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Lehre

an. Insbesondere im Thema Deep Learning auf medizinischen Bilddaten können wir einige Themen vergeben . mehr © Karol Baginski Deep Anatomy - Deep Learning in der Medizin DeepAnatomy ist ein Studierendenprojekt [...] enprojekt, das sich mit Deep Learning in der medizinischen Bildgebung beschäftigt. mehr

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Lehrveranstaltungen

: 03-ME-709.05 (03-IMS-DLMB) Studierendenprojekt Deep Anatomy Dr. Hans Meine, Felix Thielke DeepAnatomy ist ein Studierendenprojekt, das sich mit Deep Learning in der medizinischen Bildgebung beschäftigt [...] gsnummer: 03-IMAA-HCIT (03-MB-899.22) Wintersemester Deep Learning für medizinische Bildverarbeitung Dr.-Ing. Tom Koller Seminar zu aktuellen Deep Learning Architekturen und ihren Anwendungen in der m

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Team

Thielke Felix Thielke° Lehre Image Analysis with Deep Learning Email © O. Klinghammer Dr. Hans Meine° Lehre & Forschung Medical Image Segmentation, Deep Learning, Uncertainty Estimation Email Mit ° markierte [...] Ambroladze Forschung Breast-MRI, Deep Learning © Erik Immoor Erik Immoor Masterarbeit Tracking mit nicht sphärischen Markern © Markus Reinke Kai Geißler° Forschung Deep Learning , Med. Image Analysis, [...] Universität Bremen Karen Scholz Forschung & Lehre Multimodal Clinical Data Integration & Modeling, Deep Learning, Large Language Models & Language Processing Email © Matej Meza / Universität Bremen Marlott

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Nick Heilenkötter

Team Deep Learning und Inverse Probleme Bibliothekstraße 5 28359 Bremen Raum: MZH 2170 Telefon: +49 0421 218-63815 E-Mail: nick7@uni-bremen.de Forschungsgebiete Deep Learning Inverse Probleme Deep Learning [...] tikel D. Nganyu Tanyu, J. Ning, T. Freudenberg, N. Heilenkötter, A. Rademacher, U. Iben, P. Maaß. Deep learning methods for partial differential equations and related parameter identification problems [...] Tanyu, Jianfeng Ning, Tom Freudenberg, Nick Heilenkötter, Andreas Rademacher, Uwe Iben, Peter Maass Deep Learning Methods for Partial Differential Equations and Related Parameter Identification Problems

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Dr. Maximilian Schmidt

Maximilian Schmidt Maximilian Schmidt Wissenschaftlicher Mitarbeiter Doktorand Graduiertenkolleg π 3 Team Deep Learning und Inverse Probleme Bibliothekstraße 5 28359 Bremen Raum: MZH 2050 Telefon: +49 421 218-63826 [...] 218-63826 E-Mail: maximilian.schmidt protect me ?! uni-bremen protect me ?! .de Forschungsgebiete Deep Learning Inverse Probleme Computertomographie ORCID iD https://orcid.org/0000-0001-8710-1389 Projekte [...] Zeitschriftenartikel C. Arndt, A. Denker, S. Dittmer, J. Leuschner, J. Nickel, M. Schmidt. Model-based deep learning approaches to the Helsinki Tomography Challenge 2022. Applied Mathematics for Modern Challenges

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TorchPhysics - Eine Deep-Learning-Bibliothek für Differentialgleichungen

TorchPhysics - Eine Deep-Learning-Bibliothek für Differentialgleichungen © Tom Freudenberg, Nick Heilenkötter, ZeTeM Bearbeiter: Tom Freudenberg, Nick Heilenkötter, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Derick [...] Nichtlinearitäten oder Multiskalencharakter aufweisen. In den letzten Jahren wurde eine Vielzahl von Deep-Learning-Ansätzen entwickelt, die diese Probleme umgehen oder vereinfachen sollen. Dabei können neuronale [...] implementiert. Ziel dieses Projekts ist es, ein Software-Paket zu erschaffen, welches verschiedene Deep-Learning-Ansätze für Differentialgleichungen vereint, um deren Anwendung, Vergleich und Erweiterung

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Dr. David Erzmann

Team Deep Learning und Inverse Probleme Bibliothekstraße 5 28359 Bremen Raum: MZH 2320 Telefon: +49 421 218-63822 E-Mail: erzmann protect me ?! uni-bremen protect me ?! .de Forschungsgebiete Deep Learning [...] 11(3):91-100, 2024. DOI: 10.1093/jcde/qwae039 D. Erzmann , S. Dittmer , H. Harms , P. Maaß . DL4TO: A Deep Learning Library for Sample-Efficient Topology Optimization. Lecture Notes in Computer Science , Geometric

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2019 - Deep Learning and Inverse Problems

intersection of deep learning and inverse problems. It took place at the University of Bremen, November 04 - 08, 2019. The number of successful applications of deep learning in the context of inverse problems [...] 2019 - Deep Learning and Inverse Problems Autumn School, November 04th - 08th 2019, University of Bremen The Research Training Group 2224 on Parameter Identification hosted an autumn school on the intersection [...] PhD students and PostDocs working on inverse problems, who were interested in the intersection of deep learning and inverse problems. For more information please visit the Official Webpage Lecturers Prof

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2023 - KoMSO Academy

2023 - KoMSO Academy TorchPhysics: Deep Learning for partial differential equations, November 7 & 8, 2023 © Shutterstock The Center for Industrial Mathematics (ZeTeM) and the Committee for Mathematical [...] Simulation, and Optimization (KoMSO) are happy to host a KoMSO Academy dedicated to ‘TorchPhysics: Deep Learning for partial differential equations’ The KoMSO Academy aims at offering mathematicians a platform [...] platform for an exchange on novel mathematical concepts relevant for industrial applications. Deep Learning concepts for PDEs are booming and everybody working in this area is confronted with the challenge

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Meira Iske

Graduiertenkolleg π 3 Team Deep Learning und Inverse Probleme Bibliothekstraße 5 28359 Bremen Raum: MZH 2060 Telefon: +49 0421 218-63896 E-Mail: iskem@uni-bremen.de Forschungsgebiete Deep Learning Inverse Probleme [...] eiten Approximation nichtlinearer Operatoren durch Neuronale Netze und ihre Implementierung durch DeepONets, Bachelorarbeit, Theresa Sauerland, 2022 Das universelle Approximationsproblem für neuronale

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