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teaching:iis2013 [2013/08/20 15:35]
tenorth
teaching:iis2013 [2014/02/18 17:11]
tenorth
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 ====== Integrierte Intelligente Systeme ====== ====== Integrierte Intelligente Systeme ======
  
-|Dauer|6 SWS| +|< 100% 33% 66%>| 
-|Art|Vorlesung mit Übung| +^Dauer^6 SWS^ 
-|Semester|WS2013| +^Art^Vorlesung mit Übung^ 
-|Vortragende|Prof. Michael Beetz, Dr. Moritz Tenorth| +^Semester^WS2013^ 
-|Übungsleitung|Jan-Hendrik Worch, Jan Winkler| +^Vortragende^Prof. Michael Beetz, Dr. Moritz Tenorth^ 
-|Sprache|Deutsch| +^Übungsleitung^Jan-Hendrik Worch, Jan Winkler^ 
-|Termine|Montag: 16:00 - 18:00, Vorlesung, Ort: MZH 1450| +^Sprache^Deutsch^ 
-|Übung|Mittwoch: 16:00 - 18:00, Übung, Ort: MZH 1450| +^Termine^Montag: 16:00 - 18:00, Vorlesung, Ort: MZH 1450^ 
-|Bemerkungen|Vorlesungsbeginn:​ 14.10.2013 \\ Übungsbeginn:​ 23.10.2013\\+^Übung^Mittwoch: 16:00 - 18:00, Übung, Ort: MZH 1450^ 
 +^Bemerkungen^Vorlesungsbeginn:​ 14.10.2013 \\ Übungsbeginn:​ 23.10.2013\\
  
 Organizational Issues and Materials can be found at our Organizational Issues and Materials can be found at our
 [[https://​elearning.uni-bremen.de/​index.php?​extern_jump_va=1ef321a046ed2b569c5addc715f4c7e2|Stud.IP page]] [[https://​elearning.uni-bremen.de/​index.php?​extern_jump_va=1ef321a046ed2b569c5addc715f4c7e2|Stud.IP page]]
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 +Die Vorlesung beschäftigt sich mit aktuellen Techniken zur Implementierung von technischen kognitiven Systemen, das heißt mit intelligenten Computersystemen,​ die über Sensoren und Aktuoren verfügen. Solche Systeme werden vor allem in Bereichen wie der Service-Robotik,​ in autonomen Raumsonden, in intelligenten Wohn- und Arbeitsbereichen und in Fahrerassistenzsystemen eingesetzt.
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 +Es werden folgende Themen behandelt: ​
 +  * Sensoren, Aktuatoren und physikalische Infrastrukturen von technischen kognitiven Systemen (u.a. Smart Sensors, Sensornetzwerke)
 +  * Berechnungsmodelle zur Steuerung technischer kognitiver Systeme: dynamisches Systemmodell,​ rationales Agentenmodell,​ das Berechnungsmodell der technischen kognitiven Systeme
 +  * Grundlagen probabilistischer Zustandsschätzung:​ Bayes-Filter,​ Kalman-Filter,​ Partikel- Filter, Mechanism en zur Datenassoziation,​ Lernen von Sensor- und Aktionsmodellen,​ Hidden Markov Modelle, Expectation Maximization
 +  * Anwendungen probabilistischer Zustandsschätzung:​ Selbstlokalisierung,​ Umgebungskartierung,​ Objektverfolgung
 +  * Programmiermethoden für technische kognitive Systeme: nebenläufig reaktive Steuerungsmechanismen;​ Wissens- und planbasierte Steuerungstechniken