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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: [email protected]

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


Modulbeschreibung


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.


LV-Titel LV-Art

SWSLP (nach ECTS)

Pflicht(P) / Wahl(W) / Wahl-

pflicht(WP)


Brain-Computer Interfaces for Control PJ 6 9 P SoSe


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.


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


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


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



Die Veranstaltung ist auf 12 Teilnehmer beschränkt.


Informationen zur Anmeldung sind über das Sekretariat und die Web-Seiten des Fachgebiets NT erhältlich.


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


Modulbeschreibung


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


LV-Titel LV-Art SWS LP

(nach ECTS)

Pflicht(P) / Wahl-

pflicht(WP)


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


Die Lehrinhalte werden vermittelt durch Vorlesungen, Praktika und ein Projekt.


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


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


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.


In Praktika und Projekt begrenzt.


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


Modulbeschreibung


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.


LV-Titel LV-Art SWS LP

(nach ECTS)

Pflicht(P) / Wahl-

pflicht(WP)


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


Die Lehrinhalte werden vermittelt durch Vorlesungen, Praktika und ein Projekt.


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)



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


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



In Praktika und Projekt begrenzt.


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


Modulbeschreibung


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.


LV-Titel LV-Art SWSLP (nach ECTS)

Pflicht(P) / Wahl-pflicht(WP)


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


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)


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


Übungsblätter 10


Zwischensumme 90 =3 LP

Mathematische Grundlagen für Maschinelles Lernen

Präsenz 15*2 30

Nachbearbeitung 10


Übungsblätter 10



Maschinelles Lernen Seminar: Präsenz 15*2 30 Literaturrecherche 15 Lesen 15 Vortragsausarbeitung 30

Zwischensumme 90= 3 LP

Summe 270 = 9 LP


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


Keine Teilnehmerbeschränkung.


Keine.


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


Sekr.:FR 6-9


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.


LV-Titel LV-Art SWS LP (nach ECTS)



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


Learning on Structured Data SE 2 3 WP Unregelmäßig

Regression and Optimization Methods in Ro-botics


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.



LV- Art Berechnung Stunden

Maschinelles Lernen – Theorie und Anwendung (Pflicht):

Präsenz 15*4 60



Prüfungsvorbereitung - 30


Maschinelles Lernen Seminar (Wahlpflicht):

Präsenz - 30

Literaturrecherche 2*7 10

Lesen 2*7 10

Vortragsausarbeitung - 40

Zwischensumme 90= 3 LP

Summe 270 = 9 LP


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


Keine Teilnehmerbeschränkung.



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


Sekr.:FR6-9


Modulbeschreibung


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“.





Maschinelles Lernen Projekt PJ 6 9 P WiSe


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.


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“.



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


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


Maximal 10 Teilnehmer. Da sich Gruppenarbeit in der Vergangenheit nicht bewährt hat, ist Gruppenarbeit in diesem Modul nicht mehr zulässig.


Die Anmeldung erfolgt per Email. Die Anmeldungen werden in der Reihenfolge des Eintreffens berücksichtigt; Details und Fristen siehe Fachgebietswebseite


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


Sekr.: FR 6-9


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.





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.


Programmierkenntnisse, Teilnahme am Modul „Maschinelles Lernen 1“ oder „Maschinelles Lernen 2“ ist wün-schenswert.




Präsenz 15*4 60




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


Maximal 10 Teilnehmer. Da sich Gruppenarbeit in der Vergangenheit nicht bewährt hat, ist Gruppenarbeit in diesem Modul nicht mehr zulässig.


Die Anmeldungen werden in der Reihenfolge des Eintreffens berücksichtigt; Details und Fristen siehe Fach-gebietswebseite. http://www.ml.tu-berlin.de


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


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


LV-Titel LV-Art SWS LP nach ECTS

Pflicht(P)/Wahlpflicht(WP)


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


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


Pflichtteil:

Vorlesung(4 SWS )

Präsenz 4*15 60

Vor- und Nachbereitung 60


Zwischensumme: 180

Wahlteil:

Übung (1 SWS)

Präsenz 1*15 15



Zwischensumme: 60

Vorlesung oder Integrierte Vorlesung (2 SWS)

Präsenz 2*15 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


Ausarbeitung 30

Zwischensumme: 120

Summe (Wahl- und Pflichtteil) 360


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.


Unterliegt Beschränkungen bei der Praktikums- und Seminarteilnahme.


Für die Teilnahme am Praktikum ist eine Anmeldung erforderlich. Informationen zum Praktikum und zur Anmeldung im Internet oder am Aushang Sekretariat HFT 4.


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


Modulbeschreibung


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.


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.


LV-Titel LV-Art SWS LP nach ECTS

Pflicht(P)/Wahlpflicht(WP)


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


Die Lehrinhalte werden durch Vorlesungen, Übungen, Praktika, Integrierte Veranstaltungen und Seminare vermittelt.


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.



Pflichtteil:

2 Vorlesungen à 2 SWS

Präsenz 4*15 60



Zwischensumme Pflichtteil: 180

Wahlteil:

Übung (1 SWS)

Präsenz 1*15 15



Zwischensumme: 60

Seminar oder Integrierte Veranstaltung (2 SWS)

Präsenz 2*15 30


Ausarbeitung 30

Zwischensumme: 90

Praktikum ((3 SWS)

Präsenz 3*15 45


Ausarbeitung 30

Zwischensumme: 120

Summe Wahl und Pflichtteil: 360


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.


unterliegt Beschränkungen bei der Praktikums- und Seminarteilnahme.


Für die Teilnahme am Praktikum ist eine Anmeldung erforderlich. Informationen zum Praktikum und zur Anmeldung im Internet oder am Aushang Sekretariat HFT 4.


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: [email protected] / [email protected]

Modulbeschreibung


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.



Pflicht(P) / Wahlpflicht(WP)


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


Die Lehrinhalte werden durch Vorlesungen, Praktikum und integrierte Veranstaltung vermittelt. Unterrichtssprache des Moduls ist deutsch.


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.



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


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



Maximale Teilnehmer(innen)zahl: Vorlesungen unbegrenzt, Praktika und integrierte Veranstaltung können Begrenzungen haben.


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.


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


Modulbeschreibung


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.





Informationstechnik im Kraftfahrzeug VL 2 3 P SoSe

Fahrerassistenzsysteme VL 2 3 P WiSe


Der Vorlesungsinhalt wird durch Frontalvorträge vermittelt.


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



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


Es wird zu jeder Vorlesung eine Klausur geschrieben. Das Modul ist bestanden, wenn jede Lehrveranstaltung bestanden wurde.

9. Dauer des Moduls



Die Teilnehmer(innen)zahl ist nicht begrenzt.


Zur Teilnahme an den Lehrveranstaltungen ist eine Anmeldung unter http://www.oks.tu-berlin.de/ oder beim jeweiligen Dozenten (bzw. OKS Sekretariat) erforderlich.


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


Modulbeschreibung


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.


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


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.


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



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


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.






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


Modulbeschreibung


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.



Wahlpfl.(WP) WiSe/ SoSe

Grundlagen offener Kommunikationssysteme (GOK) VL 2 6 P WiSe


Das Modul besteht aus einer Vorlesung, die mit einer Klausur abgeschlossen wird.


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


Präsenz 15*2 30



Summe 180


Die Lehrveranstaltung wird mit einer Klausur am Ende der Veranstaltung abgeprüft. Die Note der Klausur ergibt die Note des Moduls.

9. Dauer des Moduls





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.


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


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.



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


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.


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


Vorlesung

Präsenz 15*2 30



Summe 90

Seminar

Präsenz 15*2 30


schriftliche Ausarbeitung: 15


Prüfung vorbereiten: 10

Summe 90

Projekt

Präsenz 15*2 30

Literaturrecherche, Besprechung, Konzept 40

Implementierung 70

Schriftliche Ausarbeitung (Dokumentation) 30


Summe 180


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.






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


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


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.


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.



Projekt

Präsenz 15*4 60


Implementierung: 120

Schriftliche Ausarbeitung (Dokumentation): 40


Summe 270


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.


Die Teilnehmer(innen)zahl variiert von Thema zu Thema, ist jedoch begrenzt. Zur Klärung ist die Rücksprache mit dem Betreuer eines Themas notwendig.




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


Modulbeschreibung


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.





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


Projekte, Vorlesungen, Integrierte Veranstaltung


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.



Pflichtteil (Projekt)

Präsenz 4*15 60


Vortrag und Ausarbeitung 60


Teilsumme: 180

Wahlteil (Projekt oder) Integrierte Veranstaltung

Präsenz 4*15 60


Vortrag und Ausarbeitung 60


Teilsumme: 180

Wahlteil (2 Vorlesungen á 2SWS)

Präsenz 4*15 60



Teilsumme: 180

Summe (Pflicht und Wahlteil): 360


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



frei


Details zur Anmeldung werden jeweils rechtzeitig bekannt gegeben.


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


Modulbeschreibung


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.


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.



Pflicht(P) / Wahlpflicht(WP)


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


Vorlesungen, Übungen, Seminar.


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.



Pflicht- Vorlesung

Präsenz 4*15 60


Prüfungsvorbereitung 30 30

Summe: 120

Wahlpflicht- Vorlesung

Präsenz 2*15 30


Prüfungsvorbereitung 15 15

Summe: 75

Übung

Präsenz 1*15 15


Summe 30

Praktikum(2 SWS)

Präsenz 2*15 30

Ausarbeitung 2*30 60

Summe 90


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



frei


Details zur Anmeldung in dem Praktikum werden jeweils rechtzeitig bekannt gegeben.


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


Modulbeschreibung


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.


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


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.


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



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


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




Zur Teilnahme am Praktikum ist eine Anmeldung unter anmeldung.nue.tu-berlin.de erforderlich.


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)“.

Titel des Moduls: LP (nach ECTS): Kurzbezeichnung: Brain ... · Die Gesamtnote für das Modul wird...

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