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Computer Vision - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart V/Ü Langtext
Veranstaltungsnummer 100113 Kurztext
Semester WiSe 2022/23 SWS 4
Erwartete Teilnehmer/-innen 70 Studienjahr
Max. Teilnehmer/-innen
Credits Belegung Belegpflicht
Hyperlink https://sso.uni-muenster.de/LearnWeb/learnweb2/course/view.php?id=57255
Weitere Links Learnwebkurs
Sprache deutsch
Termine Gruppe: [unbenannt] iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
iCalendar Export für Outlook Mo. 10:00 bis 12:00 woch bis 23.01.2023  Einsteinstr. 64 - M B 2 (M 2)        
iCalendar Export für Outlook Do. 10:00 bis 12:00 woch bis 26.01.2023  Einsteinstr. 64 - M B 2 (M 2)        
Gruppe [unbenannt]:
 


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Jiang, Xiaoyi, Prof. Dr. verantwort
Nienkötter, Andreas begleitend
Studiengänge
Abschluss - Studiengang Sem ECTS Bereich Teilgebiet
Bachelor - Geoinformatik (82 807 21) -
Bachelor - Geoinformatik (82 807 13) -
MEd Gymnasien u Gesamt - Informatik (E3 079 14) -
Zwei-Fach-Bachelor - Informatik (L2 079 11) -
Bachelor - Informatik (82 079 7) - 6
Master - Informatik (88 079 14) -
Master - Mathematik (88 105 13) -
Master - Informatik (88 079 8) - 6
Bachelor - Informatik (82 079 11) - 6
Master - Mathematik (88 105 10) - 6
Master - Informatik (88 079 20) -
Master - Mathematics (88 F23 20) -
MEd Gymnasien u Gesamt - Informatik (E3 079 19) -
Prüfungen / Module
Prüfungsnummer Modul
14101 Vorlesung - MEd Gymnasien u Gesamt Informatik Version 2019
14102 Übungen zur gewählten Vorlesung - MEd Gymnasien u Gesamt Informatik Version 2019
13101 Vorlesung 1 - MEd Gymnasien u Gesamt Informatik Version 2019
13102 Übungen zur gewählten Vorlesung 1 - MEd Gymnasien u Gesamt Informatik Version 2019
13103 Vorlesung 2 - MEd Gymnasien u Gesamt Informatik Version 2019
13104 Übungen zur gewählten Vorlesung 2 - MEd Gymnasien u Gesamt Informatik Version 2019
440002 Übungen zu "Computer Vision" - Master Mathematics Version 2020
421002 Übungen zu "Computer Vision" - Master Mathematics Version 2020
41002 Übungen zu "Computer Vision" - Master Informatik Version 2020
32002 Übungen zu "Computer Vision" - Master Informatik Version 2020
440001 Computer Vision - Master Mathematics Version 2020
421001 Computer Vision - Master Mathematics Version 2020
41001 Computer Vision - Master Informatik Version 2020
32001 Computer Vision - Master Informatik Version 2020
2016001 Vorlesung Computer Vision (mit integrierter Übung) - Master Mathematik Version 2013
30001 Vorlesung Computer Vision (mit integrierter Übung) - Master Informatik Version 2014
2023001 Vorlesung Computer Vision (mit integrierter Übung) - Master Mathematik Version 2013
18001 Vorlesungen aus dem Vorlesungsangebot der Informatik 1 - Bachelor Informatik Version 2011
16010 Modulabschlussprüfung - Zwei-Fach-Bachelor Informatik Version 2011
16001 eine Vorlesung oder eine Vorlesung mit Übungen aus dem Wahlpflicht-Vorlesungsangebot des Instituts für Informatik - Zwei-Fach-Bachelor Informatik Version 2011
37001 Vorlesung Computer Vision (mit integrierter Übung) - Master Informatik Version 2014
17001 Vorlesungen aus dem Vorlesungsangebot der Informatik 1 - Bachelor Informatik Version 2011
11001 Vorlesung / Vorlesung und Übung - MEd Gymnasien u Gesamt Informatik Version 2014
24002 Einführung in die Bildverarbeitung - Bachelor Geoinformatik Version 2013
18006 Ausgewählte Probleme der Informatik (mit Prüfungsleistung) - Bachelor Geoinformatik Version 2021
Zuordnung zu Einrichtungen
Fachbereich 10 Mathematik und Informatik
Inhalt
Kommentar

Computer Vision entwickelt theoretische und algorithmische Grundlagen, um automatisch visuelle Informationen im Rechner zu verarbeiten, zu analysieren und zu interpretieren. Im Zentrum der Untersuchungen steht die Frage, welche Rückschlüsse man aus Bildern über die abgebildete Welt ziehen kann. In dieser Vorlesung werden grundlegende Begriffe und Verfahren von Computer Vision vorgestellt. Unter anderem werden folgende Themen behandelt:

  • Kantendetektion
  • Interest Points
  • Konturdetektion
  • Bildsegmentierung
  • Texturanalyse
  • Objekterkennung
  • Tracking von Objekten
  • Kamerakalibrierung
  • 3D Computer Vision
  • Machine Learning basierte Computer Vision
  • Convolutional Neural Networks
  • Deep Learning

Des Weiteren soll auf die Anwendung der modernen statistischen Entscheidungstheorien einschließlich Deep Learning eingegangen werden. In der Vorlesung wird angestrebt, die Besucher mit der aktuellen Forschung vertraut zu machen.

Zusätzlich wird das begleitende "Praktikum Computer Vision" angeboten.

Literatur

Wird in der Vorlesung bekannt gegeben.

Voraussetzungen

Grundlegende Mathematik- sowie Programmierkenntnisse werden vorausgesetzt. Die Vorlesung richtet sich an Master-Studenten.

Leistungsnachweis

Teilnahme an den Übungen und an der Klausur.

Zielgruppe

Studierende im M.Ed. Informatik müssen zur Anrechnung der Veranstaltung (4+2 SWS) im Modul "Vertiefung I" zusätzlich das Praktikum Computer Vision absolvieren.


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2022/23 , Aktuelles Semester: SoSe 2023