Modul 39-M-Inf-ASE Autonomous Systems Engineering

Fakultät

Modulverantwortliche*r

Turnus (Beginn)

Jedes Sommersemester

Leistungspunkte und Dauer

10 Leistungspunkte

Die Angaben zur Moduldauer finden Sie bei den Studiengängen, in denen das Modul verwendet wird.

Kompetenzen

This course explains the concepts needed for the design and construction of intelligent machines that carry out complex tasks autonomously. Such machines, for example robots, use sensors to gather the required information and decide on their own what actions have to be carried out to complete the task. This course introduces the most important computational intelligence methods used in autonomous systems. In the practice part the theory will be applied "hands on" to generating autonomous behaviours in mini-robots.
The courses in this module are usually offered in English. The students can request that the courses are held in German.

In dieser Vorlesung werden Konzepte zum Design und Bau von intelligenten Maschinen vorgestellt, die komplexe Aufgaben autonom durchführen. Solche Maschinen, wie zum Beispiel Roboter, erfassen die benötigten Information über Sensoren und entscheiden selbst welche Aktionen auszuführen sind, um die verlangte Aufgabe zu erledigen. Diese Vorlesung führt in die für autonome Systeme meist eingesetzten Methoden aus der künstlichen Intelligenz ein. In den Übungen werden die theoretischen Sachverhalte durch "hands-on" Beispiele für autonomes Roboterverhalten mit Mini-Robotern praktisch umgesetzt.
Die Vorlesung wird in der Regel auf Englisch angeboten. Auf Wunsch der Studierenden kann die Vorlesung auch auf Deutsch durchgeführt werden.

Lehrinhalte

In the lecture, we will discuss the following topics:

  • Rule-based and Fuzzy decision making
  • Artificial Neural Networks
  • Supervised/unsupervised Learning
  • Evolutionary Computation
  • Motion control, navigation
  • Robot vision

In der Vorlesung werden folgende Inhalte behandelt:

  • Regelbasierte und unscharfe Entscheidungsfindung
  • Künstliche neuronale Netze
  • Lernverfahren
  • Evolutionäre Algorithmen
  • Bewegungssteuerung und Navigation
  • Robotersehen

Empfohlene Vorkenntnisse

  • Grundkenntnisse in Algorithmen und Datenstrukturen
  • Grundkenntnisse der Programmierung in C, C++ oder Java
  • Basic knowledge about data structures and algorithms
  • Programming skills in some higher programming language such as C, C++, or Java

Notwendige Voraussetzungen

—

Erläuterung zu den Modulelementen

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

Veranstaltungen

Autonomous Systems Engineering
Art Vorlesung
Turnus SoSe
Workload5 60 h (30 + 30)
LP 2
Autonomous Systems Engineering
Art Übung
Turnus SoSe
Workload5 90 h (30 + 60)
LP 3
Project "Autonomous Systems Engineering"
Art Projekt
Turnus WiSe&SoSe
Workload5 90 h (30 + 60)
LP 3 [Pr] [Pr]

Prüfungen

Referat mit Ausarbeitung
Zuordnung Prüfende Lehrende der Veranstaltung Project "Autonomous Systems Engineering" (Projekt)
Gewichtung unbenotet
Workload 60h
LP2 2

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).

Referat mit Ausarbeitung
Zuordnung Prüfende Lehrende der Veranstaltung Project "Autonomous Systems Engineering" (Projekt)
Gewichtung 1
Workload 60h
LP2 2

Abschließende Präsentation (20-30 min.) mit Ausarbeitung (15-20 Seiten) über die Ergebnisse des Projektes
Final Presentation (20-30 min.) and written report on the outcomes of the practical project (15-20 pages)

In diesen Studiengängen wird das Modul verwendet:

Studiengang Profil Empf. Beginn 3 Dauer Bindung 4
BioMechatronik / Master of Science [Studien- und Prüfungsordnung vom 22.12.2022] 1. o. 2. ein oder zwei Semes­ter Pflicht
BioMechatronik / Master of Science [Prüfungsordnung vom 15.09.2015 mit Änderung vom 02.10.2017] 1. o. 2. ein oder zwei Semes­ter Pflicht
Data Science / Master of Science [FsB vom 06.04.2018 mit Änderungen vom 01.07.2019, 02.03.2020 und 21.03.2023] Variante 1 2. ein oder zwei Semes­ter Wahl­pflicht
Data Science / Master of Science [FsB vom 06.04.2018 mit Änderungen vom 01.07.2019, 02.03.2020 und 21.03.2023] Variante 2 2. ein oder zwei Semes­ter Wahl­pflicht
Intelligente Systeme / Master of Science [FsB vom 27.07.2018 mit Änderung vom 04.06.2020] 2. ein oder zwei 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] 2. ein oder zwei 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] 2. ein oder zwei 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] 2. ein oder zwei Semes­ter Wahl­pflicht

Automatische Vollständigkeitsprüfung

In diesem Modul kann eine automatische Vollständigkeitsprüfung vom System durchgeführt werden.

Legende

1
Die Modulstruktur beschreibt die zur Erbringung des Moduls notwendigen Prüfungen und Studienleistungen.
2
LP ist die Abkürzung für Leistungspunkte.
3
Die Zahlen in dieser Spalte sind die Fachsemester, in denen der Beginn des Moduls empfohlen wird. Je nach individueller Studienplanung sind gänzlich andere Studienverläufe möglich und sinnvoll.
4
Erläuterungen zur Bindung: "Pflicht" bedeutet: Dieses Modul muss im Laufe des Studiums verpflichtend absolviert werden; "Wahlpflicht" bedeutet: Dieses Modul gehört einer Anzahl von Modulen an, aus denen unter bestimmten Bedingungen ausgewählt werden kann. Genaueres regeln die "Fächerspezifischen Bestimmungen" (siehe Navigation).
5
Workload (Kontaktzeit + Selbststudium)
SL
Studienleistung
Pr
Prüfung
bPr
Anzahl benotete Modul(teil)prüfungen
uPr
Anzahl unbenotete Modul(teil)prüfungen
Diese Leistung kann gemeldet und verbucht werden.

Seitenleiste

Modulelemente

Veranstaltungen

Prüfungen

Lehrangebot im eKVV

Lehrangebot im eKVV

Modullisten zeigen

BioMechatronik / Master of Science

BioMechatronik / Master of Science [Prüfungsordnung vom 15.09.2015 mit Änderung vom 02.10.2017]

Data Science / Master of Science // Variante 1

Data Science / Master of Science // Variante 2

Intelligente Systeme / Master of Science [FsB vom 27.07.2018 mit Änderung vom 04.06.2020]

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]

Naturwissenschaftliche Informatik / Master of Science

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]