Lehre

Die TUM liefert generelle Hinweise zu Prüfungen und Prüfungsergebnissen. Die neue TUM School of Computation, Information and Technology (ehemals Fakultät EI) hat eine Liste prüfungsrelevanter Informationen und Formulare zusammengestellt.

Wenn Sie allgemeinen Fragen zu den Kursen haben, wenden Sie sich bitte an Dr.-Ing. Abdalla Swikir abdalla.swikir@tum.de

Lehrphilosophie

Ich betrachte das Lehren als den Prozess, grundlegende Konzepte und Paradigmen für lebenslanges Lernen zu vermitteln. Sobald die Studierenden das formale Bildungssystem verlassen, müssen sie über das richtige Fähigkeiten-Set verfügen, um eine Vielzahl von Herausforderungen zu bewältigen, die während ihrer beruflichen Laufbahn auf sie warten, angefangen bei innovativen Ideen bis hin zu anspruchsvollen realen Problemlösungen.Um dieses Ziel zu erreichen, ist die erste Verpflichtung eines akademischen Dozenten, eine sichere, interaktive und kooperative Umgebung zu schaffen, die die Studierenden dazu ermutigt, aktive Teilnehmer im Lernprozess zu sein. Ebenso wichtig ist es, ein aufrichtiges Interesse und Leidenschaft für die vermittelten Inhalte zu zeigen, um die Studierenden nicht nur zur Beteiligung, sondern auch zur begeisterten Begeisterung für das Gelernte zu motivieren. Tatsächlich war die Hauptmotivation, weshalb ich mich für eine akademische Laufbahn entschieden habe, die Aussicht, ein inspirierender Lehrer zu sein, der die Studierenden unterstützt und anleitet, sich zu hochqualifizierten, neugierigen und verantwortungsbewussten Ingenieuren, Wissenschaftlern und Denkern zu entwickeln. Meine Begeisterung und Leidenschaft für meinen Beruf haben mir auch geholfen, meine Studierenden dazu zu motivieren, nach Exzellenz zu streben und das richtige Gespür dafür zu entwickeln, bestehende Konzepte zu hinterfragen.

Die beiden zentralen Säulen meiner Herangehensweise an die Ausbildung von Studierenden sind:

  1. Grundlegende, interdisziplinäre Fähigkeiten und
  2. die Fähigkeit, Lösungen für komplexe technische Probleme zu finden.

Letztendlich möchte ich die Studierenden befähigen, systematisch den Weg von einer innovativen Idee oder einem anspruchsvollen realen Problem zur endgültigen Lösung zu finden. Robotik und künstliche Intelligenz im Allgemeinen verbinden verschiedene Bereiche wie Design, Steuerung, maschinelles Lernen, Sensorik und künstliche Intelligenz. Während ich glaube, dass es entscheidend ist, eine sehr starke Grundlage in einem dieser Bereiche zu haben, ist auch das grundlegende Verständnis und die Umfassung der gesamten Dimension und Vielfalt unseres Fachgebiets gleichermaßen wichtig, um wahre Innovation zu erreichen und Unerwartetes zu enthüllen.

Meine Kurse schlagen daher starke Brücken zwischen theoretischer Strenge und hochqualifizierter Umsetzung in komplexen Robotersystemen, von der Mechatronik-Entwicklung und der Controller-Synthese bis hin zu Lernalgorithmen und Systemintegration. Generell hat sich die Robotik von einem spezialisierten Teilgebiet der Informatik, Elektrotechnik und Maschinenbau zu einem interdisziplinären Bereich entwickelt, der bald als eigenständige wissenschaftliche Disziplin betrachtet werden wird. Daher bin ich der Meinung, dass jede Ingenieursschule dedizierte Master- und Promotionsprogramme für Robotik einrichten sollte, langfristig auch auf Bachelor-Ebene.

(Online-) Kurse Winter 2023: Bitte überprüft Coronavirus: Studium, Lehre und Prüfungen

Winter term 2023/24

TitleLecturer (assistant)Type
Advanced Robot Control and LearningPR
Advanced Robot Control and LearningUE
Advanced Robot Control and LearningVO
Cybathlon Challenge: Mechanism Design & Control
  • S. Haddadin [L]
  • S. Groß
  • C. Herneth
  • D. Hidalgo Carvajal
  • A. Swikir
PR
Cybathlon Challenge: Mechanism Design & Control
  • S. Haddadin [L]
  • S. Groß
  • C. Herneth
  • D. Hidalgo Carvajal
  • A. Swikir
VO
Cybathlon Challenge: Task Control & User Experiments
  • S. Haddadin [L]
  • S. Groß
  • C. Herneth
  • D. Hidalgo Carvajal
  • A. Swikir
PR
Cybathlon Challenge: Task Control & User Experiments
  • S. Haddadin [L]
  • S. Groß
  • C. Herneth
  • D. Hidalgo Carvajal
  • A. Swikir
VO
Dodo Alive! - Resurrecting the Dodo with Robotics and AI: Hardware & DesignPR
Dodo Alive! - Resurrecting the Dodo with Robotics and AI: Hardware & DesignVO
Dodo Alive! - Resurrecting the Dodo with Robotics and AI: Simulation & Control
  • S. Haddadin [L]
  • F. Budiman
  • Q. H. Le
  • D. Ossadnik
  • A. Swikir
PR
Dodo Alive! - Resurrecting the Dodo with Robotics and AI: Simulation & Control
  • S. Haddadin [L]
  • F. Budiman
  • Q. H. Le
  • D. Ossadnik
  • A. Swikir
VO
IN2106 Cybathlon Challenge: Mechanism Design & Control
  • S. Haddadin [L]
  • S. Groß
  • C. Herneth
  • D. Hidalgo Carvajal
  • A. Swikir
PR
IN2106 Cybathlon Challenge: Task Control & User Experiments
  • S. Haddadin [L]
  • S. Groß
  • C. Herneth
  • D. Hidalgo Carvajal
  • A. Swikir
PR
IN2106 Dodo Alive! - Resurrecting the Dodo with Robotics and AI: HW/SW Components Development
  • S. Haddadin [L]
  • F. Budiman
  • Q. H. Le
  • D. Ossadnik
  • A. Swikir
PR
IN2106 Dodo Alive! - Resurrecting the Dodo with Robotics and AI: Mechanism Design & Control
  • S. Haddadin [L]
  • F. Budiman
  • Q. H. Le
  • D. Ossadnik
  • A. Swikir
PR
IN2106 Intelligent Machine Design Lab: Basic System DesignPR
IN2106 Intelligent Machine Programming LabPR
IN2106 Praktikum Robot Modelling and Identification
  • F. Diaz Ledezma
  • S. Haddadin
  • C. U. Kenanoglu
  • A. Swikir
PR
IN2106 Remote Machine Intelligence Lab
  • S. Haddadin [L]
  • A. Adamczyk
  • X. Chen
  • F. Jakob
  • Q. H. Le
  • S. Leutenegger
  • A. Moortgat-Pick
  • E. Steinbach
  • A. Swikir
PR
IN2107 Optimal control and Reinforcement Learning for Robotics
  • S. Haddadin [L]
  • X. Chen
  • Z. Shen
  • A. Swikir
  • F. Wu
HS
IN2107 Seminar on Robotics Science and Systems Intelligence
  • S. Haddadin [L]
  • R. Laha
  • S. Lakshminarayanan
  • A. Swikir
  • H. Zwirnmann
HS
Intelligent Machine Design Lab: Basic System DesignPR
Intelligent Machine Design: Mechatronics FundamentalsVO
Intelligent Machine Programming LabPR
Intelligent Machine Programming LabVO
Remote Machine Intelligence Lab
  • S. Haddadin [L]
  • A. Adamczyk
  • Q. H. Le
  • S. Leutenegger
  • A. Moortgat-Pick
  • E. Steinbach
  • A. Swikir
PR
Remote Machine Intelligence Lab
  • S. Haddadin [L]
  • A. Adamczyk
  • Q. H. Le
  • S. Leutenegger
  • A. Moortgat-Pick
  • E. Steinbach
  • A. Swikir
VO
Robot Modelling and Identification Lab
  • S. Haddadin [L]
  • F. Diaz Ledezma
  • C. U. Kenanoglu
  • A. Swikir
PR
Robot Modelling and Identification Lab
  • S. Haddadin [L]
  • F. Diaz Ledezma
  • C. U. Kenanoglu
  • A. Swikir
VO

Summer term 2024

TitleLecturer (assistant)Type
IN2106 Cybathlon Challenge: Mechanism Design & Control
  • S. Haddadin [L]
  • S. Groß
  • C. Herneth
  • A. Swikir
PR
IN2106 Cybathlon Challenge: Task Control & User Experiments
  • S. Haddadin [L]
  • S. Groß
  • C. Herneth
  • A. Swikir
PR
IN2106 Dodo Alive! - Resurrecting the Dodo with Robotics and AI: Hardware & Design
  • S. Haddadin [L]
  • F. Budiman
  • Q. H. Le
  • D. Ossadnik
  • A. Swikir
PR
IN2106 Dodo Alive! - Resurrecting the Dodo with Robotics and AI: Simulation & Control
  • S. Haddadin [L]
  • F. Budiman
  • Q. H. Le
  • D. Ossadnik
  • A. Swikir
PR
IN2106 Intelligent Machine Design Lab: Advanced System DesignPR
IN2106 Intelligent Machine Programming LabPR
IN2106 Praktikum Robot Modelling and Identification
  • S. Haddadin [L]
  • F. Diaz Ledezma
  • M. Eckhoff
  • M. Forouhar
  • A. Swikir
PR
IN2106 Remote Machine Intelligence LabPR
IN2107 Optimal control and Reinforcement Learning for Robotics
  • S. Haddadin [L]
  • Z. Shen
  • A. Swikir
  • F. Wu
HS
IN2107 Seminar on Robotics Science and Systems Intelligence
  • S. Haddadin [L]
  • R. Laha
  • S. Lakshminarayanan
  • A. Swikir
  • H. Zwirnmann
HS