700.373 (16S) 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 )
- Semesterstunde/n 2.0
- ECTS-Anrechnungspunkte 3.0
- Anmeldungen 8 (20 max.)
- Organisationseinheit
- Unterrichtssprache Englisch
- LV-Beginn 01.03.2016
Zeit und Ort
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LV-Beschreibung
Inhalt/e
Machine Learning, Pattern Recognition, Time Series Analysis With applications on real case studies using Matlab and PythonThemen
- Data preprocessing
- Unsupervised, Supervised, reinforcement, deep and sell taught learning
- Classification (SVM, Bayes, Decision Trees CNN, etc)
- Clustering
- Time series forecast
- Evaluation Metrics
- Python
- Matlab
Lehrziel
Students should be able to deal with real machine learning case studies that include data preprocessing, smart system design and comprehensive evaluationPrüfungsinformationen
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: 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: 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: Free Electives
(Freifach)
-
Free Electives (
0.0h XX / 6.0 ECTS)
- 700.373 Lab on Machine Learning and Applications in Intelligent Vehicles (2.0h KS / 3.0 ECTS)
-
Free Electives (
0.0h XX / 6.0 ECTS)
-
Fach: Free Electives
(Freifach)
- Masterstudium Information Technology
(SKZ: 489, Version: 06W.3)
-
Fach: Technischer Schwerpunkt (Intelligent Transportation Systems)
(Pflichtfach)
-
1.4-1.5 Kurs oder Labor (
4.0h KU / 6.0 ECTS)
- 700.373 Lab on Machine Learning and Applications in Intelligent Vehicles (2.0h KS / 3.0 ECTS)
-
1.4-1.5 Kurs oder Labor (
4.0h KU / 6.0 ECTS)
-
Fach: Technischer Schwerpunkt (Intelligent Transportation Systems)
(Pflichtfach)
- Masterstudium Information Technology
(SKZ: 489, Version: 06W.3)
-
Fach: Technischer Schwerpunkt (Media Engineering)
(Pflichtfach)
-
1.4-1.5 Kurs oder Labor (
4.0h KU / 6.0 ECTS)
- 700.373 Lab on Machine Learning and Applications in Intelligent Vehicles (2.0h KS / 3.0 ECTS)
-
1.4-1.5 Kurs oder Labor (
4.0h KU / 6.0 ECTS)
-
Fach: Technischer Schwerpunkt (Media Engineering)
(Pflichtfach)
- Masterstudium Information Technology
(SKZ: 489, Version: 06W.3)
-
Fach: Technische Ergänzung II
(Pflichtfach)
-
3.4-3.5 Kurs oder Labor (
4.0h KU / 6.0 ECTS)
- 700.373 Lab on Machine Learning and Applications in Intelligent Vehicles (2.0h KS / 3.0 ECTS)
-
3.4-3.5 Kurs oder Labor (
4.0h KU / 6.0 ECTS)
-
Fach: Technische Ergänzung II
(Pflichtfach)
- Masterstudium Information Technology
(SKZ: 489, Version: 06W.3)
-
Fach: Freie Wahlfächer
(Freifach)
-
Diverse Lehrveranstaltungen (
0.0h VO/VK/VS/KU/PS / 12.0 ECTS)
- 700.373 Lab on Machine Learning and Applications in Intelligent Vehicles (2.0h KS / 3.0 ECTS)
-
Diverse Lehrveranstaltungen (
0.0h VO/VK/VS/KU/PS / 12.0 ECTS)
-
Fach: Freie Wahlfächer
(Freifach)
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 2023
- 700.373 KS Lab on Machine Learning and Applications in Intelligent Vehicles (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)
-
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 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)