Computer Vision und Maschinelles Lernen 2

What it is about

You deal with advanced methods of computer vision and machine learning. In the vision part you learn image representations, feature extraction as well as scene and object recognition and tracking; in the machine learning part you deepen deep feed-forward and recurrent network architectures. In the end you can develop, analyze and practically apply procedures for representation, recognition and tracking in image and video scenes.

What you will be able to do

• Application and analysis of procedures for abstract representation of image data
• Development, analysis and application of procedures for feature extraction
• Development of models for describing 3D scene geometry
• Derivation and modelling of concepts for spatial object detection and spatio-temporal object tracking
• Mathematical derivation of models for geometry estimation from motion, shading, focus etc.
• Analysis and generalization of perceptron models to multi-layer networks
• Derivation and modelling of feed-forward and recurrent network architectures
• Application of selected network architectures to real problems

What the module consists of

• VorlesungVermittlung der theoretischen Grundlagen in Computer Vision und fortgeschrittenen Machine-Learning-Methoden
• Programmierübungen in Kleingruppenpraktische Umsetzung und Übung der Algorithmen
• LiteraturrechercheVertiefung und selbstständige Auseinandersetzung mit Fachliteratur
• Impulsvorträge der Studierendenaktive Beteiligung und Präsentation ausgewählter Themen

Teaching method

• Vorträge der DozierendenEinführung und Erklärung zentraler Konzepte
• Programmierübungen in Kleingruppenpraktische Vertiefung und Anwendung der Methoden
• LiteraturrechercheErarbeitung und Vertiefung spezialisierter Inhalte
• Impulsvorträge der StudierendenFörderung der Präsentations- und Diskussionsfähigkeiten