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Sommersemester 2004


Bildanalyse und Bildverstehen (2 VL + 2 UE, Kurth / Mangoldt)
VL: Donnerstag, 13:45-15:15, EH 214
UE: Donnerstag, 07:30-09:00, EH 214

Stichworte: Perzeption und kognitive Psychologie; Punktoperationen, Faltung, lokale Fensteroperationen, morphologische Operationen, Fouriertransformation, Wavelets; Segmentationsverfahren, Matching, Klassifikation; Wissensrepräsentation zum Bildverstehen; neuronale Netzwerke; Auswertung von Stereobildern, Auswertung von Bildfolgen.

Grundlagen des Data Mining (2 VL, Kurth)
Mittwoch, 09:15-10:45, EH 214

Unter "Data Mining" versteht man Verfahren zur automatischen Erkennung von Mustern in großen Datenbeständen (z.B. unternehmensweite Datenbanken, Sensordaten, Netzwerkverkehr). Für diese Verfahren werden Grundlagen aus der Statistik, Algebra und Lerntheorie bereitgestellt. Stichworte: Konstruktion von Entscheidungsbäumen, Bayes-Klassifikatoren, Assoziationsregeln, Begriffsverbände, lineare Modelle, Data Cubes, Lernparadigmen, PAC-Modell, Occam's Rasiermesser, Lernen aus verrauschten Beispielen, Online-Lernen.

Grundlagen der digitalen Druckvorstufe und Drucktechnik (1 VL + 1 UE, Mangoldt / Kurth)
Dienstag, 15:30-17:00, EH 214

Entwicklungstrends und Strukturen der Druckindustrie; Schriften, Satztechnik, Vorlagenerstellung, Farbräume, Colormanagement; Reproduktionstechnik; Software in der Druckvorstufe; Scanprozess, Digitalkameras, digitale Bogenmontage; Workflowsysteme; Technik der CD/DVD, Datenarchivierung; Druckverfahren; Kostenrechnung; Weiterverarbeitungstechnik.

Mustererkennung in Bildern und 3D-Daten (2 SE, Kurth / Mangoldt)
Dienstag, 17:30-19:00, EH 214

Ausgewählte, neuere Texte zur Bildsegmentierung und zu Methoden der 3D-Datenauswertung mit Anwendung auf die virtuelle Rekonstruktion von Szenen werden gelesen und diskutiert. Ein Schwerpunkt wird die Nutzung von Vorwissen über die zu erwartenden Objekte in der Szene bei deren Identifikation und Klassifikation sein.

Datenanalyse und Visualisierung in der Bioinformatik (2 PR, Kurth / Buck-Sorlin / Kniemeyer)
Mittwoch, 17:30-19:00, EH 214

Nach einem Steilkurs in Grundlagen der Bioinformatik erhalten die TeilnehmerInnen Gelegenheit, typische Analyse- und Visualisierungsaufgaben in kleinen, fachkundig betreuten Projekten zu bearbeiten: Pattern Matching in DNA-Sequenzen, Visualisierung von Proteinstrukturen, Modellierung der Morphologie und Genetik einer Nutzpflanze mit Graph-Grammatiken, fraktale Dimensionsanalyse, und weitere Themen zur Auswahl.

 

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Letzte Änderungen: 11. 10. 2004