227-0085-11L  Projekte & Seminare: Deep Learning for Image Manipulation (DLIM)

SemesterHerbstsemester 2020
DozierendeL. Van Gool
Periodizitätjedes Semester wiederkehrende Veranstaltung
LehrspracheEnglisch
KommentarNur für Elektrotechnik und Informationstechnologie BSc.

Die Lerneinheit kann nur einmal belegt werden. Eine wiederholte Belegung in einem späteren Semester ist nicht anrechenbar.



Lehrveranstaltungen

NummerTitelUmfangDozierende
227-0085-11 PProjekte & Seminare: Deep Learning for Image Manipulation (DLIM) Für Fachstudierende und Hörer/-innen ist eine Spezialbewilligung der Dozierenden notwendig.
Gruppeneinteilung erfolgt über myStudies.
Für den Zugang zum Angebot und zur Einschreibung loggen Sie sich hier ein (mit Ihrem n.ETHZ account): https://psapp.ee.ethz.ch/
Bitte beachten Sie, dass die Seite jeweils erst zwei Wochen vor Semesterbeginn zugänglich ist und im Verlauf des Semesters wieder abgeschaltet wird. Die Einschreibung ist nur von Freitag vor Semesterbeginn bis zum ersten Freitagmittag im Semester möglich.

To access the offer and to enroll for courses log in (with your n.ethz account): https://psapp.ee.ethz.ch/
Please note that the P&S-site is accessible no earlier than two weeks before the start of the semester until four weeks after the start of the semester. Enrollment is only possible from Friday before the start of the semester until noon of the first Friday in the semester.
3 Std.
Fr14:00-17:00ON LI NE »
L. Van Gool

Katalogdaten

KurzbeschreibungDer Bereich Praktika, Projekte, Seminare umfasst Lehrveranstaltungen in unterschiedlichen Formaten zum Erwerb von praktischen Kenntnissen und Fertigkeiten. Ausserdem soll selbstständiges Experimentieren und Gestalten gefördert, exploratives Lernen ermöglicht und die Methodik von Projektarbeiten vermittelt werden.
LernzielDeep Learning – Image Manipulation – Image Enhancement – Image Restoration – Style Transfer – Image to Image Translation – Generative Models – TensorFlow/PyTorch – Projects

With the advent of deep learning tremendous advances were achieved in numerous areas from computer vision, computer graphics, and image processing. Using these techniques, an image can be automatically manipulated in various ways with high-quality results, often fooling the human observer. Deep learning based image processing and manipulation are being applied in a vast number of emerging technologies, including image enhancement in smartphone cameras, automated image editing, image content creation, graphics, and autonomous driving. This course focuses on the fundamentals of deep learning and image manipulation. Students will learn the tools to implement and develop deep learning solutions for a variety of image manipulation tasks. The course will end with a 4 weeks project where the students can target a specific application scenario.

The course will be taught in English.

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte3 KP
PrüfendeL. Van Gool
Formunbenotete Semesterleistung
PrüfungsspracheEnglisch
RepetitionRepetition nur nach erneuter Belegung der Lerneinheit möglich.

Lernmaterialien

Keine öffentlichen Lernmaterialien verfügbar.
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

Gruppen

227-0085-11 PProjekte & Seminare: Deep Learning for Image Manipulation (DLIM)
GruppeG-01
Fr14:00-17:00ON LI NE »

Einschränkungen

Allgemein : Für Fachstudierende und Hörer/-innen ist eine Spezialbewilligung der Dozierenden notwendig
PlätzePlätze beschränkt. Spezielles Auswahlverfahren.
BelegungsbeginnBelegung ab 18.09.2020 möglich
VorrangDie Belegung der Lerneinheit ist nur durch die primäre Zielgruppe möglich
Primäre ZielgruppeElektrotechnik und Informationstechnologie BSc (228000)
WartelisteBis 25.09.2020
BelegungsendeBelegung nur bis 25.09.2020 möglich

Angeboten in

StudiengangBereichTyp
Elektrotechnik und Informationstechnologie BachelorProjekte & Seminare (HS 2020)WInformation