zwei-jährlich, alternierend mit 39-M-Inf-MI Manuelle Intelligenz
5 Leistungspunkte
Die Angaben zur Moduldauer finden Sie bei den Studiengängen, in denen das Modul verwendet wird.
Ein vertieftes Verständnis sowie praktisches Kennenlernen von Anforderungen, Konzepten und Realisierungsmethoden für künstliche kognitive Systeme mit dem Schwerpunkt Robotik. Im Vordergrund stehen dabei die drei Themenfelder:
Übergreifende Methoden und Konzepte werden an exemplarisch herausgegriffenen Schlüsselfunktionalitäten kognitiver Robotersysteme, wie etwa Aufmerksamkeitssteuerung, robuster Navigation, oder verschiedenen Formen des Lernens, dargestellt und vertieft. In einer softwaretechnisch umzusetzenden Aufgabe soll die zuvor im Modul Robotik erworbene praktische Erfahrung anhand eines anspruchsvollen Fallbeispiels weiter ausgebaut und vertieft werden.
Das Modul bietet eine auf die Realisierung komplexer kognitiver Robotersysteme fokussierte Auswahl von Inhalten unter Einschluss der folgenden Bereiche: Haptik, System- und Kontrollarchitekturen, Task- und Pfadplanung, Lernen auf der Systemebene.
Neuronale Netze und Lernen
Bildverarbeitung
Vertiefung Mathematik
—
Die Modul(teil)prüfung kann in einigen Studiengängen nach Wahl der Studierenden auch "unbenotet" erbracht werden. Vor Erbringung ist eine entsprechende Festlegung vorzunehmen, eine nachträgliche Änderung (benotet - unbenotet) ist ausgeschlossen. Wird diese Option gewählt, ist es nicht möglich, dieses Modul zu verwenden, um es in einen Studiengang einzubringen, in dem dieses Modul bei der Gesamtnotenberechnung berücksichtigt wird.
Modulstruktur: 0-1 bPr, 0-1 uPr 1
In einigen Studiengängen der Technischen Fakultät kann die Modulprüfung nach Wahl der Studierenden auch "unbenotet" erbracht werden (s. Erläuterungen zu den Modulelementen und die jeweilige FsB). Wird die unbenotete Option gewählt, ist es nicht möglich, dieses Modul zu verwenden, um es in einen Studiengang einzubringen, in dem dieses Modul bei der Gesamtnotenberechnung berücksichtigt wird.
Erläuterungen zu dieser Prüfung siehe unten (benotete Prüfungsvariante).
Es besteht die Möglichkeit, bei der Modulprüfung eine von drei Alternativen zu wählen. Die Art der Modulprüfung wird zu Veranstaltungsbeginn festgelegt.
Variante 1: Mündliche Prüfung (15-25 min.) über die Inhalte von Vorlesung und Übungen/Projekt.
Variante 2: Portfolio aus Übungsaufgaben, die veranstaltungsbezogen gestellt werden (50% der erzielbaren Punkte, individuelles Erläutern von Aufgaben). Die Übungsaufgaben im Rahmen des Portfolios werden in der Regel wöchentlich ausgegeben, bei Blockübungen täglich. Die Note wird aus Durchschnittsleistung (Vergabe von Bewertungspunkten) von zwei Tafelpräsentationen bearbeiteter Übungsaufgaben gebildet.
Variante 3: Bearbeiten einer praktischen Aufgabe und Präsentation (15-25 min.).
| Studiengang | Empf. Beginn 3 | Dauer | Bindung 4 |
|---|---|---|---|
| BioMechatronik / Master of Science [Studien- und Prüfungsordnung vom 22.12.2022] | 1. o. 2. o. 3. | ein Semester | Wahlpflicht |
| BioMechatronik / Master of Science [Prüfungsordnung vom 15.09.2015 mit Änderung vom 02.10.2017] | 1. o. 2. o. 3. | ein Semester | Wahlpflicht |
| Intelligente Systeme / Master of Science [FsB vom 27.07.2018 mit Änderung vom 04.06.2020] | 1. o. 3. | ein Semester | Wahlpflicht |
| Intelligente Systeme / Master of Science [FsB vom 17.12.2012 mit Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015 und Berichtigung vom 17.11.2014] | 1. o. 3. | ein Semester | Wahlpflicht |
| Naturwissenschaftliche Informatik / Master of Science [FsB vom 30.09.2016 mit Berichtigung vom 10.01.2017 und Änderungen vom 15.09.2017, 02.05.2018, 04.06.2020 und 31.03.2023] | 1. o. 2. o. 3. | ein Semester | Wahlpflicht |
| Naturwissenschaftliche Informatik / Master of Science [FsB vom 17.12.2012 mit Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015, 01.12.2015 und Berichtigungen vom 01.04.2014, 17.11.2014 und 12.07.2017] | 1. o. 2. o. 3. | ein Semester | Wahlpflicht |
In diesem Modul kann eine automatische Vollständigkeitsprüfung vom System durchgeführt werden.