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Advanced Computer Vision - Einzelansicht

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Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Learnweb   Logo Learnweb
Veranstaltungsnummer 3612 Kurztext ACV
Semester WiSe 2023/24 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
Anmeldefristen Anmeldung (Einzelvergabe)    13.09.2023 - 26.10.2023 23:59:59   
Abmeldung VL-Ende    28.10.2023 - 16.02.2024 23:59:59   
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
Di. 12:00 bis 14:00 c.t. wöchentlich 07.11.2023 bis 13.02.2024  Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.0.37 (Seminarraum) Raumplan        
Gruppe 1-Gruppe:
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Prüfungstermine
Semester Termin Prüfer/-in Parallelgruppe Datum Prüfungsform Beginn Anmeldefrist Ende Anmeldefrist Ende Abmeldefrist Infos zu Nachschreibterminen
WiSe 2023/24 01 Landwehr, Niels 15.01.2024 30.04.2024 VERBINDLICH 30.09.2024 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/learnweb2023/course/view.php?id=2988

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
Die Veranstaltung wurde 1 mal im Vorlesungsverzeichnis WiSe 2023/24 gefunden:
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