LFU:online

Absolventinnen und Absolventen dieses Moduls haben vertiefte Kenntnisse im Feld des statistischen Lernens. Sie haben aktuelle Probleme und Methoden zur Lösung von Problemen in diesem Bereich kennengelernt und Sie sind in der Lage innovative Lösungen für weitere Probleme aus diesen Teilgebieten der Mathematik zu entwickeln.

Die klassische röntgenbasierte Computertomographie führt auf das mathematische Problem der Bestimmung einer Funktion aus Integralwerten dieser Funktion längs bestimmter Geraden (beschrieben durch die Radontransformation). Im Rahmen dieser Vorlesung studieren wir folgende Themen die bei der Entwicklung effizienter Rekonstruktionsverfahren für die Computertomographie eine Rolle spielen:

·         Fouriertransformation

·         Radontransformation

·         Samplingtheorie

·         Neuronale Netze

·         Deep Learning

Darüber hinaus werden wir noch Verallgemeinerungen der Radontransformation studieren und neuere Tomographische Verfahren vorstellen.

Beurteilung aufgrund von regelmäßigen schriftlichen und/oder mündlichen Beiträgen der Teilnehmerinnen und Teilnehmer.

Lehrveranstaltungsprüfung gemäß § 7 Satzungsteil, Studienrechtliche Bestimmungen