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Seminar Unsupervised Learning in Vision (SemULV)- Lecturers
- Dipl.-Phys. David Bernecker, Dipl.-Inf. Vincent Christlein
- Details
- Seminar
4 cred.h, ECTS studies, ECTS credits: 5, Sprache Deutsch
Time and place: single appointment on 13.1.2014, single appointment on 14.1.2014, single appointment on 20.1.2014, single appointment on 21.1.2014 18:00 - 20:00, 00.151-113
Preliminary meeting: 17.10.2013, 18:00 - 20:00 Uhr, room 00.151-113
- Fields of study
- WPF INF-MA ab 1
WPF CE-MA-SEM ab 1
WPF IuK-MA ab 1
- Contents
- 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 information:
- Credits: 5
- Additional information
- Keywords: Mustererkennung, Rechnersehen, Data-driven, Unsupervised Learning
Expected participants: 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)
- Department: Chair of Computer Science 5 (Pattern Recognition)
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