Stud.IP Uni Oldenburg
Universität Oldenburg
25.10.2021 09:00:49
phy697 - Informationsverarbeitung und Kommunikation (Vollständige Modulbeschreibung)
Originalfassung Englisch PDF Download
Modulbezeichnung Informationsverarbeitung und Kommunikation
Modulkürzel phy697
Kreditpunkte 6.0 KP
Workload 180 h
(
Attendance: 56 hours, Self study: 124 hours
)
Einrichtungsverzeichnis Institut für Physik
Verwendbarkeit des Moduls
  • Master Engineering Physics (Master) > Schwerpunkt: Acoustics
  • Master Engineering Physics (Master) > Schwerpunkt: Biomedical Physics
Zuständige Personen
Poppe, Björn (Modulverantwortung)
Teilnahmevoraussetzungen
Kenntnisse der Inhalte aus den Veranstaltungen Lineare Algebra, Mathematische Methoden der Physik, Messtechnik und Block-Praktikum Digitale Signalverarbeitung (FPRB)
Kompetenzziele
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.
Modulinhalte
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
Literaturempfehlungen
T. M. Cover, J. A. Thomas: Elements of information theory. John Wiley, 1991;
K. Sayood: Introduction to data compression. Kaufmann, 2003;
Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006;
MacKay: Information Theory, Inference and Learning Algorithms, Cambridge University Press, 2003
Links
Unterrichtssprache Deutsch
Dauer in Semestern 1 Semester
Angebotsrhythmus Modul Sommersemester
Aufnahmekapazität Modul unbegrenzt
Modullevel / module level MM (Mastermodul / Master module)
Modulart / typ of module Wahlpflicht / Elective
Lehr-/Lernform / Teaching/Learning method Lecture: 2hrs/week; Excersise: 2hrs/week
Vorkenntnisse / Previous knowledge
Prüfung Prüfungszeiten Prüfungsform
Gesamtmodul
Exam or presentation or oral exam or homework or practical report
Lehrveranstaltungsform Vorlesung
SWS 4
Angebotsrhythmus SoSe oder WiSe
Workload Präsenzzeit 56 h