Affective Computing – Empathic Artificial Intelligence

Veranstalter

Dr. Marco Maier

Prof. Dr. Claudia Linnhoff-Popien

Hörerkreis

Bachelor Informatik
Bachelor Medieninformatik
Nebenfach Informatik
Master Informatik
Master Medieninformatik

Umfang

Angaben folgen.

Termin(e)
  • Termin: Mittwochs, 16 Uhr ct.
    Ort: Remote, Zoom-Link wurde per Mail kommuniziert
  • Abschlussveranstaltung: 27.07.2022, 16 Uhr ct.
    Ort: Remote, Zoom-Link wird per Mail kommuniziert

Betreuer

Dr. Marco Maier

Kyrill Schmid

Philipp Altmann

Prüfung

Aktuelles

Die Seite zu dieser Veranstaltung ist ab sofort online.

Inhalt des Praktikums

Affective Computing ist eine Forschungsrichtung innerhalb des großen Felds der Künstlichen Intelligenz sowie der Psychophysiologie und beschäftigt sich mit der automatisierten Erfassung menschlicher Emotionen bzw. mentaler Zustände mit Hilfe von maschinellem Lernen auf Basis optischer, akustischer oder physiologischer Daten. Die große Vision besteht darin, Maschinen nicht nur "smart", sondern auch empathisch zu machen.

Im Rahmen dieses Praktikums sollen in Gruppen Experimente bzw. Untersuchungen aus dem Forschungsgebiet des Affective Computing durchgeführt werden. Dabei werden zunächst geeignete Experimente entworfen, in denen Testpersonen in bestimmte affektive bzw. emotionale Zustände versetzt und gleichzeitig relevante (Sensor-)Daten aufgezeichnet werden können. Anschließend werden die Experimente durchgeführt und die aufgezeichneten Daten mit Hilfe von Methoden aus den Gebieten Data Science und Machine Learning analysiert. Insofern erfolgreich Muster identifiziert werden können, soll zum Abschluss ein kleiner Demonstrator umgesetzt werden.

Dieses Praktikum wird in Zusammenarbeit mit Dr. Marco Maier https://www.marcotm.com als Lehrbeauftragtem an der LMU München durchgeführt. Dr. Marco Maier hat an der LMU am Institut für Informatik promoviert und ist aktuell CTO bei TAWNY (www.tawny.ai), einem der spannendsten Affective-Computing-Startups in Europa. Studenten erhalten in diesem Praktikum wertvolle Einblicke sowohl in das Forschungsgebiet als auch in den neuesten Stand der Technik in der Industrie.

Voraussetzungen: Kenntnisse bzw. mindestens ausgeprägtes Interesse an den Themen Artificial Intelligence, Machine Learning, etc.; Progammierkenntnise in Python vorteilhaft

Ablauf

  • Wöchentlich stattfindende, 2-stündige Theorieblöcke/Übungen live gehalten (Mittwoch, 16 – 18 Uhr) (voraussichtlich via. Zoom)
  • Projektteams (3-4 Studenten) mit eigenständiger Arbeit und Kommunikation
  • Der Fortschritt der Projektteams wird wöchentlich über Zoom im Mittwochs-Meeting und/oder in Einzel-Sessions mit den Dozenten besprochen.

Anmeldung

Uni2work

Material / Literatur

Disclaimer

Sehr viele Lehrveranstaltungen finden während der Schließung der LMU online statt. Als Dozenten bitten wir um Nachsicht, falls Dinge nicht immer perfekt laufen und hoffen auf Ihre konstruktive Mitarbeit. In dieser Situation gelten zudem online einige Regeln, die im realen Leben ohnehin klar wären, auf die wir hier aber explizit hinweisen möchten:

  • In Live-Veranstaltungen bitten wir um einen disziplinierten Umgang mit Audio (normalerweise aus) und Bandbreite (Video nach Bedarf)
  • Die Aufzeichnung oder Weiterleitung von Veranstaltungen durch Teilnehmer sind nicht erlaubt.
  • Die Verteilung von Inhalten (Video, Audio, Bilder, PDFs, etc.) in anderen Kanälen als den vom Autor vorgesehenen ist nicht erlaubt.

Wer eine dieser Regeln verletzt, muss damit rechnen, von der fraglichen Veranstaltung ausgeschlossen zu werden und wir behalten uns weitere Schritte vor. Mit allen anderen freuen wir uns auf das gemeinsame Experiment "Online-Semester".