Siehe TUMonline

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.

Informations- und Kommunikationssysteme, Dienste, Darstellung von Information; Sinnesorgane und -modalitäten zur Mensch-Maschine-Kommunikation; Analysen von Sprachsignalen, Sprachsynthese, Spracherkennung, Sprechererkennung, Anwendungsfelder; Beschreibung und Analyse von Bildern, Bildverbesserung, Bildrestaurierung, Bildcodierung, Anwendungen; Ergonomie.

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