|
Vorlesungs- und Modulverzeichnis nach Studiengängen >> Technische Fakultät (Tech) >> Informations- und Kommunikationstechnik (IuK) >> Masterstudiengang >>
|
Lehrveranstaltungsverzeichnis der Wahlfächer
|
Praktikum Digitale Übertragung [PrDÜ] -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Fabian Mruck, Clemens Stierstorfer
- Angaben:
- Praktikum, 3 SWS, Schein, ECTS: 2,5, nur Fachstudium
- Termine:
- Mo, 14:00 - 18:30, N6.10
ab 3.12.2012
Vorbesprechung: Montag, 26.11.2012, 14:00 - 15:00 Uhr, N 5.17
- Studienrichtungen / Studienfächer:
- WPF IuK-MA ab 1
|
|
Machine Learning [Inf2-SEM-ML] -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Christopher Mutschler, Stephan Otto
- Angaben:
- Seminar, 2 SWS, ECTS: 5, Anmeldung per E-Mail
- Termine:
- Einzeltermine am 26.1.2013, 2.2.2013, 10:00 - 16:00, 04.150
findet als Blockveranstaltung statt
Vorbesprechung: Donnerstag, 18.10.2012, 14:15 - 15:45 Uhr, 04.150
- Studienrichtungen / Studienfächer:
- WPF IuK-MA ab 1
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Anmeldung per E-Mail an christopher.mutschler@informatik.uni-erlangen.de
Scheinkriterien:
45-60 Minuten Vortrag
Erstellung einer Ausarbeitung mit den wesentlichen Punkten des Vortrags (keine Folienkopien, ca. 6-8 Seiten)
Anwesenheit bei den Vorträgen der anderen Teilnehmer
Fertigstellung der Folien bis spätestens einer Woche vor dem Vortragstermin, Fertigstellung der Ausarbeitung bis zum Ende des Semesters
- Inhalt:
- Dieses Seminar führt in das Themengebiet des maschinellen Lernens ein. Maschinelles Lernen befasst sich mit der Frage, wie Computerprogramme zu konstruieren sind, die automatisch ihr Wissen vergrößern. Ziel des Seminars ist, die wichtigsten Schlüsselalgorithmen aus diesem Gebiet zusammen mit erläuternden Beispielen ihrer Arbeitsweise und der Theorie vorzustellen, die den Kern des Machine Learning ausmachen. Klassische Themengebiete sind hierbei beispielsweise Lernen mit Belohnung, evolutionäre Algorithmen oder statistische Verfahren. Mit der Zeit haben sich nach und nach etablierte Verfahren wie Support Vector Machines, Hidden Markov Modelle oder künstliche Neuronale Netze entwickelt. Das Seminar soll einen übergreifenden Einblick in die Welt des maschinellen Lernen und deren Algorithmen vermitteln.
Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt: https://www.studon.fau.de
- Empfohlene Literatur:
- T. M. Mitchell: Machine Learning, McGraw-Hill, 1997.
J. R. Quinlan, C4.5: Programs for Machine Learning, Morgan Kaufmann, 1993.
F. V. Jensen, An introduction to Bayesian Networks, UCL Press, 1996.
N. Lavrac und S. Dzeroski, Inductive Logic Programming, Techniques and Applications, Ellis Horwood, 1994.
J. A. Freeman, Simulating Neural Networks with Mathematica, Addison-Wesley, 1994.
J. Hertz, A. Krogh und R. G. Palmer, Introduction to the Theory of Neural Computation, Addison-Wesley, 1991.
R. Rojas, Theorie der neuronalen Netze, Springer, 1996.
W. Banzhaf, P. Nordin, R. E. Keller und D. Francone, Genetic Programming: An Introduction, Morgan Kaufmann und dpunkt, 1998.1994.
M. Mitchel, An Introduction to Genetic Algorithms, MIT-Press, 1996.
Michalewicz, Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs, Springer, 1992.
|
|
Seminar Detection and Recognition [SemDR] -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Vincent Christlein, David Bernecker
- Angaben:
- Seminar, 4 SWS, ECTS: 5
- Termine:
- Terminabsprache und Vergabe der Themen in der ersten Semesterwoche
Vorbesprechung: Mittwoch, 17.10.2012, 17:00 - 18:30 Uhr, 00.152-113
- Studienrichtungen / Studienfächer:
- WPF IuK-MA ab 1
- Inhalt:
- Personen in einem Video zu finden oder den Text aus Handschriften zu
lesen sind aktuelle Forschungsfragen der Computer Vision.
In der Praxis stellen z.B. Gruppen von Passanten hohe Anforderungen an
die Methoden. Genauso ist das Erkennen von Flammen oder Rauch ein
interessantes Problem: teilweise Transparenz und die stete Änderung der Form machen es schwierig, diese 'Objekte' zu beschreiben. In diesem Seminar betrachten wir Lösungsansätze zu einer Reihe
solcher Erkennungsprobleme:
Schrifterkennung: Unzählige handschriftliche Urkunden aus dem Mittelalter schlummern in Archiven. Die hohe Anzahl an verschiedenen Schrifttypen erhöht hierbei die Anforderungen an die automatische Schrifterkennung. Durch eine Kooperation mit den Geisteswissenschaften stehen uns Urkunden aus dem achten bis zwölften Jahrhundert zur Verfügung.
Erkennung von Menschen: Die Erkennung von Menschen findet Anwendung in der Robotik, bei Fahrerassistenzsystemen und bei Überwachungsaufgaben. Das Hauptproblem bei der Erkennung ist dabei die große Vielfalt an Haltungen, unterschiedlichem Aussehen und verschiedener Größen der Menschen.
Dynamische Texturen: Wie entdeckt man Objekte ohne feste Form? Rauch, Wellen oder Flammen ändern ihr Aussehen von Bild zu Bild. Gemeinsam haben sie aber Bewegungsmuster, die erkannt werden können.
Jeder Teilnehmer entwickelt einen Prototypen, basierend auf aktuellen wissenschaftlichen Publikationen. Die Experimente zu dem jeweiligen
Problem werden dann in einem Vortrag der Gruppe vorgestellt. Die Gesamtnote setzt sich zu 75% aus dem Vortrag und zu 25% aus der Entwicklung des Prototyps zusammen.
- Schlagwörter:
- Mustererkennung, Rechnersehen, Detektion, Klassifikation
|
|
Visual Computing in Medicine 1 [VCMed1] -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Peter Hastreiter, Thomas Wittenberg
- Angaben:
- Vorlesung, 2 SWS, Schein, ECTS: 2,5, nur Fachstudium, vormals "Analyse und Visualisierung medizinischer Bilddaten" (AnVisMed)
- Termine:
- Mi, 10:15 - 11:45, EE 0.135
- Studienrichtungen / Studienfächer:
- WPF IuK-MA ab 1
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Fachstudium / Erwerb eines Scheins nach mündlicher Prüfung
- Inhalt:
- Die Flut und Komplexität medizinischer Bilddaten sowie die klinischen Anforderungen an Genauigkeit und Effizienz erfordern leistungsfähige wie auch robuste Konzepte der medizinischen Datenverarbeitung. Auf Grund der Vielfalt an Bildinformation und ihrer klinischen Relevanz spielt der Übergang von der Messung medizinischer Bilddaten (u.a. MRT, CT, PET) hin zur Analyse der Bildinhalte eine wichtige Rolle. Durch die visuelle Wiedergabe der abstrakten Daten können sowohl technische als auch medizinische Aspekte anschaulich und intuitiv verstanden werden.
Aufbauend auf einem Regelkreis zur Verarbeitung medizinischer Bilddaten werden die Eigenschaften medizinischer Bilddaten sowie grundlegende Methoden und Verfahren der medizinischen Bildanalyse und Visualisierung im Zusammenhang vermittelt. Beispiele aus der Praxis erläutern den Bezug zur medizinischen Anwendung.
Überblick zu bildgebenden Verfahren in der Medizin
Gitterstrukturen, Datentypen und Formate
Vorverarbeitung, Filterung und Interpolation
Grundlegende Ansätze zur Segmentierung
Explizite und implizite Methoden der Registrierung
Medizinische Visualisierung (2D, 3D, 4D) von Skalar-, Vektor-, Tensordaten
Praktische Demonstrationen in der Klinik und den Laboren
- Empfohlene Literatur:
- B. Preim, D. Bartz: Visualization in Medicine - Theory, Algorithms, and Applications, Morgan Kaufmann Verlag, 2007
H. Handels: Medizinische Bildverarbeitung, Bildanalyse, Mustererkennung und Visualisierung für die computerge-stützte ärztliche Diagnostik und Therapie, Vieweg und Teubner Verlag, 2009
Th. Lehmann, W. Oberschelp, E. Pelikan, R. Pepges: Bildverarbeitung für die Medizin, Springer Verlag, 1997
P.M. Schlag, S. Eulenstein, Th. Lange: Computerassis-tierte Chirurgie, Elsevier Verlag, 2010
E. Neri, D. Caramella, C. Bartolozzi: Image Processing in Radiology, Springer Verlag, 2008
- Schlagwörter:
- Medizinische Visualisierung (Medical imaging), Segmentierung (Segmentation), Registrierung (Registration)
|
|
Praktikum Digitale Signalverarbeitung [Pr DSV] -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Andreas Schwarz, Christian Hofmann, Walter Kellermann, Jürgen Seiler, u.a.
- Angaben:
- Praktikum, 3 SWS, Schein, ECTS: 2,5, nur Fachstudium
- Termine:
- Fr, 14:15 - 18:15, N 6.13
The laboratory will start in January 2013
- Studienrichtungen / Studienfächer:
- WF IuK-MA 1-4
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Systemtheorie,
Digitale Signalverarbeitung
- Inhalt:
- Versuche:
1.Digitale Signale
2.Spektralanalyse
3.Nichtrekursive Filter und Filterbänke
4.Rekursive Filter
5.Adaptive Filter
6.Projekt
7.Projekt
8.Projekt
9.Projekt
10.Projekt
- Empfohlene Literatur:
- Buch:
Schüßler, H. W.: Digitale Signalverarbeitung 1, 5. Auflage, Springer Verlag, Berlin,
2008Skripten: W. Kellermann: Digital Signal Processing
Nr. 5: Steffen, P.; Krauß, H.: Aufgaben und Lösungsvorschläge. Erlangen, 1995
Nr. 6: Steffen, P.; Krauß, H.: Klausuren und Lösungsvorschläge. Erlangen, 1996
|
|
Seminar zu Fragen des Entwurfs Sicherheitskritischer Schaltungen [SemFESS] -
- Dozent/in:
- Sebastian M. Sattler
- Angaben:
- Seminar, 2 SWS, benoteter Schein, ECTS: 2,5, nur Fachstudium
- Termine:
- Do, 14:15 - 15:45, SR 01.030
Anmeldung im Sekr. des LZS, Röthelheim-Campus, Paul-Gordan-Str. 5, Tel. 85-23100, mailto:sek@lzs.eei.uni-erlangen.de
- Studienrichtungen / Studienfächer:
- WF IuK-MA 1-4
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Entwurf Integrierter Schaltungen I und/oder II
- Inhalt:
- Inhalt des Seminars sind wissenschaftlich und technologisch
aktuelle Themen der Lehr- und Forschungsgebiete des LZS:
Alle Ebenen des Entwurfs Sicherheitskritischer Schaltungen oder Systeme
Modellierung, Simulation und Test Sicherheitskritischer Schaltungen
Algorithmen, Methoden und Werkzeuge für den rechnergestützten Entwurf
Anwendungen von Sicherheitskritischen Schaltungen und Mikrosystemen
|
|
Ausgewählte Kapitel der Audiodatenreduktion [AKADR] -
- Dozent/in:
- Jürgen Herre
- Angaben:
- Vorlesung, 2 SWS, benoteter Schein, ECTS: 2,5, nur Fachstudium
- Termine:
- jede 2. Woche Fr, 14:30 - 17:45, 3R4.04
Die Veranstaltung findet im Gebäude des Fraunhofer IIS in Tennenlohe, Am Wolfsmantel 33 statt. Es werden jeweils 4 Stunden alle 2 Wochen gegeben.
ab 2.11.2012
- Studienrichtungen / Studienfächer:
- WF IuK-MA 1-4
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Signale und Systeme I & II
Multimediakommunikation
- Inhalt:
- Aufbauend auf anderen Veranstaltungen (insbes. “Sprach- und Audiosignalverarbeitung“) vertieft diese Vorlesung das Verständnis moderner Algorithmen zur gehörangepassten Audioquellcodierung.
Die Vorlesung beinhaltet einen Überblick über die wichtigsten standardisierten Verfahren, angefangen von MPEG-1 (incl. „mp3“) bis hin zu den aktuellsten Erweiterungen des MPEG-4 Audio Standards. Die wesentlichen Algorithmen werden in ihrer Funktionsweise erläutert, neuartige Ansätze werden vorgestellt. Die ausgewählten Themenschwerpunkte sind u.a.
• Skalierbare Audiocodierung
• Effiziente Codierung mehrerer Audiokanäle / parametrische
Multikanalcodierung
• Typische Codierverzerrungen; subjektive und objektive
Qualitätsbeurteilung
• Bandbreitenerweiterung
• Halbparametrische Audiocodierung
• Verzögerungsarme Audiocodierung Die Lehrinhalte werden mit einer Reihe von Demonstrationen und Hörbeispielen verdeutlicht.
|
|
Automatenorientierter Entwurf Integrierter Schaltungen [AEIS] -
- Dozent/in:
- Sebastian M. Sattler
- Angaben:
- Vorlesung, 2 SWS, ECTS: 2,5, nur Fachstudium
- Termine:
- Do, 10:15 - 11:45, SR 01.030
- Studienrichtungen / Studienfächer:
- WF IuK-MA ab 1
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Erlaubte Hilfsmittel bei Prüfungen:
- Inhalt:
- Die Vorlesung gibt eine automatenorientierte Einführung in den Entwurf digitaler Systeme. Mathematische Grundlagen kombinatorischer wie sequentieller digitaler Schaltsysteme werden behandelt.
Mathematische Grundlagen
Entwurf kombinatorischer Schaltungen
Analyse kombinatorischer Schaltungen
Funktionsbeschreibung sequentieller Schaltungen
Struktursynthese sequentieller Schaltungen
Analyse sequentieller Schaltungen
- Empfohlene Literatur:
- Literatur: H.-D. Wuttke, K. Henke, Schaltsysteme - Eine automatenorientierte Einführung, Pearson Studium 2003.
|
|
Digitale Klänge [DiK] -
- Dozent/in:
- Rudolf Rabenstein
- Angaben:
- Vorlesung, 2 SWS, benoteter Schein, Kredit: 2/2, ECTS: 2,5, nur Fachstudium
- Termine:
- Di, 16:15 - 17:45, N 5.17
- Studienrichtungen / Studienfächer:
- WF IuK-MA 1-4
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Voraussetzung ist der Besuch der Vorlesungen Digitale Signalverarbeitung ,
Kenntnisse aus der Vorlesung Mensch-Maschine-Schnittstelle sind hilfreich, aber nicht notwendig.
- Inhalt:
- Die Vorlesung behandelt die Bearbeitung von Audiosignalen mit parametrischen Filtern und Effekten, sowie die Erzeugung künstlicher Klänge für musikalische Anwendungen. Klangbeispiele und Demonstrationen ergänzen den Vorlesungstoff.
Filter und Effekte
Digitale Klangsynthese
Systeme zur Klangproduktion und -wiedergabe
Klangeffekte
Synthesizer
künstlicher Hall
- Schlagwörter:
- Akustik, Audio, Signalverarbeitung, Klangsynthese, Computer-Musik
|
|
Domain-Specific and Resource-Aware Computing on Multicore Architectures [DSC] -
- Dozent/in:
- Frank Hannig
- Angaben:
- Vorlesung, 2 SWS, ECTS: 2,5
- Termine:
- Di, 16:00 - 17:30, E 1.11
- Studienrichtungen / Studienfächer:
- WF IuK-MA ab 1
- Inhalt:
- Der gegenwärtige Trend von Multi-Core-Architekturen mit mehreren Prozessorkernen hin zu Architekturen mit hunderten oder tausenden Prozessoren bietet ein enormes Potential für schnellere, energieeffizientere, kostengünstigere Systeme und vollkommen neue Anwendungen. Auf der anderen Seite ergeben sich aus der steigenden Komplexität und Strukturgrößen im Nanometerbereich erhebliche Herausforderungen, angefangen bei der Technologie, beim Architekturentwurf bis hin zur Programmierung Systeme basierend auf gemeinsamen Speicher oder zentralverwaltete werden in Zukunft nicht mehr skalieren Hier Bedarf es neuer Architektur- und Programmierkonzepte, um die Skalierbarkeit zu gewährleisten, sowie Methoden zur Optimierung der Ressourcenauslastung, des Leistungsverbrauchs, der Performance und der Toleranz von Fehlern Um diese unterschiedlichen Ziele zu erreichen, werden in der Lehrveranstaltung zwei wesentliche Ansätze betrachtet: Ressourcenverwaltung / Ressourcengewahre Programmierung und Domänenspezifisches Rechnen. Die Grundidee der ressourcengewahren Programmierung besteht darin, parallelen Programmen die Fähigkeit zu verleihen, selbstadaptiv zur Laufzeit in Abhängigkeit des Zustands von Ressourcen, Berechnungen auf diese zu verteilen, und nach paralleler Abarbeitung diese wieder frei zu geben. Beim domänenspezifischen Rechnen versucht man die oben genannten Ziele durch Einschränkung und Spezialisierung auf ein bestimmtes Anwendungsgebiet oder Problemfeld zu erreichen.
Die Lehrveranstaltung gliedert sich im Wesentlichen in folgende Teile:
Im ersten Teil werden aktuelle parallele Prozessorarchitekturen vorgestellt und nach unterschiedlichen Merkmalen klassifiziert. Außerdem werden gegenwärtige und zukünftige Herausforderungen von Architekturen und deren Programmierung betrachtet.
Im zweiten Teil der Veranstaltung werden Abbildungsmethoden und Ansätze, wie zum Beispiel Invasives Rechnen zur ressourcengewahren Programmierung für Multi- und Many-Core-Architekturen vorgestellt.
Domänenspezifisches Rechnen wird im dritten Teil der Lehrveranstaltung betrachtet. Hierbei werden grundlegende Entwurfsmuster und Ansätze domänenspezifischer Sprachen erörtert und an konkreten Beispielen vertieft.
Schwerpunkt der Vorlesung ist die Vermittlung von Grundlagen moderner Multi- und Many-Core-Architekturen und Abbildungstechniken auf diese. Des Weiteren werden Programmierkenntnisse in den Sprachen Scala und X10 erlernt.
|
|
Low-Power Biomedical Electronics [VORL LBE] -
- Dozent/in:
- Dietmar Kissinger
- Angaben:
- Vorlesung, 2 SWS, ECTS: 2,5
- Termine:
- Mi, 14:15 - 15:45, EL 4.14
- Studienrichtungen / Studienfächer:
- WF IuK-MA 1-4
- Inhalt:
- Device Physics and Noise
Feedback Systems
Ultra-Low-Power Digital Design
Ultra-Low-Power Analog Design
Low-Power Analog and Biomedical Circuits
Biomedical Electronic Systems
Bioelectronics/ Bio-Inspired Systems
Energy Sources and Harvesting
|
|
Multidimensional Signals and Systems [MDSS] -
- Dozent/in:
- Rudolf Rabenstein
- Angaben:
- Vorlesung, 4 SWS, benoteter Schein, ECTS: 5, nur Fachstudium
- Termine:
- Di, 14:15 - 15:45, N 5.17
Do, 10:15 - 11:45, N 5.17
- Studienrichtungen / Studienfächer:
- WF IuK-MA 1-4
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Mensch-Maschine-Schnittstelle (MMS)
- Inhalt:
- Introduction: multidimensional signals and systems in multimedia and communications
Theoretical part: multidimensional signals and systems, coordinate systems and signal transformations, system description by transfer functions and Green's functions, sampling in time and space
Selected applications: digital sound synthesis by physical modelling, sound field simulation, room acoustics, methods for spatial sound reproduction
|
|
Music Processing -
- Dozent/in:
- Meinard Müller
- Angaben:
- Vorlesung, 2 SWS, benoteter Schein, Kredit: 2/2, ECTS: 2,5
- Termine:
- Mo, 16:15 - 19:15, 3R4.04
8 sessions per term with each session covering 1,5 lectures = 90 + 45 minutes
ab 22.10.2012
- Studienrichtungen / Studienfächer:
- WF IuK-MA 1-4
- Schlagwörter:
- Audio, Music, Signal Processing, Fourier Transform, Feature Design, Fingerprinting, Beat Tracking, Music Information Retrieval
|
|
Praktische Softwaretechnik [PSWT] -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Bernd Hindel, Dirk Riehle, Norbert Oster, Detlef Kips
- Angaben:
- Vorlesung, 4 SWS, ECTS: 5
- Termine:
- Mi, 10:15 - 13:45, 0.154-115
Start 10:15, Mittagspause 11:30 - 12:15.
- Studienrichtungen / Studienfächer:
- WF IuK-MA ab 1
- Inhalt:
- Software ist überall, und Software ist komplex. Nicht triviale Software wird von Teams entwickelt. Oft müssen bei der Entwicklung von Softwaresystemen eine Vielzahl von funktionalen und nicht funktionalen Anforderungen berücksichtigt werden. Hierfür ist eine disziplinierte und ingenieurmäßige Vorgehensweise notwendig.
Die Vorlesung "Praktische Softwaretechnik" soll ...
ein Bewusstsein für die typischen Problemstellungen schaffen, die bei der Durchführung umfangreicher Software-Entwicklungsprojekte auftreten,
ein breites Basiswissen über die Konzepte, Methoden, Notationen und Werkzeuge der modernen Softwaretechnik vermitteln, und
die Möglichkeiten und Grenzen ihres Einsatzes im Kontext realistischer Projektumgebungen anhand praktischer Beispiele demonstrieren und bewerten.
Die Vorlesung adressiert inhaltlich alle wesentlichen Bereiche der Softwartechnik. Vorgestellt werden unter anderem
traditionelle sowie agile Methoden der Softwareentwicklung,
Methoden der Anforderungsanalyse und des Systementwurfs,
Konzepte der Softwarearchitektur und der Entwurfsmuster,
Internationalisierung, Ergonomie, und Dokumentation, und
Testen und Qualitätssicherung sowie Prozessverbesserung.
Weitere Materialien und Informationen sind hier zu finden:
Ein Angebot der Forschungs- und Lehrallianz "praktische Softwaretechnik" siehe http://pswt.cs.fau.de und der Open Source Research Group siehe http://osr.cs.fau.de
|
|
Software-Projektmanagement [PSWT-PM] -
- Dozent/in:
- Bernd Hindel
- Angaben:
- Vorlesung, 4 SWS, ECTS: 5
- Termine:
- Mi, 14:15 - 17:45, 00.151-113
ab 24.10.2012
- Studienrichtungen / Studienfächer:
- WF IuK-MA ab 1
- Inhalt:
- Zahlreiche Statistiken zeigen: Nur wenige Software-Projekte werden erfolgreich (hinsichtlich Zeit-, Budget- und Funktionsvorgaben) abgeschlossen. Sehr viele Projekte werden nur mit erheblichen Defiziten zu Ende gebracht, noch viel zu viele scheitern gänzlich. Oft liegen die Gründe im ungenügenden Projektmanagement.
Die Vorlesung gibt einen Überblick zu grundlegenden Disziplinen des Projektmanagements und zeigt deren Wirkungsweisen an Hand von Praxisbeispielen. Gliederung:
1. Einführung Grundbegriffe des Projektmanagements, unterschiedliche Projektgrößen, unterschiedliche Projektarten, Erfolg und Misserfolg in Projekten
2. Projektstart und Planung,
Kickoff-Meeting, Anforderungssammlung, Projektstrukturplan, Aufwandsschätzung, Aktivitäten-, Ressourcen- und Kostenplan
3. Projektkontrolle und Steuerung,
Fortschrittsüberwachung, Besprechungen, Berichte, Änderungsmanagement
4. Personalmanagement,
Der Faktor Mensch, Teamwork, Führungsgrundsätze, Gesprächsstrategien, Konflikte lösen
5. Änderungsmanagement
Konfigurationen, Änderungswünsche, Change Control Board, Built- und Release-Mechanismen
6. Qualitäts- und Risikomanagement
Qualitätsplan, Audits und Reviews, Risikoermittlung, Risikobewertung und Verfolgung, Gegenmaßnahmen
7. Reifegrad Modelle und Standards
CMMI, SPiCE, ISO9001, ISO/IEC12207
- Empfohlene Literatur:
- Hindel, Bernd; Hörmann, Klaus; Müller, Markus; Schmied, Jürgen: "Basiswissen Software-Projektmanagement" (dpunkt-Verlag, 2. Auflage 2006)
Hindel, Bernd; Hörmann, Klaus; Müller, Markus; Dittmann, Lars: "SPiCE in der Praxis" (dpunkt-Verlag, 2006)
Hindel, Bernd; Versteegen, Gerhard; Meier, Erich; Vlasan, Adriana: "Prozessübergreifendes Projektmanagement" (Springer Verlag, 2005)
|
|
Speech Enhancement -
- Dozent/in:
- Emanuël Habets
- Angaben:
- Vorlesung, 2 SWS, benoteter Schein, Kredit: 2/2, ECTS: 2,5
- Termine:
- Fr, 10:15 - 11:45, 3R4.04
Die Veranstaltung findet im Gebäude des Fraunhofer IIS in Tennenlohe, Am Wolfsmantel 33 statt.
- Studienrichtungen / Studienfächer:
- WF IuK-MA 1-4
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Pre-requisites: The minimum pre-requisite for the course are Analysis und Lineare Algebra, Signale
und Systeme I, Signale und Systeme II and Digitale Signalverarbeitung (or equivalent). The course
Sprach- und Audiosignalverarbeitung (by Prof. Kellermann) provides an excellent basis for the Speech
Enhancement course and is therefore highly recommended. Knowledge from Statistische
Signalverarbeitung (Prof. Kellermann) and/or Stochastische Prozesse (by Prof. Kellermann) is highly
desirable.
Assumed knowledge: It is essential that you are familiar with the sampling theorem, the discrete
Fourier transform, random signals, auto- and cross-correlation and frame-by-frame processing.
Students who are not confident in their knowledge from previous signal processing courses (especially
the topics mentioned) are strongly advised to revise their previous course materials as quickly as
possible to avoid difficulties in this course.
- Inhalt:
- Course Description
We live in a noisy world! In all applications (telecommunications, hands-free communications,
recording, human-machine interfaces, etc.) that require at least one microphone, the signal of interest is
usually contaminated by noise and reverberation. As a result, the microphone signal has to be "cleaned"
with digital signal processing tools before it is reproduced, transmitted, or stored.This course is about speech enhancement. Different well known and state-of-the-art methods for noise
reduction and dereverberation, with one or multiple microphones, are discussed. The goal of this course is to provide a strong foundation for researchers, engineers, and graduate
students who are interested in the problem of signal and speech enhancement. Relation to other courses
This course is the most advanced course offered by the university on this topic, and serves as an
excellent basis from which to commence research in the area. Various aspects of the course bring
students up to date with the very latest developments in the field, as seen in recent international
conferences and journals. This course builds on Sprach- und Audiosignalverarbeitung (by Prof.
Kellermann), and is well complimented by Mensch-Maschine-Schnittstelle (by Prof. Rabenstein),
Praxis der Audiodatenkompression (Dr. Grill) and Selected Topics in Perceptual Audio Coding (Prof.
Herre), which deal with many other signal processing methods and gives an understanding of human
auditory perception (also a key part of speech enhancement) and speech and audio compression
techniques.
|
|
Testen von Softwaresystemen - Advanced Topics [TSWS-AT] -
- Dozentinnen/Dozenten:
- Norbert Oster, Klaudia Dussa-Zieger
- Angaben:
- Vorlesung, 2 SWS, benoteter Schein, ECTS: 2,5
- Termine:
- Do, 14:00 - 16:00, 00.153-113
Einzeltermine am 13.12.2012, 20.12.2012, 31.1.2013, 7.2.2013, 14:00 - 16:00, 05.125
- Studienrichtungen / Studienfächer:
- WF IuK-MA ab 1
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- Die Materialien zur Lehrveranstaltung werden über StudOn bereitgestellt.
- Inhalt:
- Für die Entwicklung qualitativ hochwertiger Softwaresysteme ist systematisches Testen unentbehrlich. Die Vorlesung behandelt anspruchsvolle Verfahren zur Qualitätssicherung, wie sie insbesondere im Bereich sicherheitskritischer Systeme von hoher Relevanz sind, und geht somit weit über die Inhalte der Vorlesung "Testen von Softwaresystemen - Foundation Level" hinaus, wie sie im Sommersemester gelehrt wird.
Unter anderem werden folgende Themen behandelt: Risikomanagement, Statische Analysen, verschiedene Testarten (strukturell, modellbasiert), Mutationstest/-analyse, Zuverlässigkeitsbewertung, Formale Methoden
- Schlagwörter:
- Software, Testen, Verifikation, Validierung, strukturell, funktional, formal, Beweis
|
|
Visual Computing for Communication [VCC] -
- Dozent/in:
- André Kaup
- Angaben:
- Vorlesung, 2 SWS, ECTS: 5, nur Fachstudium
- Termine:
- Mi, 12:15 - 13:45, N 5.17
Do, 14:15 - 15:45, N 5.17
- Studienrichtungen / Studienfächer:
- WF IuK-MA 1-4
- Voraussetzungen / Organisatorisches:
- "Systemtheorie" oder "Signale und Systeme I + II", sowie "Image and Video Compression (Multimediakommunikation I)"
Die Vorlesung wird auf Englisch gelesen.
- Inhalt:
- Die Vorlesung gibt eine Einführung in die inhaltsbasierte Analyse und Beschreibung von Multimediasignalen sowie die zugehörigen internationalen Standards. Dazu werden zunächst einige grundlegende Verfahren der Signalaufbereitung vorgestellt, insbesondere nichtlineare Filter, morphologische Filter sowie Interpolationsverfahren. Es folgen inhaltsbasierte Merkmale für die Beschreibung von Audio, Bild- und Videosignalen, beispielsweise Spektrogramm, Farbe, Form, Textur und Bewegung. Ausführlich besprochen werden Verfahren zur Zerlegung von Multimediasignalen mit dem Ziel der inhaltsorientierten Codierung. Dazu werden grundlegende deterministische sowie stochastische Klassifikations- und Segmentierungsalgorithmen vorgestellt. Aktuelle Verfahren zur inhaltsbasierten Codierung von Audio- und Videosignalen einschließlich der relevanten Standards MPEG-4 und MPEG-7 bilden den Abschluss.
- Empfohlene Literatur:
- Literaturempfehlung erfolgt in der Vorlesung.
|
|
|
|
|
UnivIS ist ein Produkt der Config eG, Buckenhof |
|
|