17 September, 2019
Johannes Maucher

AI & Data Science Projekte
Kick-Off Wintersemester 19/20

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Icons by Darius Dan CC BY 3.0

Liebe Studierende, auch dieses Semester bieten wir Ihnen wieder spannende Projekte im Bereich AI & Data Science an. Eigene Ideen sind selbstverständlich ebenfalls möglich und sehr willkommen. Die Projektvorschläge richten sich in erster Linie an Studierende der angegebenen Studiengänge. Sollten Sie bereits im Vorfeld der Kick-Off Events Interesse an einem Thema haben, können Sie sich auch direkt bei den Projektbetreuern melden.

Grundsätzlich können die Themen von allen Studierenden der HdM bearbeitet werden sofern sie die Voraussetzungen erfüllen und ihre SPO einen fachfremden Import zulässt. Bitte informieren Sie sich in diesem Fall bereits im Vorfeld bei den enstprechenden Ansprechpartnern Ihres Studiengangs (Studiendekan, Prüfungsverwaltung) sowie den Projektbetreuern.

Bitte beachten Sie, dass es sich um Vorschläge zur Erarbeitung in freien Projektarbeiten handelt. Themen die Sie im Rahmen eines Seminars oder einer LV erarbeiten erhalten Sie direkt von Ihren Dozenten.

Projektvorschläge WS19/20 - MI / MMB / CSM

Kick-off Termin: Mi. 16. Oktober 2019 um 13.15 Uhr in Raum 013. - mit Vorstellung der Projekte.

INFO: Die Liste an Projekten ist vorläufig und wird bis zum Semesterstart stetig erweitert.


Tripfinder

Zu entwickeln ist eine Anwendung, die Touristen attraktive Touren durch die Stadt vorschlägt. Die Anwendung greift auf POIs (Sehenswürdigkeiten, Museen, Restaurants, usw.) zu und berücksichtigt individuelle Anforderungen der Reisenden, z.B. Interessen, verfügbare Zeit, usw. um individuelle Empfehlungen zu erstellen.

MI / MMB / CSM

in Kooperation mit Mediapublishing & MairDumont Reiseverlag.

Stuttgart Crime Data Analysis

Aus den über einen dpa-Dienst zugänglichen Polizeimeldungen zur Stadt Stuttgart und den von der Stuttgarter-Zeitung bereits berechneten Infos zu Ort und Kategorie der Verbrechen (siehe Stz-crimemap) sollen Muster, zeitliche Entwicklungen, Auffälligkeiten usw. mit Datamining-Methoden berechnet und visualisiert werden.

MI / MMB / CSM

Procedural Lego Construction

In diesem Projekt soll eine KI entwickelt werden, die Legomodelle baut, zu denen der Anwender nur bestimmte Randbedingungen und Funktionen vorgibt (z.B. Fahrbar, Mindestmaße, Farbe, Hohlraum, …). Die KI soll dabei auf CAD-Modelle aller verfügbaren Legosteine zugreifen und eine Konstruktion berechnen, welche die Anforderungen und Ranbedingungen möglichst gut erfüllt. Der tatsächliche Bau der Lego-Modelle ist nicht Teil dieses Projekts. Stattdessen, wird die Umgebung der KI (Bausteine usw.) in diesem Teilprojekt simuliert.

MI / MMB / CSM

Duckie Town

Duckie Town (https://www.duckietown.org) ist eine Experimentierumgebung für Robotik und Autonomes Fahren. Basierend auf dem im vergangenen Semester an der HdM durchgeführten Projekt, soll die autonome Steuerung der Fahrzeuge mit Methoden des Reinforcement-Learning erweitert und verbessert werden.

MI / MMB / CSM

RoomNet

Aus gewöhnlichen 2D-Wohnraumfotos, die mit einem Smartphone aufgenommen werden, soll ein 3D-Raumlayout berechnet werden. Der zu implementierende Ansatz ist hier beschrieben: https://arxiv.org/pdf/1703.06241.pdf

MI / MMB / CSM

Creative Evolution Strategies

Genetische Algorithmen oder Evolution Strategies (ES) werden typischerweise dazu verwendet das Verhalten von Softwareagenten zu erlernen, z.B. das Steuern eines Autos oder Mario Charakters. In diesem Projekt soll ein neuer und kreativer Einsatz von ES Algorithmen konzipiert und im Rahmen eines Game Projekts oder einer (Kust-) Installation umgesetzt werden. Beispiele sind das Verändern der Spielfigur oder des Levels.

MI / MMB / CSM

in Kooperation mit dem Institut für Games.