Master Informatik

Schwerpunkt Visual Computing and Machine Learning

Visual Computing and Machine Learning gewinnen in unserer modernen Informationsgesellschaft rapide an Bedeutung. Dies wird einer breiten Öffentlichkeit z.B. durch die geradezu explosionsartige Ausbreitung von Smartphones und Tablets mit all ihren bild- und sprachverarbeitenden Apps bewusst, oder wenn wieder eine weitere Lern- bzw. Denk-Aufgabe von einem Computersystem besser gelöst wird, als von den besten menschlichen Profis, wie z.B. beim Schachcomputer, der IBM-Watson-Software für Quizfragen bis hin zu Alpha-GO. Vermutlich wird die Zukunft der Automobilindustrie im Ringen mit den Internet-Konzernen hinsichtlich autonomer Fahrfunktionen entschieden, die Zukunft der Produktions- und Maschinenbauindustrie im Bereich intelligenter Robotik und die Zukunft von Handel, Banken und Versicherungen im Bereich lernfähiger Mustererkennungsalgorithmen zur Analyse von Big Data. Grundlegend für all diese Funktionen sind "Visual Computing and Machine Learning Algorithmen", d.h. Algorithmen, die ein autonomes System in die Lage versetzen, sich unter veränderlichen Umweltbedingungen dauernd neu zu optimieren bzw. sich in neuem, unbekanntem Terrain zurechtzufinden.


Der Schwerpunkt "Visual Computing and Machine Learning" im Masterstudiengang Informatik konzentriert sich auf diese Themen und liefert so wertvolles Wissen für einen Zweig der Informatik, welcher besonders in Deutschland einem sehr hohen Wachstum unterliegt. Einsatzfelder für erfolgreiche Absolventen sind alle Bereiche, in denen mit Maschinellem Lernen, Big Data, Computergrafik, Bildverarbeitung und Mustererkennung gearbeitet wird, wie beispielsweise in der Spieleindustrie, in der Filmproduktion, bei Handel Banken und Versicherungen, in der Entwicklung und Produktion von Autos, medizinischen Geräten, Maschinen, Flugzeugen usw.



Der Schwerpunkt beschäftigt sich beispielsweise mit Themen wie:

  • Maschinelles Lernen und Mustererkennung
  • Deep Learning/Deep Neural Networks
  • Computergrafik
  • 3D-Szenengenerierung
  • Games Engineering / Computerspiele
  • Intelligente autonome Systeme
  • Digitale Bildverarbeitung
  • Videaoanalyse und Objektracking
  • Robotik
  • Medizinische Bildverarbeitung


Anwendungsfelder in der Praxis:

Visual Computing and Machine Learning wird in vielen Bereichen der Wirtschaft sehr stark nachgefragt und eingesetzt, z.B.

  • Smartphones: Computerspiele, Sprachassistenten und Übersetzer, Werbung
  • Fahrer-Assistenzsysteme: Notbremsassistent, Fahrspurkontrolle, Unfallvermeidung, Autonomes Fahren, Fahrerüberwachung im Fahrzeuginnenraum, Gestenerkennung
  • Robotik: Robotersteuerung und –regelung, Autonom navigierende Systeme
  • Computergrafik: Ausbildungs- und Entwicklungssimulation, Game Design, Telepräsenz, Daten-Visualisierung, Virtual- und Augmented-Reality
  • Visuelle Qualitätskontrolle: Verpackungsindustrie, Fertigung, Automatisierungstechnik, Zugangskontrollsysteme, Überwachung, Stoffsortierungen in z.B. Recyclinganlagen
  • Remote-Sensing Anwendungen: Bildanalyse von Satelliten, Flugzeug- oder UAV-gestützten Kameras und weiterer Sensoren
  • Medizintechnik: Individualisierte Medizin (auf die eigenen Gene abgestimmte Medikamente), Krebszellklassifikation, Ferndiagnostik, EEG-, fMRT und EKG-Analysen, Analyse bei allen bildgebenden Verfahren (Tomographie, Kontrastbilder)
  • Handel, Banken und Versicherungen: Recommendersysteme, Scoringsysteme usw.


Ansprechpartner

Prof. Dr. Alfred Nischwitz
Raum: R 3.028

Tel.: 089 1265-3742
Fax: 089 1265-3780

Profil >