Aktuell in Bearbeitung

  • Aktuell Master

    G01: ML-Agent für Rocket League

    Thema: K. Probst, P. Strobel

  • Aktuell Master

    G02: L. Erben, S. Mövens, J. Wenk, D. Wutz

    Thema: KI-Verfahren und Matchumgebung für Mario Kart

Abgeschlossene Projekte

  • WS22/23 Master

    G01: E. Cenko, R. Fent, M. Gevorgyan, W. Huang, A. Huber, J. Leibham, A. Malsam, A. Marchl, M. Rackl, G. von Canal, M. Winkler, A. Wulf

    Thema: OTH-App

  • WS22/23 Master

    G02: J. Lanzl, S. Meixner, A. Zimmer

    Thema: Matchverwaltung für ein Racing Game

  • WS22/23 Master

    G03: A. Bleier, F. Decker, A. Kunak

    Thema: ReversiXT ML-Client, Explainable AI, Levelgenerator, etc.

  • SS 2022 Master

    G01: J. Bartko, D. Kienlein, R. Fent, T. Fischer, R. Griesbeck, A. Leik, S. Oppowa, J. Schimmer, G. von Canal

    Thema: OTH-App

  • SS 2022 Master

    G02: J. Lanzl, S. Meixner, A. Zimmer

    Thema: Racing Game: Architektur, KIs, Leveleditor etc.

  • SS 2022 Master

    G03: A. Bleier, F. Decker, A. Kunak

    Thema: ReversiXT ML-Client, Explainable AI, Levelgenerator, etc.

  • WS21/22 Master

    G01:

    G01: K. Brandl, D. Kienlein, E. Smekal

    Thema: Erweiterung um einen Survival-Mode und Überarbeitung des Crafting-Systems der blocklib

  • WS21/22 Master

    G02: M. Böckl, J. Karnaukh, S. Staufer

    Thema: ML-basierter Agent zur Gestenerkennung und -steuerung für das Spiel Papier-Stein-Schere

  • SS 2021 Master

    G01: K. Brandl, J. Koehler, M. Loy

    Thema: Erweiterung prozeduraler Generierung und Überarbeitung des Crafting-Systems der blocklib

  • SS 2021 Master

    G02: S. Albrecht, M. Indlekofer, F. Loher, D. Radeczky

    Thema: Integration großer, realsistischer Gewässer in das 3D-Framework blocklib

  • WS20/21 Master

    G01: M. Amesberger, F. Mayer, R. Neudert, M. Zaporowski

    Thema: Deep Reinforcement-Learning für das 3D-Framework blocklib

  • SS 2020 Master

    G01: D. Fitzek, L. Wolf

    Thema: Deep Reinforcement-Learning für Arcade-Spiele

  • SS 2020 Master

    G02: L. Heigl, M. Schönberger

    Thema: Deep Reinforcement-Learning für Arcade-Spiele

  • SS 2020 Master

    G03: C. Hiller, T. Rückert, J. Titze

    Thema: Erstellung einer Rezepte-App mit Handschrifterkennung inkl. Anbindung eines Backend-Servers

  • SS 2020 Master

    G04: P. Dormeier, F. Mayer, R. Neudert, M. Wagner, M. Zaporowski

    Thema: Netzwerkanbindung inkl. Serverkomponente für das blocklib-Framework

  • SS 2020 Master

    G05: J. Jelinski, L. Korber, C. Paling

    Thema: Erstellung eines on-the-fly LTL-Modelcheckers inkl. Visualisierung der Algorithmen

  • WS19/20 Master

    G01: M. Kainz, D. Petri, T. Zimmermann

    Thema: Erstellung eines Machinelearning-Clients für eine Erweiterung von Reversi unter Verwendung des Alpha-Zero-Ansatzes

  • WS19/20 Master

    G02: J. Dietrich, F. Prechtl, J. Roth

    Thema: Deep Reinforcement-Learning für Arcade-Spiele

  • WS19/20 Master

    G03: S. Hofmeister, N. Matsko, M. Silber, S. Wasserburger

    Thema: Erstellung eines Machinelearning-Clients für eine Erweiterung von Reversi unter Verwendung des Alpha-Zero-Ansatzes

  • WS19/20 Master

    G04: L. Korber, P. Weidhas

    Thema: Implementierung eines visuellen CTL-Model Checkers für die Lehre

  • WS19/20 Master

    G05: D. Hagenauer, A. König (gemeinsam mit Prof. Bulenda und Prof. Roth)

    Thema: OTH-Kicker: Überarbeitung der Softwarearchitektur und des Deploymentprozesses

  • SS 2019 Master

    G01: D. Oppelt, D. Petri, T. Zimmermann

    Thema: Erstellung eines Machinelearning-Clients für eine Erweiterung von Reversi unter Verwendung des Alpha-Zero-Ansatzes

  • SS 2019 Master

    G02: C. Hiller, T. Rückert, E. Dunphy, A. Koch

    Thema: Implementierung eines 2D-Spiels mithilfe von Unity und Integration einer KI

  • SS 2019 Master

    G03: D. Hagenauer, A. König (gemeinsam mit Prof. Bulenda und Prof. Roth)

    Thema: OTH-Kicker: Überarbeitung der Softwarearchitektur des OTH-Kickers

  • WS18/19 Master

    G01: M. Fruth, M. Streng

    Thema: Erstellung eines Machinelearning-Clients für Reversi(XT) mit Reinforcement-Learning

  • WS18/19 Master

    G02: A. Hauser, A. Karatay, D. Urban

    Thema: Implementierung einer künstlichen Intelligenz für das Brettspiel Reversi unter Verwendung des Alpha-Zero-Ansatzes

  • SS 2018 Master

    G01: M. Fruth, M. Streng

    Thema: Erstellung eines Planungssystems für Fahrschullehrer und -schüler

  • SS 2018 Master

    G02: C. Ebbinger, M. Ebbinger, M. Ott

    Thema: Erstellung eines 2D-Strategiespiels mit Unity inklusive Implementierung einer KI

  • WS17/18 Master

    G01: T. Fuchs, S. Kalle, J. Probst

    Thema: Erweiterung des Inventory-Frameworks und Erstellung eines initialen Quest-Systems

  • WS17/18 Master

    G02: T. Bär, B. Lange

    Thema: Erweiterung des bestehenden UI-Frameworks

  • WS17/18 Master

    G03: S. Eyerer, P. Schneider, C. Schwägerl

    Thema: Erstellung eines Webshopsystems mit ML-Elementen

  • SS 2017 Master

    G01: D. Beil, F. Heigl, N. Heuberger

    Thema: Objektorientierte Nutzung der blocklib für die Lehre

  • SS 2017 Master

    G02: T. Bär, B. Lange

    Thema: Erstellung eines initialen UI-Frameworks für blocklib

  • SS 2017 Master

    G03: V. Dechand, A. Ippisch, R. Nowak, T. Werner

    Thema: Integration von Animationen in blocklib

  • SS 2017 Master

    G04: S. Hofweber, D. Schmidt

    Thema: Wegfindung für NPCs in blocklib

  • SS 2017 Master

    G05: T. Fuchs, S. Kalle, J. Probst

    Thema: Integration von Item-Management und Crafting-Funktionalität in blocklib