name of module: cp(ects): short name: digital image ... filethe alumni have learned and practiced to...

Name of Module: Digital Image Processing

CP(ECTS): 6

Short Name: MINF-IS-DigIP.W12

Person Responsible for Module: Hellwich

Secretariat: FR 3-1

Email: [email protected]

Module Description

1. Qualification Aims

Qualification aim of this module is to impart methods for signal processing, image enhancement, feature extraction and grouping. The alumni have learned and practiced to use their skills in multifaceted application areas. The course is principally designed to impart: technical skills 30% method skills 30% system skills 20% social skills 20%

2. Content

Image representation in frequency domain, Fourier transform, sampling theorem, Filtering, Wiener Filter, image enhancement, edge detection, Hough transform, segmentation, interest operators, mathematical morphology, vectorisation, texture, skeletonization, medical axis and distance transform, contour / line tracing and -smoothing, Gestalt psychology, grouping

3. Module Components

Course Name Course

type Weekly hours per semester

CPs (acc. to ECTS)

Compulsory(C) / Compulsory Elective (CE)

Term (WiSe / SoSe)

Digital Image Processing LE 2 2 C SoSe

Digital Image Processing EX 2 4 C SoSe 4. Description of Teaching and Learning Methods

Underlying philosophy, methods and algorithms are explicated in the lectures. In the lab exercises which take place in parallel, methods and algorithms are implemented and applied exemplarily. Working language is English.

5. Prerequisites for Participation

6. Target Group of Module

master study course computer science / major field of study intelligent systems and master study course computer engineering / major field of study technical uses (electrical engineering and computer science),

master study course computer engineering (StO/PO 2012) - Studienschwerpunkt Automatisierungstechnik (Control Systems; Elektrotechnik oder

Technische Informatik) - Studienschwerpunkt Digitale Medien (Digital Media; Elektrotechnik oder Technische

Informatik) - Studienschwerpunkt Mensch- Maschine- Interaktion und Design (Human- Computer

Interaction and Design; Technische Informatik) - Studienschwerpunkt Datenanalyse (Data Analytics, Informatik) - Studienschwerpunkt Kognitive Systeme (Cognitive Systems and Robotics; Informatik)

master study course industrial engineering (with engineering luK), master study course geodesy and geoinformation science. master study course electrical engineering / major field of study Automatisierungstechnik.

(Supplementary module)

7. Work Requirements and Credit Points

Course Type Calculation Hours

Presence lecture: 15*2 30

Post-processing lecture: 15*2 30

Presence exercise: 15*2 30

Solving the exercises: 15*4 60

Exam preparations: 30 30

Sum 180

8. Module Examination and Grading Procedures

A written examination at the end of the term. Conditions of accreditation are passed exercises (one can be failed, all others must be passed).

9. Duration of Module

The module can be completed within 1 term.

10. Number of Participants

11. Enrolment Procedures

Registration for the exam has to be made on Qispos.

12. Recommended Reading, Lecture Notes

Lecture notes available in paper form? yes � no X Lecture notes available in electronic form? yes X no � http://www.cv.tu-berlin.de/menue/lehre/digital_image_processing/parameter/en/

Recommended Reading: Jähne, Bernd; Digital Image Processing, Springer, Berlin, 2005

13. Other Information

The module is offered annually.

Name of Module: Automatic Image Analysis

CP (ECTS): 6

Short Name: MINF-IS-AutoIA.W12


Secretariat: FR 3-1


Module Description


The students acquire stepwise competence for the development of image understanding methods. According to computer vision paradigm knowledge-based image analysis methods are developed based on feature extraction. The module clarifies that the learned skills can be used within multifaceted application areas of automatic image understanding. The course is principally designed to impart: technical skills 30% method skills 30% system skills 20% social skills 20%

2. Content

Visual cognition, grouping, shape descriptors, computer vision paradigm, knowledge-based image analysis, models of the real world, formal representation of the models, modelling of uncertainty (soft-computing), invariant pattern recognition, Bayesian decision theorem, Markoff random field models, Bayesian networks, object categorisation, automatic interpretation of maps, application to close range- and air photographs


Course Name Course typeWeekly hours per semester

CPs (acc. to ECTS)


Term (WiSe / SoSe)

Automatic Image Analysis LE 2 2 C WiSe

Automatic Image Analysis EX 2 4 C WiSe

4. Description of Teaching and Learning Methods

Underlying philosophy, methods and algorithms are explicated in the lectures. In the lab exercises which take place in parallel, methods and algorithms are implemented and applied exemplarily. Working language is English.


Knowledge according module „Digital Image Processing“ or equivalent is required.


master study course computer science / major field of study intelligent systems and master study course computer engineering / major field of study technical uses (electrical

engineering and computer science),





master study course industrial engineering (with engineering luK), master study course geodesy and geoinformation science. master study course electrical engineering / major field of study Automatisierungstechnik.









Sum 180


A written examination at the end of the term. Conditions of accreditation are passed exercises (one can be failed, all others must be passed).







Lecture notes available in paper form? yes � no X Lecture notes available in electronic form? yes X no � http://www.cv.tu-berlin.de/menue/lehre/automatic_image_analysis/parameter/en/

Recommended Reading: Duda, Richard O., Hart, Peter E., Stork, David G.; Pattern Classification; Wiley, New York,

2001



Name of Module: Optical Remote Sensing

CP (ECTS): 6

Short Name: MINF-IS-OptRS.W12


Secretariat: FR 3-1


Module Description


The module imparts primarily professional and methodological expertise in analyzing remote sensing data. The exploration of the context between physical reality of the environment and data collected with imaging sensors are in the foreground. Mathematical modells are used for description. Data analysis, e.g. object extraction, is conducted with methods of the automatic image analysis. Remote sensing is conceived as an electronical-physically motivated area of computer vision. Interdisciplinary application of the contents are demonstrated using various illustrative examples from e.g. manufacturing industries to geography, medicine and social sciences. The course is principally designed to impart: technical skills 30% method skills 30% system skills 20% social skills 20%

2. Content

Physical basics, optical sensors, multi- and hyper spectral-sensors, functionality of optical sensors, geometrical and radiometrical image calibration, pre-processing of satellite images, arithmetic image operations, principal axis transform, Tasseled Cap Transform, supervised and unsupervised classification processes, BRDF, spectral demixing, image textures, microwave systems, radar with synthetic aperture (SAR)


Course Name Course


CPs (acc.to ECTS)

Compulsory(C) / Compulsory Elective

(CE)

Term (WiSe / SoSe)

Optical Remote Sensing LE 2 2 C WiSe

Optical Remote Sensing EX 2 4 C WiSe


Underlying sensor components, methods and algorithms are explained in a way allowing transmission of the handled sensor- and system aspects to other cases. Methods and algorithms are implemented and applied exemplarily in the lab exercises taking part in parallel. Field work is part of the course. Working language is English.







Interaction and Design; Technische Informatik) - Studienschwerpunkt Datenanalyse (Data Analytics, Informatik)

- Studienschwerpunkt Kognitive Systeme (Cognitive Systems and Robotics; Informatik) master study course industrial engineering (with engineering luK), master study course geodesy and geoinformation science. master study course electrical engineering / major field of study Automatisierungstechnik.


7. Work Requirements and Credit Points Course Type Calculation Hours

Presence lecture: 15*2 30 Post-processing lecture: 15*2 30 Presence exercise: 15*2 30 Solving the exercises: 15*4 60 Exam preparations: 30 30

Sum 180


A written examination at the end of the term. Conditions of accreditation are passed exercises.







Lecture notes available in paper form? yes � no X Lecture notes available in electronic form? yes X no � http://www.cv.tu-berlin.de/menue/lehre/optical_remote_sensing/parameter/en/ Recommended Reading:

Richards, John A.; Jia, Xiuping; Remote Sensing Digital Image Analysis, Springer, Berlin, 2005.



Name of Module: Microwave and Radar Remote Sensing

CP(ECTS): 6

Short Name: MINF-IS-MW&RRS.W12


Secretariat: FR 3-1


Module Description


Qualification aim of this module is to impart methods for signal processing, image enhancement, feature extraction and grouping. The alumni have learned and practiced to use their skills in multifaceted application areas. The exploration of the relations between physical reality of the environment and data collected with imaging sensors are emphasized, Mathematical modells are used for description. The course is principally designed to impart: technical skills 40% method skills 40% system skills 10% social skills 10%

2. Content

Physical basics, microwave systems, radar with synthetic aperture (SAR): application process, SAR-image generation, SAR-interferometry, coherence, differential SAR-interferometry, permanent scatterer analysis, SAR-polarimetry, scattering matrix, partial scatterer, decomposition theorems, entropy/alpha-classification, polarimetric SAR-interferometry, object extraction from SAR-data, sensor / data fusion


Course Name Course

type

Weekly hours per semester

CPs (acc.to ECTS)


Semester (WiSe / SoSe)

Microwave and Radar Remote Sensing VL 2 2 C SoSe

Microwave and Radar Remote Sensing UE 2 4 C SoSe


Underlying sensor components, methods and algorithms are explained in a way allowing the transmission of the handled sensor- and system aspects to other cases. Methods and algorithms are implemented and applied exemplarily in the lab exercises taking place in parallel. Working language is English.


Knowledge from the module “Optical Remote Sensing” is preferable.







master study course industrial engineering (with engineering luK),

master study course geodesy and geoinformation science. master study course electrical engineering / major field of study Automatisierungstechnik.









Sum 180 8. Module Examination and Grading Procedures

A written examination at the end of the term. Conditions of accreditation are certificates of the lab exercises.




Max. 40




Lecture notes available in paper form? yes � no X Lecture notes available in electronic form? yes X no � http://www.cv.tu-berlin.de/menue/lehre/microwave_and_radar_remote_sensing/parameter/en/

Recommended Reading: Henderson, Floyd M.; Lewis, Anthony J., Manual of Remote Sensing Vol. 2, Principles and

Applications of Imaging Radar, Wiley, Canada, 1998 Massonnet, D., Souyris, J.-C.; Synthetic Aperture Radar Imaging, EFPL Press 2008 Oliver, C., Quegan, S.; Understanding Synthetic Aperture Radar Images, SciTech Publishing

2004



Titel des Moduls: Projekt Hot Topics in Computer Vision A

LP (nach ECTS):6

Kurzbezeichnung:MINF-IS-CV/PJ.W12

Verantwortliche/-r für das Modul: Hellwich

Sekr.:FR 3-1


Modulbeschreibung

1. Qualifikationsziele

Durch das Modul soll die Teamfähigkeit der Teilnehmer gestärkt werden. Sie werden an ein forschungs- oder industrierelevantes Thema herangeführt. Dabei wird nicht angestrebt, einen festgelegten Bereich in der Breite zu explorieren. Sondern Ziel der Veranstaltung ist es, die Teilnehmer mit der vollen Komplexität eines Themas zu konfrontieren und ihre Eigeninitiative herauszufordern. Daher erfolgt nicht – wie in den anderen Modulen – die auch pädagogisch motivierte behutsame Heranführung der Lernenden an einen Wissenschaftsbereich, sondern es wird ein Einblick in die und Teilnahme an den Forschungs- und Entwicklungsprojekten des Fachgebiets ermöglicht. Die Veranstaltung vermittelt überwiegend: Fachkompetenz 20% Methodenkompetenz 30% Systemkompetenz 20% Sozialkompetenz 30%

2. Inhalte

Beispiel: Grundlagen der Echtzeitbildverarbeitung und -bildanalyse werden im Seminar erarbeitet. In der Projekt-Lehrveranstaltung soll von den Studierenden ein Softwaresystem entwickelt werden, das ermöglicht, die Parameter der Orientierung einer Digitalkamera in Bezug auf eine Objektebene, d.h. einen zweidimensionalen Objektraum, zu berechnen und die Position eines beweglichen Agenten, dessen Koordinaten im Bildraum bekannt sind, in den Objektraum zu transformieren. Das Softwaresystem könnte aus den Modulen Kamerakalibrierung, Detektion von Objektmarkern, Verfolgung von Objektmarkern, Präzisions-Lagebestimmung der Objektmarker, Berechnung der Kameraorientierung und Transformation der Agentenposition in den Objektraum bestehen.

3. Modulbestandteile

LV-Titel LV-Art SWS LP Pflicht (P)/Wahlpflicht(WP) WiSe/SoSe

Hot Topics in Computer Vision PJ 6 6 P WiSe/SoSe

4. Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Die Teilnehmergruppe exploriert das im Projekt zu behandelnde Thema. Unterschiede in der Vorbildung der Teilnehmer können ausgeglichen werden. !!! Das Modul findet in deutscher oder englischer Sprache statt

5. Voraussetzungen für die Teilnahme

Wünschenswert: themenabhängig; z.B. Modul Photogrammetric Computer Vision, Modul Digital Image Processing

6. Verwendbarkeit Wahlpflichtmodul im Masterstudiengang Informatik/ Studienschwerpunkt Intelligente Systeme, Masterstudiengang Technische Informatik / Studienschwerpunkt Technische Anwendungen (Elektrotechnik und Informatik), Masterstudiengang Technische Informatik (StO/PO 2012)

- Studienschwerpunkt Automatisierungstechnik (Control Systems; Elektrotechnik oder Technische Informatik)

- Studienschwerpunkt Digitale Medien (Digital Media; Elektrotechnik oder Technische Informatik)

- Studienschwerpunkt Mensch- Maschine- Interaktion und Design (Human- Computer Interaction and Design; Technische Informatik)

- Studienschwerpunkt Datenanalyse (Data Analytics, Informatik) - Studienschwerpunkt Kognitive Systeme (Cognitive Systems and Robotics; Informatik)

Master Elektrotechnik/ Studienschwerpunkt Automatisierungstechnik. master study course industrial engineering (with engineering luK), master study course geodesy and geoinformation science. Masterstudiengang Geodäsie und Masterstudiengang Geoinformation. 7. Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

LV- Art Berechnung Stunden

Präsenz: 10

Besprechungen: 10

Projektarbeit: 120

Ausarbeitung: 15

Schriftlicher Projektbericht: 25

Summe 180

8. Prüfung und Benotung des Moduls

Die Gesamtnote für das Modul setzt sich aus den Ergebnissen mehrerer Prüfungsäquivalenter Studienleistungen zusammen (50% Projektbericht, 50% Demonstration der Ergebnisse).

9. Dauer des Moduls

Das Modul kann in 1 Semester(n) abgeschlossen werden.

10. Teilnehmer(innen)zahl

5 bis 15

11. Anmeldeformalitäten

Anmeldungen zur Prüfung erfolgen über Qispos.

12. Literaturhinweise, Skripte

Skripte in Papierform vorhanden ja � nein x Skripte in elektronischer Form vorhanden ja � nein x http://www.cv.tu-berlin.de/menue/lehre/hot_topics_in_computer_vision/ Literatur:

13. Sonstiges

In jedem Jahr wird ein anderes Thema unter einem neuen Titel „Projekt Hot Topics in Computer Vision“ angeboten.

Titel des Moduls: Projekt Hot Topics in Computer Vision B

LP (nach ECTS):6

Kurzbezeichnung:MINF-IS-CV/PJ2.W12

Verantwortliche/-r für das Modul: Hellwich

Sekr.:FR 3-1

Email:[email protected]

Modulbeschreibung


Durch das Modul soll die Teamfähigkeit der Teilnehmer gestärkt werden. Sie werden an ein forschungs- oder industrierelevantes Thema herangeführt. Dabei wird nicht angestrebt, einen festgelegten Bereich in der Breite zu explorieren. Sondern Ziel der Veranstaltung ist es, die Teilnehmer mit der vollen Komplexität eines Themas zu konfrontieren und ihre Eigeninitiative herauszufordern. Daher erfolgt nicht – wie in den anderen Modulen – die auch pädagogisch motivierte behutsame Heranführung der Lernenden an einen Wissenschaftsbereich, sondern es wird ein Einblick in die und Teilnahme an den Forschungs- und Entwicklungsprojekten des Fachgebiets ermöglicht. Die Veranstaltung vermittelt überwiegend: Fachkompetenz 20% Methodenkompetenz 30% Systemkompetenz 20% Sozialkompetenz 30%

2. Inhalte

Beispiel: Grundlagen der Echtzeitbildverarbeitung und -bildanalyse werden im Seminar erarbeitet. In der Projekt-Lehrveranstaltung soll von den Studierenden ein Softwaresystem entwickelt werden, das ermöglicht, die Parameter der Orientierung einer Digitalkamera in Bezug auf eine Objektebene, d.h. einen zweidimensionalen Objektraum, zu berechnen und die Position eines beweglichen Agenten, dessen Koordinaten im Bildraum bekannt sind, in den Objektraum zu transformieren. Das Softwaresystem könnte aus den Modulen Kamerakalibrierung, Detektion von Objektmarkern, Verfolgung von Objektmarkern, Präzisions-Lagebestimmung der Objektmarker, Berechnung der Kameraorientierung und Transformation der Agentenposition in den Objektraum bestehen.


LV-Titel LV-Art SWS LP Pflicht (P)

Wahlpflicht(WP) WiSe/SoSe

Hot Topics in Computer Vision PJ 6 6 P WiSe/SoSe


Die Teilnehmergruppe exploriert das im Projekt zu behandelnde Thema. Unterschiede in der Vorbildung der Teilnehmer können ausgeglichen werden. Das Modul findet in deutscher oder englischer Sprache statt


wünschenswert: themenabhängig; z.B. Modul Photogrammetric Computer Vision, Modul Digital Image Processing

6. Verwendbarkeit Wahlpflichtmodul im Masterstudiengang Informatik/ Studienschwerpunkt Intelligente Systeme, Masterstudienganf Technische Informatik / Studienschwerpunkt Technische Anwendungen (Elektrotechnik und Informatik Masterstudiengang Technische Informatik (StO/PO 2012)


- Studienschwerpunkt Digitale Medien (Digital Media; Elektrotechnik oder Technische

Informatik)- Studienschwerpunkt Mensch- Maschine- Interaktion und Design (Human- Computer


master study course industrial engineering (with engineering luK), master study course geodesy and geoinformation science. master study course electrical engineering / major field of study Automatisierungstechnik. (Supplementary module) Wahlmodul in Master Elektrotechnik / Studienschwerpunkt Automatisierungstechnik. Bei ausreichenden Kapazitäten auch als Wahlpflichtmodul in anderen Studiengängen wählbar.

7. Arbeitsaufwand und Leistungspunkte


Präsenz: 10

Besprechungen: 10

Projektarbeit: 120

Ausarbeitung: 15

Schriftlicher Projektbericht: 25

Summe 180


Die Gesamtnote für das Modul setzt sich aus den Ergebnissen mehrerer Prüfungsäquivalenter Studienleistungen zusammen (50% Projektbericht, 50% Demonstration der Ergebnisse).

9. Dauer des Moduls



5 bis 15


Anmeldungen zur Prüfung erfolgen über Qispos.


Skripte in Papierform vorhanden ja � nein x Skripte in elektronischer Form vorhanden ja � nein x http://www.cv.tu-berlin.de/menue/lehre/hot_topics_in_computer_vision/ Literatur:

13. Sonstiges

In jedem Jahr wird ein anderes Thema unter einem neuen Titel „Projekt Hot Topics in Computer Vision“ angeboten.

Name of Module: Photogrammetric Computer Vision

CP (ECTS): 9

Short Name: MINF-IS-PhotoCV.W12


Secretariat: FR 3-1


Module Description


The mathematic-physical modelling of a sensor is treated using the photographic camera as example. The modelling is completely expressed by algebraic projective geometry. Not only studying object reconstruction using image data of a multifaceted sensor, but and first of all the complete modelling of technically relevant issues in a homogeneous mathematical framework is important in this course. This framework is also used for 3D-computer graphics. Interdisciplinary application of the contents are demonstrated using various illustrative examples from e.g. manufacturing industries to geography, medicine and social sciences. The course is principally designed to impart: technical skills 30% method skills 30% system skills 20% social skills 20%

2. Content

Geometric basics of sensor orientation and object reconstruction: homogeneous coordinates, projectivity and perspective, modelling of image formation, inner and outer orientation, orientation of uncalibrated and calibrated cameras, spatial resection, least-squares adjustment, orientation of the image pair, relative and absolute orientation, spatial triangulation, multi-view geometry, bundle block adjustment, image digitalisation, radiometric basics.


Course Name Course


CPs (acc.to ECTS)


Term (WiSe / SoSe)

Photogrammetric Computer Vision LE 4 6 C WiSe

Photogrammetric Computer Vision EX 2 3 C WiSe


The mathematical basics are conveyed in the context of a lecture. What has been learned is applied in parallel held lab exercises. Working language is English.








master study course industrial engineering (with engineering luK),

master study course geodesy and geoinformation science. master study course electrical engineering / major field of study Automatisierungstechnik.









Sum 270


A written examination at the end of the term. Conditions of accreditation are passed exercises.







Lecture notes available in paper form? yes � no X Lecture notes available in electronic form? yes X no � http://www.cv.tu-berlin.de/menue/lehre/photogrammetic_computer_vision/parameter/en/ Recommended Reading:

Hartley, Richard; Zisserman, Andrew; Multiple View Geometry in Computer Vision, Cambridge University Press, Cambridge, 2004



Titel des Moduls: Maschinelles Lernen 1

LP (nach ECTS): 9

Kurzbezeichung: MINF-IS-ML1.W12

Verantwortlicher für das Modul: Müller

Sekr.: FR 6-9


Modulbeschreibung


Am Ende der Veranstaltung sind die Teilnehmer in der Lage, eigenständig die wesentlichen Verfahren des maschinellen Lernens auf neuen Daten anzuwenden. Dies umfasst Methoden zur Klassifikation, Regression, Dimensionsreduktion und Clustering. Darüberhinaus vermittelt die Veranstaltung das theoretische Rüstzeug (Wahrscheinlichkeitstheorie, Optimierungstheorie), um Verfahren weiterzuentwickeln und theoretisch zu analy-sieren. In der Wahlpflichtveranstaltung kann der Teilnehmer je nach Vorkenntnissen und Interessen folgende Schwer-punkte wählen:

Matlab Programmierung für Maschinelles Lernen und Datenanalyse: dieser Kurs vermittelt das prakti-sche Rüstzeug zur Entwicklung, Anwendung und Untersuchung von Verfahren des Maschinellen Lernens.

Mathematische Grundlagen für Maschinelles Lernen: dieser Kurs wiederholt, vertieft und spezialisiert die mathematischen Kenntnisse aus den Grundlagen Modulen des Informatik Studiums.

Seminar Maschinelles Lernen: im Seminar wird das selbstständige Einarbeiten und Präsentieren von Wissenschaftlichen Ergebnissen geübt Die Veranstaltung vermittelt überwiegend Fachkompetenz 50% Methodenkompetenz 40% Systemkompetenz 0% Sozialkompetenz 10%

2. Inhalte Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie, Schätztheorie (Maximum-Likelihood, EM-Algorithmus).

Grundlegende Methoden des maschinellen Lernens: Dimensionsreduktion (PCA, ICA), Clustering (Agglomera-tives Clustering, K-Means Clustering), überwachtes Lernen (Least-Squares Regression, LDA, SVM, Ridge Re-gression, Gaußprozesse)

Je nach Wahlpflichtveranstaltung: Vertiefung in ein spezielles Anwendungsgebiet oder Lernproblem (Seminar), Datenanalyse in Matlab (Kurs) oder Mathematische Grundlagen (Kurs). Das Seminar „Classical Topics in Ma-chine Learning“ findet jedes Semester statt, darüber hinaus werden in unregelmäßigen Abständen spezielle Seminare angeboten; die Modulbeschreibung wird dementsprechend ergänzt.


LV-Titel LV-Art SWSLP (nach ECTS)

Pflicht(P) / Wahl-pflicht(WP)


Maschinelles Lernen 1 IV 4 6 P WiSe

Matlab Programmierung für Maschinelles Lernen und Datenanalyse

KU 2 3 WP WiSe und SoSe

Diplomanden- und Doktorandenseminar SE 2 3 WP WiSe und SoSe

Classical Topics in Machine Learning SE 2 3 WP WiSe

Mathematische Grundlagen für Maschinel-les Lernen

KU 2 3 WP WiSe und SoSe

Machine Learning for Intelligent Robots SE 2 3 WP Unregelmäßig

Feature Selection SE 2 3 WP Unregelmäßig

Halbüberwachtes Lernen SE 2 3 WP Unregelmäßig

Lernen unter Nichtstationaritäten SE 2 3 WP Unregelmäßig

Moderne Verfahren des Maschinellen Ler-nens: Kausalanalyse

SE 2 3 WP Unregelmäßig

Learning on Structured Data SE 2 3 WP Unregelmäßig

Regression and Optimization Methods in Robotics


Dimensionsreduktion SE 2 3 WP Unregelmäßig

Bayes-Verfahren im Maschinellen Lernen SE 2 3 WP Unregelmäßig

Boosting and Model Averaging SE 2 3 WP Unregelmäßig

Machine Learning for Computer Vision SE 2 3 WP Unregelmäßig

Brain-Computer-Interfacing SE 2 3 WP Unregelmäßig

Representations in Machine Learning SE 2 3 WP Unregelmäßig

Kernels for Structured Data SE 2 3 WP Unregelmäßg

Maschinelles Lernen in der IT-Sicherheit SE 2 3 WP Unregelmäßig

Singular Learning Theory SE 2 3 WP Unregelmäßig

4. Beschreibung der Lehr- und Lernformen Die Veranstaltung besteht aus einem Vorlesungsteil (Frontalunterricht vor allen Teilnehmern zur Vermittlung des Stoffes) und einem Anteil praktischer Arbeit. Letztere besteht aus dem selbstständigen Bearbeiten von Übungsaufgaben. Der Kurs besteht aus einer mehrtägigen Blockveranstaltung, in der gemeinsam unter Anleitung Übungsaufgaben bearbeitet werden. Die Seminarvorträge werden unter Anleitung eines Betreuers erarbeitet und in einem Blockseminar präsentiert und diskutiert. 5. Voraussetzungen für die Teilnahme Programmierkenntnisse, gute Grundlagen in Mathematik, insbesondere Lineare Algebra, Analysis, Wahr-scheinlichkeitsrechnung. Der Kurs „Mathematische Grundlagen des Maschinellen Lernens“ bietet eine kompak-te Einführung bzw. Auffrischung dieser Themen. Dieses Modul ist auch für Bachelor Studenten geeignet.

6. Verwendbarkeit Masterstudiengang Informatik / Studienschwerpunkt Intelligente Systeme Masterstudiengang Technische Informatik / Studienschwerpunkt Informationssysteme. Masterstudiengang Technische Informatik StO/PO 2012: -Studienschwerpunkt Digitale Medien (Digital Media; Elektrotechnik oder Technische Informatik) -Studienschwerpunkt Mensch- Maschine- Interaktion und Design ( Human- Computer Interaction and Design; Technische Informatik) -Studienschwerpunkt Kognitive Systeme (Cognitive Systems and Robotics; Informatik) -Studienschwerpunkt: Informationssysteme (Information Systems; Informatik) Master Elektrotechnik (Studienschwerpunkt Informationstechnologie). Service-Veranstaltung für andere Studiengänge (vor allem aus dem natur- und ingenieurwissenschaftlichen Bereich und der Mathematik)


LV-Art Berechnung Stunden

Maschinelles Lernen 1:

Präsenz 15*4 60

Nachbearbeitung 15*2 30

Übungsblätter 15*4 60

Prüfungsvorbereitung 30

Zwischensumme 180 = 6 LP

Matlab für Machine Learning und Datenanalyse

Präsenz 15*2 30

Nachbearbeitung 10

Literaturrecherche 10

Übungsblätter 10


Zwischensumme 90 =3 LP

Mathematische Grundlagen für Maschinelles Lernen

Präsenz 15*2 30

Nachbearbeitung 10

Literaturrecherche 10

Übungsblätter 10



Maschinelles Lernen Seminar: Präsenz 15*2 30 Literaturrecherche 15 Lesen 15 Vortragsausarbeitung 30

Zwischensumme 90= 3 LP

Summe 270 = 9 LP


Die Modulprüfung ist eine schriftliche Klausur. Wiederholungsprüfungen sind mündliche Prüfungen. Voraussetzungen für die Teilnahme an der Modulprüfung: 1. 50% der Übungen in der Integrierten Veranstaltung; und 2. je nach Wahlpflichtkomponente:

a. bestandene schriftliche Prüfung im Kurs „Matlab Programmierung ...“ b. bestandene schriftliche Prüfung im Kurs „Mathematische Grundlagen...“ c. erfolgreiche Präsentation in einem Seminar

9. Dauer des Moduls 1 Semester


Keine Teilnehmerbeschränkung.


Keine.


Skripte in Papierform vorhanden nein Skripte in elektronischer Form vorhanden nein Literatur: Folgene Bücher geben eine umfassende Einführung in den Bereich des Maschinellen Lernens.

• Christopher M. Bishop (2006) Pattern Recognition And Machine Learning , Springer. • Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork (2001) Pattern Classification , Wiley (2. Auflage). • Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman (2001) The Elements of Statistical Learning,

Springer. Folgende Bücher geben eine umfassende Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und in die Statistik.

• G. Bamberg, F. Baur (2006) Statistik, Oldenbourg-Verlag, 12. Auflage • Fahrmeir, R. Künstler, I. Pigeot, G. Tutz (2004) Statistik , Springer, 5. Auflage • L. Wasserman (2004) All of Statistics, Springer

Die wichtigsten Gleichungen für das Rechnen mit Matrizen und insbesondere die Ableitungsregeln für höher-dimensionale Funktionen findet man hier:

• K. B. Petersen, M. S. Pedersen (2007) The Matrix Cookbook. Technical University of Denmark

13. Sonstiges

Die Vorlesung wird jeweils zum Wintersemester angeboten.

Titel des Moduls: Maschinelles Lernen 2

LP (nach ECTS): 9

Kurzbezeichung: MINF-IS-ML2.W12


Sekr.:FR 6-9


Modulbeschreibung

1. Qualifikationsziele Am Ende der Veranstaltung haben die Teilnehmer ihr Wissen über die Anwendung spezifischer Methoden des Maschinellen Lernens (Klassifikation, Regression, Dimensionsreduktion, Clustering) in ausgewählten Anwen-dungsbereichen (Bioinformatik, Computersicherheit, etc.) vertieft und können diese selbstständig anwenden und weiterentwickeln. Insbesondere sind die Teilnehmer mit den Aspekten des Maschinellen Lernens vertraut, welche für den praktischen Erfolg entscheidend sind. Darüber hinaus haben die Teilnehmer in einem Seminar den aktuellen Forschungsstand kennengelernt, sowie das Präsentieren im wissenschaftlichen Umfeld einge-übt. Die Veranstaltung vermittelt überwiegend: Fachkompetenz 50% Methodenkompetenz 40% Systemkompetenz 0% Sozialkompetenz 10%

2. Inhalte In dieser Vorlesung werden weiterführende Themen des Maschinellen Lernens behandelt. Ein besonderer Schwerpunkt wird auf die Anwendung gelegt werden. Mehrere erfolgreiche Anwendungen des Maschinellen Lernens werden besprochen, und auf die jeweiligen Besonderheiten wird eingegangen. Unter anderem werden folgende Themen behandelt: halbüberwachtes Lernen, Boostingverfahren, Optimierungstheorie, Kernmethoden für strukturierte Daten, graphische Modelle.

Beispiele für erfolgreiche Anwendungen sind unter anderem Bioinformatik, Computersicherheit und Textmining.

Vertiefung in ein spezielles Anwendungsgebiet oder Lernproblem (Seminar). Es werden laufend neue Semina-re angeboten, das Modul wird in jedem Semester dementsprechend aktualisiert.


LV-Titel LV-Art SWS LP (nach ECTS)



Maschinelles Lernen - Theorie und Anwendung VL 4 6 P SoSe

Hot Topics in Machine Learning SE 2 3 WP SoSe

Machine Learning for Intelligent Robots SE 2 3 WP Unregelmäßig

Feature Selection SE 2 3 WP Unregelmäßig

Halbüberwachtes Lernen SE 2 3 WP Unregelmäßig

Lernen unter Nichtstationaritäten SE 2 3 WP Unregelmäßig

Moderne Verfahren des Maschinellen Lernens: Kausalanalyse


Learning on Structured Data SE 2 3 WP Unregelmäßig

Regression and Optimization Methods in Ro-botics


Dimensionsreduktion SE 2 3 WP Unregelmäßig

Bayes-Verfahren im Maschinellen Lernen SE 2 3 WP Unregelmäßig

Boosting and Model Averaging SE 2 3 WP Unregelmäßig

Machine Learning for Computer Vision SE 2 3 WP Unregelmäßig

Brain-Computer-Interfacing SE 2 3 WP Unregelmäßig

Representations in Machine Learning SE 2 3 WP Unregelmäßig

Maschinelles Lernen in der IT-Sicherheit SE 2 3 WP Unregelmäßig

4. Beschreibung der Lehr- und Lernformen Die Veranstaltung besteht aus einem Vorlesungsteil (Frontalunterricht vor allen Teilnehmern zur Vermittlung des Stoffes) und einem Anteil praktischer Arbeit. Letztere besteht aus dem selbstständigen Bearbeiten von Übungsaufgaben. Die Seminarvorträge werden unter Anleitung eines Betreuers erarbeitet und in einem Blockseminar präsentiert und diskutiert. 5. Voraussetzungen für die Teilnahme Programmierkenntnisse, gute Grundlagen in Mathematik, insbesondere Lineare Algebra, Analysis, Wahr-scheinlichkeitsrechnung. Grundlagen des maschinellen Lernens sind ratsam, z.B. Teilnahme am Modul „Ma-schinelles Lernen 1“, jedoch bei solidem theoretischem Vorwissen nicht zwingend erforderlich.




Maschinelles Lernen – Theorie und Anwendung (Pflicht):

Präsenz 15*4 60



Prüfungsvorbereitung - 30


Maschinelles Lernen Seminar (Wahlpflicht):

Präsenz - 30

Literaturrecherche 2*7 10

Lesen 2*7 10

Vortragsausarbeitung - 40

Zwischensumme 90= 3 LP

Summe 270 = 9 LP


Die Modulprüfung ist eine schriftliche Klausur. Wiederholungsprüfungen sind mündliche Prüfungen. Voraussetzungen für die Teilnahme an der Modulprüfung: 1. 50% der Übungen in der Integrierten Veranstaltung; und 2. erfolgreiche Präsentation in einem Seminar.

9. Dauer des Moduls

1 Semester


Keine Teilnehmerbeschränkung.



Skripte in Papierform vorhanden nein Skripte in elektronischer Form vorhanden nein Literatur: Folgene Bücher geben eine umfassende Einführung in den Bereich des Maschinellen Lernens:

• Christopher M. Bishop (2006) Pattern Recognition And Machine Learning , Springer. • Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork (2001) Pattern Classification , Wiley (2. Auflage). • Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman (2001) The Elements of Statistical Learning,

Springer. Folgende Bücher geben eine umfassende Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und in die Statistik:

• G. Bamberg, F. Baur (2006) Statistik, Oldenbourg-Verlag, 12. Auflage • Fahrmeir, R. Künstler, I. Pigeot, G. Tutz (2004) Statistik , Springer, 5. Auflage • L. Wasserman (2004) All of Statistics, Springer

Die wichtigsten Gleichungen für das Rechnen mit Matrizen und insbesondere die Ableitungsregeln für höher-dimensionale Funktionen findet man hier:

• K. B. Petersen, M. S. Pedersen (2007) The Matrix Cookbook. Technical University of Denmark

13. Sonstiges

Die Vorlesung wird jeweils zum Sommersemester angeboten.

Titel des Moduls: Praktikum Maschinelles Lernen

LP (nach ECTS): 9

Kurzbezeichung: MINF-IS-MLPR.W12


Sekr.: FR 6-9


Modulbeschreibung

1. Qualifikationsziele Nach Abschluss dieses Moduls sind die Teilnehmer in der Lage, die zentralen Algorithmen des Maschinellen Lernens selbst zu implementieren, anzuwenden und ihre Leistung auf geeigneten künstlichen Datensätzen zu analysieren. Außerdem vermittelt das Modul einen breiten Überblick aktueller Verfahren, ihrer Anwendungs-möglichkeiten und Grenzen.

Die Veranstaltung vermittelt überwiegend: Fachkompetenz x Methodenkompetenz x Systemkompetenz Sozialkompetenz

2. Inhalte

Behandelt werden die bekanntesten Algorithmen zur Dimensionsreduktion bzw. Visualisierung, Clustering, Regression, Klassifikation (inkl. Modellselektion) und Inferenz in Graphischen Modellen.


LV-Titel LV-Art SWSLP (nach ECTS)



Praktikum Maschinelles Lernen und Daten-analyse

PR 6 9 P SoSe

4. Beschreibung der Lehr- und Lernformen Die Veranstaltung besteht zum einen aus wöchentlichen Veranstaltungen, in denen neue Methoden und Übungsaufgaben vorgestellt werden, bzw. Lösungen von Teilnehmern präsentiert werden, sowie eigenständi-ger Bearbeitung von Übungsaufgaben.


Programmierkenntnisse, Teilnahme am Modul „Maschinelles Lernen 1“ oder „Maschinelles Lernen 2“ ist wün-schenswert.




Präsenz 15*4 60




Gesamt 270

8. Prüfung und Benotung des Moduls Mündliche Prüfung (benotet). Voraussetzung zur Teilnahme an der mündlichen Prüfung ist die erfolgreiche Bearbeitung der Übungsaufga-ben (mindestens 50% der Punkte).

9. Dauer des Moduls

1 Semester


Maximal 10 Teilnehmer. Da sich Gruppenarbeit in der Vergangenheit nicht bewährt hat, ist Gruppenarbeit in diesem Modul nicht mehr zulässig.


Die Anmeldungen werden in der Reihenfolge des Eintreffens berücksichtigt; Details und Fristen siehe Fach-gebietswebseite. http://www.ml.tu-berlin.de


Folgende Bücher geben eine umfassende Einführung in den Bereich des Maschinellen Lernens: Christopher M. Bishop (2006) Pattern Recognition And Machine Learning , Springer. Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork (2001) Pattern Classification , Wiley (2. Auflage). Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman (2001) The Elements of Statistical Learning, Springer. Folgende Bücher geben eine umfassende Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und in die Statistik: G. Bamberg, F. Baur (2006) Statistik, Oldenbourg-Verlag, 12. Auflage Fahrmeir, R. Künstler, I. Pigeot, G. Tutz (2004) Statistik , Springer, 5. Auflage L. Wasserman (2004) All of Statistics, Springer

Die wichtigsten Gleichungen für das Rechnen mit Matrizen und insbesondere die Ableitungsregeln für höher-dimensionale Funktionen findet man hier: K. B. Petersen, M. S. Pedersen (2007) The Matrix Cookbook. Technical University of Denmark

13. Sonstiges

Titel des Moduls: Mikrosystemtechnik - Technologie

LP (nach ECTS): 12

Kurzbezeichnung: MET-MS1-MikroSysT.W12

Verantwortliche/-r für das Modul: Lang

Sekr.: TIB 4/2-1


Modulbeschreibung

1. Qualifikationsziele Kenntnisse über wesentliche Verfahren und Technologien der Mikrosystemtechnik und der Aufbau und Verbindungstechnik, werkstoffwissenschaftliche Grundlagen der Materialien der Mikrosystemtechnik, Die Veranstaltung vermittelt überwiegend Fachkompetenz X Methodenkompetenz Systemkompetenz X Sozialkompetenz

2. Inhalte Die Vorlesungen „Technologien der Heterosystemintegration“ und „Werkstoffe und Physikalisch-Chemische Prinzipien der Systemintegration“ vermitteln die Grundlagen zur Systemintegration. Die Vorlesung „Technologien der Heterosystemintegration“ behandelt die Aufbau- und Verbindungstechnik für Mikrosysteme und vermittelt Kenntnisse zu den Prinzipien der Chipmontage. Dabei stehen u.a. die Beschichtungstechnologien (Metallisierungssysteme) und Kontaktiertechnologien (Löten, Kleben, Bonden) im Vordergrund. Die Vorlesung „Werkstoffe und Physikalisch-Chemische Prinzipien der Systemintegration“ vermitteln die werkstoffwissenschaftlichen Grundlagen zu den Technologievorlesung. Diese Vorlesunug gibt eine Übersicht über die Werkstoffe der Mikrosystem-technik. Besonders vertieft werden die in der Mikrosystemtechnik eingesetzten metallischen Werkstoffen (z.B. Gold, Kupfer, Aluminium). Weitere Themen sind Polymere, Keramiken und Gläser aber auch Analysetechniken im Mikro- und Nano-Bereich und Schadensanalyse, und vermittelt die chemischen und physikalischen Grundlagen der in der Mikrosystemtechnik verwendeten Technologien. Themen der Vorlesung sind u.a. Grundlagen der Thermodynamik, chemischen Kinetik und Analytik, Elektrochemie, Grenzflächen- und Adhäsionstheorie, theoretischen Chemie, sowie Photochemie und Spektroskopie. Die Vorlesungen „Herstellungstechnologien für Mikrosensoren“ vermittelt die Grundlagen zur Herstellung von Mikrosystemen. Der Schwerpunkt der Vorlesung Herstellungstechnologien für Mikrosensoren liegt hierbei auf den Mikrofertigungsprozessen und behandelt die Siliziumtechnologie, mikromechanische Strukturierungs- (anisotropes Ätzen, DRIE) und Bondprozesse (Eutectic Bonding, Fusion Bonding). Das Praktikum „Technologien und Werkstoffe der Mikrosystemtechnik“ bietet die Möglichkeit, den Stoff der Vorlesungen „Technologien der Mikrosysteme“ zu vertiefen. Das Praktikum vereint die seminargestütze Vertiefung der wichtigsten Mikrofertigungstechnologien mit der praktischen Durchführung ausgewählter Mikrofertigungsprozesse im Reinraum und Speziallaboren. Anhand des Beispiels eines Silizium-Drucksensors werden unter anderem folgende Themen bearbeitet: Reinraumtechnik, Waferhandling, Reinigungsprozesse, Messtechnik, Photolithographie, Siliziumstrukturierung, Galvanik, Bonden und Testen. Die Vorlesung „Aufbau multifunktionaler Systeme“ (ehem. Technologien für multifunktionale Systeme) befasst sich in einem integrativen Ansatz mit Design, Material- und Komponenteneinsatz sowie Aufbautechnologien für komplexe Systeme auf Basis von Leiterplatten-, Keramik- und Glasverdrahtungsträgern. Es werden Grundlagen, technologische Vorgehensweisen und Grenzen sowie Anwendungsrichtlinien vermittelt.

Die Integrierte Lehrveranstaltung „Mikro-/ Nano-Analytik„ liefert die Grundlagen der analytischen Betrachtungen für Mikro- und Nano-Aufbauten und Systeme.


Technologien der Heterosystemintegration VL 2 3 P SoSe Werkstoffe und Physikalisch-Chemische Prinzipien der Systemintegration

VL 2 3 P SoSe

Herstellungstechnologien für Mikrosensoren VL 2 3 WP WiSe

Aufbau multifunktionaler Systeme VL 2 3 WP WiSe Technologien und Werkstoffe der Mikrosystemtechnik

PR 4 6 WP WiSe

4. Beschreibung der Lehr- und LernformenDie Lehrinhalte werden durch Vorlesungen und ein Praktikum vermittelt. Unterrichtssprache des Moduls ist deutsch.


Zulassung zum Masterprogramm oder äquivalente Leistungen

6. Verwendbarkeit Wahlpflichtmodul in Master Elektrotechnik/ Studienschwerpunkt Mikrosystemtechnik, Technische Informatik/ Studienschwerpunkt Mikroelektronik (Elektrotechnik) und Wi.-Ing. mit Ingenieurswissenschaft Elektrotechnik). Bei ausreichenden Kapazitäten auch als Wahlpflichtmodul in anderen Studiengängen wählbar. 7. Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

LV – Art Berechnung Stunden

Pflichtteil

2 Vorlesungen à 2 sws

4 VL – Präsenzzeit 4 * 15h 60

4 VL – Vor- und Nachbereitung 4 * 15h 60

4 VL Vorbereitung Prüfung 60 60

Summe (P) 180

Wahlteil

Möglichkeit A

4PR – Präsenz 4*15h 60

4PR – Vor- und Nachbereitung 4*15h 60

4PR – Bericht und Vorbereitung Prüfung 60 60

Möglichkeit B

2 Vorlesungen à 2 sws


4 VL – Vor- und Nachbereitung 4 * 15h 60

4 VL Vorbereitung Prüfung 60 60

Summe (WP) 180

Summe: 360

8. Prüfung und Benotung des Moduls Die Prüfung des Moduls erfolgt durch eine Prüfungsäquivalente Studienleistung: Die Vorlesungen werden jeweils durch mündliche Teilleistungen geprüft. Das Praktikum wird durch eine schriftliche und mündliche Rücksprache bewertet. Die Gesamtnote des Moduls ergibt sich aus der Summe der mit der Anzahl der Leistungspunkte gewichteten Prüfungsleistungen. Bei großer Teilnehmerzahl können mündliche Leistungskontrollen durch schriftliche Tests ersetzt werden.

9. Dauer des Moduls



Die Teilnehmerzahl für das Praktikum ist auf maximal 12 beschränkt.


Für die Teilnahme am Praktikum ist eine Anmeldung erforderlich. Informationen zum Praktikum und zur Anmeldung: http://nit.tu-berlin.de

12. Literaturhinweise, Skripte Skripte in Papierform vorhanden ja X nein � Wenn ja, wo kann das Skript gekauft werden? Die Skripte in Papierform werden ggf. in den Vorlesungen zur Verfügung gestellt Skripte in elektronischer Form vorhanden ja X nein � Internetseite: http://www.nit.tu-berlin.de ; http://www.becap.tu-berlin.de Literatur: Reichl H.: Direktmontage. Springer Verlag, Berlin, Heidelberg 1998 Tummala R.: Microsystem Packaging. McGraw-Hill, New York 2001 Bergmann, W.: Werkstofftechnik. Teil 1: Grundlagen. Carl Hanser Verlag München 2002 Bergmann, W.: Werkstofftechnik. Teil 2: Anwendung. Carl Hanser Verlag München 2002 13. Sonstiges Dieses Modul findet in Deutsch statt. Englischer Name des Moduls: „Microsystems - Technology“.

Titel des Moduls: Microsystems - Design, Simulation and Reliability

LP (nach ECTS): 12

Kurzbezeichnung: MET-MS3-MikroSys/EwSi. W12

Verantwortliche/-r für das Modul: Lang

Sekr.: TIB 4/2-1

Email: k.lang @tu-berlin.de

Modulbeschreibung

1. Qualifikationsziele Der Student ist in der Lage, den Entwurfsprozess von Mikrosystemen ausgehend von der Aufgabenstellung zu planen, mögliche Probleme u.a. mit Hilfe numerischer Methoden zu erkennen und zu beheben. Am Ende beherrscht der Student Kenntnisse über numerische Feldberechnung, elektrische Verbindungen, Wärmeabfuhr, mechanische Probleme, Umwelt und Zuverlässigkeit Die Veranstaltung vermittelt überwiegend: Fachkompetenz Methodenkompetenz X Systemkompetenz X Sozialkompetenz 2. Inhalte

Das Modul gliedert sich in einen Pflichtteil und drei mögliche Ausrichtungen der Wahlpflichtfächer. Im Pflichtteil vermittelt die Vorlesung „Design, Simulation and Reliability of Microsystems” (Design and Simulation of Microsystems) einen detaillierten Einblick in die Entwurfs- und Simulationstechniken für Mikrosysteme. Inhalte sind Entwurfsmethodik (allgemeine Entwurfsmethoden und FEM) sowie elektrische Verbindungen, Wärmeabfuhr, mechanische Probleme und Zuverlässigkeitsaspekte. Im „Design, Simulation and Reliability of Microsystems Laboratory” (ehem. Design and Simulation Laboratory) können diese Methoden selbständig mit Hilfe von CAD-Programmen angewendet werden. Die Unterrichtssprache für diese Lehrveranstaltungen ist Englisch. Über die Wahlpflichtfächer können Kenntnisse in ausgewählten Bereichen vertieft werden. Neben dem „Design, Simulation and Reliability Laboratory“ sind „Electromagnetics for Design and Integration of Microsystems „ (ehem. Electromagnetic Reliability of Microsystems), „Zuverlässigkeit von Mikrosystemen“ und „Umweltverträgliche elektronische Produkte“. Zur Vertiefung „Electromagnetics for Design and Integration of Microsystems „ (ehem. Electromagnetic Reliability of Microsystems) werden eine Vorlesung und ein Praktikum angeboten. Vermittelt werden Kenntnisse zu elektrischen Charakterisierung der Signalpfade, dem Versorgungssystem und den integrierten Komponenten (wie z.B. erwünschte und unerwünschte Antennen). Weiterhin werden Methoden zur Analyse und Minimierung/Vermeidung von elektromagnetischen Zuverlässigkeitsproblemen (Signalintegritäts-, Powerintegritäts- und elektromagnetische Interferenzproblemen) intensiv behandelt. Die Unterrichtssprache für diese Lehrveranstaltungen ist Englisch. Zur Vertiefung „Zuverlässigkeit von Mikrosystemen“ gehört die Vorlesung „Zuverlässigkeit von Mikrosystemen“. Vermittelt werden Kenntnisse und Methoden zu Zuverlässigkeitsaspekten im Mikrosystementwurf. Dabei werden insbesondere die Problematik der Bewertung von komplexen Systemen berücksichtig sowie Konzepte und Methoden zum Erreichen einer hohen Systemzuverlässigkeit vermittelt.

Zur Vertiefung „Umweltverträgliche Elektronik“ gehören die Vorlesung „Design umweltverträglicher elektronischer Produkte“ und das Projekt „Umweltgerechte Produktentwicklung in der Elektronik“. Vermittelt werden Kenntnisse über Umweltaspekte bei elektronischen Produkten während des gesamten Lebenszyklus, sowie Methoden zur Bewertung der Umwelteigenschaften von elektronischen Produkten und ihrer Herstellungsprozesse. Im Projekt wird ein von den Studierenden ausgewähltes Produkt hinsichtlich seiner Umwelt- und Recyclingeigenschaften analysiert und bewertet. Zur Vertiefung der 3D Mikrosystemaspekte gehört die Vorlesung „Design methods for 3D microsystems“. Vermittelt werden Kenntnisse und Methoden zu 3D-Aspekten im Mikrosystementwurf. Dabei werden neue Problemstellungen und Herausforderungen der 3D-Mikrosysteme berücksichtig sowie Konzepte und Entwurfmethoden vermittelt. 3. Modulbestandteile

LV-Titel LV-Art SWS LP

(nach ECTS)

Pflicht(P) / Wahl(W)

Wahlpflicht(WP)


Design, Simulation and Reliability of Microsystems

VL 2 3 P WiSe

Design, Simulation and Reliability of Microsystems Laboratory

PR 4 6 P WiSe / SoSe

Zuverlässigkeit von Mikrosystemen VL 2 3 WP SoSe Electromagnetics for Design and Integration of Microsystems

VL 2 3 WP WiSe

Electromagnetics for Design and Integration of Microsystems

PR 2 3 WP WiSe

Design umweltverträglicher elektronischer Produkte

VL 2 3 WP SoSe

Umweltgerechte Produktentwicklung in der Elektronik

PJ 2 3 WP SoSe

Design Methods for 3D Microsystems Vl 2 3 WP WiSe/SoSe 4. Beschreibung der Lehr- und LernformenDie Lehrinhalte werden vermittelt durch Vorlesungen, Praktikum oder Projekt. Die Unterrichtssprache ist Englisch (Lehrveranstaltungen mit englischem Titel) oder deutsch (Lehrveranstaltungen mit deutschem Titel) 5. Voraussetzungen für die Teilnahme

Zulassung zum Masterprogramm oder äquivalente Leistungen

6. Verwendbarkeit Wahlpflichtmodul in Master Elektrotechnik/ Studienschwerpunkt Mikrosystemtechnik, Technische Informatik/ Studienschwerpunkt Mikroelektronik(Elektrotechnik) und Wi.-Ing. mit Ingenieurswissenschaft Elektrotechnik). Bei ausreichenden Kapazitäten auch als Wahlpflichtmodul in anderen Studiengängen wählbar. 7. Arbeitsaufwand und Leistungspunkte


Pflichtteil: 270

2 VL Präsenzzeit 2 * 15h 60

2 VL Vor- und Nachbereitung 2 * 15h 60

Vorbereitungszeit für Prüfungen 30h 30

4PR – Präsenzzeit 4 * 15h 60

4PR – Vor und Nachbereitung 4 * 15h 60

Praktikumsbericht 60h 60

Summe (P) 270

Wahlteil:

Möglichkeit A


2 VL– Vor und Nachbereitung 2 * 15h 30

Vorbereitungszeit für Prüfungen 30h 30

Möglichkeit B

2 PR/PJ – Präsenzzeit 2 * 15h 30

2 PR/PJ – Vor und Nachbereitung 2 * 15h 30

Projekt/Praktikumsbericht 30h 30

Summe (WP) 90

Summe: 360

8. Prüfung und Benotung des Moduls Die Benotung des Moduls erfolgt durch Prüfungsäquivalente Studienleistungen: Pflichtteil: Die Leistungskontrolle erfolgt durch eine mündliche Prüfung. Der Pflichtteil wird mit 9 LP gewichtet. Wahlteil: Die Vorlesungen werden durch eine mündliche Prüfung abgeschlossen. Die Noten werden jeweils mit 3 LP gewichtet. Die Leistungskontrolle für Praktika bzw. das Projekt werden zu gleichen Teilen durch Projektbericht und mündliche Rücksprache bewertet. Praktikum/Projekt geht entsprechend der LP in die Modulnote ein. Die Gesamtnote des Moduls wird entsprechend §16 der Allgemeinen Prüfungsordnung gebildet. Bei großer Teilnehmerzahl können mündliche Leistungskontrollen durch schriftliche Tests ersetzt werden. 9. Dauer des Moduls

Das Modul kann in 1 oder 2 Semestern abgeschlossen werden.

10. Teilnehmer(innen)zahl Maximal 50 Studierende

11. Anmeldeformalitäten Eine Anmeldung ist für die Praktika erforderlich. Nähere Informationen zu den Lehrveranstaltungen des Moduls und zur Anmeldung: http://www.becap.tu-berlin.de, http://www.nit.tu-berlin.de


Skripte in Papierform vorhanden ja � nein X Wenn ja, wo kann das Skript gekauft werden? Skripte in elektronischer Form vorhanden ja X nein � Internetseite : http://www.nit.tu-berlin.de; http://www.becap.tu-berlin.de Literatur: R. Tummala: Fundamentals of Microsystems Packaging, McGraw-Hill 2001 M. Kaspar: Mikrosystementwurf - Entwurf und Simulation von Mikrosystemen, Springer Verlag 2000 P. O’Connor: Practical Reliability Engineering, Wiley 2003 W. Kleppmann: Taschenbuch Versuchsplanung, Carl Hanser Verlag, 3. Auflage, 2003

13. Sonstiges The language of the module ‘Microsystems - Design, Simulation and Reliability’ is English. German name of module: „ Mikrosystemtechnik – Entwurf, Simulation und Zuverlässigkeit”

Name of Module: Biometric Identification

Credit Points (ECTS):3

Short Name: MINF-KS-BioId.W12

Person Responsible for Module: Möller

Secretariat: TEL-18

e-mail address: [email protected]

Module Description

1. Qualification Aims Expertise to assess existing and future approaches to identify and verify users Knowledge of current technical approaches to classify biometrical features Ability to do critical (online) literature research Presentation skills The course is principally designed to impart technical skills 40% method skills 40 % system skills 10% social skills 10% 2. Content

SE Biometric Identification and Verification This seminar deals with current methods of person identification using biometric measures. Topics include: Foundations of feature extraction and classification, identification and verification; speaker recognition/identification; face recognition/identification; activity-based verification; finger-print verification; 'exotic' verification


Course Name Course

type


CPs (acc. to ECTS)


(CE)


Biometric Identification and Verification SE 2 3 CE SoSe


Lectures with in-class presentations held by participants


SE Biometric Identification and Verification Desirable: Basic signal processing skills and/or usability engineering knowledge

6. Target Group of Module Master Computer Science (“Informatik“): Specialized studies Communication- based systems” Master Computer Engineering (“Technische Informatik”): Specialized studies “Technische Anwendungen” Master Computer Engineering (StO/PO 2012):

- Studienschwerpunkt Digitale Medien (Digital Media; Elektrotechnik oder Technische Informatik) - Studienschwerpunkt Mensch-Maschine-Interaktion (Human-Computer Interaction and Design;

Technische Informatik) - Studienschwerpunkt Kognitive Systeme (Kognitive Systems and Robotics; Informatik)

Master Electrical Engineering (“Elektrotechnik”): Specialized studies „Ergänzungmodule” Master Industrial Engineering (Specialisation „IuK Systeme) 7. Work Requirements and Credit Points

Seminars Calculation Factor Hours

Presence lecture 15*2 30

Post-processing / computer exercise 15*1 15

Preparation of oral presentation 2*20 40

Preparation of written version 1*10 10

Sum 90


Grading procedure: PS presence lectures (20 %) + oral presentation (40%) + written version (20%) + homework (20%) = 100 %


The module can be completed in one semester.


30


No prior registration required.


Lecture notes available in paper form? yes � no X Lecture notes available in electronic form? yes � no X

Recommended Reading: Duda, R.O., Hart, P.E., Stork, D.G. (2002). Pattern Classification. Wiley.


German name of the module “Biometrische Identifikation und Verifikation” The language of this module is English. The topics of the module can serve as a foundation of a diploma or master thesis in the area.

Name of Module: Multimodal Interaction


Short Name: QU-M-MMI.W12

Person Responsible for Module: Möller / Raake

Secretariat: TEL-18

e-mail address: [email protected] [email protected]

Module Description


Students gain: Understanding of “Usabiliy” as interdisciplinary research and application field during the development of

information and communication technologies Knowledge of the realisation of human-computer interfaces Application of this knowledge in the design cycle of technical systems Hands-on practicing of the learned skills evaluating the quality and usability of selected technical systems. Presenting and transferring the learned skills to others The course is principally designed to impart: technical skills 40% method skills 40% system skills 10% social skills 10%

2. Content

IV “Multimodal Interaction” In this seminar we will set the basics for an understanding of multimodal communication between humans and multimodal interaction between humans and machines. We will start with clarifying the basic principles of human-human communication and human-machine interaction. We will then describe the processes taking place in humans when perceiving auditory, visual and tactile signals, as well as how these perceptions are integrated in order to form a multimodal perception. The signals can be generated and received by machines which are able to interact with humans in limited domains. The set-up of such machines will be discussed, and limitations as well as potential solutions to overcome these limitations will be explained.


Course Name Course


CPs (acc. to ECTS)



Multimodal Interaction IV 4 6 C SoSe


Literature work and written elaborations under guidance; talk and discussion in the plenum The language of the course is english.


Basic knowledge of information and communication technologies


Master Computer Engineering (“Technische Informatik”), spezialisation „Technische Anwendungen“ Master Computer Engineering (StO/PO 2012):



Master Computer Science (“Informatik“), course specialisation “Communication- based Systems” (Studienschwerpunkt “Kommunikationsbasierte Systeme ”)

Master Electrical Engineering („Elektrotechnik“): „Ergänzungsmodule“ Master Industrial Engineering (Specialisation „IuK Systeme) Master Human Factors (Specialisation “Information and Communication Technologies”) Master Audio Communication and Technology Master Communication and Speech 7. Work Requirements and Credit Points

Course Type Calculation Factor Hours

IV:


Presence exercise 15*1 15

Wrap-up and computer exercise 10*4 40

Preparation of exam 20

Sum: 90


100% – Oral consultation on the matters of the courses at the end of term




30


Registration for the seminar in the first course meeting.


Literature for the seminar will be announced in the course.


In the upcoming new specializations, this module will be credited for “Digital Media”, “HCI and Design” and “Information Systems”. German title of the module is “Multimodale Interaktion” The topics of the module can serve as a foundation of a master thesis in the area.

Name of Module: Quality & Usability

Credit Points (ECTS): 3

Short Name: MINF-KS-Q&U.W12


Secretariat: TEL-18


Module Description


Students gain Understanding of “Usability” as inter-disciplinary research and application area in the development of

information and communication technologies Fundamental knowledge of multimodal human-computer interaction Knowledge of the implementation of human-computer interfaces Knowledge of methods for measuring quality and usability Presentation of knowledge to an audience The course is principally designed to impart technical skills 40% method skills 40% system skills 10% social skills 10%

2. Content

Current topics in the research area of quality and usability will be discussed and applied to practical problems.


Course Name Course

type Weekly hours per

semester CPs (acc. to

ECTS) Compulsory(C) /

Compulsory Elective (CE) Semester

(WiSe / SoSe)

Quality & Usabiliity SE 2 3 C WiSe/SoSe


Literature research and written elaboration under supervision; Talks and discussions in the plenum.


Basic knowledge in information and communication technologies is recommended.

6. Target Group of Module Master Computer Engineering (“Technische Informatik”): Technical Applications (“Technische

Anwendungen”) Master Computer Engineering (StO/PO 2012):



Master Computer Science (“Informatik“): Specialized studies “Computer Science”, course specialisation “Communication- based Systems” (Studienschwerpunkt “Kommunikationbasierte Systeme”)

Master Electrical Engineering („Elektrotechnik“) : „Ergänzungsmodule“ Master Industrial Engineering (Specialisation „IuK Systeme) Master Human Factors (Specialisation „IuK Systeme“)



Presence plenary meetings und talks 15*2 30

Preparation and wrap-up 5

Literature research 5

Reading 10

Written elaboration 30

Preperation of the talk 10

Sum 90

8. Module Examination and Grading Procedures Grading procedure: PS The cumulative grade for this module consists of: 70% - Assessment of the written elaboration 30% - Assessment of the talk Not compensated!




30


Registration for course in the first meeting. Registratation for the exam through QISPOS or the examination office.


Lecture notes available in paper form? yes � no X Lecture notes in paper form are sometimes made available during class. Lecture notes available in electronic form? yes � no X Web address: http://www.qu.t-labs.tu-berlin.de/

Recommended Reading: Will be announced at the beginning of the semester.


Language of the modul is German (English is possible) The topics of the module can serve as a foundation of a master thesis in the area.

Name of Module: Speech Signal Processing and Speech Technology


Short Name: MINF-KT-SV&ST.W12


Secretariat: TEL-18


Module Description


The students gain: Understanding of the most important principels of acoustical human-computer interaction. Basic knowledge of the production, transmission and perception of speech signals. Basic knowledge of the transmission and coding of speech and audio signals Basic knowledge of speech-technological systems (speech recognition, speech synthesis, spoken

dialogue systems) Practical experience in the design of acoustical human-computer interfaces. Presentation and knowledge transfer skills The course is principally designed to impart: technical skills 40% method skills 40 % system skills 10% social skills 10%

2. Content

IV „Speech Communication“: Speech signals and phones; Human speech production; Speech signal analysis; Auditory perception; Speech signal transmission and coding; Speech and speaker recognition; Speech synthesis; Spoken dialogue systems; Multimodal dialogue systems


Course Name Course


CPs (acc. to ECTS)



Speech Communication IV 4 6 C WiSe


Lecture: Lectures with practical demonstrations. Exercise: Practical and theoretical excercises.


Mandatory: None Desirable: Basic knowledge of signal processing.


Master Computer Engineering (“Technische Informatik”): specialisation „Technische Anwendungen Master Computer Engineering (StO/PO 2012):



Master Computer Science (“Informatik“): Specialized studies “Computer Science”, course specialisation “Communication- based Systems” (Studienschwerpunkt “Kommunikationsbasierte Systeme”)

Master Electrical Engineering („Elektrotechnik“) : „Ergänzungsmodule“ Master Human Factors: Specialization „Information and Communication Technologies“ Master Audiocommunication and -technology







Preparation of exam 1*30 30

Sum 180


Grading procedure: Oral exam. 100% - Oral exam on the subjects of the lecture under concideration of exercise points




60


No prior registration required. Registration for the exam through QISPOS.


Lecture notes available in paper form? yes X no � Lecture notes available in electronic form? yes X no � www.qu.tlabs.tu-berlin.de. Recommended Reading: Vary, P., Heute, U., Hess, W. (1998). Digitale Sprachsignalverarbeitung. Stuttgart: Teubner. O’Shaughnessy, Douglas (2000). Speech Communications. Human and Machine. New York: IEEE Press.


This module can also be credited for Bachelor students in Computer Science (Wahlpflichtmodul Kommunikationstechnik) Computer Engineering (Wahlpflichtmodul Fachstudium TI) Electrical Engineering (Wahlpflichtmodul Elektronik und Informationstechnik) Industrial Engineering (Studienrichtung Elektrotechnik und IuK Systeme)

In the upcoming new specializations, this module will be credited for “Digital Media”, “HCI and Design” and “Information Systems”. German name of the module “Sprachsignalverarbeitung und Sprachtechnologie” The courses in this module are in German. The topics of the module can serve as a foundation of a bachelor or master thesis in the area.

Name of Module: Usability Engineering


Short Name: MINF-KS-UE.W12


Secretariat: TEL-18


Module Description


The students gain: Comprehension of „Usability“ as interdisciplinary research and application field at the development of Information and Communication Technologies. Basic knowledge of the processes of human perception and judgement that are a crucial factor for the quality and usability of information and communication technologies. Basic knowledge of multimodal human-machine interaction. Knowledge of methods for measuring quality and usability. Competence in the presentation of the learned knowledge to others The students know: how to apply this knowledge in the design cycle of technical systems how to apply the learned methods for the judgement of quality and usability of selected technical systems.

The course is principally designed to impart: technical skills 40% method skills 40 % system skills 10% social skills 10%

2. Content

IV „Usability Engineering“: Terms of quality, usability and human engineering; Psychophysics and psychometrics basics; Measurement and prediction of quality; Scaling; Quality units and characteristics; Usability Engineering Lifecycle; Usability heuristics; Usability tests; Usability evaluation methods; Quality of graphical interfaces; Quality of transmission systems; Quality of interactive systems; Quality prediction models; Standards


Course Name Course


CPs (according to

ECTS)


(CE)


Usability Engineering IV 4 6 C SoSe


Lecture part: Lecture with practical demonstrations Exercise part: Practical and theoretical exercises; group work for conducting usability tests


Desirable: Basic knowledge of information and communication technology


Master Computer Engineering (“Technische Informatik”): spezialisation „Technische Anwendungen“ Master Computer Engineering (StO/PO 2012):




Master Electrical Engineering („Elektrotechnik“) : „Ergänzungsmodule“ Master Audiocommunication and -technology




Presence exercise 15*2 30


Usability tests 1*60 60

Preparation of exam 1*45 45

Sum 180

8. Module Examination and Grading Procedures Grading procedure: Oral exam. 100% - Oral exam on the subjects of the lecture 9. Duration of Module



60




Lecture notes available in paper form? yes X no � Lecture notes available in electronic form? yes X no � If yes, please specify web address: www.qu.tlabs.tu-berlin.de. Recommended Reading: Nielsen, J. (1993). Usability Engineering. Morgan Kaufmann, Amsterdam. Shneiderman, B., Plaisant, C. (2005). Designing the User Interface. Addison Wesley, Boston.


This module can also be credited for Bachelor students in Computer Science (Wahlpflichtmodul Kommunikationstechnik oder Softwaretechnik) Computer Engineering (Wahlpflichtmodul Fachstudium TI) Electrical Engineering (Wahlpflichtmodul Elektronik und Informationstechnik) Industrial Engineering (Studienrichtung Elektrotechnik und IuK Systeme)

In the upcoming new specializations, this module will be credited for “Digital Media”, “HCI and Design”, “Software Engineering” and “Information Systems”. The language of this module is German. The topics of the module can serve as a foundation of a bachelor or master thesis in the area.

Name of Module: Speech and Audio Technology


Short Name: MET-EI-WMS&AT.W12


Secretariat: TEL-18


Module Description

1. Qualification Aims Students gain Understanding of the most important principels of acoustical human-computer interaction. Basic knowledge of the production, transmission and perception of speech signals. Basic knowledge of the transmission and coding of speech and audio signals Basic knowledge of speech-technological systems (speech recognition, speech synthesis, spoken

dialogue systems) Basic knowledge of communication-acoustical phenomena and systems Knowledge about the technical realisation of acoustical human-computer interfaces Presentation and knowledge transfer skills Students will be able to use the learned knowledge for designing exemplary acoustical human-computer interfaces The course is principally designed to impart: technical skills 40% method skills 10% system skills 40% social skills 10% 2. Content

IV „Speech Communication“: Speech signals and phones; Human speech production; Speech signal analysis; Auditory perception; Speech signal transmission and coding; Speech and speaker recognition; Speech synthesis; Spoken dialogue systems; Multimodal dialogue systems IV „Kommunikationsakustik“: Basics of acoustics: wave propagation, room acoustics, microphones, speakers; Basics of hearing: monaural, binaural; Recording techniques: Microphone arrays, Algorithms for preprocessing; Playback techniques: binaural, stereophonic, WFS; Coding and meta data; Quality: Spreech intelligibility, multi-channel audio systems, virtual acustics; Applications. IV „Computer-supported Interaction“: This course gives an overview over statistical methods and their application on speech recognition, extraction of metadata (identity, age, gender, speech), audio-visual speech recognition, multi-lingual speech recognition, speech translation, multimodal interfaces: applications and technology (multimodal fusion und fission), Information Retrieval, Beamforming and microphon-arrays.


Course Name Course

type Weekly hoursper semester

CPs (acc.to ECTS)



Sprachkommunikation IV 4 6 C WiSe

Kommunikationsakustik IV 2 3 CE WiSe

Computer-supported Interaction IV 2 3 CE (C, see 13) WiSe


Lecture part: Lecture with practical presentations. Exercise part: Practical and theoretical exercises.


Basic knowledge of communications engineering and digital signal processing.

6. Target Group of Module Master Computer Engineering (“Technische Informatik”): specialization „Technische Anwendungen“ Master Computer Engineering (StO/PO 2012):



Master Computer Science (“Informatik“): Specialized studies “Computer Science”, course specialisation “Communication Technology” (Fachstudium “Informatik”, Studienschwerpunkt “Kommunikationsbasierte Systeme”)

Master Electrical Engineering („Elektrotechnik“) : „Ergänzungsmodule“ Master Industrial Engineering (Specialisation „IuK Systeme) Master Audio Communication and Technology (see Section 13) 7. Work Requirements and Credit Points


Presence lectures 15*6 90

Presence exercises 15*3 45

Preperation and wrap-up 10*6 60

Preparation of exams 75

Sum 270


Grading procedure: Oral exam. The cumulative grade for this module consists of: 66% - Oral exam about the subjects of the compulsory IV. 34% - Oral exam about the subjects of the chosen compulsory elective IV. Not compensated!




60


Registration for the courses not necessary. Registratation for the exam through QISPOS or the examination office.


Lecture notes available in paper form? yes X no � Lecture notes in paper form are sometimes made available during class. Lecture notes available in electronic form? yes X no � Web address: http://www.qu.t-labs.tu-berlin.de/ Recommended Reading: Vary, P., Heute, U., Hess, W. (1998). Digitale Sprachsignalverarbeitung. Stuttgart: Teubner. O’Shaughnessy, Douglas (2000). Speech Communications. Human and Machine. New York: IEEE Press. Furui, Sadaoki (2001). Digital Speech Processing, Synthesis, and Recognition. New York: Marcel Dekker. Blauert, Jens, Hrsg. (2005). Communication Acoustics. Berlin: Springer.


Important: Students studying Master Audio Communication and Technology can not take the course “Kommunikationsakustik”. Instead, “Sprachkommunikation” and “Computer-supported Interaction” are compulsory. This module can also be credited for Bachelor Computer Science (Wahlpflichtmodul Kommunikationstechnik und Softwaretechnik), Computer Engineering (Wahlpflichtmodul Fachstudium TI) and Electrical Engineering (Wahlpflichtmodul Elektronik und Informationstechnik)! In the upcoming new specializations, this module will be credited for “Digital Media” and “Information Systems”. Language of the modul is German, except “Computer-supported Interaction” in English. The topics of the module can serve as a foundation of a bachelor or master thesis in the area.

Titel des Moduls: Medizinelektronik

LP (ECTS): 6

Kurzbezeichnung: MTI-ET-MedE.W12

Verantwortliche/-r für das Modul: Orglmeister

Sekr.: EN 3


Modulbeschreibung


Im Modul Medizinelektronik wird dem in der Medizintechnik tätigen Ingenieur ein elementares Verständnis über Entstehung, Erfassung und Verarbeitung biologischer Signale sowie die Beeinflussung biologischer Organismen durch Signale vermittelt. Er ist danach befähigt, medizinelektronische Geräte zu verstehen, zu entwickeln, zu verbessern oder auch zu modifizieren.

Die Veranstaltung vermittelt überwiegend: Fachkompetenz 45% Methodenkompetenz 45% Systemkompetenz 0% Sozialkompetenz 10%

2. Inhalte In der Vorlesung wechseln sich physiologische Grundlagen mit elektronischen und technischen Inhalten ab. So werden z.B. die Funktionen des Nervensystems, der Muskeln, des Herz-Kreislaufsystems sowie des Gehörs aus elektrotechnischer Sicht betrachtet. Im technischen Teil werden u.a. Möglichkeiten zur elektronischen Signalerfassung, Verstärkung und Filterung besprochen. Gastvorträge aus der Industrie verstärken den Praxisbezug. Innerhalb der Integrierten Veranstaltung gibt es Vorlesungen und Programmierübungen in MATLAB zur medizinischen Signalverarbeitung. Weiterhin werden medizintechnische Firmen oder Forschungseinrichtungen besucht. Gelegentliche Industriebeiträge runden das Angebot ab.



Pflicht(P) / Wahlpflicht(WP)

Semester (WiSe/SoSe)

Medizinelektronik VL 2 3 P SoSe

Medizinelektronik IV 2 3 P SoSe


Die Lehrinhalte werden vermittelt durch Vorlesungen, Programmierübungen, Gastvorträge, Firmenbesichtigungen und eine praktische Übung. Unterrichtssprache in dem Modul ist deutsch.


6. Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul Masterstudiengang Technische Informatik (StO/PO 2012): - Studienschwerpunkt Automatisierungstechnik (Control Systems; Elektrotechnik oder

Technische Informatik) - Studienschwerpunkt Eingebettete Systeme (Embedded Systems; Elektrotechnik oder

Technische Informatik) - Studienschwerpunkt Elektronik (Electronic Hardware Systems; Elektrotechnik oder

Technische Informatik) - Studienschwerpunkt Mikrosystemtechnik (Micro Systems; Elektrotechnik oder

Technische Informatik) - Studienschwerpunkt Mensch- Maschine- Interaktion und Design (Human- Computer

Interaction and Design; Elektrotechnik oder Technische Informatik) Wahlpflichtmodul in den Masterstudiengängen Technische Informatik/ Studienschwerpunkt Technische Anwendungen (Elektrotechnik und Informatik) und im Masterstudiengang Biomedizinische Technik Ergänzungsmodul im Masterstudiengang Elektrotechnik



2 VL+2IV Präsenzzeit 4 * 15h 60

2 Vl+2IV Vor- und Nachbereitung 4 * 15h 60

Vorbereitungszeit für Prüfungen 60

Summe: 180


Die Benotung des Moduls erfolgt durch eine Klausur.

9. Dauer des Moduls



Maximal ca. 90 Studierende in der IV.

11. Anmeldeformalitäten Eine Anmeldung vor Beginn der Vorlesungszeit im Sekretariat EN3 ist für die Planung der IV erforderlich. Nähere Informationen zu den Lehrveranstaltungen des Moduls und zur Anmeldung im Internet oder dem Aushang des Sekretariats EN 3. Die Anmeldung zur Modulprüfung erfolgt im Prüfungsamt, bzw. über QISPOS


Skripte in Papierform vorhanden ja X nein Skripte in elektronischer Form vorhanden ja x nein Die Zugangsdaten werden im Laufe der Veranstaltung bekannt gegeben. Literatur:

Silbernagl, Stefan; Despopoulos, Agamemnon: Taschenatlas der Physiologie. Thieme 2007. Tietze, U. Schenk, CH.: Halbleiter-Schaltungstechnik, Springer-Verlag, Berlin, 2002. Oppenheim, Alan V.; Schafer, Ronald W.; Buck, John R.: Zeitdiskrete Signalverarbeitung. 2.Aufl.,

Pearson Studium 2004.

13. Sonstiges Dieses Modul findet in Deutsch statt. Englischer Name des Moduls: „Medical Electronics“. Weitere Informationen unter: http://www.emsp.tu-berlin.de/menue/studium_und_lehre/medizinelektronik/

Titel des Moduls: Advanced Ambient Assisted Living

LP (ECTS): 9

Kurzbezeichnung: MINF-SE-AAAL.W12

Verantwortliche/-r für das Modul: Albayrak

Sekr.: TEL 14


Modulbeschreibung


Absolventen des Moduls sind mit den technischen und wissenschaftlichen Herausforderungen von intelligenten Umgebungen vertraut. Sie kennen Technologien und ihre Einsatzpotenziale zur Umsetzung von Ambient Assisted Living Diensten. Sie verfügen über die Fähigkeit zur Erprobung technischen und methodischen Wissens aus den Gebieten der Multi-Agenten-Systeme, Mensch-Maschine-Interaktion und Ambient Intelligence. Sie sind in der Lage, komplexe Aufgabestellungen im Team zu bewältigen und befähigt zu selbständiger Organisation und Koordination. Sie haben gelernt wissenschaftlich zu arbeiten und existierende Arbeiten im Bezug auf wissenschaftliche Fragestellungen hin zu analysieren und zu präsentieren. Sie sind in der Lage im Team zu arbeiten und kritisch zu reflektieren. Die Veranstaltung vermittelt überwiegend: Fachkompetenz 45%, Methodenkompetenz 30%, Systemkompetenz 10%, Sozialkompetenz 15%

2. Inhalte

- Neue Paradigmen in der Informationstechnologie - Ambient Assisted Living Szenarien und Anwendungen - Context-Awareness - Pervasive Computing - Human-Compter-Interaction - Adaptive Multimodale Schnittstellen - Kontextbezogene Dienste, sensortechnische Erfassung von Kontextinformationen (Lokalisierung,

Personen-Identifkation, Aktivitätserkennung) - Serviceroboter im Haushalt. - Vertiefung und wissenschaftliche Bearbeitung eines Themas aus dem Bereich Ambient Assisted

Living - Methodenvermittlung und Systemeinführung zur Projektarbeit, Entwicklungs-, Dokumentations- und

Kommunikationswerkzeugen. - Einsatz von Verfahren der Agententechnologie und Künstlicher Intelligenz.


LV-Titel LV-Art

SWS LP (nach ECTS)



Ambient Assisted Living VL 2 2 P WiSe

Ambient Assisted Living Projekt PJ 4 5 P WiSe

Hot Topics in Ambient Assisted Living

SE 2 2 P WiSe


VL: Frontalunterricht (Vorlesung) PJ: Methodenvermittlung und Systemeinführung zur Projektarbeit, Entwicklungs-, Dokumentations-

und Kommunikationswerkzeugen. Wöchentliche Projektbesprechungen. Forschungsbezogene Projektarbeit in Kleingruppen. Milestones. Abschlusspräsentation.

SE: Recherche und Literaturarbeit, wissenschaftliches Schreiben und Vortrag unter Anleitung.


Vorteilhaft sind Kenntnisse der Module „Agententechnologien: Grundlagen und Anwendungen“ oder „Künstliche Intelligenz – Grundlagen und Anwendungen“.

6. Verwendbarkeit Wahlpflichtmodul in Master Informatik / Studienschwerpunkt Intelligente Studienschwerpunkte Master TI alt Wahlpflichtmodul im Master Technische Informatik / Studienschwerpunkt Informationssysteme. Studienschwerpunkt Master TI neu (StO/PO 2012): Studienschwerpunkt Kognitive Systeme (Cognitive Systems and Robotics; Informatik) Studienschwerpunkt Informationssysteme (Information Systems; Informatik) Studienschwerpunkt Mensch-Maschine-Interaktion und Design (Human-Computer Interaction and Design; Technische Informatik) Bei ausreichenden Kapazitäten auch als Wahlpflichtmodul in anderen Studiengängen wählbar.



VL(60h/2LP)

Präsenz: 15*2 30

Prüfungsvorbereitung: 30

PJ GESAMT(150h/5LP):

Präsenz bei wöchentlichen Terminen: 15*2 30

Präsenz bei Besprechungen: 15*2 30

Systementwurf, Implementierung, Test & Dokumentation 85

Vorbereitung der Abschlusspräsentation: 5

SE GESAMT(60h/2LP):

Präsenzzeiten: 2*6 12

Literaturarbeit und Recherche: 10

Schriftliche Ausarbeitung: 28

Vortragsausarbeitung: 10


Die Gesamtnote für das Modul setzt sich aus den Ergebnissen mehrerer prüfungsäquivalenter Studienleistungen zusammen, wobei die einzelnen Teilleistungen kompensierbar sind:

25% - Vorlesung (mündliche Rücksprache oder schriftlicher Test) 50% - Projekt (50% Projektergebnisse, 30% Dokumentation, 20% mündliche Rücksprache) 25% - Seminar (70% schriftliche Ausarbeitung, 30% Vortrag)

9. Dauer des Moduls

Das Modul kann in 1 Semester abgeschlossen werden.


≤ 20


Die Anmeldung zur Modulprüfung erfolgt im Prüfungsamt bzw. über QISPOS 12. Literaturhinweise, Skripte

Skripte in Papierform vorhanden ja � nein x Skripte in elektronischer Form vorhanden ja � nein x Literatur: Wird im Modul bekanntgegeben.

13. Sonstiges

Im Projekt wird die Programmiersprache Java eingesetzt. Es besteht die Möglichkeit ein Thema in Form einer Masterarbeit zu vertiefen.

Titel des Moduls: Interactive Systems

LP (nach ECTS): 9

Kurzbezeichnung: MINF-IS-InSy.W12

Verantwortliche/-r für das Modul: Prof. Albayrak

Sekr.: TEL 14


Modulbeschreibung

1. Qualifikationsziele Absolventen dieses Moduls haben in einer Projektarbeit eine herausfordernde wissenschaftliche Problemstellung im Bereich der Interaktion mit Ambient Intelligence-Systemen gelöst. Sie haben technisches und methodisches Können aus dem Interaktion, insbesondere neuer Interaktionstechniken und Interaktionsformen wie Gestik und Sprache vertieft, erfolgreich eingesetzt und kritisch reflektiert. Ein Schwerpunkt liegt auf dem Einsatz verschiedener Implementierungsstrategien für die Entwicklung von adaptiven Benutzerschnittstellen und kontext-sensitiven Systemen. Die Veranstaltung vermittelt überwiegend (in %): Fachkompetenz 30%, Methodenkompetenz 30%, Systemkompetenz 20%, Sozialkompetenz 20%

2. Inhalte Es werden anhand aktueller industrie- und forschungsrelevanter Fragestellungen ein kontext-

sensitiver, adaptiver Ambient Intelligence-Dienst und dessen Interaktionsschnittstellen konzipiert und implementiert. Schwerpunkte sind hierbei unter anderem:

Multimodale Interaktion Zielbasierte Interaktion Pervasive Services und ubiquitäre Interaktion Gestik, Haptik, Sprachinteraktion Kontexterkennung und –verarbeitung Benutzeradaption und –modellierung Java Implementierung UML-basierte Modellierung Eclipse Modelling Framework Graphical Modelling Framework

3. Modulbestandteile LV-Titel LV-Art SWS LP (nach

ECTS) Pflicht(P) /

Wahlpflicht(WP) Semester

(WiSe / SoSe) Interactive Systems PJ 6 6 P SoSe / WiSe

Interactive Systems SE 2 3 P SoSe & WiSe


Literaturarbeit, schriftliche Ausarbeitung und wissenschaftlicher Vortrag zu einer wissenschaftlichen Fragestellung unter Anleitung. Methodenvermittlung und Systemeinführung zur Projektarbeit, Entwicklungs-, Dokumentations- und Kommunikationswerkzeugen. Wöchentliche Projektbesprechungen. Betreute Projektarbeit in Kleingruppen. Milestones. Abschlusspräsentation.


Inhaltlich vorausgesetzt werden Vorkenntnisse im Bereich der Benutzerinteraktion.

6. Verwendbarkeit Wahlpflichtmodul in Master-Studiengang Informatik / Studienschwerpunkt Intelligente Systeme Studienschwerpunkte Master TI alt (Studienbeginn vor WS 2012/13): Wahlpflichtmodul im Master Technische Informatik / Studienschwerpunkt Informationssysteme. Studienschwerpunkt Master TI neu (Studienbeginn ab WS 2012/13):

Studienschwerpunkt Kognitive Systeme (Cognitive Systems and Robotics; Informatik) Studienschwerpunkt Informationssysteme (Information Systems; Informatik Studienschwerpunkt Mensch-Maschine-Interaktion und Design (Human-Computer Interaction and Design; Technische Informatik) Bei ausreichenden Kapazitäten auch als Wahlpflichtmodul in anderen Studiengängen wählbar.



Projekt (180h/6LP):

Ausarbeitung Projektproposal 14

Präsenz Gruppenbesprechungen 10*2 20


Systementwur: 40

Implementierung 50

Test 40

Abschlusspräsentation 6

Seminar (90h/3LP):

Kontaktzeiten 30

Literaturarbeit 30

Ausarbeitung und Vortrag 30


Die Gesamtnote für das Modul setzt sich aus den Ergebnissen mehrerer prüfungsäquivalenter Studienleistungen zusammen, wobei die einzelnen Teilleistungen kompensierbar sind: 65% Projekt (50% Projektergebnisse, 30% Dokumentation, 20% mündliche Rücksprache) 35% Seminar (70% schriftliche Ausarbeitung, 30% Vortrag)

9. Dauer des Moduls

Das Modul kann in 1 Semester abgeschlossen werden. 10. Teilnehmer(innen)zahl

≤ 20 11. Anmeldeformalitäten

Die Prüfungsanmeldung erfolgt im Prüfungsamt bzw. über QISPOS 12. Literaturhinweise, Skripte

Skripte in Papierform vorhanden ja � nein x Skripte in elektronischer Form vorhanden ja x nein � Internetseite : www.dai-labor.de Literatur: Wird im Modul bekanntgegeben.

13. Sonstiges

Im Projekt wird die Programmiersprache Java eingesetzt. Die Projek tthemen können in form einer Masterarbeit weiter vertieft werden.

Name of Module: Computer Graphics Project

Credit Points (according to ECTS): 9

Short Name: MINF-IS-CG/PJ.W12

Person Responsible for Module: M. Alexa

Secretariat: EN 7-1

E-Mail: [email protected]

Module Description


Graduates from this course have deepened their knowledge of Computer Graphics. They will be able to apply this knowledge and practical competence in complex task assignments. The course is principally designed to impart: Technical skills: 35% method skills: 20% system skills: 35% social skills: 10%

2. Content

3D Acquisitation & Reconstruction, Simulation, Virtual Reality Techniques.


Course Name Course

type


CPs (according to ECTS)



CG Project PJ 6 9 C WiSe/SoSe 4. Description of Teaching and Learning Methods

The project can be taken in the summer or the winter term. Working language is English.


With regard to the content of the course knowledge of the Master Module Generative Computer Graphics is a precondition. Knowledge of the Master Module “Modeling in Computer Graphics” and skills in Software Engineering are desirable.

6. Target Group of Module This course addresses master students in Computer Science (Major field: Intelligent Systems)and Computer Engineering (Major Field: Technical Appliances),


Lecture type Calculation factor Hours

Contact times: 15*4 60

Private study: 120

Sum 180


The credit for this course will be achieved by writing a term paper as well as giving a talk.


The Module can be completed in 1 semester


20


http://www.cg.tu-berlin.de/menue/studium_und_lehre/


Lecture notes available in paper form? yes � no X Lecture notes in paper form are sometimes made available during class. Lecture notes available in electronic form? yes X no �

Recommended Reading: Will be made available.


The course takes place each term.

Titel des Moduls: Modellierung in der Computergraphik

LP (nach ECTS): 6

Kurzbezeichnung: MINF-IS-MCG.W12

Verantwortliche/-r für das Modul: Alexa

Sekr.: EN 7-1

E-Mail: [email protected]

Modulbeschreibung

1. Qualifikationsziele Absolventinnen und Absolventen dieses Moduls beherrschen die mathematischen Grundlagen der geometrischen Modellierung im Bereich der Computergraphik, kennen Kompressions- und Simplifizierungsverfahren und sind in der Lage, selbständig Programmieraufgaben aus diesen Bereichen zu bearbeiten. Die Veranstaltung vermittelt überwiegend: Fachkompetenz 40% Methodenkompetenz 30% Systemkompetenz 20% Sozialkompetenz 10%

2. Inhalte

Modellierung: Parametrische Kurven und Flächen, Implizite Kurven und Flächen Dreiecksnetze: Kompression, Simplifizierung, Multiresolutionsdarstellungen


LV-Titel LV-Art SWS LP Pflicht (P)Wahlpfl.(WP) WiSe/SoSe

Computergraphik 2 IV 4 6 P SoSe


Es kommt eine Integrierte Veranstaltung mit Vorlesungs- und Übungsbestandteil zum Einsatz. Das Modul findet in deutscher Sprache statt


Inhaltlich werden die Kenntnisse im Master Modul Generative Computergraphik vorausgesetzt. Wünschenswert: Kenntnisse aus der Softwaretechnik, Lineare Algebra

6. Verwendbarkeit Wahlpflichtmodul in Master-Studiengang Informatik/ Studienschwerpunkt Intelligente Systeme und Technische Informatik / Studienschwerpunkt Technische Anwendungen(Elektrotechnik und Informatik). Master Technische Informatik (StO/PO 2012): Studienschwerpunkt Digitale Medien (Digital Media; Elektrotechnik oder Technische Informatik) Studienschwerpunkt Mensch- Maschine- Interaktion und Design ( Human- Computer Interaction and Design; Technische Informatik)



Kontaktzeiten: 60

Selbststudium (einschließlich Prüfung und Prüfungsvorbereitung): 120

Summe 180


Die Gesamtnote für das Modul setzt sich aus den Ergebnissen mehrerer Prüfungsäquivalenter Studienleistungen zusammen. 20% Programmier- und Hausaufgaben 80% schriftliche Prüfung

9. Dauer des Moduls



30


Elektronisch über die Webseiten des Fachgebietes http://www.cg.tu-berlin.de/


Skripte in Papierform vorhanden nein x Skripte in elektronischer Form vorhanden ja x Internetseite: http://www.cg.tu-berlin.de/ Literatur: Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben

13. Sonstiges

Titel des Moduls: Stereobildverarbeitung in der Videokommunikation / Bildsynthese in der Videokommunikation

LP (nach ECTS):6

Kurzbezeichnung: MINF-IS-3DBA.W12

Verantwortliche/-r für das Modul: Prof. Hellwich/Dr. Oliver Schreer

Sekr.: FR 3-1

Email: [email protected] [email protected]

Modulbeschreibung 1. Qualifikationsziele

Stereobildverarbeitung in der Videokommunikation: Die Studierenden erwerben schrittweise Kompetenz über die geometrischen Zusammenhänge des Abbildungsprozesses einer 3D-Szene in zwei Kameraansichten. Das Modul verdeutlicht, dass die bildbasierte Tiefenanalyse in vielfältigen Anwendungsgebieten insbesondere der Videokommunikation eingesetzt werden kann. Bildsynthese in der Videokommunikation: Die Studierenden erwerben schrittweise Kompetenz über die geometrischen Zusammenhänge zwischen realen und virtuellen Kameraansichten. Dazu wird vertiefend auf die geometrischen Beziehungen zwischen drei Kameraansichten eingegangen. Das Modul verdeutlicht, dass die Bildsynthese in vielfältigen Anwendungsgebieten insbesondere der Videokommunikation eingesetzt werden kann. Die Veranstaltung vermittelt überwiegend: Fachkompetenz 30% Methodenkompetenz 30% Systemkompetenz 35% Sozialkompetenz 5%

2. Inhalte

Stereobildverarbeitung in der Videokommunikation: Grundlagen der projektiven Geometrie, Kameramodell, Kamerakalibrierung, Epipolargeometrie, Schätzung der projektiven Stereogeometrie, Rektifikation, Lineare 2D-Transformation (Warping), Korrespondenzproblem in der Stereobildverarbeitung, Verfahren zur Korrespondenzanalyse, hybrid-rekursives Matching zur Disparitätsanalyse, Anwendungen der 3D Videokommunikation Bildsynthese in der Videokommunikation: Kameramodell und Stereogeometrie, Homographie, 3D Rekonstruktion, trifokales Stereo, Trilinearitäten, trifokaler Tensor, Überblick über Verfahren zur Bildsynthese (plenoptische Funktion, Lichtfelder, Zwischenbildinterpolation, volumetrische Rekonstruktion).


LV-Titel LV-Art SWS LP Pflicht (P)

Wahlpflicht(WP) WiSe/ SoSe

Stereobildverarbeitung in der Videokommunikation

VL 2 3 P WiSe

Bildsynthese in der Videokommunikation VL 2 3 P SoSe


Interaktive Erarbeitung der mathematischen Zusammenhänge des Abbildungsprozesses einer 3D-Szene in ein, zwei und mehrere Kameras. Diskussion von Algorithmen und Verfahren zur Stereoanalyse und Bildsynthese. Während der Vorlesung werden kleine Übungsaufgaben zur Vertiefung des Stoffes gestellt. Das Modul findet in deutscher Sprache statt


Inhaltlich werden die Kenntnisse in den Modulen „Lineare Algebra für Ingenieure“ vorausgesetzt.

6. Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul im Masterstudiengang Informatik/ Studienschwerpunkt Intelligente Systeme und Masterstudiengang Technische Informatik / Studienschwerpunkt Technische Anwendungen (Elektrotechnik und Informatik). Bei ausreichenden Kapazitäten auch als Wahlpflichtmodul in anderen Studiengängen wählbar. Masterstudiengang Technische Informatik (StO/PO 2012)



- Studienschwerpunkt Mensch- Maschine- Interaktion und Design (Human- Computer Interaction and Design; Technische Informatik)

- Studienschwerpunkt Datenanalyse (Data Analytics, Informatik) - Studienschwerpunkt Kognitive Systeme (Cognitive Systems and Robotics; Informatik)

Masterstudiengang Elektrotechnik/ Studienschwerpunkt Automatisierungstechnik master study course industrial engineering (with engineering luK), master study course geodesy and geoinformation science. 7. Arbeitsaufwand und Leistungspunkte


Kontaktzeiten: 2 x (15x2h) 60

Selbststudium 2 x 30h 60

Prüfungsvorbereitung 2 x 30h 60

Summe 180 8. Prüfung und Benotung des Moduls

Eine mündliche Prüfung am Ende des Semesters.

9. Dauer des Moduls




Über QISPOS oder über das Prüfungsamt und das zuständige Sekretariat.

12. Literaturhinweise, Skripte Skripte in Papierform vorhanden: ja Das Lehrbuch „Stereoanalyse und Bildsynthese“, Schreer, O. 2005, XII, 278 Seiten. 165 Illustrationen. Softcover, ISBN: 3-540-23439-X, März 2005 kann im Buchhandel erworben oder in der Universitäts-bibliothek ausgeliehen werden. Skripte in elektronischer Form vorhanden: ja Internetseite : http://iphome.hhi.de/schreer/lecture.htm Literatur:

Multiple View Geometry in Computer Vision, Hartley RI, Zisserman A (2004), Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom, 2nd Edition.

Computer Vision: Algorithms and Applications, Szeliski R., 1st Edition, 2011, XX, 812 p., Hardcover, ISBN: 978-1-84882-934-3

13. Sonstiges

Das Modul wird jährlich angeboten. Die Veranstaltung findet in deutscher Sprache statt

Titel des Moduls: Entwurf Komplexer digitaler Systeme

LP (ECTS): 3

Kurzbezeichnung: MTI-Eul-EwKDS.W12

Verantwortliche/-r für das Modul: Klar

Sekr.: EN 4


Modulbeschreibung


Absolventinnnen und Absolventen dieses Moduls beherrschen Konzepte une Architekturen zum Entwurf komplexer digitaler Systeme und sind in der Lage, entsprechende Systeme selbst zu entwickeln. Die Veranstaltung vermittelt überwiegend: Fachkompetenz 35 % Methodenkompetenz 30 % Systemkompetenz 30 % Sozialkompetenz 5 %

2. Inhalte

Entwurf komplexer digitaler Systeme “Architecture and Design of Complex Digital Systems” Hierarchischer Entwurf, Grundstrukturen komplexer Systeme, Low Power Design, High-Level-Synthese, Partitionierung, Teststrategien, Hardware-Software-Codesign.





Entwurf Komplexer digitaler Systeme VL 2 3 P WiSe


Vorlesung Unterrichtssprache in dem Modul ist deutsch.


Kenntnisse aus dem Master Modul: Entwurf digitaler Systeme.

6. Verwendbarkeit

Masterstudiengang Informatik / Studienschwerpunkt System Engineering, Technische Informatik / Studienschwerpunkt Rechnertechnik Technische Informatik StO/PO 2012: Studienschwerpunkt Automatisierungstechnik (Control Systems; Elektrotechnik oder Technische Informatik) Studienschwerpunkt Eingebettete Systeme (Embedded Systems; Elektrotechnik, Tech-nische Informatik oder Informatik) Studienschwerpunkt Netze (Networks; Elektrotechnik, Technische Informatik oder Infor-matik) Studienschwerpunkt Mensch- Maschine- Interaktion und Design ( Human- Computer Interaction and Design; Technische Informatik)


LV- Art Berechnung Summe (Stunden)

Präsenzzeit: 2*15 30

Vor- und Nachbereitung: 30

Vorbereitungszeit für Prüfung: 30

Summe 90


Mündliche Prüfung

9. Dauer des Moduls



Es kann Beschränkungen geben.


Zu Beginn des Semesters.


Skripte in Papierform vorhanden: nein Skripte in elektronischer Form vorhanden: nein Literatur:

Fayez Gelali et.al., Network-On-Chips, CRC Press 2009. Nadia Nedjak et.al., Co-Design for System Acceleration, Springer 2007. M. Banatre et.al., Cooperating Embedded Systems and Wireless Sensor Networks, Wiley 2008. James R. Armstrong, F.Gail Gray; VHDL Design Representation and Synthesis, Prentice Hall, 2000.

13. Sonstiges

Internetseite: http://mikro.ee.tu-berlin.de/ifm/

Name of Module: Introduction to Physiological Computing


Short Name: MINF-KS-IntPhyCom.W12


Secretariat: TEL-4


Module Description


The general idea of this module is to give an introduction to approaches that uses features or processes of the human body as an input to obtain information that are otherwise difficult to access in the context of human-computer-interaction (HCI). Basic understanding of neuronal processes and the relation of body regulation, emotion, cognition, and behavior. Knowledge of current approaches in (evolutionary) psychology and neuroscience to emotions/affects. Basic understanding of relevant physiological indicators of psychic processes Expertise to assess existing and future approaches o to utilize bio/body signals in HCI and usablity research o to collect and analyze information about the user's current emotional state o to manipulate the user's mood o to identify and verify users Knowledge of current technical approaches to classify biometrical features Ability to do critical (online) literature research Presentation skills Hands-on experience in an independent student research project The course is principally designed to impart: technical skills 40% method skills 40 % system skills 10% social skills 10%

2. Content

SE Affective Computing The main of topic of this seminar is the deployment of affective/physiological processes in the context of human-computer-interaction. Overview structure and function of the human nervous system and neuronal information processing; basic assumption of evolution theory and evolutionary psychology; theories on emotion; current findings of emotion research with an emphasis on positive emotions; methods to induce emotions; measurement of feeling / subjective measurements; overview of related terms/buzzwords like user experience, joy of use etc. Recording and analysis of biosignals like facial muscle activity, heartbeat and eye movements; existing sensors and research to measure these signals during human-computer-interaction; attempts to manipulate user affect in HCI SE Biometric Identification and Verification This seminar deals with current methods of person identification using biometric measures. Topics include: Foundations of feature extraction and classification, identification and verification; speaker recognition/identification; face recognition/identification; activity-based verification; finger-print verification; 'exotic' verification SP Neuro-Usability Based on the Seminar Affective Computing and ongoing research at the Deutsche Telekom Laboratories, the participants will set up an own study project to investigate the role of affective processes in HCI or alternatively deploy psychophysiological measures for usability evaluation.


Course Name Course

type


CPs (acc. to ECTS)



Affective Computing SE 2 3 C WiSe

Biometric Identification and Verification SE 2 3 CE SoSe

Neuro-Usability SP 2 3 CE SoSe


Seminars: Lectures with in-class presentations held by participants Student Project: project teamwork (own study/project + final report)


SE Affective Computing Mandatory: completed Bachelor/Vordiplom in computer science, computer engineering, electrical engineeringDesirable: Basic signal processing skills and/or usability engineering knowledge SE Biometric Identification and Verification Mandatory: successful participation in the preceding seminar Affective Computing Desirable: Basic signal processing skills and/or usability engineering knowledge SP Neuro-Usability Mandatory: successful participation in the preceding seminar Affective Computing Desirable: Basic signal processing skills and/or usability engineering knowledge


Master Computer Science (“Informatik“): Specialized studies “Computer Science”, course specialisation “Communication Technology” (Fachstudium “Informatik”, Studienschwerpunkt “Kommunikationsbasierte Systeme”)

Master Computer Engineering (“Technische Informatik”): Specialized studies „Computer Engineering” (Fachstudium Technische Anwendungen)

Master Computer Engineering (StO/PO 2012): - Studienschwerpunkt Digitale Medien (Digital Media; Elektrotechnik oder Technische Informatik) - Studienschwerpunkt Mensch-Maschine-Interaktion (Human-Computer Interaction and Design;


Master Electrical Engineering (“Elektrotechnik”): Specialized studies „Ergänzungmodule”







Sum 90

Student Project

Presence project meetings 10*1 10

Project work 1*50 50

Writing the report 1*30 30

Sum 90


Grading procedure: PS Seminar Affective Computing The cumulative grade for this module is the result form the following individual performances during the courses and other academic activities: Presence lectures + oral presentation + written version(handout) + short written test at end of semester = 10% + 20% + 10% + 10% = 50 % Study project Neuro-Usability The cumulative grade for this module is the result form the following individual performances during the courses and other academic activities: Presence project work + project work + written report + short written test at end of semester = 10% + 20% + 20% = 50 % Seminar Biometric Identification and Verification presence lectures + oral presentation + written version + homework = 10% + 20% + 10% + 10% = 50 % 9. Duration of Module

The module can be completed in two semesters.


30




Lecture notes available in paper form? yes � no X Lecture notes available in electronic form? yes X no � If yes, please specify web address: www.qu.tlabs.tu-berlin.de. Recommended Reading: Blythe, M. A., Overbeeke, K., Monk, A. F.,& Wright, P. C. (Eds.). (2004). Funology. From Usability to

Enjoyment. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers. (selected chapters) Duda, R.O., Hart, P.E., Stork, D.G. (2002). Pattern Classification. Wiley. Janke, W., Schmidt-Daffy, M.,& Debus, G. (2008). Experimentelle Emotionspsychologie. Lengerich: Pabst

Science Publishers (einzelne Kapitel) Krämer, N. C. (2008). Soziale Wirkungen virtueller Helfer. Stuttgart: Kohlhammer GmbH. (selected

chapters) Norman, D. A. (2004). Emotional design: why we love (or hate) everyday things. New York City: Basic

Books. Schandry, R. (1998). Lehrbuch Psychophysiologie. Weinheim: Beltz. Schleicher, R. (2009). Emotionen und Peripherphysiologie. Lengerich: Pabst Science Publishers. Selected publications from the group of Rosalind Picard (http://affect.media.mit.edu/)


German name of the module “Einführung in Physiological Computing The language of this module is English. The topics of the module can serve as a foundation of a diploma or master thesis in the area.

Name of Module: Mobile Interaction

Credit Points(ECTS):6

Short Name: MINF-KS-Mob&PI.W12


Secretariat: TEL-18


Module Description


Students gain Knowledge in the fundamentals of multimodal human-computer interaction Knowledge in the fundamentals of mobile and perceptive user interfaces Understanding of human information processing capabilities Skills in user-centered iterative interface design Skills and knowledge of usability testing and evaluation techniques Knowledge in camera- and sensor-based interaction, gesture recognition

Students will be able to

apply design principles for heuristic evaluation of multimodal systems The course is principally designed to impart: technical skills 30% method skills 30 % system skills 30% social skills 10%

2. Content

IV „Mobile Interaction“ Usability of mobile and wearable systems, human information processing, input and output technologies for mobile devices, design process and requirements analysis, prototyping and scenarios, usability tests and evaluation techniques, usability “on the go”, interruptions, camera- and sensor-based mobile interaction, physical-virtual integration, context and location awareness, information navigation and visualization on small displays, design of mobile applications.


Course Name Course


CPs (acc. to ECTS)



Mobile Interaction IV 4 6 C WiSe


Lecture part: Lectures with in-class exercises Exercise part: Assignements on practical and conceptual aspects, project work to cover the user-centered design cycle.


Mandatory: Basic knowledge of information and communication systems Desirable: Basic programming skills


Master Electrical Engineering („Elektrotechnik“), Ergänzungsmodule Master Computer Engineering (“Technische Informatik”), Katalog 1: Technische Anwendungen Master Computer Engineering (StO/PO 2012):



Master Computer Science (“Informatik“), Schwerpunktthema „Kommunikationsbasierte Systeme“ Master Communication and Speech („Kommunikation und Sprache“) Master Wi.-Ing. (Specialisation “IuK-Systeme”) Master Human Factors (Specialisation “Information and Communication Technologies”) Creditable for other study courses on request




Presence tutorial 15*2 30

Post-processing und computer exercise 5*3 15

Preparation for examination 45

Practical execution of a usability measurement 60

Sum 180

8. Module Examination and Grading Procedures Grading procedure: Written exam. 100% – Written exam on the matters of the courses at the end of term under concideration of the individual performance in the group projects




60




Lecture notes available in paper form? yes � no X Lecture notes in paper form are sometimes made available during class. Lecture notes available in electronic form? yes X no � Website www.qu.tlabs.tu-berlin.de.

Recommended Reading: Dix, Finlay, Abowd, Beale: Human Computer Interaction. 3rd Edition, Prentice Hall, 2004 Jones: Mobile Interaction Design, Wiley & Sons, 2006 Preece, Rogers, Helen Sharp: Interaction design: beyond human computer interaction. John Wiley &

Sons, 2002


The German name of the module is “Mobile Interaktion”. The language of this module is English. The topics of the module can serve as a foundation of a master thesis in the area.

Name of Module: Master Study Project Quality & Usability (6 CP)


Short Name: MINF-KS-SP_Q&U6.W12


Secretariat: TEL-18


Module Description


Students gain Knowledge in working on specific State-of-the-Art topics in the field of Usability. Measurement of quality and usability of interactive Systems. Practical experience in technical realization of human-machine interfaces. Knowledge of the design and implementation cycle of interactive systems. Practical proving of the knowledge in quality and usability judgement on selected technical systems. Presentation of project work. The course is principally designed to impart technical skills 30% method skills 30% system skills 30% social skills 10%

2. Content

Current topics in the research focus of the department will be reviewed to gain the necessary basics and will be applied to practical problems. These topics are:

- Measurement and prediction of quality, for instance VoIP, IPTV, etc. - Measurement and design of the usability of human-machine interfaces, user simulation, quality and - Mobile and physical interaction - Speech technology - Audio technology - Visual interaction


Course Name Course

type


CPs (acc.to ECTS)


(CE)


Master Study Project Quality & Usability (6 CP) SP (PJ) 6 6 C WiSe/SoSe


Study project: Introduction into the topics by the lecturer, following supervised project work and concluding presentation of the results.




Master Computer Engineering (“Technische Informatik”): Technical Applications (“Technische Anwendungen”)



Master Computer Science (“Informatik“): Specialized studies “Computer Science”, course specialisation “Communication-based Systems” (Studienschwerpunkt “Kommunikationsbasierte Systeme)

Master Electrical Engineering („Elektrotechnik“): „Ergänzungsmodule“ Master Industrial Engineering (Specialisation „IuK Systeme) 7. Work Requirements and Credit Points



Preparation of the project topic 10


Project work 90

Preparation of presentations 10

Sum 180

8. Module Examination and Grading Procedures Grading procedure: PS The cumulative grade for this module consists of: 80% - Appraisal of the project work 20% - Appraisal of the presentation Not compensated! 9. Duration of Module



30


Registration for the projects will be in the first meeting. Registratation for the exam through QISPOS or the examination office.



Recommended Reading: Will be announced specifically for each project.


Language of the module is English (for some projects German is possible). Master Studienprojekt Quality and Usability The topics of the module can serve as a foundation of a master thesis in the area.

Name of Module: Master Study Project Quality & Usability (9 CP)


Short Name: MINF-KS-SP_Q&U9.W12


Secretariat: TEL-18


Module Description

1. Qualification Aims Students gain Knowledge in working on specific State-of-the-Art topics in the field of Usability. Measurement of quality and usability of interactive Systems. Practical experience in technical realization of human-machine interfaces. Knowledge of the design and implementation cycle of interactive systems. Practical proving of the knowledge in quality and usability judgement on selected technical systems. Presentation of project work. The course is principally designed to impart: technical skills 30% method skills 30% system skills 30% social skills 10%

2. Content Current topics in the research focus of the department will be reviewed to gain the necessary basics and will be applied to practical problems. These topics are:

- Measurement and prediction of quality, for instance VoIP, IPTV, etc. - Measurement and design of the usability of human-machine interfaces, user simulation, quality and - Mobile and physical interaction - Speech technology - Audio technology - Visual interaction


Course Name Course

type Weekly hoursper semester

CPs (acc.to ECTS)



Master Study Project Quality & Usability (9 LP)

SP 4 9 C WiSe/SoSe


Study project: Introduction into the topics by the lecturer, following supervised project work and concluding presentation of the results.








Master Electrical Engineering („Elektrotechnik“) : „Ergänzungsmodule“ Master Industrial Engineering (Specialisation „IuK Systeme)




Preparation of the project topic 10


Project work 180


Sum 180

8. Module Examination and Grading Procedures Grading procedure: PS The cumulative grade for this module consists of: 80% - Appraisal of the project work 20% - Appraisal of the presentation Not compensated! 9. Duration of Module



30


Registration for the projects will be in the first meeting. Registratation for the exam through QISPOS or the examination office.



Recommended Reading: Will be announced specifically for each project.


Language of the module is English (for some projects German is possible). The topics of the module can serve as a foundation of a master thesis in the area.

Name of Module: Vision and Imaging

Credit Point (ECTS): 6

Short Name: MTI-TA-V&I.W12


Secretariat TEL-18


Module Description


Students gain: Up-to-date knowledge in Computer Vision and Image Processing techniques. Insight into current research trends in CV and its applications to both HCI and new media content

creation. Skills in vision based system development and design Knowledge in camera- and sensor-based interaction and design. Understanding of factors affecting imaging Experience in working in teams and making effective presentations of ideas and concepts and bring them

to completion in projects. The course is principally designed to impart: technical skills 40% method skills 40% system skills 10% social skills 10%

2. Content

IV „Advanced Signal and Image Processing“ Signal and image processing is widely used in modern technologies for data compression, transmission, extraction etc. This course presents the fundamental definitions and properties of the transform-based signal/image processing. SP „Selected Topics in Vision based Interaction“ The course will focus on practical implementations of Computer Vision algorithms within the scope of human-robot interaction. In particular, we will discuss and implement algorithms to detect people in videos and to track their position over time. The best implementations will be selected as components for a larger robot system, which should allow a robot basic interaction with people, such as recognizing them, receiving audio-visual commands, and reacting to them.


Course Name Course

type


CPs (acc. to ECTS)


(CE)


Advanced Vision and Imaging IV 2 3 C SoSe

Selected Topics in Vision based Interaction SP(PJ) 2 3 C WiSe


Lecture part: Lectures with in-class presentation excercises. Exercise part: Small solo- or group exercises in conjunction with the lectures. Seminar: Talks and exercises related to various research directions. Student Project:: Project work related to a specific subject within Vision based Interaction.


Mandatory: Knowledge of mathematics and geometry, and computer science. Desirable: Understanding and aptitude for image processing techniques. Basic programming skills in Matlab, Java or C++.






Master Electrical Engineering („Elektrotechnik“) : „Ergänzungsmodule“ Master Wi.-Ing. (Specialisation “IuK-Systeme”) Master Kommunikation und Sprache Creditable for other study courses on request




Study/Homework/Course Preparation 15*2 30


Programming 80


Oral Presentations 2

Final Examination 2*2 4

Sum 180


Grading procedure: PS The cumulative grade for this module is the result of the following individual performances during the courses and other academic activities: 25% – Oral consultation on the matters of the courses at the end of term, under consideration of performances during laboratory courses as a bonus. 50% – Result of homeworks and assignments. 25% – Result of the concept, written preparation and the project paper as well as the final talk.


The module can be completed in two semesters.


60




Lecture notes available in paper form? yes � no X Lecture notes in paper form are sometimes made available during class. Lecture notes available in electronic form? yes X no � http://www.qu.t-labs.tu-berlin.de/, http://www.deutsche-telekom-laboratories.de/~srahul/ and http://www.deutsche-telekom-laboratories.de/~velisavl/ Recommended Reading:

Computer Vision : A Guided Tour of Computer Vision Signal and Image Processing: Wavelets and Subband Coding


The language of this module is English. The topics of the module can serve as a foundation of a master thesis in the area.

Titel des Moduls: Usability Engineering

LP (nach ECTS): 6

Kurzbezeichnung: QU-UE.W12

Verantwortliche/-r für das Modul: Möller

Sekr.: TEL-18


Modulbeschreibung


Die Studierenden erlangen: Verständnis des Bereiches „Usability“ als interdisziplinäres Forschungs- und Anwendungsgebiet

bei der Entwicklung von Informations- und Kommunikationstechnologien. Grundlegende Kenntnis der Prozesse der menschlichen Wahrnehmung und Beurteilung, die für die

Qualität und Gebrauchstauglichkeit (Usability) informations- und kommunikationstechnische Systeme von Bedeutung sind.

Grundlegende Kenntnisse der multimodalen Mensch-Maschine Interaktion. Kenntnis der Methoden zur Messung von Qualität und Gebrauchstauglichkeit. Kompetenz in der Darstellung und Vermittlung des erlernten Wissens an andere Die Studierenden wissen: wie man diese Kenntnisse im Entwurfszyklus technischer Systeme anwendet. die erlernten Methoden praktisch bei der Beurteilung der Qualität und Gebrauchstauglichkeit

ausgewählter technischer Systeme einsetzt. Die Veranstaltung vermittelt überwiegend: Fachkompetenz 40%, Methodenkompetenz 40%, Systemkompetenz 10%, Sozialkompetenz 10%

2. Inhalte

Begriff der Qualität, Usability und Ergonomie; Grundlagen der Psychophysik und Psychometrie; Qualitätsmessung und -vorhersage, Skalierung; Qualitätselemente und Qualitätsmerkmale; Usability Engineering Lifecycle; Usability-Heuristiken; Usability-Tests; weitere Usability-Evaluierungsmethoden; Qualität graphischer Schnittstellen; Qualität von Übertragungssystemen; Qualität interaktiver Systeme; Modelle zur Qualitätsvorhersage; Standards.





Usability Engineering IV 4 6 P SoSe


Vorlesungsteil: Lehrvortrag mit praktischen Vorführungen Übungsteil: Praktische und theoretische Übungsaufgaben; Gruppenarbeit zur Durchführung praktischer Usability-Messungen


Obligatorisch: Keine Wünschenswert: Grundkenntnisse der Informations- und Kommunikationstechnik

6. Verwendbarkeit

Bachelor Kultur und Technik (Kernfach Sprache und Kommunikation) Bachelor Wi.-Ing. (Studienrichtung ET und IuK-Systeme)

7. Arbeitsaufwand und Leistungspunkte LV- Art Berechnung Stunden

IV:

Präsenz VL 15*2 30

Präsenz Übung 15

Nachbereitung und Rechnerübung 5*3 15

Praktische Durchführung einer Usability- Messung 60


Gesamt 165 8. Prüfung und Benotung des Moduls

Prüfungsform: Mündliche Prüfung 100% - Mündliche Prüfung über die Vorlesungsinhalte am Ende des Semesters; dabei Berücksichtigung der Übungsleistungen als Bonuspunkte

9. Dauer des Moduls



60


Eine Anmeldung zur IV ist nicht erforderlich.


Skripte in Papierform vorhanden: ja Skripte in elektronischer Form vorhanden: ja Internetseite: www.qu.tlabs.tu-berlin.de. Literatur: Nielsen, J. (1993). Usability Engineering. Morgan Kaufmann, Amsterdam. Shneiderman, B., Plaisant, C. (2005). Designing the User Interface. Addison Wesley, Boston.

13. Sonstiges

Es besteht die Möglichkeit, ein Thema des Moduls in Form einer Studien-, Diplom-, Bachelor- oder Masterarbeit weiter zu führen.

Titel des Moduls: Licht- und Solartechnik

LP (ECTS): 12

Kurzbezeichnung MET-EE6-WMLST. W12

Verantwortliche/-r für das Modul: Völker

Sekr.: E 6


Modulbeschreibung

1. Qualifikationsziele Die Teilnehmer besitzen nach Absolvierung dieses Moduls vertiefende Kenntnisse in der Licht-, Strahlungs- und Solartechnik. Mit Ihrem Wissen sind Sie in der Lage, licht- und strahlungstechnische Berechnungen durchzuführen und lichttechnische Anlagen zu dimensionieren. Mit dem zugehörigen Praktikum werden die theoretischen Kenntnisse durch eigene Erfahrungen im Messen licht- und strahlungstechnischer Größen ergänzt. Nach Abschluss des Moduls haben die Absolventinnen und Absolventen Qualifikationen erworben, die sie für die Arbeit in der Lampen- und Leuchtenindustrie (z. B. Osram, Philips, Selux, Sill, Zumtobel, Erco und viele andere), im medizinischen Gerätebau, bei Herstellern von z.B. Tageslichtlenksystemen oder Wasserentkeimungsanlagen, in Lichtplanungsbüros und in Licht- und Strahlungsmesslaboren (TÜV, PTB u.a) sowie für gutachterliche Tätigkeiten befähigt. Die Veranstaltung vermittelt überwiegend: Fachkompetenz 40% Methodenkompetenz 35% Systemkompetenz 15% Sozialkompetenz 10% 2. Inhalte Grundlagen der Lichttechnik: Raumwinkel, Licht- und Strahlungsgrößen, Photometrisches Grundgesetz, Raumwinkelprojektionsgesetz, Verhalten an optischen Grenzflächen, Lichtausbreitung in optischen Systemen, Plancksches Strahlungsgesetz, Beschreibung der Solarstrahlung Lampen und Leuchten: Aufbau und Funktion verschiedener Lampen- und Leuchtentypen, lichttechnische Kennzahlen, Betriebsgesetze, Einsatzgebiete, Besonderheiten für korrekte Messungen Licht- und Strahlungsmesstechnik: berechenbare Primärstrahlungsquellen, Hohlraumstrahler, Strahlungsnormale, Licht- und Strahlungssensoren, Empfängertypen, Empfängersysteme Tageslichttechnik und Solarstrahlung: Beschreibung der Solarstrahlung, Nutzung des Tageslichtes, Materialkennzahlen, Wärmelasten, Blendung durch Tageslicht, effiziente Tageslichtsysteme, Messung von Tageslicht und Solarstrahlung, regionales Solarstrahlungsangebot Physiologische Optik: Anatomie des Sehorgans; Physiologie des Sehens, Adaptation und Blendung, Sehschärfe und Fehlsichtigkeiten, Einfluss von Licht und Beleuchtung auf den Menschen, Lichtwirkungen auf körperliche und psychische Funktionen des Menschen Praktikum Lichttechnik: Übungen zur Lichttechnik: Strahlungsphysikalische und lichttechnische Grundgröße, lichttechnische Messungen von Lampen (Temperaturstrahler, Entladungslampen), Stoffkennzahlen Praktikum Lichttechnik II: Messung von Lampen II, Messung von Leuchten, Vermessung eines Büroraums, Simulation eines Büroraums, Tageslichtmessungen 3. Modulbestandteile




Grundlagen der Lichttechnik IV 2 3 P WiSe

Lampen und Leuchten VL 2 3 WP WiSe

Licht- und Strahlungsmesstechnik VL 2 3 WP SoSe

Tageslichttechnik und Solarstrahlung IV 2 3 WP SoSe

Physiologische Optik VL 2 3 WP SoSe

Praktikum Lichttechnik PR 2 3 P WiSe/SoSe

Praktikum Lichttechnik II PR 2 3 WP SoSe


Die Lehrinhalte werden in den Integrierten Veranstaltungen, in den Vorlesungen und in den Praktika vermittelt. In den Integrierten Veranstaltungen wechselt ein theoretischer Teil mit einem Übungsteil, in welchem die theoretischen Inhalte anhand praxisnaher Beispiele vertieft werden. Ein Taschenrechner ist hierfür zwingend erforderlich. Die Unterrichtssprache ist deutsch.


6. Verwendbarkeit Masterstudiengang Elektrotechnik Studienschwerpunkt Elektrische Energietechnik Masterstudiengang Technische Informatik (StO/PO 2012):


- Studienschwerpunkt Elektronik (Electronic Hardware Systems; Elektrotechnik oder Technische Informatik)

- Studienschwerpunkt Technologien der Informationstechnik (Information Technologies; Elektrotechnik oder Technische Informatik)

- Studienschwerpunkt Mensch- Maschine- Interaktion und Design ( Human- Computer Interaction and Design; Technische Informatik)

Master Gebäudetechnik / Master Physik


LV-Art Berechnung Stunden

Pflicht Präsenz 2 * 15 30

Pflicht Vor- und Nachbereitung 1 * 15 15

WP Vorlesung Präsenz 2 * 2 *15 60

WP Vorlesung Vor- und Nachbereitung 2 * 15 30

Prüfungsvorbereitung 3 * 45 135

Pflicht Praktikum Präsenz 2 * 15 30

Pflicht Praktikum Vor- und Nachbereitung 4 * 15 60

Summe 360 = 12 LP


Prüfungsäquivalente Studienleistung: bestehend aus einem schriftlichen Test (20 %) und einer mündlichen Abschlussprüfung (60 %) für den Pflichtteil des Modul und für das Praktikum aus der Bewertung der Vorbereitung, Praktikumsdurchführung und des Protokoll s (20 %) und/oder einem Vortrag in der bzw. den Vorlesungen (20 %), wobei jede Teilleistung mindestens bestanden sein muss.

9. Dauer des Moduls

Das Modul kann in zwei Semestern abgeschlossen werden.



Die Anmeldung zur Modulprüfung erfolgt schriftlich im Prüfungsamt.


Skripte in Papierform vorhanden ja � nein X Skripte in elektronischer Form vorhanden ja X nein � www.isis.tu-berlin.de Literatur:

Baer, R.; Gall, D.; Eckert, M.: Beleuchtungstechnik Grundlagen, Verlag Technik Berlin 3. Auflage 2006; ISBN-13: 978-3-341-01497-4

H.J. Hentschel; Licht und Beleuchtung; Hüthig Verlag Heidelberg, 5. Auflage 2002, ISBN 3-7785-2817-3

13. Sonstiges

Die doppelte Anerkennung einzelner Lehrveranstaltungen aus bereits belegten Wahl- bzw. Ergänzungsmodulen schließt sich aus! Englischer Modultitel: Light and Lighting

Titel des Moduls: Computer Graphics –Seminar

LP (nach ECTS): 3

Kurzbezeichnung: MINF-IS-CG/SE SS/WS

Verantwortliche/-r für das Modul: M. Alexa

Sekr.: EN 7-1


Modulbeschreibung

1. Qualifikationsziele Absolventinnen und Absolventen dieses Moduls haben ihre Kenntnisse der Computergraphik vertieft. Ihre erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten können sie überzeugend präsentieren und vermitteln. Die Veranstaltung vermittelt überwiegend (bitte die entsprechenden Kompetenz ankreuzen oder in % angeben): Fachkompetenz 30% Methodenkompetenz 30% Systemkompetenz 30% Sozialkompetenz 10% 2. Inhalte Aktuelle Grafikhardware, Digitale Photographie, Interaktion, .

3. Modulbestandteile LV-Titel LV-Art SWS LP Pflicht (P)

Wahlpfl.(WP) WiSe/ SoSe

CG-Seminar SE 2 3 P SoSe/WiSe

4. Beschreibung der Lehr- und Lernformen Es kommt ein Seminar zum Einsatz. Dieses kann im Sommersemester oder im Wintersemester belegt werden. Das Modul findet in englischer Sprache statt 5. Voraussetzungen für die Teilnahme Inhaltlich werden die Kenntnisse im Master Modul Generative Computergraphik vorausgesetzt. Wünschenswert: Modul „Modellierung in der Computergraphik“ und Kenntnisse aus der Softwaretechnik. 6. Verwendbarkeit Wahlpflichtmodul in Master-Studiengang Informatik/ Studienschwerpunkt Intelligente Systeme und Technische Informatik / Studienschwerpunkt Technische Anwendungen(Elektrotechnik und Informatik).


Berechnung Stunden

Kontaktzeiten:

30

Selbststudium 30

Prüfung und Prüfungsvorbereitung 30

Summe

90

8. Prüfung und Benotung des Moduls Prüfungsäquivalente Studienleistung Es findet eine Hausarbeit mit Vortrag statt.

9. Dauer des Moduls Das Modul kann in einem Semester(n) abgeschlossen werden.

10. Teilnehmer(innen)zahl 15

11. Anmeldeformalitäten Elektronisch über die Webseiten des Fachgebietes http://www.cg.tu-berlin.de/

12. Literaturhinweise, Skripte Skripte in Papierform vorhanden nein X Wenn ja, wo kann das Skript gekauft werden? Skripte in elektronischer Form vorhanden ja x Wenn ja Internetseite angeben: Literatur: Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben. 13. Sonstiges Das Seminar wird jedes Semester angeboten.

name of module: cp(ects): short name: digital image ... filethe alumni have learned and practiced to...

Documents