htw saar
Zurück zur Hauptseite

Version des Moduls auswählen:

flag

Methoden und Anwendungen der künstlichen Intelligenz zur Signal-und Bildverarbeitung

Modulbezeichnung: Methoden und Anwendungen der künstlichen Intelligenz zur Signal-und Bildverarbeitung
Modulbezeichnung (engl.): Methods and Applications of Artificial Intelligence for Signal and Image Processing
Studiengang: Elektro- und Informationstechnik, Bachelor, ASPO 01.10.2018
Code: E2542
SWS/Lehrform: 4PA (4 Semesterwochenstunden)
ECTS-Punkte: 8
Studiensemester: 5
Pflichtfach: nein
Arbeitssprache:
Deutsch
Prüfungsart:
Ausarbeitung (25%), Seminarvortrag (75%)
Zuordnung zum Curriculum:
E2542 Elektro- und Informationstechnik, Bachelor, ASPO 01.10.2018, 5. Semester, Wahlpflichtfach
Arbeitsaufwand:
Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 60 Veranstaltungsstunden (= 45 Zeitstunden). Der Gesamtumfang des Moduls beträgt bei 8 Creditpoints 240 Stunden (30 Std/ECTS). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 195 Stunden zur Verfügung.
Empfohlene Voraussetzungen (Module):
Keine.
Als Vorkenntnis empfohlen für Module:
Modulverantwortung:
Prof. Dr.-Ing. Ahmad Osman
Dozent: Prof. Dr.-Ing. Ahmad Osman

[letzte Änderung 10.09.2018]
Lernziele:
Die Studierenden erlernen die praktischen und wissenschaftlichen Methoden der Projektarbeit in einer Seminararbeit an Beispielen, Problemstellungen und Anwendungen aus dem Umfeld der Signal-und Bildverarbeitung mit KI, z.B. Recherche zum Stand des Wissens- und der Technik zur Bildverarbeitungsthemen, Klassifikationsverfahren, Regressionsverfahren, Daten Kompression, Datenrekonstruktion, Mensch-Maschine Interaktion, Literatur-Recherche (auch englischsprachiger Fachliteratur), Präsentieren von Projektergebnissen.
 
Die Vorgehensweise ist zu dokumentieren und zu erläutern. Die erzielten Ergebnisse sind mit ingenieurwissenschaftlichen ßberlegungen und Kenntnissen zu begründen und darzustellen. Die abschließende Präsentation soll diese Aspekte prägnant und bündig erläutern / zusammenfassen und die Nutzung von Methoden für die Projektarbeit zu veranschaulichen.

[letzte Änderung 18.07.2019]
Inhalt:
Bildverarbeitung: Filterungsverfahren
Bildsegmentierung: Region basierte oder Kontur basierte Verfahren
Klassifikationsverfahren: Neuronale Netze, Support Vektor Maschine usw.
Datenfusion: Evidence Theory
Datenrekonstruktion
Datenvisualisierung
Datenkompression
Mensch-Maschine Interaktion
Recherchen zur Vertiefung technischer oder wissenschaftlicher Aspekte in Form einer betreuten Seminararbeit. Literatur-Recherchen (auch englischer Fachliteratur).
Wissenschaftliches Präsentieren.

[letzte Änderung 18.07.2019]
Lehrmethoden/Medien:
Eigenständige Seminararbeit mit akademischer Betreuung in einem abgesteckten Vertiefungs- oder Recherche-Thema unter Nutzung der Methoden der wissenschaftlichen Projektarbeit. Teilnehmer kennen den Stand der Forschung/Technik in ausgewählten Bereichen von Künstlicher Intelligenz und können sich mit Forschungsprojekten auseinandersetzen

[letzte Änderung 13.12.2018]
Literatur:
Luger, George F.: Artificial Intelligence, Addison-Wesley, 2009, ISBN 978-0-13-209001-8
Mitchell, Tom M.: Machine learning, McGraw-Hill, 1997, ISBN 978-0-07-042807-2
Russell, Stuart J.; Norvig, Peter: Artificial intelligence: a modern approach, Pearson, 2009, 3rd Ed., ISBN 978-0-13-207148-2

[letzte Änderung 18.07.2019]
[Fri May 29 09:18:40 CEST 2020, CKEY=e3E2542, BKEY=ei, CID=E2542, LANGUAGE=de, DATE=29.05.2020]