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Titel des Moduls: Brain-Computer Interfacing
LP (nach ECTS):
9 Kurzbezeichnung: MINF-IS-BCI
Verantwortlicher für das Modul: Benjamin Blankertz
Sekr.: FR 6-6
Email: benjamin.blankertz@tu-berlin.de
Modulbeschreibung
1. Qualifikationsziele
Die Absolventinnen und Absolventen kennen die wesentlichen Konzepte des Brain-Computer Interfacing. Sie sind in der Lage, eigenständig die Verfahren der biomedizinischen Signalverarbeitung und der Single-Trial Klassifikation auf neuronale Daten anzuwenden. Sie können die Analyseergebnisse interpretieren, sowohl in statistischer als auch in (eingeschränkter) neurophysiologischer Sicht. In einigen Spezialthemen des Brain-Computer Interfacing haben die Teilnehmer eine vertiefte Kenntnis. Die Veranstaltung vermittelt überwiegend: Fachkompetenz 60% Methodenkompetenz 25% Systemkompetenz 5% Sozialkompetenz 10%
2. Inhalte
IL: Forward and Backward Model of EEG; Event-related Potentials; Spatial Filters; Multivariate Analysis of Brain Signals; Single-Trial Classification of Spatio-Temporal Features; Regularized Discriminant Analy-sis; Interpretation of Spatial Patterns and Filters; Modulation of Brain Rhythms; Event-Related Synchro-nization and Desynchronization; Common Spatial Pattern Analysis; Classification of Spatio-Spectral Fea-tures; Coherency Analysis; Multi-Subject Learning; Experimental Design.
SE: Beispielthemen: Predictors of BCI Performance, Co-adaptive Systems, Control by Spatial Attention; Hybrid BCIs, Multimodal BCIs
3. Modulbestandteile
LV-Titel LV-Art
SWSLP (nach ECTS)
Pflicht(P) / Wahl(W) / Wahl-
pflicht(WP)
Semester (WiSe / SoSe)
Brain-Computer Interfacing IL 4 6 P WiSe
Current Topics in Brain-Computer Interfacing SE 2 3 P WiSe
4. Beschreibung der Lehr- und Lernformen
Die integrierte Lehrveranstaltung besteht aus einem Vorlesungsteil (Frontalunterricht vor allen Teilnehmern zur Vermittlung des Stoffes) und einem Anteil praktischer Arbeit. Letztere besteht aus dem selbstständigen Bearbeiten von Übungsaufgaben und der Bearbeitung einer komplexeren Fragestellung unter Anleitung eines Assistenten. Die Seminarvorträge werden unter Anleitung eines Betreuers erarbeitet und in einem Blockseminar präsentiert und diskutiert.
5. Voraussetzungen für die Teilnahme
Programmierkenntnisse, gute Grundlagen in Mathematik, insbesondere Lineare Algebra und Wahrscheinlichkeitstheorie. Grundlagen der Signalverarbeitung und des maschinellen Lernens sind ratsam, jedoch bei solidem theoretischen Vorwissen nicht zwingend erforderlich.
6. Verwendbarkeit
Masterstudiengang Informatik: Studienschwerpunkt Intelligente Systeme Masterstudiengang Technische Informatik: Studienschwerpunkt Informationssysteme. Masterstudiengang Elektrotechnik: Studienschwerpunkt Informationstechnologie. Bei ausreichenden Kapazitäten auch als Wahlpflichtmodul in anderen Studiengängen (vor allem aus dem na-tur- und ingenieurswissenschaftlichen Bereich und der Mathematik). 7. Arbeitsaufwand und Leistungspunkte
LV – Art Berechnung Stunden
IL (VL+UE) – Brain-Computer Interfacing
Präsenzzeit 4 * 15 60
VL: Vor- und Nachbereitung 2 * 15 30
UE: Bearbeiten der Übungsaufgaben 4 * 15 60
SE – Current Topics in Brain-Computer Interfacing
Präsenzzeit 30
Literaturrecherche 15
Erarbeitung des Themenkomplexes 15
Ausarbeitung des Vortrags 30
Vorbereitungszeit für Prüfung 30
Summe: 270
8. Prüfung und Benotung des Moduls
Die Modulprüfung ist eine schriftliche Klausur. Wiederholungsprüfungen sind mündliche Prüfungen. Voraussetzungen für die Teilnahme an der Modulprüfung: 1. erreichen von mindestens 60% der Punkte in den Übungen der Integrierten Lehrveranstaltung; und 2. erfolgreiche Präsentation in dem Seminar.
9. Dauer des Moduls
Das Modul kann in 1 Semester abgeschlossen werden.
10. Teilnehmer(innen)zahl
Die Veranstaltung kann eine Beschränkung der Anzahl der Teilnehmer haben.
11. Anmeldeformalitäten
Informationen zur Anmeldung sind über das Sekretariat des Fachgebiets NT erhältlich.
12. Literaturhinweise, Skripte
Skripte in Papierform vorhanden ja nein x Wenn ja, wo kann das Skript gekauft werden? Skripte in elektronischer Form vorhanden ja nein x (ggf zu späterem Zeitpunkt) Wenn ja Internetseite angeben: Literatur: Dornhege G, R. Millán J d, Hinterberger T, McFarland D, Müller K (eds), Toward Brain-Computer Interfacing, MIT Press, 2007. Parra LC, Spence CD, Gerson AD, Sajda P. Recipes for the Linear Analysis of EEG, Neuroimage, 28(2):326-341, 2005. Blankertz B, Lemm S, Treder MS, Haufe S, Müller KR, Single-trial analysis and classification of ERP compo-nents - a tutorial, Neuroimage, 56:814-825, 2011. Blankertz B, Tomioka R, Lemm S, Kawanabe M, Müller KR, Optimizing Spatial Filters for Robust EEG Single-Trial Analysis, IEEE Signal Process Mag, 25(1):41-56, 2008. sowie Spezialliteratur für die Seminarthemen.
13. Sonstiges
Titel des Moduls: Projekt: Brain-Computer Interfacing
LP (nach ECTS):
9 Kurzbezeichnung: MINF-IS-BCI/PJ
Verantwortlicher für das Modul: Benjamin Blankertz
Sekr.: FR 6-6
Email: benjamin.blankertz@tu-berlin.de
Modulbeschreibung
1. Qualifikationsziele
Die Absolventinnen und Absolventen können Fragestellungen aus dem Bereich der quantitativen EEG-Analyse, die für Brain-Computer Interfacing relevant sind, selbstständig bearbeiten, dazu notwendige Laborexperimente planen und durchführen, die Daten auswerten und die Resultate interpretieren und adäquat präsentieren. Die Veranstaltung vermittelt überwiegend: Fachkompetenz 25% Methodenkompetenz 40% Systemkompetenz 20% Sozialkompetenz 15%
2. Inhalte
In diesem Projekt werden die experimentellen Kompetenzen des Forschungsgebietes exemplarisch vermit-telt. Darüberhinaus werden die theoretischen Fähigkeiten in Signalverarbeitung und Klassifikation praktisch an Hand selbst ausgenommener Daten umgesetzt und eingeübt.
3. Modulbestandteile
LV-Titel LV-Art
SWSLP (nach ECTS)
Pflicht(P) / Wahl(W) / Wahl-
pflicht(WP)
Semester (WiSe / SoSe)
Brain-Computer Interfaces for Control PJ 6 9 P SoSe
4. Beschreibung der Lehr- und Lernformen
Frontalunterricht im Plenum: Einführung in die Thematik; Vorstellung der zur Auswahl stehenden Themen; Einführung in die computergestützte Auswertung neuronaler Daten. In kleinen Arbeitsgruppen (2-4 Personen) aber mit Spezialisierung der Gruppenmitglieder: Literaturarbeit, Präzisierung der vorgegebenen Fragestellung, Planung und Durchführung eines EEG- oder NIRS-Experiments (ca. 6 Probanden) und ggf. eines Verhaltensexperiments unter Anleitung eines Assistenten; selbstständige Auswertung der gewonnenen Daten mit Hilfe von Algorithmen der digitalen Signalverarbeitung und des Maschinellen Lernens; adäquate Präsentation und Diskussion der erzielten Resultate im Plenum. Das Modul kann bei Bedarf in englischer Sprache stattfinden.
5. Voraussetzungen für die Teilnahme
Programmierkenntnisse (Matlab/Octave erwünscht) und Grundkenntnisse aus dem Bereich Signalverarbei-tung und Klassifikation werden vorausgesetzt.
6. Verwendbarkeit
Masterstudiengang Informatik: Studienschwerpunkt Intelligente Systeme Masterstudiengang Technische Informatik: Studienschwerpunkt Informationssysteme. Masterstudiengang Elektrotechnik: Studienschwerpunkt Informationstechnologie. Bei ausreichenden Kapazitäten auch als Wahlpflichtmodul in anderen Studiengängen (vor allem aus dem na-tur- und ingenieurswissenschaftlichen Bereich und der Mathematik). 7. Arbeitsaufwand und Leistungspunkte
LV – Art Berechnung Stunden
PJ
Präsenzzeit (Plenumteile) 2 * 6 12
Individual- und Gruppenarbeit (Recherche, Konzepte) 38
Experimente vorbereiten und durchführen (mit Betreuung; gruppenweise!)
80
Individual- und Gruppenarbeit (Datenanalyse) 100
Ausarbeitung der Ergebnisse (Vortrag/Bericht) 40
Summe: 270
8. Prüfung und Benotung des Moduls
Prüfungsform: Prüfungsäquivalente Studienleistungen Praktische Leistungen: 60% der Gesamtnote Präsentation der Ergebnisse (Vortrag/Bericht): 40% der Gesamtnote Präsentation wahlweise in englischer oder in deutscher Sprache
9. Dauer des Moduls
Das Modul kann in 1 Semester abgeschlossen werden.
10. Teilnehmer(innen)zahl
Die Veranstaltung ist auf 12 Teilnehmer beschränkt.
11. Anmeldeformalitäten
Informationen zur Anmeldung sind über das Sekretariat und die Web-Seiten des Fachgebiets NT erhältlich.
12. Literaturhinweise, Skripte
Skripte in Papierform vorhanden ja nein x Wenn ja, wo kann das Skript gekauft werden? Skripte in elektronischer Form vorhanden ja nein x (ggf zu späterem Zeitpunkt) Wenn ja Internetseite angeben: Literatur: Wolpaw JR and Wolpaw LW (eds), Brain-Computer Interfaces – Principles and Practice, Oxford University Press 2011. Blankertz B, Gentle Introduction to Signal Processing and Classification for Single-Trial EEG Analysis, to be submitted. Blankertz B, Lemm S, Treder MS, Haufe S, Müller KR, Single-trial analysis and classification of ERP compo-nents - a tutorial, Neuroimage 56:814-825, 2011.
13. Sonstiges
Titel des Moduls: Hochfrequenzelektronik I
LP (nach ECTS): 12
Kurzbezeichnung: MET-MWT-HFE1.W12
Verantwortliche/-r für das Modul: Böck
Sekr.: HFT 5-1
Email: boeck@tu-berlin.de
Modulbeschreibung
1. Qualifikationsziele
Absolventen des Moduls haben die Fähigkeiten erworben, die Entwicklung von hybrid und monolithisch integrierten Hochfrequenzschaltungen und -Systemen mit einer umfassenden Wissensbasis im Rahmen der genannten Anwendungsfelder anzuwenden. Die Veranstaltung vermittelt überwiegend: Fachkompetenz 60% Methodenkompetenz 20% Systemkompetenz 20% Sozialkompetenz 0%
2. Inhalte
Die Lehrinhalte des Moduls „Hochfrequenzelektronik I“ orientieren sich an den derzeit hochaktuellen Anwendungsfeldern der Hochfrequenztechnik: mobile Kommunikationssysteme, mobiles Internet, hochratige faseroptische Übertragungssysteme. Zu den globalen Lehrinhalten des Moduls zählen: Passive und aktive Bauelemente für integrierte Hochfrequenzschaltungen, rechnergestützte Entwurfsmethoden, Simulation, technologische Realisierung, Messtechnik, Behandlung aktueller Themen
3. Modulbestandteile
LV-Titel LV-Art SWS LP
(nach ECTS)
Pflicht(P) / Wahl-
pflicht(WP)
Semester (WiSe / SoSe)
Aktive Bauelemente der Hochfrequenzelektronik
VL 2 3 WP SoSe
Passive Bauelemente der Hochfrequenzelektronik
VL 2 3 WP SoSe
Rechnergestützter Entwurf von HF-Bauelementen und Schaltungen
VL 2 3 P SoSe
Rechnergestützter Entwurf von HF-Bauelementen und Schaltungen
PR 2 3 P SoSe
HF-HL-Bauelemente und Schaltungen für mobile Kommunikationssysteme I und II
VL 2 3 WP SoSe/Wi
Se Hochfrequenz- und Mikrowellenmesstechnik VL 2 3 WP SoSe
Hochfrequenz- und Mikrowellenmesstechnik PR 2 3 WP SoSe Grundlagen und Entwurfsmethoden effizienter Hochfrequenz- Leistungsverstärker
VL 2 3 WP WiSe
Hochfrequenz- Leistungsverstärker PR 2 3 WP WiSe Hardware- Realisierung von linearen Hochfrequenzschaltungen
PJ 2 3 WP SoSe/Wi
Se
4. Beschreibung der Lehr- und Lernformen
Die Lehrinhalte werden vermittelt durch Vorlesungen, Praktika und ein Projekt.
5. Voraussetzungen für die Teilnahme
Voraussetzung für die Teilnahme sind Grundkenntnisse aus der Studienrichtung Elektronik und Informationstechnik des Bachelorstudienganges Elektrotechnik oder Technische Informatik.
6. Verwendbarkeit Master Elektrotechnik Studienschwerpunkt Informationstechnologie Masterstudiengang Technische Informatik (StO/PO 2012):
Studienschwerpunkt Elektronik (Electronic Hardware Systems; Elektrotechnik oder Technische Informatik) Studienschwerpunkt Mikrosystemtechnik (Micro Systems, Elektrotechnik) Studienschwerpunkt Netze (Networks; Elektrotechnik, Technische Informatik oder Informatik) Studienschwerpunkt Technologien der Informationstechnik (Information Technologies; Elektrotechnik oder Technische Informatik)
7. Arbeitsaufwand und Leistungspunkte
LV – Art Berechnung Stunden
3 * 2 VL + 2 PR – Präsenzzeit 8 * 15 120
VL – Vor- und Nachbereitung – 3 * 2 * 15 90
Praktikum Ausarbeitung 3 * 30 90
Vorbereitungszeit für Prüfungen 60 60
Summe 360
8. Prüfung und Benotung des Moduls
Die Gesamtnote für das Modul wird im Rahmen einer mündlichen Kommissionsprüfung über alle Lehrveranstaltungen ermittelt. Die Gewichtung bei der Benotung erfolgt entsprechend den Leistungspunkten der einzelnen Lehrveranstaltungen.
9. Dauer des Moduls
Das Modul kann in 2 Semestern abgeschlossen werden.
10. Teilnehmer(innen)zahl
In Praktika und Projekt begrenzt.
11. Anmeldeformalitäten
Für die Teilnahme an Praktika und Projekt ist eine Anmeldung erforderlich. Informationen dazu und zur Anmeldung finden Sie im Internet und als Aushang im Sekr. HFT 5-1, Raum HFT 505.
12. Skripte, Literaturhinweise
Skripte sind in Papier- und elektronischer Form (CD) vorhanden und können im Sekretariat erworben werden. Literatur: Bekanntgabe bei VL-Beginn und Literaturliste im Skript.
13. Sonstiges
Internetseite: http://www.mwt.tu-berlin.de
Titel des Moduls: Hochfrequenzelektronik II
LP (ECTS): 12
Kurzbezeichnung: MET-MWT-HFE2.W12
Verantwortliche/-r für das Modul: Böck
Sekr.: HFT 5-1
Email: boeck@tu-berlin.de
Modulbeschreibung
1. Qualifikationsziele
Absolventen des Moduls haben die Fähigkeiten erworben, die Entwicklung von hybrid und monolithisch integrierten Hochfrequenzschaltungen und -Systemen mit einer umfassenden Wissensbasis im Rahmen der genannten Anwendungsfelder anzuwenden. Die Veranstaltung vermittelt überwiegend: Fachkompetenz 60% Methodenkompetenz 20% Systemkompetenz 20% Sozialkompetenz 0%
2. Inhalte
Die Lehrinhalte des Moduls „Hochfrequenzelektronik II“ orientieren sich an den derzeit hochaktuellen Anwendungsfeldern der Hochfrequenztechnik: mobile Kommunikationssysteme, mobiles Internet, hochratige faseroptische Übertragungssysteme. Zu den globalen Lehrinhalten des Moduls zählen: Integrierte Hochfrequenzschaltungen wie Verstärker, Mischer, Oszillatoren, Modulatoren u. a., rechnergestützter Schaltungsentwurf, technologische Realisierung, Messtechnik, Behandlung aktuellen Themen wie z.B. effiziente Leistungsverstärker, drahtlose Millimeterwellensysteme, Hochfrequenzmesstechnik.
3. Modulbestandteile
LV-Titel LV-Art SWS LP
(nach ECTS)
Pflicht(P) / Wahl-
pflicht(WP)
Semester (WiSe / SoSe)
Aktive Hochfrequenzschaltungen VL 2 3 P WiSe Mikrowellensysteme für drahtlose Kommunikation und Radar
VL 2 3 WP WiSe
HF-HL-Bauelemente und Schaltungen für mobile Kommunikationssysteme I und II
VL 2 3 WP WiSe/So
Se Hochfrequenz- Leistungsverstärker für Mobilfunkanwendungen
VL 2 3 WP WiSe
Hochfrequenz- Leistungsverstärker für Mobilfunkanwendungen
PR 2 3 WP WiSe
Hardware- Realisierung von nichtlinearen Hochfrequenzschaltungen
PJ 4 6 P WiSe/So
Se
4. Beschreibung der Lehr- und Lernformen
Die Lehrinhalte werden vermittelt durch Vorlesungen, Praktika und ein Projekt.
5. Voraussetzungen für die Teilnahme
Voraussetzung für die Teilnahme sind Grundkenntnisse aus der Studienrichtung Elektronik und Informationstechnik des Bachelorstudienganges Elektrotechnik oder Technische Informatik.
6. Verwendbarkeit Master Elektrotechnik, Studienschwerpunkt Informationstechnologie Masterstudiengang Technische Informatik (StO/PO 2012):
Studienschwerpunkt Elektronik (Electronic Hardware Systems; Elektrotechnik oder Technische
Informatik) Studienschwerpunkt Mikrosystemtechnik (Micro Systems, Elektrotechnik) Studienschwerpunkt Netze (Networks; Elektrotechnik, Technische Informatik oder Informatik) Studienschwerpunkt Technologien der Informationstechnik (Information Technologies; Elektrotechnik oder Technische Informatik)
7. Arbeitsaufwand und Leistungspunkte
LV – Art Berechnung Stunden
3 * 2 VL + 2 PR – Präsenzzeit 8 * 15 120
VL – Vor- und Nachbereitung – 3 * 2 * 15 90
Praktikum Ausarbeitung 3 * 30 90
Vorbereitungszeit für Prüfungen 60 60
Summe: 360
8. Prüfung und Benotung des Moduls
Die Gesamtnote für das Modul wird im Rahmen einer mündlichen Kommissionsprüfung über alle Lehrveranstaltungen ermittelt. Die Gewichtung bei der Benotung erfolgt entsprechend den Leistungspunkten der einzelnen Lehrveranstaltungen.
9. Dauer des Moduls
Das Modul kann in 2 Semestern abgeschlossen werden.
10. Teilnehmer(innen)zahl
In Praktika und Projekt begrenzt.
11. Anmeldeformalitäten
Für die Teilnahme an Praktika und Projekt ist eine Anmeldung erforderlich. Informationen dazu und zur Anmeldung finden Sie im Internet und als Aushang im Sekr. HFT 5-1, Raum HFT 505.
12. Skripte, Literaturhinweise
Skripte sind in Papier- und elektronischer Form (CD) vorhanden und können im Sekretariat erworben werden. Literatur: Bekanntgabe bei VL-Beginn und Literaturliste im Skript.
13. Sonstiges
Internetseite: http://www.mwt.tu-berlin.de
Titel des Moduls: Maschinelles Lernen 1
LP (nach ECTS): 9
Kurzbezeichung: MINF-IS-ML1.W12
Verantwortlicher für das Modul: Müller
Sekr.: FR 6-9
Email: klaus-robert.mueller@tu-berlin.de
Modulbeschreibung
1. Qualifikationsziele
Am Ende der Veranstaltung sind die Teilnehmer in der Lage, eigenständig die wesentlichen Verfahren des maschinellen Lernens auf neuen Daten anzuwenden. Dies umfasst Methoden zur Klassifikation, Regression, Dimensionsreduktion und Clustering. Darüberhinaus vermittelt die Veranstaltung das theoretische Rüstzeug (Wahrscheinlichkeitstheorie, Optimierungstheorie), um Verfahren weiterzuentwickeln und theoretisch zu analy-sieren. In der Wahlpflichtveranstaltung kann der Teilnehmer je nach Vorkenntnissen und Interessen folgende Schwer-punkte wählen:
Matlab Programmierung für Maschinelles Lernen und Datenanalyse: dieser Kurs vermittelt das prakti-sche Rüstzeug zur Entwicklung, Anwendung und Untersuchung von Verfahren des Maschinellen Lernens.
Mathematische Grundlagen für Maschinelles Lernen: dieser Kurs wiederholt, vertieft und spezialisiert die mathematischen Kenntnisse aus den Grundlagen Modulen des Informatik Studiums.
Seminar Maschinelles Lernen: im Seminar wird das selbstständige Einarbeiten und Präsentieren von Wissenschaftlichen Ergebnissen geübt Die Veranstaltung vermittelt überwiegend Fachkompetenz 50% Methodenkompetenz 40% Systemkompetenz 0% Sozialkompetenz 10%
2. Inhalte Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie, Schätztheorie (Maximum-Likelihood, EM-Algorithmus).
Grundlegende Methoden des maschinellen Lernens: Dimensionsreduktion (PCA, ICA), Clustering (Agglomera-tives Clustering, K-Means Clustering), überwachtes Lernen (Least-Squares Regression, LDA, SVM, Ridge Re-gression, Gaußprozesse)
Je nach Wahlpflichtveranstaltung: Vertiefung in ein spezielles Anwendungsgebiet oder Lernproblem (Seminar), Datenanalyse in Matlab (Kurs) oder Mathematische Grundlagen (Kurs). Das Seminar „Classical Topics in Ma-chine Learning“ findet jedes Semester statt, darüber hinaus werden in unregelmäßigen Abständen spezielle Seminare angeboten; die Modulbeschreibung wird dementsprechend ergänzt.
3. Modulbestandteile
LV-Titel LV-Art SWSLP (nach ECTS)
Pflicht(P) / Wahl-pflicht(WP)
Semester (WiSe / SoSe)
Maschinelles Lernen 1 IV 4 6 P WiSe
Matlab Programmierung für Maschinelles Lernen und Datenanalyse
KU 2 3 WP WiSe und SoSe
Diplomanden- und Doktorandenseminar SE 2 3 WP WiSe und SoSe
Classical Topics in Machine Learning SE 2 3 WP WiSe
Mathematische Grundlagen für Maschinel-les Lernen
KU 2 3 WP WiSe und SoSe
Machine Learning for Intelligent Robots SE 2 3 WP Unregelmäßig
Feature Selection SE 2 3 WP Unregelmäßig
Halbüberwachtes Lernen SE 2 3 WP Unregelmäßig
Lernen unter Nichtstationaritäten SE 2 3 WP Unregelmäßig
Moderne Verfahren des Maschinellen Ler-nens: Kausalanalyse
SE 2 3 WP Unregelmäßig
Learning on Structured Data SE 2 3 WP Unregelmäßig
Regression and Optimization Methods in Robotics
SE 2 3 WP Unregelmäßig
Dimensionsreduktion SE 2 3 WP Unregelmäßig
Bayes-Verfahren im Maschinellen Lernen SE 2 3 WP Unregelmäßig
Boosting and Model Averaging SE 2 3 WP Unregelmäßig
Machine Learning for Computer Vision SE 2 3 WP Unregelmäßig
Brain-Computer-Interfacing SE 2 3 WP Unregelmäßig
Representations in Machine Learning SE 2 3 WP Unregelmäßig
Kernels for Structured Data SE 2 3 WP Unregelmäßg
Maschinelles Lernen in der IT-Sicherheit SE 2 3 WP Unregelmäßig
Singular Learning Theory SE 2 3 WP Unregelmäßig
4. Beschreibung der Lehr- und Lernformen Die Veranstaltung besteht aus einem Vorlesungsteil (Frontalunterricht vor allen Teilnehmern zur Vermittlung des Stoffes) und einem Anteil praktischer Arbeit. Letztere besteht aus dem selbstständigen Bearbeiten von Übungsaufgaben. Der Kurs besteht aus einer mehrtägigen Blockveranstaltung, in der gemeinsam unter Anleitung Übungsaufgaben bearbeitet werden. Die Seminarvorträge werden unter Anleitung eines Betreuers erarbeitet und in einem Blockseminar präsentiert und diskutiert. 5. Voraussetzungen für die Teilnahme Programmierkenntnisse, gute Grundlagen in Mathematik, insbesondere Lineare Algebra, Analysis, Wahr-scheinlichkeitsrechnung. Der Kurs „Mathematische Grundlagen des Maschinellen Lernens“ bietet eine kompak-te Einführung bzw. Auffrischung dieser Themen. Dieses Modul ist auch für Bachelor Studenten geeignet.
6. Verwendbarkeit Masterstudiengang Informatik / Studienschwerpunkt Intelligente Systeme Masterstudiengang Technische Informatik / Studienschwerpunkt Informationssysteme. Masterstudiengang Technische Informatik StO/PO 2012: -Studienschwerpunkt Digitale Medien (Digital Media; Elektrotechnik oder Technische Informatik) -Studienschwerpunkt Mensch- Maschine- Interaktion und Design ( Human- Computer Interaction and Design; Technische Informatik) -Studienschwerpunkt Kognitive Systeme (Cognitive Systems and Robotics; Informatik) -Studienschwerpunkt: Informationssysteme (Information Systems; Informatik) Master Elektrotechnik (Studienschwerpunkt Informationstechnologie). Service-Veranstaltung für andere Studiengänge (vor allem aus dem natur- und ingenieurwissenschaftlichen Bereich und der Mathematik)
7. Arbeitsaufwand und Leistungspunkte
LV-Art Berechnung Stunden
Maschinelles Lernen 1:
Präsenz 15*4 60
Nachbearbeitung 15*2 30
Übungsblätter 15*4 60
Prüfungsvorbereitung 30
Zwischensumme 180 = 6 LP
Matlab für Machine Learning und Datenanalyse
Präsenz 15*2 30
Nachbearbeitung 10
Literaturrecherche 10
Übungsblätter 10
Prüfungsvorbereitung 30
Zwischensumme 90 =3 LP
Mathematische Grundlagen für Maschinelles Lernen
Präsenz 15*2 30
Nachbearbeitung 10
Literaturrecherche 10
Übungsblätter 10
Prüfungsvorbereitung 30
Zwischensumme 90 = 3 LP
Maschinelles Lernen Seminar: Präsenz 15*2 30 Literaturrecherche 15 Lesen 15 Vortragsausarbeitung 30
Zwischensumme 90= 3 LP
Summe 270 = 9 LP
8. Prüfung und Benotung des Moduls
Die Modulprüfung ist eine schriftliche Klausur. Wiederholungsprüfungen sind mündliche Prüfungen. Voraussetzungen für die Teilnahme an der Modulprüfung: 1. 50% der Übungen in der Integrierten Veranstaltung; und 2. je nach Wahlpflichtkomponente:
a. bestandene schriftliche Prüfung im Kurs „Matlab Programmierung ...“ b. bestandene schriftliche Prüfung im Kurs „Mathematische Grundlagen...“ c. erfolgreiche Präsentation in einem Seminar
9. Dauer des Moduls 1 Semester
10. Teilnehmer(innen)zahl
Keine Teilnehmerbeschränkung.
11. Anmeldeformalitäten
Keine.
12. Literaturhinweise, Skripte
Skripte in Papierform vorhanden nein Skripte in elektronischer Form vorhanden nein Literatur: Folgene Bücher geben eine umfassende Einführung in den Bereich des Maschinellen Lernens.
• Christopher M. Bishop (2006) Pattern Recognition And Machine Learning , Springer. • Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork (2001) Pattern Classification , Wiley (2. Auflage). • Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman (2001) The Elements of Statistical Learning,
Springer. Folgende Bücher geben eine umfassende Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und in die Statistik.
• G. Bamberg, F. Baur (2006) Statistik, Oldenbourg-Verlag, 12. Auflage • Fahrmeir, R. Künstler, I. Pigeot, G. Tutz (2004) Statistik , Springer, 5. Auflage • L. Wasserman (2004) All of Statistics, Springer
Die wichtigsten Gleichungen für das Rechnen mit Matrizen und insbesondere die Ableitungsregeln für höher-dimensionale Funktionen findet man hier:
• K. B. Petersen, M. S. Pedersen (2007) The Matrix Cookbook. Technical University of Denmark
13. Sonstiges
Die Vorlesung wird jeweils zum Wintersemester angeboten.
Titel des Moduls: Maschinelles Lernen 2
LP (nach ECTS): 9
Kurzbezeichung: MINF-IS-ML2.W12
Verantwortlicher für das Modul: Müller
Sekr.:FR 6-9
Email: klaus-robert.mueller@tu-berlin.de
Modulbeschreibung
1. Qualifikationsziele Am Ende der Veranstaltung haben die Teilnehmer ihr Wissen über die Anwendung spezifischer Methoden des Maschinellen Lernens (Klassifikation, Regression, Dimensionsreduktion, Clustering) in ausgewählten Anwen-dungsbereichen (Bioinformatik, Computersicherheit, etc.) vertieft und können diese selbstständig anwenden und weiterentwickeln. Insbesondere sind die Teilnehmer mit den Aspekten des Maschinellen Lernens vertraut, welche für den praktischen Erfolg entscheidend sind. Darüber hinaus haben die Teilnehmer in einem Seminar den aktuellen Forschungsstand kennengelernt, sowie das Präsentieren im wissenschaftlichen Umfeld einge-übt. Die Veranstaltung vermittelt überwiegend: Fachkompetenz 50% Methodenkompetenz 40% Systemkompetenz 0% Sozialkompetenz 10%
2. Inhalte In dieser Vorlesung werden weiterführende Themen des Maschinellen Lernens behandelt. Ein besonderer Schwerpunkt wird auf die Anwendung gelegt werden. Mehrere erfolgreiche Anwendungen des Maschinellen Lernens werden besprochen, und auf die jeweiligen Besonderheiten wird eingegangen. Unter anderem werden folgende Themen behandelt: halbüberwachtes Lernen, Boostingverfahren, Optimierungstheorie, Kernmethoden für strukturierte Daten, graphische Modelle.
Beispiele für erfolgreiche Anwendungen sind unter anderem Bioinformatik, Computersicherheit und Textmining.
Vertiefung in ein spezielles Anwendungsgebiet oder Lernproblem (Seminar). Es werden laufend neue Semina-re angeboten, das Modul wird in jedem Semester dementsprechend aktualisiert.
3. Modulbestandteile
LV-Titel LV-Art SWS LP (nach ECTS)
Pflicht(P) / Wahl-pflicht(WP)
Semester (WiSe / SoSe)
Maschinelles Lernen - Theorie und Anwendung VL 4 6 P SoSe
Hot Topics in Machine Learning SE 2 3 WP SoSe
Machine Learning for Intelligent Robots SE 2 3 WP Unregelmäßig
Feature Selection SE 2 3 WP Unregelmäßig
Halbüberwachtes Lernen SE 2 3 WP Unregelmäßig
Lernen unter Nichtstationaritäten SE 2 3 WP Unregelmäßig
Moderne Verfahren des Maschinellen Lernens: Kausalanalyse
SE 2 3 WP Unregelmäßig
Learning on Structured Data SE 2 3 WP Unregelmäßig
Regression and Optimization Methods in Ro-botics
SE 2 3 WP Unregelmäßig
Dimensionsreduktion SE 2 3 WP Unregelmäßig
Bayes-Verfahren im Maschinellen Lernen SE 2 3 WP Unregelmäßig
Boosting and Model Averaging SE 2 3 WP Unregelmäßig
Machine Learning for Computer Vision SE 2 3 WP Unregelmäßig
Brain-Computer-Interfacing SE 2 3 WP Unregelmäßig
Representations in Machine Learning SE 2 3 WP Unregelmäßig
Maschinelles Lernen in der IT-Sicherheit SE 2 3 WP Unregelmäßig
4. Beschreibung der Lehr- und Lernformen Die Veranstaltung besteht aus einem Vorlesungsteil (Frontalunterricht vor allen Teilnehmern zur Vermittlung des Stoffes) und einem Anteil praktischer Arbeit. Letztere besteht aus dem selbstständigen Bearbeiten von Übungsaufgaben. Die Seminarvorträge werden unter Anleitung eines Betreuers erarbeitet und in einem Blockseminar präsentiert und diskutiert. 5. Voraussetzungen für die Teilnahme Programmierkenntnisse, gute Grundlagen in Mathematik, insbesondere Lineare Algebra, Analysis, Wahr-scheinlichkeitsrechnung. Grundlagen des maschinellen Lernens sind ratsam, z.B. Teilnahme am Modul „Ma-schinelles Lernen 1“, jedoch bei solidem theoretischem Vorwissen nicht zwingend erforderlich.
6. Verwendbarkeit Masterstudiengang Informatik / Studienschwerpunkt Intelligente Systeme Masterstudiengang Technische Informatik / Studienschwerpunkt Informationssysteme. Masterstudiengang Technische Informatik StO/PO 2012: -Studienschwerpunkt Digitale Medien (Digital Media; Elektrotechnik oder Technische Informatik) -Studienschwerpunkt Mensch- Maschine- Interaktion und Design ( Human- Computer Interaction and Design; Technische Informatik) -Studienschwerpunkt Kognitive Systeme (Cognitive Systems and Robotics; Informatik) -Studienschwerpunkt: Informationssysteme (Information Systems; Informatik) Master Elektrotechnik (Studienschwerpunkt Informationstechnologie). Service-Veranstaltung für andere Studiengänge (vor allem aus dem natur- und ingenieurwissenschaftlichen Bereich und der Mathematik)
7. Arbeitsaufwand und Leistungspunkte
LV- Art Berechnung Stunden
Maschinelles Lernen – Theorie und Anwendung (Pflicht):
Präsenz 15*4 60
Nachbearbeitung 15*2 30
Übungsblätter 15*4 60
Prüfungsvorbereitung - 30
Zwischensumme 180 = 6 LP
Maschinelles Lernen Seminar (Wahlpflicht):
Präsenz - 30
Literaturrecherche 2*7 10
Lesen 2*7 10
Vortragsausarbeitung - 40
Zwischensumme 90= 3 LP
Summe 270 = 9 LP
8. Prüfung und Benotung des Moduls
Die Modulprüfung ist eine schriftliche Klausur. Wiederholungsprüfungen sind mündliche Prüfungen. Voraussetzungen für die Teilnahme an der Modulprüfung: 1. 50% der Übungen in der Integrierten Veranstaltung; und 2. erfolgreiche Präsentation in einem Seminar.
9. Dauer des Moduls
1 Semester
10. Teilnehmer(innen)zahl
Keine Teilnehmerbeschränkung.
11. Anmeldeformalitäten
12. Literaturhinweise, Skripte
Skripte in Papierform vorhanden nein Skripte in elektronischer Form vorhanden nein Literatur: Folgene Bücher geben eine umfassende Einführung in den Bereich des Maschinellen Lernens:
• Christopher M. Bishop (2006) Pattern Recognition And Machine Learning , Springer. • Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork (2001) Pattern Classification , Wiley (2. Auflage). • Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman (2001) The Elements of Statistical Learning,
Springer. Folgende Bücher geben eine umfassende Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und in die Statistik:
• G. Bamberg, F. Baur (2006) Statistik, Oldenbourg-Verlag, 12. Auflage • Fahrmeir, R. Künstler, I. Pigeot, G. Tutz (2004) Statistik , Springer, 5. Auflage • L. Wasserman (2004) All of Statistics, Springer
Die wichtigsten Gleichungen für das Rechnen mit Matrizen und insbesondere die Ableitungsregeln für höher-dimensionale Funktionen findet man hier:
• K. B. Petersen, M. S. Pedersen (2007) The Matrix Cookbook. Technical University of Denmark
13. Sonstiges
Die Vorlesung wird jeweils zum Sommersemester angeboten.
Titel des Moduls: Maschinelles Lernen Projekt
LP (nach ECTS): 9
Kurzbezeichung: MINF-IS-MLPJ.W12
Verantwortlicher für das Modul: Müller
Sekr.:FR6-9
Email: klaus-robert.mueller@tu-berlin.de
Modulbeschreibung
1. Qualifikationsziele
Die Teilnehmer dieses Moduls erwerben Kenntnisse und praktische Erfahrung im selbstständigen Anwenden von Methoden des maschinellen Lernens auf einen realen Rohdatensatz in einem spezifischen Anwendungs-szenario. Hierzu gehört insbesondere die maschinelle Aufbereitung realer Daten in ein brauchbares Format, das Kalibrieren von Vorhersagemethoden, sowie der Vergleich unterschiedlicher Ansätze. Absolventen dieses Moduls sind fähig, auch auf anderen realen Daten Methoden des maschinellen Lernens erfolgreich anzuwen-den sowie den Umfang, die Komplexität und die Erfolgsaussichten eines solchen Projektes unter praktischen Gesichtspunkten abzuschätzen.
Die Veranstaltung vermittelt überwiegend: Fachkompetenz x Methodenkompetenz x Systemkompetenz Sozialkompetenz
2. Inhalte
Ziel des Projektes ist, eine Vorhersageverfahren (Regression/Klassifikation) für eine reale Anwendung zu entwickeln, auf der Basis einer Open-Source Machine Learning toolbox („shogun“). Dazu wird ein realer Da-tensatz in Rohdatenformat gegeben. Das Projekt ist in die folgenden drei aufeinander aufbauenden Meilen-steine unterteilt.
1. Extraktion von vektoriellen Merkmalsvektoren aus den Rohdaten; univariate und multivariate Bewertung dieser Merkmale.
2. Evaluierung und Vergleich verschiedener Vorhersagemethodiken, Entwicklung geeigneter Bewertungsan-sätze und Gütemasse.
3. Begründete Auswahl und abschließende Bewertung einer bestimmten Vorhersagemethodik.
Im Unterschied zum Praktikum liegt der Schwerpunkt nicht auf der Implementierung von Machine Learning-Methoden, sondern auf Datenaufbereitung sowie Anwendung, Bewertung und Auswahl von Methoden aus der Toolbox „shogun“.
3. Modulbestandteile
LV-Titel LV-Art SWSLP (nach ECTS)
Pflicht(P) / Wahl-pflicht(WP)
Semester (WiSe / SoSe)
Maschinelles Lernen Projekt PJ 6 9 P WiSe
4. Beschreibung der Lehr- und Lernformen
Die Teilnehmer bearbeiten das Projekt selbstständig. Zu Beginn des Semesters und nach jedem Meilenstein findet ein Treffen statt, bei dem die Teilnehmer ihre Ergebnisse vorstellen und diskutieren (Seminar) und die Zielsetzung des nächsten Meilensteins vorgestellt wird (Vorlesung). Zusätzlich findet eine regelmäßige ge-meinsame Sprechstunde statt.
5. Voraussetzungen für die Teilnahme
Es gibt keine formalen Voraussetzungen. Die vorherige Teilnahme an den Modulen „Maschinelles Lernen I“ und „Praktikum Maschinelles Lernen“ ist wünschenswert. Sämtlicher Programmcode wird in Python geschrie-ben unter Verwendung der Machine Learning Toolbox „shogun“.
6. Verwendbarkeit Masterstudiengang Informatik / Studienschwerpunkt Intelligente Systeme Masterstudiengang Technische Informatik / Studienschwerpunkt Informationssysteme. Masterstudiengang Technische Informatik StO/PO 2012: -Studienschwerpunkt Digitale Medien (Digital Media; Elektrotechnik oder Technische Informatik) -Studienschwerpunkt Mensch- Maschine- Interaktion und Design ( Human- Computer Interaction and Design; Technische Informatik) -Studienschwerpunkt Kognitive Systeme (Cognitive Systems and Robotics; Informatik) -Studienschwerpunkt: Informationssysteme (Information Systems; Informatik) Master Elektrotechnik (Studienschwerpunkt Informationstechnologie). Service-Veranstaltung für andere Studiengänge (vor allem aus dem natur- und ingenieurwissenschaftlichen Bereich und der Mathematik)
7. Arbeitsaufwand und Leistungspunkte
Maschinelles Lernen Projekt Berechnung Stunden
Präsenz Vorlesungen 4*2h 8
Präsenz Rechnerzeiten 15*2h 30
Übungsblätter 3*70h 210
Vorbereitung Präsentationen - 16
Präsentationen 3*2h 6
Summe - 270
8. Prüfung und Benotung des Moduls
Die Prüfung und Benotung erfolgt ausschließlich durch prüfungsäquivalente Studienleistungen: nach jedem Meilenstein geben die Teilnehmer Programmcode sowie eine Dokumentation Ihrer Lösung ab. Sowohl für den Programmcode, als auch für die Dokumentation der Lösung gibt es strikte Vorgaben welche auf der Website bekanntgegeben werden. Es gibt drei Meilsteine und die Bewertung jedes Meilsteins geht zu 1/3 in die Note ein. Die Lösungen werden den jeweils anderen Teilnehmern zur Verfügung gestellt, damit diese ggf. in den fol-genden Meilensteinen darauf aufbauen können.
9. Dauer des Moduls
1 Semester
10. Teilnehmer(innen)zahl
Maximal 10 Teilnehmer. Da sich Gruppenarbeit in der Vergangenheit nicht bewährt hat, ist Gruppenarbeit in diesem Modul nicht mehr zulässig.
11. Anmeldeformalitäten
Die Anmeldung erfolgt per Email. Die Anmeldungen werden in der Reihenfolge des Eintreffens berücksichtigt; Details und Fristen siehe Fachgebietswebseite
12. Literaturhinweise, Skripte
Skripte in Papierform vorhanden nein Skripte in elektronischer Form vorhanden nein Literatur:
Homepage der Machine Learning Toolbox shogun: http://www.shogun-toolbox.org/ Christopher M. Bishop (2006) Pattern Recognition And Machine Learning , Springer. Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork (2001) Pattern Classification , Wiley (2. Auflage). Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman (2001) The Elements of Statistical Learning,
Springer.
13. Sonstiges
Das Modul wird jeweils zum Wintersemester angeboten.
Titel des Moduls: Praktikum Maschinelles Lernen
LP (nach ECTS): 9
Kurzbezeichung: MINF-IS-MLPR.W12
Verantwortlicher für das Modul: Müller
Sekr.: FR 6-9
Email: klaus-robert.mueller@tu-berlin.de
Modulbeschreibung
1. Qualifikationsziele Nach Abschluss dieses Moduls sind die Teilnehmer in der Lage, die zentralen Algorithmen des Maschinellen Lernens selbst zu implementieren, anzuwenden und ihre Leistung auf geeigneten künstlichen Datensätzen zu analysieren. Außerdem vermittelt das Modul einen breiten Überblick aktueller Verfahren, ihrer Anwendungs-möglichkeiten und Grenzen.
Die Veranstaltung vermittelt überwiegend: Fachkompetenz x Methodenkompetenz x Systemkompetenz Sozialkompetenz
2. Inhalte
Behandelt werden die bekanntesten Algorithmen zur Dimensionsreduktion bzw. Visualisierung, Clustering, Regression, Klassifikation (inkl. Modellselektion) und Inferenz in Graphischen Modellen.
3. Modulbestandteile
LV-Titel LV-Art SWSLP (nach ECTS)
Pflicht(P) / Wahl-pflicht(WP)
Semester (WiSe / SoSe)
Praktikum Maschinelles Lernen und Daten-analyse
PR 6 9 P SoSe
4. Beschreibung der Lehr- und Lernformen Die Veranstaltung besteht zum einen aus wöchentlichen Veranstaltungen, in denen neue Methoden und Übungsaufgaben vorgestellt werden, bzw. Lösungen von Teilnehmern präsentiert werden, sowie eigenständi-ger Bearbeitung von Übungsaufgaben.
5. Voraussetzungen für die Teilnahme
Programmierkenntnisse, Teilnahme am Modul „Maschinelles Lernen 1“ oder „Maschinelles Lernen 2“ ist wün-schenswert.
6. Verwendbarkeit Masterstudiengang Informatik / Studienschwerpunkt Intelligente Systeme Masterstudiengang Technische Informatik / Studienschwerpunkt Informationssysteme. Masterstudiengang Technische Informatik StO/PO 2012: -Studienschwerpunkt Digitale Medien (Digital Media; Elektrotechnik oder Technische Informatik) -Studienschwerpunkt Mensch- Maschine- Interaktion und Design ( Human- Computer Interaction and Design; Technische Informatik) -Studienschwerpunkt Kognitive Systeme (Cognitive Systems and Robotics; Informatik) -Studienschwerpunkt: Informationssysteme (Information Systems; Informatik) Master Elektrotechnik (Studienschwerpunkt Informationstechnologie). Service-Veranstaltung für andere Studiengänge (vor allem aus dem natur- und ingenieurwissenschaftlichen Bereich und der Mathematik)
7. Arbeitsaufwand und Leistungspunkte
LV- Art Berechnung Stunden
Präsenz 15*4 60
Nachbearbeitung 15*4 60
Übungsblätter 15*8 120
Prüfungsvorbereitung 30
Gesamt 270
8. Prüfung und Benotung des Moduls Mündliche Prüfung (benotet). Voraussetzung zur Teilnahme an der mündlichen Prüfung ist die erfolgreiche Bearbeitung der Übungsaufga-ben (mindestens 50% der Punkte).
9. Dauer des Moduls
1 Semester
10. Teilnehmer(innen)zahl
Maximal 10 Teilnehmer. Da sich Gruppenarbeit in der Vergangenheit nicht bewährt hat, ist Gruppenarbeit in diesem Modul nicht mehr zulässig.
11. Anmeldeformalitäten
Die Anmeldungen werden in der Reihenfolge des Eintreffens berücksichtigt; Details und Fristen siehe Fach-gebietswebseite. http://www.ml.tu-berlin.de
12. Literaturhinweise, Skripte
Folgende Bücher geben eine umfassende Einführung in den Bereich des Maschinellen Lernens: Christopher M. Bishop (2006) Pattern Recognition And Machine Learning , Springer. Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork (2001) Pattern Classification , Wiley (2. Auflage). Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman (2001) The Elements of Statistical Learning, Springer. Folgende Bücher geben eine umfassende Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und in die Statistik: G. Bamberg, F. Baur (2006) Statistik, Oldenbourg-Verlag, 12. Auflage Fahrmeir, R. Künstler, I. Pigeot, G. Tutz (2004) Statistik , Springer, 5. Auflage L. Wasserman (2004) All of Statistics, Springer
Die wichtigsten Gleichungen für das Rechnen mit Matrizen und insbesondere die Ableitungsregeln für höher-dimensionale Funktionen findet man hier: K. B. Petersen, M. S. Pedersen (2007) The Matrix Cookbook. Technical University of Denmark
13. Sonstiges
Titel des Moduls: Optische Kommunikationstechnik
LP (ECTS): 12
Kurzbezeichnung: MET-IT1-OptKT.W12
Verantwortliche/-r für das Modul: Petermann
Sekr.: HFT 4
Email: petermann@tu-berlin.de
Modulbeschreibung
1. Qualifikationsziele Studierende, die das Modul Optische Kommunikationstechnik absolviert haben, sind insbesondere mit den Themen der faseroptischen Übertragungstechnik vertraut, wobei im Rahmen dieses Moduls vor allem die physiknahe Ebene behandelt wird.
Die Veranstaltung vermittelt überwiegend: Fachkompetenz 30% Methodenkompetenz 30% Systemkompetenz 30% Sozialkompetenz 10%
2. Inhalte
Im Rahmen der wachsenden Anforderung des Internets müssen immer größere Bandbreiten bereitgestellt werden. Aufgrund der im optischen Spektralbereich vorhandenen sehr hohen Bandbreite ist die Lichtleitfaser das ideale Übertragungsmedium für höchste Informationsmengen. Deshalb besteht auch das heutige Telekommunikations-Festnetz bis auf die Anschlussleitung zum Teilnehmer nahezu ausschließlich aus faseroptischen Übertragungssystemen. In der Veranstaltung Optische Nachrichtentechnik werden die dafür erforderlichen Grundlagen vermittelt. Die Vorlesungen zu Photonischen Kommunikationsnetzen führen aufbauend auf den Grundlagen der optischen Nachrichtenübertragung in Netzelemente (z.B. Regeneratoren, Multiplexer, Crossconnects), Netzsegmente (Core-, Access- und Customer-Netze) sowie grundlegende Netzhierarchien wie beispielsweise PDH und SDH ein. Dabei wird ebenso auf Fragen des Netzbetriebs und -managements eingegangen. In der Übung werden Rechenaufgaben zur optischen Nachrichtentechnik behandelt. Sie kann nur in Kombination mit dem Praktikum belegt werden, welches den Studierenden die Gelegenheit gibt, mit moderner Software optische Übertragungssysteme zu simulieren und wichtige Zusammenhänge anhand verschiedener Laborversuche aus dem Bereich optischer Übertragungstechnik in Kleingruppen nachzuvollziehen. Im ONT Seminar erhalten die Studierenden die Möglichkeit, sich weitgehend selbstständig in ein Thema der optischen Nachrichtentechnik einzuarbeiten und dies in einem Fachvortrag zu präsentieren. Das Seminar: Special Topics in Broadband Access and FTTH: Technologies and Applications ist in einen Vorlesungsteil und ein Seminarteil unterteilt. Lectures related to: History of telecommunications including wireline and wireless technologies, telegraph, telephone, radio and Satellite for communications, invention of lasers and early development of optical fibers for telecommunications, global undersea optical fiber networks, fiber systems in the Telecom vs. cable TV industries, HFC (hybrid fiber-coax) systems for Cable TV networks and services, FTTC, FTTB, FTTH, FTTX evolution, EPON, GPON to WDM PONs, FTTx deployment and applications, broadband access systems and broadband services, Internet history and IP phone and IP TV, VOD and steaming video, optical broadband access' impact on the modern information societies, world wide deployment of broadband access systems and potential societal impacts, etc. Project topics to be decided by the student for his own interest area, but with the help and approval from the professor. Some possible topics: (1) technology and impact of FTTH deployment in a specific region or a specific country (e.g., Europe, Asia or America); (2) competition between the cable TV and telecom companies in broadband services: HFC vs. FTTX, in a specific country; (3) Is 10 GPON or WDM PON needed and when? (4) Impact of 3G and 4G smart phones, iPads, tablet PCs and the broadband mobile video; (4)polymer optical fibers for in-house networks? (5) smart homes and smart buildings: what is in the
future? (6) online HD video and video games: bandwidth requirement aspects and potential impact on the broadband access requirements; (7) 3D movie and 3D TV: technologies and impacts on future broadband access networks? (8) visible light indoor communications and optical indoor wireless-technology trends and is there a real need? In Halbleitertechnologie für die Integration in der Optoelektronik werden Herstellungsverfahren zur Integration optoelektronischer Bauelemente in gängige Halbleitertechnologien behandelt. Dies reicht von der Epitaxie über Depositions- und Ätztechniken bis hin zu diversen Konzeptions- bzw. Optimierungsmethoden zur Realisierung von Bauelementen (Transistor, Laser, optische Wellenleiter). Die Veranstaltung High-Speed Optical Transmission Systems behandelt hochbitratige optische Übertragungsstrecken aus der Systemsicht heraus. Es werden grundlegende Konzepte für die hochbitratige Übertagungstechnik eingeführt und begrenzende Effekte in entsprechenden Systemen betrachtet. Die Vorlesung Silicon Photonics gibt eine Einführung in das hochaktuelle Gebiet der siliziumbasierten Photonik. Vermittelt werden die Grundlagen zum Verständnis der aktuellen Forschung. Die Vorlesung ist reich an Beispielen, um die gegenwärtigen Trends deutlich zu machen
3. Modulbestandteile
LV-Titel LV-Art SWS LP nach ECTS
Pflicht(P)/Wahlpflicht(WP)
Semester (WiSe / SoSe)
Einführung in die optische Nachrichtentechnik VL 4 6 P SoSe
Optische Nachrichtentechnik UE 1 2 WP SoSe
Optische Nachrichtentechnik PR 3 4 WP WiSe
Optische Nachrichtentechnik SE 2 3 WP SoSe
Special Topics in Broadband Access and FTTH: Technologies and Applications
SE 2 3 WP SoSe
Photonische Kommunikationsnetze I VL 2 3 WP WiSe
Halbleitertechnologie für die Integration in der Optoelektronik
VL 2 3 WP WiSe
High-Speed Optical Transmission Systems IV 2 3 WP WiSe
Silicon Photonics VL 2 3 WP WiSe
Photonische Kommunikationsnetze II VL 2 3 WP SoSe
4. Beschreibung der Lehr- und Lernformen Die Lehrinhalte werden durch Vorlesungen, Übungen, Praktika, Integrierte Veranstaltungen und Seminare vermittelt
5. Voraussetzungen für die Teilnahme
wünschenswert: Bachelor ET / Studienschwerpunkt Elektrotechnik und Informationstechnik
6. Verwendbarkeit Master Elektrotechnik/ Informationstechnologie Master Technische Informatik/ Studienschwerpunkt Nachrichtentechnik (Elektrotechnik) Master Technische Informatik (StO/PO 2012):
- Studienschwerpunkt Digitale Medien (Digital Media; Elektrotechnik oder Technische Informatik)
- Studienschwerpunkt Netze (Networks; Elektrotechnik, Technische Informatik oder Informatik) - Studienschwerpunkt Technologien der Informationstechnik (Information Technologies; Elektrotechnik
oder Technische Informatik) Masterstudiengang Wirtschaftsingenieurwesen, Studienschwerpunkt Ingenieurswissenschaft Elektrotechnik.Bei ausreichenden Kapazitäten auch als Wahlpflichtmodul in anderen Studiengängen wählbar. 7. Arbeitsaufwand und Leistungspunkte
LV – Art Berechnung Stunden
Pflichtteil:
Vorlesung(4 SWS )
Präsenz 4*15 60
Vor- und Nachbereitung 60
Prüfungsvorbereitung 60
Zwischensumme: 180
Wahlteil:
Übung (1 SWS)
Präsenz 1*15 15
Vor- und Nachbereitung 30
Prüfungsvorbereitung 15
Zwischensumme: 60
Vorlesung oder Integrierte Vorlesung (2 SWS)
Präsenz 2*15 30
Vor- und Nachbereitung 30
Prüfungsvorbereitung 30
Zwischensumme: 90
Seminar (2 SWS)
Präsenz 2*15 30
Vor- und Nachbereitung 2*15 30
Ausarbeitung 30 30
Zwischensumme: 90
Praktikum (3 SWS)
Präsenz 3*15 45
Vor- und Nachbereitung 45
Ausarbeitung 30
Zwischensumme: 120
Summe (Wahl- und Pflichtteil) 360
8. Prüfung und Benotung des Moduls
Die Gesamtnote für das Modul setzt sich aus den Ergebnissen mehrerer Prüfungsäquivalenter Studienleistungen zusammen. Die Gewichtung der Teilleistungen entspricht der jeweiligen ECTS Zahl. Bei den Vorlesungen und integrierten Veranstaltungen handelt sich um mündliche Prüfungen. Die Praktikumsnote ergibt sich aus dem angefertigten Protokoll und einer Rücksprache. Bei den Rechenübungen handelt sich um eine Klausur. Bei Seminaren erfolgt die Bewertung durch einen Vortrag (und einer Hausarbeit).
9. Dauer des Moduls
Das Modul kann in einem oder 2 Semester(n) abgeschlossen werden.
10. Teilnehmer(innen)zahl
Unterliegt Beschränkungen bei der Praktikums- und Seminarteilnahme.
11. Anmeldeformalitäten
Für die Teilnahme am Praktikum ist eine Anmeldung erforderlich. Informationen zum Praktikum und zur Anmeldung im Internet oder am Aushang Sekretariat HFT 4.
12. Literaturhinweise, Skripte
Skripte in Papierform vorhanden ja X nein � Das Skript ist im Sekretariat HFT 4 erhältlich Skripte in elektronischer Form vorhanden ja X nein � http://www.hft.ee.tu-berlin.de Literatur: Wird bei Vorlesungsbeginn bekannt gegeben.
13. Sonstiges
Titel des Moduls: Photonische Kommunikationsnetze und Komponenten
LP (ECTS): 12
Kurzbezeichnung: HF-Ph-M-PhKK.W12
Verantwortliche/-r für das Modul: Petermann
Sekr.: HFT 4
Email: petermann@tu-berlin.de
Modulbeschreibung
1. Qualifikationsziele
Studierende, die das Modul Photonische Kommunikationsnetze und Komponenten absolviert haben, sind mit den Grundlagen entsprechender Netzstrukturen und Bauelemente vertraut. Im Wahlpflichtbereich werden ergänzende Themen zur optischen Kommunikationstechnik vermittelt.
Die Veranstaltung vermittelt überwiegend: Fachkompetenz 30% Methodenkompetenz 30% Systemkompetenz 30% Sozialkompetenz 10%
2. Inhalte
Dieses Modul stellt eine Ergänzung zum Modul "Optische Kommunikationstechnik" (IT1) dar und behandelt folgende Inhalte: Die Vorlesungen zu Photonischen Kommunikationsnetzen führen aufbauend auf den Grundlagen der optischen Nachrichtenübertragung in Netzelemente (z.B. Regeneratoren, Multiplexer, Crossconnects), Netzsegmente (Core-, Access- und Customer-Netze) sowie grundlegende Netzhierarchien wie beispielsweise PDH und SDH ein. Dabei wird ebenso auf Fragen des Netzbetriebs und -managements eingegangen. In der Übung werden Rechenaufgaben zur optischen Nachrichtentechnik behandelt. Sie kann nur in Kombination mit dem Praktikum belegt werden, welches den Studierenden die Gelegenheit gibt, mit moderner Software optische Übertragungssysteme zu simulieren und wichtige Zusammenhänge anhand verschiedener Laborversuche aus dem Bereich optischer Übertragungstechnik in Kleingruppen nachzuvollziehen. Im ONT Seminar erhalten die Studierenden die Möglichkeit, sich weitgehend selbstständig in ein Thema der optischen Nachrichtentechnik einzuarbeiten und dies in einem Fachvortrag zu präsentieren. Das Seminar: Special Topics in Broadband Access and FTTH: Technologies and Applications ist in einen Vorlesungsteil und ein Seminarteil unterteilt. Lectures related to: History of telecommunications including wireline and wireless technologies, telegraph, telephone, radio and Satellite for communications, invention of lasers and early development of optical fibers for telecommunications, global undersea optical fiber networks, fiber systems in the Telecom vs. cable TV industries, HFC (hybrid fiber-coax) systems for Cable TV networks and services, FTTC, FTTB, FTTH, FTTX evolution, EPON, GPON to WDM PONs, FTTx deployment and applications, broadband access systems and broadband services, Internet history and IP phone and IP TV, VOD and steaming video, optical broadband access' impact on the modern information societies, world wide deployment of broadband access systems and potential societal impacts, etc. Project topics to be decided by the student for his own interest area, but with the help and approval from the professor. Some possible topics: (1) technology and impact of FTTH deployment in a specific region or a specific country (e.g., Europe, Asia or America); (2) competition between the cable TV and telecom companies in broadband services: HFC vs. FTTX, in a specific country; (3) Is 10 GPON or WDM PON needed and when? (4) Impact of 3G and 4G smart phones, iPads, tablet PCs and the broadband mobile video; (4)polymer optical fibers for in-house networks? (5) smart homes and smart buildings: what is in the future? (6) on-line HD video and video games: bandwidth requirement aspects and potential impact on the broadband access requirements; (7) 3D movie and 3D TV: technologies and impacts on future broadband access networks? (8) visible light indoor communications and optical indoor wireless--technology trends
and is there a real need? Etc. In Halbleitertechnologie für die Integration in der Optoelektronik werden Herstellungsverfahren zur Integration optoelektronischer Bauelemente in gängige Halbleitertechnologien behandelt. Dies reicht von der Epitaxie über Depositions- und Ätztechniken bis hin zu diversen Konzeptions- bzw. Optimierungsmethoden zur Realisierung von Bauelementen (Transistor, Laser, optische Wellenleiter). Die Veranstaltung High-Speed Optical Transmission Systems behandelt hochbitratige optische Übertragungsstrecken aus der Systemsicht heraus. Es werden grundlegende Konzepte für die hochbitratige Übertagungstechnik eingeführt und begrenzende Effekte in entsprechenden Systemen betrachtet. Die Vorlesung Silicon Photonics gibt eine Einführung in das hochaktuelle Gebiet der siliziumbasierten Photonik. Vermittelt werden die Grundlagen zum Verständnis der aktuellen Forschung. Die Vorlesung ist reich an Beispielen, um die gegenwärtigen Trends deutlich zu machen.
3. Modulbestandteile
LV-Titel LV-Art SWS LP nach ECTS
Pflicht(P)/Wahlpflicht(WP)
Semester (WiSe / SoSe)
Photonische Kommunikationsnetze I VL 2 3 P WiSe
Photonische Kommunikationsnetze II VL 2 3 P SoSe
Optische Nachrichtentechnik UE 1 2 WP SoSe
Optische Nachrichtentechnik PR 3 4 WP WiSe
Optische Nachrichtentechnik SE 2 3 WP SoSe
Special Topics in Broadband Access and FTTH: Technologies and Applications
SE 2 3 WP SoSe
Halbleitertechnologie für die Integration in der Optoelektronik
VL 2 3 WP WiSe
High-Speed Optical Transmission Systems IV 2 3 WP WiSe
Silicon Photonics VL 2 3 WP WiSe
4. Beschreibung der Lehr- und Lernformen
Die Lehrinhalte werden durch Vorlesungen, Übungen, Praktika, Integrierte Veranstaltungen und Seminare vermittelt.
5. Voraussetzungen für die Teilnahme
obligatorisch: Dieses Modul kann nur in Kombination mit dem Modul "Optische Kommunikationstechnik" (IT1) belegt werden. wünschenswert: Bachelor ET / Studienschwerpunkt Elektrotechnik und Informationstechnik
6. Verwendbarkeit
Wahlpflichtmodul im Master Elektrotechnik / Informationstechnologie und Technische Informatik / Studienschwerpunkt Nachrichtentechnik (Elektrotechnik) und Wi.-Ing. / Studienschwerpunkt Ingenieurswissenschaft Elektrotechnik. Bei ausreichenden Kapazitäten auch als Wahlpflichtmodul in anderen Studiengängen wählbar.
7. Arbeitsaufwand und Leistungspunkte
LV – Art Berechnung Stunden
Pflichtteil:
2 Vorlesungen à 2 SWS
Präsenz 4*15 60
Vor- und Nachbereitung 60
Prüfungsvorbereitung 60
Zwischensumme Pflichtteil: 180
Wahlteil:
Übung (1 SWS)
Präsenz 1*15 15
Vor- und Nachbereitung 30
Prüfungsvorbereitung 15
Zwischensumme: 60
Seminar oder Integrierte Veranstaltung (2 SWS)
Präsenz 2*15 30
Vor- und Nachbereitung 30
Ausarbeitung 30
Zwischensumme: 90
Praktikum ((3 SWS)
Präsenz 3*15 45
Vor- und Nachbereitung 45
Ausarbeitung 30
Zwischensumme: 120
Summe Wahl und Pflichtteil: 360
8. Prüfung und Benotung des Moduls
Die Gesamtnote für das Modul setzt sich aus den Ergebnissen mehrerer Prüfungsäquivalenter Studienleistungen zusammen. Die Gewichtung der Teilleistungen entspricht der jeweiligen ECTS-Zahl. Bei den Vorlesungen und integrierten Veranstaltungen handelt sich um mündliche Prüfungen. Die Praktikumsnote ergibt sich aus dem angefertigten Protokoll und einer mündlichen Rücksprache. Die Rechenübung wird anhand einer Klausur bewertet. Bei Seminaren erfolgt die Bewertung durch einen Vortrag (und eine Hausarbeit).
9. Dauer des Moduls
Das Modul kann in 2 Semester(n) abgeschlossen werden.
10. Teilnehmer(innen)zahl
unterliegt Beschränkungen bei der Praktikums- und Seminarteilnahme.
11. Anmeldeformalitäten
Für die Teilnahme am Praktikum ist eine Anmeldung erforderlich. Informationen zum Praktikum und zur Anmeldung im Internet oder am Aushang Sekretariat HFT 4.
12. Literaturhinweise, Skripte
Skripte in Papierform vorhanden ja � nein X Skripte in elektronischer Form vorhanden ja X nein � Internetseite : http://www.hft.ee.tu-berlin.de Literatur: Wird bei Vorlesungsbeginn bekannt gegeben.
13. Sonstiges
Dieses Modul kann nur in Kombination mit dem Modul "Optische Kommunikationstechnik" (IT1) belegt werden. Das Seminar Special Topics in Broadband Access and FTTH wird in Englisch durchgeführt. Englischer Titel des Moduls: "Photonic Communication Networks and Components"
Titel des Moduls: Antennen und EMV
LP(ECTS): 12
Kurzbezeichnung: MET-Ant-EMV.S12
Verantwortliche/-r für das Modul: Petermann / Tekin
Sekr.: HFT 4
Email: Petermann@tu-berlin.de / tolga.tekin@tu-berlin.de
Modulbeschreibung
1. Qualifikationsziele
Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls sind die Studierenden in der Lage, Problemstellungen der Elektromagnetischen Verträglichkeit und Antennen und Wellenausbreitung zu erkennen, zu verstehen, und zu lösen. Die Wahlteile des Moduls ermöglichen die Vertiefung der Kenntnisse in EMV sowohl im Bezug auf elektrische Systeme als auch auf biologische Auswirkungen, Normen und Grenzwerte auf dem aktuellen Stand der Forschung um die Probleme eigenständig und ganzheitlich, sowie interdisziplinär zu lösen und die Ergebnisse zu präsentieren. Durch das Arbeiten in kleinen Gruppen in den Praktika/Laboren wird zusätzlich die Fähigkeit zur Teamarbeit gestärkt. Die Wahlteile des Moduls ermöglichen die Vertiefung der Kenntnisse in Architektur und Zellenplanung für Mobilfunksysteme und Antennen um die Probleme eigenständig und ganzheitlich zu analysieren, zu lösen und die Ergebnisse zu präsentieren. Die Veranstaltung vermittelt überwiegend: Fachkompetenz X Methodenkompetenz Systemkompetenz X Sozialkompetenz
2. Inhalte
Die Inhalte der Lehrveranstaltungen Elektromagnetische Verträglichkeit, Antennen und Wellenausbreitung, EMV-U, Antennensimulation und Architektur und Zellenplanung für Mobilfunksysteme werden entsprechend der Qualifikationsziele vermittelt.
3. Modulbestandteile
LV-Titel LV-Art SWS LP (nach ECTS)
Pflicht(P) / Wahlpflicht(WP)
Semester (WiSe / SoSe)
Elektromagnetische Verträglichkeit VL 2 3 P SoSe
Antennen und Wellenausbreitung VL 2 3 P SoSe
EMV-U 1 VL 1 1 WP WiSe
EMV-U 2 VL 1 2 WP SoSe
Antennensimulation IV 2 3 WP WiSe
Elektromagnetische Verträglichkeit PR 2 3 WP WiSe
Architektur und Zellenplanung für Mobilfunksysteme
VL 2 3 WP WiSe
4. Beschreibung der Lehr- und Lernformen
Die Lehrinhalte werden durch Vorlesungen, Praktikum und integrierte Veranstaltung vermittelt. Unterrichtssprache des Moduls ist deutsch.
5. Voraussetzungen für die Teilnahme
wünschenswert: Vorkenntnisse aus dem Bereich der Hochspannungstechnik und/oder Hochfrequenztechnik.
6. Verwendbarkeit
Wahlpflichtmodul in den Masterstudiengängen Elektrotechnik/ Studienschwerpunkt Informationstechnologie und Technische Informatik/ Studienschwerpunkt Nachrichtentechnik(Elektrotechnik) und Wi.-Ing. (mit Ingenieurswissenschaft Elektrotechnik). Bei ausreichenden Kapazität auch als Wahlpflichtmodul in anderen Studiengängen wählbar.
7. Arbeitsaufwand und Leistungspunkte
LV – Art Berechnung Stunden
Pflichtteil
2 Vorlesungen à 2 SWS
VL – Präsenzzeit 4*15 60
VL – Vor- und Nachbereitung 60
VL Vorbereitung Prüfung 60
Zwischensumme 180
Wahlteil
Möglichkeit A
2 VL + 2 PR – Präsenzzeit 4*15 60
2 VL – Vor- und Nachbereitung 30
2 PR - Ausarbeitung Versuche 60
Vorbereitung Prüfung 30
Zwischensumme 180
Möglichkeit B
4 VL – Präsenzzeit 4*15 60
4 VL – Vor- und Nachbereitung 60
4 VL Vorbereitung Prüfung 60
Zwischensumme 180
Summe (Pflicht- und Wahlteil): 360
8. Prüfung und Benotung des Moduls
Die Benotung des Moduls erfolgt in Form von prüfungsäquivalenten Studienleistungen. Die Gesamtnote errechnet sich aus einer Gewichtung gemäß den Leistungspunkten. Die Vorlesung wird durch eine mündliche Leistungskontrolle abgeprüft. Für das erfolgreiche Bestehen des Praktikums sind aktive Mitarbeit, schriftliche Ausarbeitungen (Protokolle) und eine mündliche Leistungskontrolle notwendig. Für das erfolgreiche Bestehen der Integrierten Lehrveranstaltung sind aktive Mitarbeit, schriftliche Ausarbeitungen (Projektbericht) und ein Referat notwendig. Bei großer Teilnehmerzahl können mündliche Leistungskontrollen durch schriftliche Tests ersetzt werden.
9. Dauer des Moduls
Das Modul kann in 2 Semester(n) abgeschlossen werden.
10. Teilnehmer(innen)zahl
Maximale Teilnehmer(innen)zahl: Vorlesungen unbegrenzt, Praktika und integrierte Veranstaltung können Begrenzungen haben.
11. Anmeldeformalitäten
Für die Teilnahme am Praktikum ist eine Anmeldung erforderlich. Informationen zum Praktikum und zur Anmeldung finden Sie im Internet und als Aushang am Sekretariat HFT 4.
12. Literaturhinweise, Skripte
Skripte in Papierform vorhanden ja x nein _ Die Skripte sind im Sekr. HFT 4 erhältlich. Skripte in elektronischer Form vorhanden ja _ nein x Literatur:
Klaus Kark: Antennen und Strahlungsfelder, Vieweg Verlag 2. Auflage, ISBN-10 3-8348-0216-6 Simon Saunders: Antennas and Propagation für Wireless Communication Systems, John Wiley &
Sons Ltd., ISBN-13 978-3-8348-0216-3
13. Sonstiges
Das Modul kann jedes Sommersemester begonnen werden.
Titel des Moduls: Fahrzeuginformationstechnik
LP (nach ECTS): 6
Kurzbezeichnung: M-AS-OKS-VIT.W12
Verantwortlicher für das Modul: Prof. Popescu-Zeletin, Prof. Herrtwich
Sekr.: FR 5-14
Email: ralf.g.herrtwich@daimler.com
Modulbeschreibung
1. Qualifikationsziele
Absolventen dieses Moduls verfügen über grundlegende Kompetenzen in den Technologien für die Fahrzeuginformationstechnik sowie deren Anwendung inbesondere auf dem Gebiet der Fahrerassistenzsysteme. Die Veranstaltung vermittelt überwiegend: Fachkompetenz 50% Methodenkompetenz 20% Systemkompetenz 20% Sozialkompetenz 10%
2. Inhalte
Dieses Modul gibt zunächst einen Einblick in die Grundlagen der Informationstechnik im Kraftfahrzeug. Da-bei werden die verschiedenen Elektronik-Domänen des Fahrzeugs mit ihren Fragestellungen und Sys-temausprägungen erläutert. Einen besonderen Schwerpunkt bildet das Gebiet moderner Assistenzsysteme im Fahrzeug. Die Veranstal-tung hebt nicht allein auf die technische Ausgestaltung der Systeme ab, sondern behandelt auch industriel-le Fragestellungen der Entwicklung, Produktion und Vermarktung dieser Systeme. Es werden Fahrerassistenzsysteme dann am Beispiel der sichtsystem- und kommunikationsgestützten Führung von Kraftfahrzeugen dargestellt. Dabei werden die sensorische Erfassung der aktuellen Situation, deren Beurteilung und die Ermittlung von geeigneten Aktionen diskutiert.
3. Modulbestandteile
LV-Titel LV-Art SWS LP (nach ECTS)
Pflicht(P) / Wahl-pflicht(WP)
Semester (WiSe / SoSe)
Informationstechnik im Kraftfahrzeug VL 2 3 P SoSe
Fahrerassistenzsysteme VL 2 3 P WiSe
4. Beschreibung der Lehr- und Lernformen
Der Vorlesungsinhalt wird durch Frontalvorträge vermittelt.
5. Voraussetzungen für die Teilnahme
Keine
6. Verwendbarkeit
Masterstudiengang Automotive Systems: Vertiefungsmodul Wahlpflichtmodul in Master Informatik: Studienschwerpunkt Kommunikationsbasierte Systeme Technische Informatik: Studienschwerpunkt Technische Anwendungen (Elektrotechnik und Informatik) Technische Informatik (StO/PO 2012):
- Studienschwerpunkt Netze (Networks; Elektrotechnik, Technische Informatik oder Informatik) Master Wi.-Ing: mit Ingenieurswissenschaft IuK Master Elektrotechnik: Wahlmodul im Studienschwerpunkt Informationstechnologie und Kommunikati-
onssysteme Bei ausreichenden Kapazitäten auch als Wahlpflichtmodul in anderen Studiengängen wählbar
7. Arbeitsaufwand und Leistungspunkte
LV – Art Berechnung Stunden
2 VL + 2 VL – Präsenzzeit 2 2 15 60
2 VL + 2 VL – Vor- und Nachbereitung 2 2 15 60
Vorbereitungszeit für Prüfung 60
Summe: 180
8. Prüfung und Benotung des Moduls
Es wird zu jeder Vorlesung eine Klausur geschrieben. Das Modul ist bestanden, wenn jede Lehrveranstaltung bestanden wurde.
9. Dauer des Moduls
Das Modul kann in 2 Semestern abgeschlossen werden.
10. Teilnehmer(innen)zahl
Die Teilnehmer(innen)zahl ist nicht begrenzt.
11. Anmeldeformalitäten
Zur Teilnahme an den Lehrveranstaltungen ist eine Anmeldung unter http://www.oks.tu-berlin.de/ oder beim jeweiligen Dozenten (bzw. OKS Sekretariat) erforderlich.
12. Literaturhinweise, Skripte
Skripte in Papierform vorhanden ja nein Skripte in elektronischer Form vorhanden ja nein Nach Anmeldung auf der Website: http://www.dcaiti.tu-berlin.de/teaching/mydcaiti/ Literatur: Die relevante und ergänzende Literatur wird zu Beginn der Lehrveranstaltungen und auf der Veranstaltungs-webseite bekannt gegeben.
13. Sonstiges
Die Lehrveranstaltungen werden in Deutsch gehalten. Das Präsentationsmaterial ist teilweise in Englisch ver-fasst. Der englische Titel des Moduls lautet Vehicle Information Technology.
Titel des Moduls: Vehicle–to-X Communication Systems
LP (nach ECTS): 12
Kurzbezeichnung M-AS-OKS-V2XC.W12
Verantwortlicher: Prof. Popescu-Zeletin
Sekr.: FR 5-14
Email: radu.popescu-zeletin@tu-berlin.de
Modulbeschreibung
1. Qualifikationsziele
Absolventen dieses Moduls verfügen über Kompetenzen in den Technologien für Fahrzeug-zu-Fahrzeug- und Fahrzeug-zu-Straßenmobiliar-Kommunikation. Die Veranstaltung vermittelt überwiegend: Fachkompetenz 50% Methodenkompetenz 20% Systemkompetenz 20% Sozialkompetenz 10%
2. Inhalte
In diesem Modul werden den Studierenden die Grundlagen für die „Fahrzeug-zu-Fahrzeug-“ und Fahrzeug-zu-Straßenmobiliar-Kommunikation vorgestellt. In den Vorlesungen und den Seminaren wird der theoretische Hintergrund vermittelt, der dann in einem der nachfolgenden Projekte entweder praktisch umgesetzt oder mittels Simulation validiert wird. Die Veranstaltungen in diesem Modul werden durch Gastdozenten aus Industrie und Wirtschaft unterstützt und können so einen starken Bezug zur Industrieforschung vermitteln.
3. Modulbestandteile
LV-Titel LV-Art SWS LP Pflicht (P)
Wahlpfl.(WP) WiSe/SoSe
Vehicle-2-X Communication VL 2 3 P SoSe
Autonome Fahrzeuge SE 2 3 P WiSe/SoSe
Simulation of Vehicle-2-X Communication PJ 4 6 P WiSe/SoSe
4. Beschreibung der Lehr- und Lernformen
In der Vorlesung lernen die Studierenden die Grundlagen der Kommunikationstechnologien zwischen Fahrzeugen (V2X-C) kennen. Ergänzend zur Vorlesung können die Studierenden in dem Seminar ausgewählte Lerninhalte zum Thema gezielt vertiefen und in einem Vortrag vorstellen.
5. Voraussetzungen für die Teilnahme
Netzwerkgrundkenntnisse wie z.B. ISO OSI-Referenzmodell, etc. Grundlagen der Kommunikations-technologien im Fahrzeug (Pflichtmodul Informationstechnik im Fahrzeug im Studiengang Automotive Systems )
6. Verwendbarkeit Masterstudiengang Automotive Systems: Vertiefungsmodul Wahlpflichtmodul in Master Informatik: Studienschwerpunkt Kommunikationsbasierte Systeme Technische Informatik: Studienschwerpunkt Technische Anwendungen (Elektrotechnik und
Informatik) Technische Informatik (StO/PO 2012): Studienschwerpunkt Netze (Networks; Elektrotechnik, Technische Informatik oder Informatik)
Master Wi.-Ing: mit Ingenieurswissenschaft IuK Master Elektrotechnik: Wahlmodul im Studienschwerpunkt Informationstechnologie und
Kommunikationssysteme
Bei ausreichenden Kapazitäten auch als Wahlpflichtmodul in anderen Studiengängen wählbar
7. Arbeitsaufwand und Leistungspunkte
LV-Art Berechnung Stunden
Vorlesung
Präsenz 152 30
Vor- und Nachbereitung: 30
Klausurvorbereitung: 30
Summe 90
Seminar
Präsenz 152 30
Literaturrecherche, Besprechung, Konzept: 20
schriftliche Ausarbeitung: 15
Vortrag vorbereiten: 15
Prüfung vorbereiten: 10
Summe 90
8. Prüfung und Benotung des Moduls
Die Modulprüfung besteht aus einer prüfungsäquivalenten Studienleistung der einzelnen Lehrveranstaltungen. Die Vorlesung wird mit einem schriftlichen Test abgeprüft. Dieser geht mit 50% in die Modulnote ein. Die Prüfung des Seminars besteht aus zwei Teilleistungen: einem Vortrag sowie der schriftlichen Aus-arbeitung. Diese gehen zu 50% jeweils in die Note der Lehrveranstaltung ein. Alle Teilleistungen müs-sen bestanden werden und gehen ebenfalls zu 50% in die Modulnote ein. Das Modul ist bestanden, wenn jede Lehrveranstaltung bestanden wurde.
9. Dauer des Moduls
Das Modul kann in zwei Semestern abgeschlossen werden.
10. Teilnehmer(innen)zahl
Die Teilnehmer(innen)zahl ist nicht begrenzt.
11. Anmeldeformalitäten
Zur Teilnahme an den Lehrveranstaltungen ist eine Anmeldung unter http://www.oks.tu-berlin.de/ oder beim jeweiligen Dozenten (bzw. OKS Sekretariat) erforderlich.
12. Literaturhinweise, Skripte
Skripte in Papierform vorhanden ja nein Skripte in elektronischer Form vorhanden ja nein Nach Anmeldung auf der Webseite http://www.dcaiti.tu-berlin.de/teaching/mydcaiti/ Literatur: Die relevante und ergänzende Literatur wird zu Beginn der Lehrveranstaltungen und auf der Veran-staltungswebseite bekannt gegeben.
13. Sonstiges
Die Lehrveranstaltungen werden in Deutsch gehalten. Das Präsentationsmaterial ist teilweise in Englisch verfasst.
Titel des Moduls: Offene Kommunikationssysteme Basis
LP (nach ECTS): 6
Kurzbezeichnung: MINF-KS-OKS.W12
Verantwortliche/-r: Popescu-Zeletin
Sekr.: FR 5-14
Email: radu.popescu-zeletin@tu-berlin.de
Modulbeschreibung
1. Qualifikationsziele
Absolventen dieses Moduls haben ihre Grundkenntnisse in den Bereichen Offene Kommunikationssysteme vertieft. Die Veranstaltung vermittelt überwiegend: Fachkompetenz 50% Methodenkompetenz 10% Systemkompetenz 40% Sozialkompetenz 0%
2. Inhalte
Das Modul vermittelt die Grundlagen offener Kommunikationssysteme. Absolventen dieses Moduls verfügen über Kompetenzen in relevanten Technologien, Architekturen und Konzepten gängiger Kommunikationssysteme und -anwendungen . Diese beinhalten u.a. Kommunikationsinfrastrukturen, Dienstplattformen, Konzepte für Autonomie, Verteilung und adaptive Dienste.
3. Modulbestandteile
LV-Titel LV-Art SWS LP Pflicht (P)
Wahlpfl.(WP) WiSe/ SoSe
Grundlagen offener Kommunikationssysteme (GOK) VL 2 6 P WiSe
4. Beschreibung der Lehr- und Lernformen
Das Modul besteht aus einer Vorlesung, die mit einer Klausur abgeschlossen wird.
5. Voraussetzungen für die Teilnahme
Netzwerkgrundkenntnisse wie z.B. ISO OSI-Referenzmodell, etc.
6. Verwendbarkeit • Wahlpflichtmodul in Master Informatik/ Studienschwerpunkt Kommunikationsbasierte Systeme,
Technische Informatik: Studienschwerpunkt Technische Anwendungen (Elektrotechnik und Informatik)
Technische Informatik (StO/PO 2012): Studienschwerpunkt Netze (Networks; Elektrotechnik, Technische Informatik oder Informatik) und Wi.-Ing (mit Ingenieurswissenschaft IuK). • Wahlmodul in Master Elektrotechnik in den Studienschwerpunkten Informationstechnologie und Kommunikationssysteme • Bei ausreichenden Kapazitäten auch als Wahlpflichtmodul in anderen Studiengängen wählbar. 7. Arbeitsaufwand und Leistungspunkte
LV- Art Berechnung Stunden
Präsenz 15*2 30
Vor- und Nachbereitung: 110
Klausurvorbereitung: 40
Summe 180
8. Prüfung und Benotung des Moduls
Die Lehrveranstaltung wird mit einer Klausur am Ende der Veranstaltung abgeprüft. Die Note der Klausur ergibt die Note des Moduls.
9. Dauer des Moduls
Das Modul kann in 1 Semester abgeschlossen werden.
10. Teilnehmer(innen)zahl
Die Teilnehmer(innen)zahl ist nicht begrenzt.
11. Anmeldeformalitäten
Zur Teilnahme an den Lehrveranstaltungen ist eine Anmeldung unter http://www.oks.tu-berlin.de/ oder beim jeweiligen Dozenten (bzw. OKS Sekretariat) erforderlich. Je nach Prüfungsordnung kann eine zusätzliche Anmeldung beim Prüfungsamt notwendig sein.
12. Literaturhinweise, Skripte
Skripte in Papierform vorhanden ja nein Das Skript kann im OKS Sekretariat gekauft werden. Skripte in elektronischer Form vorhanden ja nein (Änderungen vorbehalten) Internetseite: http://www.oks.tu-berlin.de/ Literatur: Die relevante und ergänzende Literatur wird zu Beginn der Lehrveranstaltungen und auf der zugehörigen Webseite bekannt gegeben.
13. Sonstiges Das Modul wird im 2-Semesterturnus angeboten (Wintersemester). Der englische Titel des Moduls lautet Open Communication Systems Basics.
Titel des Moduls: Vehicular Communication Systems
LP (nach ECTS): 12
Kurzbezeichnung MINF-KT-OKS/VC.W12
Verantwortliche/-r: Prof. Popescu-Zeletin
Sekr.: FR 5-14
Email: radu.popescu-zeletin@tu-berlin.de
Modulbeschreibung 1. Qualifikationsziele
Absolventen dieses Moduls verfügen über Kompetenzen in den Technologien für Fahrzeugkommunikation sowie deren Anwendung und haben diese praktisch erprobt. Die Veranstaltung vermittelt überwiegend: Fachkompetenz 50% Methodenkompetenz 20% Systemkompetenz 20% Sozialkompetenz 10%
2. Inhalte
In diesem OKS Modul werden den StudentInnen die Grundlagen der Kommunikationsnetze in und um Fahrzeugen vermittelt. Dies beinhaltet Boardnetze wie LIN-, CAN- und MOST-Bus und deren Anwendungen in Fahrzeugsteuerung, Fahrersicherheit und Telematik. Des Weiteren werden hier die Technologien für Fahrzeug-zu-Fahrzeug- und Fahrzeug-zu-Straßenmobiliar-Kommunikation vorgestellt. In den Vorlesungen und den Seminaren wird der theoretische Hintergrund vermittelt, der dann in einem nachfolgenden Projekt praktisch angewandt und umgesetzt wird. Die Veranstaltungen in diesem Modul werden durch Gastdozenten aus Industrie und Wirtschaft unterstützt und können so einen starken Bezug zur Industrieforschung vermitteln.
3. Modulbestandteile
LV-Titel LV-Art SWS LP Pflicht (P)
Wahlpflicht (WP) WiSe/ SoSe
Vehicle-2-X Communication VL 2 3 WP SoSe
Informationstechnik im Kraftfahrzeug VL 2 3 P SoSe
Fahrerassistenzsysteme VL 2 3 WP WiSe
Autonome Fahrzeuge SE 2 3 WP SoSe
Simulation of Vehicle-2-X Communication PJ 4 6 P WiSe/ SoSe
4. Beschreibung der Lehr- und Lernformen
In der den Vorlesungen lernen die StudentInnen zunächst die Grundlagen der Kommunikationstechnologien sowohl im Fahrzeug (IT-KFZ) als auch zwischen Fahrzeugen (V2X-C). Ergänzend zur Vorlesung können die StudentInnen in den Seminaren ausgewählte Lerninhalte zum Thema gezielt verstiefen und in einem Vortrag vorstellen. Im zweiten Teil des Moduls werden die Lerninhalte praktisch angewandt und von den StudentInnen in Projektarbeit gemeinsam implementiert.
5. Voraussetzungen für die Teilnahme
Netzwerkgrundkenntnisse wie z.B. ISO OSI-Referenzmodell, etc. sowie Programmierkenntnisse für die Umsetzung.
6. Verwendbarkeit Wahlpflichtmodul in Master Informatik: Studienschwerpunkt Kommunikationsbasierte Systeme Technische Informatik: Studienschwerpunkt Technische Anwendungen (Elektrotechnik und
Informatik) Technische Informatik (StO/PO 2012): Studienschwerpunkt Netze (Networks; Elektrotechnik, Technische Informatik oder Informatik) Master Wi.-Ing: mit Ingenieurswissenschaft IuK Master Elektrotechnik: Wahlmodul in den Studienschwerpunkten Informationstechnologie und
Kommunikationssysteme Bei ausreichenden Kapazitäten auch als Wahlpflichtmodul in anderen Studiengängen wählbar
Achtung! Nicht verwendbar im Master Automotive Systems 7. Arbeitsaufwand und Leistungspunkte
LV-Art Berechnung Stunden
Vorlesung
Präsenz 15*2 30
Vor- und Nachbereitung: 30
Klausurvorbereitung: 30
Summe 90
Seminar
Präsenz 15*2 30
Literaturrecherche, Besprechung, Konzept: 20
schriftliche Ausarbeitung: 15
Vortrag vorbereiten: 15
Prüfung vorbereiten: 10
Summe 90
Projekt
Präsenz 15*2 30
Literaturrecherche, Besprechung, Konzept 40
Implementierung 70
Schriftliche Ausarbeitung (Dokumentation) 30
Vortrag vorbereiten: 10
Summe 180
8. Prüfung und Benotung des Moduls
Die Modulprüfung besteht aus mehreren Prüfungsäquivalenten Studienleistungen der einzelnen Lehrveranstaltungen. Die Vorlesungen werden mit einer schriftlichen Klausur abgeprüft. Die Prüfung des Seminars besteht aus zwei Teilleistungen: einem Vortrag sowie der schriftlichen Ausarbeitung. Diese gehen zu 50% jeweils in die Note der Lehrveranstaltung ein. Alle Teilleistungen müssen bestanden werden. In dem Projekt werden die Implementierung, die schriftliche Ausarbeitung (Dokumentation) sowie der Vortrag als Prüfungsäquivalente Studienleistungen bewertet. Diese gehen zu 40%, 30% und 30% in die Note des Projektes ein. Alle Teilleistungen müssen bestanden werden. Das Modul ist bestanden, wenn mindestens jede Lehrveranstaltung bestanden wurde.
9. Dauer des Moduls
Das Modul kann in zwei Semestern abgeschlossen werden.
10. Teilnehmer(innen)zahl
Die Teilnehmer(innen)zahl ist nicht begrenzt.
11. Anmeldeformalitäten
Zur Teilnahme an den Lehrveranstaltungen ist eine Anmeldung unter http://www.oks.tu-berlin.de/ oder beim jeweiligen Dozenten (bzw. OKS Sekretariat) erforderlich.
12. Literaturhinweise, Skripte
Skripte in Papierform vorhanden ja nein Skripte in elektronischer Form vorhanden ja nein Nach Anmeldung auf der Webseite http://www.dcaiti.tu-berlin.de/teaching/mydcaiti/
Literatur: Die relevante und ergänzende Literatur wird zu Beginn der Lehrveranstaltungen und auf der Veranstaltungswebseite bekannt gegeben.
13. Sonstiges
Das Modul kann in jedem Semester (Winter und Sommer) begonnen werden. Die Lehrveranstaltungen werden in Deutsch gehalten. Das Präsentationsmaterial ist teilweise in Englisch verfasst.
Titel des Moduls: Projekt Offene Kommunikationssysteme
LP (nach ECTS): 9
Kurzbezeichnung MINF-KT-OKS/PJ.W12
Verantwortliche/-r: Prof. Popescu-Zeletin
Sekr.: FR 5-14
Email: radu.popescu-zeletin@tu-berlin.de
Modulbeschreibung
1. Qualifikationsziele Absolventen dieses Moduls haben Anwendungen und Technologien für Kommunikations-, Medien- und Dienstplattformen in Fahrzeugen, auf Mobiletelefonen oder Fernsehgeräten erprobt und dabei ein signifikantes Maß an praktischen Erfahungen gesammelt. Die Veranstaltung vermittelt überwiegend: Fachkompetenz 30% Methodenkompetenz 20% Systemkompetenz 20% Sozialkompetenz 30%
2. Inhalte In diesem OKS Modul wird ein Projekt durchgeführt. Dafür wird entlang eines vorgegebenen Themas eine Software- oder Hardwarekomponente spezifiziert, realisiert, getestet und dokumentiert. Die Themen variieren von Semester zu Semester und können aus folgenden Themenkomplexen gewählt werden:
Fahrzeugkommunikation /Vernetzter Fahrspaß - Internet-basierte Telematikdienste Produktinnovation in der Telekommunikations- und IT-Welt Interaktive Medien und Fernsehen Web als Plattform
Das Projekt wird abhängig vom Thema durch Gastdozenten aus Industrie und Wirtschaft unterstützt und kann so einen starken Bezug zur Industrieforschung vermitteln. 3. Modulbestandteile
LV-Titel LV-Art SWS LP Pflicht (P) Wahlpflicht(WP) WiSe/SoSe
OKS Projekt PJ 6 9 P WiSe/SoSe
4. Beschreibung der Lehr- und Lernformen
Die Projekte werden je nach Thema durch unterschiedliche Mitarbeiter des Fachgebiets OKS, des Fraunhofer Instituts FOKUS oder Gastdozenten aus der Wirtschaft betreut. Zu Beginn des Semesters suchen sich die Studierenden ein Projektthema aus und setzen sich, sollte es keinen ersten Anwesenheitstermin geben, mit dem Projektbetreuer in Verbindung um sich für das Thema zu bewerben und einen Termin für ein Treffen zu vereinbaren. Die Themen werden vor Semesterbeginn veröffentlicht. Der Projektbetreuer erklärt die Aufgabe und stellt Material und Hilfsmittel bereit. Darüber hinaus vereinbart er mit den Projektteilnehmern Termine für regelmäßige Treffen. Im Laufe des Semesters müssen alle Teilnehmer an OKS Projekten unabhängig von den Terminen mit dem Projektbetreuer in drei Vorträgen ihr Thema und ihren Fortschritt in der Bearbeitung des Projektes vorstellen. Dafür werden je nach Themenschwerpunkt Termine eingerichtet. Die Vorträge werden benotet, die Noten fließen in die Endnote ein. Die Projekte werden mit einer Dokumentation von Konzept, Implementierung und Test der Lösung abgeschlossen.
5. Voraussetzungen für die Teilnahme
Grundkenntnisse über Betriebssysteme und Anwendungen, etc. sowie Programmierkenntnisse für die Umsetzung.
6. Verwendbarkeit • Wahlpflichtmodul in Master Informatik/ Studienschwerpunkt Kommunikationsbasierte Systeme Technische Informatik: Studienschwerpunkt Technische Anwendungen (Elektrotechnik und
Informatik) Technische Informatik (StO/PO 2012):
Studienschwerpunkt Netze (Networks; Elektrotechnik, Technische Informatik oder Informatik) Wi.-Ing (mit Ingenieurswissenschaft IuK) • Wahlmodul in Master Elektrotechnik im Studienschwerpunkt Informationstechnologie und
Kommunikationssysteme • Bei ausreichenden Kapazitäten auch als Wahlpflichtmodul in anderen Studiengängen wählbar.
7. Arbeitsaufwand und Leistungspunkte
LV-Art Berechnung Stunden
Projekt
Präsenz 15*4 60
Literaturrecherche, Besprechung, Konzept: 40
Implementierung: 120
Schriftliche Ausarbeitung (Dokumentation): 40
Vortrag vorbereiten: 10
Summe 270
8. Prüfung und Benotung des Moduls
Die Modulprüfung besteht aus mehreren prüfungsäquivalenten Studienleistungen. In dem Projekt werden die Implementierung, die schriftliche Ausarbeitung (Dokumentation) sowie der Vortrag als prüfungsäquivalente Studienleistungen bewertet. Diese gehen zu 40%, 30% und 30% in die Note des Projektes ein. Alle Teilleistungen müssen bestanden werden.
9. Dauer des Moduls
Das Modul kann in einem Semester abgeschlossen werden.
10. Teilnehmer(innen)zahl
Die Teilnehmer(innen)zahl variiert von Thema zu Thema, ist jedoch begrenzt. Zur Klärung ist die Rücksprache mit dem Betreuer eines Themas notwendig.
11. Anmeldeformalitäten
Zur Teilnahme an den Lehrveranstaltungen ist eine Anmeldung unter http://www.oks.tu-berlin.de/ oder beim jeweiligen Dozenten (bzw. OKS Sekretariat) erforderlich.
12. Literaturhinweise, Skripte
Skripte in Papierform vorhanden ja x nein Das Skript kann im OKS Sekretariat erworben werden. Skripte in elektronischer Form vorhanden ja x nein (Änderungen vorbehalten)Internetseite: http://www.oks.tu-berlin.de/ Literatur: Die relevante und ergänzende Literatur wird zu Beginn der Lehrveranstaltungen und auf der Veranstaltungswebseite bekannt gegeben.
13. Sonstiges
Das Modul kann in jedem Semester begonnen werden. Die Sprache des Projekts (Deutsch, Englisch) hängt vom Projektthema und dem Betreuer ab. The English name of the module is „OKS Project“.
Titel des Moduls: Elektromagnetische Simulation
LP (ECTS): 12
Kurzbezeichnung: MET-EK-EMCAD.W12
Verantwortliche/-r für das Modul: Schuhmann
Sekr.: EN 2
Email: lehre@tet.tu-berlin.de
Modulbeschreibung
1. Qualifikationsziele
Absolventen dieses Moduls sind in der Lage Feldprobleme in den verschiedensten Fachgebieten der Elektrotechnik am Rechner zu behandeln und technische Lösungen auszuarbeiten. Die Veranstaltung vermittelt überwiegend: Fachkompetenz 40% Methodenkompetenz 30% Systemkompetenz 30% Sozialkompetenz 0%
2. Inhalte
Das Modul beinhaltet die numerische Berechnung elektromagnetischer Felder. Dies wird in vielen Teil-gebieten der Elektrotechnik benötigt, wie z.B. bei elektrischen Maschinen, Hochspannungstechnik, Hoch- und Höchstfrequenztechnik, Mikroelektronik, Mikrosystemtechnik, Nachrichtenübertragung, An-tennen, Elektromagnetische Verträglichkeit, usw. Schwerpunkt in den Projekten ist die Arbeit mit professionellen Werkzeugen der numerischen Feldsimu-lation in praxisnahen Anwendungen.
3. Modulbestandteile
LV-Titel LV-Art SWSLP (nach ECTS)
Pflicht(P) / Wahl-pflicht(WP)
Semester (WiSe / SoSe)
Elektromagnetisches CAD I PJ 4 6 P WiSe
Elektromagnetisches CAD II PJ 4 6 WP SoSe
Elektromagnetische Feldsimulation IV 4 6 WP SoSe
Numerische Feldberechnung VL 2 3 WP SoSe
Spezielle Implementationen der FD Methode VL 2 3 WP WiSe
4. Beschreibung der Lehr- und Lernformen
Projekte, Vorlesungen, Integrierte Veranstaltung
5. Voraussetzungen für die Teilnahme
Vorausgesetzt werden Grundkenntnisse wie sie im Pflichtmodul „Elektromagnetische Felder“ (Bachelor ET) vermittelt werden. Wünschenswert: „Einführung in die Numerische Feldberechnung“ (Bachelor ET).
6. Verwendbarkeit
Schwerpunktmodul im Masterstudiengang Elektrotechnik (Studienschwerpunkt Informationstechnolo-gie), Teile davon als Erweiterungsmodul des Masterstudiengangs Elektrotechnik verwendbar.
7. Arbeitsaufwand und Leistungspunkte
LV – Art Berechnung Stunden
Pflichtteil (Projekt)
Präsenz 4*15 60
Vor- und Nachbereitung 30
Vortrag und Ausarbeitung 60
Prüfungsvorbereitung 30
Teilsumme: 180
Wahlteil (Projekt oder) Integrierte Veranstaltung
Präsenz 4*15 60
Vor- und Nachbereitung 30
Vortrag und Ausarbeitung 60
Prüfungsvorbereitung 30
Teilsumme: 180
Wahlteil (2 Vorlesungen á 2SWS)
Präsenz 4*15 60
Vor- und Nachbereitung 60
Prüfungsvorbereitung 60
Teilsumme: 180
Summe (Pflicht und Wahlteil): 360
8. Prüfung und Benotung des Moduls
Prüfungsäquivalente Studienleistung: Mündliche Prüfungen zu den Vorlesungsinhalten. Vortrag, schriftliche Ausarbeitung und Prüfungsgespräch in den Projekten. Die Gesamtnote ergibt sich aus den Teilnoten mit dem Gewicht der Leistungspunkte.
9. Dauer des Moduls
Das Modul kann in 2 Semester(n) abgeschlossen werden.
10. Teilnehmer(innen)zahl
frei
11. Anmeldeformalitäten
Details zur Anmeldung werden jeweils rechtzeitig bekannt gegeben.
12. Literaturhinweise, Skripte
Skripte in Papierform vorhanden ja X nein � Werden zu Beginn der Veranstaltung ausgegeben. Skripte in elektronischer Form vorhanden ja � nein X
Literatur: wird in den Veranstaltungen bekannt gegeben und teilweise zur Verfügung gestellt
13. Sonstiges
Internetseite: http://www.tet.tu-berlin.de
Titel des Moduls: Felder und Wellen
LP (nach ECTS): 12
Kurzbezeichnung: MET-EK-Wellen.W12
Verantwortliche/-r für das Modul: Schuhmann
Sekr.: EN 2
Email: lehre@tet.tu-berlin.de
Modulbeschreibung
1. Qualifikationsziele
Absolventen dieses Moduls verfügen über ein vertieftes Verständnis für elektromagnetische Felder und Wellen. Mit den erlernten Methoden sind sie in der Lage, elektromagnetische Probleme in den ver-schiedensten Fachgebieten der Elektrotechnik zu verstehen und zu behandeln.
Die Veranstaltung vermittelt überwiegend: Fachkompetenz 40% Methodenkompetenz 30% Systemkompetenz 30% Sozialkompetenz 0%
2. Inhalte
Das Modul beinhaltet die vertiefte Behandlung elektromagnetischer Felder und Wellen. Dies wird in vie-len Teilgebieten der Elektrotechnik benötigt, wie z.B. bei Hoch- und Höchstfrequenztechnik, Mikroelekt-ronik, Mikrosystemtechnik, Nachrichtenübertragung, Antennen, Elektromagnetische Verträglichkeit, usw.
3. Modulbestandteile
LV-Titel LV-Art SWSLP (nach ECTS)
Pflicht(P) / Wahlpflicht(WP)
Semester (WiSe / SoSe)
Elektromagnetische Wellen I VL 2 3 P WiSe
Elektromagnetische Wellen II VL 2 3 P SoSe
Übg. z. Elektromagn. Wellen I UE 1 1 P WiSe
Höhere Potentialtheorie VL 2 2 WP WiSe
Übg. z. Höhere Potentialtheorie UE 1 1 WP WiSe
Ausgewählte Kapitel zu Angewandte Feldtheorie VL 2 2 WP WiSe
Ferroelektrische Materialien SE 2 2 WP WiSe
4. Beschreibung der Lehr- und Lernformen
Vorlesungen, Übungen, Seminar.
5. Voraussetzungen für die Teilnahme
Vorausgesetzt werden Grundkenntnisse wie sie im Pflichtmodul „Elektromagnetische Felder“ (Bachelor ET) vermittelt werden.
6. Verwendbarkeit
Schwerpunktmodul im Masterstudiengang Elektrotechnik, geeignet für alle Studienschwerpunkte. Teile davon als Erweiterungsmodul des Masterstudiengangs Elektrotechnik verwendbar.
7. Arbeitsaufwand und Leistungspunkte
LV – Art Berechnung Stunden
Pflicht- Vorlesung
Präsenz 4*15 60
Vor- und Nachbereitung 2*15 30
Prüfungsvorbereitung 30 30
Summe: 120
Wahlpflicht- Vorlesung
Präsenz 2*15 30
Vor- und Nachbereitung 2*15 30
Prüfungsvorbereitung 15 15
Summe: 75
Übung
Präsenz 1*15 15
Vor- und Nachbereitung 1*15 15
Summe 30
Praktikum(2 SWS)
Präsenz 2*15 30
Ausarbeitung 2*30 60
Summe 90
8. Prüfung und Benotung des Moduls
Die Benotung des Moduls erfolgt durch Prüfungsäquivalente Studienleistungen. Mündliche Prüfungen zu den Vorlesungsinhalten, schriftliche Ausarbeitung und ein Vortrag in den Seminaren. Die Gesamtnote ergibt sich aus den Teilnoten mit dem Gewicht der Leistungspunkte.
9. Dauer des Moduls
Das Modul kann in 2 Semester(n) abgeschlossen werden.
10. Teilnehmer(innen)zahl
frei
11. Anmeldeformalitäten
Details zur Anmeldung in dem Praktikum werden jeweils rechtzeitig bekannt gegeben.
12. Literaturhinweise, Skripte
Skripte in Papierform vorhanden ja x nein Skripte in elektronischer Form vorhanden ja � nein X
Literatur:
H. Henke, Elektromagnetische Felder, 3. Auflage, Springer, 2007 M. Filtz, H. Henke: Übungsbuch elektromagnetische Felder. Springer, 2007
13. Sonstiges
Internetseite: http://www.tet.tu-berlin.de
Titel des Moduls: Quellencodierung - Multimediasignalverarbeitung (Elektrotechnik)
LP (ECTS): 12
Kurzbezeichnung: MET-KS5-QC.W12
Verantwortliche/-r für das Modul: Thomas Sikora
Sekr.: EN-1
Email: sikora@nue.tu-berlin.de
Modulbeschreibung
1. Qualifikationsziele
Nach dem Abschluss dieses Moduls sind die Studierenden in der Lage, moderene Verfahren der Da-tenkompression für Multimediasignale zu verstehen, eigenständig zu analysieren und systematisch zu entwerfen. Durch die 6 LP umfassende Vertiefung der vermittelten Grundprinzipien der Quellcodierung wird die Analyse und der Entwurf von Verfahren der Multimediasignalanalyse sowie -codierung durch die Studierenden auch anhand von Fallbeispielen praktisch nachvollzogen. Die Veranstaltung vermittelt überwiegend: Fachkompetenz 30% Methodenkompetenz 30% Systemkompetenz 30% Sozialkompetenz 10%
2. Inhalte
Die wachsende Nachfrage nach einer effizienten und zuverlässigen Übertragung von Daten, Sprach-, Audio- und Bildsignalen stellt hohe Anforderungen an Nachrichtenübertragungssysteme, insbesondere wenn, beispielsweise in Netzen für mobile Kommunikation, nur beschränkte Bandbreiten zur Verfügung stehen. Im Modul „Digitale Nachrichtenübertragung“ werden die für eine Gesamtdarstellung nachrich-tentechnischer Übertragungsstrecken erforderlichen Grundlagen vermittelt; dazu gehören Signal- und Systembeschreibungen, Übertragungstechniken und Prinzipien der Datenkompression und des Fehler-schutzes. Typische Anwendungsszenarien kommen aus den Bereichen Multimediakommunikation.
3. Modulbestandteile
LV-Titel LV-Art SWS LP Pflicht(P)/
Wahlpflicht(W) Semester
(WiSe/SoSe)
Statistische Nachrichtentheorie VL 2 3 P SoSe
Quellencodierung VL 2 3 P WiSe
Analyse von Multimediasignalen PJ 2 3 W WiSe/SoSe
Klassifikationsverfahren in der Multimediakom-munikation
IV 2 3 W WiSe/SoSe
Seminar für Quellen- und Kanalcodierung SE 2 3 W WiSe/SoSe
Bild- und Videoverarbeitung VL 2 3 W WiSe
Adaptive Filter VL 2 3 W SoSe
4. Beschreibung der Lehr- und Lernformen
In den jeweils 2-stündigen Vorlesungen wird das vom Dozenten zusammengestellte Wissen im Frontalunterricht vorgestellt, diskutiert und mit Beispielen erläutert. Die Vorlesungen finden im wöchentlichen Rhythmus statt. Im Projekt werden je Semester wechselnde Aufgabenstellungen aus der Multimediasignalverarbeitung angeboten, zu denen die Studierenden eigenständig Lösungsansätze erarbeiten und präsentieren. Im Seminar können Studierende unter Aufsicht eines wissenschaftlichen Mitarbeiters selbstständig Themen definieren zu denen sie nach Literaturrecherche einen halbstündigen Vortrag halten. In der Integrierten Veranstaltung Standbildcodierung werden die Inhalte mittels Frontalunterricht in einer vierstündigen Vorlesung vermittelt und anschließend anhand von Computersimulationen unter Anleitung vertieft. In der Integrierten Veranstaltung Klassifikationsverfahren in der Multimediakommunikation werden die Inhalte wöchentlich wechselnd mittels Frontalunterricht in einer zweistündigen Vorlesung und mittels zweistündiger Großgruppenübung vertieft.
5. Voraussetzungen für die Teilnahme
Die im Modul angebotenen Lehrveranstaltungen setzen grundlegende Kenntnisse der Informationstech-nik voraus, wie sie insbesondere im Pflichtfach „Signale und Systeme“ im Modul „Nachrichtenübertra-gung“ im Bachelorstudiengang vermittelt werden
6. Verwendbarkeit
Masterstudiengang Elektrotechnik: - Studienschwerpunkt Kommunikationssysteme, - Studienschwerpunkt Informationstechnologie, - Studienschwerpunkt Integrierte Systeme, - Studienschwerpunkt Elektrische Energietechnik
7. Arbeitsaufwand und Leistungspunkte
LV- Art Berechnung Stunden
1. Vorlesung (2 SWS)
Präsenz 15 * 2h 30
Nachbereitung 15 * 2h 30
Vorbereitungszeit f. Prüfungen 30
Summe: 90
2. Projekt (2 SWS)
Präsenz 15 * 2h 30
Literaturstudium, Auswertung, Konsultationen 30
Anfertigung eines Berichts 20
Vorbereitung eines Vortrags 10
Summe 90
3. Seminar (2SWS)
Präsenz 5 * 2h 10
Literaturstudium, Auswertung, Konsultationen 30
Anfertigung eines Berichts 30
Vorbereitung eines Vortrages 20
Summe 90
4.. Integrierte Veranstaltung
Vorlesung 15*4h 60
Übung im PC-Pool 15*4h 60
Nachbereitung 30
Vorbereitung f. Prüfungen 30
Summe 180
Summe für 12 LP 360
8. Prüfung und Benotung des Moduls
Prüfungsäquivalente Studienleistung: Die Vorlesungen „Statistische Nachrichtentheorie“ und „Quellencodierung“ werden jeweils in Form einer schriftlichen Prüfung abgeprüft. Im Projekt werden der erstellte Quellcode sowie der Abschlussvortrag getrennt bewertet und gehen zu jeweils 50% in die Note ein. Alle anderen Lehrveranstaltungen werden anhand mündlicher Prüfungen bewertet. Die Note aus dem Seminar setzt sich zu gleichen Teilen aus der Note des Abschlussvortrages sowie der schriftlichen Ausarbeitung zusammen. Die Gesamtnote des Moduls errechnet sich als Mittelwert aus den nach den Leistungspunkten gewichteten Teilnoten.
9. Dauer des Moduls
Das Modul kann in 2 Semestern abgeschlossen werden.
10. Teilnehmer(innen)zahl
11. Anmeldeformalitäten
Zur Teilnahme am Praktikum ist eine Anmeldung unter anmeldung.nue.tu-berlin.de erforderlich.
12. Literaturhinweise, Skripte
Skripte in Papierform vorhanden ja X nein (Die Skripte können im Raum E-N 333 bei Hrn. Lukowski erworben werden.)
13. Sonstiges
Die Lehrveranstaltung „Standbildcodierung“ wird als dreiwöchige Blockveranstaltung durchgeführt. An-meldung und nähere Informationen unter www.nue.tu-berlin.de. Das Modul findet in Deutsch statt. Eng-lischer Name des Moduls: „Source Coding (ET)“.
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