Humboldt-Universität zu Berlin - Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät - Institut für Informatik

Spezialgebiete der Bildverarbeitung (HK) (32 230)

Zwei Spezialgebiete werden behandelt: Der erste Teil beschäftigt sich mit Grundlagen und Anwendung der Wavelet-Transformation in der Bildverarbeitung. Im zweiten Teil werden die physiologischen Grundlagen des Farbsehens und die Farbmodelle in ihrer historischen Entwicklung und derzeitigen Anwendungen behandelt.

Mustererkennung (HK) (32 231)

Inhalt der Lehrveranstaltung sind die Signalvorverarbeitung, die Gewinnung und Reduktion von Merkmalen und die Klassifikation von Mustern in Theorie und Praxis. Neben Abstandsklassifikatoren und dem klassischen Bayes-Klassifikator werden auch nichtparametrische und Clusterverfahren behandelt. (Voraussetzung: Kenntnisse der Grundlagen der Signalverarbeitung)

Schaltkreisentwurf (HK) (32 232)

In der Vorlesung wird eine Einführung in die Technologie und den Entwurf von integrierten Schaltungen hohen Integrationsgrades (VLSI) und von kundenspezifischen Schaltkreisen (ASIC) gegeben. Dabei wird auf Hardwarebeschreibungssprachen (HDL), insbesondere auf VHDL näher eingegangen. Im Praktikum wird ein VHDL-Entwurf durchgeführt und als ASIC implementiert.

Stereo-Bildverarbeitung (HK) (32 233)

Im Rahmen der Vorlesung wird eine Übersicht über die Ansätze und Algorithmen für die Verarbeitung von Stereobilddaten gegeben. Mit Hilfe von einfachen Bildern, Stereobildpaaren und Bildfolgen, die in digitaler Form vorliegen, sollen Eigenschaften der dreidimensionalen Welt abgeleitet werden. Im Einzelnen werden die Bildaufnahme und die Bildverarbeitung, spezielle Algorithmen der Stereobildverarbeitung und die Visualisierung der Ergebnisse behandelt. Die Algorithmen und Ansätze werden im Praktikum erprobt.

Biosignalverarbeitung (HK) (32 234)

Die biomedizinischen Signale stellen die Grundlage nicht nur differential diagnostischer und therapeutischer Verfahren und Geräte, sondern auch hochmoderner Technologien, wie die Entwicklung von Hirn-Computer Schnittstellen oder bio-inspirierter und biokybernetischer Methoden dar. Diese Vorlesung vermittelt Kenntnisse über die charakteristischen Eigenschaften solcher Signale und eine entsprechende sachgerechte Signalverarbeitung. Das notwendige Wissen und Know-how werden kontinuierlich aufgebaut, in dem einfache und später komplexe signalanalytische Bausteine behandelt und zu gesamten Algorithmen zusammengefasst werden. Es werden zahlreiche Demonstrationen auf der Basis polygrafischer Signale, wie das Elektroenzephalogramm, die evozierten Potentiale, das Elektrokardiogramm und weitere, durchgeführt. In einer separaten Übung werden durch die Teilnehmer eigenständig Algorithmen entwickelt, und für die Analyse von Signalen und Prozessen des menschlichen Gehirns praktisch eingesetzt.

Zuverlässige Systeme (HK) (32 235)

Mit zunehmender Verbreitung der Computertechnologie in immer mehr Bereichen des menschlichen Lebens wird die Zuverlässigkeit solcher Systeme zu einer immer zentraleren Frage. Der Halbkurs "Zuverlässige Systeme" konzentriert sich auf folgende Schwerpunkte: Zuverlässigkeit, Fehlertoleranz, Responsivität, Messungen, Anwendungen, Systemmodelle und Techniken, Ausfallverhalten, Fehlermodelle, Schedulingtechniken, Software/Hardware - responsives Systemdesign, Analyse und Synthese, Bewertung, Fallstudien in Forschung und Industrie. Der Halbkurs kann mit dem Halbkurs "Eigenschaften mobiler und eingebetteter Systeme" zu einem Projektkurs kombiniert werden. Ein gemeinsames Projekt begleitet beide Halbkurse.

Eigenschaften Mobiler und Eingebetteter Systeme (HK) (32 236)

EMES beschäftigt sich mit eingebetteten und mobilen Systemen. Während bei Standardsystemen der funktionale Aspekt im Vordergrund steht, kommt es bei eingebetteten und mobilen Systemen vor allem auf nichtfunktionale Eigenschaften wie Echtzeitfähigkeit, Konfigurierbarkeit und Verläßlichkeit an. Der Halbkurs EMES beschäftigt sich mit solchen Eigenschaften. Dabei werden sowohl theoretische als auch praktisch-technische Aspekte betrachtet. Die Vorlesung wird von einem Praktikum begleitet, das gemeinsam mit dem Halbkurs "Zuverlässige Systeme" durchgeführt wird. Beim Besuch beider Halbkurse genügt es, das Praktikum einmal zu absolvieren. http://www.informatik.hu-berlin.de/~richling/emes/index.html

Innovation durch Unternehmensgründung (HK) (32 237)

In Vorlesungen werden Kenntnisse zur Unternehmensgründung (Geschäftsmodelle, Businessplan, Kapitalbeschaffung, Rechtsform, Finanzplanung, Marketing und Unternehmensbewertung) vermittelt, sowie verschiedene Fallstudien und Erfahrungsberichte von Existenzgründern vorgestellt. In den Übungen werden Geschäftsideen für Zukunftsmärkte erarbeitet, diskutiert und verfeinert. 2er- bis 5er Teams arbeiten jeweils eine innovative Geschäftsidee im High-Tech-Bereich zu einem Businessplan aus. Die Teams bekommen mit drei Präsentationsterminen Gelegenheit, ihre Geschäftsidee vorzustellen und schrittweise auszureifen. Nach einem Businessproposal und einem Zwischenstatus wird schließlich der Businessplan in einer Abschlusspräsentation einer Expertenjury und den anderen Kursteilnehmern zur Evaluierung und Prämierung vorgestellt.

Grundlagen der Rechnerkommunikation (HK) (32 238)

In der Vorlesung werden die Grundlagen von Rechnernetzwerken auf Hard- und Software-Ebene behandelt. Themen sind dabei u.A.: Protokollgrundlagen, OSI-Modell, Protokolle der TCP/IP-Welt, Routing, Hardware-Architekturen, Local Area Networks (LAN), das Internet. Im Praktikum werden die erworbenen Kenntnisse durch die Programmierung von Netzwerkprotokollen und deren Erprobung in Laborumgebungen vertieft. Die Einschreibung in diesen Halbkurs erfolgt über das dazugehörige Praktikum.