27 January, 2020
Johannes Theodoridis

AI & Data Science Projekte auf der MediaNight

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Bildmotiv MediaNight: Natalina Rennet

Auf der MediaNight stellen die Studierenden der Hochschule der Medien wieder vor, woran sie im Wintersemester gearbeitet haben. In der Nobelstraße 10, 8 und 10a sind über 100 Projekte aus nahezu allen Studiengängen der Hochschule zu sehen. Ihr Spektrum reicht von künstlerisch-kreativen Projekten bis hin zu alltagstauglichen Industrieanwendungen. Die MediaNight ist eine hochschulöffentliche Veranstaltung, der Eintritt ist frei.

Auch dieses Jahr sind wieder spannende Projekte zu den Themen AI & Data Science auf der Media Night vertreten. Insgesamt haben sich über 100 Studierende aus den Studiengängen Medieninformatik, Wirtschaftsinformatik, Mobile Medien, Audiovisuelle Medien, Druck- und Medien, Informationswissenschaften, Informationsdesign, Mediapublishing und Medienwirtschaft in 21 - vielfach interdisziplinären - Projekten mit der praktischen Anwendung von Algorithmen, Konzepten und der Produktentwicklung beschäftigt.


Wir geben Ihnen eine Übersicht und zeigen Ihnen wo sie mit den Studierenden ins Gespräch kommen können. Von 18:00 Uhr bis 22:30 Uhr haben Sie zudem die Möglichkeit viele weitere spannende Projekte zu besuchen.


Amsel & Dewey - Robotik für die Lehre

Entwicklung und Konzeption eines Selbstbaukastens für die Roboter “Amsel” und “Dewey” für die Lehre von Programmiergrundlagen im 1. Semester des Studiengangs Informationswissenschaften.

  • Steven Franz, Moritz Gut, Tobias Moser, Helena Nebel, Marco Pracher, Andreas Schreiner, Anja Stütz, Vincent Wengert
  • Foyer EG vor Poststelle (N10)
  • Informationswissenschaften (Bachelor), Informationsdesign (Bachelor), Wirtschaftsinformatik und digitale Medien (Bachelor)

Bug

Bug ist ein mehrbeiniger Roboter der, mithilfe von Künstlicher Intelligenz, Bewegungen und Laufen lernt.

  • Johannes Horn, Sinan Kale, Vincent Musch, Simon Fabian Wolf
  • 016e (Lernwelt) (N10)
  • Computer Science and Media (Master)

Cloud Computing Technology - Team 1

Im Rahmen der Vorlesung CloudComputing des Masterstudiengangs Wirtschaftsinformatik wurde auf Basis des Google Assistent ein Sprachassistent entwickelt. Dieser ist in der Lage dem Nutzer passende Antworten und Dokumente zu seinen Anfragen auszugeben. Dabei wurden Methoden des Natural Language Processings und Neuronale Netze eingesetzt um im Gesprächskontext relevante Dokumente liefern zu können.

  • Georg Erich, Kryszewski, Schulz, Philipp Stransky, Christoph Zeltwanger
  • Foyer EG vor Poststelle (N10)
  • Wirtschaftsinformatik und digitale Medien (Bachelor), Wirtschaftsinformatik (Master)

Cloud Computing Technology - Team 2

Im Rahmen der Lehrveranstaltung Cloud Computing Technology wurde ein Erweiterung für den Sprachassistent Google Assistant entwickelt. Die Anwendung ermöglicht es Nachrichten zu recherchieren. Durch die Verbindung mit Technologien aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz ist es dem Assistenten möglich einen langfristigen Gesprächskontext herzustellen.

  • Bischof, Moritz Bittner, Julius Dorn, Fleps, Monika Grabke
  • Foyer EG vor Poststelle (N10)
  • Wirtschaftsinformatik und digitale Medien (Bachelor), Wirtschaftsinformatik (Master)

Cloud Computing Technology - Team 3

Im Rahmen der Veranstaltung “Cloud Computing Technology”, welche im Masterstudiengang Wirtschaftsinformatik angeboten wird, wird der Google Assistant mit Hilfe Künstlicher Intelligenz verbessert. Dafür wird ein Cloud-basiertes Natural Language Processing-System entwickelt, welches in der Lage ist, dem Nutzer des Sprachassistenten auf Basis des Gesprächskontexts, passende Dokumente auszugeben.

  • Florian Maurer, Marcel Pleyer, Liya Redae, Christina Straus
  • Foyer EG vor Poststelle (N10)
  • Wirtschaftsinformatik und digitale Medien (Bachelor), Wirtschaftsinformatik (Master)

Connetic

‘Connetic’ ist ein Motion-Detection-Game, bei dem die Körperbewegungen und die wichtigsten Körperpunkte über eine Kamera erkannt und auf einem Bildschirm dargestellt werden. Auf dem Bildschirm werden zu den Körperpunkten auch weitere Punkte angezeigt. Der Benutzer muss mit Posen diese bestimmten Punkte erreichen.

  • Laura Arnold, Simon Ecker, Benjamin Sauter
  • S004 Kreativlabor (N10a)
  • Druck- und Medientechnologie / Digital Publishing (Bachelor)

Data Science and Big Data Szenarios mit einer Maerklin Modellbahn

Data Science and Big Data Szenarios mit einer Maerklin Modellbahn


DeepDrive

In diesem Projekt wird ein Deep Neural Network implementiert und trainiert. Das Modell soll aus einem Bilddatenstrom Objekte mehrerer Klassen erkennen, z.B. Stoppschild, Personen, Hindernisse, Vorfahrtsschild. Es soll untersucht werden, wie ein solches Deep Neural Network für den Einsatz auf Embedded Systems optimiert werden kann, um mit der begrenzten Rechenleistung und mit wenig Memory auszukommen.


DeepDrive - Duckietown

Ziel ist die Entwicklung eines autonomen Modellautos, das bestimmte Aufgaben wie das Erkennen von Schildern, das Erkennen eines Hindernisses und das Erkennen eines Fußgängers ausführen kann. Dazu wird die „Duckietown“ Plattform verwendet. Das Fahrzeug soll dabei entlang einer Modell-Straße fahren und auf die erkannten Objekte reagieren. Ein einfaches Motion-Planning soll realisiert werden, um mit den Ausgabedaten eines Neural Networks das Modellauto zu bewegen.


Chatbot development for Lecture Content-Management

Erstellung eines Chatbots zur Vorlesung Content-Management.


explAIn your Drive - Team 1 (Bachelor)

Ziel ist es Entscheidungen eines autonom gesteuerten Fahrzeuges in Alltagssituationen für die Mitfahrer transparent und verständlich zu machen. Dieses Projekt ist die Weiterführung des Projekts von Studierenden des letzten Semesters und legt den Fokus auf der Entwicklung eines Konzepts zur Erhöhung der Transparenz und des Vertrauens in KI gesteuerte Fahrzeuge.

  • Felix Dimmler, Fabiola Dums, Lisia Dutt, Tamara Hezel, Daniel Anton Knizia, Carlo Knödler, Benjamin Kramser, Varvara Lukina, Maximilian Merz, Cornelius Zysk, Niko Müller, Philipp Antony, Kathleen Stängle
  • 016e (Lernwelt) (N10)
  • Medieninformatik (Bachelor), Mobile Medien (Bachelor), Medienwirtschaft (Bachelor)
  • Institute for Mobility and Digital Innovation

explAIn your Drive - Team 2 (Master)

In diesem Projekt wird untersucht, wie sich das Gefühl von Kontrolle über autonome Fahrzeuge erhöhen lässt.


ISM - Intelligent Supply Management

ISM steht für Intelligent Supply Management. In unserer Applikation entwerfen wir eine KI, die verschiedene Prognosen für Produkte in einem Vorratsschrank oder Regal treffen kann. Durch das entwickelte Front-End kann es, wie jede Heimautomatisierung, im Webbrowser oder auf einem Bildschirm in der Küche integriert werden, um alle Prognosen sowie Informationen abzulesen.


Musicalytics

Musicalytics ist ein Projekt, welches sich mit der optimalen Aufteilung zwischen Mensch und Maschine, zur Analyse von Musik Metadaten, beschäftigt. Visualisiert und aufbereitet in Form eines interaktiven Dashboards kann Musicalytics im Bereich Talentscouting, unter anderem Labels, dabei unterstützen, aufstrebende Künstler frühzeitig zu entdecken.

  • Gianluca Bernert, Niklas Fuchs, Adam Gniady, Sebastian Hermann, Christina Straus, Anja Stütz
  • Foyer EG vor Poststelle (N10)
  • Informationswissenschaften (Bachelor), Wirtschaftsinformatik und digitale Medien (Bachelor)

Prognose für zukünftige Automobilkonfigurationen - Porsche ICC & Cold Start

Wie können zukünftig von Kunden gewünschte Automobilkonfigurationen vorhergesagt werden, um Lieferverzögerungen und Lagerkosten zu umgehen.

  • Yuolmae Ang, Pascal Bursztyn, Lucas Crämer, Oliver Eber, Isabel Göbel, Piet Kleeßen, Duc Long Nguyen, Niklas Schildhauer, Alexander Schmitz, Jannik Smidt, Nusa Turjak, Hristo Zheynov
  • U32 (UG N10)
  • Mobile Medien (Bachelor), Medienwirtschaft (Bachelor)
  • Institute for Mobility and Digital Innovation

Replicant AI

Weiterführend aus dem Projekt “Imitations Gegner” des letzten Semesters, verbessert dieses Projekt die Case-Based Reasoning KI, die das Verhalten und den Spielstil der Spieler kopieren kann. Dadurch kannst du gegen eine Kopie von dir selbst kämpfen!


Smart Mirror

Der Smart Mirror ist ein intelligenter Spiegel, der als persönlicher Assistent Informationen wie den Terminkalender, die News oder das Wetter gebündelt darstellt. Ein Algorithmus zur Gesichtserkennung kann dabei zwischen verschiedene Nutzern unterscheiden und ihnen spezifische und personalisierte Inhalte anzeigen. Der eingebaute Sprachassistent bietet zusätzliche Unterstützung z. B. beim Organisieren von Terminen.


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 sollen Muster, zeitliche Entwicklungen, Auffälligkeiten usw. mit Datamining-Methoden berechnet und visualisiert werden.

  • Tobias Brandl, Niklas Henrich, David Hustadt, Florian Kim Dang Huynh, Lukas Joraschek, Marlon Kloss, Jens Walter
  • Foyer EG vor 011 (N10)
  • Medieninformatik (Bachelor), Mobile Medien (Bachelor)

Technology Lab - Virtual Assistance

Vorgestellt werden die Entwicklungsergebnisse eines Cloud-basierten Sprachassistenten, welcher mit Hilfe künstlicher Intelligenz über die Grenzen herkömmlicher Sprachassistenten hinaus geht. Durch das entwickelte System ist es möglich die Konversation mit dem Assistenten, basierend auf einem langfristigen Gesprächskontext, zu verbessern. Zudem erfolgt eine Betrachtung technischer Fragestellungen des maschinellen Lernens und der maschinellen Verarbeitung natürlicher Sprache.

  • Vasileios Oikonomou, Jan Dennis Richter, Fikret Ahmet Sandalya, Christina Straus
  • Foyer EG vor Poststelle (N10)
  • Wirtschaftsinformatik und digitale Medien (Bachelor), Wirtschaftsinformatik (Master)

Technology Lab - Voice Assistant

Ein Semesterprojekt über das Thema Künstliche Intelligenz.

  • Neriman Kocak, Tobias Reumann, Christina Straus, Mai Kim Vu
  • Foyer EG vor Poststelle (N10)
  • Wirtschaftsinformatik und digitale Medien (Bachelor), Wirtschaftsinformatik (Master)

Travelbuddy - Individualisierte Städtereisen

Wir alle wissen, wo der Eiffelturm steht. Doch was, wenn sich das Wetter ändert u. wir die geplante Route über Bord werfen müssen? Der Travelbuddy sorgt dafür, dass der Kurztrip das wird, was du dir vorstellst. Bei jedem Wetterumschwung u. flexiblen Planänderungen. Studenten der Studiengänge Mediapublishing u. Medieninformatik (Bachelor/Master) entwickeln gemeinsam einen individualisierten Routenplaner, der genau weiß, was der Nutzer will, ohne dass danach gefragt wird.

  • Teona Burnadze, Jenny Franz, Leah Helen Fuchs, Anna-Sophie Hartauer, Marcel Heisler, Lena Hermann, Janne Hinrichs, Sinan Kale, Alicia Kaufmann, Teresa Mary Kutzner, Jana Leitner, Sascha Renz, Sieglind Riedel, Maja Rubinstein, Tristan Scherlatzik, Carolin Scheu, Sarah Schmitt, Edith Schwegler, Priscilla Stober, Sophia Strobl, Philipp Umscheid
  • Foyer EG vor 011 (N10)
  • Medieninformatik (Bachelor), Mediapublishing (Bachelor), Computer Science and Media (Master)

Das vollständige Programm der MediaNight finden Sie hier: https://www.hdm-stuttgart.de/medianight