Computer Vision

11B1121

Bachelor

Deutsch, Englisch

5.0

unregelmäßig

1 Semester

Das Modul "Computer Vision" (CV) oder wie Computer "sehen und verstehen" untersucht, wie Computer visuelle Informationen von Sensoren wie Kameras wahrnehmen und interpretieren können. Die Studierenden lernen die Konzepte, Techniken, Algorithmen und verschiedenen KI-Architekturen kennen, die es Computern ermöglichen, zu sehen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt dabei auf praktischen Anwendungen und der Bewertung, in welchen Anwendungsfällen klassische, algorithmenbasierte, CV und in welchen Fällen KI-basierte CV sinnvoller sind. Auf diese Weise erwerben die Studierenden nicht nur ein Verständnis für grundlegende Konzepte der Bildverarbeitung, sondern wenden dieses Wissen auch gezielt auf reale Anwendungen an. Das Modul fördert die Entwicklung von Fähigkeiten zur Umsetzung von CV-Anwendungen in verschiedenen Szenarien.

1. Von Pixeln zu semantischen Symbolen
2. Bildrepräsentation und -speicherung / KI Datensätze für CV
3. Bildklassifizierung
4. Bildsegmentierung
5. Objektdetektion und -erkennung
6. Echtzeitfähige CV - vektorisierte Algorithmen & GPU-Anwendungen
7. Privatsphäre und Datenschutz vs. CV – CV richtig einsetzen 

Der Arbeitsaufwand für das Modul umfasst insgesamt 150 Stunden (siehe auch "ECTS-Leistungspunkte und Benotung").

• Projektbericht (schriftlich) oder
• Projektbericht (mündlich)

• experimentelle Arbeit

Benotete Prüfungsleistung:

• Projektbericht (mündlich): Präsentation: 30 Minuten
• Projektbericht (schriftlich): 10 Seiten; dazugehörige Präsentation: 15 Minuten

Unbenotete Prüfungsleistung:

• experimentelle Arbeit: 6 Arbeitsblätter

Lineare Algebra, Vektorrechnung, lineare Gleichungssysteme, objektorientierte Programmierung, funktionale Programmierung, Grundlagen der künstlichen Intelligenz

Dieses Modul fördert die Wissensverbreiterung, indem es die Studierenden dabei unterstützt, die komplexen Konzepte der klassischen und KI-basierten Bildverarbeitung zu verstehen. Durch die Behandlung von Themen wie Bildrepräsentation, Bildsegmentierung und Objekterkennung erweitern die Studierenden ihr Wissen nicht nur in den Grundlagen, sondern lernen auch, wie diese Techniken in verschiedenen Anwendungsbereichen effektiv eingesetzt werden können.

Die Studierenden vertiefen die Grundlagen der Bildverarbeitung und der KI-Architekturen und werden in die Lage versetzt, komplexere Konzepte wie Bilddarstellung, Klassifizierung und Objekterkennung zu verstehen. Durch die Analyse und Anwendung dieser Techniken auf praktische Anwendungsfälle lernen die Studierenden nicht nur die Theorie, sondern auch, wie sie das Wissen in verschiedenen realen Szenarien effektiv anwenden können.

Dieses Modul fördert die Nutzungs- und Transferkompetenz, da es Studierenden die Fähigkeit vermittelt, CV Konzepte in praktische Anwendungen umzusetzen. Durch die Analyse und Anwendung von Algorithmen auf verschiedene Szenarien lernen die Studierenden, in welchen Fällen klassische CV und KI-basierte Ansätze am besten geeignet sind, und können dies in realen Umgebungen anwenden.

• Schöning, Julius

• Schöning, Julius
• Weinhardt, Markus