Modulcode:	Inf-MS-VM
Englische Bezeichnung:	Master Seminar - Deep Learning in Computer Vision
Modulverantwortliche(r):	Prof. Dr.-Ing. Reinhard Koch
Turnus:	unregelmäßig (WS16/17 WS17/18 WS18/19 WS19/20 WS20/21)
Präsenzzeiten:	2S
ECTS:	5
Workload:	30 Std. Präsenz im Seminar, 120 Std. Selbststudium
Dauer:	ein Semester
Modulkategorien:	MSc-Inf-Sem (MSc Inf (21)) 2F-MA-Inf-Sem (2F-MA Inf (21)) Sem (MSc Inf (15))
Lehrsprache:	Deutsch
Voraussetzungen:	Inf-NNDL

Kurzfassung:

Im Seminar werden aktuelle Fragestellungen aus den Bereichen des Deep Learning behandelt.

Lernziele:

Erarbeiten und Verstehen auch komplexer, forschungsnaher Texte und deren Aufbereitung und Darstellung. Peer Review der Seminarbeiträge untereinander. Schriftliche Ausarbeitung im Seminartext.

Lehrinhalte:

Im Seminar werden aktuelle Themen aus dem Bereich der Computer Vision speziell im Bereich Deep Learning anhand von wichtigen internationalen Veröffentlichungen behandelt. Die Studierenden bekommen ein Thema zugewiesen und erarbeiten sich die Veröffentlichungen sowie deren theoretischen Hintergrund.

Weitere Voraussetzungen:

Typischerweise erfolgt die Belegung im 2. oder 3. Mastersemester. Für dieses Seminar ist der vorhergehende Besuch der Vorlesung Inf-NNDL über Deep Learning Voraussetzung.

Prüfungsleistung:

Seminar-Ausarbeitung, genenseiteger Peer-Review, Seminarvortrag und Diskussion

Lehr- und Lernmethoden:

Selbstständige Erarbeitung und Aufbereitung des vorgegebenen Themas, Darstellung der Ergebnisse in kompakter Form als Vortrag sowie als Kurz-Ausarbeitung in Schriftform. Kritische Bewertung der Themen anderer Seminarteilnehmerinnen duch Peer-Review. Vertiefung des Themas in Diskussion mit den Seminarteilnehmerinnen

Verwendbarkeit:

Literatur:

Bereits vor Beginn der Veranstaltung werden die Themen auf der Webseite der Arbeitsgruppe Multimediale Informationsveranstaltung publiziert. Weitere Informationen werden während der Veranstaltung bekannt gegeben.

Verweise:

www: http://www.mip.informatik.uni-kiel.de/Lehre

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