|
Projekt Mustererkennung (ProjME)10 ECTS (englische Bezeichnung: Project Pattern Recognition)
(Prüfungsordnungsmodul: Projekt Mustererkennung)
Modulverantwortliche/r: Andreas Maier Lehrende:
Andreas Maier, Vincent Christlein
Startsemester: |
SS 2022 | Dauer: |
1 Semester | Turnus: |
halbjährlich (WS+SS) |
Präsenzzeit: |
60 Std. | Eigenstudium: |
240 Std. | Sprache: |
Deutsch und Englisch |
Lehrveranstaltungen:
Inhalt:
At the Pattern Recognition Lab we offer project topics that are connected to our current research in the fields of medical image processing, speech processing and understanding, computer vision and digital sports. Other than a course with fixed topic, project topics are defined individually.
The 10 ECTS project is directed towards students of computer science. However, most projects can also be offered as 5 ECTS medical engineering practical modules (academic laboratory or research laboratory).
Please have a look at our website for an overview.
Lernziele und Kompetenzen:
Die Studierenden
arbeiten sich in komplexe Softwaresysteme ein und erweitern diese
lernen, eigenständig Lösungsvorschläge auszuarbeiten und umzusetzen
dokumentieren die von ihnen geschriebene Software
Weitere Informationen:
Schlüsselwörter: Master Projekt Project Praktikum
www: http://www5.informatik.uni-erlangen.de/theses/masterproject
Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:
- Artificial Intelligence (Master of Science)
(Po-Vers. 2021s | TechFak | Artificial Intelligence (Master of Science) | Gesamtkonto | Projekt I und II | Subsymbolic AI/Machine Learning | Projekt Mustererkennung)
Dieses Modul ist daneben auch in den Studienfächern "Informatik (Master of Science)", "Medizintechnik (Master of Science)" verwendbar. Details
Studien-/Prüfungsleistungen:
Projekt Mustererkennung (Prüfungsnummer: 628205)
- Prüfungsleistung, mehrteilige Prüfung, benotet
- Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %
- weitere Erläuterungen:
Die Note setzt sich zusammen aus:
50% Implementierung von Software zur Lösung der gestellten Aufgaben;
25% Vorführung der Funktionalität beim Betreuer;
25% Beschreibung der Software in Form einer wissenschaftlichen Ausarbeitung oder als herkömmliche Software-Dokumentation. Der Umfang der wissenschaftlichen Ausarbeitung liegt bei maximal 10 Seiten.
- Prüfungssprache: Deutsch und Englisch
- Erstablegung: SS 2022, 1. Wdh.: WS 2022/2023, 2. Wdh.: keine Wiederholung
|
|
|
|
UnivIS ist ein Produkt der Config eG, Buckenhof |
|
|