Deep Learning und Signalverarbeitung

Deep Learning und Signalverarbeitung

2. Dezember 2018 / pe

Zwei Vorträge in der Abteilung "Mensch-Computer-Interaktion und Kognitive Systeme"
[Bild: VIS]

Zwei Vorträge in der Abteilung "Mensch-Computer-Interaktion und Kognitive Systeme"

"Deep Learning" und "Neuronale Netze" sind die Stichworte zweier Vorträge, zu denen Prof. Andreas Bulling am 28. November 2018 in seine Abteilung "Mensch-Computer-Interaktion und Kognitive Systeme" des Instituts für Visualisierung und Interaktive Systeme (VIS) im SimTech-Gebäude, Pfaffenwaldring 5a, eingeladen hatte.

Im "Deep Learning" als Teil des "Machine Learnings" kommen neuronale Netze zum Einsatz, wodurch der Computer durch Training seine Ergebnisse kontinuierlich verbessert. Hierbei wird die Funktionsweise des menschlichen Gehirns imitiert und durch Lernalgorithmen weiter verfeinert. In diesem Zusammenhang refertierte Prof. Dr.-Ing. Harald Hoppe vom Labor für Computerassistierte Medizin der Hochschule Offenburg zum Thema "Präzise und modellfreie Kalibrierung von Kameras und Smartglasses für Augmented-Reality-Anwendungen in der computerassistierten Chirurgie". Im Anschluss folgte der Vortrag "Deep Learning in der Signalverarbeitung: Klassifikation von Biosignalen mittels Long Short Term Memory Recurrent Neural Nets" von Simon Hazubski, einem Mitarbeiter des Offenburger Labors.

Beide Vorträge erklärten, wie mithilfe von selbstlernenden neuronalen Netzen die Bildgebung von Medizingeräten immer genauer kalibriert werden kann und dadurch Verzögerung in der Echtzeit-Übertragung, beispielweise bei chirurgischen Eingriffen im OP, gering gehalten werden können.

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Foto: VIS. Die Grundlagen neuronaler Netzwerke in zwei externen Vorträgen in der Abteilung "Mensch-Computer-Interaktion und Kognitive Systeme" der Universität Stuttgart.

Ort: SimTech Gebäude, Pfaffenwaldring 5a, Seminarraum 0.009 (EG)

Abteilung "Mensch-Computer-Interaktion und Kognitive Systeme"

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