Wintersemester 2024/25

Veranstaltungen im Wintersemester 24/25

Vorlesung mit Übung Eingebettete Systeme

Bachelor Angewandte Informatik
Prof. Dr. Gregor Schiele (Vorlesung)
Christopher Ringhofer (Übung)
Deutsch

Wintersemester
10.10.2024 (Vorlesung)
15.10.2024 (Übung)

Do., 10:00 - 12:00 Uhr (Vorlesung)
Di., 12:00 - 14:00 Uhr (Übung)
LC 137 (Vorlesung & Übung)
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Vorlesung mit Übung Software Craftmanship

Master Angewandte Informatik
Master Cyber Physical Systems
Prof. Dr. Gregor Schiele (Vorlesung)
Lukas Einhaus (Übung)
Deutsch

Wintersemester
21.10.2024

Mo., 14:00 - 16:00 Uhr (Vorlesung)
Mo., 16:00 - 18:00 Uhr (Übung)
BC 303 (Vorlesung & Übung)
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Praxisprojekt Ball Challenge

Master Angewandte Informatik
Master Cyber Physical Systems
Prof. Dr. Gregor Schiele
Lukas Einhaus
Deutsch/Englisch

Wintersemester
Kickoff Do., 17.10.2024

11:00-12:00 Uhr (Kickoff)
BC 013
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Praxisprojekt KI-basierte Neurosignalverarbeitung

Bachelor Angewandte Informatik
Bachelor Elektro- & Informationstechnik
Bachelor Medizintechnik
Master Angewandte Informatik
Master Elektro- & Informationstechnik
Master Cyber Physical Systems
Dr.-Ing. Andreas Erbslöh
Christopher Ringhofer
Deutsch

Wintersemester
Kickoff Do., 17.10.2024

11:00-12:00 Uhr (Kickoff)
BC 013
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Praktikum Cyber-Physical-Systems-Laborpraktikum

Master Cyber Physical Systems
Prof. Dr. Gregor Schiele / Chao Qian
Prof. Dr. Torben Weis / Peter Zdankin
Prof. Dr. Josef Pauli / Martin Moder
Deutsch

Sommer- & Wintersemester
Kickoff Mi., 09.10.2024

12:30 Uhr (Kickoff)
BC 013
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Vorlesung mit ÜbungEingebettete Systeme

Studiengang Bachelor Angewandte Informatik
Dozenten: Prof. Dr. Gregor Schiele (Vorlesung)
Christopher Ringhofer (Übung)
Sprache: Deutsch
Turnus: Wintersemester
Zeit: Do., 10:00 - 12:00 Uhr (Vorlesung)
Di., 12:00 - 14:00 Uhr (Übung)
Ort: LC 137 (Vorlesung & Übung)
Beginn: 10.10.2024 (Vorlesung)
15.10.2024 (Übung)

Ziel dieser Veranstaltung ist das Verständnis der Besonderheiten Eingebetteter Systeme sowie die Fähigkeit zur Programmierung von eingebetteten Systemen unter Nutzung der Programmiersprache C.

Eingebettete Systeme sind sehr kleine Computersystem die ein spezifisches Einsatzgebiet haben. Sie können Teil von komplexeren Systemen (Autos, Haushaltsgeräten) oder autonom (Mobiltelefone, Messinstrumente) sein.

In der Vorlesung werden die Besonderheiten von Eingebetteten Systemen besprochen. Ein besonderer Schwerpunkt wird auf die Probleme gelegt, die bei der Entwickelung von Software für Eingebettete Systeme auf Mikrocontrollern (MCUs) auftreten, insbesondere für sogenannte Bare-Metal-Systeme, d.h. Software die ohne Betriebssystemunterstützung ausgeführt wird.

In der Vorlesung werden folgende Themen besprochen:

  • Die grundlegende Architektur von Eingebetteten Systemen (HW/SW)
  • Basic I/O mit GPIO-Ports
  • Arbeiten mit analogen Signalen
  • Interrupts
  • Timer
  • digitale Kommunikationsprotokolle
  • Energiesparansätze
  • Code-Optimierung

Vorlesung mit ÜbungSoftware Craftmanship

Studiengänge Master Angewandte Informatik
Master Cyber Physical Systems
Dozenten: Prof. Dr. Gregor Schiele (Vorlesung)
Lukas Einhaus (Übung)
Sprache: Deutsch
Turnus: Wintersemester
Zeit: Mo., 14:00 - 16:00 Uhr (Vorlesung)
Mo., 16:00 - 18:00 Uhr (Übung)
Ort: BC 303 (Vorlesung & Übung)
Beginn: 21.10.2024

In diesem Kurs werden wir untersuchen, was es bedeutet, ein professioneller Softwareentwickler zu sein, insbesondere Prozesse, Tools und Techniken für die termingerechte Entwicklung von qualitativ hochwertigem Code. Themen beinhalten: Ethos der Softwareentwicklung, Testing, Dependency Management, Versioning und Branching mit Git, agile Entwicklung, Clean Code, Clean Architecture, XP, Refactoring, Arbeiten in einem Team.

Wir setzen voraus, dass Sie über Vorkenntnisse in der Programmierung von Software in einer prozeduralen oder objektorientierten Sprache verfügen. Wir werden Java für alle Beispiele und Übungen verwenden. Darüber hinaus sollten Sie wissen, wie Sie eine Kommandozeilenschnittstelle verwenden, z.B. eine Linux-Shell.

Praxisprojekt Ball Challenge

Studiengänge Master Angewandte Informatik
Master Cyber Physical Systems
Dozent: Prof. Dr. Gregor Schiele
Lukas Einhaus
Sprache: Deutsch/Englisch
Turnus: Wintersemester
Zeit: 11:00 - 12:00 Uhr (Kickoff)
Ort: BC 013
Kickoff: Do., 17.10.2024

In diesem Projekt soll die Landeposition eines Sandsacks mithilfe von KI vorhergesagt werden. Dazu wird ein Datensatz augezeichnet, bei dem die ElaasticNode am Unteram befestigt. Diese misst mit einem Sensor die Beschleunigung. Über eine Kamera wird die Landeposition ausgewertet. Daraus lässt sich ein Datensatz bauen. Auf diesem Datensatz soll anschließend ein neuronales Netz trainiert werden. Dieses neuronale Netz soll dann mithilfe des ElasticAi.Creators auf die ElasticNode übertragen und evaluiert werden.

Daraus ergeben sich folgende Punkte, an denen gearbeitet werden kann:

  • Vorbereitung und Durchführung der Datensatzaufzeichnung
  • Finden des besten Modells für die Landepositionsvorhersage
  • Entwurf eines Extensionboards für die ElasticNode mit einem anderen Sensor
  • Lokales Training auf der ElasticNode, um sich an den jeweiligen Benutzer anzupassen

Organisation:

Die Teilnahme am Kickoff-Meeting ist für die Teilnahme an diesem Projekt verpflichtend.

PraxisprojektKI-basierte Neurosignalverarbeitung

Studiengänge

Bachelor Angewandte Informatik
Bachelor Elektro- & Informationstechnik
Bachelor Medizintechnik
Master Angewandte Informatik
Master Elektro- & Informationstechnik
Master Cyber Physical Systems

Dozenten:

Dr.-Ing. Andreas Erbslöh
Christopher Ringhofer

Sprache: Deutsch
Turnus: Wintersemester
Zeit: 11:00-12:00 Uhr (Kickoff)
Ort: BC 013
Kickoff: Do., 17.10.2024

Im Ramen des Praxisprojekts sollen die Studenten die Methoden zur Neurosignalverarbeitung von extrazellulären Aktionspotenzialen, die mittels Mikroelektroden-Arrays aufgezeichnet werden, optimieren.

Dafür besteht bereits ein Python-Framework, das mit zusätzlichen Funktionen für KI-basierte Methoden, Zusatzfunktionen zur synthetischen Datengenerierung und zur neuronalen Datenanalyse (inkl. Darstellung) erweitert werden soll. Hierzu sollen die Klassifikatons-Aufgaben mittels Deep-Learning-Techniken und mit neuromorphen Netzen via Spiking Neural Networks validiert werden. Zusätzlich besteht die Möglichkeit, den internen Hardware-Aufbau zum Abspielen von Neurosignalen von digitaler Quelle zum analogen Signal weiter zu optimieren.

Mögliche Inhalte:

  • Datensatz-Erstellung mit MEArec
  • Datenanalyse mit MEAnalyzer
  • Aufbereiten von Datensätzen für Autoencoder-Training (Dense NN, CNN, Denoising, …)
  • Verwendung des elastic AI.Creators zur Generierung Neuronaler Netze
  • Verwendung von neuromorphen Netzen
  • Aufbereiten des Neurosignal-Players (C-Code zum Abspielen der Signale)

Organisation:

Die Teilnahme am Kickoff-Meeting ist für die Teilnahme an diesem Projekt verpflichtend.

PraktikumCyber-Physical-Systems-Laborpraktikum

Dozent:

Prof. Dr. Gregor Schiele / Chao Qian
Prof. Dr. Torben Weis / Peter Zdankin
Prof. Dr. Josef Pauli / Martin Moder

Sprache: Deutsch
Turnus: Sommer- & Wintersemester
Zeit: 12:30 Uhr (Kickoff)
Ort: BC 013
Kickoff: Mi., 09.10.2024

Dieses Laborpraktikum wird exklusiv für Studierende des neuen Masterstudiengangs „Cyber Physical Systems“ in Kooperation mit den Gruppen von Prof. Weis und Prof. Pauli angeboten. Die Kickoff-Veranstaltung wird gleich im Anschluss an die CPS-Einführungsveranstaltung stattfinden.