227-0085-47L  P&S: Machine Learning on Smart Phone

SemesterHerbstsemester 2024
DozierendeM. Magno
Periodizitätjedes Semester wiederkehrende Veranstaltung
LehrveranstaltungFindet dieses Semester nicht statt.
LehrspracheEnglisch
KommentarDie Lerneinheit kann nur einmal belegt werden. Eine wiederholte Belegung in einem späteren Semester ist nicht anrechenbar.



Lehrveranstaltungen

NummerTitelUmfangDozierende
227-0085-47 PP&S: Machine Learning on Smart Phone Für Fachstudierende und Hörer/-innen ist eine Spezialbewilligung der Dozierenden notwendig.
Findet dieses Semester nicht statt.
Für den Zugang zum Angebot und zur Einschreibung loggen Sie sich hier ein (mit Ihrem n.ETHZ account): https://psapp.ee.ethz.ch/
Bitte beachten Sie, dass die Seite jeweils erst zwei Wochen vor Semesterbeginn zugänglich ist und im Verlauf des Semesters wieder abgeschaltet wird. Die Einschreibung ist nur von Freitag vor Semesterbeginn bis zum ersten Freitagmittag im Semester möglich.

To access the offer and to enroll for courses log in (with your n.ethz account): https://psapp.ee.ethz.ch/
Please note that the P&S-site is accessible no earlier than two weeks before the start of the semester until four weeks after the start of the semester. Enrollment is only possible from Friday before the start of the semester until noon of the first Friday in the semester.
3 Std.M. Magno

Katalogdaten

KurzbeschreibungDer 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.
LernzielMachine Learning with Smart Phone Sensors –Programming Android Phones – Neural Networks – Keras/Tensor Flow- Projects and App on smartphones

Smartphones have several sensors that can acquire much useful information, for instance where we are, what we are doing, with whom we are together, what is our constitution, what are our needs. Based on this information our 'smartphone' offers us the appropriate computational power to process them in loco without sending the sensor data to the cloud. This course focus on giving the bases of machine learning and embedded systems. The student will learn the tools to implement a machine learning algorithm, such as Tensor Flow and others in their android phones to have an advanced smartphone. The course will end with 4 weeks project where the students can target a specific application scenario. It is not required any previous experience In machine learning. Phyton is a plus but the basis of phyton will be given in the course to be able to complete the project.
The course will be taught in English and organized by the new Project-based Learning center.

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte3 KP
PrüfendeM. Magno
Formunbenotete Semesterleistung
PrüfungsspracheEnglisch
RepetitionRepetition nur nach erneuter Belegung der Lerneinheit möglich.

Lernmaterialien

Keine öffentlichen Lernmaterialien verfügbar.
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

Gruppen

Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.

Einschränkungen

Allgemein : Für Fachstudierende und Hörer/-innen ist eine Spezialbewilligung der Dozierenden notwendig
PlätzePlätze beschränkt. Spezielles Auswahlverfahren.
BelegungsbeginnBelegung ab 13.09.2024 möglich
WartelisteBis 04.10.2024
BelegungsendeBelegung nur bis 27.09.2024 möglich

Angeboten in

StudiengangBereichTyp
Elektrotechnik und Informationstechnologie BachelorProjekte & Seminare (nur für BSc EEIT)WInformation