09.08.2018

What´s next?

In unserer Meetup-Reihe für Interessierte werden aktuelle, praxisrelevante Forschungsthemen auf dem Gebiet des automatisierten Fahrens vorgestellt und diskutiert.

Spatio-Temporal Predictions with Deep Learning

Neuronale Netze werden in der Bildverarbeitung für die Umgebungswahrnehmung bereits vielfach eingesetzt. Mark Schutera wird beschreiben wie sich die Methoden auf bereits vorverarbeitete Daten in Form von Objekten anwenden lassen. Er wird auf die Anwendung von rekurrenten Netzen für das zeitliche Tracking von Objekten als Grundlage für automatisierte Fahrfunktionen eingehen. Er wird erläutern, wie ausreichend umfangreiche Datensets für das Training der Netze erzeugt und eine geeignete Parametrierung der Struktur des Netzes vorgenommen werden können.

Mark Schutera

• ist Doktorand im Bereich Machine Learning in Kooperation zwischen der ZF Friedrichshafen AG und dem Institut für Automation und angewandte Informatik am Karlsruher Institut für Technologie
• beschäftigt sich mit dem Design neuronaler Netze mit einem Fokus auf rekurrenten neuronalen Netzen und Prädiktion von Zeitreihendaten