A look inside the human body - gait analysis and simulation [GAS]

Lecturer:

Anne Koelewijn

Details:

Vorlesung, 2 cred.h, ECTS: 2,5, nur Fachstudium, Organisation and slides via StudOn. Grading: written exam

Dates:

Mon, 8:15 - 9:45, H10
Organisation and slides via StudOn.
starting 21.10.2019

Fields of study:

WPF INF-MA ab 1
WF EEI-MA ab 1
WF MT-MA-BDV ab 1
WF MT-MA-GPP ab 1
WF MT-MA-MEL ab 1

Keywords:

gait analysis, trajectory optimization, gait simulation, inverse kinetic, inverse kinematics, muscle modelling, musculoskeletal models, metabolic energy

Algorithmen und Datenstrukturen (für Medizintechnik) Rechnerübung [AuD-MT-RUE]

Lecturers:

Robert Richer, René Raab

Details:

Übung, 2 cred.h, ECTS: 2,5, für Anfänger geeignet, Frühstudium, Der Übungsbetrieb beginnt in der zweiten Vorlesungswoche!

Fields of study:

PF MT-BA 1
WF MT-MA 1-2
PF WINF-BA 1

Keywords:

Java, Objektorientierte Programmierung, Algorithmen, Datenstrukturen

Algorithmen und Datenstrukturen (für Medizintechnik) Tafelübung [AuD-MT-TUE]

Lecturers:

Robert Richer, René Raab

Details:

Übung, 2 cred.h, certificate, ECTS: 2,5, für Anfänger geeignet, Frühstudium, Der Übungsbetrieb beginnt in der zweiten Vorlesungswoche!

Fields of study:

PF MT-BA 1
WF MT-MA 1-2
PF WINF-BA 1

Keywords:

Java, Objektorientierte Programmierung, Algorithmen, Datenstrukturen

Algorithmen und Datenstrukturen (für Medizintechnik) Tutorenbesprechung [AuD-MT-TUT]

Lecturers:

Robert Richer, René Raab, Tutoren

Details:

Übung

Dates:

Thu, 18:00 - 20:00, room tbd

Bewegungsanalyse und biomechanische Grenzgebiete [BABG]

Lecturer:

N.N.

Details:

Vorlesung, 2 cred.h, ECTS: 2,5

Dates:

to be determined

Fields of study:

WF MT-BA ab 4
WF MT-MA ab 1
WF MT-MA-BDV ab 1
WF MT-BA-BV ab 4
WF MT-MA-MEL ab 1
WF MT-MA-IDP ab 1
WF MT-BA-GP ab 4

Prerequisites / Organisational information:

Für diese Lehrveranstaltung ist eine Anmeldung erforderlich. Die Anmeldung erfolgt über: https://www.vhb.org/

Biomedizinische Signalanalyse [BioSig]

Lecturers:

Felix Kluge, Björn Eskofier

Details:

Vorlesung, 2 cred.h, ECTS: 2,5

Dates:

Tue, 8:30 - 10:00, H16

Fields of study:

WF EEI-BA ab 5
WF EEI-MA ab 1
WF IuK-BA ab 5
WF CE-MA-TA-MT ab 1
WPF INF-MA ab 1
WF INF-BA ab 5
WF INF-BA-V-ME ab 5
WF INF-BA-V-MI ab 5
WPF MT-BA 5
WPF MT-MA-BDV ab 1
WPF MT-MA-MEL ab 1
WPF I2F-BA ab 4
WF ICT-MA ab 1

Biomedizinische Signalanalyse Übung [BioSig-UE]

Details:

Übung, 2 cred.h, ECTS: 2,5

Fields of study:

WPF INF-MA ab 1
WPF INF-BA ab 5
WF INF-BA-V-ME ab 5
WF INF-BA-V-MI ab 5
WPF I2F-BA ab 4
WF IuK-BA ab 5
WF ICT-MA ab 1
WF EEI-BA ab 5
WF EEI-MA ab 1
WPF MT-BA 5
WPF MT-MA-BDV ab 1
WPF MT-MA-MEL ab 1
WPF CE-MA-TA-MT ab 5

Innovationslabor für Wearable und Ubiquitous Computing [InnoLab]

Lecturers:

Björn Eskofier, Matthias Zürl, Philipp Dumbach, Marlies Nitschke, Malte Ollenschläger, Nils Roth, Philipp Schlieper, Maike Stöve, Martin Ullrich, Markus Zrenner

Details:

Praktikum, 4 cred.h, graded certificate, geeignet als Schlüsselqualifikation

Dates:

Tue, 16:15 - 17:45, 00.010
Thu, 12:15 - 13:45, 00.010

Fields of study:

WF INF-MA ab 1
WF MT-MA ab 1
WF MB-MA ab 1
WF ME-MA ab 1
WF WING-MA ab 1
WF CE-MA ab 1
WF IIS-MA ab 1

Prerequisites / Organisational information:

Themenvergabe und Terminfindung in der ersten Woche des Semesters. Anmeldung bis 15.10.2019 unter Studon. Die Vergabe der Plätze im Kurs erfolgt nach einem Aufnahmeantrag. In diesem sollen Studierende ihren Studiengang, ihr Fachsemester und den angestrebten Abschluss nennen (Bachelor/Master). Sind zu viele Anmeldungen eingegangen und der Kurs ist voll, gibt es eine Warteliste. Das Praktikum steht Studierenden der genannten Studienrichtungen ab dem 5. Bachelorsemester (und aller Mastersemester) ebenfalls offen. Für weitere Studiengänge und ECTS-Verteilungen bitte unter Matthias.Zuerl@fau.de nachfragen. Weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung können auch unserer Webseite entnommen werden: https://www.mad.tf.fau.de/research/projects/innovation-lab-for-wearable-and-ubiquitous-computing ,
Anmeldung: https://www.studon.fau.de/crs2654537.html
Die Anmeldung ist möglich ab dem 09.09.2019 bis einschließlich 15.10.2019

Kolloquium im Bereich Maschinelles Lernen und Datenanalytik [KoMAD]

Lecturer:

Björn Eskofier

Details:

Kolloquium, 2 cred.h

Dates:

Wed, 12:30 - 14:00, 00.010

Fields of study:

WPF INF-MA ab 1

Lecture Machine Learning for Time Series [MLTS]

Lecturers:

Björn Eskofier, Oliver Amft, Christopher Mutschler

Details:

Vorlesung, 2 cred.h, graded certificate, ECTS: 2,5

Dates:

Wed, 8:15 - 9:45, 00.010

Fields of study:

WF ASC-MA ab 1
WF INF-MA ab 1
WF CE-MA-TA-MT ab 1
WF MT-MA ab 1

Lab project Machine Learning for Time Series [MLTS-L]

Lecturer:

Nooshin Haji Ghassemi

Details:

Praktikum, 2 cred.h, ECTS: 2,5

Dates:

to be determined

Fields of study:

WF ASC-MA ab 1
WF INF-MA ab 1
WF CE-MA-TA-MT ab 1
WF MT-MA ab 1

Maschinelles Lernen für Zeitreihen Übung [MLTS-UE]

Lecturers:

Nooshin Haji Ghassemi, Ivanna Timotius, Stefan Gradl

Details:

Übung, 2 cred.h, ECTS: 2,5

Dates:

Tue, 10:15 - 11:45, CIP-Pool MB Konrad-Zuse-Str. 3
Please organise a login for the CIP-Maschinenbau to participate in this exercise: http://www.cip.mb.uni-erlangen.de/main.phtml?standort=pgs&sub=pgs&page=inside

Fields of study:

WF ASC-MA ab 1
WF CE-MA-TA-MT ab 1
WF MT-MA ab 1
WF INF-MA ab 1
WF CME-MA ab 1

Maschinelles Lernen und Datenanalytik für Industrie 4.0 [MADI40]

Lecturers:

Björn Eskofier, An Nguyen, Franz Köferl, Philipp Schlieper

Details:

Seminar, 2 cred.h, graded certificate, ECTS: 5, nur Fachstudium, Registration via mail to an.nguyen@fau.de

Dates:

Wed, 16:00 - 18:00, 00.010
Starts on 16.10.2019

Fields of study:

WPF MT-MA-BDV ab 1
WPF INF-MA ab 1
WPF CE-MA ab 1
WF EEI-MA ab 1
WPF ASC-MA ab 1
WF ICT-MA ab 1

Prerequisites / Organisational information:

Prerequisites Registration via e-mail to an.nguyen@fau.de Registration period: 15.07.2019 - 07.10.2019

Requirements:

• Prior knowledge of machine learning via courses like PA, IntroPR, PR, DL, MLTS, CVP or equivalent (ideally first project experiences) is expected!

• Motivation to explore scientific findings (e.g. via literature research)

• Motivation to code and analyze data

Examination:
50% of grade: Presentation + demo (25 minutes)
50% of grade 4 pages IEEE standard paper (excluding references) + code submission
Attending the presentations of other students

Keywords:

Machine Learning, Data Analytics, Process Mining, Predictive Maintenance, Industry 4.0, Healthcare

Project Machine Learning and Data Analytics [ProjMAD]

Lecturer:

Björn Eskofier

Details:

Sonstige Lehrveranstaltung, graded certificate, ECTS: 10

Dates:

to be determined

Fields of study:

WPF INF-MA 1

Prerequisites / Organisational information:

Master Studium Informatik

Keywords:

Master Projekt Project

The why and how of human gait simulations [HGS]

Lecturer:

Anne Koelewijn

Details:

Seminar, 2 cred.h, graded certificate, ECTS: 2,5, nur Fachstudium, Organisation and slides via StudOn.

Dates:

Tue, 10:15 - 11:45, 00.010

Fields of study:

WF MT-MA-BDV ab 1
WF MT-MA-GPP ab 1
WPF INF-MA ab 1
WF EEI-MA ab 1
WF MT-MA-MEL ab 1

Prerequisites / Organisational information:

Assignment: Mail to mailto:anne.koelewijn@fau.de
The grade consists of a presentation and a report, both counting 50% of the final grade.

Keywords:

trajectory optimization, optimal control, human locomotion, biomechanics