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Lehre/Praktikum Projektpraktikum Maschinelles Lernen: Unterschied zwischen den Versionen

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|Titel EN=Lab Course Machine Learning
 
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|Forschungsgruppe=Angewandte Technisch-Kognitive Systeme
 
|Forschungsgruppe=Angewandte Technisch-Kognitive Systeme
|Dozent=J. Marius Zöllner;  
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|Dozent=J. Marius Zöllner;
|Übungsleiter=J. Marius Zöllner;
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|Übungsleiter=Mohammd Karam Daaboul
 
|Fach=Informatik
 
|Fach=Informatik
|Leistungspunkte=4
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|Leistungspunkte=4,5
 
|Erfolgskontrolle=Bericht
 
|Erfolgskontrolle=Bericht
 
|Semester=SS
 
|Semester=SS
 
|LinkVVZ=https://campus.kit.edu
 
|LinkVVZ=https://campus.kit.edu
 
|LinkStudierendenportal=https://studium.kit.edu
 
|LinkStudierendenportal=https://studium.kit.edu
|Inhalt=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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|Inhalt=Im diesjährigen Projektpraktikum Maschinelles Lernen werden einzelne Themen aus der Domäne des autonomen Fahrens und des maschinellen Lernens aufgegriffen und in einem Projekt praktisch umgesetzt. Die Themen werden in Kooperation mit der Abteilung Technisch-Kognitive Systeme des FZI erstellt.
|Anmerkungen=Ziel des Praktikums ist, dass die Teilnehmer in gemeinsamer Arbeit autonome Fahrfunktionen auf einem realen Fahrzeug unter Verwendung maschineller Lernverfahren aufbauen, trainieren und evaluieren.
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Studierende erhalten die Möglichkeit, einzelne Themen in Gruppen zu bearbeiten. Die erzielten Ergebnisse sollen im Rahmen einer Abschlusspräsentation sowie einer schriftlichen Ausarbeitung (5-7 Seiten) jeweils pro Gruppe vorgestellt werden.
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Während die Gruppengröße auf 3 Personen beschränkt ist, können auch mehrere Gruppen ein Thema bearbeiten. Genauere Informationen zu den einzelnen Themen folgen in der Auftaktveranstaltung (das genaue Datum folgt an dieser Stelle).
  
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
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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.
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Voraussetzungen
  
Es wird empfohlen über C/C++ Kenntnisse zu verfügen, da diese nicht explizit vermittelt werden.
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Grundkenntnissse im Bereich ML/Robotik
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Fortgeschrittene Kentnisse in einer objektorientierten Programmiersprache (z.B. Python oder C++)
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Erfahrungen mit ROS (http://www.ros.org/), TensorFlow (https://www.tensorflow) oder PyTorch (https://pytorch.org/) können hilfreich sein
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|Anmerkungen=Anmeldung erfolgt über das Wiwi-Portal (https://portal.wiwi.kit.edu/)
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Zur Bewerbung für das Praktikum wird ein kurzes Motivationsschreiben benötigt. Dieses soll in deutscher oder englischer Sprache verfasst kurz auf die Motivation für die Teilnahme am Praktikum sowie die bisher erlangten Kenntnissse im Bereich des ML und der Robotik eingehen. Auch bisherige Programmiererfahrungen sollten hier kurz dargestellt werden.
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Studierende anderer Fachrichtungen sollten vorab mit dem Studiengangservice ihrer jeweiligen KIT-Fakultät klären, ob die Leistung anerkannt werden kann.
 
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Überdies hinaus wollen wir allen Studenten die Möglichkeit bieten am Audi Autonomous Driving Cup 2017 teilzunehmen, bei dem das letztjährige Team mit der Unterstüzung vom FZI den zweiten Platz belegte.
 
 
Für Studierende anderer Fakultäten ist die Anrechenbarkeit zu prüfen.
 

Aktuelle Version vom 24. August 2022, 09:08 Uhr

Praktikum Projektpraktikum Maschinelles Lernen

Details zur Lehrveranstaltung
Dozent(en) J. Marius Zöllner
Übungsleiter Mohammd Karam Daaboul
Fach (Gebiet) Informatik
Leistungspunkte 4,5 ECTS
Erfolgskontrolle Bericht
Semester SS


Aktuelle und ergänzende Informationen, sowie Zeiten und Räume der Lehrveranstaltung finden Sie im Vorlesungsverzeichnis der Universität.
Link zum Vorlesungsverzeichnis
Link zum Studierendenportal


Forschungsgruppe


Inhalt

Im diesjährigen Projektpraktikum Maschinelles Lernen werden einzelne Themen aus der Domäne des autonomen Fahrens und des maschinellen Lernens aufgegriffen und in einem Projekt praktisch umgesetzt. Die Themen werden in Kooperation mit der Abteilung Technisch-Kognitive Systeme des FZI erstellt. Studierende erhalten die Möglichkeit, einzelne Themen in Gruppen zu bearbeiten. Die erzielten Ergebnisse sollen im Rahmen einer Abschlusspräsentation sowie einer schriftlichen Ausarbeitung (5-7 Seiten) jeweils pro Gruppe vorgestellt werden. Während die Gruppengröße auf 3 Personen beschränkt ist, können auch mehrere Gruppen ein Thema bearbeiten. Genauere Informationen zu den einzelnen Themen folgen in der Auftaktveranstaltung (das genaue Datum folgt an dieser Stelle).


Voraussetzungen

Grundkenntnissse im Bereich ML/Robotik Fortgeschrittene Kentnisse in einer objektorientierten Programmiersprache (z.B. Python oder C++) Erfahrungen mit ROS (http://www.ros.org/), TensorFlow (https://www.tensorflow) oder PyTorch (https://pytorch.org/) können hilfreich sein




Anmerkungen

Anmeldung erfolgt über das Wiwi-Portal (https://portal.wiwi.kit.edu/)

Zur Bewerbung für das Praktikum wird ein kurzes Motivationsschreiben benötigt. Dieses soll in deutscher oder englischer Sprache verfasst kurz auf die Motivation für die Teilnahme am Praktikum sowie die bisher erlangten Kenntnissse im Bereich des ML und der Robotik eingehen. Auch bisherige Programmiererfahrungen sollten hier kurz dargestellt werden.

Studierende anderer Fachrichtungen sollten vorab mit dem Studiengangservice ihrer jeweiligen KIT-Fakultät klären, ob die Leistung anerkannt werden kann.