WS34 Deep Learning in heterogenen Datenbeständen

Ziel des Workshops ist die Vernetzung der wissenschaftlichen und wirtschaftlichen Deep Learning (DL) Community im deutschen Sprachraum und der Dialog zu aktuellen Ansätzen und Ideen, sowie die damit verbundenen Anforderungen an die unterstützenden Toolkits (Caffe, Theano, etc.). Er richtet sich daher an ein breites Fachpublikum vom Studierenden bis zum Postdoc und innovative Unternehmen und soll vor allem Nachwuchswissenschaftlern die Gelegenheit geben, ihre Arbeiten aus dem Fachgebiet des DLs auch als Work-in-Progress vorzustellen.

Der Workshop soll gleichermaßen ein Podium für Einsteiger wie Fortgeschrittene sein und Probleme aus der Praxis vorstellen, die im Kontext neuer Erkenntnisse aus der Forschung vorgestellt und diskutiert werden. Augenmerk solle dabei insbesondere auf der Aufbereitung, Präsentation und Analyse der zugrundeliegenden (i.d.R. heterogenen) Daten liegen.

Im Rahmen einer Podiumsdiskussion soll gemeinsam eruiert werden wie sich die nationale Vernetzung im DL-Bereich realisieren lässt und welche Antworten die deutsche DL-Forschungs-Community auf aktuelle Herausforderungen und Entwicklungen parat hat.

Schwerpunkte:

  • Heterogene Massendaten,
  • Objektdetektion/klassifikation,
  • Tracking,
  • Posen/Verhaltensanalyse,
  • Akustik/Bioakustik,
  • Sprachverarbeitung/erkennung,
  • Event-Detektion,
  • medizinische Bildverarbeitung,
  • synthetische Datensets/Kontentgenerierung,
  • Präsentation von Datensets (Aufbereitung, Analyse),
  • Tools und Frameworks

Wichtige Termine/Call for Papers

Maximale Länge: 12 Seiten inkl. Literaturverzeichnis
Sprache: deutsch und englisch
Weitere Informationen zum Einreichen: http://informatik2017.de/programm/workshops/
Einreichung von Beiträgen: 14.05.2017
Entscheidung über die Annahme: 07.06.2017
Einreichung der druckfähigen Version: 30.06.2017
Workshop: 28.09.2017 (ganztägig)

Programm

  • Frau Prof. Dr. med. Katrin Engelmann (Klinkum Chemnitz gGmbH): Themenvortrag zur augenmedizinischen Forschung vor dem Hintergrund der Digitalisierung

Organisation

Dr. Danny Kowerko, TU Chemnitz, Juniorprofessur Media Computing
Dipl.-Inf. Robert Manthey, TU Chemnitz, Juniorprofessur Media Computing
Dr. Hussein Hussein, TU Chemnitz, Juniorprofessur Media Computing
Stefan Kahl, M.Sc., TU Chemnitz, Juniorprofessur Media Computing/Professur Medieninformatik

Programmkomitee

Prof. Dr. Marc Ritter, HS Mittweida

Christian Roschke, M.Sc., HS Mittweida

Stefan Helmert, M.Sc., TU Chemnitz

Dr. Marcel Heinz, TU Chemnitz

Dipl.-Inf. Norbert Englisch, TU Chemnitz

Dipl.-Ing. Jan Schloßhauer, Intenta GmbH

Dr. Basel Fardi, Intenta GmbH

Dr. Michael Grimm, 3D-Micromac

Dr. André Meisel, IBS Laubusch

Dr. Stephan Rusdorf, 3DInsight GmbH

Dr. Mario Lorenz, 3DInsight GmbH

Dr. Holger Klinck, Cornell Lab of Ornithology

Prof. Dr. Katrin Engelmann, Klinikum Chemnitz gGmbH*