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 |
|
Do., 10:00 - 12:00 Uhr (Vorlesung) Di., 12:00 - 14:00 Uhr (Übung) |
|
LC 137 (Vorlesung & Übung) |
Vorlesung mit Übung Software Craftmanship
Master Angewandte Informatik Master Cyber Physical Systems |
|
Prof. Dr. Gregor Schiele (Vorlesung) Lukas Einhaus (Übung) |
|
Deutsch | |
Wintersemester |
|
Mo., 14:00 - 16:00 Uhr (Vorlesung) Mo., 16:00 - 18:00 Uhr (Übung) |
|
BC 303 (Vorlesung & Übung) |
Praxisprojekt Ball Challenge
Master Angewandte Informatik Master Cyber Physical Systems |
|
Prof. Dr. Gregor Schiele Lukas Einhaus |
|
Deutsch/Englisch | |
Wintersemester |
|
11:00-12:00 Uhr (Kickoff) | |
BC 013 |
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 |
|
11:00-12:00 Uhr (Kickoff) | |
BC 013 |
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 |
|
12:30 Uhr (Kickoff) | |
BC 013 |
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 |
Dozenten: |
Dr.-Ing. Andreas Erbslöh |
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 |
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.