Zur Modulseite PDF generieren

#40889 / #2

Seit WiSe 2022/23

English

Applied Artificial Intelligence Project

9

Albayrak, Sahin

Benotet

Portfolioprüfung

English

Zugehörigkeit


Fakultät IV

Institut für Wirtschaftsinformatik und Quantitative Methoden

34361200 FG Agententechnologien in betrieblichen Anwendungen und der Telekommunikation (AOT)

Keine Angabe

Kontakt


TEL 14

Xu, Yuan

yuan.xu@tu-berlin.de

Lernergebnisse

After successfully finishing this module, the participating students have • well-founded knowledge in an application domain • hands-on experiences in applying methods from the field of Artificial Intelligence to challenging problems of the future society • improved their capacity for teamwork and competence in project management • improved presentation and writing skills

Lehrinhalte

In this module, the students learn to apply general programming techniques as well as artificial intelligence methods in a competitive setting. Here, the application of artificial intelligence comprises symbolic as well as sub-symbolic approaches. The competitive environment is given through the participation in external competitions or course internal competitions amongst the student groups depending on the particular semester schedule. Particularly, students will explore the challenges of autonomous driving in a small scale flavor using simulation environments as well as small scale cars equipped with all relevant sensor perception. Specific applications encompass obstacle avoidance, autonomous racing, cooperation maneuver like convoying, prediction of others, multi-agent teamwork.

Modulbestandteile

Compulsory area

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWS ISIS VVZ
Applied Artificial Intelligence ProjectPJ0435 L 797WiSe/SoSeKeine Angabe4

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Applied Artificial Intelligence Project (PJ):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Attendance15.04.0h60.0h
Pre/post processing15.014.0h210.0h
270.0h(~9 LP)
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 270.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 9 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Project work within small groups, weekly project meetings, milestones, requirements specification, implementation, evaluation, documentation, presentation of results.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Fundamental programming experience, basic knowledge about robotics or automation, fundamental knowledge in artificial intelligence (symbolic and/or sub-symbolic)

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Portfolio examination

Art der Portfolioprüfung

100 Punkte insgesamt

Sprache(n)

German

Prüfungselemente

NamePunkteKategorieDauer/Umfang
Final Presentation and Review20mündlich90 min.
Design25schriftlich2 weeks / 10 pages (approx.)
Implementation and Test30praktisch5 weeks
Evaluation and documentation25schriftlich2 weeks / 10 pages (approx.)

Notenschlüssel

Notenschlüssel »Notenschlüssel 2: Fak IV (2)«

Gesamtpunktzahl1.01.31.72.02.32.73.03.33.74.0
100.0pt95.0pt90.0pt85.0pt80.0pt75.0pt70.0pt65.0pt60.0pt55.0pt50.0pt

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Winter- und Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 20.

Anmeldeformalitäten

QISPOS registration as well as according to the specific examination regulations (Prüfungsordnung). Additionally, the registration on the ISIS course page is required prior to the start of the semester.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Literatur

Empfohlene Literatur
Keine empfohlene Literatur angegeben

Zugeordnete Studiengänge


Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPOStuPOsVerwendungenErste VerwendungLetzte Verwendung
Computer Engineering (M. Sc.)112WiSe 2022/23SoSe 2025
Computer Science (Informatik) (M. Sc.)112WiSe 2022/23SoSe 2025
Elektrotechnik (M. Sc.)16WiSe 2022/23SoSe 2025
ICT Innovation (M. Sc.)112WiSe 2022/23SoSe 2025
Information Systems Management (Wirtschaftsinformatik) (M. Sc.)16WiSe 2022/23SoSe 2025
Medieninformatik (M. Sc.)16WiSe 2022/23SoSe 2025
Medientechnik (M. Sc.)18WiSe 2023/24SoSe 2025
Physikalische Ingenieurwissenschaft (M. Sc.)212WiSe 2022/23SoSe 2025
Wirtschaftsingenieurwesen (M. Sc.)16WiSe 2022/23SoSe 2025

Sonstiges

Keine Angabe