Lehre

PC-Pool Maschinenbau

Link zum Pc-Pool (Ilias-Anmeldung erforderlich)

Bachelor-, Master-, Seminar- und Studienarbeiten

Link zu den Arbeiten (Ilias-Anmeldung erforderlich)

Sie möchten Ihre Studien-/Abschlussarbeit in einem Bw-nahen Projekt schreiben? Wir bieten Ihnen die Möglichkeit, die methodische Weiterentwicklung der Truppe mit algorithmischen Fähigkeitszuwächsen zu unterstützen.
Gemeinsam mit unseren Kooperationspartnern aus der Truppe entwickeln wir explorative Ansätze, um bestehende und zukünftige Probleme zu verbessern.

Wir bedienen dabei die Domäne Wasser, Land und Luft mit Themen aus den Bereichen

• Bildverarbeitung,
• Sensor-Auswertung,
• Ontologien, sowie
• prädiktive Analysen und
• Schutz.

Dank bestehender Kooperationsverträge können Sie mit uns auf echten Daten und Anwendungsfällen forschen und müssen sich nicht auf fiktive Daten und Szenarien beschränken.

Entwickeln Sie mit uns gemeinsam die Bw-Algorithmen von morgen. Wir freuen uns auf Sie.

Weitere Informationen zu konkreten Studien-/Abschlussarbeiten entnehmen Sie bitte dem Illias.

Vertiefungslabor-Versuche im Master Mechatronik

Versuch1

Versuch2

Vorlesungen Herbsttrimester

Bachelor Engineering Science:
Discrete Control Systems:
1. Boolean Algebra, PLC Programming using boolean formulas.
2. Finite State Machines FSM, Timed FSMs, Probabilistic FSMs.
3. Analysis of FSMs, Observation and Diagnosis of FSMs

Bachelor Maschinenbau:
Informatik I:
1. Einführung in die Programmierung in Python
2. Einführung in Programmierparadigmen anhand von Beispielen (z.B. Datentypen, Kontrollstrukturen)
3. Algorithmische Untersuchung von numerischen Optimierungs- und Lösungsverfahren

Informatik II:
1. Programmierung in Python, Listen, Arrays, Strukturen, Funktionen, Speicher
2. Einfache Algorithmen in Python, Sortieren, Suchen, Graphen

Master Mechatronik:
Methoden der Künstlichen Intelligenz 2:
1. Logikkalküle
2. Diagnosemethoden, heuristische Diagnose, Fallbasierte Diagnose, Modellbasierte Diagnose
3. Rekonfiguration und Planen

Vorlesungen Wintertrimester

Bachelor Engineering Science:
Programming in C:
1. Introduction to C, Lists, Arrays, Structures, Functions, Pointers.
2. Simple algorithms, Sorting, Searching, Graphs

Master Engineering Science:
Sensors/Actuators:
1. Introduction to sensor/actuators, problems of sensor data analysis.
2. Statistical models for information fusion and data analysis.
3. Machine Learning approaches for data analysis

Vorlesungen Frühjahrstrimester

Bachelor Engineering Science:
Programming and Computational Methods for Data Science:
1. Fundamentals of Statistics and Programming in Python
2. Regression and Decision Trees for Explorative Data Analysis
3. Fundamentals of Neural Networks

Master Mechatronik:
Informatik III: Programmierung verteilter Systeme in UNIX.
1. UNIX API, Shell, Prozesse.
2: Inter-Prozess-Kommunikation, Signale, Shared-Memory, Sockets.
3. Deadlock and Deadlock—Vermeidung

Bildverarbeitung:
1. Pixel-orientierte Verfahren
2. Filtermethoden.
3. Bildklassifikation, Neuronale Netze, Convolutional Neural Networks