Modul MA5038-KP08

Vertiefung Bildverarbeitung (VertBVKP08)

Dauer:

1 Semester

Angebotsturnus:

Jedes Wintersemester

Leistungspunkte:

Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:

Master Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften 2023 (Pflicht), MML/Nebenfach Bildverarbeitung, 3. Fachsemester
Master Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften 2016 (Pflicht), MML/Nebenfach Bildverarbeitung, 3. Fachsemester

Lehrveranstaltungen:

Siehe: Vertiefende Veranstaltungen zur Bildverarbeitung (Variabel je nach gewählter Veranstaltung, 3 SWS)

Workload:

240 Stunden Gesamt-Workload, Aufteilung je nach gewählten Veranstaltungen

Lehrinhalte:
Kennenlernen von fortgeschrittenen Verfahren der Bild- und Signalverarbeitung Kennenlernen der zugrundeliegenden mathematischen Methoden und Modelle Praktische Umsetzung, kritische Evaluierung und Interpretation der Ergebnisse Die genauen Lehrinhalte sind den Beschreibungen der gewählten Veranstaltungen zu entnehmen.

Qualifikationsziele/Kompetenzen:

Studierende haben ein tiefes Verständnis in einem Spezialgebiet oder Anwendungsfeld der Bild- und Signalverarbeitung.
Sie haben einen verbesserten Überblick über die Diversität des Fachbereichs.
Sie können ihr bisher erworbenes Wissen in einen neuen Zusammenhang setzen und Querverbindungen bilden.
Fachübergreifende Aspekte:
Studierende besitzen fortgeschrittene Modellbildungskompetenz.
Sie können theoretische Konzepte in die Praxis umsetzen.
Sie besitzen Implementierungserfahrung.
Sie können praktische Probleme abstrahieren.

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:

siehe Bemerkungen

Modulverantwortliche:

Lehrende:

Institut für Mathematische Methoden der Bildverarbeitung

N.N.

Sprache:

Sowohl Deutsch- wie Englischkenntnisse nötig

Bemerkungen:

Das Modul umfasst 8 ECTS-Punkte, die durch Veranstaltungen aus dem Umfeld der fortgeschrittenen Bild- und Signalverarbeitung erbracht werden müssen. Wichtig: Die Auswahl muss vorher mit dem Modulverantwortlichen abgestimmt werden. Bitte beachten Sie dazu die weiteren Informationen im Moodle-Kurs Anmeldung zu