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:
- Tue, 08:15 - 09:45, 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
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Becoming an innovative engineer [InnoEng] -
- Lecturers:
- Björn Eskofier, Marlies Nitschke
- Details:
- Vorlesung, 2 cred.h, ECTS: 2,5
- Dates:
- to be determined
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Bewegungsanalyse und biomechanische Grenzgebiete [BABG] -
- Lecturer:
- Anne Koelewijn
- 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/
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Biomedizinische Signalanalyse [BioSig] -
- Lecturer:
- Björn Eskofier
- Details:
- Vorlesung, 2 cred.h, ECTS: 2,5
- Dates:
- Wed, 8:15 - 9:45, H10
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
WPF AI-MA ab 1
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Biomedizinische Signalanalyse Übung [BioSig-UE] -
- Lecturer:
- Björn Eskofier
- 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
WPF AI-MA ab 1
| | Thu | 8:15 - 9:45 | EL 4.14 | |
Eskofier, B. |
Online |
Digital Psychology Lab [DiPsyLab] -
- Lecturers:
- Robert Richer, Katharina Jäger, Veronika König, Björn Eskofier, Nicolas Rohleder
- Details:
- Seminar, 2 cred.h, graded certificate, ECTS: 5, nur Fachstudium
- Dates:
- Mon, 14:15 - 15:45, 00.010
Die Lehrveranstaltung beginnt am Montag, 18.10. Bitte beachten Sie die Rahmenbedingungen für die Lehre (3G-Regeln!)
- Fields of study:
- WF MT-MA ab 1
- Prerequisites / Organisational information:
- Voraussetzungen: Im Vordergrund des Kurses steht die Verarbeitung und Analyse von biopsychologischen Daten in Python im Vordergrund. Daher sind (gute) Kenntnisse der Programmiersprache Python und damit verbundene Programmbibliotheken (NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib, etc.), bzw. das Interesse, sich diese Kenntnisse als Vorbereitung oder im Laufe des Kurses anzueignen, erwünscht.
Wenn Sie Ihr Wissen prüfen oder auffrischen wollen, empfehlen wir Ihnen die folgenden Vorlesungen und Online-Ressourcen: Beachten Sie jedoch, dass einige von ihnen bei vielen Themen über die Anforderungen dieses Kurses hinausgehen!
Udacity Kurs: Introduction to Python (https://www.udacity.com/course/introduction-to-python--ud1110)
Stanford Kurs: Introduction to Scientific Python (https://stanford.edu/~schmit/cme193/)
SciPy Lecture Notes (https://scipy-lectures.org/intro/index.html)
Introduction to Pandas for Data Science (https://www.kdnuggets.com/2020/06/introduction-pandas-data-science.html)
American Psychological Association – A brief introduction to Python for psychological science research (https://www.apa.org/science/about/psa/2019/07/python-research)
Introduction to Programming for Psychological Scientists
(https://github.com/ContextLab/cs-for-psych)
Anmeldung: Studierende der Medizintechnik melden sich bei Interesse an der Lehrveranstaltung bitte vorab per Email an mad-dipsylab@fau.de (mailto:mad-dipsylab@fau.de) an.
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Green AI [Green AI] -
- Lecturer:
- Eva Dorschky
- Details:
- Seminar, 2 cred.h, graded certificate, ECTS: 2,5
- Dates:
- to be determined
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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, Kai Klede, Misha Sadeghi
- 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
WF Ph-MA ab 1
- Prerequisites / Organisational information:
- Themenvergabe und Terminfindung in der ersten Woche des Semesters.
Anmeldung bis 08.10.2021 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/crs3985784.html
Die Anmeldung ist möglich ab dem 06.09.2021 bis einschließlich 08.10.2021
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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
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Leading by Learning [LBL] -
- Lecturer:
- Janina Beilner
- Details:
- Vorlesung, 2 cred.h, ECTS: 5
- Dates:
- Fri, 10:15 - 11:45, Live-Stream
Online via MS Teams
- Fields of study:
- WF MT-MA ab 1
WF MT-BA ab 5
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Machine Learning for Engineers I: Introduction to Methods and Tools [MLE1] -
- Lecturers:
- Björn Eskofier, Jörg Franke, Nico Hanenkamp
- Details:
- Vorlesung, ECTS: 5
- Dates:
- See VHB for further details (https://kurse.vhb.org/)
- Fields of study:
- 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
WF IP-BA 3-6
WPF ME-MA-MG10 1-3
WF WING-MA 1-3
WPF DS-BA 2
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Machine Learning for Engineers II: Advanced Methods [MLE2] -
- Lecturers:
- Björn Eskofier, u.a.
- Details:
- Vorlesung, ECTS: 2,5, See VHB for further details (https://kurse.vhb.org/)
- Dates:
- to be determined
- Fields of study:
- WF MB-BA 3-6
WF MB-MA 1-3
WF ME-BA 3-6
WF ME-MA 1-3
WF WING-BA 3-6
WF WING-MA 1-3
WF IP-BA 3-6
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Lecture Machine Learning for Time Series [MLTS] -
- Lecturers:
- Björn Eskofier, Oliver Amft, Dario Zanca, Luis Ignacio Lopera Gonzalez
- Details:
- Vorlesung, 2 cred.h, graded certificate, ECTS: 2,5
- Dates:
- Tue, 12:15 - 13:45, 05.025
- 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
WPF AI-MA ab 1
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Lab project Machine Learning for Time Series [MLTS-L] -
- Lecturers:
- An Nguyen, Johannes Roider
- Details:
- Praktikum, 2 cred.h, ECTS: 2,5
- Dates:
- to be determined
- Fields of study:
- WPF DS-BA-AI ab 5
WF ASC-MA ab 1
WF INF-MA ab 1
WF CE-MA-TA-MT ab 1
WF MT-MA ab 1
WPF AI-MA ab 1
WPF DS-MA-AI ab 1
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Maschinelles Lernen für Zeitreihen Übung [MLTS-UE] -
- Lecturers:
- Leo Schwinn, Philipp Schlieper
- Details:
- Übung, 2 cred.h, ECTS: 2,5
- Dates:
- Thu, 16:15 - 17:45, 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
WPF AI-MA ab 1
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Maschinelles Lernen und Datenanalytik für Industrie 4.0 [MADI40] -
- Lecturers:
- Björn Eskofier, An Nguyen, Johannes Roider, Christoph Scholl
- Details:
- Seminar, 2 cred.h, graded certificate, ECTS: 5, nur Fachstudium, Registration via mail to johannes.roider@fau.de
- Dates:
- Wed, 16:15 - 18:00, 00.010
Starts October 20th 2021
- 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
WPF AI-MA ab 1
- Prerequisites / Organisational information:
- Prerequisites
Registration via e-mail to johannes.roider@fau.de Registration period: 16.08. - 19.10.2021
The seminar is planned to be held in person, given that the Bavarian state government allows face-to-face teaching at the time when the course starts. 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
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Project Machine Learning and Data Analytics [ProjMAD] -
- Lecturers:
- Björn Eskofier, Dario Zanca, An Nguyen
- Details:
- Sonstige Lehrveranstaltung, graded certificate, ECTS: 10
- Dates:
- Thu, 16:15 - 18:00, 00.010
- Fields of study:
- WPF INF-MA 1
WPF MT-MA ab 1
WPF AI-MA ab 1
- Prerequisites / Organisational information:
- Master Studium Informatik
Kick-off seminar on first Thursday of each semester (WS 21/22 - 21.10.2021)
Depending on the topic knowledge from courses like PR, PA, DL, MLTS or CV including good Python programming skills are required.
Motivation to code and experiment
- Keywords:
- Master Projekt Project
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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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