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Vorlesungs- und Modulverzeichnis nach Studiengängen >> Technische Fakultät (Tech) >> Artificial Intelligence (AI) >>
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Lehrveranstaltungsverzeichnis Masterstudiengang Artificial Intelligence (AI)
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Fantastic datasets and where to find them [FANDAT] -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Andreas Kist, René Groh
- Angaben:
- Seminar, 2 SWS, benoteter Schein, ECTS: 2,5, nur Fachstudium, für FAU Scientia Gaststudierende zugelassen
- Termine:
- Do, 13:15 - 14:45, Zoom-Meeting
Online only seminar, please register via StudOn to have access to the Zoom link
- Studienrichtungen / Studienfächer:
- WPF AI-MA ab 1
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Maschinelles Lernen und Datenanalytik für Industrie 4.0 -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Björn Eskofier, Johannes Roider, Christoph Scholl, Lukas Schmidt
- Angaben:
- Seminar, 2 SWS, benoteter Schein, ECTS: 5, nur Fachstudium, für FAU Scientia Gaststudierende zugelassen, Registration via mail to johannes.roider@fau.de
- Termine:
- Mi, 16:15 - 18:00, 00.010
Starts April 27th 2022
- Studienrichtungen / Studienfächer:
- WPF AI-MA ab 1
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Registration via e-mail to johannes.roider@fau.de Registration period: 25.02.-04.05.2022
The seminar will be held face-to-face.
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
Please state your previous experience in machine learning (e. g. Which courses did you take? Which project experience do you have?) when registering for the course. Examination:
50% of grade: Presentation + demo (20 minutes)
50% of grade 4 pages IEEE standard paper (excluding references) (+ code submission)
Attendance of all meetings is required.
- Schlagwörter:
- Machine Learning, Data Analytics, Process Mining, Predictive Maintenance, Industry 4.0, Healthcare, Automotive
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Rechnerübungen zu Middleware - Cloud Computing [RÜ MW] -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Tobias Distler, Laura Lawniczak
- Angaben:
- Übung, 2 SWS, Die Rechnerübung ist als Präsenzveranstaltung geplant, es wird aber (im selben Zeitslot) ebenfalls eine Onlinevariante geben
- Termine:
- Do, 14:00 - 16:00, 01.153-113 CIP
Mo, 10:00 - 11:00, Zoom-Meeting
- Studienrichtungen / Studienfächer:
- WPF AI-MA ab 1
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Die Rechnerübung ist nur bei Bedarf betreut, ansonsten unbetreut. D.h. wenn zu Beginn der Übung kein Bedarf besteht findet die Übung unbetreut statt. Bei Fragen, die in der Übung nicht geklärt wurden, einfach bei uns vorbeischauen oder eine kurze e-Mail an i4mw-owner@lists.cs.fau.de schreiben.
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Virtual and Augmented Reality [VRAR] -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Daniel Roth, Tutoren, Gastredner
- Angaben:
- Sonstige Lehrveranstaltung, 8 SWS, benoteter Schein, ECTS: 10, nur Fachstudium, Combination of lecture (2 SWS) and practical course (6 SWS). Rückfragen, Verständnisfragen, sowie Prüfung können auch auf Deutsch abgelegt werden. --- Questions, comprehension questions, as well as examination can also be taken in German.
- Termine:
- Mi, 13:30 - 15:00, Zoom-Meeting
Neben den regelmäßigen Zoom Meetings wird (je nach Corona Maßnahmen) „Open Lab“ Möglichkeiten unter Einhaltung Corona Maßnahmen geben. --- In addition to regular Zoom meetings, there will be (depending on Corona measures) "Open Lab" opportunities while adhering to Corona measures.
- Studienrichtungen / Studienfächer:
- WF AI-MA ab 1
WF AI-MA ab 1
- Schlagwörter:
- Virtual Reality, Extended Reality, Augmented Reality
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