Kolloquium im Bereich Mustererkennung (KoME)5 ECTS
(englische Bezeichnung: Colloquium in Pattern Recognition)
(Prüfungsordnungsmodul: Kolloquium im Bereich Mustererkennung)

Lehrveranstaltungen:

• Studierende im Master-Studiengang Informatik mit der Vertiefungsrichtung Mustererkennung können als Seminar eines unserer Kolloquien belegen. Die regelmäßige Teilnahme an den Kolloquien während der Vorlesungszeit wird vorausgesetzt.

  • Kolloquium Computer Vision (optional)
    (Kolloquium, 2 SWS, Vincent Christlein et al., Mo, 10:15 - 12:00, 09.150)
  • Kolloquium Hybride Bildgebung (optional)
    (Kolloquium, 2 SWS, Andreas Maier et al., Do, 17:00 - 19:00, Raum n.V.; Raum C-U1-566 (Bauteil C, Stockwerk U1), Internistisches Zentrum (INZ), Ulmenweg 18)
  • Kolloquium Image Fusion (optional)
    (Kolloquium, 2 SWS, Katharina Breininger, Fr, 14:00 - 16:00, 09.150)
  • Kolloquium Magnetic Resonance Imaging (optional)
    (Kolloquium, 2 SWS, Andreas Maier et al., Do, 17:00 - 18:30, Raum n.V.)
  • Kolloquium Inverse Problems and Applications (optional)
    (Kolloquium, 2 SWS, Fabian Wagner, Fr, 10:00 - 12:00, 09.150)
  • Kolloquium Image Analysis (optional)
    (Kolloquium, 2 SWS, Katharina Breininger, Di, 16:00 - 18:00, 09.150)
  • Kolloquium Learning Approaches for Medical Big Data Analysis (optional)
    (Kolloquium, 2 SWS, Daniel Stromer et al., Mo, 16:00 - 17:30, 09.150)
  • Kolloquium Human Speech (optional)
    (Kolloquium, 2 SWS, Paula Andrea Pérez-Toro, Fr, 16:00 - 18:00, 09.150)
  • Kolloquium Animal Speech (optional)
    (Kolloquium, 2 SWS, Alexander Barnhill, Fr, 10:30 - 12:30, 09.150)

Empfohlene Voraussetzungen:

Die Teilnahme an unseren Kolloquien eignet sich insbesondere für Studierende in der Vertiegungsrichtung Mustererkennung, die bereits eine Vorlesung oder ihre Bachelor-/Masterarbeit in dem entsprechenden Themengebiet des Kolloquiums gemacht haben und Interesse an den aktuellen Forschungsthemen des jeweiligen Spezialgebiets haben.

Inhalt:

Die Studierenden wählen ein Seminarthema aus dem Forschungsgebiet des jeweiligen Kolloquiums und werden so an die aktuelle Forschung auf diesem Gebiet herangeführt.

Lernziele und Kompetenzen:

Die Studierenden

• erlernen die Literaturrecherche.

• arbeiten sich selbstständig anhand der gefundenen Literatur in das Spezialgebiet des jeweiligen Kolloquims ein.

• wählen einen Schwerpunkt und bereiten diesen im Rahmen einer Präsentation so auf, dass er für andere Teilnehmer des Seminars, insbesondere andere Studierende, verständlich ist.

• lernen die Anforderungen an einen wissenschaftlichen Vortrag auf einer internationalen Konferenz kennen.

• halten einen Vortrag in der international üblichen Fachsprache Englisch.

Bemerkung:

Anmeldung erforderlich

Organisatorisches:

keine Voraussetzung erfoderlich
Anmeldung beim Dozenten notwendig.

Weitere Informationen:

Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:

1. Artificial Intelligence (Master of Science)
   (Po-Vers. 2021s | TechFak | Artificial Intelligence (Master of Science) | Gesamtkonto | Nebenfach | Nebenfach Artificial Intelligence in Biomedical Engineering | Kolloquium im Bereich Mustererkennung)

Studien-/Prüfungsleistungen:

Kolloquium im Bereich Mustererkennung (Prüfungsnummer: 655844)

Prüfungsleistung, Seminarleistung, benotet

Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %

weitere Erläuterungen:
Die Studierenden müssen sich in ein vorgegebenes Thema einarbeiten und dazu einen 30-minütigen, benoteten Vortrag halten. Die regelmäßige Teilnahme an den Kolloquien während der Vorlesungszeit wird vorausgesetzt.

Erstablegung: WS 2022/2023, 1. Wdh.: SS 2023, 2. Wdh.: keine Wiederholung

1. Prüfer:

Andreas Maier

1. Prüfer:

Elmar Nöth

1. Prüfer:

Peter Wilke