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Praktische Aufgaben zur Vorlesung "Advances in AI": PyTorch, ResNet, GANs, VAEs, Embeddings, perceptueller Verlust und TensorBoard.

Uebungsaufgaben und Beispiele zur Vorlesung "Machine Perception & Tracking" - Kursmaterial und Aufgabenstellungen fuer Studierende.

Tracking-Aufgabe fuer die MPT-Vorlesung mit Evaluierungscode und Baseline-Trackern.

Rust-basierter Bot-Controller mit asynchroner Tokio-Architektur, Behavior-Tree-Logik, neuronalem Netz-Controller und genetischem Algorithmus zum Training.

Online-Lehrbuch zur Vorlesung "Programmierung fuer Data Science und KI" mit Programmierbeispielen, Uebungen und weiterfuehrendem Material.

Natural-Language-Bildsuche mit OpenAIs CLIP-Modell: Berechnung von Embeddings, Speicherung und Abfrage via Textquery.

Wasserstein-GAN zur Generierung kuenstlicher Bilder - vollstaendige Implementierung des WGAN-Trainings.

Variational Autoencoder zur Modellierung einer Datenverteilung und Erzeugung neuer Bilder, demonstriert an einem Blumen-Datensatz.

Schach-KI-Programmieraufgabe aus der Veranstaltung "Programmierung fuer Data Science und KI" mit Schach-Engine, UI, Tests und Dokumentation.

Schrittweises Bild-Upscaling mit gelernten 2x-Upscalern, die zu einem 8x-Upscaler (64x64 -> 512x512) gestapelt werden.

Reinforcement-Learning-Beispiel mit Q-Learning fuer die Lunar-Lander-Umgebung.

Bildkolorierung: Graustufen-zu-Farbe-Rekonstruktion mit YUV-Vorverarbeitung; diskutiert Regression vs. Klassifikation als Lernziel.

NLP-Modell, das vorhersagt, welcher Star-Trek-Charakter einen Satz gesagt hat - trainiert auf offiziellen Episodenskripten.

Semesteraufgabe fuer MPT: Studierendenteams analysieren Fussballspiele und entwickeln algorithmische Loesungen fuer Tracking und Auswertung.