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Modul Object Recognition in Image and Video Data

(Object Recognition in Image and Video Data )

Modul:143108 Object Recognition in Image and Video Data (Wahlpflichtmodul im Hauptstudium), Schwerpunkte: Interactive Media, Usability and Games, Machine Learning, Media Technology, Software Technology und Engineering
Modulverantwortlicher:Prof. Dr. Johannes Maucher
ECTS-min./max.: 5 / 5
Workload: Vorlesung
15 Termine zu je 4 SWS = 45 Zeitstunden
Vor- und Nachbearbeitung
15 Termine zu je 4 SWS = 45 Zeitstunden
Prüfungsvorbereitung
7 Tage zu je 8 Zeitstunden=56 Zeitstunden
Summe: 146 Zeitstunden
Modulprüfung: RE
Kompetenzprofil
Lernergebnisse:
  • Die Studierenden sind in der Lage Probleme, die mit Objekterkennungsverfahren gelöst werden können, zu identifizieren und zu kategorisieren
  • Die Studierenden sind in der Lage Objekterkennungsprojekte nach einem stukturierten Vorgehensmodell zu spezifizieren, zu planen und umzusetzen
  • Die Studierenden kennen die Vor- und Nachteile der aktuell wichtigsten Objekterkennungsverfahren und sind damit in der Lage problem-abhänig passende Algorithmen auszuwählen.
  • Die Studierenden wissen wann und unter welchen Randbedingungen tiefe neuronale Netze wür die Objekterkennung eingesetzt werden können.
  • Die Studierenden verstehen Deep Learning im Kontext der Objekterkennung.
In der Vorlesung wird häufig von praxisnahen Aufgaben und Problemstellungen ausgegangen. Die Studierenden erarbeiten zunächst in Gruppen, dann in Zusammenarbeit mit dem Dozenten Lösungskonzepte. Ziele, Randbedingungen und die sich daraus ergebenden Prozessschritte werden diskutiert, Vor- und Nachteile der gemeinsam entwickelten Verfahrensmodelle werden wissenschaftlich eruiert. Dabei kommen dann auch noch nicht gelöste Probleme zum Vorschein, die widerum aktuelle Forschungsfragen motivieren.
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Voraussetzung für dieses Modul: -
Dieses Modul ist Voraussetzung für:-
beinhaltet folgende Lehrveranstaltung(-en):
EDV-Nr Lehrveranstaltung Art  SWS  ECTS  Prüfungsform
143108a Object Recognition in Image and Video Data - 4 5
* kennzeichnet Prüfungsvorleistungen