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Lehrstuhl für Informatik 14 (Maschinelles Lernen und Datenanalytik)

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

 
Mon14:15 - 15:4502.151-113 a CIP, 02.151-113 b CIP  Riedl, S.
Hoffmann, J.
 
Tue8:15 - 9:4502.151-113 a CIP, 02.151-113 b CIP  Stoll, A.
Hoffmann, J.
 
Tue12:15 - 13:4502.151-113 a CIP, 02.151-113 b CIP  Hoffmann, J.
Mitrovics, S.
 
Tue14:15 - 15:4502.151-113 a CIP, 02.151-113 b CIP  Bauer, F.
Möller, A.
 
Tue16:15 - 17:4502.151-113 a CIP, 02.151-113 b CIP  Mücke, A.
Herzer, L.
Möller, A.
 
Thu8:15 - 9:4502.151-113 a CIP, 02.151-113 b CIP  Kiederle, J.
Herzer, L.
 
Thu10:15 - 11:4502.151-113 a CIP, 02.151-113 b CIP  Willms, H.
Hoffmann, J.
 
Thu16:15 - 17:4502.151-113 a CIP, 02.151-113 b CIP  Mücke, A.
Mitrovics, S.
Gerhardt, A.-E.
 
Fri10:15 - 11:4502.151-113 a CIP, 02.151-113 b CIP  Schoppe, N.
Mitrovics, S.
tom Dieck, T.
 
Fri12:15 - 13:4502.151-113 a CIP, 02.151-113 b CIP  Burg, N.
Gerhardt, A.-E.
Mitrovics, S.

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

 
Mon8:15 - 9:4502.133-113  tom Dieck, T.
 
Mon8:15 - 9:4502.134-113  Schoppe, N.
 
Mon12:15 - 13:45K2-119  Richer, R.
 
Mon14:15 - 15:4502.134-113  Willms, H.
 
Tue8:15 - 9:4500.010  Burg, N.
 
Tue8:15 - 9:4500.152-113  Bauer, F.
 
Wed8:15 - 9:4502.134-113  Raab, R.
 
Wed10:15 - 11:4502.133-113  Kiederle, J.
 
Fri
single appointment on 22.11.2019, single appointment on 29.11.2019, single appointment on 31.1.2020		10:15 - 11:45
10:15 - 11:45		00.010
02.134-113		  Riedl, S.
 
Fri10:15 - 11:4502.133-113  Stoll, A.

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

 
Mon10:15 - 11:4502.135-113 CIP  Küderle, A.

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
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