12 KI-basierte Bildverarbeitung – Ein Bild sagt mehr als 1000 Worte - Christian Wilms - University of Hamburg
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13.01.2025
12 KI-basierte Bildverarbeitung – Ein Bild sagt mehr als 1000 Worte
Anwendungen der Bildverarbeitung erreichen, getrieben durch neue Entwicklungen im Bereich KI, immer mehr Lebensbereich in unserem Alltag. Daher dient diese Vorlesung dazu, ein grundlegendes Verständnis von Bildverarbeitung und der Nutzung, aber auch den Problemen und Chancen von KI für die Bildverarbeitung zu erlangen. Die Vorlesung wird dabei vor allem am Beispiel der Bildklassifikation geführt und befasst sich explizit auch mit dem für die KI-basierte Bildverarbeitung besonders relevanten Thema Datennutzung.
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Die Vorlesung führt in informationstechnische und statistische Grundlagen der Data Science ein. Sie ist Teil eines zweisemestrigen Zyklus zu "Datenwelten". Im Sommersemester folgt eine zweite Vorlesung, die sich Datenethik, Datenrecht und erkenntnistheoretischen Reflektionen auf eine "verdatete" Welt befassen wird. Beide Vorlesungen werden von interdisziplinär zusammengesetzten Teams von Lehrenden gehalten, um unterschiedliche Perspektiven auf Data Science, unterschiedliche Fragestellungen und Problemsichten einzubringen und aufeinander zu beziehen. Studierende entwickeln dabei ein Grundverständnis folgender Inhalte: * Funktionsweise der informationstechnischen Systeme, die in weiten Teilen unseren Alltag (mit-)gestalten * Das technische und soziale Zusammenspiel dieser Systeme bei der Erhebung, Aufbewahrung und Nutzung von Daten * Einfache statistische Verfahren zur Datenanalyse * Verfahren aus dem Bereich des maschinellen Lernens (Classification, Regression, Clustering) * Elementare Einführung in Neuronale Netze und ihre Anwendungen in der Bild- und Sprachverarbeitung
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Die Vorlesung führt in informationstechnische und statistische Grundlagen der Data Science ein. Sie ist Teil eines zweisemestrigen Zyklus zu "Datenwelten". Im Sommersemester folgt eine zweite Vorlesung, die sich Datenethik, Datenrecht und erkenntnistheoretischen Reflektionen auf eine "verdatete" Welt befassen wird. Beide Vorlesungen werden von interdisziplinär zusammengesetzten Teams von Lehrenden gehalten, um unterschiedliche Perspektiven auf Data Science, unterschiedliche Fragestellungen und Problemsichten einzubringen und aufeinander zu beziehen. Studierende entwickeln dabei ein Grundverständnis folgender Inhalte: * Funktionsweise der informationstechnischen Systeme, die in weiten Teilen unseren Alltag (mit-)gestalten * Das technische und soziale Zusammenspiel dieser Systeme bei der Erhebung, Aufbewahrung und Nutzung von Daten * Einfache statistische Verfahren zur Datenanalyse * Verfahren aus dem Bereich des maschinellen Lernens (Classification, Regression, Clustering) * Elementare Einführung in Neuronale Netze und ihre Anwendungen in der Bild- und Sprachverarbeitung
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