe Datum Prüfungsform Beginn Anmeldefrist Ende Anmeldefrist Ende Abmeldefrist Infos zu Nachschreibterminen
WiSe 2022/23 01 Landwehr, Niels mündlich 31.03.2023 VERBINDLICH 31.03.2023 VERBINDLICH


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. IMIT Studienvar. AI
Master M.Sc. Informationsmanagm.
LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
DSc-ACV Advanced Computer Vision
Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Data Science
Inhalt
Bemerkung

For more information about the organization of the lecture, please visit the Learnweb page at https://www.uni-hildesheim.de/learnweb2022/course/view.php?id=4658

Voraussetzungen

Completion of the module "Machine Learning" or similar prior knowledge in machine learning is recommended.

Lerninhalte

Computer vision is a research area that studies how to make computers efficiently perceive, process, and understand visual data such as images and videos. It has important applications in areas such as healthcare, face recognition, industrial robotics, or autonomous driving. Modern machine learning methods such as deep neural networks have recently led to substantial progress in the field, pushing the performance of computer vision systems close to human-level performance on certain tasks.

The lecture starts with an overview of deep neural networks. It then discusses design principles of deep neural network architectures for computer vision problems. Specific computer vision problems such as image classification, segmentation,object detection and localization, or metric learning are discussed. The lecture also presents examples for practical applications of computer vision techniques in different domains.

 


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2022/23 , Aktuelles Semester: SoSe 2024
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