Moduldetails

M1104-MM-BAS7  Grafische Datenverarbeitung

Modulverantwortlich: Prof. Dr. rer. nat. Stefan Gumhold
Anzeige im Stundenplan: INF-BAS7
Dauer: 2
Anzahl Wahlkurse: 0
Credits: 12,0
Startsemester: SoSe 2022
Verantwortliche:r Dozent:in Prof. Dr. Stefan Gumhold
stefan.gumhold@tu-dresden.de
Inhalte und Qualifikationsziele Die Studierenden haben einen Überblick über die grundlegenden Prinzipien der grafischen Datenverarbeitung und kennen Struktur und Funktionsweise entsprechender Software- und Hardwaresysteme. Die grafische Datenverarbeitung gliedert sich in die Bereiche Bildverarbeitung, Bildanalyse, Geometrieverarbeitung und Bildsynthese. Die Studierenden können einfache Anwendungen in einer prozeduralen Programmiersprache aufbauend auf Standardbibliotheken entwerfen, implementieren und analysieren.

Die Inhalte des Moduls nach Wahl der Studierenden sind: Bildverarbeitung, Mustererkennung, Computergraphik, interaktive Anwendungen, Virtuelle und Erweiterte Realität, Visualisierung sowie Computerspiele.
Lehr- und Lernformen Das Modul umfasst Vorlesungen, Übungen, Praktika und Seminare im Umfang von 8 SWS sowie das Selbststudium. Die Lehrveranstaltungen sind im angegebenen Umfang aus dem Katalog INF-BAS7 der Fakultät Informatik zu wählen, darunter mindestens 2 SWS Vorlesungen und 2 SWS Übungen. Einige Lehrveranstaltungen in diesem Modul können in englischer Sprache angeboten werden. Der Katalog wird inklusive der Lehrveranstaltungssprache zu Semesterbeginn fakultätsüblich bekannt gegeben.
Voraussetzungen für die Teilnahme Es werden Kompetenzen und Fähigkeiten in den Grundlagen der Programmierung (z. B. in C und C++), Algorithmen und Datenstrukturen, lineare Algebra, Analysis vorausgesetzt.
Mit der folgenden Literatur können sich die Studierenden auf das Modul vorbereiten:
D. Hachenberger: Mathematik für Informatiker (Pearson), ISBN: 978-3827373205.
T. Ottmann, P. Widmayer: Algorithmen und Datenstrukturen, ISBN: 978-3-8274-2803-5.
B. Stroustrup: Einführung in die Programmierung mit C++, ISBN: 978-3-8632-6586-1.
Verwendbarkeit Das Modul ist eines von 8 wahlpflichtigen Basismodulen im Masterstudiengang Informatik, von denen 3 zu wählen sind und eines von 7 wahlpflichtigen Basismodulen im Diplomstudiengang Informatik, von denen 3 zu wählen sind. Es ist ebenfalls eines von 11 wahlpflichtigen Vertiefungsmodulen im Masterstudiengang Medieninformatik von denen Module im Umfang von insgesamt 60 Leistungspunkten zu wählen sind. Es schafft im vorgenannten Diplomstudiengang die Voraussetzungen für die Wahlpflichtmodule Vertiefung Grafische Datenverarbeitung (INF-VERT7), Profil Grundlagenforschung in der Informatik (INF-PM-FOR) und Profil Anwendungsforschung in der Informatik (INF-PM-ANW).
Voraussetzungen für Vergabe von Leistungspunkten Die Leistungspunkte werden erworben, wenn die Modulprüfung bestanden ist. Die Modulprüfung besteht aus einer mündlichen Prüfungsleistung im Umfang von 30 Minuten. Auf Antrag des Studierenden kann die mündliche Prüfungsleistung in englischer Sprache erbracht werden.
Leistungspunkte und Noten Durch das Modul können 12 Leistungspunkte erworben werden. Die Modulnote entspricht der Note der mündlichen Prüfungsleistung.
Häufigkeit des Moduls Das Modul wird in jedem Semester angeboten.
Arbeitsaufwand Der Arbeitsaufwand beträgt 360 Stunden.
Dauer des Moduls Das Modul umfasst zwei Semester.
Modulnummer Modulhandbuch TU Dresden INF-BAS7

Anmeldefristen

Phase Block Anmeldung von | bis Ende Abmeldung
Ohne Auswahlverfahren Vorlesungszeit 28.03.2022 00:00 | 15.06.2022 00:00 13.07.2022 00:00

Kurse

Nummer Name Semester  
K1102-MA0005V Highly Parallel Programming of GPU (V)  
K1102-MA0005Ü Highly Parallel Programming of GPU (Ü)  
K1104-AQ0005S Hauptseminar Computergraphik und Visualisierung (S)  
K1104-AQ0005S Hauptseminar Computergraphik und Visualisierung (S) SoSe 2022
K1104-AQ0009S Hauptseminar Städte in der Computergraphik (S)  
K1104-CMS03V Data Visualization (V)  
K1104-CMS03V Data Visualization (V) WiSe 2022/23
K1104-CMS03Ü Data Visualization (Ü)  
K1104-CMS03Ü Data Visualization (Ü) WiSe 2022/23
K1104-MA0005V Computergraphik 2 (V)  
K1104-MA0005V Computergraphik 2 (V) SoSe 2022
K1104-MA0005Ü Computergraphik 2 (Ü)  
K1104-MA0005Ü Computergraphik 2 (Ü) SoSe 2022
K1104-MA0025V Computergraphik 1 (V)  
K1104-MA0025V Computergraphik 1 (V) WiSe 2022/23
K1104-MA0025Ü Computergraphik 1 (Ü)  
K1104-MA0025Ü Computergraphik 1 (Ü) WiSe 2022/23
K1104-MA0032V Scientific Visualization (V)  
K1104-MA0032V Scientific Visualization (V) SoSe 2022
K1104-MA0032Ü Scientific Visualization (Ü)  
K1104-MA0032Ü Scientific Visualization (Ü) SoSe 2022
K1104-MA0036V Foundations of Virtual Reality (V)  
K1104-MA0036V Foundations of Virtual Reality (V) WiSe 2022/23
K1104-MA0036Ü Foundations of Virtual Reality (Ü)  
K1104-MA0036Ü Foundations of Virtual Reality (Ü) WiSe 2022/23
K1107-MA0006V Particle Methods (V)  
K1107-MA0006Ü Particle Methods (Ü)  
K1107-MA0009V Computer Vision 1 (V)  
K1107-MA0009V Computer Vision 1 (V) WiSe 2022/23
K1107-MA0009Ü Computer Vision 1 (Ü)  
K1107-MA0009Ü Computer Vision 1 (Ü) WiSe 2022/23
K1107-MA0015V Spatiotemporal Modeling and Simulation of Biological Systems (V)  
K1107-MA0015V Spatiotemporal Modeling and Simulation of Biological Systems (V) SoSe 2022
K1107-MA0015Ü Spatiotemporal Modeling and Simulation of Biological Systems (Ü)  
K1107-MA0015Ü Spatiotemporal Modeling and Simulation of Biological Systems (Ü) SoSe 2022
K1107-MA0016S Computer Vision Seminar (S)  
K1107-MA0060V Machine Learning 1 (V)  
K1107-MA0060V Machine Learning 1 (V) WiSe 2022/23
K1107-MA0060Ü Machine Learning 1 (Ü)  
K1107-MA0060Ü Machine Learning 1 (Ü) WiSe 2022/23
K1107-MA0062S Machine Learning Seminar (S)  
K9601-110713V Computer- und robotergestützte Chirurgie (V)  
K9601-110713V Computer- und robotergestützte Chirurgie (V) WiSe 2022/23
K9601-110713Ü Computer- und robotergestützte Chirurgie (Ü)  
K9601-110713Ü Computer- und robotergestützte Chirurgie WiSe 2022/23
K1104-LA0040V Grundlagen der Mediengestaltung (V) 1  
K1104-LA0040Ü Grundlagen der Mediengestaltung (Ü) 1  
K1107-MA0007V Optimization for Machine Learning (V) 1  
K1107-MA0007Ü Optimization for Machine Learning (Ü) 1  
K1107-MA0066V Touch Sensing and Processing (V) 1  
K1107-MA0066Ü Touch Sensing and Processing (Ü) 1  
K1107-MA0008S Forschungsseminar Kombinatorische Bildanalyse (S) 2  
K1107-MA0016V Computer Vision 2 (V) 2  
K1107-MA0016Ü Computer Vision 2 (Ü) 2  
K1107-MA0062V Machine Learning 2 (V) 2  
K1107-MA0062Ü Machine Learning 2 (Ü) 2  

Leistungen

Kurs / Modulabschluss­leistungen Leistungen Bestehens­pflicht Gewichtung
Modulabschlussleistungen Mündliche Prüfungsleistung Grafische Datenverarbeitung Ja 1