• Themen

    1. Grundlagen der Bildverarbeitung (Benno Heilmann  7.12.2015 )
    2. Kanten und Konturen (Kirill Djebko  7.12.2015)
    3. Segmentierung (Jonas Stasch  7.12.2015)
    4. Feature-Klassen (Maximilian Schmitt  7.12.2015)
    5. Geschichtlicher Überblick über Deep Learning (Marwin Züfle  7.12.2015)
    6. Deep Learning zur Klassifikation handgeschriebener Ziffern (Nico Flaig  14.12.2015)
    7. Gesichts- und Schildererkennung (Leon Liman  14.12.2015)
    8. Objekterkennung auf Bildern mit CNNs (Tristan Ritter  14.12.2015)
    9. Deep Learning für medizinische Anwendungen:
      1. Deep-Tox (Simon Stier  14.12.2015)
      2. Weitere (Joachim Agne  14.12.2015)
    10. Deep Reinforcement Learning für Computer-KI (Bernd Zeitler  21.12.2015)
    11. Transitionsbasiertes Dependenz Parsing (Patrick Fabian vorr. 21.12.2015)
    12. Graphbasiertes Dependenz Parsing (Johannes Grohmann vorr. 21.12.2015)
    Geplanter Ablauf