Lehrinhalte
- Grundlagen der wissenschaftlichen Vortragstechnik und Begutachtung
- Eigenständiges Einarbeiten in aktuelle Publikationen in Computer Vision oder Maschinellem Lernen (englischsprachig)
- Eigene darüber hinausgehende Recherche zur Hintergrund-Literatur, angeleitet von Betreuer
- Erstellen eines zweiteiligen Vortrags (Problemstellung und Lösungsansatz) über eine Publikationen einschließlich Folienpräsentation, angeleitet durch Betreuer
- Erstellen eines (simulierten) wissenschaftlichen Gutachtens über eine zweite Publikation, angeleitet durch Betreuer
- Halten des Vortrags vor einem Publikum mit heterogenem Vorwissen
- Führung der Fachdiskussion nach dem Vortrag
- Aktive Teilnahme an den Fachdiskussionen, sowie Feedback an die Vortragenden
Literatur
Aktuelle Publikationen, überwiegend des vergangenen Jahres.
Voraussetzungen
Teilnehmer sollten Grundkenntnisse in Computer Vision, sowie idealerweise maschinellem Lernen besitzen (z.B. durch Besuch von Computer Vision I, Maschinelles Lernen: Statistische Verfahren I).
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- Grundlagen der wissenschaftlichen Vortragstechnik und Begutachtung
- Eigenständiges Einarbeiten in aktuelle Publikationen in Computer Vision oder Maschinellem Lernen (englischsprachig)
- Eigene darüber hinausgehende Recherche zur Hintergrund-Literatur, angeleitet von Betreuer
- Erstellen eines zweiteiligen Vortrags (Problemstellung und Lösungsansatz) über eine Publikationen einschließlich Folienpräsentation, angeleitet durch Betreuer
- Erstellen eines (simulierten) wissenschaftlichen Gutachtens über eine zweite Publikation, angeleitet durch Betreuer
- Halten des Vortrags vor einem Publikum mit heterogenem Vorwissen
- Führung der Fachdiskussion nach dem Vortrag
- Aktive Teilnahme an den Fachdiskussionen, sowie Feedback an die Vortragenden
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Aktuelle Publikationen, überwiegend des vergangenen Jahres.
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Teilnehmer sollten Grundkenntnisse in Computer Vision, sowie idealerweise maschinellem Lernen besitzen (z.B. durch Besuch von Computer Vision I, Maschinelles Lernen: Statistische Verfahren I).
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- Lehrende: Simone Schaub-Meyer
Semester: SoSe 2022