Die Informatik des Fachbereiches 3 der Universität Bremen Hier geht es zur Homepage der Verwaltung des Fachbereiches 3 der Universität Bremen Hier geht es zur Homepage der Informatik des Fachbereiches 3 der Universität Bremen Hier geht es zur Homepage der Mathematik des Fachbereiches 3 der Universität Bremen Hier geht es zur Homepage des Fachbereiches 3 der Universität Bremen Hier geht es zur Homepage der Universität Bremen
Zeige Wirtschaftsinformatik-Format Pdf_icon Informatik-Format Pdf_icon Digitale Medien-Format Pdf_icon Systems Engineering-Format Pdf_icon

Informatik-Ansicht

Integrated Intelligent Systems


Integrated Intelligent Systems
Modulnummer
ME-710.04
Master
Pflicht/Wahl
Wahl Basis Ergänzung
Sonderfall
Zugeordnet zu Masterprofil
Basis Ergänzung
Sicherheit und Qualität
KI, Kognition, Robotik
Digitale Medien und Interaktion
Modulbereich : Praktische und Technische Informatik
Modulteilbereich : 710 Künstliche Intelligenz
Anzahl der SWS
V UE K S Prak. Proj.
2 2 0 0 0 0 4
Kreditpunkte : 6 Turnus

einjährig

Formale Voraussetzungen : Keine
Inhaltliche Voraussetzungen : Kenntnisse der Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (BB-710.01)
Vorgesehenes Semester : ab 1. Semester
Sprache : Deutsch/Englisch
Ziele :

Die Vorlesung beschäftigt sich mit aktuellen Techniken zur Implementierung von technischen kognitiven Systemen, das heißt mit intelligenten Computersystemen, die über Sensoren und Aktuoren verfügen. Solche Systeme werden vor allem in Bereichen wie der Service-Robotik, in autonomen Raumsonden, in intelligenten Wohn- und Arbeitsbereichen und in Fahrerassistenzsystemen eingesetzt.

Inhalte :

Es werden folgende Themen behandelt: Sensoren, Aktuatoren und physikalische Infrastrukturen von technischen kognitiven Systemen (u.a. Smart Sensors, Sensornetzwerke); Berechnungsmodelle zur Steuerung technischer kognitiver Systeme: dynamisches Systemmodell, rationales Agentenmodell, das Berechnungsmodell der technischen kognitiven Systeme; Grundlagen probabilistischer Zustandsschätzung: Bayes-Filter, Kalman-Filter, Partikel- Filter, Mechanism en zur Datenassoziation, Lernen von Sensor- und Aktionsmodellen, Hidden Markov Modelle, Expectation Maximization; Anwendungen probabilistischer Zustandsschätzung: Selbstlokalisierung, Umgebungskartierung, Objektverfolgung; Programmiermethoden für technische kognitive Systeme: nebenläufig reaktive Steuerungsmechanismen; Wissens- und planbasierte Steuerungstechniken

Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.) :
Form der Prüfung : Eine Auswahl aus mündlicher Prüfung, Klausur und Übungen mit Fachgespräch.
Arbeitsaufwand
Präsenz 56
Übungsbetrieb/Prüfungsvorbereitung 124
Summe 180 h
Lehrende: Michael Beetz Verantwortlich Michael Beetz
Zurück

Zeige Wirtschaftsinformatik-Format Pdf_icon Informatik-Format Pdf_icon Digitale Medien-Format Pdf_icon Systems Engineering-Format Pdf_icon