|
Vorlesungsverzeichnis >> Medizinische Fakultät (Med) >>
|
Advanced Context Recognition (ACR)5 ECTS (englische Bezeichnung: Advanced Context Recognition)
Modulverantwortliche/r: Oliver Amft Lehrende:
Oliver Amft
Startsemester: |
WS 2020/2021 | Dauer: |
1 Semester | Turnus: |
halbjährlich (WS+SS) |
Präsenzzeit: |
60 Std. | Eigenstudium: |
90 Std. | Sprache: |
|
Lehrveranstaltungen:
-
-
Automatic building and cataloging audio databases from web
(Seminar, 4 SWS, Anwesenheitspflicht, Oliver Amft et al., Vorbesprechung: 4.11.2020, 16:15 - 17:45 Uhr)
-
Automated 3D body landmarks detection
(Seminar, 4 SWS, Anwesenheitspflicht, Oliver Amft et al., Vorbesprechung: 4.11.2020, 16:15 - 17:45 Uhr)
-
Capturing and Processing Biomarkers Using Earables
(Seminar, 4 SWS, Anwesenheitspflicht, Oliver Amft et al., Vorbesprechung: 4.11.2020, 16:15 - 17:45 Uhr)
-
Categorising food intake from chewing vibration
(Seminar, 4 SWS, Anwesenheitspflicht, Oliver Amft et al., Vorbesprechung: 4.11.2020, 16:15 - 17:45 Uhr)
-
COVID-19 – Digital Symptom Tracker
(Seminar, 4 SWS, Anwesenheitspflicht, Oliver Amft et al., Vorbesprechung: 4.11.2020, 16:15 - 17:45 Uhr)
-
Digital Health App Design
(Seminar, 4 SWS, Anwesenheitspflicht, Oliver Amft)
-
Explainable Bayesian Rule Mining
(Seminar, 4 SWS, Anwesenheitspflicht, Oliver Amft et al., Vorbesprechung: 4.11.2020, 16:15 - 17:45 Uhr)
-
Musculoskeletal Modeling & Gait Marker Estimation
(Seminar, 4 SWS, Anwesenheitspflicht, Oliver Amft et al., Vorbesprechung: 4.11.2020, 16:15 - 17:45 Uhr)
-
Particle Simulators for Infection Tracking
(Seminar, 4 SWS, Anwesenheitspflicht, Oliver Amft et al., Vorbesprechung: 4.11.2020, 16:15 - 17:45 Uhr)
Inhalt:
ACR introduces and discusses current scientific topics in context recognition from timeseries and image data. Each term, the seminar is updated with new themes and medical applications, while maintaining learning objectives around machine learning and pattern recognition algorithms. The learning objectives are supported by practical implementation and validation of context recognition stacks along the targeted applications.
Lernziele und Kompetenzen:
The students learn and are able to deal with current scientific topics in context recognition from timeseries and image data, machine learning and pattern recognition algorithms.
Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan: Das Modul ist im Kontext der folgenden Studienfächer/Vertiefungsrichtungen verwendbar:
- Medizintechnik (Master of Science)
(Po-Vers. 2018w | TechFak | Medizintechnik (Master of Science) | M4 Hauptseminar Medizintechnik | Advanced Context Recognition)
- Medizintechnik (Master of Science)
(Po-Vers. 2019w | TechFak | Medizintechnik (Master of Science) | Modulgruppe M4 - Hauptseminar | Hauptseminar Medizintechnik / Advanced Seminar Medical Engineering | Advanced Context Recognition)
Studien-/Prüfungsleistungen:
Advanced Context Recognition (Prüfungsnummer: 705737)
- Prüfungsleistung, Seminarleistung, benotet, 5.0 ECTS
- Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %
- weitere Erläuterungen:
schriftlich/mündlich
- Erstablegung: WS 2020/2021, 1. Wdh.: SS 2021
|
|
|
|
UnivIS ist ein Produkt der Config eG, Buckenhof |
|
|