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Methoden und Anwendungen der künstlichen Intelligenz zur Signal- und Bildverarbeitung

Modulbezeichnung:
Bezeichnung des Moduls innerhalb des Studiengangs. Sie soll eine präzise und verständliche Überschrift des Modulinhalts darstellen.
Methoden und Anwendungen der künstlichen Intelligenz zur Signal- und Bildverarbeitung
Studiengang:
Studiengang mit Beginn der Gültigkeit der betreffenden ASPO-Anlage/Studienordnung des Studiengangs, in dem dieses Modul zum Studienprogramm gehört (=Start der ersten Erstsemester-Kohorte, die nach dieser Ordnung studiert).
Elektrotechnik, Bachelor, ASPO 01.10.2012
Code: E1542
SAP-Submodul-Nr.:
Die Prüfungsverwaltung mittels SAP-SLCM vergibt für jede Prüfungsart in einem Modul eine SAP-Submodul-Nr (= P-Nummer). Gleiche Module in unterschiedlichen Studiengängen haben bei gleicher Prüfungsart die gleiche SAP-Submodul-Nr..
P211-0224
SWS/Lehrform:
Die Anzahl der Semesterwochenstunden (SWS) wird als Zusammensetzung von Vorlesungsstunden (V), Übungsstunden (U), Praktikumsstunden (P) oder Projektarbeitsstunden (PA) angegeben. Beispielsweise besteht eine Veranstaltung der Form 2V+2U aus 2 Vorlesungsstunden und 2 Übungsstunden pro Woche.
4SU (4 Semesterwochenstunden)
ECTS-Punkte:
Die Anzahl der Punkte nach ECTS (Leistungspunkte, Kreditpunkte), die dem Studierenden bei erfolgreicher Ableistung des Moduls gutgeschrieben werden. Die ECTS-Punkte entscheiden über die Gewichtung des Fachs bei der Berechnung der Durchschnittsnote im Abschlusszeugnis. Jedem ECTS-Punkt entsprechen 30 studentische Arbeitsstunden (Anwesenheit, Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung, ggfs. Zeit zur Bearbeitung eines Projekts), verteilt über die gesamte Zeit des Semesters (26 Wochen).
5
Studiensemester: 5
Pflichtfach: nein
Arbeitssprache:
Deutsch
Prüfungsart:
Ausarbeitung und Vortrag

[letzte Änderung 03.02.2017]
Verwendbarkeit / Zuordnung zum Curriculum:
Alle Studienprogramme, die das Modul enthalten mit Jahresangabe der entsprechenden Studienordnung / ASPO-Anlage.

E1542 (P211-0224) Elektrotechnik, Bachelor, ASPO 01.10.2012 , 5. Semester, Wahlpflichtfach, technisch
Arbeitsaufwand:
Der Arbeitsaufwand des Studierenden, der für das erfolgreiche Absolvieren eines Moduls notwendig ist, ergibt sich aus den ECTS-Punkten. Jeder ECTS-Punkt steht in der Regel für 30 Arbeitsstunden. Die Arbeitsstunden umfassen Präsenzzeit (in den Vorlesungswochen), Vor- und Nachbereitung der Vorlesung, ggfs. Abfassung einer Projektarbeit und die Vorbereitung auf die Prüfung.

Die ECTS beziehen sich auf die gesamte formale Semesterdauer (01.04.-30.09. im Sommersemester, 01.10.-31.03. im Wintersemester).
Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 60 Veranstaltungsstunden (= 45 Zeitstunden). Der Gesamtumfang des Moduls beträgt bei 5 Creditpoints 150 Stunden (30 Std/ECTS). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 105 Stunden zur Verfügung.
Empfohlene Voraussetzungen (Module):
E1101 Mathematik I
E1201 Mathematik II
E1301 Mathematik III
E1304 Theoretische Elektrotechnik I
E1504 Signal- und Bildverarbeitung


[letzte Änderung 03.02.2017]
Als Vorkenntnis empfohlen für Module:
Modulverantwortung:
Prof. Dr.-Ing. Ahmad Osman
Dozent/innen:
Prof. Dr.-Ing. Ahmad Osman


[letzte Änderung 03.02.2017]
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 Überlegungen 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 03.02.2017]
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 03.02.2017]
Weitere Lehrmethoden und 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 Forschung-und Entwicklungsprojekten auseinandersetzen.

[letzte Änderung 03.02.2017]
Literatur:
G. Görz (Hrsg.): Handbuch der Künstlichen Intelligenz - München: Oldenbourg Wissenschaftsverlag, 2003
C-M. Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning - Springer Verlag, 2007
Russell/Norvig: Artificial Intelligence: a modern approach - (3rd Ed.), Prentice Hall, 2009
Mitchell: Machine Learning - McGraw-Hill, 1997
Luger: Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving - (6th Ed.), Addison-Wesley, 2008
 
Eigenständige Recherche ist auch Bestandteil der Seminararbeit.


[letzte Änderung 03.02.2017]
 
[Thu Nov 21 14:43:39 CET 2024, CKEY=emuadki, BKEY=e2, CID=E1542, LANGUAGE=de, DATE=21.11.2024]