• Tutor: Dipl.-Inf. Lucas Woltmann
Time: Kick-off: tbd.
Location: Zoom
Quantity: 0V/0Ü/4P oder 0V/0Ü/8P SWS
Language: German

Datenanalyse für Bewegungsabläufe im Leistungssport – Praktikum

Im Zuge der Kampfrichterentscheidungen beim kompetitiven Trampolinspringen werden Punkte je nach geturntem Element und Schwierigkeit vergeben. Da die Abfolge von Elementen sehr schnell erfolgt, sollen diese anhand von gyroskopischen Messungen automatisch erkannt werden, um die Kampfrichter bei ihren Entscheidungen zu unterstützen.

Im Allgemeinen sollen aus den Messdaten mehrerer Sensoren, die am Körper des Athleten angebracht sind, die gesprungenen Elemente erkannt (klassifiziert) werden. Teilnehmer des Praktikums sollen eine Vielzahl an Ansätze des Machine Learnings und Methoden der Data Science für diese Daten implementieren und evaluieren.

Das Praktikum ist auf maximal 5 Teilnehmer begrenzt. Die Einschreibung findet über OPAL statt [Link]. Das Kick-off Meeting wird virtuell am XX.04.2021 abgehalten. Eine Einladung wird an die eingeschriebenen Studierenden verschickt.

Voraussetzungen:

  • Besuch der Veranstaltungen Datenintegration und –analyse und Programming for Data Science von Vorteil
  • Erfahrungen im Bereich ML/Data Science von Vorteil, da die Lernkurve bei der Anzahl an Ansätzen sehr hoch ist
  • Programmierkenntnisse in python