Modul Smart Interaction, Informatik (Master) (SPO 8)
Lernergebnissen
Nach der erfolgreichen Teilnahme an diesem Modul sind die Studierenden in der Lage, die Grundlagen der Sprach- und Gestenerkennung sowie die Erfassung und Erkennung von Umgebungsobjekten zu verstehen. Sie können die Möglichkeiten und Grenzen der Nutzung solcher Technologien in der Interaktion und Informationspräsentation erfassen und deren Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Smartphones, interaktiven Räumen, Spielekonsolen oder der Mensch-Roboter-Kooperation analysieren.
Die Studierenden können komplexe wahrnehmungsbasierte Interaktionssysteme konzipieren, implementieren und evaluieren, um die Interaktion zwischen Menschen und Maschine zu verbessern. Weiterhin sind sie in der Lage, innovative Lösungen zu entwickeln, indem sie die Funktionsweise und Anwendung moderner Sensorik, wie beispielsweise dem Kinect-Sensor, in die Systemgestaltung integrieren.
Darüber hinaus können die Studierenden aktuelle Entwicklungen und Anwendungsfelder im Bereich der smarten Interaktion diskutieren und die theoretischen Hintergründe der zugrunde liegenden Erkennungstechnologien anwenden. Sie verstehen die Prinzipien der Nutzung von Sensorik und Interaktionsmodellen, um Lösungen zu entwickeln, die sowohl technisch umsetzbar als auch praxisrelevant sind.
Lehr-/ Lernmethode
Die Veranstaltung nutzt verschiedene Lehrmethoden und Ressourcen, um den Studierenden ein tiefgreifendes Verständnis für die Themenbereiche zu vermitteln. Dazu gehören Vorlesungen, praktische Übungen, Anwendungsbeispiele mit verschiedener Sensorik (z.B. dem Kinect Sensor) sowie Diskussionen über aktuelle Entwicklungen und Anwendungen im Bereich der smarten Interaktion.
Studien- und Prüfungsleistungen
Die Modulprüfung besteht aus a) einer mündlichen Prüfung, in der die Studierenden unterschiedliche Theorien und praktische Beispiel der Smart Interaction ohne Hilfsmittel abrufen und erklären sollen und b) einem praktischen Teil, in der die Studierenden nachweisen müssen, das sie die Theorien in einer eigenen Anwendung realisieren können.
Lernergebnissen
Nach der erfolgreichen Teilnahme an diesem Modul sind die Studierenden in der Lage, die Grundlagen der Sprach- und Gestenerkennung sowie die Erfassung und Erkennung von Umgebungsobjekten zu verstehen. Sie können die Möglichkeiten und Grenzen der Nutzung solcher Technologien in der Interaktion und Informationspräsentation erfassen und deren Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Smartphones, interaktiven Räumen, Spielekonsolen oder der Mensch-Roboter-Kooperation analysieren.
Die Studierenden können komplexe wahrnehmungsbasierte Interaktionssysteme konzipieren, implementieren und evaluieren, um die Interaktion zwischen Menschen und Maschine zu verbessern. Weiterhin sind sie in der Lage, innovative Lösungen zu entwickeln, indem sie die Funktionsweise und Anwendung moderner Sensorik, wie beispielsweise dem Kinect-Sensor, in die Systemgestaltung integrieren.
Darüber hinaus können die Studierenden aktuelle Entwicklungen und Anwendungsfelder im Bereich der smarten Interaktion diskutieren und die theoretischen Hintergründe der zugrunde liegenden Erkennungstechnologien anwenden. Sie verstehen die Prinzipien der Nutzung von Sensorik und Interaktionsmodellen, um Lösungen zu entwickeln, die sowohl technisch umsetzbar als auch praxisrelevant sind.
Lehr-/ Lernmethode
Die Veranstaltung nutzt verschiedene Lehrmethoden und Ressourcen, um den Studierenden ein tiefgreifendes Verständnis für die Themenbereiche zu vermitteln. Dazu gehören Vorlesungen, praktische Übungen, Anwendungsbeispiele mit verschiedener Sensorik (z.B. dem Kinect Sensor) sowie Diskussionen über aktuelle Entwicklungen und Anwendungen im Bereich der smarten Interaktion.
Studien- und Prüfungsleistungen
Die Modulprüfung besteht aus a) einer mündlichen Prüfung, in der die Studierenden unterschiedliche Theorien und praktische Beispiel der Smart Interaction ohne Hilfsmittel abrufen und erklären sollen und b) einem praktischen Teil, in der die Studierenden nachweisen müssen, das sie die Theorien in einer eigenen Anwendung realisieren können.
- Vorlesungsfolien
- Lawrence R. Rabiner, Biing-Hwang Juang Juang, "Fundamentals of Speech Recognition", 1993, ISBN 0-13-015157-2
- Nitin Indurkhya (Editor), Fred J. Demerau (Editor), "Handbook of Natural Language Processing", Second Edition, Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition, February 22, 2010, ISBN-10 1420085921, ISBN-13 978-1420085921
- Roberto Cipolla (Editor), Alex Pentland (Editor), "Computer Vision for Human-Machine Interaction", Massachusetts Institute of Technology Online Publication, Cambridge Books Online Date: July 2010, Online ISBN 9780511569937
- Marcus Tonnis, "Augmented Reality: Einblicke in die Erweiterte Realität" (Informatik im Fokus), Springer 2010
- Alan B. Craig, "Understanding Augmented Reality - Concepts and Applications", Morgan Kaufman 2013 ISBN 978-0-240-82408-6
Vorlesung, Teilnahme am seminaristischen Unterricht.
Die Vorlesungsinhalte werden anhand der Konzeption und der Umsetzung eines im Rahmen der Vorlesung gemeinsam definierten Aufgabe vertieft.