Solving Inverse Problems with Deep Learning

Worum geht's

Du lernst moderne, lernbasierte Verfahren zur Lösung inverser Probleme in Bildgebung und Signalverarbeitung kennen. Am Ende kannst du Deep‑Learning‑Ansätze zur Rekonstruktion von Signalen/Bildern anwenden, ihre Grundlagen und Grenzen beurteilen und eigene Varianten bestehender Methoden entwerfen.

Was du danach kannst

• Anwenden lernbasierter Methoden auf inverse Probleme (z. B. Rekonstruktion aus wenigen/rauschbehafteten Bildern)
• Beurteilen der theoretischen Grundlagen und Grenzen dieser Methoden
• Kritische Bewertung wissenschaftlicher Arbeiten und Methoden in diesem Bereich
• Entwurf von Variationen bestehender Lösungsansätze

Aus was das Modul besteht

• VorlesungVermittlung der Grundlagen, Methoden und theoretischer Aspekte
• Diskussion/SeminarDetaillierte Besprechung von Methoden, Fallbeispielen oder aktuellen Papern; ggf. Präsentation durch Studierende
• Übung/HomeworkAnwendung und Analyse von Methoden; ggf. alternative Prüfungsleistung (je nach Teilnehmerzahl)

Lehrmethode

• Vortrag/LehrvortragErklärung der Grundlagen und Theorie eines Themas
• Paper‑Diskussion/PräsentationVertiefung, praktische Beispiele und kritische Auseinandersetzung; erfordert Vorablesen
• Problem‑/ÜbungsbearbeitungDurcharbeiten konkreter Probleme zur Festigung des Verständnisses