Becoming an innovative engineer [InnoEng]

Dozentinnen/Dozenten:

Björn Eskofier, Marlies Nitschke

Angaben:

Vorlesung, 2 SWS, ECTS: 2,5, für FAU Scientia Gaststudierende zugelassen

Termine:

Zeit/Ort n.V.

Bewegungsanalyse und biomechanische Grenzgebiete [BABG]

Dozent/in:

Anne Koelewijn

Angaben:

Vorlesung, 2 SWS, ECTS: 2,5, für FAU Scientia Gaststudierende zugelassen

Termine:

Zeit/Ort n.V.

Studienrichtungen / Studienfächer:

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

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Für diese Lehrveranstaltung ist eine Anmeldung erforderlich. Die Anmeldung erfolgt über: https://www.vhb.org/

Catching your eyes: AI-driven modeling and analysis of eye-tracking data [ETS]

Dozent/in:

Dario Zanca

Angaben:

Seminar, 2 SWS, ECTS: 2,5, für FAU Scientia Gaststudierende zugelassen

Termine:

Di, 12:15 - 13:45, 00.010
Organisation and slides via StudOn.

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Assignment: mailto: dario.zanca@fau.de The grade is based on a presentation and a report, both counting 50% of the final grade.

Schlagwörter:

eye-tracking, human visual attention, biomarkers, artificial intelligence

Green AI - AI for Sustainability and Sustainability of AI [GREENAI]

Dozentinnen/Dozenten:

Eva Dorschky, René Raab, Björn Eskofier

Angaben:

Seminar, 2 SWS, benoteter Schein, ECTS: 5, für FAU Scientia Gaststudierende zugelassen, There are no more free places in the SS 2022.

Termine:

Do, 10:15 - 11:45, 00.010
Einzeltermin am 21.7.2022, 10:15 - 11:45, 01.151-128

Studienrichtungen / Studienfächer:

WPF INF-MA ab 1
WF MT-MA ab 1
WPF AI-MA ab 1
WPF INF-BA-SEM ab 5
WPF CE-MA-SEM ab 1

Human Computer Interaction [HCI]

Dozent/in:

Björn Eskofier

Angaben:

Vorlesung, 3 SWS, ECTS: 3,75

Termine:

Di, Do, 8:15 - 9:45, H10
Die erste Veranstaltung findet am 28.04 um 08:15 in H10 statt.

Studienrichtungen / Studienfächer:

WPF INF-MA ab 1
WPF INF-BA ab 5
WF CE-MA ab 1
WF ICT-MA ab 1
WF IuK-BA ab 5
WPF ICT-MA-ES ab 1
WPF ICT-MA-MPS ab 1
WPF ICT-MA-NDC ab 1
WF EEI-MA ab 1
WF EEI-BA ab 5
WPF MT-MA-BDV ab 1
WF MT-MA-GPP ab 1
WF MT-MA-MEL ab 1
WPF MT-BA ab 5
WPF ASC-MA ab 1
WPF AI-MA ab 1

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Folien zur Vorlesung und Organisation über Studon.

Schlagwörter:

human-computer interaction, Mensch-Maschine-Schnittstelle, grafische Benutzerschnittstellen, mobile Mensch-Computer-Interaktion, Mensch-Maschine-Interaktion im Fahrzeug, ubiquitäre und eingebettete interaktive Systeme

Human Computer Interaction Exercises [HCI-E]

Dozent/in:

Madeleine Flaucher

Angaben:

Übung, 1 SWS, ECTS: 1,25

Termine:

Di, 12:15 - 13:45, H3 Egerlandstr.3

Studienrichtungen / Studienfächer:

WPF INF-MA ab 1
WF INF-BA ab 5
WF CE-MA ab 1
WF ICT-MA ab 1
WF IuK-BA ab 5
WPF ICT-MA-MPS ab 1
WPF ICT-MA-ES ab 1
WPF ICT-MA-NDC ab 1
WF EEI-MA ab 1
WF EEI-BA ab 5
WPF MT-MA-BDV ab 1
WPF MT-BA ab 5
WPF ASC-MA ab 1
WPF AI-MA ab 1

Schlagwörter:

human-computer interaction, Mensch-Maschine-Schnittstelle, grafische Benutzerschnittstellen, mobile Mensch-Computer-Interaktion, Mensch-Maschine-Interaktion im Fahrzeug, ubiquitäre und eingebettete interaktive Systeme

Innovationslabor für Wearable und Ubiquitous Computing [InnoLab]

Dozentinnen/Dozenten:

Björn Eskofier, Matthias Zürl, Michael Nissen, Marlies Nitschke, Nils Roth, Johannes Link, Mohamad Wehbi, Imrana Abdullahi Yari, Alzhraa Ahmed, Ann-Kristin Seifer, Misha Sadeghi

Angaben:

Praktikum, 4 SWS, benoteter Schein, geeignet als Schlüsselqualifikation, für FAU Scientia Gaststudierende zugelassen

Termine:

Di, 16:15 - 17:45, 00.010
Do, 12:15 - 13:45, 00.010

Studienrichtungen / Studienfächer:

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
WF Ph-MA ab 1
WPF DS-MA ab 1

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Themenvergabe und Terminfindung in der ersten Woche des Semesters. 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/teaching/innolab/ ,
Anmeldung: https://www.studon.fau.de/crs4362400.html
Die Anmeldung ist möglich ab dem 14.03.2022 bis einschließlich 15.04.2022

Kolloquium im Bereich Maschinelles Lernen und Datenanalytik [KoMAD]

Dozent/in:

Björn Eskofier

Angaben:

Kolloquium, 2 SWS, für FAU Scientia Gaststudierende zugelassen

Termine:

Mi, 12:30 - 14:00, 00.010

Studienrichtungen / Studienfächer:

WPF INF-MA ab 1

Leading by Learning [LBL]

Dozent/in:

Janina Beilner

Angaben:

Vorlesung, 2 SWS, ECTS: 5, für FAU Scientia Gaststudierende zugelassen

Termine:

Fr, 14:15 - 15:45, Raum n.V.
Online via MS Teams

Studienrichtungen / Studienfächer:

WF MT-MA ab 1
WF MT-BA ab 5

Legged Locomotion of Robots [LLR]

Dozent/in:

Anne Koelewijn

Angaben:

Seminar, 2 SWS, benoteter Schein, ECTS: 2,5, für FAU Scientia Gaststudierende zugelassen

Termine:

Di, 10:15 - 11:45, 00.010

Studienrichtungen / Studienfächer:

WF EEI-BA ab 6
WF EEI-MA ab 1
WPF INF-MA ab 1
WF MT-MA-BDV ab 1
WF MT-MA-GPP ab 1
WF MT-MA-MEL ab 1

Schlagwörter:

Robotics, Humanoids, Legged Locomotion, Walking Robots, Control, Dynamic Walking, Stability, Energetics

Legged Locomotion of Robots Laborprojekt [LLR-L]

Dozent/in:

Anne Koelewijn

Angaben:

Praktikum, 2 SWS, ECTS: 2,5, für FAU Scientia Gaststudierende zugelassen

Termine:

Zeit/Ort n.V.

Studienrichtungen / Studienfächer:

WF EEI-BA ab 6
WF EEI-MA ab 1
WPF INF-MA ab 1
WF MT-MA-BDV ab 1
WF MT-MA-GPP ab 1
WF MT-MA-MEL ab 1

Machine Learning for Engineers I: Introduction to Methods and Tools [MLE1]

Dozentinnen/Dozenten:

Björn Eskofier, Jörg Franke, Nico Hanenkamp

Angaben:

Vorlesung, ECTS: 5

Termine:

See VHB for further details (https://kurse.vhb.org/)

Studienrichtungen / Studienfächer:

WF WING-BA 3-6
WF ME-BA 3-6
WF ME-MA 1-3
WPF ME-BA-MG10 3-6
WF MB-MA 1-3
WF MB-BA 3-6
WPF MB-MA-IP 2
WPF IP-BA 4-6
WPF ME-MA-MG10 1-3
WF WING-MA 1-3
WPF DS-BA 2

Machine Learning for Engineers II: Advanced Methods [MLE2]

Dozentinnen/Dozenten:

Björn Eskofier, u.a.

Angaben:

Vorlesung, ECTS: 2,5, für FAU Scientia Gaststudierende zugelassen, See VHB for further details (https://kurse.vhb.org/)

Termine:

Zeit/Ort n.V.

Studienrichtungen / Studienfächer:

WF MB-BA 3-6
WF MB-MA 1-3
WPF MB-MA-IP 2
WF ME-BA 3-6
WF ME-MA 1-3
WF WING-BA 3-6
WF WING-MA 1-3
WPF IP-BA 4-6

Maschinelles Lernen und Datenanalytik für Industrie 4.0 [MADI40]

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 MT-MA-BDV ab 1
WPF INF-MA ab 1
WPF CE-MA ab 1
WF ASC-MA ab 1
WF ICT-MA ab 1
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

Projekt Maschinelles Lernen und Datenanalytik [ProjMAD]

Dozentinnen/Dozenten:

Björn Eskofier, Dario Zanca, An Nguyen

Angaben:

Sonstige Lehrveranstaltung, benoteter Schein, ECTS: 10, für FAU Scientia Gaststudierende zugelassen

Termine:

Zeit/Ort n.V.

Studienrichtungen / Studienfächer:

WPF INF-MA ab 1
WPF DS-MA ab 1
WPF MT-MA ab 1

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Master Studium Informatik

Schlagwörter:

Master Projekt Project

Reinforcement Learning [RL]

Dozent/in:

Christopher Mutschler

Angaben:

Vorlesung, 2 SWS, benoteter Schein, ECTS: 2,5

Termine:

Do, 8:30 - 10:00, Zoom-Meeting

Studienrichtungen / Studienfächer:

WF ASC-MA ab 1
WF INF-MA ab 1
WF CE-MA-TA-MT ab 1
WF MT-MA ab 1
WF ME-MA ab 1
WPF ME-BA-MG6 4-6
WPF ME-MA-MG6 1-3
WF CME-MA ab 1
WF ICT-MA ab 1
WPF DS-MA-AI ab 1

Reinforcement Learning Übung [RL-UE]

Dozent/in:

Christopher Mutschler

Angaben:

Übung, 2 SWS, ECTS: 2,5, für FAU Scientia Gaststudierende zugelassen

Termine:

Do, 8:30 - 10:00, Zoom-Meeting

Studienrichtungen / Studienfächer:

WF ASC-MA ab 1
WF CE-MA-TA-MT ab 1
WF MT-MA ab 1
WF INF-MA ab 1
WF ME-MA ab 1
WPF ME-BA-MG6 4-6
WPF ME-MA-MG6 1-3
WF CME-MA ab 1
WF ICT-MA ab 1
WPF DS-MA ab 1