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Seminar Unsupervised Learning in Vision (SemULV)- Dozentinnen/Dozenten
- Dipl.-Phys. David Bernecker, Dipl.-Inf. Vincent Christlein
- Angaben
- Seminar
4 SWS, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 5, Sprache Deutsch
Zeit und Ort: Einzeltermine am 13.1.2014, 14.1.2014, 20.1.2014, 21.1.2014 18:00 - 20:00, 00.151-113
Vorbesprechung: 17.10.2013, 18:00 - 20:00 Uhr, Raum 00.151-113
- Studienfächer / Studienrichtungen
- WPF INF-MA ab 1
WPF CE-MA-SEM ab 1
WPF IuK-MA ab 1
- Inhalt
- Supervised Learning Ansätze erreichen bei Erkennungs- und Detektionsproblemen hohe Erkennungsraten wenn genügend annotierte Trainingsdaten zur Verfügung stehen.
Lassen sich diese Erkennungsraten auch erreichen, wenn nur ein kleiner Teil oder gar keine der Trainingsdaten annotiert sind?
Dieser Frage wollen wir in diesem Seminar an Hand von aktuellen Publikationen nachgehen.
Jeder Teilnehmer entwickelt ein Beispielsprogramm auf Grundlage einer aktuellen wissenschaftlichen Publikation.
Die Experimente zu dem jeweiligen Problem werden dann in einem Vortrag der Gruppe vorgestellt. Die Gesamtnote setzt sich zu 50% aus der Bewertung des Vortrags, zu
25% aus der Bewertung der Ausarbeitung und zu 25% aus der Bewertung
der Entwicklung des Prototypen zusammen.
- ECTS-Informationen:
- Credits: 5
- Zusätzliche Informationen
- Schlagwörter: Mustererkennung, Rechnersehen, Data-driven, Unsupervised Learning
Erwartete Teilnehmerzahl: 15
www: http://www5.informatik.uni-erlangen.de/lectures/ws-1314/seminar-unsupervised-learning-in-vision-semulv/
- Verwendung in folgenden UnivIS-Modulen
- Startsemester WS 2013/2014:
- Seminar Unsupervised Learning in Vision (SemULV)
- Institution: Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
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