188.498 Similarity Modeling 2
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2018W, VU, 2.0h, 3.0EC, wird geblockt abgehalten

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 2.0
  • ECTS: 3.0
  • Typ: VU Vorlesung mit Übung

Ziele der Lehrveranstaltung

Maschinelles Medien-Verstehen mit Tiefenlernen, klassischer Maschinen-Intelligenz und Clustering.

Inhalt der Lehrveranstaltung

  • Feature-Extraktion aus audiovisuellen Medien
  • Modellierung sematischer Features
  • Ähnlichkeitsmodellierung und Klassifikation
  • Performanz-Evaluierung und statistische Datenanalyse
  • Anwendungsbeispiele und weiterführende Themen

Weitere Informationen

Didaktisches Konzept

  • Rahmen für Wissensvermittlung mit Vorlesungsblock am Beginn und Vorlesungsprüfung am Ende der LVA
  • Praktisches Erfahren der LVA-Inhalte in Kleingruppen-Übungen
  • Verwendung moderner Visualisierungs- und Seminarmethoden zur Beteiligung der Studierenden an der Vorlesung
  • Nutzung eines offen Forensystems zum Erfahrungsaustausch über Gruppen hinweg während der Übung

Verteilung der ECTS-Punkte

Beschreibung                         ECTS  Stunden
--------------------------------------------------
Vorbereitung                         0.04      1.0
Vorlesung                            0.32      8.0
Vorbereitung des Übungsprojektes     0.04      1.0
Übungs-Projektarbeit                 1.88     47.0
Vorbereitung der mündlichen Prüfung  0.70     17.5
Mündliche Prüfung                    0.02      0.5
--------------------------------------------------
Gesamt                               3.00     75.0

Vortragende Personen

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Do.09:00 - 10:0004.10.2018 Seminarraum 1882, Favoritenstr 9, Stiege 3, 4. Stock, grüner BereichVorbesprechung
Do.13:00 - 16:0018.10.2018FAV Hörsaal 3 Zemanek (Seminarraum Zemanek) Vorlesung
Fr.09:00 - 12:0019.10.2018FAV Hörsaal 3 Zemanek (Seminarraum Zemanek) Vorlesung
LVA wird geblockt abgehalten

Leistungsnachweis

Mündliche Vorlesungsprüfung + Übungsbeispiel

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
14.09.2018 00:00 18.10.2018 16:00 18.10.2018 16:00

Curricula

StudienkennzahlVerbindlichkeitSemesterAnm.Bed.Info
066 645 Data Science Keine Angabe
066 926 Business Informatics Keine Angabe
066 931 Logic and Computation Gebundenes Wahlfach
066 932 Visual Computing Gebundenes Wahlfach
066 935 Media and Human-Centered Computing Gebundenes Wahlfach
066 936 Medizinische Informatik Gebundenes Wahlfach

Literatur

H. Eidenberger: "Professional Media Understanding", Atpress, Vienna, 2012.

Themen- und Linkliste im TUWEL-Forum.

Vorkenntnisse

Programmieren in Java und/oder Python

Vorausgehende Lehrveranstaltungen

Vertiefende Lehrveranstaltungen

Weitere Informationen

Sprache

Englisch