PODCAST

Kognitive Systeme, SS2017, Vorlesung

Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

education higher education

All Episodes

01:15:18

16: Kognitive Systeme, Vorlesung, SS 2017, 24.07.2017

Kognitive Systeme, SS2017, Vorlesung ·

2017/08/04

16 | 0:00:00 Starten 0:02:06 Überblick 0:02:12 Interaktion in der Merkmalsauswahl 0:06:59 Ausblick Aktivitätserkennung 0:07:53 Prinzip: Programmieren durch Demonstration 0:08:35 Sensoren zur Handlungsbeobachtung 0:09:56 Zyklus- Programmieren durch Vormachen 0:12:17 Constraint Representation 0:13:57 Bewegungsbeispiele 0:15:10 Motions: Automatic model refinement 2 0:15:54 Strategy Learning 0:16:49 Motions: Preminary Model generation 0:18:08 Ansatz zu generativen Lernzyklen 0:23:03 Kognitive

01:24:37

15: Kognitive Systeme, Vorlesung, SS 2017, 17.07.2017

Kognitive Systeme, SS2017, Vorlesung ·

2017/07/18

15 | 0:00:00 Starten 0:00:10 Robotik 0:01:22 Überblick 0:01:57 Greifen von Alltagsobjekten 0:04:25 Planung von Greifoperationen 0:04:52 Griffklassen 0:06:47 Cutkosky-Griffhierarchie 0:08:01 Bewegungstypen 0:12:36 Griffgenerierung: Planungsschritte 0:14:00 Griffgenerierung: Nebenbedingungen 0:18:10 Wie generiert man ""gute"" Griffe? 0:19:44 Ausweg: Griffe im Greifsimulator generieren 0:21:37 Heuristiken für Griffkandidatenerzeugung I 0:22:35 Heuristiken für

01:18:14

14: Kognitive Systeme, Vorlesung, SS 2017, 12.07.2017

Kognitive Systeme, SS2017, Vorlesung ·

2017/07/13

14 | 0:00:00 Starten 0:01:34 Überblick 0:02:36 Einführung 0:14:57 Beispiel: Roboter ""ARMAR-|||"" 0:16:36 Gelenktypen 0:18:31 Arbeitsraum 0:24:25 Beispiele für Arbeitsräume 0:25:41 Paralleler Roboter 0:28:11 Kommerzielle Robotertypen 0:29:06 Mobile Systeme, Lokomotion 0:29:33 Radkonfigurationen 0:31:30 Mecanum-Antrieb 0:32:51 Aktuatoren 0:33:24 Fluidscher Antrieb 0:33:58 Muskelartiger Antrieb 0:35:41 Elktrischer Antrieb 0:35:57 Funktionsweise Elektromotor 0:37:12

01:28:22

13: Kognitive Systeme, Vorlesung, SS 2017, 10.07.2017

Kognitive Systeme, SS2017, Vorlesung ·

2017/07/11

13 | 0:00:00 Starten 0:00:10 Wissen und Planung II 0:01:30 Kurze Wiederholung 0:03:11 Repräsentation von Plänen 0:04:31 STRIPS 0:13:19 ADL 0:16:56 Planungsstrategien 0:24:10 A* - Suche 0:27:55 Partial-Order-Planning 0:38:28 Planungsgraphen 0:43:52 Umweltmodell 0:50:47 Objektmodellierung 0:52:41 Kantenmodelle 0:54:17 Oberflächenmodelle 0:55:07 Volumenmodelle 0:56:43 Begrenzungsflächen 0:57:11 Constructive Solid Geometry (CSG) 0:58:44 Umgebungskarten 1:02:03 Dimensionalität 1:03:29 Repräsentation von

01:20:56

12: Kognitive Systeme, Vorlesung, SS 2017, 05.07.2017

Kognitive Systeme, SS2017, Vorlesung ·

2017/07/10

12 | 0:00:00 Starten 0:00:12 Wissen und Planung I 0:02:40 Gesichtserkennung 0:05:48 Historischer Überblick 0:08:23 Gesichtserkennung vs. Objekterkennung 0:14:59 Merkmalsbasierte Gesichtserkennung 0:19:46 Klassifikation 0:21:04 Überblick 0:33:07 Einführung 0:49:03 Wissensrepräsentation: Grundlagen 0:54:38 Wissensrepräsentation: Logik 1:02:03 Aussagenlogik 1:06:10 Logik: Resolutionsalgorithmus 1:07:23 Logik: Horn-Klauseln 1:08:53 Logik: DPLL 1:09:52 Prädikatenlogik 1:12:10 Planungssprachen 1:13:29

01:25:52

11: Kognitive Systeme, Vorlesung, SS 2017, 03.07.2017

Kognitive Systeme, SS2017, Vorlesung ·

2017/07/10

11 | 0:00:00 Starten 0:00:37 3D-Bildverarbeitung 0:01:30 Geometrische 3D-Transformationen 0:10:32 Homogene Koordinaten 0:18:10 Quaternionen 0:31:02 Lochkamera (ideales Modell) 0:31:46 Erweiteres Kameramodell 0:39:46 Kamerakalibrierung 0:42:35 Direkte Lineare Transformation 0:43:37 Stereokonstruktion 0:47:57 Epipolargeometrie 0:53:21 Fundamentalmatrix 0:54:39 Stereo-Sehen 0:57:56 Human Motion Capture: Erfassung von Bewegungen und Handlungen des Menschen 1:02:16 Menschmodell 1:05:40 Bewegungs- und

01:17:53

10: Kognitive Systeme, Vorlesung, SS 2017, 26.06.2017

Kognitive Systeme, SS2017, Vorlesung ·

2017/07/04

10 | 0:00:00 Starten 0:02:02 Maschinensehen 0:06:33 Sensorische Erfassung: Szene 0:07:37 Sensorische Erfassung: Situation 0:10:26 Zustandsprädikation auf Basis von Beobachtungen 0:12:29 Visual Sensing Problems 0:14:43 HDR: Image Capturing 0:16:21 Visual Feature Extraction 0:19:37 Inhalt der heutigen Vorlesung 0:27:24 Schwellwertoperationen 0:29:36 Multilevel Otsu Verfahren 0:38:26 Morphologische Operatoren 0:44:05 Opening 0:45:12 Segmentieung: Bewegung 0:47:27 Segmentierung: Region Growing 0:54:33

00:27:16

08: Kognitive Systeme, Vorlesung, SS 2017, 14.06.2017

Kognitive Systeme, SS2017, Vorlesung ·

2017/06/20

08 | 0:00:00 Starten 0:00:10 Speech 0:00:49 Die Fundamentalformel der Spracherkennung 0:13:27 Speech Recognition (Components) 0:14:51 Hidden Markov Models 0:22:04 Acoustic Modeling 0:25:17 HMM Problems and Solutions

01:24:30

09: Kognitive Systeme, Vorlesung, SS 2017, 19.06.2017

Kognitive Systeme, SS2017, Vorlesung ·

2017/06/20

09 | 0:00:00 Starten 0:00:10 HMM Problems And Solutions 0:02:34 HMMs In Speech Recognition 0:04:42 Model Topologies 0:05:49 Forward-Backward Training for Continuous Speech 0:06:26 Discrete HHM's Vector Quantization 0:08:37 Acoustic Modeling 0:12:38 Neural Net Approaches to Pattern Classification 0:12:47 Simple NN Vowel Classification 0:13:20 HMM-DeepNN Hybrids 0:14:24 Deep Neural Net Hybrids 0:18:59 Time-Delay Neural Network (TDNN) 0:26:51 Reverberation Robust Speech Reco 0:27:08 TDNN / CNN -

01:09:10

07: Kognitive Systeme, Vorlesung, SS 2017, 31.05.2017

Kognitive Systeme, SS2017, Vorlesung ·

2017/06/09

07 | 0:00:00 Starten 0:00:10 Lecture Demos 0:00:42 Spectogram Controls 0:09:49 Speech: State-of-the-Art 0:14:09 Sloppy Speech 0:16:47 Speech Recognition (System Overview) 0:20:21 Voiced and Unvoiced Phonemes 0:21:35 Analog to Digital 0:21:50 Front End Processing 0:23:49 Linear Sequence Alignment 0:25:15 Problem with Linear Alignment 0:28:08 Speech Recognition (Components) 0:30:50 Spectogram 0:32:04 Markov Models 0:36:18 Single Fair Coin 0:37:23 Discrete Observation HMM 0:40:54 Hidden Markov

01:21:53

06: Kognitive Systeme, Vorlesung, SS 2017, 29.05.2017

Kognitive Systeme, SS2017, Vorlesung ·

2017/06/02

06 | 0:00:00 Starten 0:00:22 Neural Networks 0:00:29 The brain is: 0:03:19 Von Neumann Computer - Neural Computation 0:14:34 Coding of Speach: ""Bottleneck Features"" 0:15:34 Using Neural Nets 0:16:56 Neural Models 0:17:30 Apllications 0:19:15 Advanced Neural Models 0:19:29 Time Varying Patterns 0:24:02 Classical Human - Computer Interaction 0:25:16 Better Human-Machine Interaction 0:26:29 Interpreting Human Communication 0:27:46 Humans and Computers 0:29:38 Speech 0:30:05 A Few

01:22:31

05: Kognitive Systeme, Vorlesung, SS 2017, 24.05.2017

Kognitive Systeme, SS2017, Vorlesung ·

2017/05/26

05 | 0:00:00 Starten 0:00:06 Decision Function g(x) 0:03:26 Perceptron - Nonlinearities 0:04:11 The Perceptron 0:05:44 Linear Discriminant Functions 0:06:56 Perceptron 0:08:36 Perceptron Criterion Function 0:15:43 Linearly Separable Samples and the Solution Region in Weight Space 0:20:04 Finding a Solution Region by Gradient Search 0:24:40 Perceptron Learning 0:34:10 Variations 0:35:07 Effect of the Margin on the Solution Region 0:35:35 Nonseparable behavior 0:42:32 Network of Neurons/ Multi-Layer

01:25:07

04: Kognitive Systeme, Vorlesung, SS 2017, 22.05.2017

Kognitive Systeme, SS2017, Vorlesung ·

2017/05/24

04 | 0:00:00 Starten 0:05:02 Non-Parametric Techniques: Parzen Windows 0:10:45 K-Nearest Neighbors (KNN) 0:19:28 KNN-Classifier: Problem 0:20:50 Decision Function g(x) 0:24:35 Linear Discriminant Functions 0:35:49 Unsupervised Learning 0:38:42 Unsupervised Classification 0:58:31 Clustering 1:19:18 Linear Discriminant Functions 1:21:08 Perceptron Criterion Function

01:16:01

03: Kognitive Systeme, Vorlesung, SS 2017, 17.05.2017

Kognitive Systeme, SS2017, Vorlesung ·

2017/05/24

03 | 0:00:00 Starten 0:00:11 Classification Problem 0:07:56 Bayes Decision Theory 0:20:49 Classifier Design in Practice 0:24:59 GaussianClassifier 0:51:12 Principal Component Analysis (PCA) 1:07:28 Minimum Error Rate Classification 1:11:38 Non-Parametric Techniques: Parzen Windows

01:25:06

02: Kognitive Systeme, Vorlesung, SS 2017, 15.05.2017

Kognitive Systeme, SS2017, Vorlesung ·

2017/05/18

02 | 0:00:00 Starten 0:01:23 Abtasten 0:01:52 Digitalisierung von Signalen 0:02:17 Quantisierung 0:02:31 Faltung 0:03:04 Idee der Fourier Transformation und Fourier-Reihen 0:03:41 Fourier Reihenzerlegung 0:04:54 Fourierreihen für Rechteckfunktion 0:05:18 Fouriertransformation 0:08:01 Eigenschaften von Fouriertransformierten 0:10:53 Faltung 0:18:49 Zusammenhänge 0:21:45 Typische Fouriertransformationen 1 0:25:11 Fourier Reihen und Transformationen 0:32:38 Typische Fouriertransformationen 2 0:35:15

01:16:27

01: Kognitive Systeme, Vorlesung, SS 2017, 10.05.2017

Kognitive Systeme, SS2017, Vorlesung ·

2017/05/12

01 |0:00:00 Starten 0:00:10 Digitalisierung von Signalen 0:03:34 Abtasten / Sampling und Rekonstruktion 0:04:26 Sampling - Aliasing 0:05:55 Beheben von Aliasing 0:11:10 Quantisierung 0:15:58 Quantisierung - Bilder 0:17:28 Diracfunktion 0:21:25 Faltung 0:30:32 Demo 0:33:51 Convolution Demo 0:43:36 Beispiel Faltung 0:45:19 Idee der Fourier Transformation und Fourier-Reihen 0:55:26 Fourier Reihenzerlegung 1:02:25 Fourier series demo 1:07:14 Fourierreihe 1:08:19 Fouriertransformation

16 results

Kognitive Systeme, SS2017, Vorlesung

All Episodes

Similar Podcasts

Science Talk

Albert Einstein College of Medicine

五分钟心理学

柠檬心理

Daily Facts

Amalia Dupray and Montgomery Jones.

Les dents et dodo

BFMTV

Veterinary Clinical Podcasts

The Royal Veterinary College