Sommersemester 2021
Das Sommersemester 2021 während COVID-19
Aufgrund der aktuellen Lage zum Coronavirus, werden alle Lehrveranstaltungen über digitale Kanäle angeboten. Wenn Sie an einer bestimmten Veranstaltung teilnehmen wollen, beachten Sie bitte die Anweisungen unter dem entsprechenden Eintrag.
Im Sommersemester 2021 bieten wir folgende Veranstaltungen an:
- Programmieren in C (Bachelor, Deutsch)
- Internet of Things: Protocols and System Software (Master, Englisch)
- Praxisprojekt Eingebettete Systeme - Smart Sensors SS21 (Bachelor/Master, Deutsch/Englisch)
- Seminar: „Implementierung und Optimierung von Deep Learning Algorithmen“ (Bachelor/Master, Deutsch/Englisch)
Vorlesung mit Übung im Bachelor AIProgrammieren in C
| Dozent: | Prof. Dr. Gregor Schiele (Vorlesung) Lukas Einhaus (Übung) |
| Sprache: | Deutsch |
| Turnus: | Sommersemester |
| Zeit: | Mittwoch, 10:15-12:00 Uhr (Vorlesung) Dienstag, 12:00-14:00 Uhr (Übung) |
| Ort: | Online (Zoom und YouTube) |
| Beginn: | 14.04.2021 |
Diese Bachelor-Vorlesung vermittelt die Grundlagen der Programmierung in der Programmiersprache C. Trotz seiner langen Geschichte ist C auch heute noch einer der verbreitetsten und wichtigsten Programmiersprachen überhaupt, besonders für systemnahe Programmierung. Sie ist einfach zu lernen aber schwer zu meistern, da sie nur wenige Schlüsselwörter und Konzepte enthält, mit diesen aber viele moderne Programmiertechniken nachgebildet werden können.
Im Einzelnen werden behandelt: Allgemeine Konzepte von Programmiersprachen, Variablen und Typen in C, Operatoren und Ausdrücke, Kontrollstrukturen und Funktionen, der Präprozessor, Zeiger, statische und dynamische Speicherverwaltung, Fehlerbehandlung, Bitmanipulationen, Module und abstrakte Datentypen, Unit-Tests und Test-Driven-Development in C.
Bitte beachten Sie, dass es sich nicht um eine Vorlesung zu den Grundlagen der Programmierung handelt. Die Vorlesung baut auf den Veranstaltungen „Grundlegende Programmiertechniken“ und „Fortgeschrittene Programmiertechniken“ auf, d.h. grundlegende Programmierkenntnisse (z.B. Variablen und Typen, Schleifen, Unterprogramme und Rekursion) und Basiswissen über Datenstrukturen und Algorithmen werden vorausgesetzt.
Digitale Veranstaltung:
Diese Veranstaltung wird ausschließlich digital angeboten, über Videos und Livestreams. Um daran teilnehmen zu können, schreiben Sie sich bitte in den dazugehörigen Moodle-Kurs (https://moodle.uni-due.de/course/view.php?id=28116) ein. Für das Einschreiben in den Kurs ist dieses Semester kein Passwort notwendig. Im Kurs finden Sie alle notwendigen weiteren Informationen.
Vorlesung mit Übung im Master AI / ISEInternet of Things: Protocols and System Software
| Dozent: | Prof. Dr. Gregor Schiele (Vorlesung) Chao Qian (Übung) |
| Sprache: | Englisch |
| Turnus: | Sommersemester |
| Zeit: | Dienstag, 16:00-18:00 Uhr |
| Ort: | Online (Zoom und YouTube) |
| Beginn: | 13.04.2021 |
Diese Master-Vorlesung vermittelt eine Einführung in das Themengebiet des „Internet der Dinge“ (IoT), in dem Milliarden eingebetteter Systeme (Sensoren, Aktuatoren) in Echtzeit kontinuierlich Daten über die reale Welt im Internet verfügbar machen. Behandelte Themen sind insbesondere: IoT-Systemarchitekturen (z.B. Cloud vs Edge vs Mesh), Kommunikationsprotokolle (z.B. IEEE 802.15.4, 6LoWPAN, MQTT), Datenmodellierung (z.B. linked data, RDF, SSN), Datenverwaltung und –zugriff (z.B. SPARQL, kontinuierliche Anfragen mit CQELS), Datenverarbeitung und IoT Plattformen. Neben der Vermittlung theoretischen Wissens, wird in der Übung auch die praktische Programmierung von IoT-Systemen vermittelt, z.B. mit Arduino-Geräten, Raspberry Pies oder Beagle Bones.
Digitale Veranstaltung:
Diese Veranstaltung wird ausschließlich digital angeboten, über Videos und Livestreams. Um daran teilnehmen zu können, schreiben Sie sich bitte in den dazugehörigen Moodle-Kurs (https://moodle.uni-due.de/course/view.php?id=28115) ein. Für das Einschreiben in den Kurs ist dieses Semester kein Passwort notwendig. Im Kurs finden Sie alle notwendigen weiteren Informationen.
PraxisprojektPraxisprojekt Eingebettete Systeme - Smart Sensors SS21
| Dozent: | Prof. Dr. Gregor Schiele Lukas Einhaus Chao Qian |
| Sprache: | Deutsch/Englisch |
| Turnus: | Sommersemester |
| Zeit: | Mittwoch, 14:00-16:00 (Kickoff) |
| Ort: | Online |
| Beginn: | 14.04.2021 |
You are a member of an IoT development team at a small IT consulting company. One of your customers asked you to help with developing their new product. For that they want to explore the potential of two core IoT technologies: First, they want to get more experience on how to connect their devices with each other, with smart phones and with the Internet. For that they want you to demonstrate how well different wireless communication standards would work, namely WLAN (802.11), ESP-Mesh, Bluetooth Mesh, Bluetooth and Bluetooth LE. Second, they want to know how to use machine learning on their embedded device directly, instead of in the Cloud. For that they want you to evaluate TensorFlow Lite and TensorFlow Lite for Microcontrollers to implement an image processing system that detects humans in a video feed that is recorded on the embedded devices.
Your job as a team is to demonstrate these technologies to your customer and to characterize to him how they perform, what is doable, what are weaknesses, etc. You will be using the ESP32 platform for that and will present your results in multiple intermediary presentations. Each one of you will receive multiple development boards for your experiments.
Prerequisites: Good knowledge of Python and C is mandatory. Additionally we recommend you have experience in at least one of the following: machine learning, image processing, embedded programming with C, FreeRTOS, wireless communication
Digitale Veranstaltung:
Diese Veranstaltung wird ausschließlich digital angeboten, über Videos und Livestreams. Um daran teilnehmen zu können, schreiben Sie sich bitte in den dazugehörigen Moodle-Kurs ein. Für das Einschreiben in den Kurs ist dieses Semester kein Passwort notwendig. Im Kurs finden Sie alle notwendigen Informationen, um am Videostream der ersten Sitzung teilnehmen zu können.
Bachelor- und MasterseminarSeminar „Implementation and Optimisation of Deep Learning Algorithms“
| Dozent: | Prof. Dr. Gregor Schiele Christopher Cichiwskyj Christopher Ringhofer Lukas Einhaus Chao Qian |
| Sprache: | Englisch |
| Turnus: | Sommersemester |
| Zeit: | Do, 11:00-13:00h |
| Ort: | Online |
| Beginn: | Do, 15.04.2021, 11:00 (Kickoff) |
This seminar will focus on techniques to optimise deep learning algorithms for execution on embedded MCUs and FPGAs. The following topics will be offered:
- MobileNets v1, v2
- MobileNets v3, EfficientNet
- SqueezeNet
- Structured Pruning for Deep Convolutional Neural Networks
- Quantization-Guided Training
- Realizing Binary Neural Networks with XNOR-Popcount
- LogicNets: Co-Designed Neural Networks and Circuits for Extreme-Throughput Applications
- Learning FPGA Configurations for highly efficient neural network inference
- MCUNet: Tiny Deep-Learning on IoT Devices
- FPGA Implementation-aware Neural Architecture Search
- Configurable N-fold Hardware Architecture for Convolutional Neural Networks
- Energy- and time-efficient matrix multiplication on FPGAs
Digitale Veranstaltung:
Diese Veranstaltung wird ausschließlich digital angeboten, über Videos und Livestreams. Um daran teilnehmen zu können, schreiben Sie sich bitte in den dazugehörigen Moodle-Kurs ein. Für das Einschreiben in den Kurs ist dieses Semester kein Passwort notwendig. Im Kurs finden Sie alle notwendigen Informationen, um am Videostream der ersten Sitzung teilnehmen zu können.