188.501 Similarity Modeling 1 - Computational Seeing and Hearing
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2022W, VU, 2.0h, 3.0EC, wird geblockt abgehalten

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 2.0
  • ECTS: 3.0
  • Typ: VU Vorlesung mit Übung
  • Format der Abhaltung: Online

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage, einfache Systeme zur Analyse von Multimedia-Inhalten mithilfe von Signalverarbeitung und Maschinenlernen selbst zu entwerfen, zu implementieren und zu evaluieren.

Inhalt der Lehrveranstaltung

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

Methoden

Zentrales Thema der Vorlesung ist die Erkundung der Bedeutung von Faltungsoperationen für die Beschreibung und Ähnlichkeitsmessung bei Multimedia-Daten. Dieses Thema wird in der Vorlesung interaktiv erarbeitet und im Übungsteil mit einem realistischen Anwendungsbeispiel gefestigt.

WICHTIG! Aufgrund der Corona-Pandmie wird die Vorlesung durch Videos + durch die Studierenden zu erstellende Videos ersetzt. Alle Details dazu finden Sie zeitgerecht im TUWEL-Forum.

Prüfungsmodus

Prüfungsimmanent

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.10:00 - 11:0013.10.2022 https://tuwien.zoom.us/j/92812799022 (LIVE)Vorbesprechung
Do.10:00 - 11:3010.11.2022 https://tuwien.zoom.us/j/97086078216 (LIVE)Essentials + Lab Course
LVA wird geblockt abgehalten

Leistungsnachweis

Die Studierenden weisen ihr Verständnis insbesondere durch die Lösung des praktischen Übungsbeispiels und ihre Mitarbeit in der Vorlesung nach.

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
16.09.2022 00:00 20.10.2022 16:00 20.10.2022 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
066 937 Software Engineering & Internet Computing Gebundenes Wahlfach

Literatur

Themen- und Linkliste im TUWEL-Forum

Vorkenntnisse

Programmieren in Java und/oder Python

Vertiefende Lehrveranstaltungen

Weitere Informationen

Sprache

Englisch