183.590 Applications of Computer Vision
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2019W, EX, 2.0h, 3.0EC

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 2.0
  • ECTS: 3.0
  • Typ: EX Exkursion

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage die wichtigsten Theorien, Prinzipien, Konzepte und Algorithmen von Anwendungen der Computer Vision zu benennen, erklären und gegenüberzustellen. Ihr Wissen und Verstehen entspricht dem Stand der Fachliteratur im Bereich der Computer Vision für Anwendungen. Sie sind in der Lage geeignete formal-mathematischer Methoden zur Modellbildung, Abstraktion, Lösungsfindung und Evaluation anzuwenden und erlangen Problemformulierungs- und Problemlösungskompetenz. Die Studierenden können für die Computer Vision relevante Informationen sammeln, erarbeiten, bewerten und interpretieren, können Anforderungen und Randbedingungen in verschiedenen Bereichen der Computer Vision bestimmen und können ihr erworbenes Wissen praktisch in komplexen Computer Vision-Aufgaben anwenden und Problemlösungen und Argumente für diese erarbeiten und weiterentwickeln. Die Studierenden können Bereiche der Computer Vision selbst erkennen, erschließen, Problemlösungen formulieren und sich mit anderen darüber austauschen. Die Studierenden lernen ihre eigenen Fähigkeiten und Grenzen einzuschätzen und erwerben die Kritikfähigkeit an der eigenen und fremden Arbeit. Die Studierenden erlernen Selbstorganisation und Eigenverantwortlichkeit zum eigenständigen Lösen von Aufgaben.

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

Lehrziel: Kenntnis der Grundbegriffe und einfacher Methoden der Bildverarbeitung, Erkennen von Bildverarbeitungssaufgaben, Formulieren der sich daraus ergebenden Problemstellung mit einfachen Lösungsvorschlägen

Methoden

Frontalvortrag und schriftliche Prüfung bei der selbständiges Lösen von fachbezogenen Beispielen und Abgaben im Vordergrund stehen. Die Lehrveranstaltung besteht aus einem Vorlesungsteil und einem Exkursionsteil, bei dem reale Anwendungen der Computer Vision im industriellen Umfeld näher erläutert und in Gruppen untersucht werden. Die beschriebenen Inhalte und Konzepte werden im Rahmen der Vorlesungseinheit erläutert und im Exkursionsteil anschaulich in der Praxis präsentiert. Die im Rahmen der Exkursion gewonnenen Erkenntnisse werden in der Gruppe diskutiert und schriftlich und mündlich von der Gruppe präsentiert.

Prüfungsmodus

Prüfungsimmanent

Vortragende

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Mo.13:00 - 15:0014.10.2019 - 27.01.2020Seminarraum FAV 01 A (Seminarraum 183/2) Vorlesungstermine
Applications of Computer Vision - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Mo.14.10.201913:00 - 15:00Seminarraum FAV 01 A (Seminarraum 183/2) Vorlesungstermine
Mo.21.10.201913:00 - 15:00Seminarraum FAV 01 A (Seminarraum 183/2) Vorlesungstermine
Mo.28.10.201913:00 - 15:00Seminarraum FAV 01 A (Seminarraum 183/2) Vorlesungstermine
Mo.04.11.201913:00 - 15:00Seminarraum FAV 01 A (Seminarraum 183/2) Vorlesungstermine
Mo.11.11.201913:00 - 15:00Seminarraum FAV 01 A (Seminarraum 183/2) Vorlesungstermine
Mo.18.11.201913:00 - 15:00Seminarraum FAV 01 A (Seminarraum 183/2) Vorlesungstermine
Mo.25.11.201913:00 - 15:00Seminarraum FAV 01 A (Seminarraum 183/2) Vorlesungstermine
Mo.02.12.201913:00 - 15:00Seminarraum FAV 01 A (Seminarraum 183/2) Vorlesungstermine
Mo.09.12.201913:00 - 15:00Seminarraum FAV 01 A (Seminarraum 183/2) Vorlesungstermine
Mo.16.12.201913:00 - 15:00Seminarraum FAV 01 A (Seminarraum 183/2) Vorlesungstermine
Mo.13.01.202013:00 - 15:00Seminarraum FAV 01 A (Seminarraum 183/2) Vorlesungstermine
Mo.20.01.202013:00 - 15:00Seminarraum FAV 01 A (Seminarraum 183/2) Vorlesungstermine
Mo.27.01.202013:00 - 15:00Seminarraum FAV 01 A (Seminarraum 183/2) Vorlesungstermine

Leistungsnachweis

Exkursionsteilnahme, Ausarbeitung von Exkursionsbericht und Präsentation, schriftliche Prüfung

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
03.09.2019 00:00 04.11.2019 00:00 04.11.2019 00:00

Curricula

StudienkennzahlSemesterAnm.Bed.Info
066 932 Visual Computing

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Weitere Informationen

Sprache

Englisch