Software-Entwicklung für selbst lernende eingebettete Systeme
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+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ Präsentation: 23.6. in der regulären Unterrichtszeit -- 6Wochen +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ Team 1: Jonas Kühmel und Justin Kurth F1 & K1 (genaues Thema noch nicht klar) Invertierendes Pendel mit Fuzzy, entweder dieses automatisch opt. oder auf NN übertragen und das opt. (genetisch, wie in Vorstudie) FPGA??? Team 2: Constantin Wurm und Tim Carl Paulick F3 & K3 (Thema noch nicht klar) Spiel? -- Snake? Autonomes Fahrzeug Rennstrecke mit NN u. Reinforced Learning Python ev. Modellbauservo ansteuern -- Alternativen mit FPGA (Recherche / zum Laufen bringen) Team 3: Konrad Sucher und Marvin Strebel K3: Implementierung einer "FlappyBird"-KI mithlife eines Fuzzy-Reglers zum Trainieren F2: Implementierung einer methodenartigen RS232-Schnittstelle 1) Fuzzy-Regler vorgeben 2) NN vortrainieren 3) geplant: Optimierung, Konzept noch offen (genetisch?) RS232-Schnittstelle als Modul, getrennt von Rest / ev. Controller darüber steuern ### Material: Mikrocontroller, Di 18.5. 14Uhr ### Team 4: Junior Pericles und Richard Reinhardt FPGA 3 (sinusoidal PMW Ausgabe) und KI 3 Pongspiel mit Reinforced learning Projektarbeit Mensch gegen Computer KI lernt vom Menschen und/oder wird besser mit der Zeit
Code 0-1: Eclipse
Bitte packen Sie das entliehene Board nach der Arbeit damit immer in die antistatische Tüte und sicher in die Box.
Der Kurs "Software-Entwicklung für selbst lernende eingebettete Systeme" beschäftigt sich mit der Erstellung von Beispielen zu KI-Methoden wie Neuronale Netze oder genetische Algorithmen und deren Portierung auf ein FPGA-Board. Als FPGA-Board wird ein Xilinx-Nexys-Video-Board verwendet. Die Vorentwicklung findet in Java/Processing statt. Die eigentliche Programmierung des FPGA erfolgt über die Entwicklungsumgebung VIVADO.
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Bild 0-1: Layout für die verfügbaren LEDs und Taster mit Bezeichnern für VHDL, Quelle: reference.digilentinc.com



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