Lehre/Praktikum Projektpraktikum Maschinelles Lernen/en
Lab Course Machine Learning
| Type of course | practical course |
| Lecturer(s) | J. Marius Zöllner |
| Instructor(s) | Karl Kurzer, Mohammd Karam Daaboul |
| Subject | Informatik |
| Credit Points | 4,5 |
| Control of Success | Bericht |
| Term | summer |
You find additional information, the time schedule and room numbers in the University Course Overview.
Course Overview https://campus.kit.edu
Student Portal https://studium.kit.edu
Umsetzung einzelner, durch die Studenten ausgewählter Verfahren des Maschinellen Lernens zur Realisierung autonomer Fahrfunktionen auf einem realen Fahrzeug (Maßstab 1:8; www.audi-autonomous-driving-cup.com/fahrzeug/). Die einzelnen Projekte erfordern die Analyse der gestellten Aufgabe, Auswahl geeigneter Lernverfahren, Spezifikation, Implementierung und Evaluierung eines Lösungsansatzes. Schließlich ist die gewählte Lösung zu dokumentieren und in einem Kurzvortrag vorzustellen.
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Ziel des Praktikums ist, dass die Teilnehmer in gemeinsamer Arbeit autonome Fahrfunktionen auf einem realen Fahrzeug unter Verwendung maschineller Lernverfahren aufbauen, trainieren und evaluieren.
Das Praktikum wird in drei Gruppen durchgeführt, welche sich aufteilen auf den Aufbau der Simulationsumgebung zur Validierung der eingesetzten maschinellen Lernverfahren; Entwicklung maschineller Lernmethoden für autonome Teilfunktionen des Fahrzeugs, sowie Entwicklung und Integration vollständig autonomer Fahrfunktionen für den AADC
Dazu wird den Teilnehmern die Möglichkeit geboten die Algorithmik auf Miniaturfahrzeugen zu erproben. Neben den wissenschaftlichen Zielen, die in der Untersuchung und Anwendung der Methoden werden auch die Aspekte projektspezifischer Teamarbeit in der Forschung (von der Spezifikation bis zur Präsentation der Ergebnisse) in diesem Praktikum erarbeitet.
Es wird empfohlen über C/C++ Kenntnisse zu verfügen, da diese nicht explizit vermittelt werden.