Modul 39-Inf-AIAI Ambient Intelligence and Auditory Interfaces

Fakultät

Modulverantwortliche*r

Turnus (Beginn)

Jedes Sommersemester

Leistungspunkte und Dauer

5 Leistungspunkte

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

Kompetenzen

Ziel ist die Vermittlung eines Überblicks über grundlegende Fragestellungen zum Design und zur Entwicklung von Ambient Intelligence Systemen, Methoden zur sensorischen Erfassung für verteilte Systeme, Techniken zur Informationsdarstellung und zur Kommuniktion mit dem Menschen. Anwendungsfelder von Ambient Intelligence wie Smart Rooms, Augmented Reality-basierte Assistenzsysteme und Tangible User Interfaces werden behandelt sowie die ökonomischen, sozialen und ethischen Folgen von Ambient Intelligence diskutiert. Darüberhinaus erlernen TeilnehmerInnen Basistechniken des Sound and Music Computing (SMC), der digitalen Verarbeitung von Audiosignalen, der Klangsynthese und der Sonifikation. Über technische Grundlagen hinaus werden Techniken zur Untersuchung bzw. der Evaluation von Ambient Infomation Systems vermittelt.

Studends gain an overview over basic research questions, designs and development techniques for ambient intelligence systems, including methods for sensory-based registration for distributed systems, techniques for the representation of information and communication with the human users. Application fields of Ambient Intelligence such as smart rooms, augmented reality-based assistance systems, tangible user interfaces are covered, as well as the economic, social and ethical implications of Ambient Intelligence. Furthermore, the participants familiarize with basic techniques of sound and music computing (SMC), digital processing of audio signals, sound synthesis and sonification. Beyond technological basics, methods for the evaluation of ambient information systems are discussed.

Lehrinhalte

Das Modul bietet eine Einführung in grundlegende Methoden der Ambient Intelligence, Ubiquitious und Pervasive Computing, Augmented Reality und Physical Computing mit Schwerpunkt auf Techniken der Datenperzeptualisierung insb. Sonifikation für intelligente Umgebungen. Je nach Lehrveranstaltung steht stärker der auditive Fokus oder die Ambient Intelligence im Zentrum. Das Modul vermittelt Grundlagen zu Sensor- und Displaytechniken für Ambient Intelligence-Systeme und stellt zahlreiche Beispiele für neuartige Wege zur Repräsentation und Interaktion mit Daten vor. Das Modul qualifiziert TeilnehmerInnen für Projekte im Bereich intelligenter Umgebungen und Ambient Intelligence im Grundlagenpraktikum Intelligente Systeme.

This module offers an introduction to basic methods of Ambient Intelligence, Ubiquitous and Pervasive Computing, Augmented Reality and Physical Computing, with focus on techniques for data perceptualization and sonification for smart environments. Depending on the course, the focus is more on Auditory Displays or Ambient Intelligence. The module conveys the foundations of sensor- and display technologies for Ambient Intelligence systems and presents various examples for novel ways to represent and interact with data. The module qualifies participants particularly for Basic Project Intelligent Systems with focus on Ambient Intelligence.

Empfohlene Vorkenntnisse

Kenntnisse in Datamining
Querbezüge zu: Mensch-Maschine Schnittstellen, Interaction Design

Recommended but not mandatory: Datamining
Related to: Human Machine Interaction, Interaction Design

Notwendige Voraussetzungen

Erläuterung zu den Modulelementen

Hinweise zur Veranstaltungswahl:
Es ist jeweils eine der Vorlesungen mit zugehöriger Übung zu wählen.

Unbenotete / benotete Modulprüfung:
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

Ambient Intelligence
Art Vorlesung
Turnus alternierend mit den anderen Vorlesungen
Workload5 60h (30 + 30)
LP 2

die angebotenen Vorlesungen mit zugehöriger Übung sind Alternativen

Ambient Intelligence
Art Übung
Turnus alternierend
Workload5 60h (15 + 45)
LP 2
Ambient Interfaces
Art Vorlesung
Turnus alternierend mit den anderen Vorlesungen
Workload5 60h (30 + 30)
LP 2

die angebotenen Vorlesungen mit zugehöriger Übung sind Alternativen

Ambient Interfaces
Art Übung
Turnus alternierend
Workload5 60h (15 + 45)
LP 2
Sound Synthesis and Sonification
Art Vorlesung
Turnus alternierend mit den anderen Vorlesungen
Workload5 60h (30 + 30)
LP 2

die angebotenen Vorlesungen mit zugehöriger Übung sind Alternativen

Sound Synthesis and Sonification
Art Übung
Turnus alternierend
Workload5 60h (15 + 45)
LP 2

Prüfungen

Veranstaltungsübergreifend
Art Essay o. Klausur o. mündliche Prüfung
Gewichtung unbenotet
Workload 30h
LP2 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).

Veranstaltungsübergreifend
Art Essay o. Klausur o. mündliche Prüfung
Gewichtung 1
Workload 30h
LP2 1

Mündliche Prüfung (15-20 Minuten) oder Klausur (90-120 Minuten) über die Inhalte der Vorlesung.
Ob das Modul mit einer Klausur oder einer mündlichen Prüfung abgeschlossen wird, wird vom Lehrenden zu Beginn der Veranstaltung bekannt gegeben. Aus wichtigem Grund im Ausnahmefall kann ein Essay (bis zu 3 A4-Seiten als Abschlussbericht) mit einer stark auf die vermittelten Kenntnisse und Fähigkeiten bezogenen Design- oder Programmieraufgabe von der*dem Lehrenden vorgesehen werden. Durch die Auseinandersetzung mit der Aufgabenstellung (bzw. Programmieraufgabe) weisen die Studierenden exemplarisch Kenntnisse und Fähigkeiten nach, wobei es erforderlich ist, den gesamten Kontext des Moduls zu berücksichtigen.

In diesen Studiengängen wird das Modul verwendet:

Studiengang Variante Profil Empf. Beginn 3 Dauer Bindung 4
Data Science / Master of Science [FsB vom 06.04.2018 mit Änderungen vom 01.07.2019 und 02.03.2020] Variante 1 2. ein Semes­ter Wahl­pflicht
Data Science / Master of Science [FsB vom 06.04.2018 mit Änderungen vom 01.07.2019 und 02.03.2020] Variante 2 2. ein Semes­ter Wahl­pflicht
Grundlagen Kognitiver Systeme / Bachelor [FsB vom 04.06.2020] Nebenfach (fw) 6. ein Semes­ter Wahl­pflicht
Informatik / Bachelor [FsB vom 04.06.2020 mit Änderung vom 15.12.2021] Nebenfach (fw) Praktische Informatik 6. ein Semes­ter Wahl­pflicht
Informatik / Bachelor [FsB vom 04.06.2020 mit Änderung vom 15.12.2021] Nebenfach (fw) Technische Informatik 6. ein Semes­ter Wahl­pflicht
Informatik / Bachelor [FsB vom 30.09.2016 mit Änderungen vom 15.09.2017, 02.05.2018, 15.11.2019 und 16.08.2021] Nebenfach (fw) Praktische Informatik 6. ein Semes­ter Wahl­pflicht
Informatik / Bachelor [FsB vom 30.09.2016 mit Änderungen vom 15.09.2017, 02.05.2018, 15.11.2019 und 16.08.2021] Nebenfach (fw) Technische Informatik 6. ein Semes­ter Wahl­pflicht
Intelligente Systeme / Master of Science [FsB vom 27.07.2018 mit Änderung vom 04.06.2020] 2. ein Semes­ter Wahl­pflicht
Kognitive Informatik / Bachelor of Science [FsB vom 30.09.2016 mit Änderungen vom 15.09.2017, 02.05.2018, 01.07.2019 und 16.08.2021] 1-Fach (fw) 6. 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 und 04.06.2020] 2. ein 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.