700.340 (18S) Machine Learning in Intelligent Transportation

Sommersemester 2018

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
09.05.2018 09:00 - 12:00 N.1.71 On Campus
... keine weiteren Termine bekannt

Überblick

Lehrende/r
LV-Titel englisch Machine Learning in Intelligent Transportation
LV-Art Vorlesung-Seminar (prüfungsimmanente LV )
Semesterstunde/n 2.0
ECTS-Anrechnungspunkte 4.0
Anmeldungen 13 (20 max.)
Organisationseinheit
Unterrichtssprache Englisch
LV-Beginn 09.05.2018
eLearning zum Moodle-Kurs
Seniorstudium Liberale Ja

Zeit und Ort

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LV-Beschreibung

Intendierte Lernergebnisse

After this course student will get the knowledge about the state of the art methods regarding machine learning and particularly deep learning

Students will be able to build and train and validate deep learning models using Tensorflow

Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools

After the introduction sessions, we will discuss a cutting edge paper in each lecture, learn how to implement it and evaluate its results.

The paper analysis will be in the morning sessions.

Implementation and presentation of the results will be in the afternoon

Student work during the course will be considered in the final evaluation


Inhalt/e

1. Introduction to machine learning

2. Linear and Logistic regression

3. Shallow Neural Networks

4. Deep Neural Networks

5. Backpropagation algorithms

6. Convolutional Neural Networks

7. Autoencoders

8. Recurrent Neural Networks

9. Long Term Short Term Memory Networks

10. Deep Learning in Natural Language Processing (Word2Vec)

11. Differentiable Neural Computing

12. Hierarchical Temporal Memory




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.

Prüfungsmethode/n

Project 50%

Presentation 10%

in Class Work 40%

Beurteilungsschema

Note Benotungsschema

Position 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)
        • 700.340 Machine Learning in Intelligent Transportation (2.0h VS / 4.0 ECTS)
  • 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)
        • 700.340 Machine Learning in Intelligent Transportation (2.0h VS / 4.0 ECTS)
  • 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)
        • 700.340 Machine Learning in Intelligent Transportation (2.0h VS / 4.0 ECTS)
  • 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)
        • 700.340 Machine Learning in Intelligent Transportation (2.0h VS / 4.0 ECTS)
  • 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)
        • 700.340 Machine Learning in Intelligent Transportation (2.0h VS / 4.0 ECTS)
  • Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE) (SKZ: 488, Version: 15W.1)
    • Fach: Autonomous Systems and Robotics (WI) (Wahlfach)
      • Wahl aus dem LV-Katalog (siehe Anhang 3) ( 0.0h VK, VO / 30.0 ECTS)
        • 700.340 Machine Learning in Intelligent Transportation (2.0h VS / 4.0 ECTS)
  • Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE) (SKZ: 488, Version: 15W.1)
    • Fach: Free Electives (Freifach)
      • Free Electives ( 0.0h XX / 6.0 ECTS)
        • 700.340 Machine Learning in Intelligent Transportation (2.0h VS / 4.0 ECTS)
  • Masterstudium Information Technology (SKZ: 489, Version: 06W.3)
    • Fach: Technischer Schwerpunkt (Intelligent Transportation Systems) (Pflichtfach)
      • 1.1-1.3 Vorlesung mit Kurs oder Vorlesung mit Seminar ( 6.0h VK/VS / 12.0 ECTS)
        • 700.340 Machine Learning in Intelligent Transportation (2.0h VS / 4.0 ECTS)
  • Masterstudium Information Technology (SKZ: 489, Version: 06W.3)
    • Fach: Technische Ergänzung I (Pflichtfach)
      • 2.1-2.2 Vorlesung mit Kurs oder Vorlesung mit Seminar ( 4.0h VK/VS / 8.0 ECTS)
        • 700.340 Machine Learning in Intelligent Transportation (2.0h VS / 4.0 ECTS)
  • Masterstudium Information Technology (SKZ: 489, Version: 06W.3)
    • Fach: Technische Ergänzung II (Pflichtfach)
      • 3.1-3.3 Vorlesung mit Kurs oder Vorlesung mit Seminar ( 6.0h VK/VS / 12.0 ECTS)
        • 700.340 Machine Learning in Intelligent Transportation (2.0h VS / 4.0 ECTS)

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Sommersemester 2024
  • 700.340 VS Neurocomputing in Robotics and Intelligent Transportation (2.0h / 4.0ECTS)
Sommersemester 2023
  • 700.340 VS Machine Learning in Intelligent Transportation (2.0h / 4.0ECTS)
Sommersemester 2022
  • 700.340 VS Machine Learning in Intelligent Transportation (2.0h / 4.0ECTS)
Sommersemester 2021
  • 700.340 VS Machine Learning in Intelligent Transportation (2.0h / 4.0ECTS)
Sommersemester 2020
  • 700.340 VS Machine Learning in Intelligent Transportation (2.0h / 4.0ECTS)
Sommersemester 2019
  • 700.340 VS Machine Learning in Intelligent Transportation (2.0h / 4.0ECTS)
Sommersemester 2017
  • 700.340 VS Machine Learning in Intelligent Transportation (2.0h / 4.0ECTS)
Sommersemester 2016
  • 700.340 VS Machine Vision in Intelligent Transportation (2.0h / 4.0ECTS)
Sommersemester 2015
  • 700.340 VS Machine Vision in Intelligent Transportation (2.0h / 4.0ECTS)
Sommersemester 2014
  • 700.340 VS Machine Vision in Intelligent Transportation (2.0h / 4.0ECTS)
Sommersemester 2013
  • 700.340 VS Machine Vision in Intelligent Transportation (2.0h / 4.0ECTS)