Advanced Machine Learning for Anomaly Detection [[AdvMLAD]]

Dozentinnen/Dozenten:

Bernhard Kainz, Johanna Müller

Angaben:

Seminar, 2 SWS, für FAU Scientia Gaststudierende zugelassen

Termine:

Zeit/Ort n.V.

Studienrichtungen / Studienfächer:

WPF DS-MA-AI 1

How to teach programming. [TPROG]

Angaben:

Übungsseminar, 2 SWS, für FAU Scientia Gaststudierende zugelassen

Kolloquium Machine Learning for Health Data Science [Koll-MLHDS]

Dozent/in:

Bernhard Kainz

Angaben:

Kolloquium, 3 SWS, für FAU Scientia Gaststudierende zugelassen

Termine:

Fr, 12:00 - 15:00, Zoom-Meeting

Kolloquium Normative Representation Learning [KollNormLearn]

Dozent/in:

Bernhard Kainz

Angaben:

Vorlesung, 2 SWS, für FAU Scientia Gaststudierende zugelassen

Termine:

Mi, 17:00 - 19:00, Zoom-Meeting

Medizintechnik II [MT2]

Dozentinnen/Dozenten:

Florian Knoll, Bernhard Kainz

Angaben:

Vorlesung, 4 SWS, ECTS: 3,75, für Anfänger geeignet, für FAU Scientia Gaststudierende zugelassen, This course will be held online. The blackboard exercises will start in the first (!) week (29.4) and the computer exercises in the third week (9.5-13.5). Old lecture videos can be found at https://www.video.uni-erlangen.de/course/id/1022 and all further information can be found on StudOn https://www.studon.fau.de/crs4223415.html

Studienrichtungen / Studienfächer:

PF MT-BA 2

Medizintechnik II Rechnerübung [MT2-RUE]

Dozentinnen/Dozenten:

Johanna Müller, Florian Knoll, Marc Vornehm, Jinho Kim, Mischa Dombrowski, Bernhard Kainz

Angaben:

Übung, 2 SWS, für Anfänger geeignet, für FAU Scientia Gaststudierende zugelassen, This course will be held in person. The exercises will start in the third week (9.-.13.5.)

Studienrichtungen / Studienfächer:

PF MT-BA 2

Medizintechnik II Tafelübung [MT2-TUE]

Angaben:

Übung, 2 SWS, ECTS: 1,25, für Anfänger geeignet, für FAU Scientia Gaststudierende zugelassen, This course will be held in person. Please note that the first meeting will be on Friday 29.4.

Studienrichtungen / Studienfächer:

PF MT-BA 2

Medizintechnik II Tutorenbesprechung [MT2-TUT]

Dozentinnen/Dozenten:

Johanna Müller, Nora Gourmelon, Florian Knoll, Bernhard Kainz

Angaben:

Übung, 2 SWS

Termine:

Fr, 8:15 - 9:45, 00.151-113

Project Representation Learning [PRL]

Dozentinnen/Dozenten:

Bernhard Kainz, Johanna Müller, Mischa Dombrowski

Angaben:

Sonstige Lehrveranstaltung, 8 SWS, ECTS: 10, nur Fachstudium

Termine:

Zeit/Ort n.V.

Studienrichtungen / Studienfächer:

WPF AI-MA ab 1
WPF MT-BA-BV ab 1
WPF INF-BA ab 1
WPF DS-MA-DW ab 1

Voraussetzungen / Organisatorisches:

recommended:
Deep Learning ML Prof. Dr. Andreas Maier 2+2 5 x E
Pattern Recognition ML Prof. Dr. Andreas Maier 3+1+2 5 x E
Maschinelles Lernen für Zeitreihen ML Prof. Eskofier, Prof. Oliver Amft, Dr. Ch. Mutschler 2+2+2 7.5 x E