Diplomandenseminar

Dienstag, 05. März 2019 - 12:00 Uhr
Kategorie: Exposé
RH1 A 1.03

Untersuchung des Effektes fehlerhafter Dateneingaben bei gestenbasierter Roboter-Mensch-Interaktion mit EEG-basiertem Feedback beim Contextual Bandit Problem

Von:  Lukas Schloßmüller (Universität Bremen)

Für die Zusammenarbeit von Roboter und Mensch wurde am DFKI eine auf der Basis von bestärkendem Lernen aufgebaute Roboter-Mensch-Schnittstelle entwickelt. Diese ermöglicht eine gestenbasierte Steuerung des Roboters und nutzt...[mehr]


Mittwoch, 30. Januar 2019 - 14:00 Uhr
Kategorie: Zwischenbericht
RH5 117

Adding new gestures for human-robot interaction using EEG-based reinforcement learning

Von:  Christoph Naue (Universität Bremen)

Reinforcement learning applications have evolved rapidly throughout the last decade. Recently the DFKI successfully implemented a reinforcement learning (RL) algorithm that uses error potentials evoked by error recognition in the...[mehr]


Mittwoch, 30. Januar 2019 - 13:30 Uhr
Kategorie: Exposé
RH5 117

Development of a Visual Voice Activity Detection

Von:  Adrian Lubitz (Universität Bremen)

Technology is integrating more and more into the life of the modern man. A very important question is how are people interacting with technology. The human brain does not react emotionally to artificial objects like computers and...[mehr]


Mittwoch, 16. Januar 2019 - 13:00 Uhr
Kategorie: Kolloquium
RH1 A 1.03

Untersuchung eines biologisch inspirierten Gleichgewichtsverhaltens am Beispiel des Humanoiden RH5

Von:  Luka Johnsen (Hochschule Bremen)

Es wird ein Gleichgewichtsverhalten für den humanoiden Roboter RH5  entwickelt, optimiert und untersucht. Der Aufbau des Gleichgewichtsverhaltens ist vom biologischen Vorbild Mensch inspiriert.  Die von Menschen...[mehr]


Mittwoch, 09. Januar 2019 - 13:00 Uhr
Kategorie: Exposé
RH1 A 1.03

Untersuchung und Bewertung von Trajektoriegeneratoren bei Greifanwendungen

Von:  Jannik Klemm (Universität Bremen)

Die Auswahl des richtigen Trajektoriegenerators und dessen Parametrisierung für ein Manipulationsszenario erfordert viel Expertenwissen. Zudem muss diese situationsbedingt angepasst werden, welches manuell sehr aufwendig und...[mehr]


Mittwoch, 09. Januar 2019 - 12:30 Uhr
Kategorie: Exposé
RH1 A 1.03

Konzipierung eines modularen, skalierbaren und generischen Rahmenwerkes zur Umsetzung von Maschinellem Lernen in großen Unternehmensorganisationen - Am Beispiel der Weltraumrobotik von Airbus DS

Von:  Dennis Lubczyk (Universität Bremen)

In Studien zeigt sich, dass in deutschen Unternehmen Künstliche Intelligenz nur ein kleiner Teil in aktuellen Digitalisierungsstrategien sind. Um bei der Umsetzung dieses Strategieaspektes zu unterstützen, wurden Leitfäden im...[mehr]


Mittwoch, 09. Januar 2019 - 12:00 Uhr
Kategorie: Exposé
RH1 A 1.03

Integration eines TensorFlow Modells auf einem FPGA

Von:  Jan-Niklas Schmelzle (Universität Bremen)

In den vergangenen Jahren wurden große Fortschritte im Bereich des Machine Learnings (ML), insbesondere bei Deep Neural Networks (DNNs), erzielt. Aufgrund dieser Entwicklung hat die Verwendung dieser Algorithmen in vielen...[mehr]


Treffer 1 bis 7 von 463
<< Erste < Vorherige 1-7 8-14 15-21 22-28 29-35 36-42 43-49 Nächste > Letzte >>
© DFKI GmbH
zuletzt geändert am 13.12.2017
nach oben