Masterstudium Visual Computing - Fakultät für Informatik, TU Wien

• Selbständige Suche von Literatur und Ausarbeitung von gestellten Themen in
schriftlicher und mündlicher Form
Lehrveranstaltungen des Moduls: Es sind mind. 6.0 ECTS zu wählen aus:
6.0/4.0 VU Algorithmics
3.0/2.0 VU Algorithmische Geometrie
1.5/1.0 UE Algorithmische Geometrie
1.5/1.0 UE Geometrie für Informatik
6.0/4.0 VU Distributed Algorithms
3.0/2.0 VO Statistik 2
3.0/2.0 VU Approximation Algorithms
3.0/2.0 VU Heuristic Optimization Techniques
3.0/2.0 VU Mathematical Programming
4.5/3.0 VU Variationsrechnung
4.0/4.0 VU Digitale Signalverarbeitung, Vertiefung
3.0/2.0 VO Farbe
3.0/2.0 VU Computational Geometry and Topology
3.0/2.0 VU Parallele Algorithmen
3.0/2.0 VU Fortgeschrittene objektorientierte Programmierung
Mustererkennung Vertiefung
Regelarbeitsaufwand: mind. 6.0 Ects
Bildungsziele:
Fachliche und methodische Kenntnisse:
• Feature Extraction, analysis and dimensionality reduction
• Clustering methodologies e.g. fuzzy clustering, Gaussian mixture models
• Dierent advanced classiers e.g support vector machines, kernel methods
• Parameter Estimation e.g. maximum likelihood, maximum a posteriori, expectation
maximization
• Classier combination
• Graphs, maps and grammars
• Selected application of pattern recognition in practice
Kognitive und praktische Fertigkeiten:
• Wissenschaftliche Analyse-, Entwurfs- und Implementierungsstrategien (Einbeziehung
des State of the Art, kritische Bewertung und Reexion von Lösungen)
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