Intelligente Systeme WS 2015/16

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1 Lehrgebiet Intelligente Systeme WS 2015/16 Andreas Dengel

2 Fragestellungen Automatisierung von intelligentem" Verhalten im Sinn eines Leistungsverstärkers für den Menschen, z.b. Verstehen von Bildern, Sprache und Texte Ziehen von Schlüssen im Sinne von Entscheidungsunterstützung, Simulation, Vorhersage Software; die eigene Schlüsse zieht, die begründet, plant und Interpretation von Sensordaten und Nutzerverhalten Kontext-sensitive Unterstützung

3 ARBEITSGRUPPEN

4 AG Wissensbasierte Systeme Internet of Things Physical World Virtual World Internet of Services

5 AG Augmented Vision Internet of Things Physical World Virtual World Internet of Services

6 AG Eingebettete Intelligenz Internet of Things Physical World Virtual World Internet of Services

7 KERNVORLESUNGEN

8 Einführung in die Symbolische Künstliche Intelligenz Lecture: 2C+1R, 4 CP, Deutsch, oral exams, each WS Daten, Information, Wissen Prinzipien Wissensrepräsentation und - verarbeitung Fuzzy Logic Suchverfahren Zweipersonenspiele Constraint Satisfaction Seminar: 2S, 4 CP, Deutsch, each SS Ausgewählte Themen aus dem Bereich KI Theoretical work Studien, Analyse, Publikation & Vortrag im Konferenzstil Project: 4P, 8 CP, English, each SS Ausgewählte Themen aus dem Bereich KI Practical work / implementation

9 Einführung in die Statistische KI Die Vorlesung behandelt subsymbolische Methoden, einschließlich statistischer und neuronaler Methoden. maschinelles Lernen neuronale Netzwerke Neuroinformatik Wahrnehmung und Steuerung Bildverarbeitung, Multimediale Datenbanken Data Mining Informationssicherheit Bayessche Methoden

10 SCHWERPUNKTVORLESUNGEN

11 Content CBR Paradigm: Similar problems have similar solutions 1. Motivation and Introduction 2. Case Representation 3. Similarity Measures 4. Retrieval Algorithms 5. Adaptation Approaches 6. Learning Approaches 7. CBR in Industrial Practice Retain Learned Case Tested/ Repaired Case New Case Cases Background Knowledge Similar Case New Case Revise Solved Case Lecture Case-Based Reasoning WS 2015/16 Dr. Armin Stahl Content Slide 11

12 Applications of Artificial Intelligence apl.-prof. Marcus Eichenberger-Liwicki What you will learn: Categorize a given real-world problem and know which AI methods are appropriate Standard concepts for defining the problem situation Get a broad overview over AI methods Know existing tools which implement AI methods Exercises with different toolkits Know how to avoid pitfalls Topics covered: 1. Automated Speech Recognition 2. Handwriting Recognition 3. Embodied Computing 4. Robotics

13 Collaborative Intelligence Lecture: 2C+1R, 4 CP, English, oral exams, each WS Search and Classification Recommender Systems Attention Recognition Agile Semantic Technologies Document Analysis & Information Extraction Visualization and Visualization Social Media Monitoring and Analysis Seminar: 2S, 4 CP, English, each SS Selected topics from the field of Collaborative Intelligence Theoretical work Project: 4P, 8 CP, English, each SS Selected topics from the field of Collaborative Intelligence Practical work / implementation

14 3D Computer Vision Lecture: 2C+1R, 4 CP, English, oral exams, each WS Camera model and camera calibration Fitting and parameter estimation 2D-image transformation (mapping) and panoramas Two cameras: epipolar geometry and triangulation Multiple view reconstruction Depth maps and multiple view stereo reconstruction Dense tracking and mapping Structured light: laser, coded light Seminar: 2S, 4 CP, English, each SS Selected topics from the field of 3D Computer Vision and Augmented Reality Theoretical work Project: 4P, 8 CP, English, each SS Selected topics from the field of 3D Computer Vision and Augmented Reality Practical work / implementation Augmented Reality

15 2D image processing Lecture: 2C+1R, 4 CP, English, oral exams, each SS Basics Sensors and color spaces Filters (noise,..etc..) Image interpolation Image processing Edge, corner, blob detection Feature descriptors Feature tracking and optical flow Segmentation Advanced systems Object detection / tracking Templates, classification, background subtraction Seminar: 2S, 4 CP, English, each WS Selected topics from the field of computer vision and tracking Theoretical work Project: 4P, 8 CP, English, each WS Selected topics from the field of computer vision and tracking Practical work / implementation

16 Human motion modelling and capturing Lecture: 2+1, 4 CP, English, Master, oral exams, starting in SS 2016 Biomechanical models of the human body Kinematics Kinetics (inertial properties, forces, torques) Sensors and measurement models Cameras Inertial measurement units Human motion models Estimation Probability theory Recursive filters Constrained optimization Applications (e.g. inertial motion capture) Seminar: 2S, 4 CP, English, Master, each semester Selected topics related to the simulation, capturing and analysis of human motion and its applications (e.g., rehabilitation, sport, ergonomy) Topics may come from the areas of, e.g., computer graphics, physics, biomechanics, computer vision, sensor fusion, optimal control and machine learning Theoretical work Project: 4P, 8 CP, English, each semester Research, design, implementation and evaluation of algorithms and methods for simulating, capturing and analyzing human motion Practical work

17 Planung Lehrveranstaltungen Lukowicz WS 15/16 SS 16 WS 16/17

18 Weitere Informationen: Lehrgebiet o o Arbeitsgruppen o AG Dengel o AG Lukowicz o AG Stricker o AG Bleser:

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