Modul
ATS - Autonome Systeme
Bachelor Technische Informatik 2020
PDF Studiengangsverzeichnis Studienverlaufspläne Bachelor Technische Informatik
Version: 3 | Letzte Änderung: 25.09.2019 15:34 | Entwurf: 0 | Status: vom Modulverantwortlichen freigegeben | Verantwortlich: Yuan
| Anerkannte Lehrveranstaltungen | ATS_Yuan |
|---|---|
| Fachsemester | 6 |
| Modul ist Bestandteil der Studienschwerpunkte | SOS - Software-Systeme ES - Eingebettete Systeme SMS - Smart Systems |
| Dauer | 1 Semester |
| ECTS | 5 |
| Zeugnistext (de) | Autonome Systeme |
| Zeugnistext (en) | Autonomous Systems |
| Unterrichtssprache | deutsch und englisch |
| abschließende Modulprüfung | Ja |
Inhaltliche Voraussetzungen
|
AD - Algorithmen und Datenstrukturen |
Kompetenz in der Analyse und realisierung von Algorithmen | |
|---|---|---|
|
SIG - Signalverarbeitung |
Kenntnisse in der Signalverarbeitung | |
|
SYP - Systementwurfs-Praktikum |
Kompetenz in der Entwicklung von Software und Projekten | |
|
ES - Eingebettete Systeme |
Grundkenntnisse in der hardwarenahe Softwareentwicklung | |
Handlungsfelder
Anforderungen, Konzepte und Systeme analysieren und bewerten
Modulprüfung
| Benotet | Ja | |
|---|---|---|
| Frequenz | Jedes Semester | |
Prüfungskonzept
Schriftliche Klausur, im Einzelfall auch strukturierte mündliche Prüfung
Die Prüfung stellt sicher, dass Studierende auch individuell die Ziele des L.O. durch Aufgaben der folgenden Typen erreicht haben:
*Fragen zum Grundwissen über AS (K.2, K.8)
*Darstellung und Erklärung der Arbeitsprinzipien von AS (K.1, K.3, K.9)
*Analyse und Bewertung von Systemkomponenten (K.4, K.7)
*Konzept zur Realisierung eines Teils von AS (K.5, K.6, K.10)
Learning Outcomes
Womit: Die Dozentin vermittelt Wissen und Basisfertigkeiten in einem Vorlesungs/Übungsteil und betreut parallel dazu Miniprojekte, in denen die Studierenden ihre Kenntnisse anwenden und relevante Komponenten für AS entwickeln.
Wozu: Kompetenzen in der Entwicklung eines AS sind essentiell für technische Informatiker*innen, die im HF1 arbeiten wollen. Durch das Erlernen und die Anwendung von aktuellen Methoden und Techniken im Bereich KI und Robotik anhand robotischer Plattformen erwerben die Studierenden zudem Erfahrungen, die essentiell für das HF2 sind, u.a. Anforderungen erfassen, Konzepte zur technischen Lösung entwickeln und diese zu bewerten.
Kompetenzen
Vermittelte Kompetenzen
fachliche Probleme abstrahieren und formalisieren
Konzepte und Methoden der Informatik, Mathematik und Technik kennen und anwenden
Systeme analysieren
Systeme entwerfen
Systeme realisieren
Systeme prüfen
Informationen beschaffen und auswerten; Technische Zusammenhänge darstellen und erläutern
Typische Werkzeuge, Standards und Best Practices der industriellen Praxis kennen und einsetzen
In vorhandene Systeme einarbeiten und vorhandene Komponenten sinnvoll nutzen
Inhaltliche Voraussetzungen
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AD - Algorithmen und Datenstrukturen |
Kompetenz in der Analyse und realisierung von Algorithmen | |
|---|---|---|
|
SIG - Signalverarbeitung |
Kenntnisse in der Signalverarbeitung | |
|
SYP - Systementwurfs-Praktikum |
Kompetenz in der Entwicklung von Software und Projekten | |
|
ES - Eingebettete Systeme |
Grundkenntnisse in der hardwarenahe Softwareentwicklung | |
Handlungsfelder
Anforderungen, Konzepte und Systeme analysieren und bewerten
Learning Outcomes
Womit: Die Dozentin vermittelt Wissen und Basisfertigkeiten in einem Vorlesungs/Übungsteil und betreut parallel dazu Miniprojekte, in denen die Studierenden ihre Kenntnisse anwenden und relevante Komponenten für AS entwickeln.
Wozu: Kompetenzen in der Entwicklung eines AS sind essentiell für technische Informatiker*innen, die im HF1 arbeiten wollen. Durch das Erlernen und die Anwendung von aktuellen Methoden und Techniken im Bereich KI und Robotik anhand robotischer Plattformen erwerben die Studierenden zudem Erfahrungen, die essentiell für das HF2 sind, u.a. Anforderungen erfassen, Konzepte zur technischen Lösung entwickeln und diese zu bewerten.
Kompetenzen
| Kompetenz | Ausprägung |
|---|---|
| In Systemen denken | Vermittelte Kompetenzen |
| fachliche Probleme abstrahieren und formalisieren | Vermittelte Kompetenzen |
| Konzepte und Methoden der Informatik, Mathematik und Technik kennen und anwenden | Vermittelte Kompetenzen |
| Systeme analysieren | Vermittelte Kompetenzen |
| Systeme entwerfen | Vermittelte Kompetenzen |
| Systeme realisieren | Vermittelte Kompetenzen |
| Systeme prüfen | Vermittelte Kompetenzen |
| Informationen beschaffen und auswerten; Technische Zusammenhänge darstellen und erläutern | Vermittelte Kompetenzen |
| Typische Werkzeuge, Standards und Best Practices der industriellen Praxis kennen und einsetzen | Vermittelte Kompetenzen |
| In vorhandene Systeme einarbeiten und vorhandene Komponenten sinnvoll nutzen | Vermittelte Kompetenzen |
Exemplarische inhaltliche Operationalisierung
Programmierumgebungen (Aseba, Python, OpenCV) für AS
3D Welt durch Sensorik (z.B. Kamera) interpretieren und modellieren
Position von Roboter und Gegenständen bestimmen
Navigation von Robotersystemen in unbekannten Umgebungen
Separate Prüfung
keine
Exemplarische inhaltliche Operationalisierung
Die Studierenden führen in kleinen Gruppen Projekte durch, in denen ihre Fähigkeiten in der Konzeption und kreativen Umsetzung der Methoden im Bereich KI und Robotik durch die Entwicklung und Realisierung von intelligenten robotischen und autonomen Systemen demonstriert werden.
Separate Prüfung
| Benotet | Nein | |
|---|---|---|
| Frequenz | Einmal im Jahr | |
| Voraussetzung für Teilnahme an Modulprüfung | Ja | |
Prüfungskonzept
Die Projektbearbeitung wird gemäß den entsprechenden Aufgabenstellungen in regelmäßigen Abständen durch Präsentationen und technische Besprechungen vom Lehrenden beobachtet, wobei die Kompetenz der Studierenden zur Analyse (K.4), Entwurf (K.5), Realisierung (K.6, K.9), Validierung (K.7, K.10) und Dokumentation (K.2, K.8) des gesamten Systems (K.1, K.3) bewertet wird.
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