Module

25 Treffer

Übergreifende Wahlmodule25

3D Scanning & Motion CaptureNoch keine Bewertungen für dieses Modul.Computergrafik und -visionDu lernst Methoden zur 3D-Erfassung und Motion Capture mit Fokus auf RGB-D-Sensoren und algorithmische Grundlagen. Am Ende kannst du Daten mit Consumer-RGB-D-Scannern erfassen, verstehst starre und nicht-starre 3D-Rekonstruktionen, Pose- und Gesichtstracking sowie passende Optimierungsverfahren und kannst ausgewählte Ansätze praktisch implementieren.6 ECTSläuft dieses SemesterIN2354Computer Vision III: Detektion, Segmentierung und TrackingNoch keine Bewertungen für dieses Modul.Computergrafik und -visionDu lernst moderne Methoden zur Objekterkennung, Segmentierung und Verfolgung in Bildern und Videos kennen. Am Ende verstehst du die zugrundeliegenden Deep-Learning-Konzepte und kannst reale Computer-Vision-Probleme mit state-of-the-art Modellen in PyTorch bearbeiten.6 ECTSläuft dieses SemesterIN2375Game PhysicsNoch keine Bewertungen für dieses Modul.Computergrafik und -visionDu lernst grundlegende Konzepte und Methoden zur physikalischen Simulation, wie Animationstechniken, Starrkörpersimulation, Kollisionsbehandlung, Partikelsysteme sowie Grundlagen zur Elastizitäts- und Fluidsimulation. Am Ende kannst du geeignete physikalische Modelle auswählen, die zugehörigen Berechnungen durchführen und Simulationsalgorithmen für die Integration in Echtzeitsysteme implementieren — einschließlich Umsetzung in C++.6 ECTSläuft dieses SemesterIN0037Image SynthesisNoch keine Bewertungen für dieses Modul.Computergrafik und -visionDu lernst moderne Techniken der Bildsynthese von der programmierbaren Grafik-Pipeline über Shader- und Multi-Pass-Verfahren bis hin zu lokalen und globalen Beleuchtungsmodellen. Am Ende kannst du verschiedene Renderverfahren einordnen, bestehende Bildsynthese-Tools bewerten und selbst Renderings für gegebene Modelle und Szenen erstellen.5 ECTSläuft dieses SemesterIN2015Industrielle BildverarbeitungNoch keine Bewertungen für dieses Modul.Computergrafik und -visionIn dem Modul lernst Du praxisrelevante Methoden und Algorithmen der industriellen Bildverarbeitung kennen. Du verstehst die typischen Einsatzgebiete (z. B. Lageerkennung, Form- und Maßprüfung, Beschriftungs- und Objekterkennung) und kannst Bildverarbeitungsaufgaben analysieren, bewerten und Lösungen entwickeln.6 ECTSläuft dieses SemesterIN2369
20 weitere in Übergreifende WahlmoduleMachine Learning for 3D GeometryNoch keine Bewertungen für dieses Modul.Computergrafik und -visionDu lernst theoretische Grundlagen und moderne Machine‑Learning‑Methoden für 3D‑geometrische Daten kennen. Das Modul behandelt Repräsentationen von Formen und Szenen sowie Deep‑Learning‑Architekturen für diskriminative und generative Aufgaben wie Klassifikation, Segmentierung, Rekonstruktion und Synthese. Am Ende kannst du gängige Ansätze auf Punktwolken, Volumendaten, Multi‑View‑Eingaben und Graphen verstehen und praktisch anwenden.6 ECTSläuft dieses SemesterIN2392Virtuelle Physik: Moderne Modellierungstechnik und ihr Einsatz in der ComputersimulationNoch keine Bewertungen für dieses Modul.Computergrafik und -visionDu lernst, wie physikalische Systeme gleichungsbasiert mit modernen, objektorientierten Sprachen wie Modelica modelliert werden und wie diese Modelle in Computersimulationen eingesetzt werden. Am Ende kannst Du elektrische und mechanische Systeme modellieren, Modelbibliotheken aufbauen und geeignete Zeitintegrationsverfahren für Simulationen auswählen.4 ECTSläuft dieses SemesterIN2236Visual Data AnalyticsNoch keine Bewertungen für dieses Modul.Computergrafik und -visionDu lernst die gesamte Visualisierungspipeline kennen — von Datenerfassung und -aufbereitung über Interpolation und Filterung bis zur Darstellung. Du verstehst Methoden der Information- und Scientific Visualization für 2D/3D Skalar- und Vektorfelder sowie Terrain-Rendering und kannst geeignete Techniken beurteilen und anwenden.5 ECTSläuft dieses SemesterIN2026Advanced Deep Learning for Computer Vision: Dynamic VisionNoch keine Bewertungen für dieses Modul.Computergrafik und -visionDu lernst fortgeschrittene Deep-Learning-Methoden mit klarem Fokus auf Videoanalyse für Computer-Vision-Aufgaben. Neben den theoretischen Grundlagen trainierst und implementierst du selbst neuronale Netze und arbeitest in einem semesterlangen Projekt an aktuellen Forschungsthemen der Gruppe.8 ECTSkein Termin dieses SemesterIN2389Analysis of Three-Dimensional ShapesNoch keine Bewertungen für dieses Modul.Computergrafik und -visionDu lernst Methoden zur Darstellung, Analyse und zum Vergleich dreidimensionaler Formen. Das Modul behandelt sowohl die zugrundeliegende Mathematik (z. B. Differentialgeometrie, spektrale und konforme Methoden) als auch praktische Implementierungsaspekte, sodass Du am Ende Verfahren zur Analyse und zum Vergleich von 3D-Formen verstehen und implementieren kannst.8 ECTSkein Termin dieses SemesterIN2238Anerkennung 1 aus dem Bereich Computergrafik und -visionNoch keine Bewertungen für dieses Modul.Computergrafik und -visionkein Termin dieses SemesterIN99505Anerkennung 2 aus dem Bereich Computergrafik und -visionNoch keine Bewertungen für dieses Modul.Computergrafik und -visionkein Termin dieses SemesterIN99506Ausgewählte Themen aus dem Bereich Computergrafik und -visionNoch keine Bewertungen für dieses Modul.Computergrafik und -visionIn diesem Modul werden ausgewählte aktuelle Themen aus Computergrafik und Bildverstehen vorgestellt. Du lernst den Stand von Forschung und Technik in diesen Bereichen kennen und kannst Dich mit aktuellen Forschungsprojekten auseinandersetzen.5 ECTSkein Termin dieses SemesterIN3200Basic Mathematical Methods for Imaging and VisualizationNoch keine Bewertungen für dieses Modul.Computergrafik und -visionDu lernst grundlegende mathematische Methoden, die in Imaging und Visualisierung angewandt werden, und kannst diese anschließend zur Formulierung, Analyse und Lösung konkreter Probleme einsetzen. Themen sind u. a. lineare Algebra, Analysis, Optimierung und Wahrscheinlichkeitstheorie sowie deren Anwendung in Image Processing und Computer Vision. Am Ende bist Du in der Lage, passende Methoden auszuwählen, zu optimieren und auf verwandte Ingenieurdisziplinen zu übertragen.5 ECTSkein Termin dieses SemesterIN2124Bildverstehen I: Methoden der industriellen BildverarbeitungNoch keine Bewertungen für dieses Modul.Computergrafik und -visionDu lernst praxisrelevante Methoden und Algorithmen der industriellen Bildverarbeitung kennen. Im Modul werden Verfahren zur Lageerkennung, Form- und Maßprüfung sowie Objekterkennung behandelt. Am Ende kannst du Bildverarbeitungsaufgaben analysieren, bewerten und mit geeigneter Hardware und Algorithmen umsetzen.3 ECTSkein Termin dieses SemesterIN2023Bildverstehen II: Robot VisionNoch keine Bewertungen für dieses Modul.Computergrafik und -visionDu lernst praxisrelevante Methoden und Algorithmen des Robotersehens und maschinellen Sehens. Die Vorlesung erklärt Grundlagen, Datenstrukturen und Implementierungsaspekte zentraler Verfahren und zeigt typische Anwendungen, sodass Du Bildverarbeitungsaufgaben analysieren, bewerten und praktische Anwendungen entwickeln kannst.4 ECTSkein Termin dieses SemesterIN2016Computer Vision I: Variational MethodsNoch keine Bewertungen für dieses Modul.Computergrafik und -visionDu lernst, wie viele Aufgaben der Bildverarbeitung (z. B. Rauschunterdrückung, Entwischung, Segmentierung, Optischer Fluss, Stereo-Tiefenschätzung, 3D-Rekonstruktion) als Variationsprobleme formuliert und gelöst werden. Am Ende kennst du Euler–Lagrange-Ansatz und PDEs, effiziente Lösungsverfahren sowie konvexe Formulierungen und Relaxationen und kannst zentrale Konzepte in Matlab umsetzen.8 ECTSkein Termin dieses SemesterIN2246Computer Vision II: Multiple View Geometry (3D Computer Vision)Noch keine Bewertungen für dieses Modul.Computergrafik und -visionDu lernst die mathematischen Grundlagen der Mehransichtengeometrie, um aus mehreren Bildern Kamerabewegung und 3D-Geometrie zu rekonstruieren. Am Ende verstehst du Bildentstehung, Epipolargeometrie, Kamerakalibrierung, Rangbedingungen und Bundle Adjustment und kannst zentrale Algorithmen in Matlab umsetzen.8 ECTSkein Termin dieses SemesterIN2228Geometry ProcessingNoch keine Bewertungen für dieses Modul.Computergrafik und -visionDu lernst mathematische Grundlagen und praktische Darstellungen von Kurven und Flächen kennen sowie Verfahren zur Modellierung, Analyse und Darstellung geometrischer Formen. Am Ende kannst du verschiedene Repräsentationen (parametrisch, implizit, Splines, Subdivision, CSG, Voxel, neural), Rekonstruktion aus Punktmengen und Level-of-Detail-Strategien beurteilen und selbstständig passende Ansätze entwickeln und implementieren.6 ECTSkein Termin dieses SemesterIN2297Grundlagen von Computer VisionNoch keine Bewertungen für dieses Modul.Computergrafik und -visionDu lernst, wie Bilder entstehen und wie man Bildinformationen für Mess- und Steuerungsaufgaben verarbeitet. Das Modul behandelt Oberflächeneigenschaften, Kameramodelle und Objektive sowie grundlegende Bildverarbeitungs- und 3D-Rekonstruktionsverfahren (Stereo, Shape from Shading, Structure-from-Motion). Am Ende kannst du Kamerasysteme kalibrieren und Methoden zur 3D-Rekonstruktion und Bildverarbeitung für robotische Anwendungen einschätzen und anwenden.4 ECTSkein Termin dieses SemesterIN2133Inverse Problems in Medical ImagingNoch keine Bewertungen für dieses Modul.Computergrafik und -visionDu lernst mathematische Werkzeuge und Lösungsstrategien für inverse Probleme in der medizinischen Bildgebung. Am Ende kannst du inverse Probleme theoretisch analysieren, experimentell entwerfen und praktisch implementieren sowie Algorithmen zur Rekonstruktion und Regularisierung beurteilen.5 ECTSkein Termin dieses SemesterIN2409Konvexe Optimierung für Computer VisionNoch keine Bewertungen für dieses Modul.Computergrafik und -visionDu lernst die Grundlagen der konvexen Analysis und deren Anwendung auf Optimierungsprobleme in der Bildverarbeitung und Computer Vision. Nach dem Modul kannst du gängige erste-Ordnung- und Proximalverfahren verstehen, anwenden und für typische CV-Aufgaben (z.B. Bildrekonstruktion, Segmentierung, Matrixfaktorisierung) implementieren.6 ECTSkein Termin dieses SemesterIN2330Numerische Algorithmen für Computer Vision und Maschinelles LernenNoch keine Bewertungen für dieses Modul.Computergrafik und -visionDu lernst numerische Verfahren, die in Computer Vision und Maschinellem Lernen häufig verwendet werden, inklusive Modellierung praktischer Probleme. Am Ende kannst Du grundlegende Algorithmen implementieren, ihre Stärken und Schwächen einschätzen und geeignete Methoden zur Lösung konkreter CV-/ML-Aufgaben auswählen.5 ECTSkein Termin dieses SemesterIN2384Probabilistische Graphische Modelle in der Computer VisionNoch keine Bewertungen für dieses Modul.Computergrafik und -visionDu lernst, wie probabilistische grafische Modelle (gerichtet und ungerichtet) zur Modellierung und Lösung typischer Computer-Vision-Probleme eingesetzt werden. Am Ende kannst du MRF/CRF-Modelle verstehen, geeignete Inferenz- und Lernverfahren auswählen und diese auf Aufgaben wie Segmentierung, Pose-Schätzung, Stereo- oder Objekterkennung anwenden.5 ECTSkein Termin dieses SemesterIN2329Tracking and Detection in Computer VisionNoch keine Bewertungen für dieses Modul.Computergrafik und -visionDu lernst moderne Methoden der Objekterkennung und -verfolgung in Bildern und Videos. Am Ende kannst du zentrale Detektions- und Tracking-Algorithmen verstehen, selbst implementieren und in komplexeren praktischen Problemen anwenden.7 ECTSkein Termin dieses SemesterIN2210