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Nach der Teilnahme an der Veranstaltung kennt der Studierende die wichtigsten Perpheriegeräte für die Ein- und Ausgabe sowie deren grundsätzliche Funktionsweise. Er kann einfache intelligente User-Interfaces bzw. Dialogsysteme beurteilen und entwerfen und beherrscht die Grundlagen von Hidden-Markov-Modellen zur stochastischen Modellierung und Erkennung von gesprochener Sprache. Er hat Kenntnisse in formaler Wissensdarstellung, Grundlagen von Suchverfahren, Aufbau von Dialogsystemen, Grundlegende Methoden der Mustererkennung, Mensch-Maschine-Interaktionsparadigmen.

Information and communication systems, services. Representation of 2 dimensional signals. Sensory organs for Human-Machine-Communication. Analysis of speech signals, speech synthesis, speech recognition, speaker recognition, applications. Image analysis, image enhancement, image restoration, image coding, applications. Ergonomics.

Grundlagen der Systemtheorie, Grundlagen der Statistik, Boolsche Algebra, Finite Automaten

- G. Geiser, Mensch-Maschine-Kommunikation, Oldenbourg, 1990 - K.-F. Kraiss (Ed.), Advanced Man-Machine Interaction, Springer Verlag Berlin Heidelberg New York, 2006 - S. Russell, P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall, 2002 - L. Rabiner, B.H. Juang, Fundamentals of Speech Recognition, Prentice Hall, 1993