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System Engineering-Ansicht

Modultyp
Pflichtmodul Wahlbereich
Spezialisierungsbereich Anzahl Semesterwochenstunden CP Angeboten in jedem
V Ü S P Proj. ∑ Anzahl
Bioinspirierte Codierung und Datenkompression
0 0 0 0 0 0 6 i. d. R. angeboten in jedem SoSe
Bio-inspired Coding and Data Compression         Berechnung des Workloads
Vorgesehenes Semester ab 1. Semester
Lernziele

  • Die Grundprinzipien der Codierung von Daten kennen und verstehen.
  • Die Konzepte der Shannon’schen Informationstheorie kennen und verstehen.
  • Standard-Kodierungsverfahren (ZIP,GIF,JPEG,MPEG) kennen.
  • Mit der Programmierung von Codierungsverfahren praktische Erfahrungen haben.

Lerninhalte

  • Kursprinzip mit Theorie und Praxis: Vorlesungsanteil, Referate über ausgewählte Themen, praktische Übungen, Computerexperimente
  • Prinzipien der effizienten Codierung von Daten mittels verlustfreier und verlustbehafteter Codierungsverfahren (Redundanz, Informationsgehalt, Kapazität, Rate-Distortion-Funktion, Fehlerkorrektur)
  • Strategien und Anwendungen für die Datenkompression (prädiktive Codierung, Hauptkomponentenanalyse, Vektorquantisierung, Run-Length-Coding, GIF, MPEG, JPEG 2000,…)
  • Neuronale Informationsverarbeitungsprinzipien (Ausnutzung von Redundanzen in der natürlichen Umwelt: Natural Scene Statistics, Datenübertragungskapazität des Neurons, neuronale Lernverfahren: Independent Component Analysis, Sparse Coding, Speicherkapazität in Assoziativspeichern)
Prüfungsformen

Bearbeitung von Übungsaufgaben, mündlicher Vortrag und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Dokumente (Skripte, Programme, Literatur, usw.)

Die Veranstaltung basiert auf ausgewählten Kapiteln des Lehrbuchs:

Introduction to Data Compression (Morgan Kaufmann Series in Multimedia Information and Systems) von Khalid Sayood Morgan Kaufmann/Academic Press, San Diego, USA, 2000
Lehrende: Dr. C. Zetzsche Verantwortlich: Prof. Dr. K. Schill
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