Ausschreibungen

Themen zu Deep Learning (mit Neuronalen Netzen):

  1. Evaluation des "Sparse Auto-Encoder Algorithmus" zur Bilderkennung.
  2. CNN auf Textdaten mit ConvNetJS: 
    - arxiv.org/pdf/1502.01710.pdf
    -https://arxiv.org/pdf/1509.01626v3.pdf
  3. LSTM auf Textdaten mit Tensor Flow und LSTMVis.: 
    - arxiv.org/pdf/1502.01710.pdf
  4. selfdrivingcars.mit.edu/  versuchen Sie das.

 

Computergrafik:

  1. Automatisierte Erzeugung von Renderbildern zur Bilderkennung.
  2. Procedural Modeling: Algorithmen zur dynamischen Erstellung von Pflanzen, Gebäuden und Fantasieobjekten
  3. Augmented Reality (AR) im Browser mit JavaScript
  4. Automatisierte Erzeugung von Renderbildern zur Bilderkennung.

Games:

  1. Umsetzung eines (Klein-) Kinderspiel auf dem iPad (Fokus HCI, Usability)
  2. Integration eines Dialogmoduls für NPCs in eine C++ Game Engine
  3. Entwicklung eines Künstlich Intelligenten (KI) Systems für eigenständig und planvoll handelnde Charakter in Computerspielen

Andere Themen:

  1. Erstellung eines webbasierten Plagiat Checker für Text.

Abgeschlossen (oder in Arbeit):

  1. Erstellen ein Web-Anwendung (auch für Tablets) zur Eingabe/Abrufen von Strategie-Pattern beim Tennis.

Gliederung einer Abschlussarbeit
Für Ihre Masterarbeit, aber auch für die Bachelorarbeit anwendbar von Alexander Löser, Petra Sauer und Stefan Edlich.

https://prof.beuth-hochschule.de/fileadmin/prof/aloeser/Gliederung_Abschlussarbeit.pdf

LaTex Vorlage

Eine Latex-Vorlage für Abschlussarbeiten pflegt Prof. Tschirley.

Inhaltlicher Leitfaden

Einen Leitfaden zum Ablauf, zum Aufbau und zur Gestaltung von Abschlussarbeiten hat Prof. Edlich zusammengestellt.

 

 

Vorgaben der Hochschule (FB6) zur Abschlussarbeit und -Prüfung

Alle über Formulare  und den Ablauf erfahren Sie im Wiki des Fachbereiches