Intelligente Systeme: Oberseminar

Das Oberseminar ist gedacht zum Wissensaustausch zwischen Diplomanden bzw. wiss. Mitarbeitern des Lehrstuhls Intelligente Systeme. Für die oben genannte Gruppe ist es empfehlenswert, das Oberseminar zu besuchen.

Organisatorisches

Richtlinien

Für Konzeptvorträge von Bachelor und Master-Arbeiten ist eine Vortragsdauer von 25 Minuten vorgesehen mit einer anschließenden Diskussion. Die Folienanzahl sollte bei 15-20 liegen.
Für Abschlussvorträge von Bachelorarbeiten ist eine Vortragsdauer von 45 Minuten vorgesehen mit einer anschließenden Diskussion. Die Folienanzahl sollte bei 25-40 liegen.
Für Abschlussvorträge von Master-Arbeiten ist eine Vortragsdauer von 60 Minuten vorgesehen mit einer anschließenden Diskussion. Die Folienanzahl sollte bei 30-50 liegen.
Hilfreiche Tipps zu Präsentationen sind hier zu finden.

Terminübersicht

Datum	Tag	Zeit	Raum	Vortragender	Thema
TBA

Themenbeiträge

Autor:

Alle :: A, B, C, D, E, F, G, H, J, K, L, M, N, O, P, R, S, T, U, W, Z

Referenzen

2022
	Yao Xing Chia Impact estimation as well as band selection for classification of high-resolution hyperspectral data Abschlussvortrag June 2022
	Ahmed Elbatt Hyperspectral Image Classification With Convolutional Neural Networks Konzeptvortrag May 2022
	Yao Xing Chia Impact estimation and selection of bands for classification of high-resolution hyperspectral data Konzeptvortrag January 2022
2021
	Finn Ambrosius Dual Discriminator GAN for MRI-based Pseudo-CT Synthesis Konzeptvortrag December 2021
	Timo Röllke Robust Anomaly Detection in Biowaste Bins with Grad-CAM guided Channel-Spatial Attention Konzeptvortrag November 2021
	Mahammad Kamilli Grad-CAM guided MR-based pseudo-CT generation Abschlussvortrag August 2021
	Claudia Kicker Deep learning based approach for automated detection of periodic defects in patterned steel plates Abschlussvortrag June 2021
	Tianci Jing MRI-based synthetic CT generation using adversarial learning and self-attention Abschlussvortrag June 2021
	Mahammad Kamilli Grad-CAM guided MR-based pseudo-CT generation Konzeptvortrag April 2021
	Tobias Schröter Dimensionality Reduction of Hyperspectral Data for Classification in Ground Coverage Estimation Abschlussvortrag March 2021
2020
	Robin Peretzke Deep Learning basierte Schwächungskorrektur von Ganzkörper PET-Daten unter Berücksichtigung von Attention Mechanismen Abschlussvortrag December 2020
	Claudia Kicker Deep learning based approach for automated detection of periodic defects in patterned steel plates Konzeptvortrag November 2020
	Tianci Jing MRI-based synthetic CT generation using adversarial learning and self-attention Konzeptvortrag November 2020
	Jonas Müller Lokalisierung von Karies basierend auf tief lernenden Methoden zur Objektdetektion Abschlussvortrag November 2020
	Qing Zhao MRI-based pseudo-CT generation for head area with additional location constraints Abschlussvortrag July 2020
	Tobias Schröter Examination of differnet Types of Neuronal Networks to simulate Optical Filters for Hyperspectral Cameras on an example from Agriculture Konzeptvortrag July 2020
	Robin Peretzke Deep Learning basierte Schwächungskorrektur von Ganzkörper PET-Daten unter Berücksichtigung von Attention Mechanismen Konzeptvortrag July 2020
	Samuel Matthew Koesnadi Analysis of Deep Domain Shift for Medical Classification Tasks on Chest X-ray Data sets Abschlussvortrag June 2020
	Max Perschke Extracting depth information from focal stacks of stitched images Abschlussvortrag June 2020
	Robin Müller Deep Learning based Extraction of Cranial Bones with Noisy Labels Konzeptvortrag May 2020

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