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SoSe 2024
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Analyses of Behavior Trees - Einzelansicht

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Grunddaten
Veranstaltungsart Projekt SWS
Veranstaltungsnummer 423210018 Max. Teilnehmer/-innen 6
Semester WiSe 2023/24 Zugeordnetes Modul
Erwartete Teilnehmer/-innen
Rhythmus einmalig
Hyperlink  
Sprache englisch


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Ringert, Jan, Prof., Dr.rer.nat.
Soaibuzzaman, . , Master of Science
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester Leistungspunkte
Master Computer Science and Media (M.Sc.), PV 11 - 15
Master Digital Engineering (M.Sc.), PV 17 - 12
Master Computer Science for Digital Media (M.Sc.), PV 18 - 15
Master Digital Engineering (M.Sc.), PV 19 - 12
Bachelor Informatik (B.Sc.), PV 2020 - 12
Master Computer Science for Digital Media (M.Sc.), PV 2020 - 12
Master Digital Engineering (M.Sc.), PV 2023 - 12
Master Computer Science for Digital Media (M.Sc.), PV 17 - 15
Zuordnung zu Einrichtungen
Fakultät Medien
Inhalt
Beschreibung

Behavior Trees are emerging as descriptions for autonomous and adaptive system behaviors, e.g., in the domain of robotics. We will take a closer look into working with behavior trees and how to formally analyze them to support (software) engineers.
Voraussetzungen

Digital Engineering students must have completed their foundations.
Leistungsnachweis

Projektbericht und Ergebnisse in Form von Software.
Zielgruppe

B.Sc. Medieninformatik,

M.Sc. Medieninformatik,

M.Sc. Digital Engineering.

Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2023/24 , Aktuelles Semester: SoSe 2024
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