Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Geometry Processing

Dieser Abschnitt behandelt die Anwendung von maschinellem Lernen auf 3D-Daten, einschließlich der Techniken und Modelle, die dabei verwendet werden. Es werden auch praktische Beispiele und Anwendungen besprochen.

• Einführung in maschinelles Lernen mit Schwerpunkt auf 3D-Daten
• Verwendung von neuronalen Netzen für die Verarbeitung und Analyse von 3D-Daten
• Techniken zur Datenvorverarbeitung und -augmentation
• Anwendungen von maschinellem Lernen in der 3D-Modellierung und -Erkennung
• Beispiele für maschinelles Lernen in der Robotik und Computergrafik

Hier lernst Du die Grundlagen und Techniken zur Verarbeitung von polygonalen Netzen. Dies umfasst sowohl theoretische als auch praktische Aspekte.

• Definition und Eigenschaften von polygonalen Netzen
• Algorithmen zur Netzverarbeitung und -optimierung
• Methoden zur Netzbearbeitung und -vereinfachung
• Anwendungen in der 3D-Modellierung und -Simulation
• Praktische Übungen zur Bearbeitung von 3D-Netzen

Dieser Abschnitt widmet sich der effizienten Speicherung und Übertragung von 3D-Daten, einschließlich der Kompressionstechniken und Streaming-Algorithmen.

• Einführung in die Datenkompression speziell für 3D-Daten
• Techniken zur verlustfreien und verlustbehafteten Kompression
• Algorithmen für das Streaming von 3D-Daten
• Anwendungen und Herausforderungen bei der Übertragung von großen 3D-Datensätzen
• Praktische Übungen zur Implementierung von Kompressionsalgorithmen

In diesem Abschnitt werden grundlegende und fortgeschrittene geometrische Algorithmen behandelt, die in der 3D-Datenverarbeitung unerlässlich sind.

• Grundlagen der geometrischen Algorithmen
• Algorithmische Geometrie in der 3D-Computergrafik
• Techniken zur effizienten 3D-Datenverarbeitung
• Implementierung und Optimierung von Algorithmen
• Fallstudien und Anwendungen in der realen Welt

Die praktischen Übungen und das Abschlussprojekt ermöglichen es Dir, die theoretischen Konzepte in die Praxis umzusetzen. Hier sollst du das Gelernte anwenden und vertiefen.

• Wöchentliche Übungen zu den behandelten Themen
• Projektarbeit zu einem realen Problem in der 3D-Datenverarbeitung
• Teamarbeit und individuelle Aufgaben
• Präsentation und Dokumentation der Projektergebnisse
• Bewertung anhand der Umsetzung und Qualität des Projekts