Modulbeschreibung
Rechnerarchitektur in der Bildverarbeitung I
Kürzel:
M_VP_11711
Durchführungszeitraum:
HS/11
ECTS-Punkte:
15
Lernziele:
Fachkompetenz:
- Verständnis von gängigen Rechnerarchitekturen für stark parallelisierbare Anwendungen aus der Bildverarbeitung mit besonderer Betrachtung von FPGA Architekturen. Vergleichende Implementierung bestehender Algorithmen und Anwendung in konkreten Projekten.
Sozialkompetenz:
- Kommunikations- und Kooperationsfähigkeit
Selbstkompetenz:
- Selbständigkeit, Verantwortlichkeit
Verantwortliche Person:
Bach Carlo
Standort (angeboten):
Buchs
Modultyp:
Standard-Modul für MSE Master of Science in Engineering BB STD_08 (BU)(Keine Semesterempfehlung)
Standard-Modul für MSE Master of Science in Engineering BB STD_16 (BU)(Keine Semesterempfehlung)
Standard-Modul für MSE Master of Science in Engineering BB STD_13 (BU)(Keine Semesterempfehlung)
Standard-Modul für MSE Master of Science in Engineering VZ STD_08 (BU)(Keine Semesterempfehlung)
Standard-Modul für MSE Master of Science in Engineering VZ STD_16 (BU)(Keine Semesterempfehlung)
Standard-Modul für MSE Master of Science in Engineering VZ STD_13 (BU)(Keine Semesterempfehlung)
Standard-Modul für Technik und IT MSE_20(Keine Semesterempfehlung)
ECTS-Punkte pro Kategorie
Fachliche Vertiefung / 15 Punkte
Fachliche Vertiefung / 15 Punkte
Fachliche Vertiefung / 15 Punkte
Fachliche Vertiefung / 15 Punkte
Fachliche Vertiefung / 15 Punkte
Fachliche Vertiefung / 15 Punkte
Fachliche Vertiefung / 15 Punkte
Modulbewertung
Bewertungsart:
Note von 1 - 6
Leistungsbewertung
Während des Semesters:
Im Kurs FPGA Anwendungen in der Bildverarbeitung wird ein Projekt mittels Projektarbeit und einer Schlusspräsentation bewertet. Im Kurs GPU, Multi/Many Core Computing I: Introduction to HPC wird eine Prüfung bewertet.
Bewertungsart:
Note von 1 - 6
Gewichtung:
Im Kurs FPGA Anwendungen in der Bildverarbeitung wird ein Projekt mittels Projektarbeit (Gewicht 43%) und einer Schlusspräsentation (Gewicht 12%) bewertet. Im Kurs GPU, Multi/Many Core Computing I: Introduction to HPC wird eine Prüfung (Gewicht 45%) bewertet.
Bemerkungen:
Kurse in diesem Modul
FPGA Anwendungen in der Bildverarbeitung
Kürzel:
VP_1171101
Arbeitsaufwand:
210
Semester:
1
Lernziele:
Fachkompetenz:
- Vergleichende Implementierung bestehender Algorithmen und Anwendung auf schnellen Rechenplattformen in konkreten Projekten.
Sozialkompetenz:
- Kommunikations- und Kooperationsfähigkeit
Selbstkompetenz:
- Selbständigkeit, Verantwortlichkeit
Plan und Lerninhalt:
Aufgabe: Mitarbeit in einem einschlägigen Projekt, Tätigkeit im Team, Übernahme einer Teilaufgabe in Selbstverantwortung.
Lieferobjekte: Projekt, Bericht, Schlusspräsentation
Kursart:
Durchführung gemäss Stundenplan
Projekt mit Lektionen pro Woche
- Max. Teilnehmer: 99
- Harte Grenze: nein
GPU, Multi/Many Core Computing I: Introduction to HPC
Kürzel:
VP_1171102
Arbeitsaufwand:
210
Semester:
1
Lernziele:
Verständnis von modernen Rechnerarchitekturen für stark parallelisierbare Anwendungen aus der Bildverarbeitung.
Plan und Lerninhalt:
Vorlesung der ETHZ (263-5250-00L)
Kursart:
Durchführung gemäss Stundenplan
Selbststudium mit Lektionen pro Woche
- Max. Teilnehmer: 99
- Harte Grenze: nein