Wintersemester 2023/2024
Vorlesungszeit: 16.10.2023 - 17.02.2024
Anmeldung:
- Alle Teilnehmer melden sich bitte mit Ihrem Zedat-account im KVV -> FU-Login an.
- Alle Studenten, die Leistungspunkte und eine Note benötigen, müssen sich zusätzlich vor Beginn der Veranstaltung im Campus Management anmelden.
| 19324816: Forschungsseminar Artificial and Collective Intelligence | ||
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| Vorträge über eigene Forschung, Bachelor-, Masterarbeiten, sowie Originalarbeiten aus der Biorobotik und Künstlichen Intelligenz. Studierende können wissenschaftliche Ergebnisse geeignet präsentieren und deren Qualität beurteilen. | ||
| Dozent/in | Tim Landgraf | |
| Zeit | 17.10.2023 - 13.02.2024 Freitags, 10-12 Uhr. | |
| 19328716: Forschungsseminar Autonome Fahrzeuge | ||
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| In der Veranstaltung werden neue Ergebnisse der Arbeitsgruppe Autonome Fahrzeuge vorgestellt und diskutiert. Neue Artikel in Zeitschriften und Tagungen werden vorgestellt. | ||
| Dozent/in | Daniel Göhring | |
| Zeit | 16.10.2023 - 12.02.2024 Montags 10-12 Uhr. | |
| 19311917: Seminar/Proseminar: KI - Autonome Fahrzeuge | ||
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| Das Seminar behandelt Themen rund um den Forschungsbereich autonome Fahrzeuge. Schwerpunkt sind Aufgaben, die als Grundlage einer Bachelor- oder Masterarbeit dienen sollen, wie z.B: Erkennung von Personen/Fahrzeugen mit Vision Kartengenerierung aus Trajektorien C2C-/C2X-Kommunikation Objekttracking-/prediction Sensor- / Datenfusion Lokalisierung mit Map Matching ... | ||
| Dozent/in | Prof. Dr. Daniel Göhring | |
| Anmeldung | Module siehe hier (rechte Spalte) | |
| Zeit | 19.10.2023 - 15.02.2024 | |
| 19332713: Wie lassen sich die Herausforderungen für künftige Mobilitätsanwendungen modellieren und lösen? (Praxisseminar) | ||
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| Das Projekt zielt darauf ab, modernste Modellierungs- und Algorithmusherausforderungen für zukünftige Mobilitätsanwendungen (FMAs) zu bewältigen. Dies geschieht durch die Kombination von Konzepten aus drei Disziplinen: Vehicle Routing Problem, Computational Social Choice, und Ethik. Während des Kurses lernen die Studierenden Methoden aus diesen Bereichen kennen. So werden sie Algorithmen ... | ||
| Dozent/in | Dr. Martin Aleksandrov | |
| Zeit | 18.10.2023 - 14.02.2024 jeweils mittwochs 10-12 Uhr | |
| 19333812: How can we design systems for intelligent vehicles? (Projektseminar) | ||
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| The systems for intelligent vehicles can be categorized into five levels of autonomy, from no automation to full automation. For example, Tesla, Cruise, and Nuro develop systems that can perform essential tasks such as object detection for keeping a distance from other vehicles. However, they are not very good at handling failures. In this course, students will tackle related challenges such as ... | ||
| Zeit | 18.10.2023 - 14.02.2024 mittwochs 8-10 Uhr | |
| 19334501: VL/Ü Self-Supervised Learning | ||
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| This comprehensive course offers a deep dive into the evolving field of self-supervised learning, a rapidly growing area in artificial intelligence and machine learning. This course is designed to provide students with an understanding of the principles, algorithms, and applications of self-supervised learning. SSL is a type of machine learning where the system learns to make sense of part of ... | ||
| Dozent/in | Prof. Dr. Tim Landgraf, Manuel Heurich (Ü) | |
| Anmeldung | Module zu dieser Veranstaltung (rechte Spalte) | |
| Zeit | 23.10.2023 - 12.02.2024 Vorlesung: Montag 10-12 Uhr, Gr. Hörsaal, Takustr. 9 Übung 1: Dienstag 12-14 Uhr, Takustr. 9, Seminarraum 006 Übung 2: Dienstag 14-16 Uhr, Takustr. 9, Seminarraum 049 | |
| 19334617: Seminar/Proseminar: Multi-Agent Reinforcement Learning | ||
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| This advanced seminar course offers a focused exploration into the specialized field of multi-agent reinforcement learning (MARL). Reinforcement learning is a type of machine learning where an agent learns to make decisions by interacting with its environment. In the multi-agent scenario, multiple agents concurrently interact with the environment and each other, which significantly complicates ... | ||
| Dozent/in | Prof. Dr. Tim Landgraf | |
| Anmeldung | Module siehe hier (rechte Spalte) | |
| Zeit | 18.10.2023 - 14.02.2024 | |