623.915 (20S) Current Topics in Multimedia Systems: Content Search with Deep Learning
Überblick
- Lehrende/r
- LV-Titel englisch Current Topics in Multimedia Systems: Content Search with Deep Learning
- LV-Art Vorlesung-Kurs (prüfungsimmanente LV )
- Semesterstunde/n 2.0
- ECTS-Anrechnungspunkte 4.0
- Anmeldungen 8 (20 max.)
- Organisationseinheit
- Unterrichtssprache Englisch
- LV-Beginn 02.03.2020
- eLearning zum Moodle-Kurs
Zeit und Ort
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LV-Beschreibung
Intendierte Lernergebnisse
- Methoden und Möglichkeiten der automatischen Videoanalyse verstehen
- Methoden von Videosuchsystemen verstehen
- Methoden des Machine Learnings überblicken und für Videoanalyse einsetzen
- Einsatzszenarien der Videoanalyse und Videosuche benennen und erläutern
- Geeignete Inhaltsanalysemethoden für Videos erklären und anwenden
- Deep Learning mit CNNs im Detail verstehen und anwenden
- Verschiedene Deep Learning Modelle verstehen und für visuelle Analyse anwenden
- Geeignete Benutzerschnittstellen für Video-Interaktion und Suche kennen
- Die Leistung eines Videosuchsystems beurteilen können
Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools
- Vortrag
- Übungen
- Projekt
Inhalt/e
- What is Video Analysis and Retrieval
- Components of a Video Content Search System
- Computer Vision with OpenCV
- Visual Content Segmentation and Clustering
- Deep Learning with Convolutional Neural Networks (CNNs)
- AlexNet, GoogLeNet, ResNet
- Fully Convolutional Neural Networks (Fast-R-CNN, Faster-R-CNN, ...)
- Interactive Video Search
- Evaluation of Video Retrieval Systems
Intendierte Lernergebnisse
- Understand methods and possibilities of video content analysis
- Understand methods of video content search systems
- Know machine learning methods and their use for visual content analysis
- Know and describe usage scenarios of video analysis and video search/retrieval
- Explain appropriate content analysis methods for videos and use them in practice
- Understand deep learning with CNNs in detail and use them in practice
- Know different kinds of deep learning models and apply them to practical problems
- Know appropriate methods and aspects of user interfaces for video interaction and apply them in practice
- Evaluate the system performance of a video search system
Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools
- Lecture
- Assignments
- Project
Inhalt/e
- What is Video Analysis and Retrieval
- Components of a Video Content Search System
- Computer Vision with OpenCV
- Visual Content Segmentation and Clustering
- Deep Learning with Convolutional Neural Networks (CNNs)
- AlexNet, GoogLeNet, ResNet
- Fully Convolutional Neural Networks (Fast-R-CNN, Faster-R-CNN, ...)
- Interactive Video Search
- Evaluation of Video Retrieval Systems
Prüfungsinformationen
Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.
Prüfungsmethode/n
Abschlussprojekt oder mündliche Prüfung
Prüfungsinhalt/e
Inhalte der Folien, Übungen und Projekte
Beurteilungskriterien/-maßstäbe
Erreichte Punkte
Prüfungsmethode/n
project or oral exam
Prüfungsinhalt/e
content of slides, exercises/assignments and projects
Beurteilungskriterien/-maßstäbe
achieved points
Beurteilungsschema
Note BenotungsschemaPosition im Curriculum
- Masterstudium Angewandte Informatik
(SKZ: 911, Version: 13W.1)
-
Fach: Distributed Multimedia Systems
(Wahlfach)
-
Current Topics in Distributed Multimedia Systems: Multimedia Information Retrieval (
2.0h VK / 4.0 ECTS)
- 623.915 Current Topics in Multimedia Systems: Content Search with Deep Learning (2.0h VC / 4.0 ECTS)
-
Current Topics in Distributed Multimedia Systems: Multimedia Information Retrieval (
2.0h VK / 4.0 ECTS)
-
Fach: Distributed Multimedia Systems
(Wahlfach)
- Masterstudium Informatics
(SKZ: 911, Version: 19W.2)
-
Fach: Multimedia Systems
(Wahlfach)
-
Weitere LVen aus dem gewählten Spezialisierungsfach (
0.0h XX / 12.0 ECTS)
- 623.915 Current Topics in Multimedia Systems: Content Search with Deep Learning (2.0h VC / 4.0 ECTS) Absolvierung im 1., 2. Semester empfohlen
-
Weitere LVen aus dem gewählten Spezialisierungsfach (
0.0h XX / 12.0 ECTS)
-
Fach: Multimedia Systems
(Wahlfach)
Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung
-
Sommersemester 2024
- 623.915 VC Image and Video Analysis with Deep Learning (2.0h / 4.0ECTS)
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Sommersemester 2023
- 623.915 VC Image and Video Analysis with Deep Learning (2.0h / 4.0ECTS)
-
Sommersemester 2022
- 623.915 VC Current Topics in Multimedia Systems: Video Search with Deep Learning (2.0h / 4.0ECTS)
-
Sommersemester 2021
- 623.915 VC Current Topics in Multimedia Systems: Video Search with Deep Learning (2.0h / 4.0ECTS)
-
Sommersemester 2019
- 623.915 VC Current Topics in Distributed Multimedia Systems: Video Analysis & Retrieval (2.0h / 4.0ECTS)
-
Sommersemester 2018
- 623.915 VC Current Topics in Distributed Multimedia Systems: Video Retrieval (2.0h / 4.0ECTS)
-
Wintersemester 2015/16
- 623.915 VC Current Topics in Distributed Multimedia Systems: Video Retrieval (2.0h / 4.0ECTS)