The DeepRec.AI Leadership Lab brings together a community of founders, innovators and Deep Tech enthusiasts to decode the future of cutting-edge technology. Our aim is to spotlight thought leaders, provide a platform for honest and open discussion, and grow a thriving network of talented tech professionals. Diversity of thought is needed to nurture digital bravery and help us solve the most complex problems in the DeepTech landscape. Our community is a place for sharing experiences, exploring new projects, and learning how to use DeepTech to build the leading-edge systems of tomorrow. Whether you're developing the brains of the next best self-driving cars, or you're working on an AI that predicts disasters, the future is in our hands, and we want to help you create it. If you want to join our community and make an impact of your own, get in touch today, we'd love to hear from you: www.deeprec.ai more

Dr. Cal Roberts, President and CEO of Lighthouse Guild, the leading provider of exceptional services that inspire people who are visually impaired to attain their goals, interviews inventors, developers and entrepreneurs who have innovative tech ideas and solutions to help improve the lives of people with vision loss. more

How AI Happens is a podcast featuring experts and practitioners explaining their work at the cutting edge of Artificial Intelligence. Tune in to hear AI Researchers, Data Scientists, ML Engineers, and the leaders of today's most exciting AI companies explain the newest and most challenging facets of their field. Powered by Sama. more

A tidal wave of computer vision innovation is quickly having an impact on everyone's lives, but not everyone has the time to sit down and read through a bunch of news articles and learn what it means for them. In Computer Vision Decoded, we sit down with Jared Heinly, the Chief Scientist at EveryPoint, to discuss topics in today's quickly evolving world of computer vision and decode what they mean for you. If you want to be sure you understand everything happening in the world of computer vision, don't miss an episode! more

Daily podcast on cutting-edge research papers of computer science. (AI-related) Categories: Machine Learning; Computer Vision and Pattern Recognition; Computation and Language; Robotics; more

Mixed Reality (MR) and Augmented Reality (AR) allow the creation of fascinating new types of user interfaces, and are beginning to show significant impact on industry and society. The field is highly interdisciplinary, bringing together signal processing, computer vision, computer graphics, user interfaces, human factors, wearable computing, mobile computing, computer networks, displays, sensors, to name just some of the most important influences. MR/AR concepts are applicable to a wide range of applications. Since 1998, ISMAR and its forerunner events, IWAR/ISAR and ISMR, have been the premier forums in this vital field.The conference was hosted by the Institute for Research in Art and Design, Academy of Art and Design, University of Applied Sciences and Arts FHNW and the École Polytechnique Fédérale de Lausanne EPFL. more

In dieser Vorlesung werden zunächst die in Mustererkennung 1 vorgestellten Methoden der Vorverarbeitung um einige für die Bildverarbeitung wichtige Operationen ergänzt. Darüberhinaus werden unterschiedliche Verfahren zur Bildsegmentierung vorgestellt, ausgehend von der Kantendetektion über Regionen- und Texturerkennung bis hin zur Bewegungsdetektion in Bildfolgen. Im Bereich der Sprachverarbeitung wird auf die Segmentierung von Sprachsignalen, auf die Vektorquantisierung und auf die Theorie der Hidden Markov Modelle eingegangen. Anschließend werden unterschiedliche Verfahren zur Objekterkennung vorgestellt. Desweiteren werden unterschiedliche Kontrollstrategien für Musteranalysesysteme diskutiert und Kontrollalgorithmen, wie z.B. der A(Stern) - Algorithmus vorgestellt. Abschließend werden Formalismen aufgezeigt, die zur Wissensrepräsentation und wissensbasierten Analyse in einem Musteranalysesystem eingesetzt werden können. Die in der Vorlesung behandelten Methoden und Vorgehensweisen werden in den Übungen anhand einfacher und anschaulicher Aufgaben angewendet und vertieft. more

Vision

In dieser Vorlesung werden zunächst die in Mustererkennung 1 vorgestellten Methoden der Vorverarbeitung um einige für die Bildverarbeitung wichtige Operationen ergänzt. Darüberhinaus werden unterschiedliche Verfahren zur Bildsegmentierung vorgestellt, ausgehend von der Kantendetektion über Regionen- und Texturerkennung bis hin zur Bewegungsdetektion in Bildfolgen. Im Bereich der Sprachverarbeitung wird auf die Segmentierung von Sprachsignalen, auf die Vektorquantisierung und auf die Theorie der Hidden Markov Modelle eingegangen. Anschließend werden unterschiedliche Verfahren zur Objekterkennung vorgestellt. Desweiteren werden unterschiedliche Kontrollstrategien für Musteranalysesysteme diskutiert und Kontrollalgorithmen, wie z.B. der A(Stern) - Algorithmus vorgestellt. Abschließend werden Formalismen aufgezeigt, die zur Wissensrepräsentation und wissensbasierten Analyse in einem Musteranalysesystem eingesetzt werden können. Die in der Vorlesung behandelten Methoden und Vorgehensweisen werden in den Übungen anhand einfacher und anschaulicher Aufgaben angewendet und vertieft. more