Kann KI sehen lernen? Erhalte Einblicke in die Forschung und teste selbst! Das MCML bringt mit dem Exponat AMELIE den Besucherinnen und Besuchern die Grundlagen des maschinellen Lernens auf spielerische und interaktive Weise bei. Mit einer weiteren Demo zeigen wir, wie es möglich ist, mit einer Kamera und einem daran angeschlossenen IMU-Sensor die Umgebung gleichzeitig zu lokalisieren und zu kartieren. Die Methode heißt DM-VIO und kann zum Beispiel in selbstfahrenden Autos eingesetzt werden. Außerdem geben wir einen Einblick in Stable Diffusion, ein Deep-Learning-Modell, das Bilder aus Textbeschreibungen generiert. Wir erklären, wie Stable Diffusion die Verbindung zwischen Bild und Text durch einen latenten Diffusionsmodellprozess erlernt und laden ein, Stable Diffusion selbst auszuprobieren.
*** Amelie wurde von der LMU-Medieninformatikgruppe von MCML PI Albrecht Schmidt gebaut. DM-VIO ist ein Projekt der TUM Computer Vision Group unter der Leitung von MCML-Direktor Daniel Cremers. Stable Diffusion wurde von der LMU Computer Vision & Learning Group des MCML PI Björn Ommer entwickelt.
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Boltzmannstr. 3
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TUM Mathematik & Informatik | Magistrale