392243 Embedded Machine-Learning (EML) (Pj) (WiSe 2021/2022)

Inhalt, Kommentar

This project is given in English and German.

This project is about realization of machine-learning methods in resource limited systems like IoT devices or the robot platform AMiRo. While heavy processing of such algorithms is often done externally, the method developed in this project shall be autonomous and self-sufficient. As a result, concepts must not only take quality into account, but also efficiency and feasibility with respect to the target platform.
Concrete tasks would be:
- Finding suitable methods in relation to the requirements of the target platform
- Programming of these methods in C
- Method evaluation

In diesem Projekt sollen Verfahren des Maschinellen Lernens auf ressourcenbeschränkten Systemen, wie z.B. IoT-Geräten oder dem Miniroboter AMiRo, umgesetzt werden. Während die damit verbundenen Berechnungen oftmals auf externe Dienste ausgelagert werden, soll das im Rahmen dieses Projekts entwickelte Verfahren eigenständig und unabhängig sein. Daher sind bei der Entwicklung nicht nur Qualität, sondern auch Effizienz und Umsetzbarkeit auf der Zielplattform wichtige Anforderungen.
Konkrete Aufgabenstellungen wären:
- Finden geeigneter Verfahren in Bezug auf die Anforderungen der Zielplattform
- Programmierung dieser Verfahren in C
- Evaluierung der Verfahren

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse:
Knowledge/skills in machine-learning, C programming, robotics and software development in microcontrollers are beneficial.
Kentnisse in Machine-Learning, C-Programmierung, Robotik, und Softwareentwicklung auf Mikrocontrollern sind von Vorteil.

Lehrende

Termine ( Kalendersicht )

Rhythmus Tag Uhrzeit Format / Ort Zeitraum  

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Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
39-M-Inf-P Projekt Projekt unbenotete Prüfungsleistung
Studieninformation
39-M-Inf-P1_NWI Projekt 1 Projekt 1 unbenotete Prüfungsleistung
Studieninformation
FH-BMPro-2043 Projekt Biomechatronik Projekt BioMechatronik benotete Prüfungsleistung
Studieninformation

Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.


Details zur Videokonferenz:
https://uni-bielefeld.zoom.us/j/98458910776?pwd=YUpTM09vYXluT1Q0UFlvVldpMVkyZz09
Meeting-ID: 984 5891 0776
Passwort: 341444

Lernraum (E-Learning)

Zu dieser Veranstaltung existiert ein Lernraum im E-Learning System. Lehrende können dort Materialien zu dieser Lehrveranstaltung bereitstellen:

registrierte Anzahl: 8
Dies ist die Anzahl der Studierenden, die die Veranstaltung im Stundenplan gespeichert haben. In Klammern die Anzahl der über Gastaccounts angemeldeten Benutzer*innen.
Adresse:
WS2021_392243@ekvv.uni-bielefeld.de
Lehrende, ihre Sekretariate sowie für die Pflege der Veranstaltungsdaten zuständige Personen können über diese Adresse E-Mails an die Veranstaltungsteilnehmer*innen verschicken. WICHTIG: Sie müssen verschickte E-Mails jeweils freischalten. Warten Sie die Freischaltungs-E-Mail ab und folgen Sie den darin enthaltenen Hinweisen.
Falls die Belegnummer mehrfach im Semester verwendet wird können Sie die folgende alternative Verteileradresse nutzen, um die Teilnehmer*innen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_290805818@ekvv.uni-bielefeld.de
Reichweite:
6 Studierende direkt per E-Mail erreichbar
Hinweise:
Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
E-Mailarchiv
Anzahl der Archiveinträge: 0
E-Mailarchiv öffnen
Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
Donnerstag, 24. Februar 2022 
Letzte Änderung Zeiten:
Dienstag, 17. August 2021 
Letzte Änderung Räume:
Dienstag, 17. August 2021 
Art(en) / SWS
Pj / 4
Einrichtung
Technische Fakultät
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Planungshilfen
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ID
290805818
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