<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<!-- generator="FeedCreator 1.8" -->
<?xml-stylesheet href="https://mv.in.tum.de/lib/exe/css.php?s=feed" type="text/css"?>
<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom">
    <title>Machine Vision teaching:ws2015</title>
    <subtitle></subtitle>
    <link rel="alternate" type="text/html" href="https://mv.in.tum.de/"/>
    <id>https://mv.in.tum.de/</id>
    <updated>2026-04-21T23:08:59+00:00</updated>
    <generator>FeedCreator 1.8 (info@mypapit.net)</generator>
    <link rel="self" type="application/atom+xml" href="https://mv.in.tum.de/feed.php" />
    <entry>
        <title>Bildverstehen II: Robot Vision (IN2016)</title>
        <link rel="alternate" type="text/html" href="https://mv.in.tum.de/teaching/ws2015/bv2?rev=1468414812&amp;do=diff"/>
        <published>2016-07-13T13:00:12+00:00</published>
        <updated>2016-07-13T13:00:12+00:00</updated>
        <id>https://mv.in.tum.de/teaching/ws2015/bv2?rev=1468414812&amp;do=diff</id>
        <author>
            <name>Anonymous</name>
            <email>anonymous@undisclosed.example.com</email>
        </author>
        <category  term="teaching:ws2015" />
        <content>Bildverstehen II: Robot Vision (IN2016)
Dauer3 SWSArtVorlesungSemesterWS2015VortragendeDr. Carsten StegerLehrzielTeilnehmer der Vorlesung verstehen die Theorie, Datenstrukturen und Implementierung der wichtigsten Algorithmen, die im Robotersehen und im maschinellen Sehen verwendet werden. Sie sind in der Lage, Bildverarbeitungsaufgaben zu analysieren und zu bewerten und können diese Kenntnisse und Fähigkeiten nutzen, um Anwendungen des Robotersehens und maschinellen Sehens zu entwickeln.</content>
        <summary>Bildverstehen II: Robot Vision (IN2016)
Dauer3 SWSArtVorlesungSemesterWS2015VortragendeDr. Carsten StegerLehrzielTeilnehmer der Vorlesung verstehen die Theorie, Datenstrukturen und Implementierung der wichtigsten Algorithmen, die im Robotersehen und im maschinellen Sehen verwendet werden. Sie sind in der Lage, Bildverarbeitungsaufgaben zu analysieren und zu bewerten und können diese Kenntnisse und Fähigkeiten nutzen, um Anwendungen des Robotersehens und maschinellen Sehens zu entwickeln.</summary>
    </entry>
</feed>
