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Kolloquium im Bereich Mustererkennung (KoME)5 ECTS (englische Bezeichnung: Colloquium in Pattern Recognition)
Modulverantwortliche/r: Andreas Maier Lehrende:
Christian Riess, Andreas Maier, Katharina Breininger, Armin Nagel, Elmar Nöth
Studienfächer/Prüfungsordnungsmodule:
Einfrieren der UnivIS-Modul-Beschreibung: 18.4.2022
Kolloquium im Bereich Mustererkennung (111726)
Startsemester: |
SS 2022 | Dauer: |
1 Semester | Turnus: |
halbjährlich (WS+SS) |
Präsenzzeit: |
30 Std. | Eigenstudium: |
120 Std. | Sprache: |
Deutsch und Englisch |
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.
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Kolloquium Computer Vision (optional)
(Kolloquium, 2 SWS, Vincent Christlein et al., Mo, 10:15 - 12:00, 09.150)
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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)
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Kolloquium Image Fusion (optional)
(Kolloquium, 2 SWS, Katharina Breininger, Fr, 14:00 - 16:00, 09.150)
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Kolloquium Magnetic Resonance Imaging (optional)
(Kolloquium, 2 SWS, Andreas Maier et al., Do, 17:00 - 18:30, Raum n.V.)
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Kolloquium Inverse Problems and Applications (optional)
(Kolloquium, 2 SWS, Fabian Wagner, Fr, 10:00 - 12:00, 09.150)
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Kolloquium Image Analysis (optional)
(Kolloquium, 2 SWS, Katharina Breininger, Di, 16:00 - 18:00, 09.150)
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Kolloquium Learning Approaches for Medical Big Data Analysis (optional)
(Kolloquium, 2 SWS, Daniel Stromer et al., Mo, 16:00 - 17:30, 09.150)
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Kolloquium Human Speech (optional)
(Kolloquium, 2 SWS, Paula Andrea Pérez-Toro, Fr, 16:00 - 18:00, 09.150)
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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:
Schlüsselwörter: pattern recognition
www: https://www5.cs.fau.de/lectures/pattern-recognition-pr/
Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan: Das Modul ist im Kontext der folgenden Studienfächer/Vertiefungsrichtungen verwendbar:
- 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)
- Informatik (Master of Science)
(Po-Vers. 2010 | TechFak | Informatik (Master of Science) | Gesamtkonto | Hauptseminar, Projekt, Masterarbeit | Hauptseminar | Kolloquium im Bereich Mustererkennung)
Studien-/Prüfungsleistungen:
Kolloquium im Bereich Mustererkennung (Prüfungsnummer: 655844)
zugeh. "mein campus"-Prüfung: | - 655844 Kolloquium im Bereich Mustererkennung (Gewichtung: 100.0 %, Prüfung, Form: Seminarleistung, Zehntelnoten, Dauer: -, 5 ECTS, Prüfung).
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- 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: SS 2022, 1. Wdh.: WS 2022/2023, 2. Wdh.: keine Wiederholung
1. Prüfer: | Andreas Maier (100196) |
1. Prüfer: | Elmar Nöth (100183) |
1. Prüfer: | Peter Wilke (100155) |
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