Holdet 2025 TK/sh_ddu - Undervisningsbeskrivelse - Lectio

Holdet 2025 TK/sh_ddu - Undervisningsbeskrivelse

Undervisningsbeskrivelse

Stamoplysninger til brug ved prøver til gymnasiale uddannelser

Termin(er)	2025/26
Institution	NEG
Fag og niveau	Teknikfag A
Lærer(e)	Erik Lund, Mikkel Kirkeby Mosthaf
Hold	2025 TK/sh_ddu (sh_3g TK ddu)

Oversigt over gennemførte undervisningsforløb

Titel 1	Intro-forløb: Digital knap m. lys og Arduino
Titel 2	Forløb 1: Spiludvikling med Unity
Titel 3	Studietur i Aarhus
Titel 4	Forløb 2: Machine learning med YOLO
Titel 5	Forløb 3: Netværk med Arduino og Hue
Titel 6	Eksamensprojekt

Beskrivelse af de enkelte undervisningsforløb (1 skema for hvert forløb)

Titel 1

Intro-forløb: Digital knap m. lys og Arduino

Vi bygger en digital knap af, pap, sølvpapir og skumgummi. Knappen styrer en arduino som styrer en lyskæde.

Vi afslutter forløbet med en konkurrence hvor vi kårer den teknisk og konceptuelt mest gennemførte knap.

Indhold
- Introduktion til faget
- Idegenerering
- Brush-up i programmering af Arduino
- Prototyping
- Laserskæring

Referencer
Beskrivelse på DDUs hjemmeside
https://slotshaven-ddu.github.io/forloeb/intro-arduino/

Indhold

Kernestof:

Skriftligt arbejde:

Titel	Afleveringsdato
Digital knap	03-09-2025

Omfang

Estimeret: 28,00 moduler
Dækker over: 32

Særlige fokuspunkter

Væsentligste arbejdsformer

Titel 2

Forløb 1: Spiludvikling med Unity

Vi skal lære at bruge Unity til at skabe et 2D/3D spil.

Forløbet afsluttes med en rapportaflevering.

Indhold
- Game Design
Teori om spildesign, spilgenrer, spilmekanik, spillertyper, balancering, game-AI
- Unity
Unitys funktioner og virkemåde, brugerflade, samarbejdsværktøj, asset store
- C#
Terminologi, kompilering, samspil med Unity Editor, execution sequence

Referencer
Beskrivelse på DDUs hjemmeside
https://slotshaven-ddu.github.io/forloeb/unity-game/

Indhold

Kernestof:

Skriftligt arbejde:

Titel	Afleveringsdato
Projekt 1: Unity spil + rapport	10-10-2025

Omfang

Estimeret: 44,00 moduler
Dækker over: 36

Særlige fokuspunkter

Væsentligste arbejdsformer

Titel 3	Studietur i Aarhus Hvert år tager vi på studietur til Aarhus i september. Her besøger vi forskellige virksomheder, uddannelser og museer. Turen har et fagligt indhold så der vil være oplæg, rundvisninger og opgaver af faglig karakter. Virksomhederne kan fx være spiludviklere der arbejder med Unity. Museerne inkluderer som regel AROS og Moesgaard. Referencer Beskrivelse på DDUs hjemmeside https://slotshaven-ddu.github.io/studietur Funday Games - Unity Game developers https://www.fundaygames.dk/
Indhold
Omfang	Estimeret: 15,00 moduler Dækker over: 15 moduler
Særlige fokuspunkter
Væsentligste arbejdsformer

Titel 4	Forløb 2: Machine learning med YOLO Machine learning med YOLO - maskiner der kan se! Vi arbejder med objektgenkendelse og machine learning. Vi træner en model til at genkende genstande. Til det formål bruger vi modellen YOLO 11 fra Ultralytics. Først øver vi os med Teachable Machine fra Google. Denæst opbygger og annoterer vi vores eget træningssæt. Så træner vi vores model på vores træningsdata. Til sidste bygger vi et interface til vores system. Forløbet afsluttes med en rapportaflevering. Indhold - Python og VS Code - Machine Learning - YOLO - Annotering - Opbygning af træningssæt - Træning af model - Underfitting/overfitting - Detektering, tracking, klassificering - Precision og recall Referencer Beskrivelse på DDUs hjemmeside https://slotshaven-ddu.github.io/forloeb/machine-learning-yolo/ YOLO https://platform.ultralytics.com/ultralytics/yolo11 https://www.ultralytics.com/ https://docs.ultralytics.com/tasks/ Teachable Machine https://teachablemachine.withgoogle.com Roboflow https://roboflow.com/ Kaggle https://www.kaggle.com/
Indhold	Kernestof: Ekskursion 3/12 description Teachable Machine Tensorflow — Neural Network Playground Neural networks and deep learning - Chapter 1 Værktøjer Computer Vision Tasks yolo-træning.pdf description Simulation af gradient descent Classification: Accuracy, recall, precision, and related metrics \| Machine Learning \| Google for Developers Eksempel description python-og-pip.pdf description Datasæt https://github.com/slotshaven-ddu/machine-learning-yolo/tree/main GitHub - slotshaven-ddu/machine-learning-yolo: Materiale til forløb om maskinlæring og objektgenkendelse med yolo guide-nyt-projekt-vs-code.pdf description Projektopgave description
Omfang	Estimeret: 50,00 moduler Dækker over: 60 moduler
Særlige fokuspunkter
Væsentligste arbejdsformer

Titel 5	Forløb 3: Netværk med Arduino og Hue I dette forløb dykker vi ned i hvorndan man får forskellige devices til at tale sammen over netværket. Rammen er at bygge slags gåde som kunne indgå i et escape room. Projektet går ud på at lave et system, der benytter signaler og/eller data fra en Arduino til en Philips Hue-lyskilde, forbundet via trådløst netværk. Forløbet afsluttes med en rapportaflevering. Indhold - Netværksprotokoller, som HTTP og zigbee - API’er - Design af komponenter - Netværksdiagrammer og andre diagrammer - Flowcharts - Programmering - node.js Referencer Beskrivelse på DDUs hjemmeside https://slotshaven-ddu.github.io/forloeb/network-arduino-hue/
Indhold	Kernestof: 11 - 11.20 : Grupperne drøfter hver især en anden gruppes emne mhp at finde og beskrive de konkrete krav og udfordringer, som en CV-AI model skal kunne håndtere og som træningsbillederne skal kunne vise. 11.20 - 11.35 : Det første hold på tre grupper giver deres feedback, ideer og spørgsmål til de tre andre grupper - vægt på samtalen, spørgsmål og svar 12.10 - 12.30 : Læsning af den anden gruppes rapport, sammenligning med de spørgsmål og krav til området, gruppen havde noteret i 1.modul 12.30 - 12.50 : De andre tre grupper giver deres feedback, ideer og spørgsmål til de første tre grupper - vægt denne gang også på rapportens indhold i forhold til beskrivelsen af emnet og de tekniske spørgsmål, men stadig en fordybelse i det konkrete Om rapporter fra grundbogen GitHub - slotshaven-ddu/hue-arduino-network Projektoplæg projekt 3.docx description Arduino Nano 33 IoT Wikipedia \| CIE1931 Color Space Wikipedia \| Farvetemperatur og Mired-skalaen - Micro Reciprocal Degrees
Omfang	Estimeret: Ikke angivet Dækker over: 40 moduler
Særlige fokuspunkter
Væsentligste arbejdsformer

Titel 6

Eksamensprojekt

Eksamensprojektet - så er det alvor!

Indhold
Følger snarest.

Referencer
Se beskrivelse på DDUs hjemmeside
https://slotshaven-ddu.github.io/forloeb/eksamensprojekt/

Se eksamenvejledning på DDUs hjemmeside
https://slotshaven-ddu.github.io/eksamen

Indhold

Kernestof:

Skriftligt arbejde:

Titel	Afleveringsdato
Eksamensprojekt - projektbeskrivelse	04-03-2026
Projektbeskrivelse - genaflevering	09-03-2026
Eksamensprojekt	11-05-2026

Omfang

Estimeret: 90,00 moduler
Dækker over: 85

Særlige fokuspunkter

Væsentligste arbejdsformer

Vis samlet undervisningsbeskrivelse samt elevtilknytning til forløb