Modul CS5071-KP12
Next Generation AI Computing and Learning (AIComLea)
Dauer
2 Semester
Angebotsturnus
Jedes Sommersemester beginnend
Leistungspunkte
12
Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:
- Master Artificial Intelligence 2023, Pflicht, Künstliche Intelligenz
Lehrveranstaltungen:
- CS4160-P: Echtzeitsysteme (Praktikum, 2 SWS)
- CS4160-V: Echtzeitsysteme (Vorlesung, 2 SWS)
- CS5071-V: Neural Networks for Computer Vision (Vorlesung, 4 SWS)
Workload:
- 90 Stunden E-Learning
- 30 Stunden Eigenständige Projektarbeit
- 240 Stunden Selbststudium
Lehrinhalte:
- Echtzeit-Systeme: Grundlagen der Echtzeitverarbeitung (Speicherprogrammierbare Steuerungen, Parallele Prozesse) / Hardware-Plattformen / Prozessschnittstellen / Echtzeit-Kommunikationssysteme / Echtzeit-Programmierung / Prozessüberwachung / Prozesssteuerung mittels paralleler Zustandsdiagramme / Entwurf von Regelsystemen mittels Laplace-Transformation / Echtzeit-Betriebssysteme / Echtzeit-Middleware / Fehlertolerante Echtzeitsysteme
- Neural Networks for Computer Vision: Maschinelles Lernen zur Bildklassifizierung / Grundlagen neuronaler Netze / Faltungsnetzwerke / Rekurrente neuronale Netze / Objektdetektion / Semantische Segmentierung / Optischer Fluss
Qualifikationsziele/Kompetenzen:
- Für alle in den Kursinhalten unter den Gliederungspunkten aufgeführten Themen können die Studierenden die zentralen Ideen benennen, die jeweils relevanten Begriffe definieren und die Funktionsweise der zugehörigen Algorithmen anhand von Anwendungsbeispielen erklären.
Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:
- Portfolio-Prüfung
Modulverantwortliche:
- Prof. Dr. Mattias Heinrich
- Prof. Dr. Sebastian Otte
Lehrende:
- Institut für Robotik und Kognitive Systeme
- Institut für Technische Informatik
- Institut für Medizinische Informatik
- Prof. Dr. Mattias Heinrich
- Prof. Dr. Sebastian Otte
- Prof. Dr.-Ing. Mladen Berekovic
- Dr. rer. nat. Javad Ghofrani
Literatur:
- Ian Goodfellow, Yoshua Bengio und Aaron Courville : Deep Learning The MIT Press 2016
- M. Sonka, V. Hlavac, R. Boyle : Image Processing, Analysis and Machine Vision 2nd edition. Pacific Grove: PWS Publishing 1998
Sprache:
- Wird nur auf Englisch angeboten
Bemerkungen:
Zulassungsvoraussetzungen zur Belegung des Moduls:- Keine
Zulassungsvoraussetzungen zur Teilnahme an Modul-Prüfung(en):
- Erfolgreiche Bearbeitung von Online-Quizzes gemäß Vorgabe am Semesteranfang
Modulprüfung(en):
CS5071-L1: Portfolioprüfung Next Generation AI Computing and Learning mit insgesamt 100 Punkten, wie folgt aufgeteilt:
- 50 Punkte für Online-Quizzes
- 50 Punkte für eine mündliche Prüfung
(Anteil Robotik an Neural Networks for Computer Vision ist 50%)
(Anteil Medizinische Informatik an Neural Networks for Computer Vision ist 50%)
(Anteil Technische Informatik an Echtzeitsysteme ist 100%)
Letzte Änderungen:
07.01.2025