Lehrstuhl SRS - Kognitive Technische Systeme

Sommersemester 2019

Kognitive Technische Systeme

Veranstaltung Kognitive Technische Systeme (2V, 1Ü, (1S))
Zielgruppe

Studierende der letzten beiden Abschlusssemestern (M.Sc.)

  • ACE/CIS- im EE-Master
  • Maschinenbau / Mechatronik
    Maschinenbau / Allgemeiner Maschinenbau
  • Elektrotechnik / Automatisierungstechnik
  • Informatik
  • Technomathematik
URL der Veranstaltung

http://www.uni-due.de/srs/v-kts.shtml

Dozent/innen Söffker
Betreuende/r wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in Doktoranden und Doktorandinnen des Lehrstuhls
Ort MB 144
Tag Montag
Zeit 15.00-19.30 Uhr
Erste Veranstaltung

03.06. (Partiell geblockt in der zweiten Hälfte des Semesters. In der ersten Hälfte des Semesters findet in dieser Zeit die Veranstaltung Regelungstheorie statt, deren Besuch empfohlen wird.)

Letzte Veranstaltung 08.07.
Sprechstunde Bitte sprechen sie Prof. Söffker und vortragende Doktoranden direkt in den Veranstaltungspausen bzw. nach der Veranstaltung an.
Voraussetzungen

Es wird die Kenntnis aller zugrundeliegenden Methoden und zugehöriger Veranstaltungen empfohlen, da diese NICHT wiederholt werden sondern nur kombiniert und vertieft. Diese Veranstaltung ist als Veranstaltung der letzten zwei Studiensemester im Masterstudium konzipiert.

  • Programmierkenntnisse
  • Regelungstechnik/-theorie oder Automatisierungstechnik
  • Grundlagen der Messtechnik
  • Grundlagen der Digitaltechnik
Literatur

Es werden während der Vorlesung Aufsatz- und Buchkapitelkopien als Arbeitsunterlage, zur Vor- und Nachbereitung und zur Prüfungsvorbereitung verteilt.

Literaturempfehlungen:
Alpaydin, E.: Maschinelles Lernen, Oldenbourg, 2008. (idt.: Machine Learning, MIT Press, 2003).
Cacciabue, P.C.: Modelling and Simulation of Human Behaviour in System Control, Springer, 1998.
Ertel, W.: Grundkurs der Künstlichen Intelligenz, Vieweg, 2008.
Görz, G. et al.: Handbuch der Künstlichen Intelligenz, Oldenbourg, 2003.
Haykin, S.: Neural Networks and Learning Machines, Pearson, 2009.
Johannsen, G.: Mensch-Maschine-Systeme, Springer, 1993.
Russel, S.; Norvig, P.: Künstliche Intelligenz, Pearson, 2004. (idt.: Artificial Intelligence, Prentice Hall, 2003).

Vorlesungseinteilung
VW Thema:
1 Einführung
Motivation
Aufgabenfelder
2 Grundbegriffe
Prinzipien
Agenten
Verhaltenskoordination (bei Agenten)
3 Verhaltensbeschreibung
Modellbildung menschlicher Interaktion
Kognitive Architekturen
4 Wissensrepräsentation
Planen, Handeln, Suchen
Lernen
5 Tools I: Filterung
6 Tools II: Klassifikation und Lernen
7 Aktuelle Forschungsanwendungen des Lehrstuhls SRS aus dem Arbeitsbereich Kognitive Technische Systeme:
- Situations-Operator-Modellbildung
- Stabilisierung nichtlinearer dynamischer Systeme ohne Modellkenntnis
- Personalisierte, lernfähige und interaktive Fahrerassistenz
- Planungs- und Assistenzsysteme im Luftverkehr
- Lernfähige mobile Robotik
Prüfung Schriftliche Prüfung in deutscher und englischer Sprache, 90 min, closed-book, Anmeldung über das Prüfungsamt.
Beschreibung Vorlesungsbeschreibung [PDF]
Vorlesungsunterlagen
  • VE-0: Formales/Hinweise [PDF]
  • VE-1: Einführung und Motivation [PDF]
  • VE-2: Grundbegriffe und -sätzliches [PDF]
  • VE-3: Interaktion und Kognition [PDF]
  • VE-4: Filterung [PDF]
  • VE-5: Lernen und Klassifikation [PDF]
Übung
Hintergrundmaterial
  • Vorlesungseinheit 1 [ZIP]
  • Vorlesungseinheit 2 [ZIP]
  • Vorlesungseinheit 3 [ZIP]
  • Vorlesungseinheit 4 [ZIP]
  • Vorlesungseinheit 5 [ZIP]
  • Vorlesungseinheit 6 [ZIP]
Seminar

Aktuelle Informationen