Moses - Modulbeschreibung ohne Titel

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Modul / Version
#41017 / #1

Gültigkeit
Seit WiSe 2020/21

Verfügbare Sprache(n)
English

Titel des Moduls
Learning and Intelligent Systems: Project

Leistungspunkte
9

Modulverantwortliche*r
Toussaint, Marc

Benotung
Benotet

Prüfungsform
Portfolioprüfung

Lehrsprache(n)
English

Zugehörigkeit

Fakultät
Fakultät IV

Institut
Institut für Technische Informatik und Mikroelektronik

Fachgebiet
34342100 FG Intelligent Systems

Prüfungsausschuss
Keine Angabe

Kontakt

Sekretariat
MAR 4-4

Ansprechpartner*in
Toussaint, Marc

E-Mail-Adresse
office@lis.tu-berlin.de

Webseite

https://www.user.tu-berlin.de/mtoussai/teaching/index.html

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Lernergebnisse

After attending the module, students have extensive experience with working in a research lab on specific topics of current research in Learning & Intelligent Systems. They have in-depth knowledge and practical understanding of the specific topic they work on during the project. They are capable of conceptualizing a research project, formulating a realistic workplan, and managing the research work autonomously.

Lehrinhalte

Changing topics from Robotics, AI & Machine Learning. Project topics are tightly integrated with the department's research activities.

Modulbestandteile

Compulsory area

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

Lehrveranstaltungen	Art	Nummer	Turnus	Sprache	SWS	ISIS	VVZ
Learning and Intelligent Systems: Project	PJ		WiSe	en	6

ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Learning and Intelligent Systems: Project (PJ):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Attendance	15.0	6.0h	90.0h
Pre/post processing	15.0	12.0h	180.0h
			270.0h(~9 LP)

Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 270.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 9 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Project with active participation of the students

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Courses in AI, Robotics or Machine Learning successfully completed or comparable prior knowledge. In case you didn't attend such courses, the Professor has to approve participation.

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Portfolio examination

Art der Portfolioprüfung

100 Punkte insgesamt

Sprache(n)

English

Prüfungselemente

Name	Punkte	Kategorie	Dauer/Umfang
(Deliverable assessment) Final project presentation	25	mündlich	30 minutes
(Learning process review) Quality, extent, and innovation of the concept and implementation	50	praktisch	complete project
(Deliverable assessment) Scientific report	25	schriftlich	6-8 pages

Notenschlüssel

Notenschlüssel »Notenschlüssel 4: Fak I, Fak VII«

Gesamtpunktzahl	1.0	1.3	1.7	2.0	2.3	2.7	3.0	3.3	3.7	4.0
100.0pt	90.0pt	85.0pt	80.0pt	76.0pt	72.0pt	67.0pt	63.0pt	59.0pt	54.0pt	50.0pt

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Wintersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 12.

Anmeldeformalitäten

See https://www.user.tu-berlin.de/mtoussai/teaching/index.html Further information is provided in the first course.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Literatur

Empfohlene Literatur
Keine empfohlene Literatur angegeben

Zugeordnete Studiengänge

Semester:

Zeige auch ausgelaufene Studiengänge und StuPOs

Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPO	StuPOs	Verwendungen	Erste Verwendung	Letzte Verwendung
Computer Engineering (M. Sc.)	1	40	WiSe 2020/21	SoSe 2025
Computer Science (Informatik) (M. Sc.)	1	20	WiSe 2020/21	SoSe 2025
Elektrotechnik (M. Sc.)	1	30	WiSe 2020/21	SoSe 2025

Sonstiges

Keine Angabe