Einbindung der Forschungsergebnisse in die Lehre

Zu dieser Thematik gibt es im Studiengang Technische Informatik eine entsprechende Vorlesung, in der die theoretischen Grundlagen der Industriellen Bildverarbeitung vermittelt werden. Begleitend zur Vorlesung müssen die Studierenden ein Laborpraktikum absolvieren, in dem sie die theoretisch vorgestellten Konzepte in praktischen Aufgabenstellungen nachvollziehen können. Der entsprechende Laborbereich (Link) ist mit verschiedenen optischen Sensorsystemen und entsprechenden Auswerterechnern ausgestattet.

Die Thematik Learning & Softcomputing kann in der Bachelorausbildung im Rahmen eines entsprechend gewählten Seminarthemas grundsätzlich behandelt werden.

In der Masterausbildung gibt es zu dieser Themenstellung eine Pflichtvorlesung, in der die theoretischen Grundlagen des maschinellen Lernens und verschiedene Konzepte für Künstliche Neuronale Netze und Support Vector Machines behandelt werden. Nach der Theoriephase befassen sich die Masterkandidaten dann mit einem praktischen Projekt, in dessen Rahmen z.B. ein Neuronales Netz zur automatischen Erkennung von handgeschriebenen Zeichen erarbeitet und bezüglich der erreichten Qualität der Mustererkennung analysiert wird.

Masterkandidaten können sich zusätzlich in ihrer Masterthesis mit weiterführenden Forschungsaspekten dieser Thematik auseinandersetzen.

Beauftragter für Forschung, Entwicklung und Technologietransfer

Prof. Dr. Dennis Säring
Ombudsmann

Tel.: +49 4103 8048-43
E-Mail: dsg@fh-wedel.de

Informationen:

Ordnung "Gute wissenschaftliche Praxis"