Abschlussarbeiten

Meine Expertise und mein inhaltlicher Schwerpunkt für Abschlussarbeiten liegt auf Games/Simulation/Visualisierung und Künstliche Intelligenz KI (für den Studiengang Medieninformatik und für den Studiengang Data-Science):

Themen für den Studiengang Medieninformatik (Bachelorarbeit oder Masterarbeit) :

1. Eine Game-Based Learning Anwendung zur Visualisierung und DigitalisierungVirtuellerLaborversuche in der Mikrobiologie. Der Ablauf eines Laborversuchs im Labor für Mikrobiologie soll als Game inklusive der graphischen Umsetzung in Form von Bildern, Sounds und Texten umgesetzt werden. Sie arbeiten dazu eng mit einer kooperierenden Games-Firma aus Berlin zusammen. Für den fachlichen Hintergrund bekommen Sie Unterstützung aus dem FB V, Sie müssen sich nicht mit Mikrobiologie auskennen. Es könne über das Projekt Interaktive Lehre in virtuellen MINT-Laboren (MINT-VR-Labs) auch SHK-Verträge dafür vergeben werden.

2. Ein Spielkonzept vollständig umsetzen, so dass das Game veröffentlicht werden kann. Diese Arbeit wird in Kooperation mit einer Games-Firma angeboten. Sie können ein eigenes Gamekonzept entwickeln, oder auf bestehenden Vorschlägen aufbauen. Diese Arbeit wird nur als Gruppenarbeit für 3 Personen angeboten.

3. Graphischer Workflow für Game-Logik. Implementieren Sie eine grafische Oberfläche für eine Browser-Umgebung in Java Skript (z.B. mit D3 oder GoJS), in der eine Logik als Graph eingegeben werden kann. Diese soll über ein Skript ausgegeben und direkt von der Game-Engine gelesen und ausgeführt werden. Für den zweiten Schritt kann ein vorhandenes Python Skript konvertiert werden.

Themen für den Studiengang Data-Science (Deep Learning++):

1. Tutor-Chatbot für Virtuelle Labore. Der Chatbot soll Fragen im Kontext eines Laborprozesses auf der Grundlage einer Wissensbasis (Script, Buch, Handbuch, wiss. Veröffentlichung, etc.) beantworten. Eine Herausforderung dabei ist, wie das System direkt aus Daten lernen kann?

2. Reinfocement Learning (RL): World Models GIT bzw. World Models Paper - reproduzieren, verifizieren und evtl. ausbauen.

3. Einen Veröffentlichung von Destill.pub reproduzieren, verifizieren und evtl. ausbauen.
4. Auswertung von Multisensorsystemen mit Deep Neuronal Networks (DNNs)
5. Growing Neural Cellular Automata - reproduzieren, verifizieren und auf NN anwenden.
6. Bilder aus Text generieren mittels Deep Learning (DL)
7. http://selfdrivingcars.mit.edu/ versuchen Sie das.