Masterstudium Visual Computing - Fakultät für Informatik, TU Wien
Masterstudium Visual Computing - Fakultät für Informatik, TU Wien Masterstudium Visual Computing - Fakultät für Informatik, TU Wien
Kognitive und praktische Fertigkeiten: • Ability to apply the above concepts in theoretical and practical work, and in specialized courses Soziale Kompetenzen, Innovationskompetenz und Kreativität: • Ability to identify and apply mathematical concepts for practical problems Inhalt: Geometrie: • Elementare analytische Geometrie • Projektive Geometrie (Homogene Koordinaten, projektive Transformationen, Quadriken) • Dierentialgeometrie (Kurventheorie, Geometrie auf Flächen, Krümmungstheorie der Flächen, numerische Aspekte) Numerik • Grundlegende Fehlerbegrie: Datenfehler, Diskretisierungsfehler, Rundungsfehler • Kondition mathematischer Probleme • Numerische Lösung linearer Gleichungssysteme • numerische Dierentiation und Integration • polynomiale Interpolation und Approximation • Optimierungsmethoden Diskrete Mathematik • Graphentheorie (spezielle Graphenklassen, Netzwerke, Graph-Algorithmen, Färbungen und Matchings, Ramsey-Theorie) • Elemente der Topologie (Umgebungsbegri, Zusammenhang, orientierbare Flächen, simpliziale Komplexe, topologische und geometrische Graphentheorie) Optimierung • lineare Optimierung, Simplex-Algorithmus • konvexe Optimierung Signaltheorie • Sampling Theorem 38
• Fourier-Transformation Erwartete Vorkenntisse: Fachliche und methodische Kenntnisse: Für dieses Modul werden die inhaltlichen Voraussetzungen für das Masterstudium Visual Computing erwartet. Kognitive und praktische Fertigkeiten: Es werden die koginitiven und praktischen Fertigkeiten eines einschlägigen Bachelorabsolventen erwartet. Soziale Kompetenzen, Innovationskompetenz und Kreativität: Es werden die sozialen Kompetenzen, Innovationskompetenz und Kreativität eines einschlägigen Bachelorabsolventen erwartet. Verpichtende Voraussetzungen: Keine. Angewandte Lehr- und Lernformen und geeignete Leistungsbeurteilung: • Frontalvortrag + mündliche Prüfung (VO) • Selbständiges Lösen von Programmierbeispielen + Abgaben (UE) • Selbständige Suche von Literatur und Ausarbeitung von gestellten Themen in schriftlicher und mündlicher Form Lehrveranstaltungen des Moduls: Es sind die folgenden Lehrveranstaltungen zu absolvieren: 3.0/2.0 VU Geometrie für Informatik 3.0/2.0 VU Computernumerik 3.0/2.0 VU Diskrete Mathematik für Informatik 3.0/2.0 VU Mathematische Methoden des Visual Computing Media Understanding Regelarbeitsaufwand: mind. 6.0 Ects Bildungsziele: Fachliche und methodische Kenntnisse: • The students understand the communalities and dierences of media analysis areas such as Audio Retrieval, Biosignal Processing, Content-Based Image Retrieval, Environmental Sound Classication, Face Recognition, Genome Analysis, Music Genre Classication, Speech Recognition, Technical Stock Analysis, Text Retrieval, Video Analysis and Video Surveillance. • The students understand the process of feature extraction, classication and evaluation in media understanding. 39
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- Seite 49 und 50: • Frontalvortrag + mündliche Pr
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Kognitive und praktische Fertigkeiten:<br />
• Ability to apply the above concepts in theoretical and practical work, and in specialized<br />
courses<br />
Soziale Kompetenzen, Innovationskompetenz und Kreativität:<br />
• Ability to identify and apply mathematical concepts for practical problems<br />
Inhalt: Geometrie:<br />
• Elementare analytische Geometrie<br />
• Projektive Geometrie (Homogene Koordinaten, projektive Transformationen, Quadriken)<br />
• Dierentialgeometrie (Kurventheorie, Geometrie auf Flächen, Krümmungstheorie<br />
der Flächen, numerische Aspekte)<br />
Numerik<br />
• Grundlegende Fehlerbegrie: Datenfehler, Diskretisierungsfehler, Rundungsfehler<br />
• Kondition mathematischer Probleme<br />
• Numerische Lösung linearer Gleichungssysteme<br />
• numerische Dierentiation und Integration<br />
• polynomiale Interpolation und Approximation<br />
• Optimierungsmethoden<br />
Diskrete Mathematik<br />
• Graphentheorie (spezielle Graphenklassen, Netzwerke, Graph-Algorithmen, Färbungen<br />
und Matchings, Ramsey-Theorie)<br />
• Elemente der Topologie (Umgebungsbegri, Zusammenhang, orientierbare Flächen,<br />
simpliziale Komplexe, topologische und geometrische Graphentheorie)<br />
Optimierung<br />
• lineare Optimierung, Simplex-Algorithmus<br />
• konvexe Optimierung<br />
Signaltheorie<br />
• Sampling Theorem<br />
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