Jedes Wintersemester
5 Leistungspunkte
Die Angaben zur Moduldauer finden Sie bei den Studiengängen, in denen das Modul verwendet wird.
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.
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.
Kenntnisse in Datamining
Querbezüge zu: Mensch-Maschine Schnittstellen, Interaction Design
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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
die angebotenen Vorlesungen mit zugehöriger Übung sind Alternativen
die angebotenen Vorlesungen mit zugehöriger Übung sind Alternativen
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).
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.
| 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, 02.03.2020, 21.03.2023 und 10.12.2024] | Variante 1 | 1. | ein Semester | Wahlpflicht | |
| Data Science / Master of Science [FsB vom 06.04.2018 mit Änderungen vom 01.07.2019, 02.03.2020, 21.03.2023 und 10.12.2024] | Variante 2 | 1. | ein Semester | Wahlpflicht | |
| Grundlagen Kognitiver Systeme / Bachelor [FsB vom 04.06.2020] | Nebenfach (fw) | 5. | ein Semester | Wahlpflicht | |
| Informatik / Bachelor [FsB vom 04.06.2020 mit Änderung vom 15.12.2021] | Nebenfach (fw) | Praktische Informatik | 5. | ein Semester | Wahlpflicht |
| Informatik / Bachelor [FsB vom 04.06.2020 mit Änderung vom 15.12.2021] | Nebenfach (fw) | Technische Informatik | 5. | 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 | 5. | 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 | 5. | ein Semester | Wahlpflicht |
| Intelligente Systeme / Master of Science [FsB vom 27.07.2018 mit Änderung vom 04.06.2020] | 1. | 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) | 5. | 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. | ein Semester | Wahlpflicht |
In diesem Modul kann eine automatische Vollständigkeitsprüfung vom System durchgeführt werden.