Auch in diesem Jahr durften die Studierenden des Masterstudiengang Medieninformatik und Interaktives Entertainment im Kurs „Interaction Science mit Künstlicher Intelligenz“ wieder Forschungsluft schnuppern. Im Rahmen einer dreitägigen Komplexveranstaltung wurden die Studierenden Teil des Forschungsprojektes „xBloks – Blockchain-basiertes eSports-Profiling“ und widmeten sich einem Forschungsproblem im Bereich der automatisierten Fahrerkennung.

Die Studierenden erhielten einen mit einem virtuellen Fahrzeug generierten Experimentaldatensatz mit Fahrdaten von unterschiedlichen Fahrern. Im Vorfeld der dreitägigen Veranstaltung generierte das Forschungsteam in mehreren Sessions im Living Lab einen Experimentaldatensatz mit Fahrdaten von unterschiedlichen Fahrern. Das Forschungsproblem für die Studierenden bestand nun darin, aus dem generierten Fahrerdatensatzes markante Features zu extrahieren, die zur Klassifikation von Fahrerprofilen geeignet sind. Bei der Bearbeitung des Forschungsproblems durchliefen die Studierenden alle Prozessschritte der Datenverarbeitungspipeline – von der Datenvorverarbeitung über die Datenaufbereitung und Annotation bis hin zur Auswahl eines geeigneten Maschine Learning Modells. Begleitet und unterstützt wurde der studentische Forschungsprozess – pandemiebedingt im Online-Format realisiert – von Prof. Dr. habil. Ing. Matthias Vodel unter Begleitung von Prof. Dr. rer. nat. Marc Ritter, Prof. Christian Roschke und einem engagierten Dozententeam aus dem Bereich der Medieninformatik.

Das im Kurs „Interaction Science mit Künstlicher Intelligenz“ realisierte Lehr-Lernsetting ordnet sich im zweiten Mastersemester nahtlos in das mit dem Sächsischen Lehrpreis ausgezeichnete durchgängige Lehrkonzept Digital Skills and Products der Bachelor- und Masterstudiengänge Medieninformatik & Interaktives Entertainment der Hochschule Mittweida ein. Das zweite Mastersemesters zielt darauf, die Studierenden zu befähigen, sich in großen Datenmengen in fremden Anwendungsdomänen zurechtzufinden und Schlüsselkomponenten explorativ aber angeleitet zu identifizieren, zu verarbeiten, darzustellen und geeignete Hypothesen abzuleiten und anteilig verifizieren zu können.

Weitere Informationen:

Weitere Informationen zum Projekt „xBloks – Blockchain-basiertes eSports-Profiling“ finden Sie unter https://medieninformatik.hs-mittweida.de/projekt/wir-blockchain-basiertes-esports-profiling/

Informationen zum Living Lab finden Sie unter: https://medieninformatik.hs-mittweida.de/living_lab/

Lehrkonzept Digital and Product Skills: https://medieninformatik.hs-mittweida.de/2021/07/28/ritterlehrpreis/