Suchergebnis: Katalogdaten im Frühjahrssemester 2021

Nummer	Titel	Typ	ECTS	Umfang	Dozierende
Elektrotechnik und Informationstechnologie Bachelor
Praktika, Projekte, Seminare Es müssen mindestens 18 KP aus der Kategorie "Praktika, Projekte, Seminare" erworben werden.
Projekte & Seminare Es können maximal 13 KP aus Projekten & Seminaren belegt werden. Jede Lerneinheit kann nur einmal belegt werden. Die Belegung ist ausschliesslich für Studierende im BSc Elektrotechnik und Informationstechnologie ab Freitag vor Semesterbeginn möglich. Plätze werden über das P&S-Bewerbungstool (https://psapp.ee.ethz.ch/) zugeteilt. Bitte belegen Sie nur P&S für die Sie sich über das Tool bewerben.
227-0085-21L	Projekte & Seminare: Quad-Rotors: Control and Estimation Nur für Elektrotechnik und Informationstechnologie BSc. Die Lerneinheit kann nur einmal belegt werden. Eine wiederholte Belegung in einem späteren Semester ist nicht anrechenbar.	W	2 KP	2P	J. Lygeros
Kurzbeschreibung	Der Bereich Praktika, Projekte, Seminare umfasst Lehrveranstaltungen in unterschiedlichen Formaten zum Erwerb von praktischen Kenntnissen und Fertigkeiten. Ausserdem soll selbstständiges Experimentieren und Gestalten gefördert, exploratives Lernen ermöglicht und die Methodik von Projektarbeiten vermittelt werden.
Lernziel	The objective of this P&S is to make a real-world quad-rotor fly autonomously by applying the control and estimation theory taught in class. Details of this P&S course can be found at: http://www.dfall.ethz.ch/pands.php A video showing highlights from HS2018 can be see here: http://www.youtube.com/watch?v=PEg-XHSXd58 In the first half of the P&S, we will introduce the physical model for a quad-rotor and use this to apply the control and estimation techniques that are taught in the 5th semester in the Control System 1 class. The students will then create their own control function for a quad-rotor and test these in simulation. The second half of the course will involve the students implementing the control and estimation algorithms they design in the real-world on our fleet of nano-quad-rotors. Once stable flight is achieved, the students will have the freedom to perform tasks with the quad-rotor. By implementing the control and estimation algorithms on a real-quadcopter, the students will gain experience with how decisions in the modelling and design stage affect real-world performance. Important Information: Students must be in the 6th semester. The first class will be Monday, September 21 for all students. Classes will then occur every second week. The students will be split into two groups and the classes for each group will occur on alternating weeks. It is preferable to be taking the Control Systems 1 (CS1) course but not mandatory. Those students who are not taking CS1 will need to complete some extra reading to understand some aspects of this P&S. Due to COVID-19, the course will be offered in an online setting with classes being held over Zoom. The students will be able to take a real-world quad-rotor to their homes in order to implement the control and estimation algorithms taught in the course.
227-0085-22L	Projekte & Seminare: Programmierung eines Blackfin DSP Nur für Elektrotechnik und Informationstechnologie BSc. Die Lerneinheit kann nur einmal belegt werden. Eine wiederholte Belegung in einem späteren Semester ist nicht anrechenbar.	W	4 KP	4P	H.‑A. Loeliger
Kurzbeschreibung	Der Bereich Praktika, Projekte, Seminare umfasst Lehrveranstaltungen in unterschiedlichen Formaten zum Erwerb von praktischen Kenntnissen und Fertigkeiten. Ausserdem soll selbstständiges Experimentieren und Gestalten gefördert, exploratives Lernen ermöglicht und die Methodik von Projektarbeiten vermittelt werden.
Lernziel	Die Echtzeitverarbeitung von digitalen Signalen ist eine Herausforderung welche in der Praxis häufig auftritt (digitale Kommunikation, Audio- und Videovearbeitung, ...). Es gibt eine Familie von Mikroprozessoren welche spezifisch für die Echtzeitverarbeitung von digitalen Signalen optimiert sind: Sogenannte "Digital Signal Processor" oder kurz DSP. In diesem Praktikum lernt ihr einige Grundlagen der digitalen Signalverarbeitung und deren Implementation auf einem DSP kennen. In Zweiergruppen werdet ihr euch am Beispiel von akustischen Signalen Schritt für Schritt an die Theorie und die Programmierung in Assembler herantasten. In der zweiten Hälfte des Semesters könnt ihr ein kleines, selbst bestimmtes Audio-Projekt verwirklichen. Für die Implementierung verwenden wir ein für dieses P&S entwickeltes Board mit Komponenten welche auch in der Industrie verwendet werden. Es ist bestückt mit Ein- und Ausgängen für analoge Audiosignale, einem Codec, welcher das analoge Signal in ein digitales und zurück umwandelt, einem DSP der Familie "Blackfin" von Analog Devices (BF532) und 32MB Arbeitsspeicher.
227-0085-23L	Projekte & Seminare: Phase Change Materials and Memories Findet dieses Semester nicht statt. Nur für Elektrotechnik und Informationstechnologie BSc. Die Lerneinheit kann nur einmal belegt werden. Eine wiederholte Belegung in einem späteren Semester ist nicht anrechenbar.	W	1 KP	1P	M. Yarema
Kurzbeschreibung	Der Bereich Praktika, Projekte, Seminare umfasst Lehrveranstaltungen in unterschiedlichen Formaten zum Erwerb von praktischen Kenntnissen und Fertigkeiten. Ausserdem soll selbstständiges Experimentieren und Gestalten gefördert, exploratives Lernen ermöglicht und die Methodik von Projektarbeiten vermittelt werden.
Lernziel	You will learn how to make and characterize phase change materials, which are being researched by companies like Intel and Micron for next generation transistor free memory, known as phase change memory (PCM). In the first laboratory session, you characterize the phase change of a PCM material using x-ray diffraction. In the second laboratory session, you will synthesize nanoparticles of the PCM material germanium telluride to understand the challenges and potential for addressing scaling issues in PCMs. Important information: In addition to the 8 hours of laboratory time, 6 hours of additional reading, preparation, and data analysis is expected. For the laboratory class, you must adhere to the safety rules introduced by the instructor and to the dress code (long pants and close-toed shoes must be worn, long hair must be pulled back, and no watches/jewelry on hands or wrists). The course will be held in English. Minimum number of students is 3.
227-0085-24L	Projekte & Seminare: Vision and Control in RoboCup Nur für Elektrotechnik und Informationstechnologie BSc. Die Lerneinheit kann nur einmal belegt werden. Eine wiederholte Belegung in einem späteren Semester ist nicht anrechenbar.	W	3 KP	1P	J. Lygeros, L. Van Gool
Kurzbeschreibung	Der Bereich Praktika, Projekte, Seminare umfasst Lehrveranstaltungen in unterschiedlichen Formaten zum Erwerb von praktischen Kenntnissen und Fertigkeiten. Ausserdem soll selbstständiges Experimentieren und Gestalten gefördert, exploratives Lernen ermöglicht und die Methodik von Projektarbeiten vermittelt werden.
Lernziel	Vision and Control in RoboCup is jointly offered by Prof. John Lygeros (IFA) and Prof. Luc Van Gool (CVL). RoboCup is a tournament where teams of autonomous robots compete in soccer matches against each other. The ETH team NomadZ plays in the standard platform league with the humanoid NAO robot, where the focus lies on developing robust and efficient algorithms for vision, control and behavior. In this course, the basic challenges we encounter in RoboCup are presented and approached in practical exercises using MATLAB and Python. The topics cover visual localization, deep learning for object detection and reinforcement learning for control. The course is offered to students of the 5th semester.
227-0085-25L	Projekte & Seminare: Magnetresonanz: Vom Spektrum zum Bild Nur für Elektrotechnik und Informationstechnologie BSc. Die Lerneinheit kann nur einmal belegt werden. Eine wiederholte Belegung in einem späteren Semester ist nicht anrechenbar.	W	1 KP	1P	M. Weiger Senften
Kurzbeschreibung	Der Bereich Praktika, Projekte, Seminare umfasst Lehrveranstaltungen in unterschiedlichen Formaten zum Erwerb von praktischen Kenntnissen und Fertigkeiten. Ausserdem soll selbstständiges Experimentieren und Gestalten gefördert, exploratives Lernen ermöglicht und die Methodik von Projektarbeiten vermittelt werden.
Lernziel	Das Phänomen der magnetischen Kernresonanz (NMR) und ihre Anwendung in der Spektroskopie und in der Bildgebung werden kennen gelernt. Der Kurs beginnt mit einer allgemeinen Einführung in die NMR. Danach werden Messungen an einem klinischen MRI-Gerät durchgeführt. Dabei werden die NMR-Experimente selbst entwickelt und programmiert. Vom einfachen spektroskopischen Experiment ausgehend werden schrittweise die Grundlagen der Bildgebung erarbeitet. So können schliesslich Schnittbilder von Testobjekten erstellt werden. Aufgrund der Corona-Situation wir der Kurs nicht direkt am Scanner sondern per Remote-Verbindung in einem Seminarraum abgehalten. Bei Verbot von Präsenz-Unterricht muss die Veranstaltung entfallen. Der Kurs kann erst ab einer Mindestteilnehmerzahl von 2 durchgeführt werden. Kurstermine: 23.11., 30.11., 7.12., 14.12.2020
227-0085-26L	Projekte & Seminare: Biosignal Acquisition and Processing for IoT Wearable Devices Nur für Elektrotechnik und Informationstechnologie BSc. Die Lerneinheit kann nur einmal belegt werden. Eine wiederholte Belegung in einem späteren Semester ist nicht anrechenbar.	W	3 KP	3P	M. Magno
Kurzbeschreibung	Der Bereich Praktika, Projekte, Seminare umfasst Lehrveranstaltungen in unterschiedlichen Formaten zum Erwerb von praktischen Kenntnissen und Fertigkeiten. Ausserdem soll selbstständiges Experimentieren und Gestalten gefördert, exploratives Lernen ermöglicht und die Methodik von Projektarbeiten vermittelt werden.
Lernziel	Biosignal acquisition and processing – Wearable sensor node design and analysis for bio-impedance sensor using an Arm Cortex-M (Nordic nrf52838) Microcontroller Wearable smart sensor electronics has the potential to revolutionize the medical field. Various body conformal flexible sensors have been used to monitor motion and physiological electrical signals such as electrocardiography (ECG), electroencephalography (EEG) and body composition analysis via body bio-impedance measurements. Smart sensor nodes not only provide accurate and continuous data in time but also automate the process of maintaining medical records, thereby lowering the workload oft he health worker or clinician. This course offers an avenue for the students to understand the interdisciplinary principles that make it possible to interpret human physiology by utilizing discreet electronic components. Most importantly, participants will get a chance to do hands-on system design specific to electronically tracking a particular physiological phenomenon. In particular, the focus will be laid on programming of micro controllers, interfacing with sensors, acquisition of data and utilizing discreet analog elements for bio-signal processing. The programming will be performed in C. The course will be taught in English and by the ITET center for project based learning.
227-0085-27L	Projekte & Seminare: Android Application Development (AAD) Nur für Elektrotechnik und Informationstechnologie BSc. Die Lerneinheit kann nur einmal belegt werden. Eine wiederholte Belegung in einem späteren Semester ist nicht anrechenbar.	W	4 KP	3P	M. Magno
Kurzbeschreibung	Der Bereich Praktika, Projekte, Seminare umfasst Lehrveranstaltungen in unterschiedlichen Formaten zum Erwerb von praktischen Kenntnissen und Fertigkeiten. Ausserdem soll selbstständiges Experimentieren und Gestalten gefördert, exploratives Lernen ermöglicht und die Methodik von Projektarbeiten vermittelt werden.
Lernziel	Android Applications – Programming and development of Application - Android Studio – Smart Phone Sensors – GPS and Google Maps. Although the App-Industry is dominated by the giant Apps right now, it is still crucial that one knows how those Apps function and how those Apps are communicating with their hardware. This course offers the opportunity for the participants to understand the development of application using Android Studio. Most importantly, participants will get a chance to do hands-on software design specific to Android smartphone and the data acquisition from sensors, GPS, google maps and other internal devices. The main goal of the course if providing the students with the basic principle and software programming for build up every android application. The course include 4-5 weeks project were the students alone or in group will build up a working demo of a target application. The course will conclude with the presentation of the students work. Previous experience in C/Java or other languages is preferable but not mandatory. The students will program their own Android Smartphone. The course will be taught in English by the new Project-based learning centre.
227-0085-28L	Projekte & Seminare: iCEBreaker FPGA For IoT Sensing Systems Nur für Elektrotechnik und Informationstechnologie BSc. Die Lerneinheit kann nur einmal belegt werden. Eine wiederholte Belegung in einem späteren Semester ist nicht anrechenbar.	W	3 KP	3P	M. Magno
Kurzbeschreibung	Der Bereich Praktika, Projekte, Seminare umfasst Lehrveranstaltungen in unterschiedlichen Formaten zum Erwerb von praktischen Kenntnissen und Fertigkeiten. Ausserdem soll selbstständiges Experimentieren und Gestalten gefördert, exploratives Lernen ermöglicht und die Methodik von Projektarbeiten vermittelt werden.
Lernziel	Ultra Low Lattice FPGA – High Level Programming – Peripehrals Interfacing using an Lattice FPGA Field-programmable gate array (FPGA) is an integrated circuit designed to be configured by a customer or a designer after manufacturing , so they are also "field-programmable". The FPGA configuration is generally specified using a hardware description language (HDL), similar to that used for an application-specific integrated circuit (ASIC). However more and more nowdays producers and open source community are providing higher level toolls to program them similary than processors. On the other side still it is important know the hardware architectures. This course will give to the students the opportunity to program FPGA in a high level way and use them to connect with external peripherals such as display, sensors, etc. In particular, the course will use the iCEBreaker FPGA boards that is specifically designed for students and engineers . They work out of the box with the latest open source FPGA development tools and next-generation open CPU architectures. The course will also iCEBreaker can be expandable through its Pmod connectors, so the students can make use of a large selection of third-party modules. The course will include a project where the students will learn how to build a full working system for the next generation of Internet of Things intelligent smart sensing. The course will be taught in English by the new D-ITET center for Project-based learning.
227-0085-29L	Projekte & Seminare: Embedded Deep Learning with Huawei Atlas 200 AI Dev Kit Nur für Elektrotechnik und Informationstechnologie BSc. Die Lerneinheit kann nur einmal belegt werden. Eine wiederholte Belegung in einem späteren Semester ist nicht anrechenbar.	W	3 KP	3P	M. Magno
Kurzbeschreibung	Der Bereich Praktika, Projekte, Seminare umfasst Lehrveranstaltungen in unterschiedlichen Formaten zum Erwerb von praktischen Kenntnissen und Fertigkeiten. Ausserdem soll selbstständiges Experimentieren und Gestalten gefördert, exploratives Lernen ermöglicht und die Methodik von Projektarbeiten vermittelt werden.
Lernziel	Deep neural networks (DNNs) have become the leading method for a wide range of data analytics tasks, after a series of major victories at the ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC). For ILSVRC, the task was to classify images into 1000 different classes, many of which are difficult to distinguish (e.g. many classes are different breeds of dogs). All that was given were 1.2 million labelled images. Meanwhile, this recipe for success has taken over many more areas, from image-based tasks like segmenting objects in images, detecting objects, enhancing images using super-resolution and compression artifact reduction, to robotics and reinforcement learning, and a wide range of industrial applications. DNNs and their subtype convolutional neural networks (CNNs) have not been new in the 2013 when the wave of success has started, but they got this huge boost through the new availability of large-scale dataset and—at least as importantly—the availability of the necessary compute resources by using GPUs to perform the computations required during training. While GPUs were then also used to stem the high computation effort of DNNs during inference (e.g. classifying images directly using a trained DNN rather than training the DNN itself). The high demand, the need for cost efficiency, and the goal of deploying DNNs not just in data centers but pervasively in everyday devices, wearables, and low-latency industrial or interactive applications, has triggered the development of various application-specific processors which are much faster, vastly more energy efficient, and cheaper at the same time—such as the Google TPU, Graphcore, …, and Huawei’s Ascend/Atlas platforms. In this course, you will learn: 1) the basics of deep neural networks, how they work, and what challenges there are for inference, 2) how platforms with specialized hardware accelerators, specifically the Huawei Atlas 200, can be used for running DNN inference and getting a practical application running, and 3) work on your own project using DNNs and hardware accelerators based on your own ideas or on some of our proposals. The course will be taught in English by the new D-ITET center for Project-Based Learning and a special guest lecturer from Huawei. Individual interactions/help can also be in (Swiss) German. Most sessions will be around 1 hour of lecture and 2 hours of practical computer exercises. We will start an introduction and then you will have ca. 8 weeks to work on your project, which will concluded with a final presentation of your results.
227-0085-31L	Projekte & Seminare: Vision Goes Vegas Nur für Elektrotechnik und Informationstechnologie BSc. Die Lerneinheit kann nur einmal belegt werden. Eine wiederholte Belegung in einem späteren Semester ist nicht anrechenbar.	W	2 KP	2P	L. Van Gool
Kurzbeschreibung	Der Bereich Praktika, Projekte, Seminare umfasst Lehrveranstaltungen in unterschiedlichen Formaten zum Erwerb von praktischen Kenntnissen und Fertigkeiten. Ausserdem soll selbstständiges Experimentieren und Gestalten gefördert, exploratives Lernen ermöglicht und die Methodik von Projektarbeiten vermittelt werden.
Lernziel	Computer Vision beschäftigt sich unter anderem damit, Maschinen zu befähigen ihre Umwelt zu sehen und das wahrgenommene Bild zu verstehen. In unserem Projekt soll ein System entwickelt werden, das Spielkarten erkennen kann und, einer guten Strategie folgend, erfolgreich Black-Jack spielen kann. Die Teilnehmer des Projektes werden kleine Teams bilden und gemeinsam mit einem Assistenten die Aufgabe erarbeiten und eine Implementierung erstellen. Am Ende des Semesters sollen die Programme im öffentlichen Wettstreit gegeneinander antreten! Ziel des Projektes ist es, aktuelle Methoden der Computer Vision kennen zu lernen. Spielkarten, die von einer Digitalkamera in beliebiger Orientierung aufgenommen werden, müssen registriert und erkannt werden. Ein Strategiemodul kontrolliert dann die Spieltaktik aufgrund allgemeiner Regeln und dem Wissen über schon gefallene Karten. Da sehr viele verschiedene Möglichkeiten bestehen, solch ein System zu realisieren, sind der Phantasie der Teilnehmer keine Grenzen gesetzt. Als Voraussetzungen sollte Interesse an Computer Vision mitgebracht werden und die Bereitschaft, sich in einem Team von Mitstudierenden einzubringen. Kenntnisse in C++ sind notwendig. Dieses P&S wird in englischer Sprache durchgeführt.
227-0085-32L	Projekte & Seminare: Magnetische Felder im Alltag Findet dieses Semester nicht statt. Nur für Elektrotechnik und Informationstechnologie BSc. Die Lerneinheit kann nur einmal belegt werden. Eine wiederholte Belegung in einem späteren Semester ist nicht anrechenbar.	W	2 KP	2P	J. Leuthold
Kurzbeschreibung	Der Bereich Praktika, Projekte, Seminare umfasst Lehrveranstaltungen in unterschiedlichen Formaten zum Erwerb von praktischen Kenntnissen und Fertigkeiten. Ausserdem soll selbstständiges Experimentieren und Gestalten gefördert, exploratives Lernen ermöglicht und die Methodik von Projektarbeiten vermittelt werden.
Lernziel	Magnetfelder sind überall zu finden aber selten direkt wahrnehmbar. Das führt auch zu teils irrationalen Ängsten wie beispielsweise vor Elektrosmog. Die Stromversorgung mit Gleichstrom, 16.67 Hz und 50 Hz Wechselstrom ist heute nicht mehr wegzudenken. Überall wo Strom fliesst, entstehen auch Magnetfelder. Deswegen sind Magnetfelder allgegenwärtig. Aber wo treten besonders hohe Felder auf? Wie hoch dürfen diese sein bevor gesundheitliche Schäden entstehen können? Damit haben sich schon viele Studien befasst und darauf basierend wurden landesspezifische Richtlinien definiert. Doch werden diese überhaupt eingehalten? Wo werden die gesetzlichen Grenzwerte überschritten? Was sind die Konsequenzen? Mit diesem Thema befasst sich das P&S und spricht ein eingeladener Gast. Die Teilnehmer des P&S werden kleine eigene Forschungsprojekte verfolgen. Dafür werden sie mobilen Messgeräten ausgerüstet, welches sich mit einem Smartphone verbinden lassen, um verschiedene Magnetfeldquellen zu suchen und zu charakterisieren. Wie stark sind die Magnetfelder in unserem Umfeld wirklich? Können sie eine Gefahr darstellen? Wie können sie abgeschirmt werden? Diese Fragen sollen systematisch untersucht werden. Zum Abschluss des P&S präsentieren die einzelnen Gruppen die Erkenntnisse aus ihren Messungen fassen diese in einem kurzen Bericht zusammen.
227-0085-33L	Projekte & Seminare: Accelerating Genome Analysis with FPGAs, GPUs, and New Execution Paradigms Nur für Elektrotechnik und Informationstechnologie BSc. Die Lerneinheit kann nur einmal belegt werden. Eine wiederholte Belegung in einem späteren Semester ist nicht anrechenbar.	W	3 KP	3P	M. H. K. Alser, J. Gómez Luna
Kurzbeschreibung	Der Bereich Praktika, Projekte, Seminare umfasst Lehrveranstaltungen in unterschiedlichen Formaten zum Erwerb von praktischen Kenntnissen und Fertigkeiten. Ausserdem soll selbstständiges Experimentieren und Gestalten gefördert, exploratives Lernen ermöglicht und die Methodik von Projektarbeiten vermittelt werden.
Lernziel	A genome encodes a set of instructions for performing some functions within our cells. Analyzing our genomes helps, for example, to determine differences in these instructions (known as genetic variations) from human to human that may cause diseases or different traits. One benefit of knowing the genetic variations is better understanding and diagnosis of diseases and the development of efficient drugs. Computers are widely used to perform genome analysis using dedicated algorithms and data structures. However, timely analysis of genomic data remains a daunting challenge, due to the complex algorithms and large datasets used for the analysis. Increasing the number of processing cores used for genome analysis decreases the overall analysis time, but significantly escalates the cost of building, maintaining, and cooling such a computing cluster, as well as the power/energy consumed by the cluster. This is a critical shortcoming with respect to both energy production and environmental friendliness. Cloud computing platforms can be used as an alternative to distribute the workload, but transferring the data between the clinic and the cloud poses new privacy and legal concerns. In this course, we will cover the basics of genome analysis to understand the computational steps of the entire pipeline and find the computational bottlenecks. Students will learn about the existing efforts for accelerating one or more of these steps and will have the chance to carry out a hands-on project to improve these efforts. Prerequisites of the course: - No prior knowledge in bioinformatics or genome analysis is required. - Digital Design and Computer Architecture (or equivalent course) - A good knowledge in C programming language is required. - Experience in at least one of the following is highly desirable: FPGA implementation and GPU programming. - Interest in making things efficient and solving problems The course is conducted in English. Course website: https://safari.ethz.ch/projects_and_seminars/doku.php?id=bioinformatics Learning Materials =============== 1. A survey on accelerating genome analysis: https://arxiv.org/pdf/2008.00961 2. A detailed survey on the state-of-the-art algorithms for sequencing data: https://arxiv.org/pdf/2003.00110 3. An example of how to accelerate genomic sequence matching by two orders of magnitude with the help of FPGAs or GPUs: https://arxiv.org/abs/1910.09020 4. An example of how to accelerate read mapping step by an order of magnitude and without using hardware acceleration: https://arxiv.org/pdf/1912.08735 5. An example of using a different computing paradigm for accelerating read mapping step and improving its energy consumption: https://arxiv.org/pdf/1708.04329 6. Two examples on using software/hardware co-design to accelerate genomic sequence matching by two orders of magnitude: https://arxiv.org/abs/1604.01789 https://arxiv.org/abs/1809.07858
227-0085-34L	Projekte & Seminare: Exploring Future Memory Systems with RAMulator Nur für Elektrotechnik und Informationstechnologie BSc. Die Lerneinheit kann nur einmal belegt werden. Eine wiederholte Belegung in einem späteren Semester ist nicht anrechenbar.	W	3 KP	3P	O. Mutlu
Kurzbeschreibung	Der Bereich Praktika, Projekte, Seminare umfasst Lehrveranstaltungen in unterschiedlichen Formaten zum Erwerb von praktischen Kenntnissen und Fertigkeiten. Ausserdem soll selbstständiges Experimentieren und Gestalten gefördert, exploratives Lernen ermöglicht und die Methodik von Projektarbeiten vermittelt werden.
Lernziel	DRAM is predominantly used to build the main memory systems of modern computing devices. Simulation-based experimental studies are key for understanding the complex interactions between DRAM and modern applications. Ramulator is an extensible DRAM simulator providing cycle-accurate performance models for a variety of commercial DRAM standards (e.g., DDR3/4, LPDDR3/4, GDDR5, HBM) and academic proposals. Ramulator has a modular design that enables easy integration of additional DRAM standards and mechanisms. Ramulator is written in C++11 and can be easily integrated to full-system simulators such as gem5. In this P&S, you will design new DRAM and memory controller mechanisms for improving overall system performance, energy consumption, and reliability. You will extend Ramulator with these new designs and evaluate their performance, energy consumption, and reliability using modern applications. This will be the right P&S for you if you would like to learn about the state-of-the-art memory controller and DRAM designs and their interaction with modern applications. This P&S will also enable you to hands-on simulate and understand the memory system behavior of modern workloads such as machine learning, graph analytics, genome analysis. Prerequisites of the course: - Digital Design and Computer Architecture (or equivalent course) - A good knowledge in C/C++ programming language. - Interest in making things efficient and solving problems. - Interest in understanding software development and hardware design, and their interactions. The course is conducted in English. Course website: https://safari.ethz.ch/projects_and_seminars/doku.php?id=ramulator
227-0085-35L	Projekte & Seminare: Enabling Secure, Reliable and Fast Memory with Hands-On FPGA Experiments Nur für Elektrotechnik und Informationstechnologie BSc. Die Lerneinheit kann nur einmal belegt werden. Eine wiederholte Belegung in einem späteren Semester ist nicht anrechenbar.	W	3 KP	3P	O. Mutlu
Kurzbeschreibung	Der Bereich Praktika, Projekte, Seminare umfasst Lehrveranstaltungen in unterschiedlichen Formaten zum Erwerb von praktischen Kenntnissen und Fertigkeiten. Ausserdem soll selbstständiges Experimentieren und Gestalten gefördert, exploratives Lernen ermöglicht und die Methodik von Projektarbeiten vermittelt werden.
Lernziel	DRAM is predominantly used to build the main memory systems of modern computing devices. To improve the performance, reliability, and security of DRAM, it is critical to perform experimental characterization and analysis of existing cutting-edge DRAM chips. SoftMC is an FPGA-based DRAM testing infrastructure that enables the programmer to perform all low-level DRAM operations (i.e., DDR commands) in a cycle-accurate manner. SoftMC provides a simple and intuitive high-level programming interface (in C++) that completely hides the low-level details of the FPGA from programmers. Programmers implement test routines in C++, and the test routines automatically get translated into the low-level SoftMC memory controller operations in the FPGA. SoftMC developers write low-level hardware description language code to enable new and faster studies. In this P&S, you will have the chance to learn how DRAM is organized and operates in a low-level and gain practical experience in using SoftMC while developing SoftMC programs for new DRAM characterization studies related to performance, reliability and security. You may also improve the SoftMC infrastructure itself to enable new studies. And, who knows, you might discover new security vulnerabilities like RowHammer. This will be the right P&S for you if you are interested in DRAM technology and would like to learn more about it as well as FPGA technology and how it can be used for practical purposes such as understanding and mitigating RowHammer attacks, generating true random numbers, reducing memory latency, fingerprinting and identifying devices, and improving reliability. Prerequisites of the course: - Digital Design and Computer Architecture (or equivalent course) - Familiarity with FPGA programming - Interest in low-level hacking and memory - Interest in discovering why things do or do not work and solving problems The course is conducted in English. Course website: https://safari.ethz.ch/projects_and_seminars/doku.php?id=softmc
227-0085-36L	Projekte & Seminare: Genome Sequencing on Mobile Devices Nur für Elektrotechnik und Informationstechnologie BSc. Die Lerneinheit kann nur einmal belegt werden. Eine wiederholte Belegung in einem späteren Semester ist nicht anrechenbar.	W	3 KP	3P	M. H. K. Alser, J. Gómez Luna
Kurzbeschreibung	Der Bereich Praktika, Projekte, Seminare umfasst Lehrveranstaltungen in unterschiedlichen Formaten zum Erwerb von praktischen Kenntnissen und Fertigkeiten. Ausserdem soll selbstständiges Experimentieren und Gestalten gefördert, exploratives Lernen ermöglicht und die Methodik von Projektarbeiten vermittelt werden.
Lernziel	Genome analysis is the foundation of many scientific and medical discoveries, and serves as a key enabler of personalized medicine. This analysis is currently limited by the inability of existing technologies to read an organism’s complete genome. Instead, a dedicated machine (called sequencer) extracts a large number of shorter random fragments of an organism’s DNA sequence, known as reads. Small, handheld sequencers such as ONT MinION and Flongle make it possible to sequence bacterial and viral genomes in the field, thus facilitating disease outbreak analyses such as COVID-19, Ebola, and Zika. However, large, capable computers are still needed to perform genome assembly, which tries to reassemble read fragments back into an entire genome sequence. This limits the benefits of mobile sequencing and may pose problems in rapid diagnosis of infectious diseases, tracking outbreaks, and near-patient testing. The problem is exacerbated in developing countries and during crises where access to the internet network, cloud services, or data centers is even more limited. In this course, we will cover the basics of genome analysis to understand the speed-accuracy tradeoff in using computationally-lightweight heuristics versus accurate computationally-expensive algorithms. Such heuristic algorithms typically operate on a smaller dataset that can fit in the memory of today’s mobile device. Students will experimentally evaluate different heuristic algorithms and observe their effect on the end results. This evaluation will give the students the chance to carry out a hands-on project to implement one or more of these heuristic algorithms in their smartphones and help the society by enabling on-site analysis of genomic data. Prerequisites of the course: - No prior knowledge in bioinformatics or genome analysis is required. - A good knowledge in C programming language and programming is required. - Interest in making things efficient and solving problems The course is conducted in English. Course website: https://safari.ethz.ch/projects_and_seminars/doku.php?id=genome_seq_mobile Learning Materials =============== 1. A survey on accelerating genome analysis: https://arxiv.org/pdf/2008.00961 2. A detailed survey on the state-of-the-art algorithms for sequencing data: https://arxiv.org/pdf/2003.00110 3. An example of how to accelerate genomic sequence matching by two orders of magnitude with the help of FPGAs or GPUs: https://arxiv.org/abs/1910.09020 4. An example of how to accelerate read mapping step by an order of magnitude and without using hardware acceleration: https://arxiv.org/pdf/1912.08735 5. An example of using a different computing paradigm for accelerating read mapping step and improving its energy consumption: https://arxiv.org/pdf/1708.04329 6. Two examples on using software/hardware co-design to accelerate genomic sequence matching by two orders of magnitude: https://arxiv.org/abs/1604.01789 https://arxiv.org/abs/1809.07858 7. An example of a purely software method for fast genome sequence analysis: http://www.biomedcentral.com/content/pdf/1471-2164-14-S1-S13.pdf
227-0085-37L	Projekte & Seminare: Exploring the Processing-in-Memory Paradigm for Future Computing Systems Nur für Elektrotechnik und Informationstechnologie BSc. Die Lerneinheit kann nur einmal belegt werden. Eine wiederholte Belegung in einem späteren Semester ist nicht anrechenbar.	W	3 KP	3P	J. Gómez Luna
Kurzbeschreibung	Der Bereich Praktika, Projekte, Seminare umfasst Lehrveranstaltungen in unterschiedlichen Formaten zum Erwerb von praktischen Kenntnissen und Fertigkeiten. Ausserdem soll selbstständiges Experimentieren und Gestalten gefördert, exploratives Lernen ermöglicht und die Methodik von Projektarbeiten vermittelt werden.
Lernziel	Data movement between the memory units and the compute units of current computing systems is a major performance and energy bottleneck. From large-scale servers to mobile devices, data movement costs dominate computation costs in terms of both performance and energy consumption. For example, data movement between the main memory and the processing cores accounts for 62% of the total system energy in consumer applications. As a result, the data movement bottleneck is a huge burden that greatly limits the energy efficiency and performance of modern computing systems. This phenomenon is an undesired effect of the dichotomy between memory and the processor, which leads to the data movement bottleneck. Many modern and important workloads such as machine learning, computational biology, graph processing, databases, video analytics, and real-time data analytics suffer greatly from the data movement bottleneck. These workloads are exemplified by irregular memory accesses, relatively low data reuse, low cache line utilization, low arithmetic intensity (i.e., ratio of operations per accessed byte), and large datasets that greatly exceed the main memory size. The computation in these workloads cannot usually compensate for the data movement costs. In order to alleviate this data movement bottleneck, we need a paradigm shift from the traditional processor-centric design, where all computation takes place in the compute units, to a more data centric design where processing elements are placed closer to or inside where the data resides. This paradigm of computing is known as Processing-in Memory (PIM). This is your perfect P&S if you want to become familiar with the main PIM technologies, which represent "the next big thing" in Computer Architecture. You will work hands-on with the first real-world PIM architecture, will explore different PIM architecture designs for important workloads, and will develop tools to enable research of future PIM systems. Projects in this course span software and hardware as well as the software/hardware interface. You can potentially work on developing and optimizing new workloads for the first real world PIM hardware or explore new PIM designs in simulators, or do something else that can forward our understanding of the PIM paradigm. Prerequisites of the course: - Digital Design and Computer Architecture (or equivalent course). - Familiarity with C/C++ programming. - Interest in future computer architectures and computing paradigms. - Interest in discovering why things do or do not work and solving problems - Interest in making systems efficient and usable The course is conducted in English. Course website: https://safari.ethz.ch/projects_and_seminars/doku.php?id=processing_in_memory Learning materials =============== 1. Summary papers about recent research in PIM. Link Link 2. Ramulator-PIM: A version of Ramulator simulator for PIM. https://github.com/CMU-SAFARI/ramulator-pim 3. UPMEM SDK documentation: The first real-world PIM architecture. https://sdk.upmem.com/2020.3.0/ 4. An example recent study of 3D-stacked PIM for consumer workloads. Link 5. An example recent study of lightweight PIM functionality on 3D-stacked memory: Link 6. An example recent study of a PIM accelerator for graph processing. Link 7. An example recent study of a Processing-using-Memory system. https://people.inf.ethz.ch/omutlu/pub/ambit-bulk-bitwise-dram_micro17.pdf https://arxiv.org/pdf/1905.09822.pdf
227-0085-38L	Projekte & Seminare: Controlling Biological Neuronal Networks Using Machine Learning Nur für Elektrotechnik und Informationstechnologie BSc. Die Lerneinheit kann nur einmal belegt werden. Eine wiederholte Belegung in einem späteren Semester ist nicht anrechenbar.	W	3 KP	2P	J. Vörös
Kurzbeschreibung	Der Bereich Praktika, Projekte, Seminare umfasst Lehrveranstaltungen in unterschiedlichen Formaten zum Erwerb von praktischen Kenntnissen und Fertigkeiten. Ausserdem soll selbstständiges Experimentieren und Gestalten gefördert, exploratives Lernen ermöglicht und die Methodik von Projektarbeiten vermittelt werden.
Lernziel	The way memory and learning is achieved in the brain is an unsolved problem. Due to its relative simplicity, in-vitro neuroscience can help us discover the fundamentals of information processing in the brain. For this we can simulate a small number of biological neurons on top of an array of microelectrodes. Such an approach allows us to simulate the electrical activity of the neurons when they get stimulated. Following this approach, we can investigate biological neural networks, that have about 5-50 neurons and a controlled network architecture. Still, their behavior remains highly unpredictable. Therefore, it is not yet clear how such networks need to be stimulated electrically in order to control their behavior. However, we can use machine learning to find a mapping between a stimulus and a desired response. More specifically, we can use reinforcement learning, since finding the right stimulation pattern is an instance of the so called multi-armed bandit problem. This P&S consists of two parts. In the first part we will introduce you to the way neurons can be simulated. You will learn how neurons work and how they communicate. The second part will be about machine learning. We will discuss the basics of both artificial neural networks (ANN) and reinforcement learning. As homework exercises you will implement a reward function for a provided reinforcement learner, which will control your biological networks. In addition you will implement an ANN, that replaces unsatisfactorily performing stimulation patterns with new patterns, that this network evaluates to perform better. If the current situation will allow, the developed ANNs will be tested on real neurons in our laboratory. This P&S will be given in English. In total, the P&S takes 8 afternoons and about 50 hours of homework (ANN implementation).
227-0085-39L	Projekte & Seminare: Python for Science & Machine Learning Nur für Elektrotechnik und Informationstechnologie BSc. Die Lerneinheit kann nur einmal belegt werden. Eine wiederholte Belegung in einem späteren Semester ist nicht anrechenbar.	W	3 KP	3P	M. Magno
Kurzbeschreibung	Der Bereich Praktika, Projekte, Seminare umfasst Lehrveranstaltungen in unterschiedlichen Formaten zum Erwerb von praktischen Kenntnissen und Fertigkeiten. Ausserdem soll selbstständiges Experimentieren und Gestalten gefördert, exploratives Lernen ermöglicht und die Methodik von Projektarbeiten vermittelt werden.
Lernziel	This beginner course to programming with Python - with a focus on applications in science and technology - is an ideal starting point for later courses. We will start with an introduction to the dev environment and tools for effective development to get you started. Then we will learn the basics of Python with exercises, and discover popular modules for data processing and visualisation that will be useful for your later studies and career. We conclude with an introduction to popular machine learning techniques and some time for you to implement your own small free-style projects. By the end of the semester, you will - be familiar with your PC’s command-line interface and know how to use available dev environments effectively. - have learned the basics of Python and be able to write basic programs that do what you want (most of the time) with the help of modules. - be able to process, visualize and analyze numerical data, e.g. lab measurements, images, etc. - have first experience with machine learning techniques - maintain your first git repository and know how to collaborate with others on coding projects. Language: English / German (if necessary)
227-0085-41L	Projekte & Seminare: Basic Memory Design Nur für Elektrotechnik und Informationstechnologie BSc. Die Lerneinheit kann nur einmal belegt werden. Eine wiederholte Belegung in einem späteren Semester ist nicht anrechenbar.	W	3 KP	3P	M. Luisier
Kurzbeschreibung	Der Bereich Praktika, Projekte, Seminare umfasst Lehrveranstaltungen in unterschiedlichen Formaten zum Erwerb von praktischen Kenntnissen und Fertigkeiten. Ausserdem soll selbstständiges Experimentieren und Gestalten gefördert, exploratives Lernen ermöglicht und die Methodik von Projektarbeiten vermittelt werden.
Lernziel	Speicher sind wichtige Komponenten in allen modernen elektronischen Geräten (Beispiele: Computer, Smartphone, Tablet). Je nach Spezialisierungsrichtung und Aufgabenbereich betrachtet ein Ingenieur den Speicher aus unterschiedlichen Perspektiven. Dieses P&S gibt einen Überblick dieser verschiedenen Perspektiven und zeigt die Zusammenhänge auf. Da es diese verschiedenen Perspektiven nicht nur für Speicher sondern generell für alle integrierten Schaltungen gibt, wird dieses P&S dir helfen, weiteres spezialisiertes Wissen in einen breiteren Kontext einzuordnen. Während des Praktikums wirst du mit verschiedenen Simulationsprogrammen arbeiten. Darunter sind hoch entwickelte Programme, die von Ingenieuren in Forschung und Entwicklung eingesetzt werden. Du lernst also professionelle Software kennen, und im Rahmen von Simulationen (Praktikum Teil) und Gruppenarbeit/Vorträgen (Seminar Teil) erarbeitest du Grundwissen, das du später in spezialisierten Vorlesungen vertiefen kannst. Entsprechend den verschiedenen Perspektiven besteht das P&S "Basic Memory Design" aus drei etwa gleich langen Teilen: 1. System Design: In diesem Teil lernst du verschiedene aktuellen Speichertypen aus der Sicht des System-Entwicklers kennen. Was können sie? Wie werden sie in Schaltungen eingebaut um ein Speichersystem zu erhalten, das die richtige Grösse und Geschwindigkeit bei akzeptierbarem Energieverbrauch bietet? Mit einem einfachen Cache-Simulator wird der Einfluss von Design Parametern in einer Speicher Hierarchie untersucht. Im Seminar-Teil werden die Teilnehmer in kleinen Gruppen spezifische Speichertypen studieren und diese mit den P&S Partnern im Rahmen eines Referats diskutieren. 2. Circuit Design: In diesem Teil lernst du die Speicher als elektronische Schaltung kennen. Wie müssen Transistoren verschaltet werden um Daten schreiben, speichern und wieder auslesen zu können? Wie sollen diese Transistoren dimensioniert werden, um die gewünschte Geschwindigkeit oder Energieeffizienz zu erreichen? Mit Simulationen wirst Du erleben, wie der Ingenieur solche Schaltungen untersucht und optimiert. 3. Physical Design: Dieser Teil geht noch tiefer. Millionen von Transistoren auf einem kleinen Silizium Plättchen bilden einen modernen Speicher Chip. Wie werden die Speicherzellen auf dem Chip hergestellt? Wie sieht eine Speicherzelle aus? Wie wird die Speicherzelle optimiert? Du lernst mit Hilfe moderner Simulationswerkzeuge die Entwurfspraktiken kennen, die heutzutage in der Entwicklung angewendet werden. Ausserdem lernst du die Methoden und Technologien kennen, mit denen moderne integrierte Schaltungen hergestellt werden. Das Seminar wir erst ab 12 Teilnehmern durchgeführt! Die Anmeldung verpflichtet zur Kursteilnahme.
227-0085-42L	Projekte & Seminare: Bau einer Empfangsspule für die Magnetresonanzbildgebung Nur für Elektrotechnik und Informationstechnologie BSc. Die Lerneinheit kann nur einmal belegt werden. Eine wiederholte Belegung in einem späteren Semester ist nicht anrechenbar.	W	1.5 KP	1.5P	K. P. Prüssmann
Kurzbeschreibung	Der Bereich Praktika, Projekte, Seminare umfasst Lehrveranstaltungen in unterschiedlichen Formaten zum Erwerb von praktischen Kenntnissen und Fertigkeiten. Ausserdem soll selbstständiges Experimentieren und Gestalten gefördert, exploratives Lernen ermöglicht und die Methodik von Projektarbeiten vermittelt werden.
Lernziel	Gegenstand dieses Praktikums ist die Signaldetektion in der Kernspintomographie, einem Verfahren der medizinischen Bildgebung. Das Verfahren beruht auf der magnetischen Resonanz (MR) von Atomkernen mit Frequenzen im Bereich der Radiowellen. Für die MR-Detektion werden abgestimmte HF-Spulen mit einer Vorverstärkerstufe eingesetzt. Ein solcher elementarer MR-Detektor wird im Rahmen des Praktikums entworfen, gebaut und getestet. Erfolgreiche Teams können ihren Detektor am Ende des Praktikums an einem 7-Tesla Tomographen erproben und Schnittbilder eines biologischen Objekts (z.B. einer Orange oder Kiwi) erzeugen. Zur Lösung der Aufgabe müssen Grundkenntnisse der Schaltungstechnik angewendet werden. Vorkenntnisse im Bereich der Hochfrequenztechnik sind von Vorteil.

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