Artificial Intelligence in Automotive Technology

Methoden der Künstlichen Intelligenz werden immer wichtiger. Sie haben sowohl in der theoretischen als auch in der praktischen Arbeit einen erheblichen Einfluss. Sein Hauptziel ist die Nachahmung menschenähnlichen Verhaltens. Der daraus resultierende Autonomiegrad, die Fähigkeiten und die Komplexität hängen jedoch stark von der angewandten Methode ab. Die Vorlesung " Künstliche Intelligenz in der Kraftfahrzeugtechnik " soll einen Überblick über die verfügbaren Techniken und deren Anwendung im Bereich der Kraftfahrzeugtechnik geben. Es wird vom Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik (Modulkoordinator: Prof. M. Lienkamp) mit Unterstützung des Lehrstuhls für Regelungstechnik im Wintersemester organisiert. Organisatorische Informationen werden ausschließlich über die Webseite des Lehrstuhls für Fahrzeugtechnik verbreitet.

Die Vorlesung beginnt mit einem Überblick über gängige Methoden, ihre jeweiligen Anwendungsfelder und Motivationen. Im Folgenden werden sowohl überwachte (zB Regression, Klassifikation) als auch unüberwachte (zB Clustering) Lernmethoden vorgestellt. In der zweiten Hälfte werden aktuelle Entwicklungen im Bereich Neuronale Netze (zB Deep Learning, Convolutional Neural Networks etc.) im Fokus stehen.

Diese Vorlesung, die im Wintersemester stattfindet, ist ein Mastermodul. Nach bestandener Prüfung erhalten Sie 5 ECTS.