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. 

In vorherigen Projekten wurde eine Verarbeitungspipeline für EEG-Daten (Elektroenzephalografie) entwickelt, welche die MentaLab Explore+ EEG-Kappe nutzt und es einem Anwender ermöglicht, mittels Gedanken einen Computerspiel-Avatar zu steuern.

Es wurden EEG-Daten erhoben, gelabelt und mittels künstlicher Intelligenz zu Gamecontroller-Kommandos interpretiert. Ebenfalls wurde ein Pacman-basierendes Videospiel mit einer Client-Server-Architektur in Python implementiert. Parallel wurde an einer Verbesserung der EEG-Aufnahmehardware gearbeitet.

Diese Pipeline soll nun evaluiert und optimiert werden. Ziele dieses Semesters sind u.a. folgende Punkte:

• Software:
  • Ende-zu-Ende-Integration von EEG-Datenerhebung bis zum Game-Server
  • Evaluation der Vorhersagegenauigkeit und -latenz, wie auch deren Auswirkungen auf die Immersion im Spiel
  • Optimierungen bzgl. dieser Punkte, wie z.B. Verbesserungen der Datenerhebung und -verarbeitung mittels KI
• Hardware:
  • Auslesen der Rohdaten des MentaLab Explore+ mit unserer eigenen ElasticAI.hardware und C-Runtime
  • Verwendung von neuartigen "Flower"-Elektroden der TU Ilmenau mit aktiver Schirmung

In den nächsten Semestern soll das KI-Modell auf unsere ElasticAI.hardware transferiert werden, die dann als Gamecontroller fungiert.

Organisation:

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