MLU
INF.01075.07 - Ausgewählte Kapitel der Bildverarbeitung (Vollständige Modulbeschreibung)
Originalfassung Englisch
INF.01075.07 5 CP
Modulbezeichnung Ausgewählte Kapitel der Bildverarbeitung
Modulcode INF.01075.07
Semester der erstmaligen Durchführung
Fachbereich/Institut Institut für Informatik
Verwendet in Studiengängen / Semestern
  • Bioinformatik (MA120 LP) (Master) > Bioinformatik BioinformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2009/10 - SS 2016) > Computergraphik, Bildverarbeitung
  • Bioinformatik (MA120 LP) (Master) > Bioinformatik BioinformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2016/17 - WS 2022/23) > Bildanalyse und Maschinelles Lernen
  • Geographie (MA120 LP) (Master) > Geographie/Erdkunde GeographieMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2009/10 - SS 2015) > W 02 Informatik
  • Geographie (MA120 LP) (Master) > Geographie/Erdkunde GeographieMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2015/16 - SoSe 2024) > W 02 Informatik
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2006/07 - SS 2013) > Primärmodule
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2006/07 - SS 2013) > Sekundärmodule
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2006/07 - SS 2013) > Sekundärmodule
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2013/14 - SS 2016) > Vertiefende Module der Vertiefungsrichtung `Bildanalyse und Maschinelles Lernen`
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2016/17 - WS 2022/23) > Vertiefende Module der Vertiefungsrichtung `Bildanalyse und Maschinelles Lernen`
Modulverantwortliche/r
Weitere verantwortliche Personen
Prof. Dr. Stefan Posch
Teilnahmevoraussetzungen
keine
Kompetenzziele
  • Die Studierenden arbeiten sich selbstständig in aktuelle, in der Regel englischsprachige Forschungsliteratur der Bildverarbeitung und -analyse ein.
  • Sie führen für ausgesuchte Verfahren eigene Experimente durch und schätzen Leistungsfähigkeit und Limitationen ein.
  • Sie stellen die erarbeiteten Inhalte in einem Vortrag dar und fassen sie in einer Ausarbeitung
zusammen.
Modulinhalte
  • Erarbeitung von Originalliteratur und gegebenenfalls Softwarepakte in Abhängigkeit der gewählten Themen. Selbstständige Durchführung praktischer Experimente und derene Dokumentation.
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
Hinweise
Primärmodul für Vertiefungsrichtungen: Mustererkennung und Bildverarbeitung, Sekundärmodul für Vertiefungsrichtungen: Computergrafik, Virtual Reality, Multimedia Bioinformatik
Modulveran­staltung Lehrveranstaltungs­form Veranstaltungs­titel SWS Workload Präsenz Workload Vor- / Nach­bereitung Workload selbstge­staltete Arbeit Workload Prüfung incl. Vorbereitung 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 Teilnahme­voraussetzungen Angebots­rhythmus Anwesenheits­pflicht Gewicht an Modulnote in %
LV 1 Sommersemester Nein %
LV 2 Sommersemester Nein %
LV 3 Sommersemester Nein %