Moses - Maschinelles Lernen und Kommunikation

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Modul / Version
#41110 / #1

Gültigkeit
SoSe 2023 - WiSe 2023/24

Verfügbare Sprache(n)
English

Titel des Moduls
Machine Learning and Communications
Maschinelles Lernen und Kommunikation

Leistungspunkte
3

Modulverantwortliche*r
Keine Angabe

Benotung
Unbenotet

Prüfungsform
Referat

Lehrsprache(n)
English

Zugehörigkeit

Fakultät
Fakultät IV

Institut
Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik

Fachgebiet
34352800 FG Maschinelles Lernen und Kommunikation

Prüfungsausschuss
Keine Angabe

Kontakt

Sekretariat
EN 16

Ansprechpartner*in
Samek, Wojciech

E-Mail-Adresse
wojciech.samek@tu-berlin.de

Webseite

https://iphome.hhi.de/samek/ss23

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Diese Modulbeschreibung gilt nicht im aktuellen Semester.

Die Modulbeschreibung gilt nur für den Zeitraum SoSe 2023 - WiSe 2023/24. Die Version für das aktuelle Semester (SoSe 2025) finden Sie hier: Modulbeschreibung des SoSe 2025

Lernergebnisse

Participants of this seminar will acquire knowledge on methodologies used in current AI and communications research. In particular, this seminar course will provide students on the one hand an in-depth theoretical and practical knowledge on topics such as federated machine learning, complexity-reduced machine learning as well as machine learning in changing environments; and on the other hand a know-how in one or more domains of applications in communications. In addition, students will learn how to critically analyze and understand scientific literature and to give effective scientific presentations.

Lehrinhalte

Topics and methods of new publications on topics related to ML and communications are discussed: - Federated machine learning - ML with reduced complexity (efficient neural architectures, neural architecture search, NN compression) - Machine learning in non-stationary environments - Applications of ML in communications applications (video coding, wireless communications, connected devices etc.) - Related topics such as privacy, robustness, explainability Students present publications (reading club style), explain their structure, methods used, and identify the relation to previous work.

Modulbestandteile

Compulsory area

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

Lehrveranstaltungen	Art	Nummer	Turnus	Sprache	SWS	ISIS	VVZ
Machine Learning and Communications	SEM		SoSe	en	2

ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Machine Learning and Communications (SEM):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Attendance	15.0	2.0h	30.0h
Pre/post processing	15.0	4.0h	60.0h
			90.0h(~3 LP)

Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 90.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 3 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Each week, one or a small group of students gives a talk on a subtopic or aspect of the overall course topic of the seminar, followed by a group discussion on the presented material. Having completed this course, all students will have profound technical knowledge of their respective small and clearly defined subtopic as well as a broad overview of the research field covered by the course. Additionally they will have gained experience in literature research, preparation of a presentation, giving and receiving feedback etc. Course language is English incl. all written works (papers, presentations, etc). Note: Depending on scheduling circumstances, the talks may be held in block meetings near the end of the semester instead of the usual weekly rhythm. Details will be provided at the introductory meeting.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Basis knowledge of linear algebra, optimization, and machine learning is advantageous.

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Unbenotet

Prüfungsform

Presentation

Sprache(n)

English

Dauer/Umfang

30 minutes

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

The module is only assessed as passed/failed. Each student should actively contribute to the discussion of the research at all appointments.

Dauer des Moduls

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

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 15.

Anmeldeformalitäten

There will be an ISIS page before the semester starts. Please note current information here: https://iphome.hhi.de/samek/ss23

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
Dieses Modul findet in keinem Studiengang Verwendung.

Sonstiges

Keine Angabe