Wahlmodule und Schwerpunkte

Die Studierenden erlernen das eigenständige Durchführen von Forschungsprozessen auf dem Gebiet der Mensch-Computer-Interaktion, um im interdisziplinären Team aktuelle wissenschaftliche Fragestellungen aus dem Bereich der Mensch-Computer-Interaktion untersuchen zu können. Hierzu erlernen die Studierenden die Grundlagen der empirischen Forschung, des Designs von Experimenten, der statistischen Auswertung und der Erstellung von Umfragen. Die Lehrveranstaltung vermittelt folgende Kompetenzen im Detail:

• Grundlegende Modelle und Gestaltungsprinzipien interaktiver Systeme benennen
• Prinzipien der kontext-, aufgaben- und benutzergerechten Entwicklung interaktiver Systeme charakterisieren
• Relevante Normen und Richtlinien benennen
• Interaktive Systeme unter Berücksichtigung der Benutzer- und Aufgabenerfordernisse analysieren, bewerten und entwickeln
• Usability Engineering anwenden
• User Experience Engineering anwenden
• User Centered und Participatory Design anwenden
• Evaluationsverfahren interaktiver Systeme anwenden
• Umfangreiche Aufgabenstellung erfassen
• HCI-spezifische Anforderungen ableiten und verwalten
• Umsetzung der Aufgabenstellung in einer konkreten technischen Umgebung und im Team
• Evaluierung der entwickelten Ergebnisse anhand einer geeigneten Methode

Die in der Vorlesung dargestellten Kenntnisse, Prozesse, Methoden und Werkzeuge werden im Praktikum an Hand aktueller Aufgabenstellungen vertieft und geübt. Die sichere Anwendung der Grundlagen der Mensch-Computer-Interaktion ist Voraussetzung für die Entwicklug komplexer interaktiver medientechnischer Systeme.

Weiterhin erlaubt das Grundlagenwissen die Bewertung bestehender Systeme und das wissenschaftliche Arbeiten in diesem Gebiet. Im Praktikum arbeiten die Studierenden im Team und einer von ihnen übernimmt darin die Teamleitung.

Dozenten: Prof. Dr. Arnulph Fuhrmann, Prof. Dr. Stefan Michael Grünvogel

Das Modul vermittelt folgende Kenntnisse und Fertigkeiten:

• Virtual- und Augmented-Reality-Anwendungen konzipieren, aufbauen und bewerten
• Interaktions und Navigationsverfahren erstellen
• Basistechnologien der virtuellen und erweiterten Reality weiterentwickeln
• Werkzeuge und Methoden zur Entwirklickung von VR/AR-Anwendungen verwenden
• Algorithmische und mathematische Grundlagen von VR/AR anwenden

Die Kompetenzen werden zunächst über eine Vorlesung durch die Dozenten vermittelt und danach im Praktikum anhand konkreter Aufgabenstellung von den Studierenden vertieft. Im seminaristischen Teil der Lehrveranstaltung recherieren die Studierenden zu vorgegebenen Themen anhand von Fachartikeln und weiteren Informationsquellen über neue Konzepte der virtuellen und erweiterten Realität und stelle diese dar in einer Präsentation dar.

Die sichere Anwendung der Grundlagen der virtuellen und erweiterten Realität ist Voraussetzung für die Entwicklug komplexer interaktiver medientechnischer Systeme. Weiterhin erlaubt das Grundlagenwissen die Bewertung bestehender Systeme und das wissenschaftliche Arbeiten in diesem Gebiet.

Dozenten: Prof. Dr. Arnulph Fuhrmann, Prof. Dr. Stefan Michael Grünvogel

Das Modul folgt dem Prinzip des forschenden Lernens. Die erste Phase dient der Entwicklung einer relevanten wissenschaftlichen Fragestellung oder Hypothese im Bereich VR /AR. Dazu wird zunächst der Stand der Forschung auf dem entsprechenden Gebiet dargestellt (Präsentation) um eine neue Fragestellung zu entwickeln. Ausgehend von der entwickelten Forschungsfrage wird ein eigener Forschungsprozess gestaltet, durchgeführt und die Ergebnisse präsentiert. Die einzelnen Phasen und Zwischenschritte werden in Form eines Coaching durch die betreuenden Dozenten mitbegleitet.

Dozenten: Prof. Dr. Stefan Michael Grünvogel, Prof. Dr. Arnulph Fuhrmann

Medientechnische und interaktive Systeme beinhalten rechenintensive Berechnungen. Um Anforderungen an die Verarbeitung in Echtzeit erfüllen zu können, sind daher Kompetenzen und Wissen über die Grundlagen für die Analyse, den Entwurf, die Implementierung und die Bewertung paralleler Computerprogramme erforderlich. Folgende Kenntnisse und Kompetenzen werden im Detail vermittelt:

• Grundlegende Konzepte, Modelle und Technologien der Parallelverarbeitung benennen, strukturieren, einordnen und abgrenzen
• Aufgabenstellungen in Bezug auf die Programmierung paralleler Programme analysieren und strukturieren, einschlägige parallele Hardwarearchitektur zuordnen und auf Algorithmen auf Paralleldesign übertragen
• Parallele Programme unter Einsatz geeigneter Tools analysieren und Ergebnisse nachvollziehbar darstellen
• Leistungsfähigkeit paralleler Programme abschätzen und analysieren
• Information aus englischen Originalquellen und Standards ableiten

Die Lehrveranstaltung fokussiert auf parallele Algorithmen für Mehrkernprozessoren und für Grafikprozessoren (GPUs). Kenntnisse und Basisfertigkeiten werden in der Vorlesung vermittelt. Begleitend dazu werden in den Praktika Kompetenzen und Fertigkeiten ausgebaut und inhaltliche Themen vertieft.

Dozent: Prof. Dr. Arnulph Fuhrmann

Die grundlegenden Konzepte zur Erzeugung kopfhörerbasierter oder lautsprecherbasierter VR-Systeme werden vorgestellt.

In einem Projekt soll vertieftes Wissen in einem der Bereiche / Aspekte von virtuellen akustischen Umgebungen erarbeitet, angewendet und präsentiert werden.

Dozent: Prof. Dr.-Ing. Christoph Pörschmann

Audio- und Videotechnologien kommen in vielfältiger Weise in der Medienindustrie zum Einsatz. Die Mediendistributionskette, die im Rahmen der Lehrveranstaltung als exemplarische Anwendung herangezogen und analysiert wird, umfasst verschiedene Technologien wie Datenkompression, Audio- und Videosignalverarbeitung, Fehlerschutzmechanismen und digitale Modaluationsverfahren.

Dozent: Prof. Dr.-Ing. Klaus Ruelberg

Studierende analysieren aktuelle und zukünftige Produktionstechnologien und Systeme audiovisueller Medien hinsichtlich unterschiedlicher Faktoren wie Anwendbarkeit, Potential, Kosten/Nutzen, etc. in verschiedenen exemplarischen Anwendungsszenarien.

Sie lernen, Technologien aus teilweise anderen Anwendungsgebieten mit Hilfe wissenschaftlicher Methoden auf ihre Einsatzmöglichkeit in der Medienproduktion hin zu untersuchen. Die kritische Auseinandersetzung mit der technischen Literatur und die Anwendung der Regeln guten wissenschaftlichen Arbeitens befähigt sie, wissenschaftliche begründete Aussagen zu treffen.

Dazu führen sie in kleinen Teams eine Literaturrecherche sowie evtl. Befragungen und Interviews mit Experten durch, mit Hilfe derer sie die betreffenden Technologien verstehen und eine Einordnung vornehmen können. Zum Abschluss des Projektes fertigen sie einen Bericht an und halten einen Fachvortrag.

Dozent: Prof. Dr.-Ing. Ulrich Reiter

Studierende lernen Technologien aus den Themengebieten Virtuelle Akustik und Objektbasierte Audioproduktion zu analysieren, zu implementieren und anzuwenden.

Dazu wird in einem kleinen Team ein Projekt zu aktuellen Fragestellungen aus den oben genannten Themengebieten durchgeführt, in denen die kennengelernten Technologien exemplarisch implementiert und/oder angewendet werden. Fachspezifische Aufgabenstellungen sind mit Hilfe wissenschaftlicher Methoden und in einem begrenzten Zeitraum zu lösen.

Dozent: Prof. Dr.-Ing. Ulrich Reiter

Die Studierenden lernen, wie Neuronale Netze eingesetzt werden können um vielfältige Aufgaben der Objekterkennung in Bildern zu lösen. Zu diesem Zweck wird an Hand ausgewählter Beispiele ein neuronalen Netz trainiert und dessen Leistungsfähigkeit evaluiert. Damit werden die Studierenden in die Lage versetzt, Deep-Learning-Algorithmen in der beruflichen Praxis zu entwickeln und deren Leistungsfähigkeit zu beurteilen.

Im Vorlesungsteil werden die grundlegenden Schritte bei der Implementierung von Deep-Learning-Verfahren, sowie die dabei zu Grund liegende Theorie erläutert.

Im Praktikum werden die jeweiligen Schritte bei der Implementierung und Evaluation eines Neuronalen Netzes in einfachen Beispielen umgesetzt.

Digitale Bildtechniken kommen in vielfältiger Weise in der Medienindustrie zum Einsatz. Die Bildkette digitaler Kameras, die im Rahmen der Lehrveranstaltung als exemplarische Anwendung herangezogen und analysiert wird, umfasst verschiedene Technologien wie Farbbildtechnik, HDR-Bildtechnik oder bildtechnische Verfahren.

Durch die Vorlesung werden theoretische Kenntnisse der Bildtechnik exemplarisch vermittelt und in Zusammenhang mit den aktuellen Entwicklungen gebracht. In einem begleitenden Praktikum entwickeln die Studierenden eigenständig algorithmische Lösungskonzepte und setzen diese in Matlab-Programme um.

Dozent: Prof. Dr. Gregor Fischer

Studierende lernen aktuell verwendete Eingebettete Systeme in Kamerasystemen kennen, am Beispiel von FPGAs implementieren die Studierenden die Ansteuerung von Bildsensoren und Bilderarbeitungsalgorithmen für Kamerasysteme. Sie analysieren die Vor- und Nachteile unterschiedlicher Eingebetteter Systeme und aktuelle Trends in der Verwendung Eingebetteter Systeme in Kamerasystemen.

Nach Vermittlung der Grundlagen zu Eingebetteten Systemen und verwendeten Hardwarebeschreibungssprachen werden im Praktikum in praktischen Versuchen Ansteuerung und Verarbeitung in FPGAs implementiert. In der Vorlesung werden aktuelle wissenschaftliche Veröffentlichungen zur Verwendung Eingebetteter Systeme in der Medientechnologie, z.B. für die Bildverarbeitung, besprochen.

Dozent: Prof. Dr.-Ing. Dirk Poggemann

Studierende formulieren gemeinsam mit dem Dozenten eine Aufgabenstellung/Forschungsfrage im Bereich der Videosignalverarbeitung. Unter Anwendung wissenschaftlicher Methoden analysieren sie die Aufgaben- bzw. Fragestellung eigenständig und entwickeln algorithmische Lösungsansätze.

Eine Recherche der wissenschaftlichen Literatur bildet die Basis für die Studierenden, um die Aufgabenstellung inhaltlich zu durchdringen und einordnen zu können. Verschiedene, als geignet erscheinende Lösungsansätze werden entwickelt und gegenübergestellt. Mithilfe geeigneter Entwicklungstools (z.B. Matlab) werden die entwickleten Algorithmen umgesetzt und bzgl. der Aufgabenstellung beurteilt. Die erzielten Ergebnisse des Projektes werden in einem Bericht zusammengefasst und im Rahmen eines Vortrages präsentiert. 

Die Studierenden erhalten darüber die Möglichkeit, sich tiefergehend mit einer wissenschaftlich/entwicklerischen Aufgabenstellung zu befassen.

Dozent: Prof. Dr.-Ing. Klaus Ruelberg