Unterstützung der PG 656 – Teambuilding Lasertag

14. Dezember 2024


 

 

Unsere Projektgruppe beschäftigt sich mit dem Thema „Gestenbasierte Freistöße antizipierender Fußballroboter“. Das Ziel ist es, dass ein Roboter einen Freistoß ausführt, bei welchem er den anderen Robotern nur über Gesten und Audiosignale signalisiert, welche Taktik dabei angewendet werden soll.


Wir haben uns entschieden Lasertag spielen zu gehen, um besser als Gruppe zusammenzufinden. Gerade weil wir uns nochmal themenspezifisch in Kleingruppen aufgeteilt haben, war es schön, in anders gemischten Teams anzutreten, um möglichst viele Punkte zu erspielen. Obwohl wir uns an einem warmen Junimittag getroffen haben, hatten wir viel Spaß in der Lasertag-Halle.


Vielen Dank an die Alumni für die Unterstützung unserer Projektgruppe!

Leonard Fricke auf der EvoMUSART Konferenz

18. Mai 2024

Im April haben die Alumni die Teilnahme von Leonard Fricke bei der 13.International Conference on Artificial Intelligence in Music, Sound, Art and Design 2024 (EvoMUSART 2024) an der University of Aberystwyth in Wales unterstüzt. Dort stellte er erfolgreich sein Paper “Adaptation and Optimization of AugmentedNet for Roman Numeral Analysis Applied to Audio Signals” vor. Es behandelt einen neuen Ansatz zur automatischen Harmonie-Analyse (Roman numeral analysis) auf Audio Signalen mithilfe von neuronalen Netzen. Das Paper ist in Zusammenarbeit mit Mark Gotham (Durham University), Fabian Ostermann (TU Dortmund) und Igor Vatolkin (RWTH Aachen) entstanden.

Das Foto zeigt Fabian Ostermann, Leonard Fricke und Igor Vatolkin bei der Postersession (v.l.n.r.).

Alumni unterstützen Informatik O-Phase 2024/25

28. Oktober 2024

Die Alumni haben "wie immer" die O-Phase für das WS 24/25 der Fachschaft Informatik unterstützt. An ihr nahmen 450 Erstis teil. Angeleitetet wurden die Erstis durch 45 aktive Teamer. Das Team hat sich super verstanden und es sind diverse neue Freundschaften hervorgegangen.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Das Programm war gut besucht. Zum ersten Mal gab es eine Pub-Quizshow und einen Fachschaftsworkshop. Erneut wurden die erfolgsgekrönte Campus-Rallye, sowie Mario-Kart und Smash-Bros Turniere veranstaltet. Auch eine Kneipentour und viele Spielerunden fanden wieder statt.

Die Fachschaft Informatik freut sich über die Zusammenarbeit mit den Alumni Informatik.

Alumni unterstützen Exkursion zur Formula Student Germany 2024

19. September 2024

Zum zweiten Mal hat dank der Unterstützung der Alumni eine Projektgruppe eine Exkursion zur *Formula Student Germany* (FSG) am Hockenheimring in Baden-Württemberg unternehmen können. Bei der FSG treten jedes Jahr bis zu 100 studentische Rennteams aus vielen Ländern und Kontinenten mit selbstgebauten Formel-Rennwagen in unterschiedlichen Disziplinen gegeneinander an. Zu den heausfordensten Disziplinen zählt dabei das vollautonome Rennfahren. Das GET racing-Team der TU Dortmund nahm dieses Jahr mit dem FS224, ihrem dritten voll-elektrischen Rennwagen, zum ersten Mal auch an den autonomen Disziplinen teil, war jedoch leider durch zwei Wasserschäden vom Unglück verfolgt.

Projektgruppe TU Llama stellt ersten Prototypen vor

23. August 2024

Projektgruppe TU Llama feiert ersten Prototypen

Die Projektgruppe TU Llama beschäftigt sich seit dem Sommersemester 2024 mit den aktuellen Entwicklungen um generative KI und insbesondere große Sprachmodelle (Large Language Models). Nun hat sie ihren ersten Meilenstein erreicht: Den ersten funktionierenden Prototypen.

Die Projektgruppe ist benannt nach dem Open-Source-Sprachmodell Llama von Meta AI. Ziel der PG ist es, einen Chatbot zu implementieren, der anderen Studierenden hilfreiche und mit Quellenangaben nachprüfbar richtige Antworten rund um ein (Informatik-)Studium an der TU Dortmund liefert.

Dafür trainieren die Studierenden Open-Source-Sprachmodelle weiter, bauen auf Grundlage der Fakultätswebseite eine Wissensdatenbank auf, und entwickeln eine App, über die Endnutzer komfortabel auf den Chatbot zugreifen können. Hierfür nutzen die Studierenden aktuelle Entwicklungen aus der KI-Forschung, um die sehr großen und ressourcenhungrigen LLMs einerseits auf Konsumentenhardware betreiben und auch trainieren zu können, aber auch weiterhin faktengetreue und hilfreiche Antworten zu liefern.

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