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Maschinelles Lernen in der Regelungstechnik (MLRT(A))- Dozentinnen/Dozenten
- Dr.-Ing. Andreas Michalka, Fadi Snobar, M.Sc.
- Angaben
- Vorlesung
Präsenz
2 SWS, Schein, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 5, Sprache Deutsch
Zeit und Ort: Do 10:15 - 11:45, H9; Bemerkung zu Zeit und Ort: Beginn der Vorlesung: 18.10.2022. Mehr Informationen finden Sie rechtzeitig vor Beginn des Semesters unter StudOn.
- Studienfächer / Studienrichtungen
- WPF EEI-MA-AUT ab 1 (ECTS-Credits: 5)
WPF EEI-BA 5-6 (ECTS-Credits: 5)
WF EEI-BA 5-6 (ECTS-Credits: 5)
WF ME-BA ab 6 (ECTS-Credits: 5)
WF ME-MA ab 1 (ECTS-Credits: 5)
WPF ME-BA-MG1 5-6 (ECTS-Credits: 5)
WPF ME-MA-MG1 ab 1 (ECTS-Credits: 5)
WF EEI-MA ab 1 (ECTS-Credits: 5)
- ECTS-Informationen:
- Title:
- Machine Learning in Control Engineering
- Credits: 5
- Zusätzliche Informationen
- Erwartete Teilnehmerzahl: 150
- Zugeordnete Lehrveranstaltungen
- UE: Übungen Maschinelles Lernen in der Regelungstechnik
-
Dozentinnen/Dozenten: Dr.-Ing. Andreas Michalka, Fadi Snobar, M.Sc.
Zeit und Ort: Mi 8:15 - 9:45, H8; Bemerkung zu Zeit und Ort: Beginn der Übung: 20.10.2022. Mehr Informationen finden Sie rechtzeitig vor Beginn des Semesters unter StudOn.
- Verwendung in folgenden UnivIS-Modulen
- Startsemester WS 2022/2023:
- Maschinelles Lernen in der Regelungstechnik (MLRT)
- Institution: Lehrstuhl für Regelungstechnik
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