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Lehre im Rahmen der Forschergruppe

Die FFS-AI bietet im Rahmen der Nachwuchsforschergruppe auch Lehre an. Im Folgenden findet sich eine Auflistung der angebotenen Lehrveranstaltungen nach Semester:

WiSe 2022/23

Explainable AI by Visual Analytics (6 LP, Projektseminar, Kontakt: tim.cechuni-potsdamde)

Visual Analytics Techniques for high-dimensional Data (6 LP, Projektseminar, Kontakt: rico.richter.1uni-potsdamde)

Introduction to Image and Video Processing Techniques (6 LP, Projektseminar, Kontakt: ole.wegenuni-potsdamde)

Advanced Image & Video Analytics Techniques (6 LP, Projektseminar, ole.wegenuni-potsdamde)

3D-Computergrafik I (6 LP, Vorlesung, Kontakt: ole.wegenuni-potsdamde)

 

SoSe 2023

Concept & Techniques for Analysis and Visualization of Spatial Data (6 LP, Projektseminar, Kontakt: rico.richter.1uni-potsdamde)

Erklärbare Künstliche Intelligenz: Methoden, Perspektiven, Risiken (6 LP, Seminar, Kontakt: tim.cechuni-potsdamde)

Techniken & Algorithmen zur Bildatenprozessierung (6 LP, Projektseminar, Kontakt: ole.wegenuni-potsdamde)

3D-Computergrafik II (6 LP, Vorlesung, Kontakt: ole.wegenuni-potsdamde)

 

WiSe 2023/24

Analysis and Visualization of Spatio-temporal Data (6 LP, Projektseminar, Kontakt: rico.richter.1uni-potsdamde)

Explaining and Visualizing AI (6 LP, Projektseminar, Kontakt: tim.cechuni-potsdamde)

3D-Computergrafik I (6 LP, Vorlesung, Kontakt: ole.wegenuni-potsdamde)


Im Rahmen der Forschergruppe betreuen wir auch Bachelor- und Masterarbeiten. Die Absprache erfolgt individuell mit dem einzelnen Mitglied der Nachwuchsforschergruppe. Bitte kontaktieren Sie für die einzelnen Bereiche:

3D-Punktwolken, Geospatial Temporal Data: Dr. Rico Richter (rico.richter.1uni-potsdamde)
Realweltgeometrie, 4D-Datenstrukturen, nicht-photorealistisches Rendering: Ole Wegen (ole.wegenuni-potsdamde)
Explainable AI, Hyperparamter-Tuning insbesondere für Dimensionsreduktionstechniken, interdisziplinäre Ansätze: Tim Cech (tim.cechuni-potsdamde)

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