700.373 (23S) Lab on Machine Learning and Applications in Intelligent Vehicles
Überblick
- Lehrende/r
- LV-Titel englisch Lab on Machine Learning and Applications in Intelligent Vehicles
- LV-Art Kurs (prüfungsimmanente LV )
- LV-Modell Präsenzlehrveranstaltung
- Semesterstunde/n 2.0
- ECTS-Anrechnungspunkte 3.0
- Anmeldungen 9 (20 max.)
- Organisationseinheit
- Unterrichtssprache Englisch
- LV-Beginn 17.03.2023
- eLearning zum Moodle-Kurs
Zeit und Ort
Liste der Termine wird geladen...
LV-Beschreibung
Intendierte Lernergebnisse
This lab is a complementary to 700.373 (23S) Machine Learning in Intelligent Transportation.
students will learn how to implement the state of the art deep learning models using tensorflow and keras.
Lehrmethodik
Python
Tensorflow
Keras
Tensorboard
Inhalt/e
- Self driving car simulation
- Visual reasoning
- Natural Language Processing
Erwartete Vorkenntnisse
Mandatory:
Intermediate level of python programming skills
Basic knowledge in Deep Learning
Nice to have:
Experience in Tensorflow/Keras and or Pytorch
Prüfungsinformationen
Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.
Beurteilungsschema
Note BenotungsschemaPosition im Curriculum
- Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE)
(SKZ: 488, Version: 15W.1)
-
Fach: Information and Communications Engineering: Supplements (NC, ASR)
(Wahlfach)
-
Wahl aus dem LV-Katalog (Anhang 4) (
0.0h VK, VO, KU / 14.0 ECTS)
- 700.373 Lab on Machine Learning and Applications in Intelligent Vehicles (2.0h KS / 3.0 ECTS)
-
Wahl aus dem LV-Katalog (Anhang 4) (
0.0h VK, VO, KU / 14.0 ECTS)
-
Fach: Information and Communications Engineering: Supplements (NC, ASR)
(Wahlfach)
- Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE)
(SKZ: 488, Version: 15W.1)
-
Fach: Technical Complements (NC, ASR)
(Wahlfach)
-
Wahl aus dem LV-Katalog (Anhang 5) (
0.0h VK, VO, KU / 12.0 ECTS)
- 700.373 Lab on Machine Learning and Applications in Intelligent Vehicles (2.0h KS / 3.0 ECTS)
-
Wahl aus dem LV-Katalog (Anhang 5) (
0.0h VK, VO, KU / 12.0 ECTS)
-
Fach: Technical Complements (NC, ASR)
(Wahlfach)
- Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE)
(SKZ: 488, Version: 15W.1)
-
Fach: Information and Communications Engineering: Supplements (NC, ASR)
(Wahlfach)
-
Wahl aus dem LV-Katalog (Anhang 4) (
0.0h VK, VO, KU / 14.0 ECTS)
- 700.373 Lab on Machine Learning and Applications in Intelligent Vehicles (2.0h KS / 3.0 ECTS)
-
Wahl aus dem LV-Katalog (Anhang 4) (
0.0h VK, VO, KU / 14.0 ECTS)
-
Fach: Information and Communications Engineering: Supplements (NC, ASR)
(Wahlfach)
- Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE)
(SKZ: 488, Version: 15W.1)
-
Fach: Technical Complements (NC, ASR)
(Wahlfach)
-
Wahl aus dem LV-Katalog (Anhang 5) (
0.0h VK, VO, KU / 12.0 ECTS)
- 700.373 Lab on Machine Learning and Applications in Intelligent Vehicles (2.0h KS / 3.0 ECTS)
-
Wahl aus dem LV-Katalog (Anhang 5) (
0.0h VK, VO, KU / 12.0 ECTS)
-
Fach: Technical Complements (NC, ASR)
(Wahlfach)
- Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE)
(SKZ: 488, Version: 15W.1)
-
Fach: Autonomous Systems and Robotics: Advanced (ASR)
(Wahlfach)
-
Wahl aus dem LV-Katalog (siehe Anhang 3) (
0.0h VK, VO / 30.0 ECTS)
- 700.373 Lab on Machine Learning and Applications in Intelligent Vehicles (2.0h KS / 3.0 ECTS)
-
Wahl aus dem LV-Katalog (siehe Anhang 3) (
0.0h VK, VO / 30.0 ECTS)
-
Fach: Autonomous Systems and Robotics: Advanced (ASR)
(Wahlfach)
- Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE)
(SKZ: 488, Version: 22W.1)
-
Fach: Information and Communicatons Enginnering: Supplements
(Wahlfach)
-
1.3b Ausgewählte Lehrveranstaltungen (siehe Curriculum Seite 16) (
0.0h VC, KS / 14.0 ECTS)
- 700.373 Lab on Machine Learning and Applications in Intelligent Vehicles (2.0h KS / 3.0 ECTS)
-
1.3b Ausgewählte Lehrveranstaltungen (siehe Curriculum Seite 16) (
0.0h VC, KS / 14.0 ECTS)
-
Fach: Information and Communicatons Enginnering: Supplements
(Wahlfach)
- Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE)
(SKZ: 488, Version: 22W.1)
-
Fach: ICE- Supplements
(Wahlfach)
-
2.3b Ausgewählte Lehrveranstaltungen (siehe Curriculum Seite 18) (
0.0h VC, KS / 14.0 ECTS)
- 700.373 Lab on Machine Learning and Applications in Intelligent Vehicles (2.0h KS / 3.0 ECTS)
-
2.3b Ausgewählte Lehrveranstaltungen (siehe Curriculum Seite 18) (
0.0h VC, KS / 14.0 ECTS)
-
Fach: ICE- Supplements
(Wahlfach)
Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung
-
Sommersemester 2024
- 700.373 KS Lab: Neurocomputing in Robotics and Intelligent Transportation (2.0h / 3.0ECTS)
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Sommersemester 2022
- 700.373 KS Lab on Machine Learning and Applications in Intelligent Vehicles (2.0h / 3.0ECTS)
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Sommersemester 2021
- 700.373 KS Lab on Machine Learning and Applications in Intelligent Vehicles (2.0h / 3.0ECTS)
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Sommersemester 2020
- 700.373 KS Lab on Machine Learning and Applications in Intelligent Vehicles (2.0h / 3.0ECTS)
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Sommersemester 2019
- 700.373 KS Lab on Machine Learning and Applications in Intelligent Vehicles (2.0h / 3.0ECTS)
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Sommersemester 2018
- 700.373 KS Lab on Machine Learning and Applications in Intelligent Vehicles (2.0h / 3.0ECTS)
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Sommersemester 2017
- 700.373 KS Lab on Machine Learning and Applications in Intelligent Vehicles (2.0h / 3.0ECTS)
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Sommersemester 2016
- 700.373 KS Lab on Machine Learning and Applications in Intelligent Vehicles (2.0h / 3.0ECTS)
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Sommersemester 2015
- 700.373 KU Labor: Machine Vision and Smart Sensors for Intelligent Vehicles (2.0h / 3.0ECTS)
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Sommersemester 2014
- 700.373 KU Labor: Machine Vision and Smart Sensors for Intelligent Vehicles (2.0h / 3.0ECTS)
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Sommersemester 2013
- 700.373 KU Labor: Machine Vision and Smart Sensors for Intelligent Vehicles (2.0h / 3.0ECTS)