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Multimodal Machine Learning - Detailseite

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  • Online Belegung noch nicht möglich oder bereits abgeschlossen
Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar Veranstaltungsnummer 3313077
Semester SoSe 2020 SWS 2
Rhythmus Moodle-Link  
Veranstaltungsstatus Freigegeben für Vorlesungsverzeichnis  Freigegeben  Sprache deutsch
Belegungsfristen - Eine Belegung ist online erforderlich
Veranstaltungsformat Digital

Termine

Gruppe 1
Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer
Fr. 11:00 bis 13:00 wöch Johann von Neumann-Haus - 4.112 Rudower Chaussee 25 (RUD25) - (Unterrichtsraum) Hafner findet statt     12
Gruppe 1:
Zur Zeit keine Belegung möglich


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Hafner, Verena , Prof. Dr.
Studiengänge
Abschluss Studiengang LP Semester
Master of Education (ISS)  Informatik 1. Fach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2015 )   -  
Master of Education (GYM)  Informatik 1. Fach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2015 )   -  
Master of Education (ISG)  Informatik 1. Fach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2018 )   -  
Master of Education (GYM)  Informatik 2. Fach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2015 )   -  
Master of Education (ISS)  Informatik 2. Fach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2015 )   -  
Master of Education (BS)  Informatik 2. Fach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2015 )   -  
Master of Education (ISG)  Informatik 2. Fach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2018 )   -  
Master of Science  Informatik Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2015 )   -  
Zuordnung zu Einrichtungen
Einrichtung
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, Institut für Informatik
Inhalt
Kommentar


This seminar introduces the foundations of multimodal machine learning and their applications on simulated and actual robot platforms. It covers basics of machine learning, preliminary concepts of sensors (e.g., depth and colour cameras, IMU, position encoders, etc.), sensor fusion techniques,  specifications of robot platforms (e.g., Nao and the Pepper) and simulators.

Students will work in teams on a topic in (deep) multimodal learning for robotics, and present their experimental results in oral presentations and written reports.

Prerequisites:
Some experience with machine learning, programming and robotics — though not necessarily all of them — is required.

Bemerkung

Die LV findet auf Englisch statt.

Strukturbaum

Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2020. Aktuelles Semester: WiSe 2020/21.
Humboldt-Universität zu Berlin | Unter den Linden 6 | D-10099 Berlin