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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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