Wintersemester 2023/24

Alle notwendigen Informationen und Links zu Lehrveranstaltungen im Wintersemester 2023/24 sind, gegliedert nach den Lehrveranstaltungen, auf dieser Seite zu finden. Alle Fragen an die Lehrenden stellen Sie bitte in den Lehrveranstaltungen bzw. über die jeweils genutzten Plattformen - nicht in individuellen E-Mails an die Lehrenden.

Bachelor:

Beginn der Veranstaltung: 24.10.2023; 14:00 Uhr

Inhalt:

Die Einführungsveranstaltung findet vorraussichtlich in Präsenz statt. Informationen zu Seminarablauf der Veranstaltung finden Sie im Moodlekurs.

Haben Sie interesse, dann schauen Sie doch einfach bei der Einführungsveranstaltung (siehe moodle) vorbei.

Links:

Kontaktpersonen:

Beginn der Vorlesung:

Montag den 23.10.2023

Beginn der Übung:

Gruppe 1: 30.10. 08:00 Uhr
Gruppe 2: 30.10. 09:00 Uhr
Gruppe 3: 31.10. 08:00 Uhr
Gruppe 4: 31.10. 09:00 Uhr
Gruppe 5: 01.11. 08:00 Uhr
Gruppe 6: 01.11. 09:00 Uhr

 

Der Stoff der Vorlesung wird nach dem Lehrkonzept "Flipped Classroom" in Form von Videos vermittelt. Begleitend zu den Videos gibt es wöchentliche Live-Sessions, zu denen Prof. Sick weiterführende Fragen mit Ihnen diskutiert, die das Verständnis vertiefen. Zusätzlich gibt es eine kurze Zusammenfassung des Stoffes der letzten Woche und einen Ausblick zum Stoff der kommenden Woche.

Die Übungsblätter werden jeden Montag bereitgestellt. Die Lösungen werden eine Woche später nach der letzten Übung hochgeladen. Es werden ausschließlich Präsenzübungen angeboten, in denen die Aufgaben diskutiert werden können. Bitte beachten Sie, dass jedes 2. Übungsblatt (Übungen 2, 4, 6, 8, 10 und 12) abzugebende Aufgaben enthält. Diese Aufgaben müssen jeweils bis zum kommenden Sonntag, 23:59 Uhr über Moodle abgegeben werden. Für die Klausurzulassung müssen mindestens 5 von den 6 abzugebenden Übungen mit jeweils mindestens 50 % der Punktzahl bestanden werden (Studienleistung). Studierende, die bereits die Klausurzulassung (Studienleistung) in früheren Semestern erhalten haben, steht es frei, die Lösungen nochmals abzugeben und eine Korrektur zu erhalten.

Alle weitere Information und regelmaßige Ankündigungen finden Sie im entsprechenden Moodle-Kurs.

 

Meeting Information

 

Kontaktpersonen:

Name: Minh Tuan Pham

E-Mail: stochastik[at]uni-kassel[dot]de

 

Beginn der Vorlesung:

Dienstag, den 24.10.2023 - 14:00 Uhr

Beginn der Übung:

Dienstag, den 31.10.2023 - 14:00 Uhr

 

In diesem Labor erlernen Studierende den Umgang mit humanoiden Robotern. Das Labor besteht aus den folgenden Inhalten:

  • Einführung in das Arbeiten mit humanoiden Robotern
  • Einführung in das Robot Operating Systems (ROS)
  • Anwendung von Algorithmen aus der Computervision
  • Kennenlernen und Umgang von/mit 3D-Sensorik
  • Einführung und Anwendung von simplen, maschinellen Lernalgorithmen
  • Grundlagen der Kooperation zwischen Mensch-Roboter / Roboter-Roboter
  • Erweiterung der Roboter-Sensorik zur höheren Interaktionsfähigkeit.

Das Labor endet mit einem Gruppenprojekt, welches die oben erlernten Inhalte festigen soll. Bei Interesse an dem Labor sollen sich Studierende im Moodle-Kurs einschreiben. Die Kickoff-Veranstaltung findet am 24. Oktober 2023 um 14:00 Uhr statt.

Meeting Information

  • Präsenz

Kontaktperson:

Name: Kristina Dingel

E-Mail: kristina.dingel[at]uni-kassel[dot]de

 

 

Master:

Beginn der Veranstaltung: 24.10.2023; 14:00 Uhr

Inhalt:

Die Einführungsveranstaltung findet vorraussichtlich in Präsenz statt. Informationen zu Seminarablauf der Veranstaltung finden Sie im Moodlekurs.

Haben Sie interesse, dann schauen Sie doch einfach bei der Einführungsveranstaltung (siehe moodle) vorbei.

Links:

Kontaktpersonen:

Beginn der Vorlesung:

Dienstag den 24.10.2023 - 14:00 Uhr

Beginn der Übung:

Dienstag den 31.10.2023 - 14:00 Uhr

 

In diesem Labor erlernen Studierende den Umgang mit humanoiden Robotern. Das Labor besteht aus den folgenden Inhalten:

  • Einführung in das Arbeiten mit humanoiden Robotern
  • Einführung in das Robot Operating Systems (ROS)
  • Anwendung von Algorithmen aus der Computervision
  • Kennenlernen und Umgang von/mit 3D-Sensorik
  • Einführung und Anwendung von simplen, maschinellen Lernalgorithmen
  • Grundlagen der Kooperation zwischen Mensch-Roboter / Roboter-Roboter
  • Erweiterung der Roboter-Sensorik zur höheren Interaktionsfähigkeit.

Das Labor endet mit einem Gruppenprojekt, welches die oben erlernten Inhalte festigen soll. Bei Interesse an dem Labor sollen sich Studierende im Moodle-Kurs einschreiben. Die Kickoff-Veranstaltung findet am 24. Oktober 2023 um 14:00 Uhr statt.

Meeting Information

  • Präsenz

Kontaktperson:

Name: Kristina Dingel

E-Mail: kristina.dingel[at]uni-kassel[dot]de

 

 

Beginn der Vorlesung:

Montag den 23.10.2023 - 14:00

Beginn der Übung:

Mittwoch den 25.10.2023 - 10:00

 

Meeting Information

  • Präsenzkurs
  • WA-altes Gebäude (WA 73) - Hörsaal 0315, alternativ Raum 0303c im Fachgebiet (wenn Teilnehmeranzahl es erlaubt, die ersten Veranstaltungen finden aber in 0315 statt)
  • Room number Exercise: Raum 0303c im Fachgebiet

Weitere Informationen: Veranstaltungsübersicht

 

Kontaktperson: Huseljic, Denis

E-Mail: dhuseljic[at]uni-kassel[dot]de

 

Beginn der Vorlesung:  24.10.2023 - Di. 12:15 Uhr

Beginn der Übung:        25.10.2023 - Mi. 12:15 Uhr

 

Die Vorlesung beschäftigt sich mit Grundlagen der Mustererkennung in Zeitreihen (z. B. Sensorsignale) und räumlich verteilt erfassten Daten (z. B. in Sensornetzen). Es werden u.a. folgende Themen besprochen: Grundlagen (z. B. Segmentierung von Zeitreihen, Korrelation von Daten, Merkmale zur Beschreibung temporaler/räumlicher Daten), Abstandsmessung von Zeitreihen, Clustering/Klassifikation, Motiverkennung, Anomalieerkennung mit verschiedenen Techniken (z. B. Nearest Neighbor, Neuronale Netze, Support Vector Machines), verschiedenste Beispielanwendungen (Unterschriftenverifikation, kollaborative Gefahrenwarnung in Fahrzeugen, Aktivitätserkennung, Kontexterkennung mit Smartphones u.a.)

 

Kontakt Person

Name: Dr. Gruhl

E-Mail: cgruhl[at]uni-kassel[dot]de

 

Sowohl die Vorlesungen als auch die Übungen finden vor Ort im Labor 0303c statt.