Überblick

Im Sommersemester 2024 werden wir voraussichtlich folgende Veranstaltungen anbieten:

Vorlesung mit ÜbungProgrammieren in C

Studiengang Bachelor Angewandte Informatik
Dozent(en): Prof. Dr. Gregor Schiele (Vorlesung)
Lukas Einhaus (Übung)
Sprache: Deutsch
Turnus: Sommersemester
Zeit: steht noch nicht fest
Ort: steht noch nicht fest
Beginn: steht noch nicht fest

Diese Bachelor-Vorlesung vermittelt die Grundlagen der Programmierung in der Programmiersprache C. Trotz seiner langen Geschichte ist C auch heute noch einer der verbreitetsten und wichtigsten Programmiersprachen überhaupt, besonders für systemnahe Programmierung. Sie ist einfach zu lernen, aber schwer zu meistern, da sie nur wenige Schlüsselwörter und Konzepte enthält, mit diesen aber viele moderne Programmiertechniken nachgebildet werden können.

Im Einzelnen werden behandelt: Allgemeine Konzepte von Programmiersprachen, Variablen und Typen in C, Operatoren und Ausdrücke, Kontrollstrukturen und Funktionen, der Präprozessor, Zeiger, statische und dynamische Speicherverwaltung, Fehlerbehandlung, Bitmanipulationen, Module und abstrakte Datentypen, Unit-Tests und Test-Driven-Development in C.

Bitte beachten Sie, dass es sich nicht um eine Vorlesung zu den Grundlagen der Programmierung handelt. Die Vorlesung baut auf den Veranstaltungen „Grundlegende Programmiertechniken“ und „Fortgeschrittene Programmiertechniken“ auf, d.h. grundlegende Programmierkenntnisse (z.B. Variablen und Typen, Schleifen, Unterprogramme und Rekursion) und Basiswissen über Datenstrukturen und Algorithmen werden vorausgesetzt. 

Vorlesung mit ÜbungInternet of Things: Protocols and System Software

Studiengänge

Master Angewandte Informatik
Master Cyber Physical Systems
Master Computer Engineering (ISE)
Master Medizintechnik
Master Embedded Systems Engineering (ISE)

Dozent(en): Prof. Dr. Gregor Schiele (Vorlesung)
Chao Qian (Übung)
Sprache: Englisch
Turnus: Sommersemester
Zeit: steht noch nicht fest
Ort: steht noch nicht fest
Beginn: steht noch nicht fest

Diese Master-Vorlesung vermittelt eine Einführung in das Themengebiet des „Internet der Dinge“ (IoT), in dem Milliarden eingebetteter Systeme (Sensoren, Aktuatoren) in Echtzeit kontinuierlich Daten über die reale Welt im Internet verfügbar machen.

Behandelte Themen sind insbesondere: IoT-Systemarchitekturen (Cloud vs Edge vs Mesh), Kommunikationsprotokolle (IEEE 802.15.4, NbIoT, 6LoWPAN, MQTT), Updateprotokolle, Datenmodellierung, Datenzugriff (Stream Processing, Complex Event Processing), und Datenverarbeitung mit maschinellen Lernverfahren für IoT Geräte (Pruning, Quantization). Neben theoretischem Wissen wird in der Übung auch die praktische Programmierung von IoT-Systemen vermittelt, z.B. mit Arduino-Geräten, Sensoren, Raspberry Pis und frei wählbaren Cloud-basierten IoT-Plattformen.

 

PraxisprojektPraxisprojekt "Developing a Drink Mixing Machine"

Studiengang Master Cyber Physical Systems
Dozent(en): Prof. Dr. Gregor Schiele
Lukas Einhaus
Sprache: Deutsch/Englisch
Turnus: Sommersemester
Zeit: steht noch nicht fest
Ort: steht noch nicht fest
Kickoff: steht noch nicht fest

In diesem Kurs soll einen Leiterplatte und Software für eine bestehende mechanische Getränkemischmaschine entwickelt werden. Die Maschine hat verschiedene Aktuatoren. Wir erwarten, dass sich die Gruppe aufteilt, so dass jeder das machen kann, was ihm liegt. Idealerweise werden die folgenden Schritte von jemandem in der Gruppe durchgeführt:

  • PCB für IO entwerfen (Motortreiber, Sensoren)
  • Entwurf einer Leiterplatte für eine steuernde MCU und Verbindung dieser mit der IO-Leiterplatte
  • Programmieren der steuernden MCU
  • Eine Idee für die Nutzeroberfläche auf dem Raspberry PI entwerfen (optional)
  • Programmieren des RPI und der Nutzeroberfläche für den vorhandenen Touchscreen (optional)
  • Verbinden des RPI und der steuernden MCU (optional)

Organisation:

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

PraxisprojektPraxisprojekt "EEG-based Gaming Controller"

Studiengänge Master Cyber Physical Systems
Master Angewandte Informatik
Dozent(en): Dr.-Ing. Andreas Erbslöh
Chao Qian
Sprache: Deutsch/Englisch
Turnus: Sommersemester
Zeit: steht noch nicht fest
Ort: steht noch nicht fest
Kickoff: steht noch nicht fest

Dieses Projekt ist eine Fortsetzung des Projekts "Exoskeletons" aus den vergangenen Semestern. Die Ausrichtung wird in diesem Semester verschoben von der Kontrolle eines Exoskeleton zu einem Gaming Controller.

Ab diesem Semester sollen die Studenten eine EEG-Verarbeitungspipline aufbauen, um beispielsweise im Spiel einen Roboter durch das Labyrinth zu navigieren (hoch, runter, links und rechts). Das Ziel dieses Semesters ist, eine erste Pipeline zu realisieren, die folgende Punkte beinhaltet:

  • Einrichtung der Umgebung inkl. Spiel für die automatisierte Datensatz-Generierung mit dem EEG-Setup von MentaLab und einem Contoller
  • Optimierung von Vorverarbeitungs-Methoden
  • Erstes Training von Tiefen Neuronalen Netzen

In den nächsten Semestern soll das Modell auf unsere ElasticAI.hardware transferiert werden, die als Gaming-Controller fungiert. Hierbei müssen voraussichtlich die Datensätze automatisch angepasst werden, um eine höhere Genauigkeit zu erzielen. Dabei muss die Hardware als Gaming Controller am Betriebsystem und die Firmware des Geräts angepasst werden.

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/Englisch
Turnus: Sommersemester
Zeit: steht noch nicht fest
Ort: steht noch nicht fest
Beginn: steht noch nicht fest

Im Rahmen 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 ElasticAI.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.

PraktikumCPS-Laborpraktikum

Studiengang Master Cyber Physical Systems
Dozenten:

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

Sprache: Deutsch
Turnus: Sommersemester
Zeit: steht noch nicht fest
Ort: steht noch nicht fest
Kickoff: steht noch nicht fest

Dieses Lab wird exklusiv für Studierende des neuen Masterstudiengangs „Cyber Physical Systems“ in Kooperation mit den Gruppen von Prof. Weis und Prof. Pauli angeboten.