Wintersemester 2020/21

Projektgruppe "Praxis der Forschung"

Angebotene Themenfelder im Wintersemester 2020/21

Die Themenfelder für das Wintersemester 2020/21 sind:

• Algorithm Engineering
• Algorithmische Graphentheorie
• Analyse großer Datenbestände
• Autonome lernende Roboter
• Eingebettete Systeme
• Formale Methoden
• Hochperformante Humanoide Technologien
• Künstliche Intelligenz für die Materialwissenschaften
• Netzwerk- und IT-Sicherheit
• Pervasives Computing
• Zuverlässige Softwaresysteme

Die folgende Liste gibt einen Überblick über Themen, die dieses Semester ausgeschrieben werden. Bei Interesse an einem Thema oder Fragen dazu kann der bzw. die betreffende Mitarbeiter:in angeschrieben werden. Die endgültige Liste der ausgeschriebenen Themen wird auf der Informationsveranstaltung und der Themenvorstellung zu Semesterbeginn (s.o.) bekannt gegeben und kann anschließend auf den veröffentlichten Folien nachgelesen werden.

Hinweis: Erfahrungsgemäß lohnt es sich, bereits im Vorfeld mit den entsprechenden Mitarbeiter:innen Rücksprache zu halten, um Enttäuschungen bei der Themenvorstellung zu vermeiden. Sollten Sie Interesse an der Durchführung eines Projektes im Rahmen von Praxis der Forschung haben, aber Ihr Wunschthema ist hier nicht  aufgeführt, so können in Ausnahmefällen bis zum Ende der ersten Vorlesungswoche noch Themen nachgemeldet werden. Halten Sie hierzu bitte frühzeitig Rücksprache mit den entsprechenden Mitarbeiter:innen bzw. Forschungsgruppen (deren Themen Sie interessieren), um ein Thema zu vereinbaren, und bitten Sie diese, (bei Interesse) schnellstmöglich mit uns Kontakt aufzunehmen.

Liste der Projekte für das Wintersemester 2020/21

#	Projekt	Forschungsgruppe(n)	Betreuende Mitarbeiter:innen
1.	Non-Extrapolating Function Approximation for Learning Critic in Actor-Critic Reinforcement Learning	IAR Neumann	Onur Celik, Philipp Becker und Prof. Gerhard Neumann
2.	Feature-based Decomposition and Composition of Model-based Analysis Tools	IPD Reussner	Sandro Koch
3.	Formalisierung von Sicherheitseigenschaften skalierbarer Blockchain-Konsensusverfahren mit Hilfe der Social-Choice-Theorie	ITI Beckert	Michael Kirsten
4.	Chemical object recognition – Machine learning based translation from images to molecular structures	ITI Friederich	Jun.-Prof. Pascal Friederich
5.	Parallel and Distributed Hierarchical Planning	ITI Sanders	Dominik Schreiber und Marvin Williams
6.	Verification of the Equivalence Property for Neural Networks Using Geometric Path Enumeration	ITI Sinz	Marko Kleine Büning und Prof. Carsten Sinz

#	Projekt	Forschungsgruppe(n)	Betreuende Mitarbeiter:innen
a.	A Step Towards Natural Robot Behavior: Designing Seamless Actions Blending	IAR Asfour	D.Sc. Noémie Jaquier
b.	Grasp and Segmentation Strategies for Object Manipulation in Unknown Scenes based on Visual Features	IAR Asfour	Raphael Grimm
c.	Probabilistic Extraction and Tracking of Primitive Shapes for Spatio-Temporal Segmentation of Unknown Objects	IAR Asfour	Christoph Pohl
d.	Approximate Computing to Accelerate Deep Neural Networks (DNNs)	ITEC Henkel	Dr.-Ing. Hussam Amrouch
e.	In-Memory Computing for Future Computer Architectures	ITEC Henkel	Dr.-Ing. Hussam Amrouch
f.	Automating SAT Solver Research	IPD Böhm und ITI Sanders	Jakob Bach und Dr. Markus Iser
g.	Dynamisches Prüfen von Fairness-Eigenschaften mit Hilfe von Laufzeitmonitoren	ITI Beckert	Jonas Klamroth, Michael Kirsten und Dr. Mattias Ulbrich
h.	Generierung effektiver Mutationstests mit Hilfe von Äquivalenzbeweisern	ITI Beckert	Dr. Mattias Ulbrich
i.	Maschinelle Verifikation von Fairness-Eigenschaften mit Hilfe formaler Informationsflussanalyse	ITI Beckert	Michael Kirsten, Jonas Klamroth und Dr. Mattias Ulbrich
j.	Algorithms for Computing Electrical Flows	ITI Wagner	Matthias Wolf und Dr. Torsten Ueckerdt
k.	Domain Independent Automatic Feature Engineering Through Graph Neural Networks	TM Beigl	Yiran Huang
l.	Generieren personalisierter In-Ear-Kopfhöreraufsätze mit kommerziellen off-the-shelf  Smartphone-Tiefenkameras	TM Beigl	Tobias Röddiger und Prof. Michael Beigl
m.	Bestimmung von Beziehungen zwischen kombinierten Netzwerk-Privatsphärezielen mithilfe automatischer formaler Verifikation	TM Strufe und ITI Beckert	Christiane Kuhn und Michael Kirsten

Zu den Themen aus dem Sommersemester 2020.

Veranstaltungen und Termine

Die Methoden-Veranstaltungen finden voraussichtlich meist donnerstags oder freitags statt. Die erste ist am 12.11.2020 von 12.00 - 14.00 Uhr. Die Teilnahme an der ersten Veranstaltung ist unter anderem Voraussetzung zur Teilnahme an Praxis der Forschung, hier werden wichtige organisatorischen Informationen bekannt gegeben. Im Folgenden ist die grobe Planung für beide Semester aufgelistet (Änderungen vorbehalten):

1. Semester (Wintersemester 2020/21)

Datum	Zeit	Veranstaltung
Vorlesungswoche 2	2,0 Stunden	KickOff & Literaturrechereche und Zitieren
Vorlesungswoche 4	7,0 Stunden	Projektmanagement
Vorlesungswoche 5	8,0 Stunden	Präsentationsworkshop
Vorlesungswoche 9	1,5 Stunden	Erkenntnistheorie
Vorlesungswoche 9	1,5 Stunden	Wissenschaftstheorie
Vorlesungswoche 10	3,0 Stunden	Workshop zur Forschungsfrage
Vorlesungswoche 11	1,5 Stunden	Anträge schreiben
Vorlesungswoche 14	1,5 Stunden	Experimentaldesign

2. Semester (Sommersemester 2021)

Datum	Zeit	Veranstaltung
Vorlesungswoche 1	1,5 Stunden	KickOff & Dokumentation des wissenschaftlichen Fortschritts
Vorlesungswoche 3	1,5 Stunden	Statistische Auswertung
Vorlesungswoche 5	2,0 Stunden	Paper schreiben
Vorlesungswoche 10	5,0 Stunden	Schreibworkshop I - Modelle & Techniken zum wiss. Schreiben
Vorlesungswoche 12	6,0 Stunden	Schreibworkshop II - Schreiben von Abstracts & Präzisierungen

Im Rahmen von Praxis der Forschung finden zusätzlich noch Präsentationstermine (drei im ersten Semester, zwei im zweiten) statt. Außerdem werden die Inhalte jedes Semesters mit jeweils einer mündlichen Prüfung abgeprüft.
Weitere Termine, Details und eventuelle Änderungen sind im ILIAS zu finden. Bitte melden Sie sich hierzu an.

• ILIAS-Kurs mit allen Terminen für das 1. Semester
• ILIAS-Kurs mit allen Terminen für das 2. Semester

Veranstaltungen und Termine vergangener Jahrgänge finden sich im Archiv.