KI-gestützte Robotik: Dein Weg zur autonomen Systemsteuerung
Roboter werden schlauer. Nicht durch Magie, sondern durch künstliche Intelligenz, die lernt, entscheidet und sich anpasst. In unserem Programm beschäftigst du dich mit der Schnittstelle zwischen Hardware und intelligenten Algorithmen. Du entwickelst Systeme, die ihre Umgebung wahrnehmen und darauf reagieren können.
Das ist kein reines Theorieprogramm. Du arbeitest praktisch an Roboterplattformen, trainierst neuronale Netze für Objekterkennung und baust Steuerungslogiken auf. Die Kombination aus maschinellem Lernen und physischer Robotik ist komplex – aber genau das macht sie spannend. Du lernst in kleinen Gruppen, mit direktem Zugang zu unseren Laboren und Entwicklungsumgebungen.
Was du in unserem Programm lernst
Unser Lehrplan verbindet klassische Robotik mit modernen KI-Techniken. Du startest mit den Grundlagen der Sensortechnik und Aktuatorik, bevor du dich in maschinelles Lernen und Computer Vision vertiefst. Jedes Modul baut aufeinander auf.
Wir arbeiten mit ROS (Robot Operating System), TensorFlow und realen Roboterplattformen. Du programmierst in Python und C++, je nachdem, was die Aufgabe erfordert. Die Projekte werden schrittweise anspruchsvoller – von einfachen Navigationsaufgaben bis hin zu autonomen Entscheidungssystemen.
Grundlagen der Robotik und Sensortechnik
Wie nehmen Roboter ihre Umgebung wahr? Du lernst verschiedene Sensoren kennen – von einfachen Distanzmessern bis zu Lidar-Systemen. Wir behandeln Kalibrierung, Datenverarbeitung und die ersten Schritte mit ROS.
Maschinelles Lernen für Robotersysteme
KI-Modelle müssen in Echtzeit auf Robotern laufen. Du trainierst Netzwerke für Bilderkennung und Entscheidungsfindung, optimierst sie für begrenzte Hardware-Ressourcen und testest sie in realen Szenarien.
Navigation und Pfadplanung
Autonome Bewegung ist mehr als geradeaus fahren. Du implementierst Algorithmen für SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), Hinderniserkennung und dynamische Routenplanung in unbekannten Umgebungen.
Autonome Entscheidungssysteme
Im finalen Modul entwickelst du Systeme, die selbstständig Entscheidungen treffen. Du arbeitest mit Reinforcement Learning, Verhaltensplanung und Sicherheitsmechanismen für kritische Situationen.
Lerne von Fachleuten mit praktischer Erfahrung
Unsere Dozentinnen kommen direkt aus der Industrie und Forschung. Sie haben an realen Roboterprojekten gearbeitet und bringen diese Erfahrung ins Programm ein. Du bekommst nicht nur akademisches Wissen, sondern auch Einblicke in aktuelle Entwicklungen und Herausforderungen.
Dr. Annika Bergström
Robotik-Spezialistin
Annika hat über sechs Jahre in der Entwicklung autonomer Industrieroboter gearbeitet. Sie kennt die praktischen Probleme, die auftreten, wenn Sensordaten nicht perfekt sind oder Algorithmen in Echtzeit rechnen müssen.
Lena Kowalski
KI-Entwicklerin
Lena hat KI-Systeme für mobile Roboter entwickelt und dabei viel über die Grenzen aktueller Technologien gelernt. Sie zeigt dir, wie man Modelle baut, die auch unter schwierigen Bedingungen funktionieren.
Sofie Nygård
Computer Vision
Sofie hat an mehreren Forschungsprojekten zur visuellen Wahrnehmung für Roboter mitgewirkt. Sie bringt dir bei, wie man Kameras und Bildverarbeitungsalgorithmen so konfiguriert, dass sie zuverlässig arbeiten.
So läuft dein Lernprozess ab
Das Programm dauert etwa neun Monate und ist in drei Hauptphasen unterteilt. Du arbeitest kontinuierlich an Projekten, die dein Wissen vertiefen und erweitern. Jede Phase schließt mit einem praktischen Assessment ab.
Grundlagenphase
Monate 1–3
Du startest mit den Basics: Wie funktionieren Sensoren? Wie werden Motoren angesteuert? Du arbeitest mit einfachen Roboterplattformen und lernst ROS kennen. Am Ende dieser Phase kannst du einen Roboter programmieren, der autonom durch einen Raum navigiert.
Vertiefungsphase
Monate 4–6
Jetzt wird es komplexer. Du trainierst neuronale Netze für Computer Vision, implementierst SLAM-Algorithmen und arbeitest an der Integration verschiedener Sensorsysteme. Die Projekte werden größer – du entwickelst erste autonome Systeme, die auf ihre Umgebung reagieren können.
Projektphase
Monate 7–9
In der finalen Phase arbeitest du an einem umfassenden Projekt. Du entwickelst ein autonomes System von Grund auf – von der Sensorintegration über die KI-Modelle bis zur Steuerungslogik. Das Projekt zeigt, was du gelernt hast und dient als Portfolio-Arbeit.