Summer Term 2023

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The lecture “Einführung in C” is not and won't be offered anymore. An exam is still possible. The content of part 1 of “Labor C/Embedded Systems” is similar to “Einführung in C”. Enroll to that course, there information regarding the exam for “Einführung in C” will be communicated, too.

Bachelor:

Beginn der Veranstaltung: Freitag, den 14. April 2022 um 10:15 Uhr bis 11:45 Uhr in Raum -1607

Im Labor Data Mining and Machine Learning erlernen Sie die Grundlagen einer Datenauswertung von der Vorverarbeitung über das Extrahieren von Wissen aus Daten bis hin zur Auswertung von automatisierten Methoden. Im ersten Teil der Lehrveranstaltung lernen Sie grundlegende Konzepte, Methoden und Anwendungen der Mustererkennung im Data Mining kennen. Während regelmäßiger Treffen tauschen Sie sich mit Ihren Kommilitonen aus, um weitere Fragen zu diskutieren. Im zweiten Teil des Kurses vertiefen Sie Ihre Kenntnisse im Rahmen eines Projektes, bei dem die praktische Anwendung des Erlernten im Vordergrund steht. Der Kurs wird anhand der Leistung bei Projektpräsentationen und der abschließenden Dokumentation bewertet.

Dieser Kurs findet in Präsenz statt.

Anmeldung und weitere Informationen werden über Moodle verwaltet.

Kontaktpersonen:

Start date of the lecture: 18.04.2023; 17:00 Uhr

Start date of the exercise: 19.04.2023; 16:00 Uhr

Content:

Teil 1 behandelt die Grundlagen der Programmierung in C mit einem Fokus auf Hardware-Programmierung. Es werden vier zweieinhalbstündige Vorlesungstermine stattfinden. Danach (Ende Mai) wird eine einstündige Studienleistung stattfinden. Nach bestandener Studienleistung sind die teilnehmenden Informatik-Studierenden berechtigt, den zweiten Modulteil ("Labor C/Embedded Systems Teil 2") in einem der beteiligten Fachgebiete zu besuchen. Die teilnehmenden Elektrotechnik-Studierenden sind nach bestandener Studienleistung berechtigt, die Veranstaltung "Python-Kurs" zu besuchen.

Auf der moodle-Seite dieses Kurses erhalten Sie weitere erste organisatorische Informationen bzgl. der jeweiligen Folgeveranstaltungen.

Links:

 

Contact person:

Name: Herwig, Benjamin

E-Mail: bherwig[at]uni-kassel[dot]de

Start date of the lecture: Ende Mai/Anfang Juni 2023

Start date of the exercise: Ende Main/Anfang Juni 2023

Content:

Nach dem Bestehen der Studienleistung im ersten Teil des Moduls "Labor C/Embedded Systems" haben Informatik-Studierende die Möglichkeit, diese Veranstaltung an unserem Fachgebiet zu besuchen, in dem die im ersten Teil erworbenen theoretischen Kenntnisse bei der Arbeit mit auf selbstfahrenden und mit vielerlei Peripherieelektronik ausgestatteten Robotern verbauten Microcontrollern in die Praxis umgesetzt werden. Die Zahl der Praktikumsplätze ist begrenzt.

Alle zum Start in dieses Praktikum notwendigen Informationen werden im moodle-Kurs und in der Vorlesung zum ersten Modulteil kommuniziert, weswegen der moodle-Link des ersten Modulteils hier genannt wird. Hinter dem HIS-Link findet sich eine Übersichtsseite über alle im Modul angebotenen Lehrveranstaltungen, auch von anderen Fachgebieten angebotene zweite Modulteile.

Links:

 

Contact person:

Beginn der Vorlesung: 12.04.2023; 10:00 Uhr

Beginn der Übung: 18.04.2023; 10:00 Uhr

Vorlesung und Übung finden in Raum Labor 0303c (FG IES) statt.

Beschreibung

Soft Computing ist ein interdisziplinäres Gebiet der Informatik, das verschiedene Methoden und Techniken kombiniert, um komplexe Probleme zu lösen, die mit herkömmlichen, deterministischen Ansätzen nicht effektiv oder effizient gelöst werden können. Soft Computing basiert auf der Verwendung von unscharfen, probabilistischen und evolutionären Methoden, um unsichere und unvollständige Informationen zu verarbeiten und Entscheidungen zu treffen. Die Vorlesung Soft Computing deckt verschiedene Themen ab, wie z.B. Fuzzy-Logik, Neuronale Netze (inkl. Deep Learning) und Evolutionäre Algorithmen.

Angestrebte Lernergebnisse:

  • Kenntnisse: wesentlichste Paradigmen aus dem Bereich des Soft Computing
  • Fertigkeiten: praktischer Einsatz der Paradigmen (geübt unter Verwendung von Python (JupyterNotebooks, pyTorch)).
  • Kompetenzen: Bewertung von praktischen Anwendungen der Paradigmen, selbstständige Entwicklung von einfachen Anwendungen.

Kontaktperson:

Links:

Start date of the lecture: 19. April 2023; 09:00

Content:

Diese Veranstaltung wird in Form eines Konferenzseminars angeboten. Ähnlich einer wissenschaftlichen Konferenz reichen die Teilnehmenden eigene Konferenzbeiträge ein, beteiligen sich an dem Review anderer Beiträge und treffen sich am Semesterende zu einem gemeinsamen Workshop, bei dem die erarbeiteten Ergebnisse präsentiert und diskutiert werden. Thematisch ist diese Konferenz im Bereich des Maschinellen Lernens einzuordnen. Die spezifischen Themen der Seminararbeiten werden von wissenschaftlichen Mitarbeitenden des Fachgebiets ausgeschrieben und bei der Einführungsveranstaltung vorgestellt. Diese findet zu Beginn der Vorlesungszeit statt.

Die Einführungsveranstaltung findet vorraussichtlich in Präsenz statt. Aktuelle Informationen zum Ablauf der Veranstaltung finden Sie im Moodlekurs.

Haben Sie interesse, dann schauen Sie doch einfach bei der Einführungsveranstaltung (siehe moodle) vorbei.

Links:

Contact persons:

Master:

Start date: 20.04.2023; 09:00

Content:

Welcome to the Deep Learning Lab! This semester we will focus on state-of-the-art models in the field of bioacoustics (Transformer, Conformer, CNN, ...) for detecting bird calls. In the first part of the course, we offer a combination of lectures and self-study in a flipped classroom. This will provide the theoretical basis for the second half of the course. In doing so, you will participate in small groups in a Kaggle Competition (BirdCLEF) in Sound Classification. By participating in the Kaggle Competition, you will have the opportunity to apply the Deep Learning concepts you have learned to a practical example and compare yourselves with experts. Our goal is not only to teach you the theoretical principles of Deep Learning but also to prepare you for real-world applications.

Links:

Contact persons:

Starting dates of the course

  • Start date of lecture: 12.04.2023 - 12:15
    • Start date of exercise: 14.04.2023 - 10:15

      Description:

      The course experimentation and evaluation in machine learning (E2ML) gives an introduction to the systematic and careful use of ML techniques. A prototypical ML process is run through, starting with data acquisition (i.e., experimentation) and ending with the presentation of results (i.e., evaluation).

      Lecture and exercise will take place in the IES lab WA73 Labor 0303c-FB16-IES.

        Contact person:

        Start date of the lecture: 18.04.2023; 10:00 in room 0307 (IES meeting room)

        Start date of the exercise: 26.04.2023; 08:00 in room 0303c (IES lab)

        Content:

        The lecture focuses on the fundamentals and techniques of probabilistic pattern recognition and machine learning, building upon the concepts covered in Pattern Recognition and Machine Learning I.

        Links:

        Contact persons:

        Start date of the lecture: 19. April 2023; 09:00 Uhr

        Content:

        Diese Veranstaltung wird in Form eines Konferenzseminars angeboten. Ähnlich einer wissenschaftlichen Konferenz reichen die Teilnehmenden eigene Konferenzbeiträge ein, beteiligen sich an dem Review anderer Beiträge und treffen sich am Semesterende zu einem gemeinsamen Workshop, bei dem die erarbeiteten Ergebnisse präsentiert und diskutiert werden. Thematisch ist diese Konferenz im Bereich des Maschinellen Lernens einzuordnen. Die spezifischen Themen der Seminararbeiten werden von wissenschaftlichen Mitarbeitenden des Fachgebiets ausgeschrieben und bei der Einführungsveranstaltung vorgestellt. Diese findet zu Beginn der Vorlesungszeit statt.

        Die Einführungsveranstaltung findet vorraussichtlich in Präsenz statt. Aktuelle Informationen zum Ablauf der Veranstaltung finden Sie im Moodlekurs.

        Haben Sie interesse, dann schauen Sie doch einfach bei der Einführungsveranstaltung (siehe moodle) vorbei.

        Links:

        Contact persons: