Oberseminar (WS 2023/24)
Inhalt
Bachelor- und Masterstudierende tragen über Pläne und Ergebnisse ihrer Abschlussarbeiten vor.
Folien zum BAMA Info Event aus dem Sommersemester 2022:
BAMA Info Event SoSe 2022
Termine und Ort
| Veranstaltung | Zeit | Ort | Beginn |
| Oberseminar | Fr, 16:00 - 17:30 Uhr | U151, Oettingenstr. 67 | 20.10.2023 |
Anwesenheitspflicht und Interessenten
- Wir erwarten, dass alle Bearbeiter von Bachelor- und Masterarbeiten am Lehrstuhl am Oberseminar teilnehmen. Sie lernen nicht nur das Podium für Ihre eigenen Vorträge kennen, sondern erfahren mehr über die Vielfalt unserer laufenden Forschung und bilden das Publikum für Ihre Mitstudierenden.
- Das Oberseminar kann auch außerhalb der Semesterzeiten bzw. innerhalb der vorlesungsfreien Zeit stattfinden.
- Zu den Vorträgen wird hier im Internet eingeladen.
- Um Ankündigungen für die nächsten Vorträge zu erhalten, melden Sie sich bitte für unseren Zulip-Stream "#DBS-Oberseminar" an. Sie können ihn hier finden.
- Jeder Student mit einem CIP-Account hat Zugriff auf Zulip. Falls Sie noch keinen CIP-Account haben, erstellen Sie bitte einen (hier für nähere Informaionen).
Informationen für Vortragenden
- Bitte bereiten Sie Ihre Präsentationen so vor, dass folgende Vortragszeiten eingehalten werden:
- Antrittsvortrag (A): 10 Minuten
- Abschlussvortrag Bachelorarbeit (B) bzw. Projektarbeit (P): 20 Minuten
- Abschlussvortrag Masterarbeit (M) bzw. Zulassungsarbeit (Z): 25 Minuten
- Gastvortrag (G): nach Vereinbarung
- Terminvereinbarungen: Philipp Jahn (Vortragstitel bitte vorher mit dem Betreuer abstimmen). Stimmen Sie den angestrebten Vortragstermin zuvor bitte sowohl mit Ihrem Aufgabensteller, als auch Ihrem Betreuer ab.
- Bitte kümmern Sie sich um ggf. benötigte Hardware (z.B. Display-Adapter). Sollten Sie dennoch bestimmte Hardwareanforderungen haben, sprechen Sie sich bitte rechtzeitig mit Joao Cardoso (cardoso@dbs.ifi.lmu.de) ab
- Für Termine, die außerhalb der Semesterzeiten liegen, werden die Vortragenden gebeten sich frühzeitig mit dem/-r jeweiligen Betreuer/-in, dem offiziellen Aufgabensteller und dem/-r Oberseminarkoordinator/-in in Verbindung zu setzen
Vortragstermine
| 20.10.2023 | (B) Meta RL with constraints budget (B) robust meta RL with maximum entropy (A) RL for DEAR (B) Diffusion Models for Forecasting Ambulance Demand |
| 27.10.2023 | (B) Reproducibility Study on Active Domain Adaptation Methods (A) Counting and Localising Objects in UAV Images |
| 03.11.2023 | (A) Oversampling techniques for performance metrics driven event log prediction |
| 24.11.2023 | (A) On the Conversion of Sequential Rules to Hasse Diagrams |
| 01.12.2023 | (A) Exploring Temporal Dependency in Point Cloud Forecasting |
| 08.12.2023 | (M) Self-Supervised Learning of Situational Awareness in Autonomous Driving using Sensor Fusion (A) Backdoor attack in few-shot learning |
| 12.01.2024 | (B) Exploring the Gap between Unsupervised, Semi-Supervised, and Active Domain Adaptation Methods (A) Personalized Federated Learning: Prediction of Lane-Changing Maneuvers |
| 19.01.2024 | (M) Open-Set Active Learning (B) Exploring Temporal Dependency in Point Cloud Forecasting |
| 26.01.2024 | (M) One-Bit Active Learning |
| 02.02.2024 | (A) Weighted Pseudo-Labels in VERIPS (M) Domain Adaptation Techniques for blind super resolution applied to Thermal Remote Data Products (M) Diverse Experience Replay for RL (B) First Order Constrained Optimisation for Meta RL |
| 16.02.2024 | (M) Active Learning for Semantic Segmentation (M) Pseudo-label verification in Stream Active Learning |
| 01.03.2024 | (A) Replacing Spectral Clustering for Self-Expressive Subspace Clustering (OPTICS) (A) Single-temporal Supervised Change Detection (A) Stream Subspace Clustering using SENet (A) Replacing Spectral Clustering for Self-Expressive Subspace Clustering (HDBSCAN) (B) Video-language Probing |
| 22.03.2024 | (B) Robust Meta Reinforcement Learning with Maximum Entropy (M) Behavioral-guided Event Log Generation using Genetic Algorithm Optimization |