UnivIS
Informationssystem der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg © Config eG 
FAU Logo
  Sammlung/Stundenplan    Modulbelegung Home  |  Rechtliches  |  Kontakt  |  Hilfe    
Suche:      Semester:   
 Lehr-
veranstaltungen
   Personen/
Einrichtungen
   Räume   Forschungs-
bericht
   Publi-
kationen
   Internat.
Kontakte
   Examens-
arbeiten
   Telefon &
E-Mail
 
 
 Darstellung
 
Druckansicht

 
 
 Außerdem im UnivIS
 
Vorlesungs- und Modulverzeichnis nach Studiengängen

Vorlesungsverzeichnis

 
 
Veranstaltungskalender

Stellenangebote

Möbel-/Rechnerbörse

 
 
Einrichtungen >> Technische Fakultät (TF) >> Department Informatik (INF) >> Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung) >>

  Seminar Advanced Deep Learning (SemADL)

Dozentinnen/Dozenten
Prof. Dr.-Ing. habil. Andreas Maier, Dr.-Ing. Vincent Christlein, Prof. Dr.-Ing. Katharina Breininger, Prof. Dr. Joachim Hornegger

Angaben
Seminar
Online
2 SWS, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 5
nur Fachstudium, Sprache Englisch
Zeit: Mo 8:15 - 9:45

Studienfächer / Studienrichtungen
WPF INF-MA ab 1
WPF MT-MA-BDV ab 1
WPF CE-MA-TA-MT ab 1

Voraussetzungen / Organisatorisches
Registration via StudOn: https://www.studon.fau.de/crs4006742.html

Inhalt
Deep Learning-based algorithms showed great performance in many fields of image processing and pattern recognition and compete with technologies such as compressive sensing and iterative optimization. The basis for the success of these algorithms is the availability of large amounts of data (big data) for training and of high computing power (typically GPUs).
In this seminar we try to explore advanced deep learning methods. In particular, we will aim to develop a deeper understanding of certain topics, for example: graph neural networks, unsupervised learning, differentiable learning, invertible learning, neural ordinary differential equations, transfer learning, multi-task learning, uncertainty DL, etc.

ECTS-Informationen:
Credits: 5

Zusätzliche Informationen
Schlagwörter: algorithms; medical image processing
Erwartete Teilnehmerzahl: 10, Maximale Teilnehmerzahl: 10
Für diese Lehrveranstaltung ist eine Anmeldung erforderlich.
Die Anmeldung erfolgt über: StudOn

Verwendung in folgenden UnivIS-Modulen
Startsemester WS 2021/2022:
Seminar Advanced Algorithms in Medical Image Processing (SemAAMIP)

UnivIS ist ein Produkt der Config eG, Buckenhof