Inf-DigSig: Multimediale Signal- und Bildverarbeitung (Inf-DigSig) (080061)- Dozent/in
- Prof. Dr.-Ing. Reinhard Koch
- Angaben
- Vorlesung, 4 SWS, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 8
Zeit und Ort: Mo 12:15 - 13:45, CAP3 - Hörsaal 1; Fr 10:15 - 11:45, CAP3 - Hörsaal 1
vom 14.4.2023 bis zum 7.7.2023
1. Prüfungstermin (Klausur am Ende der Vorlesungszeit eines Semesters): 21.7.2023, 9:30 - 11:30 Uhr, Raum CAP2 - Hörsaal A
- Voraussetzungen / Organisatorisches
- Grundvorlesungen der Mathematik. Kenntnisse aus der Vorlesung Inf-EinfBV (Einführung in die Bildverarbeitung) sowie Grundkenntnisse in MATLAB sind nützlich. Zielgruppe: Studierende im Master-Studiengang Informatik. Studierende im Bachelor-Studiengang Informatik (als Wahlpflichtmodul). Studierende mit Nebenfach Informatik im Hauptstudium.
Die Kurs-Unterlagen werden in OLAT unter https://lms.uni-kiel.de/auth/RepositoryEntry/5309268486/CourseNode/98322187807450 verwaltet. Bitte melden Sie sich mit Ihrer stu-Kennung und Passwort beim Kurs Inf-DigSig an. Hier können Sie sich auch als 2er-Teams für die Übungsbearbeitung anmelden.
Es wird der Chat mattermost: https://wetalk.informatik.uni-kiel.de/digsig-ss23 mit allen wichtigen Informationen zu Organisation und Inhalt von Vorlesung und Übung bereitgestellt. Dort können Sie auch Fragen stellen und sich untereinander austauschen. Bitte melden Sie sich dort mit Ihrer stu-kennung an.
Prüfungsleistung Inf-DigSig:
Für die Prüfungszulassung ist eine Anmeldung in der Studierenden-Datenbank der Informatik erforderlich. Neu-Studierende müssen sich zunächst in der StudiDB registrieren, erhalten dann einen Zugang zur Datenbank und müssen sich dort für alle belegten Module registrieren. Eine genaue Anleitung findet sich unter https://www.inf.uni-kiel.de/de/studium/pruefungen/studidb/. Die Modulprüfung erfolgt schriftlich am Ende des Semesters. Die Klausurnote entspricht der Modulnote. Für die Klausurzulassung ist die aktive Teilnahme an den Übungen und das Präsentieren mindestens einer Aufgabe erforderlich.
- Inhalt
- Es werden Grundzüge der audiovisuellen Informationsverarbeitung und Anwendungen in der Kompression und Kodierung audiovisueller Daten dargestellt. Breiten Raum nehmen die Grundlagen der digitalen Signalverarbeitung ein. Die behandelten Themen sind unter anderem:
- Grundlagen der menschlichen Wahrnehmung (Psycho-Optik und Psycho-Akustik)
- Grundlagen der digitalen Signalverarbeitung
- Kompression multimedialer Daten am Beispiel von JPEG und MPEG
Die Übung vertieft die Kenntnisse in der Signalverarbeitung durch Theorie- und Programmierung. Dabei wird die Software Matlab verwendet.
- Empfohlene Literatur
- Literatur wird in der Vorlesung bekannt gegeben
- Zusätzliche Informationen
- Erwartete Teilnehmerzahl: 30
- Zugeordnete Lehrveranstaltungen
- UE: Übung zu: Multimediale Signal- und Bildverarbeitung (080062)
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Dozentinnen/Dozenten: Prof. Dr.-Ing. Reinhard Koch, Tim Michels, M.Sc.
Zeit und Ort: Fr 12:00 - 13:30, CAP3 - Hörsaal 1
Inf-MP-VM: Masterprojekt - Deep Learning und Autonomous Racing (Inf-MPVM) (080211)- Dozentinnen/Dozenten
- Prof. Dr.-Ing. Reinhard Koch, Lars Schmarje, M.Sc., Tim Michels, M.Sc., Dipl.-Inf. Stefan Reinhold, Monty Santarossa, M.Sc., Dr.-Ing. Vasco Grossmann, Jakob Nazarenus, M.Sc., Simon-Martin Schröder, M.Sc.
- Angaben
- Übung, 4 SWS, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 10
Zeit und Ort: n.V.
Bemerkung zu Zeit und Ort: Der genaue Beginn wird nach Absprache bekannt gegeben. Teilnehmende kontaktieren bitte Monty Santarossa unter msa@informatik.uni-kiel.de
- Voraussetzungen / Organisatorisches
- Wir bieten Bachelor- und Masterprojekte in Gruppenarbeit mit anderen Studierenden im Bereich des Deep Learning und des autonomen Fahrens an.
Für eine Teilnahme werden gute Kenntnisse in Python oder C/C++ benötigt. Hilfreich sind Vorkenntnisse in den Bereichen Computer Vision (VL: Einführung in die Bildverarbeitung) und Deep Learning (VL: Neural Networks and Deep Learning). Im Allgemeinen stimmen wir individuelle Teilaufgaben auf eure persönlichen Vorkenntnisse ab. Weiterhin sollten die Bereitschaft existieren sich in neue Technologien und Themen einzuarbeiten.
- Inhalt
- Vertiefende Übung (Fortgeschrittenpraktikum) im Bereich Computer Vision und Deep Learning. Alle Teilnehmer arbeiten in den jeweiligen Projekten gemeinsam und fokussieren sich auf selbstgesetze Unterprojekte. Es wird regelmäßige Treffen unter dem Semester geben. Diese Treffen dienen der Absprache und dem Austausch mit den anderen Teilnehmern.
Unabhängig von diesen Bachelor- und Masterprojekt sind in den oben genannten Themenfeldern auch individuelle Abschlussarbeiten möglich. Sprecht uns für weitere Informationen bitte direkt an (persönlich, per E-Mail oder per Telefon). Prüfung: Individuelle Abnahme der Projektergebnisse, Prüfungsgespräch.
- Zusätzliche Informationen
- Erwartete Teilnehmerzahl: 8
www: https://www.mip.informatik.uni-kiel.de/en/teaching
Übung zu: Multimediale Signal- und Bildverarbeitung (Multimedia-Information Übung) (080062)- Dozentinnen/Dozenten
- Prof. Dr.-Ing. Reinhard Koch, Tim Michels, M.Sc.
- Angaben
- Übung, 2 SWS
Zeit und Ort: Fr 12:00 - 13:30, CAP3 - Hörsaal 1
vom 14.4.2023 bis zum 7.7.2023
- Zusätzliche Informationen
- Erwartete Teilnehmerzahl: 25
- Zugeordnet zu: Inf-DigSig: Multimediale Signal- und Bildverarbeitung (080061)
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