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Kognitive Technische Systeme - Einzelansicht

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Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Langtext Mensch Maschine Systeme
Veranstaltungsnummer Kurztext Söffker
Semester SoSe 2024 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Credits 4 Belegung Keine Belegpflicht
Zeitfenster
Hyperlink
Sprache Deutsch
Termine Gruppe: [unbenannt] iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen E-Learning
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Mo. 15:00 bis 18:00 wöch.        
Gruppe [unbenannt]:
 
 


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Söffker, Dirk , Univ.-Prof. Dr.-Ing.
Zielgruppen/Studiengänge
Zielgruppe/Studiengang Semester Pflichtkennzeichen
WIng B.Sc. E, Wirtschaftsingenieurwesen Richtung Elektrische Energietechnik (Bachelor) 1 - 1 WA
15 M.Sc., ISE/Automation and Control Engineering (Master of Science) 2 - 2 PV
15 M.Sc., ISE/Communications Engineering (Master of Science) 2 - 2 WP
EIT MA TI, EIT Master-Studiengang "Elektrotechnik und Informationstechnik" Vertiefungsrichtung Technische Informatik 2 - 2 WP
EIT MA AT, EIT Master-Studiengang "Elektrotechnik und Informationstechnik" Vertiefungsrichtung Automatisierungstechnik 2 - 2 WP
ISE/ACE M.Sc., ISE/Automation and Control Engineering (Master of Science) 2 - 2 PV
ISE/CSCE M.Sc., ISE/Computer Science and Communications Engineering (Master of Science) 2 - 2 WP
ISE/EEE-CE M.Sc., ISE/Electrical and Electronic Engineering 2 - 2 WP
ISE/EEE-PA M.Sc., ISE/Electrical and Electronic Engineering 2 - 2 WP
WIng M.Sc. MB/M, Wirtschaftsingenieur Richtung Maschinenbau (Master, Mechatronik) 1 - 1 WA
Maschbau MA/M, Maschinenbau (Master, Mechatronik) 1 - 1 WP
15 M.Sc.ISE, Mechanical Engineering (Master of Science, GME) 2 - 2 WP
15 M.Sc.ISE, Mechanical Engineering (Master of Science, M) 2 - 2 WP
ISE/ME M.Sc. 1, ISE/Mechanical Engineering (Master of Science, GME) 2 - 2 WP
Zuordnung zu Einrichtungen
Maschinenbau
Inhalt
Kommentar

Kognitive Technische Systeme

Begriffe/Stichworte:

- Einführung

- Motivatiob

- Aufgabenfelder

- Grundbegriffe

- Prinzipien

- Agenten

- Verhaltenskoordination (bei Agenten) / Verhaltensbeschreibung

- Modellbildung menschlicher Interaktion

- Kognitive Architekturen

- Wissensrepräsentation

- Planen, Handeln, Suchen

- Lernen

- Tools I: Filterung

- Tools II: Klassifikation und Lernen

 

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

Lehrform:

Das Vorlesungsmanuskript wird über die Lehrstuhlseiten für die Teilnehmer der Veranstaltung zur Verfügung gestellt. Die Vorlesung wird mittels Tablet-PC gehalten. Die der Veranstaltung zugrundeliegenden Publikationen werden als Hintergrundmaterial in Form von PDF-Dokumenten
online zur Verfügung gestellt.

Lernziele:

Die Automatisierungstechnik ist – auf Grund ihres fachübergreifenden, system-orientierten Ansatzes – eine interdisziplinäre Ingenieurdisziplin.Das Ziel der Veranstaltung Kognitive Technische Systeme ist, die Studierenden mit den Grundlagen der modernen Informatik, mit Filtermethoden, mit Methoden der Künstlichen Intelligenz sowie der Kognitiven Technischen Systeme vertraut zu machen, so dass sie die Weiterentwicklung der Regelungs- und Automatisierungstechnik mit den Mitteln der kognitiven künstlichen Intelligenz im Sinne einer Erweiterung erkennen können, die zugrundeliegenden Methoden beherrschen und anwenden können.

Studienleistung:

Die Art und Dauer der Prüfung wird gemäß der Prüfungsordnung vom Lehrenden vor

Beginn des Semesters bestimmt.

Sprache: Deutsch

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

Bemerkung/Vorleistung:

Diese Veranstaltung setzt Kenntnisse der Regelungs- und Automatisierungstechnik, der Regelungstheorie, die Kenntnis mindestens einer modernen Programmiersprache, sowie die Fähigkeit deutsche und englischsprachige Forschungspublikationen zu lesen. Die Veranstaltung ist als Abschlussveranstaltung des Masterstudiums konzipiert und bereitet auf Forschungsarbeiten im Kontext der Kognitiven Technischen Systeme vor.

 

Literatur

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).

Bemerkung

Einführungsveranstaltung am Mo, 20.4.2015, 14.15-15.00 Uhr im selben Raum MB 144


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2024 , Aktuelles Semester: WiSe 2024/25