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Seminar 3-D Vision Hackathon (SemHack)- Dozent/in
- Dipl.-Ing. Peter Fürsattel
- Angaben
- Seminar
4 SWS, benoteter Schein, Anwesenheitspflicht, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 5
nur Fachstudium, Sprache Englisch
Zeit und Ort: n.V.; Bemerkung zu Zeit und Ort: Blockveranstaltung in der Woche vor Beginn des Wintersemesters
- Studienfächer / Studienrichtungen
- WPF INF-MA ab 1
WPF CE-MA-SEM ab 1
WPF IuK-MA ab 1
WPF MT-MA ab 1
- Voraussetzungen / Organisatorisches
- Strong experience with C/C++/C#.
Some experience with working on sensor data, ideally images Having visited at least one relevant lecture, project or seminar is recommended (e.g. Computer Vision lecture/project/seminar, DMIP, IMIP)
Individual registration via e-mail incl. motivation statement and report on programming skills is required to participate. Additional information will be available on the website linked below. - Inhalt
- The goal of this block seminar is to build an entire application using advanced computer vision technologies. The seminar consists of three parts and is structured like a hackathon.
1. Get inspired (day 1):
Experts from academia and / or industry will present different technologies like
mixed reality devices (e.g. Microsoft HoloLens) 3D cameras (e.g. Kinect, RealSense, Project Tango) and other computer vision related technology.
2. Build something fancy using the introduced technology (day 2-4).
3. Present your application (day 5).
During the seminar there will be mentoring and a limited number of devices (HoloLenses, cameras, etc.) provided.
- ECTS-Informationen:
- Credits: 5
- Zusätzliche Informationen
- Schlagwörter: computer vision; hackathon; holo-lens; mixed reality
Erwartete Teilnehmerzahl: 14, Maximale Teilnehmerzahl: 14
www: http://www5.cs.fau.de/lectures/ws-1718/seminar-3-d-vision-hackathon-semhack/
Für diese Lehrveranstaltung ist eine Anmeldung erforderlich.
Die Anmeldung erfolgt über: persönlich beim Dozenten
- Verwendung in folgenden UnivIS-Modulen
- Startsemester WS 2017/2018:
- Seminar 3-D Vision Hackathon (SemHack)
- Institution: Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
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