Suchergebnis: Lehrveranstaltungen im Herbstsemester 2019

Elektrotechnik und Informationstechnologie Master Information
Master-Studium (Studienreglement 2008)
Fächer der Vertiefung
Insgesamt 42 KP müssen im Masterstudium aus Vertiefungsfächern erreicht werden. Der individuelle Studienplan unterliegt der Zustimmung eines Tutors.
Signal Processing and Machine Learning
Kernfächer
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
227-0423-00LNeural Network TheoryW4 KP2V + 1U
227-0423-00 VNeural Network Theory2 Std.
Mo09:15-11:00HG E 3 »
H. Bölcskei, E. Riegler
227-0423-00 UNeural Network Theory1 Std.
Mo11:15-12:00HG E 3 »
H. Bölcskei, E. Riegler
227-0427-00LSignal Analysis, Models, and Machine LearningW6 KP4G
227-0427-00 GSignal Analysis, Models, and Machine Learning4 Std.
Fr08:15-12:00CHN C 14 »
H.‑A. Loeliger
227-0447-00LImage Analysis and Computer Vision Information W6 KP3V + 1U
227-0447-00 VImage Analysis and Computer Vision3 Std.
Do13:15-16:00ETF C 1 »
L. Van Gool, O. Göksel, E. Konukoglu
227-0447-00 UImage Analysis and Computer Vision1 Std.
Do16:15-17:00ETF C 1 »
L. Van Gool, O. Göksel, E. Konukoglu
252-0535-00LAdvanced Machine Learning Information W8 KP3V + 2U + 2A
252-0535-00 VAdvanced Machine Learning
Vorlesung:
Donnerstag im ML D 28 mit Videoübertragung im ML E 12
Freitag im HG F 1 mit Videoübertragung im HG F 3
3 Std.
Do14:15-15:00ML D 28 »
14:15-15:00ML E 12 »
Fr08:15-10:00HG F 1 »
08:15-10:00HG F 3 »
J. M. Buhmann
252-0535-00 UAdvanced Machine Learning2 Std.
Mi13:15-15:00CAB G 61 »
15:15-17:00CAB G 61 »
Do15:15-17:00CAB G 51 »
Fr13:15-15:00CAB G 61 »
J. M. Buhmann
252-0535-00 AAdvanced Machine Learning
Project Work, no fixed presence required.
2 Std.J. M. Buhmann
  •  Seite  1  von  1