Diplomandenseminar

Mittwoch, 03. April 2019 - 12:30 Uhr
Kategorie: Kolloquium
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 Mensch-Roboter-Schnittstelle entwickelt. Diese ermöglicht eine gestenbasierte Steuerung des Roboters und nutzt...[mehr]


Mittwoch, 27. März 2019 - 14:00 Uhr
Kategorie: Kolloquium
RH1 A 1.03

Code Coverage und Unit Tests sowie automatisiertes Bauen von VHDL Projekten mit Hilfe eines Build Servers

Von:  Felix Blüml (Universität Bremen)

Die Master-Thesis hat das Vorhaben, die DFKI GmbH durch Überführen des bestehenden VHDL-Integrationsprozesses zur kontinuierlichen VHDL-Integration zu unterstützen, mit dem Primärziel einer früheren Rückmeldung des...[mehr]


Mittwoch, 27. März 2019 - 13:00 Uhr
Kategorie: Kolloquium
RH1 A 1.03

Neuronale Netze zum Erkennen von Gesten auf Motion Tracking Daten

Von:  Sebastian Hellmann (Universität Bremen)

Um eine reibungslose Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter zu gewährleisten, bedarf es intuitiver Steuerungsmethoden wie der Gestensteuerung.Dazu werden die Bewegungen eines Benutzers mit Hilfe eines geeigneten Verfahrens...[mehr]


Mittwoch, 20. März 2019 - 13:30 Uhr
Kategorie: Exposé
RH1 A 1.03

Systematische Analyse maschineller Lernverfahren zur Lösung des Problems der inversen Kinematik

Von:  Tim von Oehsen (Universität Bremen)

Obwohl zur Lösung des Problems der inversen Kinematik bereits lange bewährte analytische und numerische Lösungen verfügbar sind, wird aktiv an einer Anwendung maschineller Lernverfahren geforscht.Zwar bergen diese in einigen...[mehr]


Mittwoch, 20. März 2019 - 13:00 Uhr
Kategorie: Zwischenbericht
RH1 A 1.03

AUV Navigation in sonarbasierten Tiefkarten

Von:  Niklas Pech (Universität Bremen)

In dem Projekt "Eurex-SiLaNa" wird die Langzeitnavigation von autonomen Unterwasserfahrzeugen untersucht und verbessert. Hierfür ist der Einsatz des Multibeam Echsounders R2 Sonic 2020 zur Kartierung und driftfreier...[mehr]


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, 27. Februar 2019 - 13:30 Uhr
Kategorie: Exposé
RH1 A 1.03

Visual Explanations in Deep Reinforcement Learning via Convolutional Neural Network Localization

Von:  Matthias Rosynski (Universität Bremen)

Deep Reinforcement Learning (DRL) connects the classic Reinforcement Learning algorithms with Convolutional Neuronal Networks (CNN). The problem in DRL is that it is not easy to understand what the CNN is learning. In order to be...[mehr]


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zuletzt geändert am 13.12.2017
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