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Einrichtungen >> Technische Fakultät (TF) >> Department Informatik (INF) >>

Lehrstuhl für Informatik 14 (Maschinelles Lernen und Datenanalytik)

 

Biomedizinische Signalanalyse [BioSig]

Dozent/in:
Björn Eskofier
Angaben:
Vorlesung, 2 SWS, ECTS: 2,5
Termine:
Di, 12:15 - 13:45, H6
Studienrichtungen / Studienfächer:
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 CE-BA-TW ab 5
WF IuK-MA ab 1

 

Biomedizinische Signalanalyse Übung [BioSig-UE]

Dozent/in:
Stefan Gradl
Angaben:
Übung, 2 SWS, ECTS: 2,5
Termine:
Fr, 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
Studienrichtungen / Studienfächer:
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 IuK-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
WPF CE-BA-TW ab 5

 

Innovationslabor für Wearable und Ubiquitous Computing [InnoLab]

Dozentinnen/Dozenten:
Björn Eskofier, Markus Zrenner, Philipp Dumbach, Malte Ollenschläger, Nils Roth, Martin Ullrich, Maike Stöve, Marlies Nitschke
Angaben:
Praktikum, 4 SWS, benoteter Schein, geeignet als Schlüsselqualifikation
Termine:
Di, 16:15 - 17:45, 00.010
Do, 12:15 - 13:45, 00.010
Studienrichtungen / Studienfächer:
WF MB-MA ab 1
WF ME-MA ab 1
WF WING-MA ab 1
Voraussetzungen / Organisatorisches:
Themenvergabe und Terminfindung in der ersten Woche des Semesters. Anmeldung bis 16.10.2018 über Studon. Über die Vergabe der Seminarplätze entscheidet die Reihenfolge der Anmeldungen. Danach 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 markus.zrenner@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/
Wichtig: Jeder, der das Innovationslabor als Forschungspraktikum nutzen möchte, muss neben der Anmeldung via Studon eine Mail an markus.zrenner@fau.de schicken und die Organisatoren wissen lassen, dass sie das Innovationslabor als Forschungspraktikum nutzen wollen. Es gibt nur eine bestimmte Anzahl an Forschungspraktika.

 

Kolloquium im Bereich Maschinelles Lernen und Datenanalytik [KoMAD]

Dozent/in:
Björn Eskofier
Angaben:
Kolloquium, 2 SWS
Termine:
Mi, 12:30 - 14:00, 00.010
Studienrichtungen / Studienfächer:
WPF INF-MA ab 1

 

Maschinelles Lernen für Zeitreihen [MLTS]

Dozentinnen/Dozenten:
Björn Eskofier, Oliver Amft, Christopher Mutschler
Angaben:
Vorlesung, 2 SWS, benoteter Schein, ECTS: 2,5
Termine:
Mi, 8:15 - 9:45, 00.010
Studienrichtungen / Studienfächer:
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 Laborprojekt [MLTS-L]

Dozent/in:
Nooshin Haji Ghassemi
Angaben:
Praktikum, 2 SWS, ECTS: 2,5
Termine:
Zeit/Ort n.V.
Studienrichtungen / Studienfächer:
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]

Dozentinnen/Dozenten:
Nooshin Haji Ghassemi, Ivanna Timotius, Stefan Gradl
Angaben:
Übung, 2 SWS, ECTS: 2,5
Termine:
Di, 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
Studienrichtungen / Studienfächer:
WF ASC-MA ab 1
WF CE-MA-TA-MT ab 1
WF MT-MA ab 1
WF INF-MA ab 1

 

Projekt Maschinelles Lernen und Datenanalytik [ProjMAD]

Dozent/in:
Björn Eskofier
Angaben:
Sonstige Lehrveranstaltung, benoteter Schein, ECTS: 10
Termine:
Zeit/Ort n.V.
Studienrichtungen / Studienfächer:
WPF INF-MA 1
Voraussetzungen / Organisatorisches:
Master Studium Informatik
Schlagwörter:
Master Projekt Project



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