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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Informatik
Universität Erlangen-Nürnberg
Master of Science Informatik
Prof. Dr.
2024
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Bildvorverarbeitung befasst sich mit Techniken zur Verbesserung der Bildqualität und Bereinigung von Störungen, um erfolgreichere nachfolgende Analyse zu ermöglichen.
Merkmalsextraktion konzentriert sich darauf, relevante Informationen aus Bildern zu erhalten, die zur Identifizierung und Kategorisierung verwendet werden können.
Die Objekterkennung umfasst Methoden zur Identifizierung und Lokalisierung von Objekten innerhalb von Bildern oder Videos.
Bildrekonstruktion beschäftigt sich mit der Wiederherstellung oder Verbesserung von Bildern aus unvollständigen oder beschädigten Daten.
Maschinelles Lernen für Computer Vision beinhaltet das Anwenden von Algorithmen, die aus Daten lernen, um visuelle Aufgaben autonom zu lösen.
Computer Vision findet Anwendung in zahlreichen Bereichen wie autonome Systeme und medizinische Bildverarbeitung, die spezialisierte Techniken und Lösungen nutzen.
Die Vorlesung 'Computer Vision', angeboten im Rahmen des Studiengangs Informatik an der Universität Erlangen-Nürnberg, vermittelt Dir fundamentales Wissen im spannenden und schnell wachsenden Gebiet der Computer Vision. Im Rahmen dieses Kurses lernst Du sowohl theoretische als auch praktische Aspekte der Computer Vision kennen. Er bietet eine solide Basis und zeigt Dir die vielfältigen Anwendungen, von autonomen Systemen bis hin zur medizinischen Bildverarbeitung.
Kursleiter: Prof. Dr.
Modulstruktur: Die Vorlesung besteht aus theoretischen und praktischen Teilen, die die Grundlagen und Anwendungen der Computer Vision abdecken.
Studienleistungen: Die Leistungskontrollen bestehen aus einer schriftlichen Prüfung und Projektarbeiten.
Angebotstermine: Die Vorlesung wird in der Regel im Wintersemester angeboten.
Curriculum-Highlights: Bildvorverarbeitung, Merkmalsextraktion, Objekterkennung, Bildrekonstruktion, Maschinelles Lernen für Computer Vision, Anwendungen der Computer Vision wie autonome Systeme und medizinische Bildverarbeitung
Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.
Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.
Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.
Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.
Ping T.
Tao U.
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