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.

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