Stud.IP Uni Oldenburg
University of Oldenburg
28.10.2021 05:00:12
Lecture: 5.04.4012 Informationsverarbeitung und Kommunikation - Details
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General information

Course name Lecture: 5.04.4012 Informationsverarbeitung und Kommunikation
Subtitle
Course number 5.04.4012
Semester Sommersemester 2017
Current number of participants 11
expected number of participants 28
Home institute Institute of Physics
Courses type Lecture in category Teaching
First date Wed., 05.04.2017 12:00 - 14:00, Room: W04 1-171
Type/Form V, Ü
Pre-requisites Kenntnisse der Inhalte aus den Veranstaltungen Lineare Algebra, Mathematische Methoden der Physik, Messtechnik und Block-Praktikum Digitale Signalverarbeitung (FPR-B)
Performance record Exam or presentation or oral exam or homework or practical report
Lehrsprache deutsch
Info-Link http://www.uni-oldenburg.de/fileadmin/user_upload/physik/PDF/Modulhandbuecher/Modulhandbuch_Fach-Master_Physik_2015.pdf#page=73
ECTS points 6

Course location / Course dates

W04 1-171 Tue.. 08:30 - 10:00 (13x)
Wed.. 12:00 - 14:00 (14x)
n.a. Wednesday: 12:00 - 14:00, weekly(13x)
Thursday: 16:00 - 18:00, weekly(13x)
W04 1-172 Thu.. 16:00 - 18:00 (11x)
W04 1-162 Thu.. 16:00 - 18:00 (1x)
W02 1-148 Thu.. 16:00 - 18:00 (1x)

Fields of study

Module assignments

Comment/Description

Die Studierenden erlernen, wie statistische Eigenschaften von Signalen zur Lösung von Problemen der Angewandten Physik, insbesondere der Klassifikation, parametrischen Modellierung und Übertragung von Signalen genutzt werden können. Theoretische Lernziele beinhalten damit eine Wiederholung und Festigung statistischer Grundlagen und eine Verständnis von deren Nutzung für Algorithmen unterschiedlicher Zielsetzung und Komplexität. Im praktischen Teil werden Eigenschaften der behandelten Methoden selbständig erarbeitet sowie Algorithmen auf dem Rechner implementiert und auf reale Daten angewendet, so daß der Umgang mit theoretischen Konzepten und ihre praktische Umsetzung erlernt werden.

Inhalte:
Grundfragen der Informationsverarbeitung (Klassifikation, Regression, Clustering), Lösungsmethoden basierend auf Dichteschätzung und diskriminativen Ansätzen (z.B. Bayes Schätzung, k-nearest neighbour, Hauptkomponentenanalyse, support-vector-machines, Hidden-Markov- Modelle), Grundlagen der Informationstheorie, Methoden der analogen und digitalen Nachrichtenübertragung, Prinzipien der Kanalcodierung und Kompression

Admission settings

The course is part of admission "Anmeldung gesperrt (global)".
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