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Deep Learning für Visual Computing
Allgemeine Informationen
- Veranstaltungsart
- Vorlesung und Übung
- Semester
- SoSe 2025
- ECTS-Punkte
- 6
- Veranstaltungsnummer
- 6.612
- Voraussetzungen
- Erwartet ist "Mathematik für Anwendende 1" oder "Einführung in die Analysis" und "Einführung in die Algebra". Wünschenswert ist "Einführung in die Algorithmik".
- Details
- Link zur Veranstaltung in StudIP
Dozent*innen
Beschreibung
Methoden des Deep Learning werden mit großem Erfolg sowohl in der Forschung als auch in der Praxis eingesetzt und sind aus zahlreichen Bereichen wie z.B. der Computer Grafik oder Computer Vision nicht mehr wegzudenken. Zu Beginn des Kurses werden notwendige mathematische Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie sowie der Parameter-Optimierung mit Hilfe des Gradienten Abstieg-Verfahrens besprochen. Darauf aufbauend werden verschiedene neuronale Netzwerkarchitekturen vorgestellt. Darunter:
- Multilayer Perceptrons (MLPs)
- Convolutional Neural Networks (CNNs)
- Autoencoders
- Generative Adversarial Networks (GANs)
- Diffusion Netze
- Transformer Networks
In den begleitenden Übungen wird besprochen und geübt, wie eigene Netzwerke für verschiedene Anwendungen aus dem Bereich Visual Computing implementiert und trainiert werden können.
Studienbereiche
- Informatik > Bachelor Informatik
- Informatik > Master Lehramt an Gymnasien
- Informatik > Vorlesungen
- Informatik > Zwei-Fächer-Bachelor
Modulzuordnungen der Veranstaltung
- Bachelor of Science Informatik > INF-INF-KI-6-C - Deep Learning für Visual Computing
- Bachelor of Science Umweltsystemwissenschaft > INF-INF-KI-6-C - Deep Learning für Visual Computing
- Master of Science Umweltsysteme und Ressourcenmanagement > INF-INF-KI-6-C - Deep Learning für Visual Computing
- Master Lehramt an Gymnasien Informatik > INF-INF-KI-6-C - Deep Learning für Visual Computing
- Erweiterungsmaster Lehramt an Gymnasien Informatik > INF-INF-KI-6-C - Deep Learning für Visual Computing
- 2-Fächer-Bachelor Informatik > INF-INF-KI-6-C - Deep Learning für Visual Computing
- 2-Fächer-Bachelor Professionalisierung > INF-INF-KI-6-C - Deep Learning für Visual Computing
