Technische Universität Ilmenau

Cognitive Technical Systems - Interactive curriculae of TU Ilmenau

The interactive curriculae provide information on the degree programmes offered by the TU Ilmenau.

Please refer to the respective study and examination rules and regulations for the legally binding curricula (Annex Curriculum).

You can find all details on planned lectures and classes in the course catalogue.

Please note that this page is no longer updated. All modules and study plans from PO version 2021 onwards (Bachelor and Master study programs) are now available on the Campus Portal.

module properties Cognitive Technical Systems in degree program Bachelor Ingenieurinformatik 2013
module nameCognitive Technical Systems
module number8374
departmentDepartment of Computer Science and Automation
ID of group 2233 (Neuroinformatics and Cognitive Robotics)
module leaderProf. Dr. Horst-Michael Groß
credit points
obligationobligatory module
requirements

keine

certificate of the module Individual achievements or exams
details of the certificate
link to Moodle course
teacher
signup details for alternative examinations
learning outcome

Fachkompetenz: Die Studierenden kennen "Kognitive Technische Systeme" (z.B. Assistenz- und Serviceroboter, Mensch-Maschine Systeme, Fahrerassistenzsysteme, Intelligente Inspektions- oder Überwachungssysteme), die ihre Einsatzumgebung wahrnehmen, darin zielgerichtet agieren und durch Interaktion mit der Einsatzumgebung selbstständig neues Wissen erwerben können. Sie verstehen die Methoden/Algorithmen, die solche interaktiven Systeme mit Sensoren, Aktuatoren, Wahrnehmungs- und Entscheidungskomponenten auszeichnen.
Methodenkompetenz: In Bezug auf konkrete kognitive Systeme sind die Studierenden in der Lage, Verfahren und Algorithmen zu bewerten, geeignet auszuwählen und auf das spezifische kognitive System hin anzupassen.

Systemkompetenz: Auf Basis der vermittelten Methodik sind die Studierenden in der Lage, Methoden der Konzeption technischer Assistenzsysteme auch auf neue Systeme anzuwenden und erfolgreich einzusetzen. Sie können dabei auf ein breites Methodenwissen aus den Bereichen Neuroinformatik und Robotik, Bild- und Signalverarbeitung sowie Softwareengineering zurückgreifen.
Lernziele: Die Studenten sind nach Absolvierung des Studienschwerpunktes in der Lage, mit Hilfe der erworbenen methodischen und technischen Kenntnisse die Informationsverarbeitung für kognitive technische Systeme zu entwerfen, zu implementieren und zu analysieren. Studienobjekte und Demonstratoren aus den Bereichen Servicerobotik, Mensch-Maschine-Systeme sowie Assistenzsysteme für Inspektion und Überwachung dienen dazu, dass die Studenten die vermittelten Konzepte und Methoden praxisnah auf Richtigkeit und Anwendbarkeit analysieren und bewerten können.

The module contains the following subjects:
Softwarequalitätssicherung
credit points5
obligationelective module
certificate of the modulemultiple performances
term unbekannt
Grundlagen der Bildverarbeitung und Mustererkennung (BV1)
credit points5
obligationelective module
certificate of the modulemultiple performances
term unbekannt
Grundlagen der Farbbildverarbeitung (BV2)
credit points5
obligationelective module
certificate of the modulemultiple performances
term unbekannt
Deep Learning für Computer Vision
credit points5
obligationelective module
certificate of the modulemultiple performances
term unbekannt
Angewandte Neuroinformatik
credit points5
obligationelective module
certificate of the modulemultiple performances
term unbekannt