20 April, 2020
Johannes Maucher

AI & Data Science Projekte
Kick-off Sommersemester 2020

Event Hero Image

Icons by Darius Dan CC BY 3.0


WICHTIG: Auf Grund der aktuellen COVID-19 Situation werden alle Kick-Off Events Online durchgeführt.

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. Sollten Sie bereits vor den Kick-Off Events Interesse an einem Thema haben melden Sie sich direkt bei den Projektbetreuern.


Die Projektvorschläge richten sich in erster Linie an Studierende höherer Semester mit Vorerfahrung und bereits vorhandenen Kenntnissen in der KI. Grundsätzlich können Themen auch studiengangsübergreifend bearbeitet werden sofern sie die Voraussetzungen erfüllen und ihre SPO einen fachfremden Import zulässt. Bitte informieren Sie sich hierzu bereits im Vorfeld bei den Ansprechpartnern Ihres Studiengangs (Studiendekan, Prüfungsverwaltung) sowie den Projektbetreuern. Bitte beachten Sie, dass es sich hier 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 Sommersemester 2020 - MI / MMB / CSM

Wichtige COVID-19 Information:

Der Kick-Off findet Online statt mit Anmeldung. Bitte melden Sie sich rechtzeitig per Email an um den Konferenz Link zu erhalten: theodoridis@hdm-stuttgart.de


Kick-off Termin: 30. April 2020 um 13:15 Uhr mit Vorstellung der Projekte.

Visual Content Generation


Entwickelt werden soll eine interaktive Anwendung von kreativen Algorithmen zur visuellen Content Generierung. Beispiele sind Video Style Transfer oder Zeichenanwendungen wie SketchRNN oder GauGAN. Die Zielplatform ist dabei der IAAI KI-Demonstrator (Videowand ähnlich der Hall of Fame von Audiovisuelle Medien) wo das Projekt anschließend dauerhaft ausgestellt werden wird.


MI / MMB / CSM

Natural Language Generation


In diesem Projekt sollen Verfahren zur automatischen Generierung von Sportberichten entwickelt werden. Ausgehend von Fakten wie z.B. Endergebnis, Torschützen, besondere Vorkommnisse (rote und gelbe Karten) usw. sollen natürlich-sprachliche Berichte erstellt werden, die syntaktisch und semantisch korrekt und vollständig sind. Das Verfahren ist eine interaktive Anwendung einzubinden.


MI / MMB / CSM

Duckie Town


Duckie Town ist eine Experimentierumgebung für Robotik und Autonomes Fahren. Aufbauend auf Projekten der letzten Semestern soll die autonome Steuerung des Fahrzeugs mit Objekterkennung und Reinforcement Learning erweitert und verbessert werden. Die offene Plattform bietet dabei viel Raum für Kreativität und eigene Ideen.


MI / MMB / CSM

AWS Deep Racer


AWS Deep Racer ist eine Experimentierumgebung für Robotik und Autonomes Fahren. In einem initialen Projekt soll die autonome Steuerung des Deep Racers mit Objekterkennung und Reinforcement Learning entwickelt werden. Die Plattform bietet eine enge Integration zu Amazon AWS und eine eigene DeepRacer Liga.


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 dieser Algorithmen konzipiert und in einem Game Projekt 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.

MARCO Roboterschach


MARCO ist ein 3D-gedruckter Roboterarm mit einem Display auf dem ein virtueller Agent erscheint, der gegen Menschen Schach spielt und das Spiel dabei kommentiert. MARCO auf Youtube. Ziel des Projektes ist es, dieses System in der HdM wieder zum Laufen zu bringen und anschließend zu verbessern.


MI / MMB / CSM

AI for Sustainability


Ziel des Projektes ist es durch Verfahren der künstlichen Intelligenz den Umgang mit Ressourcen nachhaltig und effizient zu gestalten im Sinne der Sustainability Development Goals (SDG) der UN. Großes Potential besteht insbesondere in Sektoren, die viel Treibhausgase (THGs) produzieren oder wertvolle Ressourcen verbrauchen. Dazu gehören beispielsweise die Bereiche Energie, Mobilität und Produktion.


MI / MMB / CSM


in Kooperation mit MHP a Porsche Company.

  • Voraussetzungen: Künstliche Intelligenz, Softwareentwicklung
  • Betreuer: Markus Benedikt (MHP), Benedikt Bothur (MHP), Felix Roth (MHP), Johannes Maucher (HdM)

Privat-o-mat


Entwicklung eines medienethischen Tools: der “Privat-o-mat”. Damit soll spielerisch den Nutzer*Innen ermöglicht werden, über Privacy Paradox nachzudenken und eine eigene Haltung zur Privatheit zu entwickeln. Studierende der Medienwirtschaft haben hierzu ein Konzept mit Personas (Avataren) entwickelt, das nun ggf. modifiziert, überarbeitet und dann technisch realisiert werden sollte.


MI / MMB / CSM


in Kooperation mit dem
Institut für Digitale Ethik (IDE).

Textual Information Extraction from Movies


Entwickelt werden soll ein Prototyp zur Extraktion textueller Informationen aus Filmen. Im Fokus sind dabei Vor- und Abspann von Fernsehserien, insbesondere japanischer visueller Medien (Anime). Eine graphische Oberfläche ist nicht erforderlich, der Prototyp kann als Kommandozeilen-Skript implementiert werden. Ausgehend von einer URL soll das Video heruntergeladen und in seine einzelnen Frames zerlegt werden. Im nächsten Schritt sollen Frames mit Textoverlays zuverlässig erkannt und der Hintergrund vom Textoverlay getrennt werden. Die entstehenden Bilder sollen um Dubletten bereinigt und an eine OCR-Komponente übergeben werden.


MI / MMB / CSM


in Kooperation mit dem
JVMG Research Project.