700.373 (18S) Lab on Machine Learning and Applications in Intelligent Vehicles

Sommersemester 2018

Anmeldefrist abgelaufen.
... keine weiteren Termine bekannt

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-Anrechungspunkte
3.0
Anmeldungen
12 (20 max.) Anzahl der tatsächlich angemeldeten Studierenden
Organisationseinheit
Unterrichtssprache
Englisch
mögliche Sprache/n der Leistungserbringung
Deutsch
LV-Beginn
11.04.2018
eLearning
zum Moodle-Kurs
Anmerkungen

Block Course

Zeit und Ort

Tag von - bis Raum Details
Mi, 11.04.2018 12:30 - 20:00 V.1.02 Einzeltermin
Do, 12.04.2018 09:00 - 12:00 I.1.12 Einzeltermin
Do, 12.04.2018 13:00 - 19:00 HS 11 Einzeltermin
Fr, 13.04.2018 11:00 - 20:00 I.0.07 Einzeltermin
Mo, 16.04.2018 09:00 - 14:00 HS 11 Einzeltermin
Mo, 16.04.2018 14:00 - 18:00 V.1.27 Einzeltermin

LV-Beschreibung

Intendierte Lernergebnisse

Machine Learning, Pattern Recognition, Time Series Analysis with applications on real case studies using Matlab and Python.

Lehrmethodik

Theory + practical examples (Matlab +Python)

Inhalt/e

  • Data preprocessing
  • Unsupervised Learning and Clustering
  • Supervised Learning (SVM, Bayes, Decision Trees, CNN, etc)
  • Reinforcement Learning
  • Deep Learning
  • Time series forecast
  • Evaluation Metrics

Prüfungsinformationen

Prüfungsmethode/n

Project + Report

Prüfungsinhalt/e

Project + Report

Beurteilungskriterien/-maßstäbe

Project + Report

Beurteilungsschema

Note/Grade 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)
        • 700.373 Lab on Machine Learning and Applications in Intelligent Vehicles (2.0h KS / 3.0 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)
        • 700.373 Lab on Machine Learning and Applications in Intelligent Vehicles (2.0h KS / 3.0 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)
        • 700.373 Lab on Machine Learning and Applications in Intelligent Vehicles (2.0h KS / 3.0 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)
        • 700.373 Lab on Machine Learning and Applications in Intelligent Vehicles (2.0h KS / 3.0 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)
        • 700.373 Lab on Machine Learning and Applications in Intelligent Vehicles (2.0h KS / 3.0 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)
        • 700.373 Lab on Machine Learning and Applications in Intelligent Vehicles (2.0h KS / 3.0 ECTS)
  • Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE) (SKZ: 488, Version: 15W.1)
    • Fach: Free Electives (Freifach)
      • Free Electives ( 0.0h XX / 6.0 ECTS)
        • 700.373 Lab on Machine Learning and Applications in Intelligent Vehicles (2.0h KS / 3.0 ECTS)
  • 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)
  • 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)

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Sommersemester 2017
  • 700.373 KS Lab on Machine Learning and Applications in Intelligent Vehicles (2.0h / 3.0ECTS)
Sommersemester 2016
  • 700.373 KS Lab on Machine Learning and Applications in Intelligent Vehicles (2.0h / 3.0ECTS)
Sommersemester 2015
  • 700.373 KU Labor: Machine Vision and Smart Sensors for Intelligent Vehicles (2.0h / 3.0ECTS)
Sommersemester 2014
  • 700.373 KU Labor: Machine Vision and Smart Sensors for Intelligent Vehicles (2.0h / 3.0ECTS)
Sommersemester 2013
  • 700.373 KU Labor: Machine Vision and Smart Sensors for Intelligent Vehicles (2.0h / 3.0ECTS)