Büro: D15/2.08 Prof. Dr. Frank Bühler ist Professor für Advanced Software Engineering am Fachbereich Informatik der Hochschule Darmstadt. Seine Lehr- und Forschungsinteressen liegen auf den Gebieten von Business Process Management (BPMN, DMN, Workflow-Systeme mit KI-Anbindung), agiler SW-Entwicklung (insbesondere SCRUM, KANBAN und Continuous Integration/Inspection/Delivery) sowie Process Mining und Python-Programmierung. Darüber hinaus ist Prof. Bühler am Fachbereich Informatik Koordinator für vorhochschulische Aktivitäten und Ansprechpartner für Schulen und Schulkooperationen. Aktuell gibt es eine strategische Kooperation mit der Hochtaunusschule in Oberusel. Auch unterstützt er aktiv das Hessen-Technikum und den Girls' Day am Fachbereich Informatik. Vorlesungsüberblick Überblick (Profil) Bachelor (FB I): - Software Engineering (SE) - nur SS - Seminar Wissenschaftliches Arbeiten in der Informatik 2 (WAI2) - nur SS - Projekt Systementwicklung (BPSE) - KinderCampus (SS) und FLL (WS) - Fortgeschrittene Programmierung mit Python (WS) Bachelor (FB MN): - Programmieren III (nur WS) Master (FB I) - Business Process Engineering (nur SS) - Vertiefende F&E-Studie ( siehe hier ) Vorlesungen, die nicht mehr angeboten werden: - Objektorientierte Analyse und Design (OOAD) - Parallel and Distributed Computing (Master) - Edutainment (Master) - Master Projekt Systementwicklung (MPSE) - Hauptseminar (Mast 3, MN DSc) - Prozess- und Systemintegration (Bachelor) - Entwicklung von Java EE-Anwendungen mit agilen Methoden (Bachelor) SS24 - Bachelor-Projekt Systementwicklung (Projekt "KinderCampus - Lego Mindstorms EV3/Robot Inventor und Raspberry PI") Projekt Systementwicklung (BPSE): 30.7504 Projektstart: xx. April 2024 Projekttreffen im SS24: jeweils am Mittwoch 2. + 3. Block (ab 10:15 Uhr) KinderCampus: 12.08.2024 bis 23.08.2024 (Mo-Fr, jeweils täglich von ca. 9 Uhr bis ca. 17:30 Uhr) SS24 - Projekt "KinderCampus - Lego Mindstorms EV3/Robot Inventor und Raspberry PI" Projektorganisation-/leitung: Prof. Dr. Frank Bühler Kontakt: frank.buehler@h-da.de KinderCampus - Kurse für Einsteiger und Fortgeschrittene und Experten Im Rahmen des angebotenen Projekts geht es um die Vorbereitung/ Konzeption sowie um die Durchführung des KinderCampus 2024 in den letzten beiden Wochen der hessischen Sommerferien. In den angebotenen Kursen lernen Kinder im Alter von 10 bis 16 Jahren das Bauen und Programmieren von verschiedenen Lego-Modellen auf Basis der Lego Mindstorms EV3-Kästen und der Robot Inventor-Sets und des Raspberry PI . Als Programmiersprachen wird die EV3-Software (EV3-G), Scratch sowie Python verwendet. Folgende KinderCampus-Kurse sind für 2024 in den zwei Wochen vorgesehen: - 2 Grundkurse mit EV3 für Einsteiger und Fortgeschrittene (jeweils 5 Tage) - 2 Grundkurse mit Robot Inventor für Einsteiger und Fortgeschrittene (5 Tage) Vorbereitung für 2025: - Expertenkurs mit Raspberry PI/Build Hat + Python + Display (5 Tage) Belegvoraussetzung Für die Belegung des Projekts ist es zwingend erforderlich, dass Sie vom 12.08.2024 bis 23.08.2024 (Mo-Fr, jeweils täglich von ca. 9 Uhr bis ca. 17:30 Uhr) für die Durchführung der Kurse Zeit haben. Sollten Sie keine Zeit haben (z. B. wegen Praxisphase oder anderer Verpflichtungen) können Sie an dem Projekt leider NICHT teilnehmen. Idealerweise haben Sie Spaß beim Umgang mit Kindern und sind teamfähig sowie zuverlässig. Auch soltten Sie bereit sein, neue Lego-Modelle zu bauen und zu programmieren. Auch wenn Sie kreative Ideen einbringen möchten oder an technischen Steuerungen Interesse haben, sind Sie bei dem Projekt richtig. Projektüberblick (Hauptaufgaben im SS 2024 mit Wahlmöglichkeit) - Einarbeitung in die Lego-Bausätze Mindstorms EV3 und Robot Inventor - Einarbeitung in die Programmierung (Symbolbasierte EV3-Software EV3-G, Scratch und Python) - Evaluierung und Konzeption neuer Modelle und Steuerungen (aktiv + passiv) - Entwurf von Untergründen inkl. Aufgabenstationen - Konzeption und Realisierung einer Anwendung auf Basis von Raspberry PI (+ Build HAT + Display) - Einarbeitung in Lego Digital BrickLink Studio (-> siehe Bsp. ) - Konzeption und Entwicklung einer Web-Präsenz mit folgenden Technologien: React JS+NodeJS+Expressü Mongo DB (MERN-Stack) - Durchführung der Kurse (inkl. Aufbau und Abbau, Vorbereitung der Rechner, Betreuung der Kinder und weiterer Dienste) - Erstellung von Kursunterlagen (Aufgaben- und Lösungshefte, Bauanleitungen, Steckbriefe), bei Python-Aufgaben auch mit Jupyter Notebook Zusätzliche Projektaufgaben mit Wahlmöglichkeit, z. B. - Postererstellung - Video-Erstellung inkl. Drehbuch (während Kurswoche) - Fotoaufnahmen (während Kurswoche) - Getränke (während Kurswoche) - Übernahme von Diensten (z. B. Becher spülen, Akkus laden) - Pausenspiele (z. B. "Wer hat schon ... gemacht?", Tischtennis, Federball) - Vorbereitung und Durchführung einer Eltern-Präsentation (während Kurswoche) Selbstverständlich können Sie weitere eigene Vorschläge einbringen. Es wird erwartet, dass Sie aktiv in dem Projekt mitarbeiten und bereit sind entsprechende Aufgaben und Rollen während des KinderCampus zu übernehmen, In dem Projekt spielt der Teamgedanke eine wichtige Rolle. Bei Interesse bzw. Fragen können Sie sich gerne auch vorab melden. S 24 - Fortgeschrittene Programmierung in Python S 24 - Fortgeschrittene Programmierung in Python Termine und Raum Start der Vorlesung: 15.04.2024 - C23/02.02 Start des Praktikums: 17.04.2024 - 1. Block: D15/01.02 5. Block: D15/00.04 Dozent: Prof. Dr. Frank Bühler Überblick - Vorlesung - Einstieg/Organisatorisches - Grundlagen + Einrichten einer Python-Entwicklungsumgebung mit venv und pipenv (PyCharm-IDE) + Überblick: typische Einsatzgebiete und Sprachmittel von Python (prozedural) + objektorientierte Programmierung in Python + zentrale Datentypen und Datenstrukturen wie Listen, List Comprehensions, Tenärer Operator, Tuples, Sets und Dictionaries + Testen von Python-Programmen + weitere Sprachmittel und Konzepte: funktionale Programmierung, Ausnahmebehandlung, Type Hinting, Generatoren, Iteratoren, Dekorateure - Vertiefende Anwendungsbereiche + Verarbeitung von JSON-Dokumenten und Anbindung an eine NoSQL-Datenbank + Durchführung einfacher Datenanalysen auf Basis der Python-Module Matplotlib, NumPy, Pandas und SciPy + Konzeption und Entwicklung graphischer Oberflächen mit PyQt 5/6, OpenCV-Einbindung + Konzeption und Entwicklung einer Web-Anwendung auf Basis von Django unter Berücksichtigung zentraler Konzepte wie URL Routing, MVT, Models/ORM, Formulare - Zusammenfassung Überblick - Praktikum - 17.04.24 - Praktikum 1 prozedurale Programmierung (in 2er Teams) - 24.04.24 - Praktikum 2 objektorientierte Programmierung, List Comprehensions (in 2er Teams) - ab 08.05.24 - Praktikum 3-10 frei definiertes Python-Projekt (in 4er Teams) Nutzung von Gitlab - 10.07.24 - Projektpräsentationen (Testate) Nützliche Links - W3Schools Python-Tutorial: https://www.w3schools.com/python/ - The python Tutorial: https://docs.python.org/3/tutorial/index.html - Tutorialspoint: https://www.tutorialspoint.com/python/index.htm WS 24/25 - Bachelor-Projekt "First Lego League Challenge - Regionalwettbewerb" WS 24/25 - Bachelor-Projekt "First Lego League Challenge - Regionalwettbewerb" Projekt Systementwicklung (BPSE): 30.7504 Projektorganisation-/leitung: Prof. Dr. Frank Bühler, Kontakt: frank.buehler@h-da . de (für evtl. Fragen vor/während der Belegphase stehe ich gerne zur Verfügung) Projektziel: Konzeption und Durchführung des FLL-Regionalwettbewerbs für die Region Darmstadt für die Saison 24/25., siehe https://www.first-lego-league.org/de/challenge-2023-24/darmstadt Projektstart: Oktober 2024 Projekttreffen im WS24/25: jeweils am Mittwoch 2. + 3. Block (ab 10:15 Uhr) Beschreibung Bei dem Bachelorprojekt geht es um die Ausrichtung der First Lego League in der Region Darmstadt durch den Fachbereich Informatik für die kommende Saison 2024/25 (voraussichtlich am 25. Januar 2025 ). Die First Lego League , abgekürzt FLL , ist ein weltweites Bildungsprogramm für Kinder und Jugendlichen im Alter von 9 bis 16 Jahren. An diesem Wettbewerb nehmen 14 Schulklassen mit ca. 120-140 Schülern teil. Im Rahmen des Roboterwettbewerbs müssen diese Schulklassen verschiedene Aufgaben in unterschiedlichen Kategorien durchführen. So muss die Schulklasse eine Forschungsaufgabe bearbeiten und am Wettbwerbstag vorstellen. Höhepunkt des Programms ist der Roboterwettbewerb, bei denen die Teams ihre in den Wochen davor entwickelten Lego-Mindstorms - Roboter (RCX, NXT, EV3, Robot Inventor oder Education Spike Prime) verwenden, um auf einem Spielfeld vielfältige Aufgaben lösen. Alle Aufgaben sowie das Roboter-Design werden von einer Jury bewertet. Weitere Infos findet man hier . Eine eindrucksvolle Lösung von Aufgaben des Roboter Game (mit der maximal zu erreichenden Punktzahl) ist hier zu sehen. Belegvoraussetzung Für die Belegung des Projekts ist es zwingend erforderlich, dass Sie am 24.01.2025 (Aufbau, nachmittags ab ca. 16 Uhr) und am 25.01.2024 (Wettbewerbstag von 8 Uhr bis ca. 21:30 Uhr) für die Durchführung des Wettbewerbs Zeit haben. Projektaufgaben - Einarbeitung in Lego Sets inkl. Programmierung (Scratch - siehe hier und Python - siehe hier ) sowie in Raspberry PI+Build Hat und Python - siehe hier ) - Erarbeitung von Musterlösungen für die Wettbewerbsaufgaben - Einarbeitung in die Bewertung der verschiedenen Aufgaben (Robot Game, Forschungsfragen, Robot Design Process und Grundwerte), Schiedsrichterschulung - Planung des Wettbewerbstags (Raumplanung, Hinweisschilder, Zeitplanung, Materialplanung, Rollenkonzept, Bewertungseingabe, Aufbau der Spieltische etc.) - Bühnen- und Medientechnik (Mikrofon, Projektion, Aufnahme der Robot Games und Anzeige mit Rasperry PI Cam auf Beamer und Youtube, Beleuchtung, Durchsagen, Musik) - Video- und Fotoaufnahmen während Wettbewerbstag (inkl. Bereitstellung für Teilnehmer) - Öffentlichkeitsarbeit (z.B. Postererstellung, Einwerben von Sponsoren und Infos an Schulen) Kontakt
Grundlagen und Implementierung moderner neuronaler Netzarchitekturen SS'24 (Master Data Science, Master Informatik) Grundlagen und Implementierung moderner neuronaler Netzarchitekturen SS'24 (Master Data Science, Master Informatik) Im kommenden Sommersemester biete ich erstmals die Lehrveranstaltung „Grundlagen und Implementierung moderner neuronaler Netzarchitekturen“ an, die Prof. Braun und ich entwickelt haben und die er Wintersemester bereits gehalten hat. Inhaltlich im Zentrum stehen die Transformer-Modelle, ein wesentlicher Bestandteil der aktuellen Large Language Models wie ChatGPT. Das dazu nötige Rüstzeug im allgemeinen Bereich der neuronalen Netze wird umfangreich vermittelt. Als T-Modul (Informatik) bzw. DS-I Modul (Data Science) hat das Modul entsprechend mathematische Schwerpunkte, die aber praxisnah vermittelt werden. Prof. Braun hat im ersten Lauf bereits einige hervorragende Lehrvideos produziert. Diese werden zu einem Großteil zur asynchronen Wissensvermittlung eingesetzt. Dementsprechend soll die Zeit in den Lehrveranstaltungen primär für (ggf. auch individuelle) Lernbegleitung, Fragenklärung, Übungen, gemeinsame Experimenten und Praktikumsinhalte verwendet werden. Die Inhalte aus aktueller Sicht sind: • Einführung neuronale Netze • Gradienten und Backpropagation • Affine Transformation und Perzeptron • Modelloptimierungen: Dropout, Normalisierung • Klassifikation und Softmax • Kullback-Leibler-Divergenz und Kreuzentropie • Sequence-To-Sequence • Attention-Mechanismus • Transformer • Fine-Tuning vortrainierter Transformermodelle • Implementierungsaspekte (z.B. numerische Stabilität) • Weitere Transformer-Architekturen Der Praktikumsteil des Moduls ist aktuell noch „experimentell“, d.h. die Erwartung an Teilnehmerinnen und Teilnehmer ist, diesen aktiv durch Vorschläge und Feedback mitzugestalten. Es gibt hierzu bereits einige Ideen und Aufgabenstellungen. Daraus ergibt sich insgesamt folgender grober Plan für die Organisation der Lehrveranstaltung: • Ca. 6-8 Termine à 1.5h vor der Vorlesungszeit verteilt auf die Kalenderwochen 12, 14 und 15, überwiegend im Inverted-Stil auf Basis der Lehrvideos und für technische Intros zum Praktikum. Prioritäten bei der Gestaltung hierbei (z.B. primär Online-Termine, Präsenz-Kickoff, genaue Verteilung) können wir ggf. noch mit dem zu erwartenden Teilnehmerkreis klären • Ein Block (2SWS) pro Woche im Semester überwiegend in Präsenz, der flexibel je nach Bedarf für Praktikum/Übung/Lernbegleitung genutzt werden kann und ggf auch mal ausfallen kann wenn kein Bedarf besteht. • Weitere außerordentliche Termine nach Bedarf&Absprache. • Das Praktikum wird in 2-4er Teams bearbeitet. Dieser erste Durchlauf meinerseits wird mit 16 Plätzen 50:50 Master Informatik und Data Science durchgeführt. Da es bereits jetzt eine hohe Nachfrage gibt, werden wir so verfahren, dass sich Interessierte bei mir per Mail melden und wir dann Plätze losen werden. Für den Kurs ist mir wichtig, dass Sie eine hohe Eigenmotivation mitbringen, an dem Thema wirklich interessiert sind, Sie sich auf die mathematischen „Innereien“ von neuronalen Netzen einlassen, mir öfters Feedback geben und Sie Lust haben aktiv das Praktikum mitzugestalten. Da der Kurs bereits vor Vorlesungsstart begonnen hat, ist aktuell keine Einschreibung mehr möglich. Big Data Analytics SS'24 (Master Data Science, Master Informatik) Modulbeschreibung siehe: https://obs.fbi.h-da.de/mhb/modul.php?nr=41.4984&sem=20201 Die Lehrveranstaltung wird voraussichtlich angeboten bestehend aus einem Mix aus: überwiegend Präsenzveranstaltungen mit grundsätzlich hohem Interaktionsanteil. Teilweise Wissensvermittlung, anstatt klassischer "Vorlesung" durch kompakte, durch den Dozenten aufgezeichnete Lehrvideos Quellenangaben mit Scans/Ebooks zum Durchlesen Q&A Sessions (Inverted Classroom) Das Praktikum wird in 3er Gruppen grundsätzlich Präsenz bearbeitet. Es besteht immer die Möglichkeit, Fragen an Dozenten und Tutoren über ein Moodle-Forum zu richten. Wir arbeiten im Praktikum primär mit Spark+Python (PySpark). Voraussetzung zur Teilnahme am Praktikum ist die grundsätzliche Bereitschaft, mit Cloud-Technologien z.B. von AWS zu arbeiten und sich dort bei Bedarf einen User anzulegen. Datenbanken 1 SS'24 (Bachelor Informatik) Modulbeschreibung siehe: https://obs.fbi.h-da.de/mhb/modul.php?nr=30.7312&sem=20142 Die Lehrveranstaltung wird voraussichtlich angeboten durch einen Mix aus: überwiegend Präsenzveranstaltungen mit grundsätzlich hohem Interaktionsanteil. . Teilweise Wissensvermittlung, anstatt klassischer "Vorlesung" durch kompakte, durch den Dozenten aufgezeichnete Lehrvideos Quellenangaben mit Scans/Ebooks zum Durchlesen Q&A Sessions (Inverted Classroom) Das Praktikum wird in 2er Gruppen grundsätzlich in Präsenz bearbeitet. Es besteht immer die Möglichkeit, Fragen an Dozenten und Tutoren über ein Moodle-Forum zu richten. Im Praktikum wird mit PowerDesigner + PostgreSQL gearbeitet. Vertiefende F&E Studien mit Data Science Bezug Sie haben eine spannende Idee für ein eigenes Projekt im Bereich Data Mining? Sie wollten z.B. schon immer einmal an einer Data Science Competition wie Kaggle teilnehmen? Bei ausreichender inhaltlicher Tiefe könnte sich hier das individuell gestaltbare Modul "Vertiefende F&E Studien" anbieten. Sprechen Sie mich bei Interesse darauf an. https://obs.fbi.h-da.de/mhb/modul.php?nr=41.4974&sem=20151 Abschlussarbeiten Für das Sommersemester 2024 habe ich leider keine freien Kapazitäten mehr zur Betreuung von Abschlussarbeiten. Ab dem Wintersemester 2024/2025 betreue ich gerne wieder Abschlussarbeiten, thematisch bevorzugt im Bereich Data-, Text- und Web-Mining. Sprechen Sie mich dazu bitte frühzeitig an. Die betreuten Masterarbeiten im Studiengang Data Science sind hier hinterlegt: https://fbmn.h-da.de/abschlussarbeiten-data-science Für die betreuten Abschlussarbeiten im Bereich Informatik existiert aktuell leider kein zentrales Repository. Hinweise zu Bachelorarbeiten Allgemeine Hinweise und Vorlagen zu Bachelorarbeiten finden Sie hier: https://fbi.h-da.de/studium/studienorganisation/studienorganisation-b-sc-informatik/abschlussarbeit Eine sehr gut bewertete Bachelorarbeit als Beispiel finden Sie hier: Quantifizierung des Rezyklatgehaltes in Kunststoffteilen für den Automobilbau mit Hilfe von Machine Learning-Methoden (Dennis Imhof, 2020) - Der Umfang ist keinesfalls eine Zielgröße für eine übliche Bachelorarbeit Weitere Aktivitäten in Lehre und Forschung im SS'24 Betreuung von dualen Praxisphasen und Bachelorarbeiten F&E Projekt "MediaWatch": Überwachung der Publikationsgeschwindigkeit und des thematischen Bias auf unterschiedlichen News-Plattformen DataForge: Informationsextraktion aus Emails gemeinsam mit der R+V Presse und Radio Der Rohstoff der Zukunft, Dieburger Anzeiger vom 9.5.2019 Mein Körper, Meine Daten, WDR 5, 26.05.2019 SAS Blog: Hochschulen der Zukunft, 5.10.2020 ChatGPT in der Lehre, Frankfurter Rundschau vom 03.07.2023 Kontakt
Stefan Rapp ist Professor für Technische Informatik, Embedded Graphik und Grundlagen der Informatik am Fachbereich Informatik der Hochschule Darmstadt. Er ist Sprecher der Fachgruppe Technische Informatik und Mitglied im Fachbereichsrat Informatik. Seine Forschungsinteressen sind breit gefächert: Computergraphik, insbesondere bei Embedded Systemen, Rapid Prototyping Technologien, Sprachassistenzsysteme, Multimodaler Dialog, intelligente Umgebungen, Maschinelles Lernen, UI Technologien und autonome Systeme wie etwa selbstfahrende Autos. Prof. Rapp ist seit 2014 an der Hochschule Darmstadt, zuvor arbeitete er bei der Contintental Automotive GmbH als Software Architekt für Embedded Linux an computeranimierten Kombiinstrumenten und acht Jahre bei Sony in der Forschung an Sprachdialogsystemen und neuartigen Interaktionsgeräten, zuletzt als Principal Scientist. Seit 2004 führt er darüberhinaus ein Unternehmen, das sich mit UI-Technologien und der Medientechnik LumEnActive befasst, einer steuerbaren Projektion im Raum. Seine Ausbildung an der Universität Stuttgart schloss er mit einem Doktor der Philosophie am Institut für Maschinelle Sprachverarbeitung ab, nachdem er Informatik (mit Auszeichnung) ebenfalls in Stuttgart studiert hat. Seine Forschungsergebnisse sind in mehr als 50 Veröffentlichungen und mehr als 35 Patentanmeldungen in mehr als 15 Patentfamilien veröffentlicht. Aktuelle Lehrveranstaltungen Sommersemester 2024 Bachelor: Praxismodul Bachelor: Rechnerarchitektur Bachelor: Algorithmen und Datenstrukturen Bachelor: Technische Grundlagen der Informatik Lehrveranstaltungen früherer Semester Wintersemester 2023/24 Bachelor: Rapid Prototyping (eng) Bachelor: Projekt Systementwicklung Thema: Verbesserungen eines Standmixers mittels KI-Modellen >> Für Infos hier klicken << Bachelor: Wissenschaftliches Arbeiten in der Informatik 2 Bachelor: Algorithmen und Datenstrukturen Bachelor: Technische Grundlagen der Informatik Sommersemester 2023 Bachelor: Praxisphase / Bachelorarbeiten Bachelor: Rechnerarchitektur Bachelor: Technische Grundlagen der Informatik Wintersemester 2022/23 Master: Embedded HMI & Graphics Bachelor: Projekt Systementwicklung Thema: Astronomie und Machine Learning >> Für Infos hier klicken << Bachelor: Wissenschaftliches Arbeiten in der Informatik 2 Bachelor: Algorithmen und Datenstrukturen Bachelor: Technische Grundlagen der Informatik Sommersemester 2022 Keine Lehrveranstaltungen (Forschungssemester) Wintersemester 2021/22 Master Data Science: Projekt Thema: Radioastronomie Bachelor: Praxisprojekt Forschung und Entwicklung (KoSI) Bachelor: Wissenschaftliches Arbeiten in der Informatik 2 Bachelor: Algorithmen und Datenstrukturen Bachelor: Technische Grundlagen der Informatik Sommersemester 2021 Bachelor: Praxisphase / Bachelorarbeiten Bachelor: Projekt Systementwicklung Thema: Datensammlung und Machine Learning >> Für Infos hier klicken << Bachelor: Rechnerarchitektur Bachelor: Technische Grundlagen der Informatik Wintersemester 2020/21 Master: Embedded HMI & Graphics Bachelor: WAI 2 Bachelor: Projekt Systementwicklung Thema: Datensammlung und Machine Learning >> Für Infos hier klicken << Bachelor: Mikroprozessorsysteme Bachelor: Technische Grundlagen der Informatik Sommersemester 2020 Bachelor: Praxisphase Bachelor: Programmieren, Algorithmen und Datenstrukturen 2 Bachelor: Rechnerarchitektur Wintersemester 2019/20 Master: Embedded HMI & Graphics Master: Projekt Systementwicklung I/II, mit Stephan Gimbel Thema: Autonome Systeme (Crazyflie, Tracking) >> Für Infos hier klicken << Bachelor: WAI2 Bachelor: Projekt Systementwicklung, mit Stephan Gimbel Thema: FaSTDa Racing-Team Pilonenerkennung und Fahrspurregelung >> Für Infos hier klicken << Bachelor: Programmieren, Algorithmen und Datenstrukturen 1 Bachelor: Technische Grundlagen der Informatik Sommersemester 2019 Master: Projekt Systementwicklung I/II, mit Stephan Gimbel Thema: Autonome Systeme (Crazyflie, Tracking) >> Für Infos hier klicken << Bachelor: Praxisphase Bachelor: Projekt Systementwicklung, mit Björn Frömmer und Elke Hergenröther Thema: Multimedia Billiard Table >> Für Infos hier klicken << Bachelor: Mikroprozessorsysteme Bachelor: Rechnerarchitektur Wintersemester 2018/19 Master: Embedded HMI & Graphics Master: Projekt Systementwicklung I/II, mit Stephan Gimbel Thema: Autonome Systeme (Crazyflie, Tracking) >> Für Infos hier klicken << Bachelor: Seminar Wissenschaftliches Arbeiten in der Informatik 2 Bachelor: Projekt Systementwicklung, mit Björn Frömmer und Elke Hergenröther Thema: Multimedia Billard Table >> Für Infos hier klicken << Bachelor: Technische Grundlagen der Informatik Sommersemester 2018 Keine Lehrveranstaltungen (Forschungssemester) Wintersemester 2017/2018 Technische Grundlagen der Informatik Projekt Systementwicklung / Multimedia (Bachelor), mit S.Gimbel Thema: Super Mario Kart mit RC-Cars Projekt Systementwicklung I/II (Master), mit S. Gimpel Thema: Autonomes Fahren Praxisphase Projektmanagement (KoSI) Seminar: Problemlösung und Diskussion Praxismodul (Bachelor) Sommersemester 2017 Technische Grundlagen der Informatik Embedded HMI & Graphics Projekt Systementwicklung I/II (Master), zusammen mit S. Gimbel Thema: Autonomes Fahren Wissenschaftliches Arbeiten in der Informatik 2 Wintersemester 2016/2017 Technische Grundlagen der Informatik Projekt Systementwicklung (Bachelor) / Projekt Multimedia Projekt Systementwicklung I/II (Master), zusammen mit S. Gimbel Praxismodul Forschung und Entwicklung (KoSI) Praxismodul Sommersemester 2016 Rechnerarchitektur Programmieren, Algorithmen und Datenstrukturen 2 Embedded HMI & Graphics Projekt Systementwicklung (Bachelor) Wintersemester 2015/2016 Programmieren, Algorithmen und Datenstrukturen 1 (Bachelor 1) Technische Grundlagen der Informatik (Bachelor 1) Projekt Multimedia (KMI 3) Projekt Systementwicklung (Bachelor 5 / KMI 5) Praxismodul Projektmanagement (KoSI 5) Sommersemester 2015 Rechnerarchitektur Embedded HMI & Graphics Praxismodul (zusammen mit Alois Schütte) Praxismodul Forschung und Entwicklung (KoSI) Praxismodul Systementwicklung (KoSI) Wintersemester 2014/2015 Technische Grundlagen der Informatik Vorbereitungsseminar (zusammen mit Alois Schütte) Praxismodul Forschung und Entwicklung (KoSI) Praxismodul Systementwicklung (KoSI) Publikationen Vollständige Veröffentlichungsliste Prof. Dr. Stefan Rapp (PDF mit Links zu Artikeln, Präsentationen und Videos) Ausgewählte Publikationen: Udo Gebelein, Stefan Rapp (2020) “A Hearing Aid to Visualize the Direction of Sound”, ESSV 2020, 31st Conference on Electronic Speech Signal Processing, March 4–6, Magdeburg, Germany. pdf Bram van der Vlist, Gerrit Niezen, Stefan Rapp, Jun Hu, Loe Feijs (2012) "Controlling Smart Home Environments with Semantic Connections: a Tangible and an AR Approach", DeSForM 2012, 7th International Workshop on the Design & Semantics of Form & Movement, April 18-20, Wellington, New Zealand. pdf Stefan Rapp, Irene Weber (2010) "LumEnActive and Pervasive Digital Signage Projection", In: Proc. Pervasive Advertising and Shopping 2, May 17, Helsinki, Finland. pdf Stefan Rapp (2010) "Spotlight Navigation: a pioneering user interface for mobile projection", In: Proc. Ubiprojection, May 17, Helsinki, Finland. pdf Georg Michelitsch, Martin Osen, Jason Williams, Beatriz Jimenez, Stefan Rapp (2004) "Haptic Chameleon", Proceedings EuroHaptics 2004, June 5-7, Munich, Germany. pdf Christian Elting, Stefan Rapp, Gregor Möhler, Michael Strube (2003) "Architecture and Implementation of Multimodal Plug and Play", In: Proceedings of the 5th International Conference on Multimodal Interfaces (ICMI-PUI '03), pp. 93-100, November 5-7, Vancouver, B.C., Kanada. pdf Sunna Torge, Stefan Rapp, Ralf Kompe (2002) "Serving Complex User Wishes with an Enhanced Spoken Dialogue System", In: Proceedings of ICSLP 2002, Volume 3, pp. 2049-2052, September 16-20, Denver, Colorado, USA. pdf Michael Strube, Stefan Rapp, Christoph Müller (2002) "The Influence of Minimum Edit Distance on Reference Resolution", In: Proceedings of the 2002 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP '02), pp. 312-319, July 6-7, Philadelphia, PA, USA. pdf Stefan Rapp (1998) "Automatisierte Erstellung von Korpora für die Prosodieforschung" (in German), Ph.D. thesis, Institut für Maschinelle Sprachverarbeitung, Universität Stuttgart, Germany. pdf Werdegang 2014 - heute Professor an der Hochschule Darmstadt 2012 - 2014 Continental Automotive GmbH in Villingen-Schwenningen als Software Architekt 2004 - heute Conante, LumEnActive als Gründer und Unternehmer 1997 - 2004 Sony Corporate Research Labs Europe in Stuttgart als Principal Scientist 1995 - 1997 Promotion zum Dr. phil. am Institut für Maschinelle Sprachverarbeitung der Universität Stuttgart 1988 - 1995 Studium der Informatik (Dipl. Inform.) an der Universität Stuttgart Social Media Policy Social Media Policy Auf den Social Media Plattformen linkedIn und XING gibt es Profile mit beruflichen Informationen, die nur selten aktualisiert werden. Aktiv Studierende werden in der Regel nicht als Verbindung akzeptiert, eine Verlinkung nach Beendigung des Studiums setzt eine intensivere Zusammenarbeit im Rahmen einer Abschlussarbeit, Projekt oder gemeinsames Unterrichten voraus. Stefan Rapp war niemals bei Facebook und wird das auch in der Zukunft nicht sein. Zu den Gründen wird unter anderem auf https://gi.de/meldung/gi-zentrale-verlaesst-facebook/ verwiesen. Kontakt Aufgrund technischer Probleme ist derzeit die telefonische Erreichbarkeit meiner Nummer an der Hochschule stark eingeschränkt. Sie erreichen mich gerne auch unter meiner Nummer zuhause 0731 94024786 oder per email. Links Bachelor Projekt Systementwicklung Archiv: frühere Bachelor Projekt Systementwicklung Master Projekt Systementwicklung Data Science Projekt