Semesterprojekt 1
Datenerhebung und Analyse menschlicher Prozesse
A. Ermshaus
Tragbare Sensoren in Smartphones produzieren große Datenmengen, die Aufschluss über menschliche Prozesse geben können. Einige Forschungsbereiche nutzen solche Daten, um Bewegungsabläufe, Stress oder auch Schlafzustände zu erkennen. Domänenexperten hilft die datengetriebene Identifikation dieser Prozesse mithilfe Sensoren, um sie zu konzeptualisieren sowie Trends und Anomalien zu erkennen.
In diesem Semesterprojekt sollen verschiedene menschliche Prozesse mithilfe von Sensoren in Smartphones aufgenommen, annotiert und analysiert werden. Die Studierenden sollen dabei in Gruppen einen gegebenen menschlichen Prozess aufnehmen, annotieren und ihr Vorgehen protokollieren. Ferner soll der entstandene Datensatz mit Techniken der Zeitreihenanalyse vorverarbeitet sowie analysiert werden.
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Semesterprojekt 2
Prozessmanagement und Enterprise Software
S. Purtzel / M. Weidlich
Um Geschäftsprozesse zu verbessern ist es notwendig zu verstehen wie diese aufgebaut sind. Dadurch wird es möglich wichtige Bereiche unseres Lebens zu analysieren und zu optimieren. Gleichzeitig erlaubt es Unternehmen die Wirtschaftlichkeit ihrer internen Abläufe zu erhöhen. Prozessmodellierung bildet ein effektives Tool, um besagte Prozesse zu verstehen und letztendlich zu verbessern. Dadurch lassen sich moderne, effiziente Prozesse gestalten, welche ein Fundament für den reibungslosen Ablauf unserer Gesellschaft sind.
Im Rahmen dieses Semesterprojekts, werden die Studierenden gemeinsam mit Unternehmensberatern der QuadriO Beratungsgesellschaft Prozesse analysieren. In einer Projektgruppe wird ein modelliert und eine Software zur Unterstützung des Prozesses entworfen, sowie implementiert und validiert. Dadurch können die Studierenden wertvolle Skills in den Bereich der Prozessmodellierung und weiteren Methoden wie Scrum erlernen, die eine ideale Ergänzung zu Programmierkenntnissen darstellen. Die Problemstellungen kommen aus der Praxis und sind deswegen eine ideale Vorbereitung für eine Tätigkeit in der freien Wirtschaft.
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Semesterprojekt 3
Learning Analytics
R. Zender / J. Kuzilek
Systemen, um Lernprozesse zu verstehen und zu unterstützen. Um Studierenden Empfehlungen zu geben und Feedback bereitzustellen, werden unter anderem Learning Analytics Dashboards verwendet. Damit Studien- und Lernprozesse durch Learning Analytics entsprechend unterstützt werden, ist die Integration von pädagogischen Annahmen und informationstechnologischen Möglichkeiten entscheidend.
In dieser Veranstaltung werden Sie zunächst einen Einblick in Learning Analytics und Dashboards sowie agiles Projektmanagement erhalten. Im Anschluss definieren Sie Funktionen für Learning Analytics und Dashboards für Studierende oder Lehrende. Sie implementieren diese Funktionalitäten unter Verwendung eines vorhandenen Datensatzes von Studierendendaten.
Ziel des Semesterprojekt ist es, zunächst entsprechende Funktionen von Learning Analytics und Dashboards zu definieren und anschließend zu entwickeln.
Der Entwicklungsprozess wird im Rahmen von Zwischenpräsentationen sowie in einem Abschlussbericht dokumentiert.
Die Lehrveranstaltung findet in Englisch statt.
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Semesterprojekt 4
Mobile Roboter
V. Hafner
In diesem Semesterprojekt wird im Team die Software zweier mobiler Roboter weiterentwickelt. Der Roboter "Gretchen" ist ein humanoider Roboter für den Einsatz in Forschung und Lehre. Der Roboter "ChalkBot" ist ein mobiler Roboter, der mit Kreide zeichnen kann. Aktuell befinden sich beide Roboter im Prototypstadium.
Zu den Aufgaben der Teilnehmer*innen gehören Erweiterung der Software, Entwicklung grundlegender Verhaltensweisen und experimentelle Analyse der Roboter.
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Semesterprojekt 5
Maschinelles Lernen für selbständige Akteure in 3D-Umgebungen
H. Schlingloff
Systeme wie autonome Fahrzeuge benötigen eine zuverlässige Erkennung ihrer Umgebung, damit sie selbstständig und sicher agieren können. Stand der Forschung und der Technik ist es, hierfür Maschinelles Lernen einzusetzen. Die Qualität solcher Lösungen steht und fällt naturgemäß mit den Trainingsdaten. Herausforderungen bilden vor allem Objekte und Vorkommnisse, welche nicht trainiert werden, denn Vollständigkeit lässt sich beim Training aufgrund der Komplexität der Welt und wegen der Vielzahl der Möglichkeiten nicht erreichen. Um realistische Bilder auch seltener Motive für das Training und das Testen zumindest kostengünstig und automatisiert am Computergenerieren zu können, werden 3D-Simulationstechniken wiederum mit Ansätzen des Maschinellen Lernens kombiniert.
In diesem Semesterprojekt wird Maschinelles Lernen im Zusammenspiel mit traditioneller Softwareentwicklung verwendet, um einen autonomen Akteur in seiner Umgebung für bestimmte Szenarien handlungsfähig zu machen.
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Semesterprojekt 6
Plan 9
J.-P. Redlich
Plan 9 ist ein Betriebssystem, das in den späten 1980er Jahren von den Bell Labs entwickelt wurde, wo zuvor Unix entstanden war. Es enthält viele interessante Ideen und Konzepte zum Aufbau verteilter Systeme, die auch heute relevant und interessant sind und die wir (unter anderem Namen) in aktuellen Architekturen wiederfinden.
Eine kleine, aber sehr engagierte Community hält das Plan-9 Projekt am Leben und entwickelt es weiter, so dass es auf aktueller Hardware arbeitsfähig ist.
Ziel des Semesterprojekts ist es, auf realer (x86) Hardware ein Plan-9 Testbed, bestehend aus Fileservern, CPU-Servern, Bildschirmarbeitsplätzen zu installieren und dabei mit den Konzepten im Detail vertraut zu werden. So die Zeit es erlaubt, werden wir auch eigene Software für diese Plattform entwickeln.
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Semesterprojekt 7
Kommunizierende Systeme
C. Ndolo
Im Rahmen des Projekts werden Themen aus dem Bereich der kommunizierenden Systeme bearbeitet. Insbesondere werden Sicherheits- und Leistungsaspekte, sowie Fragestellungen aus dem Bereich der Kommunikation innerhalb von Gerätegruppen betrachtet.
In diesem Semester fokussiert sich das Projekt auf das Verhalten fehlertoleranter Systeme in heterogenen Netzwerken. Dafür werden die Studierenden das Konsensprotokoll Raft, welches Replikation in einem verteilten System ermöglicht, kennenlernen. In der Gruppe soll ein ereignisorientierter Simulator für Raft implementiert werden. Anschließend soll das Verhalten von Raft in verschiedenen Netzwerktopologien mit Hilfe des entwickelten Simulators evaluiert werden. Dabei sollen gängige Methoden der Softwareentwicklung wie Versionskontrolle angewandt werden.
Um einen Platz zu erhalten, ist eine Anmeldung in Agnes notwendig. Die Kursorganisation erfolgt in Moodle. Siehe Hinweise auf der Lehrstuhlseite:
https://www.informatik.hu-berlin.de/de/forschung/gebiete/ti/teaching
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