Mensch-Maschine-Interaktion - Modultafeln der TU Ilmenau
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Prüfungen.
Fachinformationen zu Fachnummer 101352 - allgemeine Informationen | |
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Fachnummer | 101352 |
Fakultät | Fakultät für Informatik und Automatisierung |
Fachgebietsnummer | 2233 (Neuroinformatik und Kognitive Robotik) |
Fachverantwortliche(r) | Prof. Dr. Horst-Michael Groß |
Sprache | deutsch |
Turnus | Wintersemester |
Vorkenntnisse | Vorlesung Neuroinformatik ist wünschenswert |
Lernergebnisse | In der Vorlesung Mensch-Maschine-Interaktion lernen die Studierenden die Begrifflichkeiten und das Methodenspektrum der Mensch-Maschine Interaktion unter Realwelt-Bedingungen kennen. Sie beherrschen wichtige Basisoperationen zur (vorrangig visuellen) Wahrnehmung von Menschen und zur Erkennung von deren Intentionen und Zuständen und kennen Techniken zur nutzeradaptiven Dialogführung. Die Studierenden sind in der Lage, Fragestellungen aus dem o. g. Problemkreisen zu analysieren, durch Anwendung des behandelten Methodenspektrums Lösungskonzepte für unterschiedliche Fragestellungen der Service- und Assistenzrobotik zu entwerfen und umzusetzen, sowie bestehende Lösungskonzepte zu bewerten. Vor- und Nachteile der Komponenten und Verfahren im Kontext praktischer Anwendungen sind den Studierenden bekannt. |
Inhalt | Die Lehrveranstaltung vermittelt das erforderliche Methodenspektrum aus theoretischen Grundkenntnissen und praktischen Fähigkeiten zum Verständnis, zur Implementierung und zur Anwendung von Verfahren der Interaktion zwischen Mensch und Maschine (mit Fokus auf vision-basierten Verfahren sowie dem Einsatz auf Robotersystemen) sowie zur erforderlichen Informations- und Wissensverarbeitung. Sie ergänzt die parallel laufende Vorlesung „Robotvision”, die sich um Aspekte der Roboternavigation kümmert, um wichtige Erkennungsverfahren der Mensch-Roboter Interaktion (HRI). Die Lehrveranstaltung vermittelt das dazu notwendige Faktenwissen sowie begriffliches, methodisches und algorithmisches Wissen aus den folgenden Kernbereichen: A – Ausgewählte Basisoperationen für viele Erkennungsverfahren
B – Wichtige Verfahren zur Erkennung von Nutzerzustand & Nutzerintention
C – Anwendungsbeispiele für Assistenzfunktionen in öffentlicher & privater Umgebung
D – Gastvorlesung zur sprachbasierten MMI und zu Hidden Markov Modellen sowie deren Einsatz in der Spracherkennung, Unterschriftserkennung und Gestenerkennung Im Rahmen des Aktivpraktikums werden ausgewählte methodische und algorithmische Grundlagen der MMI durch die Studierenden selbst softwaretechnisch umgesetzt und durch kleine Programmbeispiele vertieft. Als Programmiersprache wird Python verwendet. Für Verfahren des Maschinellen Lernens wird die scikit-Learn Toolbox verwendet. |
Medienformen | Präsenzvorlesung mit Powerpoint, Arbeitsblätter zur Vorlesung, Übungsaufgaben, Videos, Python Apps, e-Learning mittels „Jupyter Notebook”
Link zum Moodlekurs: https://moodle2.tu-ilmenau.de/course/view.php?id=2998
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Literatur | - Schenk, J, Rigoll, G. Mensch-Maschine-Kommunikation: Grundlagen von sprach- und bildbasierten Benutzerschnittstellen, Springer 2010 - Li, S und Jain, A.: Handbook of Face Recognition, 2004 - Bishop, Ch.: Pattern Recognition and Machine Learning, Springer 2006 - Guyon, I., Gunn, S., Nikravesh, M., Zadeh, L.: Feature Extraction: Foundations and Applications, Studies in fuzziness and soft computing 207, Springer, 2006 - Maltoni, D., et al.: Biometric Fusion, Handbook of Fingerprint Recognition, Kapitel 7, Springer, 2009
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Lehrevaluation | Pflichtevaluation: WS 2018/19 (Fach) Freiwillige Evaluation: WS 2010/11 (Vorlesung) WS 2011/12 (Vorlesung) WS 2012/13 (Vorlesung) WS 2013/14 (Vorlesung) WS 2014/15 (Vorlesung) WS 2015/16 (Vorlesung) WS 2016/17 (Übung, Vorlesung) WS 2017/18 (Vorlesung, Übung) WS 2018/19 (Übung) Hospitation: WS 2018/19 |
Spezifik Referenzfach | |
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Fachname | Mensch-Maschine-Interaktion |
Prüfungsnummer | |
Leistungspunkte | 3 |
SWS | |
Präsenzstudium (h) | 34 |
Selbststudium (h) | 56 |
Verpflichtung | Wahlpflicht |
Abschluss | schriftliche Prüfungsleistung |
Details zum Abschluss | |
Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL | |
max. Teilnehmerzahl |
Spezifik im Studiengang Master Medientechnologie 2017 | |
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Fachname | Mensch-Maschine-Interaktion |
Prüfungsnummer | 2200537 |
Leistungspunkte | 3 |
Präsenzstudium (h) | 34 |
Selbststudium (h) | 56 |
Verpflichtung | Wahlpflicht |
Abschluss | schriftliche Prüfungsleistung |
Details zum Abschluss | |
Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL | |
max. Teilnehmerzahl |
Spezifik im Studiengang Master Biomedizinische Technik 2014 | |
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Fachname | Mensch-Maschine-Interaktion |
Prüfungsnummer | 2200510 |
Leistungspunkte | 3 |
Präsenzstudium (h) | 34 |
Selbststudium (h) | 56 |
Verpflichtung | Pflicht |
Abschluss | schriftliche Studienleistung |
Details zum Abschluss | |
Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL | |
max. Teilnehmerzahl |
Spezifik im Studiengang Master Biomedizinische Technik 2014 | |
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Fachname | Mensch-Maschine-Interaktion |
Prüfungsnummer | 2200510 |
Leistungspunkte | 3 |
Präsenzstudium (h) | 34 |
Selbststudium (h) | 56 |
Verpflichtung | Wahlpflicht |
Abschluss | schriftliche Studienleistung |
Details zum Abschluss | |
Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL | |
max. Teilnehmerzahl |
Spezifik im Studiengang Master Ingenieurinformatik 2009, Master Technische Kybernetik und Systemtheorie 2014 | |
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Fachname | Mensch-Maschine-Interaktion |
Prüfungsnummer | 2200447 |
Leistungspunkte | |
Präsenzstudium (h) | |
Selbststudium (h) | |
Verpflichtung | Pflicht |
Abschluss | keiner |
Details zum Abschluss | |
Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL | |
max. Teilnehmerzahl |
Spezifik im Studiengang Master Medientechnologie 2013 | |
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Fachname | Mensch-Maschine-Interaktion |
Prüfungsnummer | 2200537 |
Leistungspunkte | 3 |
Präsenzstudium (h) | 22 |
Selbststudium (h) | 68 |
Verpflichtung | Pflicht |
Abschluss | schriftliche Prüfungsleistung |
Details zum Abschluss | |
Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL | |
max. Teilnehmerzahl |
Informationen und Handreichungen zur Pflege von Modul- und Fachbeschreibungen durch den Modul- oder Fachverantwortlichen finden Sie auf den Infoseiten zum Modulkatalog.