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Departments >> Faculty of Engineering >> Department Artificial Intelligence in Biomedical Engineering (AIBE) >>

Lehrstuhl für 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 or oral exam
Dates:
Mon, 14:15 - 15:45, H15
Organisation and slides via StudOn.
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
PF DS-BA 1
Prerequisites / Organisational information:
Alle Rechnerübungen finden ausschließlich digital (Zoom) statt.

Die Vorlesung findet als Zoom-Webinar statt.
Die Webinare finden Sie unter folgenden URLs:

  • Montags, 16:15-17:45 Uhr: ID: 976 9059 7167

  • Freitags, 10:15-11:45 Uhr: ID: 934 0356 3371

Für Teilnahme ist kein Passwort, aber ein Login über Ihren FAU-Account aus notwendig. Sie können sich ca. 15min vor Beginn des Webinars einloggen.

Keywords:
Java, Objektorientierte Programmierung, Algorithmen, Datenstrukturen

 
 
Mon12:15 - 13:45Zoom-Meeting  Burg, N.
Hoffmann, J.
 
Alle Rechnerübungen finden digital (Zoom) statt.
 
 
Mon14:15 - 15:45Zoom-Meeting  Hoffmann, J.
Nguyen, Q.
 
Alle Rechnerübungen finden digital (Zoom) statt.
 
 
Tue8:15 - 9:45Zoom-Meeting  Schoppe, N.
Gerhardt, A.-E.
 
Alle Rechnerübungen finden digital (Zoom) statt.
 
 
Tue12:15 - 13:45Zoom-Meeting  Meißner, H.
Simpetru, R.C.
 
Alle Rechnerübungen finden digital (Zoom) statt.
 
 
Wed10:15 - 11:45Zoom-Meeting  Rottler, M.
Nguyen, Q.
 
Alle Rechnerübungen finden digital (Zoom) statt.
 
 
Thu8:15 - 9:45Zoom-Meeting  Burg, N.
Schröder, C.
 
Alle Rechnerübungen finden digital (Zoom) statt.
 
 
Thu10:15 - 11:45Zoom-Meeting  Burg, N.
Nguyen, Q.
 
Alle Rechnerübungen finden digital (Zoom) statt.
 
 
Thu16:15 - 17:45Zoom-Meeting  Simpetru, R.C.
Stühler, S.
 
Alle Rechnerübungen finden digital (Zoom) statt.
 
 
Fri8:15 - 9:45Zoom-Meeting  Hoffmann, J.
Schröder, C.
 
Alle Rechnerübungen finden digital (Zoom) statt.
 
 
Fri12:15 - 13:45Zoom-Meeting  Meißner, H.
Gerhardt, A.-E.
 
Alle Rechnerübungen finden digital (Zoom) statt.
 

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 DS-BA 1
PF MT-BA 1
WF MT-MA 1-2
PF WINF-BA 1
Prerequisites / Organisational information:
Alle Tafelübungen finden ausschließlich digital (Zoom) statt. Es stehen stehen Videoaufzeichnungen der Tafelübungsinhalte bereit, in den Zoom-Meetings werden diese Inhalte vertieft und durch Tutorien ergänzt.

Die Vorlesung findet als Zoom-Webinar statt.
Die Webinare finden Sie unter folgenden URLs:

  • Montags, 16:15-17:45 Uhr: ID: 976 9059 7167

  • Freitags, 10:15-11:45 Uhr: ID: 934 0356 3371

Für Teilnahme ist kein Passwort, aber ein Login über Ihren FAU-Account aus notwendig. Sie können sich ca. 15min vor Beginn des Webinars einloggen.

Keywords:
Java, Objektorientierte Programmierung, Algorithmen, Datenstrukturen

 
 
Mon14:15 - 15:45Zoom-Meeting  Sternemann, U. 
Das Zoom-Meeting findet live als interaktives Tutorium statt
 
 
Tue12:15 - 13:45Zoom-Meeting  Raab, R. 
Das Zoom-Meeting findet live als interaktives Tutorium statt
 
 
Wed14:15 - 15:45Zoom-Meeting  Richer, R. 
Das Zoom-Meeting findet live als interaktives Tutorium statt
 
 
Thu14:15 - 15:45Zoom-Meeting  Simpetru, R.C. 
Das Zoom-Meeting findet live als interaktives Tutorium statt
 
 
Fri12:15 - 13:45Zoom-Meeting  Martini, T. 
Das Zoom-Meeting findet live als interaktives Tutorium statt
 

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, 10:15 - 11:45, room tbd
Online
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]

Lecturer:
Arne Küderle
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 - 11:45Zoom-Meeting  Küderle, A. 
Online
 

Digital Psychology Lab [DiPsyLab]

Lecturers:
Robert Richer, Katharina Jäger, Nicolas Rohleder, Björn Eskofier
Details:
Seminar, 2 cred.h, graded certificate, ECTS: 5, nur Fachstudium
Dates:
Mon, 14:15 - 15:45, Zoom-Meeting
single appointment on 2.11.2020, single appointment on 9.11.2020, single appointment on 23.11.2020, 14:15 - 15:45, H11
Die Lehrveranstaltung findet als Mischung von digitalen Veranstaltungen (Zoom-Meetings zur Besprechung des Seminarfortschritts) und Präsenzveranstaltungen (Präsenz nur 02.11., 09.11. und ggfs. 23.11.) statt.
Fields of study:
WF MT-MA ab 1
Prerequisites / Organisational information:
Studierende der Medizintechnik melden sich bei Interesse an der Lehrveranstaltung bitte per Email an robert.richer@fau.de an.

 

Innovationslabor für Wearable und Ubiquitous Computing [InnoLab]

Lecturers:
Björn Eskofier, Matthias Zürl, Philipp Dumbach, Marlies Nitschke, Malte Ollenschläger, Nils Roth, Johannes Link, Maike Stöve, Martin Ullrich, Michael Nissen, Mohamad Wehbi, Imrana Abdullahi Yari, Alzhraa Ahmed, Ann-Kristin Seifer
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
The first lectures will take place as online courses. More information including the link to the online courses can be found on StudOn.
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
WF Ph-MA ab 1
Prerequisites / Organisational information:
Themenvergabe und Terminfindung in der ersten Woche des Semesters. Anmeldung bis 03.11.2020 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/teaching/innolab/ ,
Anmeldung: https://www.studon.fau.de/crs3196650.html
Die Anmeldung ist möglich ab dem 22.09.2020 bis einschließlich 03.11.2020

 

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

 

Machine Learning for Engineers; Introduction to Methods and Tools [MLE-L]

Lecturers:
Björn Eskofier, Jörg Franke, Nico Hanenkamp
Details:
Vorlesung mit Übung, ECTS: 5
Dates:
Please see VHB for further details: https://kurse.vhb.org/VHBPORTAL/kursprogramm/kursprogramm.jsp?kDetail=true&COURSEID=13154,72,1399,1
Fields of study:
WF WING-BA 3-6
WF WING-BA-IKS-ING-MG1 1-3
WF ME-BA 3-6
WF ME-MA 1-3
WF MB-BA 3-6
WF MB-MA 1-3
WF IP-BA 3-6
Prerequisites / Organisational information:
The official start-date is the 2.11, but joining the course at a later date is possible. For this course, there exist no conventional lectures and predefined dates, but a series of videos, exercises and supplemental material, which you are expected to learn in a self-taught manner. You can expect support by the tutors in the forum, E-Mail and on-demand exercises.
Course-access via Studon is NOT possible. The registration is ONLY possible via the VHB portal.
Please contact for any questions the responsible tutors and organizers: franz.koeferl@fau.de, bejamin.lutz@faps.fau.de, matthias.muehlbauer@fau.de.

 

Lecture Machine Learning for Time Series [MLTS]

Lecturers:
Björn Eskofier, Christopher Mutschler, Oliver Amft
Details:
Vorlesung, 2 cred.h, graded certificate, ECTS: 2,5
Dates:
Wed, 8:15 - 9:45, Zoom-Meeting
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:
Leo Schwinn
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:
Leo Schwinn, Franz Köferl
Details:
Übung, 2 cred.h, ECTS: 2,5
Dates:
Tue, 10:15 - 11:45, Zoom-Meeting
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, Christoph Scholl
Details:
Seminar, 2 cred.h, graded certificate, ECTS: 5, nur Fachstudium, Registration via mail to an.nguyen@fau.de
Dates:
Wed, 16:15 - 18:00, 00.010
Starts on 04.11.2020
Fields of study:
WPF MT-MA-BDV ab 1
WPF INF-MA ab 1
WPF CE-MA ab 1
WF EEI-MA ab 1
WF ASC-MA ab 1
WF ICT-MA ab 1
Prerequisites / Organisational information:
Prerequisites Registration via e-mail to an.nguyen@fau.de Registration period: 01.09.2020 - 28.10.2020

This course will be held online until the coronavirus pandemic is contained to such an extent that the Bavarian state government can allow face-to-face teaching again. More information will be sent via mail to registered students.

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 (20 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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