Seminar Robotik (Prof. Jung)

Dieses Seminar richtet sich insbesondere an Robotik-Studierende, ist aber auch (hoffentlich) für Studierende der Angewandten Informatik interessant. Behandelt werden aktuelle Trends aus der sehr dynamischen Robotikforschung. Neu ist zur Zeit u.a., dass LLMs und das darin enthaltene Wissen Anwendung bei der Steuerung von Robotern finden und zu Vision-Language-Action Models verallgemeinert werden. Neue realitätsnahe Simulationsumgebungen vereinfachen das Training von Robotern und den Transfer von Simulation auf die physischen Roboter (Sim-to-Real). 

Aktuelle Themen (Beispiele):

• LLMs und Vision-Language-Action Models für intelligente Roboter
• Smart Watch Motion Control für Roboter
• Simulationsumgebungen für Roboter und Sim-to-Real
• Human Level Competitive Robot Table Tennis
• Imitationslernen

Beispielhafte Themen vergangener Semester:

• Vergleich von Odometrie-Algorithmen
• - Einsatzmöglichkeiten von Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) in der Robotik
• - Bilderkennung und Pfadplanung für Autonome Drohnen
• - Robots in Industry 4.0
• - Sensor Technology for Robots in Search and Rescue
• - Schwarmrobotik / Multi-Agenten-Kommunikation

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Seminar Ubiquitäre und interaktive Systeme (Prof. Pfleging)

Computersysteme werden entwickelt, damit Menschen diese nutzen und mit ihnen interagieren können. Daher ist die Gestaltung der Mensch-Computer-Interaktion ein wichtiger Aspekt bei der Entwicklung von Systemen und Anwendungen und Gegenstand der Forschung der Professur. Dieses Seminar wirft daher einen Blick auf aktuelle Themen im Bereich der Mensch-Computer-Interaktion, auch mit Blick auf allgegenwärtige (=ubiquitäre Systeme). Wie kann man z.B. Mensch-Computer-Interaktion oder die Kollaboration mit einem automatisierten System (z.B. Fahrzeug, Roboter, …) verbessern und ein einfaches, sicheres und positives Nutzungserlebnis gestalten.

Aktuelle Themenfelder (!= konkrete Arbeitsthemen) des Seminars sind:

• Wearable Computing & Physiological Sensing
• Usable Security
• User Interfaces for Mobility (Driving, Cycling, Public Transport)
• Voice Interaction and Multimodal Interfaces
• Intelligent / AI-based User Interfaces

Beispielhafte Themen vergangener Semester:

• Large Language Models and Personality
• Human Intention Prediction
• Technology Hacks
• Sensoren zur Stresserkennung am Arbeitsplatz
• Transparenz und Vertrauen in Automatisierte Fahrzeuge

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Seminar Trends in Deep Learning (Prof. Jasper)

Deep Learning treibt die KI-Entwicklung rasant voran. Von den Anfängen mit Klassifikation und Regression bis hin zu den jüngsten Fortschritten in generativen Modellen – neuronale Netze entwickeln sich stetig weiter. Besonders Large Language Models (LLMs) haben in den letzten Jahren beeindruckende Fortschritte gemacht und eröffnen neue Anwendungsmöglichkeiten. In diesem Seminar werfen wir einen Blick auf die neuesten Trends und Innovationen im Bereich Deep Learning und erkunden, welche Potenziale sie für die Zukunft bieten.

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aktuelle Themen:

• Bias in Large Language Models (LLMs)
• KI in virtuellen Agenten – Eine Generalisten-KI für alle virtuellen Umgebungen?
• Sind Large Concept Models (LCMs) die Zukunft von Large Language Models (LLMs)?
• Multimodale Large Language Models – In der Erkennungsrolle
• Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) als Ersatz für Multi-Layer Perceptrons in der Entscheidungslogik?
• Wie viel Empathie steckt in Large Language Models?
• Generative KI in der Bildung – Fokus auf Large Language Models

Themen aus vergangenen Jahren

• Adversarial Attacks auf Text 2 Bild Generatoren
• Text to 3D
• Self Training on unlabeled Data
• Bias in Large Language Models
• AI in Cybersecurity, Viruses and Cybersecurity Suites
• Bias aus Fehlbenutzung öffentlicher Daten
• generative Modelle als Trainingsdatengenerator
• Vorhersagen aus Data Sets mit Curriculum Learning