Lehre/Praktikum Projektpraktikum Maschinelles Lernen: Unterschied zwischen den Versionen
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|Dozent=J. Marius Zöllner; | |Dozent=J. Marius Zöllner; | ||
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|Fach=Informatik | |Fach=Informatik | ||
|Leistungspunkte=4,5 | |Leistungspunkte=4,5 | ||
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|LinkStudierendenportal=https://studium.kit.edu | |LinkStudierendenportal=https://studium.kit.edu | ||
| − | |Inhalt= | + | |Inhalt=Im diesjährigen Projektpraktikum Maschinelles Lernen werden einzelne Themen aus der Domäne des autonomen Fahrens und des maschinellen Lernens aufgegriffen und in einem Projekt praktisch umgesetzt. Die Themen werden in Kooperation mit der Abteilung Technisch-Kognitive Systeme des FZI erstellt. |
| + | Studierende erhalten die Möglichkeit, einzelne Themen in Gruppen zu bearbeiten. Die erzielten Ergebnisse sollen im Rahmen einer Abschlusspräsentation sowie einer schriftlichen Ausarbeitung (5-7 Seiten) jeweils pro Gruppe vorgestellt werden. | ||
| + | Während die Gruppengröße auf 3 Personen beschränkt ist, können auch mehrere Gruppen ein Thema bearbeiten. Genauere Informationen zu den einzelnen Themen folgen in der Auftaktveranstaltung (das genaue Datum folgt an dieser Stelle). | ||
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| + | Voraussetzungen | ||
| − | + | Grundkenntnissse im Bereich ML/Robotik | |
| − | + | Fortgeschrittene Kentnisse in einer objektorientierten Programmiersprache (z.B. Python oder C++) | |
| + | Erfahrungen mit ROS (http://www.ros.org/), TensorFlow (https://www.tensorflow) oder PyTorch (https://pytorch.org/) können hilfreich sein | ||
| + | |Anmerkungen=Anmeldung erfolgt über das Wiwi-Portal (https://portal.wiwi.kit.edu/) | ||
| − | + | Zur Bewerbung für das Praktikum wird ein kurzes Motivationsschreiben benötigt. Dieses soll in deutscher oder englischer Sprache verfasst kurz auf die Motivation für die Teilnahme am Praktikum sowie die bisher erlangten Kenntnissse im Bereich des ML und der Robotik eingehen. Auch bisherige Programmiererfahrungen sollten hier kurz dargestellt werden. | |
| − | + | Studierende anderer Fachrichtungen sollten vorab mit dem Studiengangservice ihrer jeweiligen KIT-Fakultät klären, ob die Leistung anerkannt werden kann. | |
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Aktuelle Version vom 24. August 2022, 09:08 Uhr
Praktikum Projektpraktikum Maschinelles Lernen
| Dozent(en) | J. Marius Zöllner |
| Übungsleiter | Mohammd Karam Daaboul |
| Fach (Gebiet) | Informatik |
| Leistungspunkte | 4,5 ECTS |
| Erfolgskontrolle | Bericht |
| Semester | SS |
Aktuelle und ergänzende Informationen, sowie Zeiten und Räume der Lehrveranstaltung finden Sie im Vorlesungsverzeichnis der Universität.
Link zum Vorlesungsverzeichnis
Link zum Studierendenportal
Im diesjährigen Projektpraktikum Maschinelles Lernen werden einzelne Themen aus der Domäne des autonomen Fahrens und des maschinellen Lernens aufgegriffen und in einem Projekt praktisch umgesetzt. Die Themen werden in Kooperation mit der Abteilung Technisch-Kognitive Systeme des FZI erstellt. Studierende erhalten die Möglichkeit, einzelne Themen in Gruppen zu bearbeiten. Die erzielten Ergebnisse sollen im Rahmen einer Abschlusspräsentation sowie einer schriftlichen Ausarbeitung (5-7 Seiten) jeweils pro Gruppe vorgestellt werden. Während die Gruppengröße auf 3 Personen beschränkt ist, können auch mehrere Gruppen ein Thema bearbeiten. Genauere Informationen zu den einzelnen Themen folgen in der Auftaktveranstaltung (das genaue Datum folgt an dieser Stelle).
Voraussetzungen
Grundkenntnissse im Bereich ML/Robotik Fortgeschrittene Kentnisse in einer objektorientierten Programmiersprache (z.B. Python oder C++) Erfahrungen mit ROS (http://www.ros.org/), TensorFlow (https://www.tensorflow) oder PyTorch (https://pytorch.org/) können hilfreich sein
Anmeldung erfolgt über das Wiwi-Portal (https://portal.wiwi.kit.edu/)
Zur Bewerbung für das Praktikum wird ein kurzes Motivationsschreiben benötigt. Dieses soll in deutscher oder englischer Sprache verfasst kurz auf die Motivation für die Teilnahme am Praktikum sowie die bisher erlangten Kenntnissse im Bereich des ML und der Robotik eingehen. Auch bisherige Programmiererfahrungen sollten hier kurz dargestellt werden.
Studierende anderer Fachrichtungen sollten vorab mit dem Studiengangservice ihrer jeweiligen KIT-Fakultät klären, ob die Leistung anerkannt werden kann.