Lehrveranstaltungen in Stud.IP

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Architectures and Algorithms for Deep-Learning Acceleration
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
DozentIn:
Prof. Dr.-Ing. Görschwin Fey, M. Sc. Lutz Schammer, Dr. Lennart Bamberg
Beschreibung:
Teaching Person: Dr. Lennart Bamberg (NXP Semiconductors, Hamburg) Dr. Bamber is a Senior Principal AI/ML Architect at NXP Semiconductors in Hamburg, Germany. He is involved in research and design of the most recent architectures for accelerating machine learning applications. Content: Students get a first-hand insight into most recent architectures and advances for hardware acceleration in machine learning. Without such acceleration, newest developments would not be affordable as standard hardware is too power-hungry and does not deliver the computational performance needed.
Bereichseinordnung:
Studiendekanat Elektrotechnik, Informatik und Mathematik
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Eingebettete Systeme (E-13)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 79
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 12
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Architectures and Algorithms for Deep-Learning Acceleration
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
DozentIn:
Prof. Dr.-Ing. Görschwin Fey, M. Sc. Lutz Schammer, Dr. Lennart Bamberg
Beschreibung:
Teaching Person: Dr. Lennart Bamberg (NXP Semiconductors, Hamburg) Dr. Bamber is a Senior Principal AI/ML Architect at NXP Semiconductors in Hamburg, Germany. He is involved in research and design of the most recent architectures for accelerating machine learning applications. Content: Students get a first-hand insight into most recent architectures and advances for hardware acceleration in machine learning. Without such acceleration, newest developments would not be affordable as standard hardware is too power-hungry and does not deliver the computational performance needed.
Bereichseinordnung:
Studiendekanat Elektrotechnik, Informatik und Mathematik
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Eingebettete Systeme (E-13)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 79
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 12

Lehrveranstaltungen

Informationen zu den Lehrveranstaltungen und Modulen entnehmen Sie bitte dem aktuellen Vorlesungsverzeichnis und dem Modulhandbuch Ihres Studienganges.

Modul / Lehrveranstaltung Zeitraum ECTS Leistungspunkte
Modul: Elektrische Energiesysteme I: Einführung in elektrische Energiesysteme WiSe 6
Modul: Elektrische Energiesysteme II: Betrieb und Informationssysteme elektrischer Energienetze WiSe 6
Modul: Elektrische Energiesysteme III: Dynamik und Stabilität elektrischer Energiesysteme SoSe 6
Modul: Elektrotechnik II: Wechselstromnetzwerke und grundlegende Bauelemente SoSe 6
Modul: Elektrotechnisches Projektpraktikum SoSe 6
Modul: Prozessmesstechnik SoSe 4
Modul: Smart-Grid-Technologien WiSe, SoSe 6

Lehrveranstaltung: Seminar zu Elektromagnetischer Verträglichkeit und Elektrischer Energiesystemtechnik

weitere Information

WiSe, SoSe 2

SoSe: Sommersemester
WiSe: Wintersemester