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Data Analytics III - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar Learnweb   Logo Learnweb
Veranstaltungsnummer 3618 Kurztext
Semester WiSe 2023/24 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen 15 Max. Teilnehmer/-innen 22
Rhythmus i.d.R. jedes Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 4 Anmeldung Anmeldepflicht , Vergabe: Automatisch(Losen) (?)
Hyperlink   Evaluation Ja - Präsenzveranstaltung
Sprache englisch
Anmeldefristen Anmeldung (Einzelvergabe) 13.09.2023 - 26.10.2023 23:59:59

Anmeldepflicht
Abmeldung VL-Ende 28.10.2023 - 16.02.2024 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 anzeigen
iCalendar Export
Fr. 14:00 bis 16:00 c.t. wöchentlich 03.11.2023 bis 16.02.2024  Gebäude G (Hauptcampus) - HC.G.4.09 (Kleiner Seminarraum) 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
MWI-SemBI Seminar Business Intelligence (Master)
MWI-BI-S4L Seminar, Ergänzung zu Prüfungen aus dem Modul Business Intelligence mit 4 LP
MDA-SDA3 Seminar Data Analytics III
MIT-SKIML Seminar Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (Master)
IT-SKIML Seminar Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (Bachelor)
Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Data Science
Inhalt
Bemerkung

If you want to partiticpate in the seminar, please also enroll in the Learnweb course at https://www.uni-hildesheim.de/learnweb2023/course/view.php?id=2994

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 2023/24 , Aktuelles Semester: SoSe 2024
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