INF.08038.03 - Ausgewählte Kapitel der Bild- und Mustererkennung (Vollständige Modulbeschreibung)

INF.08038.03	5 CP
Modulbezeichnung	Ausgewählte Kapitel der Bild- und Mustererkennung
Modulcode	INF.08038.03
Semester der erstmaligen Durchführung
Fachbereich/Institut	Institut für Informatik
Verwendet in Studiengängen / Semestern	Bioinformatik (MA120 LP) (Master) > Bioinformatik BioinformatikMA120, Akkreditierungsfassung gültig ab SoSe 2023 > Bildanalyse und Maschinelles Lernen (Anteil gem. § 5 Abs. 4-6, Anlage 2) Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Akkreditierungsfassung gültig ab SoSe 2023 > Vertiefende Module der Vertiefungsrichtung `Bildanalyse und Maschinelles Lernen`
Modulverantwortliche/r
Weitere verantwortliche Personen	PD Dr. Birgit Möller
Teilnahmevoraussetzungen	vertiefte Kenntnisse in Bildverarbeitung/-analyse, Mustererkennung sowie in Methoden des Maschinellen Lernens allgemein, wie sie etwa in den Basismodulen "Bildverarbeitung" oder "Maschinelles Lernen in der Bild- und Mustererkennung" der Vertiefungsrichtung "Bildanalyse und Maschinelles Lernen" vermittelt werden - ein vorheriger Besuch von mindestens einem dieser Module wird empfohlen; Programmierkenntnisse
Kompetenzziele	Die Studierenden können sich selbstständig in aktuelle, in der Regel englischsprachige Forschungsliteratur aus Themengebieten wie Bildverarbeitung/-analyse, Computer Vision, Mustererkennung, Maschinelles Lernen einarbeiten. Sie können dargestellte Methoden und experimentelle Untersuchungen nachvollziehen und bewerten sowie kritisch hinterfragen. Sie können für ausgesuchte Ansätze und Verfahren eigene Experimente entwickeln und durchführen, um Methoden nachzuvollziehen und Ergebnisse zu validieren, sowie deren Leistungsfähigkeit und Limitationen abzuschätzen. Die Studierenden können die erarbeiteten Inhalte in einem wissenschaftlichen Vortrag nachvollziehbar darstellen und in einer schriftlichen Ausarbeitung verständlich zusammenfassen.
Modulinhalte	Einarbeitung in die methodischen und praktischen Grundlagen einer aktuellen Arbeit aus dem Themengebiet der Veranstaltung anhand relevanter Publikationen sowie weiterer eigenständig zu recherchierender Literatur abhängig vom gewählten Thema ggf. Einarbeitung in verfügbare Softwarepakete und Implementierungen des Ansatzes selbstständige Durchführung und Dokumentation praktischer Experimente zur Reproduktion und Validierung der Methodik sowie publizierter Resultate Darstellung der methodischen Grundlagen und Untersuchungen in einem wissenschaftlichen Vortrag sowie Zusammenfassung von Methoden und Experimenten in einer schriftlichen Ausarbeitung
Lehrveranstaltungsformen	Kursus (2 SWS) Kursus Kursus
Unterrichtsprachen	Deutsch, Englisch
Dauer in Semestern	1 Semester Semester
Angebotsrhythmus Modul	jedes Sommersemester
Aufnahmekapazität Modul	unbegrenzt
Prüfungsebene
Credit-Points	5 CP
Modulabschlussnote	LV 1: %; LV 2: %; LV 3: %.
Faktor der Modulnote für die Endnote des Studiengangs	1

Modulveranstaltung	Lehrveranstaltungsform	Veranstaltungstitel	SWS	Workload selbstgestaltete Arbeit	Workload Summe
LV 1	Kursus	Seminar	2		0
LV 2	Kursus	Selbststudium			0
LV 3	Kursus	Vorbereitung eines Seminarvortrages und Erstellung eines Berichtes			0
Workload modulbezogen				150	150
Workload Modul insgesamt					150

Prüfung	Prüfungsvorleistung	Prüfungsform
LV 1
LV 2
LV 3
Gesamtmodul	Fachlich kompetenter und didaktisch gut vorbereiteter Vortrag	Bericht
Wiederholungsprüfung

Regularien	Angebotsrhythmus	Anwesenheitspflicht	Gewicht an Modulnote in %
LV 1	Sommersemester	Nein	%
LV 2	Sommersemester	Nein	%
LV 3	Sommersemester	Nein	%