Johannes Theodoridis
AI & Data Science Projekte
Kick-Off Sommersemester 2022
Icons by Darius Dan CC BY 3.0
Liebe Studierende, auch dieses Semester gibt es wieder spannende Projekte im Bereich AI & Data Science. Vorschläge werden noch bis zum Kick-Off Termin gesammelt, es lohnt sich also vorbeizuschauen.
Voraussetzungen
Für die Entwicklung von KI Methoden solltet ihr bereits eine KI-Vorlesung erfolgreich abgeschlossen haben. Die meisten Projekte können sowohl auf Bachelor als auch Master Niveau belegt werden. Umfang und Tiefe werden entsprechend angepasst.
Ich habe noch keine KI-Vorlesung belegt. Kann ich trotzdem ein Projekt machen?
Ja das ist möglich sofern Ihr fertige KI Komponenten verwendet. Der Schwerpunkt des Projekts muss jedoch eindeutig im Bereich Softwareentwicklung liegen. Trotzdem könnt Ihr erste Erfahrungen in der Verwendung von KI Methoden sammeln.
Ihr habt eine eigene Idee und sucht noch Leute?
Beim Kick-Off habt ihr die Möglichkeit eure Idee vorzustellen um MitstreiterInnen für euer Projekt zu gewinnen. Bitte schreibt vorab eine kurze E-Mail an theodoridis@hdm-stuttgart.de damit wir euch einplanen können.
Projektvorschläge Sommersemester 2022 - MI / MMB / CSM
Online Kick-Off: Montag 21.März 2022 13:15 - 14:15 Uhr
Um an der Veranstaltung teilzunehmen bitte hier klicken (Zoom Link)
Return Shipment Prediction
One of the largest challenges in ecommerce is related to return shipments. To reduce business costs, but also the average resources used to deliver a product, it is helpful to know the likelihood to which a given product will be returned. In this project you will explore data from weclapp customers, perform pre-processing steps and create an algorithm that predicts the likelihood of return for a given item or basket.
Cooperation with weclapp
BetreuerInnen: Johannes Maucher
Automatische Geräusch-Untertitelung in Videos
Für gehörlose ZuschauerInnen sind Geräusch-Untertitel ein wichtiges Hilfsmittel um die Handlung einer Filmszene vollständig zu verstehen. Im Projekt soll eine automatisierte Geräuscherkennung in Video-Tonspuren entwickelt werden die es in einem zweiten Schritt ermöglicht Untertitel um Geräusch-Untertitel zu ergänzen.
Kooperation mit SWR
BetreuerInnen: Johannes Maucher, Markus Lovis (SWR)
Coversong-Detection durch Musikähnlichkeit
Um in Musikdatenbanken ähnliche Musikstücke zu finden soll eine Coversong-Detection entwickelt werden. Ziel ist es die Ähnlichkeit nicht nur auf Song-Ebene sondern auch zwischen bekannten Melodien, Samples oder Motiven zu erfassen und in einer Datenbank abzubilden. In einem zweiten Schritt können Songtexte auch inhaltlich analysiert werden.
Kooperation mit SWR
BetreuerInnen: Johannes Maucher, Markus Lovis (SWR)
Robotik Workshop für Wissenschaftsfestival Stuttgart
Beim diesjährigen Wissenschaftsfestival in Stuttgart soll ein Workshop über mobile, interaktive Roboter für SchülerInnen ab 13 Jahren angeboten werden. Im Rahmen des Projekts soll der Workshop geplant und betreut werden. Als Hardware dient das pi-top Robotics Kit.
Kooperation mit Wissenschaftsfestival Stuttgart
BetreuerInnen: Christian Becker-Asano, Marcel Heisler
OpenSource Speech-To-Text für den Sprachassistenten Mycroft
In der Bachelorveranstaltung Speech Interaction wird der OpenSource Sprachassistent Mycroft eingesetzt. Die Spracherkennung wird dabei mit der OpenSource Lösung Mozilla DeepSpeech realisiert. Diese soll durch ein Finetuning auf eigenen Daten für den Anwendungsfall des Sprachassistenten optimiert werden. Je nach Vorerfahrung kann auch die Alternativen coqui STT implementiert werden.
BetreuerInnen: Christian Becker-Asano, Marcel Heisler
OpenSource Speech-To-Text für digitale Barrierefreiheit
Im Rahmen des Forschungsprojekts SHUFFLE soll eine Live-Untertitelung von BigBlueButton-Videos entwickelt werden. Ein wichtiger Baustein ist dabei die Speech-To-Text Funktion von OpenSource Projekten wie Mozilla DeepSpeech. Ziel des Projekts ist es die Erkennung auf deutsche Sprache zu optimieren, beispielsweise durch Aufbereitung des Audiosignals oder zusätzliche Trainingsdaten.
BetreuerInnen: Gottfried Zimmermann, Korbinian Kuhn
Noch nichts passendes gefunden?
Im Folgenden haben wir noch ein paar Projektvorschläge aus vergangenen Semestern für euch.
Visual Content Generation
Deep Learning Modelle wie GANs werden zunehmen im Bereich der Bildbearbeitung eingesetzt. Dabei stellt sich die Frage wie BenutzerInnen zukünftig mit den KI Algorithmen interagieren können. Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines prototypischen Bildbearbeitungstool das komplexe KI Methoden für Enduser benutzbar macht. Je nach Vorkenntnissen kann das Projekt als Forschungsarbeit oder Softwareprojekt durchgeführt werden.
BetreuerInnen: Johannes Theodoridis
Autonomes Fahren mit Duckie Town
Duckie Town ist eine Experimentierumgebung für Robotik und Autonomes Fahren. Die offene Plattform bietet dabei viel Raum für Kreativität und eigene Ideen. Von Wegfindung über Stoppschild Erkennung bis hin zu komplexem Reinforcement Learning ist für jeden Anspruch ein passendes Projekt möglich. Das Robotik System basiert auf einem RaspberryPi und verwendet das Robotic Operating System (ROS).
BetreuerInnen: Johannes Theodoridis, Marcel Heisler
Creative Evolution Strategies for Video Games
Genetische Algorithmen oder Evolution Strategies (ES) werden typischerweise dazu verwendet das Verhalten von Softwareagenten zu erlernen. Beispielsweise das Steuern eines Autos oder Game Charakters. In diesem Projekt soll ein neuer und kreativer Einsatz dieser Algorithmen konzipiert und umgesetzt werden. Ziel ist ein prototypisches Video Game in dem beispielsweise die Spielfigur oder das Level verändert wird.
BetreuerInnen: Johannes Theodoridis