Mündliche Prüfung (bei großer Teilnehmerzahl Klausur), 50% der Übungspunkte nötig für die Zulassung zur Prüfung

Dieser Kurs bietet einen umfassenden Überblick über Prinzipien und Algorithmen zur Videoanalyse. Dies umfasst klassische Techniken des maschinellen Lernens, CNNs für Videos sowie Transformatorarchitekturen. Zu den spezifischen Themen gehören die Repraesentation von Videomerkmalen, die zeitliche Darstellung in neuronalen Netzen sowie spezifische Algorithmen und Techniken zur Verarbeitung von Videodaten. Parallel dazu werden wir Anwendungen wie die Klassifizierung von Videoclips, die zeitliche Videosegmentierung, die räumlich-zeitliche Aktionserkennung, Videozusammenfassungen, die semantische Videosegmentierung sowie aktuelle Methoden zur Videoanalyse im Allgemeinen diskutieren.

Dieses Modul versetzt die Studierenden in die Lage, ein Verständnis für die theoretischen und praktischen Konzepte zu entwickeln, die für die automatisierte Videoanalyse erforderlich sind. Nach diesem Kurs sollten die Studierenden in der Lage sein, die grundlegenden Konzepte der Klassifizierung und zeitlichen Segmentierung von Videodaten zu verstehen und anzuwenden, videobasierte Modelle zu trainieren, Forschungsergebnisse zu reproduzieren und eigenständige Forschung in diesem Bereich durchzuführen.

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