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Mitmachen

 

Das THA_ias bietet die Möglichkeit, Erfahrung in der Anwendung agiler Softwareentwicklungstechniken zu sammeln. Diese werden im Rahmen von Praxisprojekten im Innovationslabor der Technischen Hochschule Augsburg (THA_innolab) mit Partnern aus der Wirtschaft erworben.

Das Institut bietet auch Veranstaltungen zu grundlegenden, anwendungsnahen Themen rund um die Softwareenticklung an (Versionskontrolle mit git, Task-Management mit jira, DevOps etc.) an, hier bitte unter News nach aktuellen Veranstaltungen suchen.

Im Rahmen von Abschlussarbeiten können aktuelle Themen vertieft bearbeitet werden.

Abschlussarbeiten

 

Momentan bieten wir folgende Abschlussarbeiten an:

(Wirtschafts-)Informatik: Entwicklung eines KI-Assistenten für das Trainieren von Kommunikationstechniken

Motivation:

In nahezu allen Branchen und Fachdisziplinen gilt Kommunikation als der Schlüssel zum Erfolg. Dementsprechend stark ist die Nachfrage von Unternehmen nach Ausbildungsprogrammen und Coachings für ihre Mitarbeitenden. Meist werden solche Programme und Coachings jedoch in komprimierter Form an wenigen Tagen angeboten. Außerdem sind sie nur unzureichend mit der tatsächlichen Berufspraxis verknüpft. Um den Trainingserfolg nachhaltig zu machen, müssten Berufstätige die Möglichkeit haben, regelmäßig und jederzeit zu trainieren; außerdem sollte sich die Trainingssituation an die jeweilige praktischen Situation von Beschäftigten anpassen lassen. Dies könnte durch einen KI-Assistenten erreicht werden, der als Sparring Partner fungiert, um systematisch Kommunikationstechniken zu üben, und Feedback zur eigenen Leistung zu erhalten.

Forschungsfrage:

Welche Anforderungen muss ein KI-Assistent zum Trainieren von Kommunikationstechniken erfüllen und wie kann dieser prototypisch umgesetzt und evaluiert werden?

Erwartete Ergebnisse:

  • Übersicht über relevante Kommunikationstechniken im beruflichen Kontext
  • Entwicklung von Bewertungskriterien für 1-2 Kommunikationstechniken durch die KI
  • Funktionale und nicht-funktionale Anforderungen an einen KI-Assistent für das Trainieren von Kommunikationstechniken
  • Prototypische Umsetzung des KI-Assistenten (text- oder sprachbasiert) ggf. als Multi-Agenten-LLM-System
  • Ergebnisse aus der Evaluation des Prototyps

IAM: Verknüpfung von generierten Texten mit Animationen zur Gestaltung von ausdrucksstarken KI-Avataren

Motivation:

Die Kommunikation mit KI-Modellen erfolgt derzeit vornehmlich über Schrift oder Sprache. Unternehmen entwickeln aber auch zunehmend graphische Schnittstellen, bei denen ein menschlicher Avatar die Aussagen der KI wiedergibt. Besonders realistisch erscheinen die so genannten MetaHumans von Unreal Engine; diese stehen allerdings nur im Ökosystem von Unreal Engine zur Verfügung. Solche Charaktere lassen sich mit Hilfe von Charakterbuildern erstellen - wie aber verknüpft man die von einem KI-Modell generierten Texte für einen solchen Avatar mit Animationen für Gestik und Mimik? Die bisher vorhandenen Lösungen, wie sie beispielsweise in Computerspielen vorhanden sind, sollen für dynamisch generierte Texte adaptiert werden, um so dynamische Dialoge zu verbessern.

Forschungsfrage:

Wie kann man die von einem KI-Modell generierten Texten mit Animationen erweitern, sodass ein Avatar auch Emotionen/unterschwellige Botschaften mit Hilfe von Mimik und Gestik ausdrücken kann?

Erwartete Ergebnisse:

  • Liste an funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungen an eine Schnittstelle zwischen Text und Animationen.
  • Recherche und Übersicht zu möglichen Implementationen.
  • Liste an funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungen an Animationen und Charakter Rig, um solche Animationen gut einsetzten zu können.
  • Webbasierter Prototyp eines Avatars, der basierend auf den Texten eines KI-Modells auch Mimik und Gestik nutzt.

 

(Wirtschafts-)Informatik/IAM: KI-Assistent für die Lehre

Motivation:

Aktuell schießen neue KI-Assistenten für diverse Anwendungszwecke nahezu wie Pilze aus dem Boden. Auch für die Lehre gibt es interessante Einsatzmöglichkeiten. So könnten Hochschulen mit einem KI-Assistenten für die Lehre ihren Studierenden einen Zusatz-Service anbieten, der es ermöglicht, rund um die Uhr Fragen zu Fachthemen zu beantworten und Klausuraufgaben zu stellen. Auch Lehrende würden durch so einen KI-Assistenten unterstützt werden; so können sie aus den Chatprotokollen z.B. sehen, welche Fragen häufig gestellt werden und was sie mit ihren Studierenden noch vertiefen müssten. Für die Umsetzung kann man entweder allgemeine KI-Modelle nutzen, wie z.B. ChatGPT von Open AI oder Gemini von Google, die sich an die persönlichen Bedürfnisse in der Lehre anpassen lassen. Es gibt aber bereits auch spezialisierte KI-Assistenten für die Lehre (z.B. Brian, der von einem Startup aus der Schweiz entwickelt wurde). Es stellt sich die Frage, welche Anforderungen KI-Assistenten für die Lehre an Hochschulen erfüllen müssen, ob existierende Ansätze geeignet sind oder ob eine eigene Lösung basierend auf Open Source Produkten zielführender wäre.

Forschungsfrage:

Welche Anforderungen muss ein KI-Assistent für die Lehre zum Einsatz an Hochschulen erfüllen und wie könnte dieser konkret umgesetzt werden?

Erwartete Ergebnisse:

  • Stakeholderanalyse
  • Anforderungen an KI-Assistenten in Bezug auf Funktionalität, Qualitätsanforderungen und Rahmenbedingungen (z.B. Datenschutz-Aspekte)
  • Analyse existierender Lösungen
  • Konzeption und Umsetzung einer Lösung für einen konkreten Anwendungsfall
  • Ergebnisse aus der Lösungsevaluation (falls ausreichend Zeit, sonst konzeptionell andenken)

 

 

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Stellenausschreibungen

 

Aktuell haben wir leider keine Stellenausschreibungen.