Computational Vision
| Titel | Προχωρημένη υπολογιστική όραση / Computational Vision |
| Code | DMCI101 |
| Cycle / Level | 2. Magisterstudiengang |
| Semester | Winter |
| Coordinator | Ioannis Pitas |
| Common | Ja |
| Status | Aktiv |
| Course ID | 600016138 |
Studienplan: PMS PSĪFIAKA MESA - YPOLOGISTIKĪ NOĪMOSYNĪ (2018 éōs sīmera) PF
Registered students: 3
| Fachrichtung | Form des Kursbesuchs | Semester | Jahr | ECTS |
|---|---|---|---|---|
| KORMOS | YPOCΗREŌTIKO KAT EPILOGĪN | 1 | 1 | 7.5 |
| Akademisches Jahr | 2025 – 2026 |
| Kurslehrdauer | Winter |
| Faculty Instructors |
|
| Weekly Hours | 3 |
| Class ID | 600288847
|
Course Type 2016-2020
- Wissenschaftlicher Fachbereich
Veranstaltungstyp
- Persönliche Anwesenheit
Elektronischer Zugang zu Unterrichtsmaterialien
- e-Study Guide https://qa.auth.gr/de/class/1/600288847
- Auf der Webseite der Abteilung : dmci.csd.auth.gr
- Sonstiges: www.aiia.csd.auth.gr
Erasmus
The course is also offered to exchange programme students.
Sprache
- Griechisch (Lehre, Prüfung)
- Englisch (Lehre, Prüfung)
Allgemeine Kompetenzen
- Anwendung des Wissens in der Praxis
- Recherche, Analyse und Verarbeitung von Daten und Informationen mittels der Verwendung technologischer Medien
- Anpassung an neue Situationen
- Entscheidungsfähigkeit
- Autonomes Arbeiten
- Arbeit in einem internationalen Umfeld
- Arbeit in einem multidisziplinären Umfeld
- Produktion von neuen Forschungsideen
- Planung und Projektmanagement
- Kritik und Selbstkritik
- Förderung des freien, kreativen und induktiven Denkens
Lehrmaterialien
- Buch
- Skript
- Interaktive Übungen
Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnologie
IKT-Nutzung
- Einsatz von IKT in der Lehre
- Einsatz von IKT in der Bewertung der Studierenden
Unterrichtsorganisation
| Activities | Arbeitsbelastung | ECTS | Einzelarbeit | Gruppenarbeit | Erasmus |
|---|---|---|---|---|---|
| Vorlesungen | 39 | ✓ | |||
| Rezeption/ Analyse von Texten | 96 | ✓ | |||
| Projekt | 60 | ✓ | |||
| Erstellen einer Arbeit / v. Arbeiten | 15 | ✓ | |||
| Prüfung | 15 | ✓ | |||
| Total | 225 |
Bewertung der Studierenden
Beschreibung des Verfahrens
- Schriftliche Prüf. mit ausführlichen Antworten auf Fragen (Entwicklung, Endnote)
- Schriftliche Prüfung mit Problemlösung (Entwicklung, Endnote)
Empfohlene Bibliographie
Weitere Bibliographie
N. Nikolaidis and I. Pitas, 3D Image Processing Algorithms, J. Wiley, 2000.
R.Szelinski, “ Computer Vision ” , Springer 2011
Hartley R, Zisserman A. , “ Multiple view geometry in computer vision” . Cambridge university press; 2003.
Davies, E. Roy. “Computer vision: principles, algorithms, applications, learning ”. Academic Press, 2017
Trucco, Emanuele, and Alessandro Verri. Introductory techniques for 3-D computer vision. Vol.201. Englewood Cliffs: Prentice Hall, 1998.
Last Update
21-03-2024
