Stud.IP Uni Oldenburg
Universität Oldenburg
18.09.2021 01:55:16
phy341 - Vertiefungsmodul I (Veranstaltungsübersicht)
Institut für Physik 9 KP
Modulteile Semesterveranstaltungen Sommersemester 2021 Prüfungsleistung
Vorlesung
  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.008 - Kolloquium zu aktuellen Themen der Experimentalphysik Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Matthias Wollenhaupt, Dipl.-Phys.
    • Prof. Dr. Christoph Lienau
    • Priv.-Doz. Dr. Petra Groß, Ph.D.
    • Dr. Martin Silies

    Mittwoch: 14:15 - 15:45, wöchentlich (ab 14.04.2021)

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.1001 - Introduction to High-Performance Computing Lehrende anzeigen
    • Dr. Stefan Harfst

    Mittwoch: 16:00 - 18:00, wöchentlich (ab 14.04.2021)

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4012 - Informationsverarbeitung und Kommunikation Lehrende anzeigen
    • Dr Jörn Anemüller

    Dienstag: 16:00 - 18:00, wöchentlich (ab 13.04.2021)
    Termine am Freitag. 23.07.21 13:30 - 15:30

    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

  • Eingeschränkter Zugang 5.04.4021 - Bildgebende Verfahren in der Medizin Lehrende anzeigen
    • PD Dr. Stefan Uppenkamp, Dipl.-Phys.
    • Prof. Dr. Volker Hohmann, Dipl.-Phys.

    Mittwoch: 08:00 - 10:00, wöchentlich (ab 14.04.2021)

    Die Studierenden erlernen die physikalischen Grundlagen und die Funktionsweise der wichtigsten bildgebenden Verfahren in der Medizin zur Abbildung biologischer Strukturen und Prozesse, erwerben Fertigkeiten zur selbständigen Vertiefung diese Fachkenntnisse und Kompetenzen für eine Anwendung dieser Fachkenntnisse im Rahmen von Facharbeiten und Projekten in verschiedenen Bereichen der biomedizinischen Physik. Inhalt: Überblick über Verfahren der medizinischen Bildgebung ("ionisierende / nicht-ionisierende" Verfahren, anatomische / funktionelle Bildgebung); Physikalischen Grundlagen (Abbildungsprinzipien, Prinzipien der Kontrastbildung, Mathematische Grundlagen der Tomographie); Einführung in Computertomographie (CT); Nuklearmedizin (Single Photon- und Positronen-Emissionstomographie (SPECT/PET)); Ultraschall; Magnetresonanztomographie (MRT); funktionelle MRT, Elektro- und Magnetoencephalographie (EEG/MEG); Medizinische Anwendungen, mögliche Nebenwirkungen, relative Vor- und Nachteile; Forschungsanwendungen

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4043 - Tieftemperaturphysik und Supraleitung Lehrende anzeigen
    • Apl.Prof.Dr. Achim Kittel

    Donnerstag: 10:00 - 12:00, wöchentlich (ab 22.04.2021)

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4055 - Optische Messtechnik Lehrende anzeigen
    • Dr. Gerd Gülker, Dipl.-Phys.

    Mittwoch: 10:00 - 12:00, wöchentlich (ab 14.04.2021)

    Den Studierenden wird ein grundlegender Einblick in die Fülle moderner optischer Messmethoden vermittelt, wobei der Fokus auf aktuelle Entwicklungen und auf Verfahren gesetzt wird, die in der universitären Forschung am Institut für Physik von besonderer Bedeutung sind. Sie erlernen unter Anleitung und anhand von z.T. vorgegebener Fachliteratur zu den jeweiligen Themen die selbstständige Erarbeitung neuartiger Messverfahren und die entsprechende medienunterstütze Präsentation. Es werden sowohl theoretische, als auch praxis- und anwendungsbezogene Kompetenzen vermittelt, die die Studierenden in die Lage versetzen sollen, eigenständige Lösungsansätze für zukünftige messtechnische Herausforderungen zu entwickeln. Inhalte: Themen aus der modernen optischen Messtechnik, wie z.B. Oberflächen- und Entfernungsmesstechniken, Nahfeldmethoden, optische Werkzeuge zur Mikromanipulation, optische Fallen, Interferometrie und Holografie, Laser- und Kurzkohärenz-Messtechnik

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4064 - Advanced Solar Energy Meteorology Lehrende anzeigen
    • Dr. Detlev Heinemann

    Dienstag: 14:00 - 16:00, wöchentlich (ab 13.04.2021)

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4065 - Advanced Wind Energy Meteorology Lehrende anzeigen
    • Dr. Detlev Heinemann

    Mittwoch: 12:00 - 14:00, wöchentlich (ab 14.04.2021)

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4072 - Computational Fluid Dynamics I Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Laura Lukassen

    Tuesday: 12:00 - 14:00, weekly (ab 13.04.2021)

    Deeper understanding of the fundamental equations of fluid dynamics. Overview of numerical methods for the solution of the fundamental equations of fluid dynamics. Confrontation with complex problems in fluiddynamics. To become acquainted with different, widely used CFD models that are used to study complex problems in fluid dynamics. Ability to apply these CFD models to certain defined problems and to critically evaluate the results of numerical models. Content: CFD I: The Navier-Stokes equations, introduction to numerical methods, finite- differences, finite-volume methods, linear equation systems, turbulent flows, incompressible flows, compressible flows, efficiency and accuracy

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4074 - Computational Fluid Dynamics II Lehrende anzeigen
    • Dr. Bernhard Stoevesandt

    Dienstag: 12:00 - 16:00, wöchentlich (ab 01.06.2021)

    Deeper understanding of the fundamental equations of fluid dynamics. Overview of numerical methods for the solution of the fundamental equations of fluid dynamics. Confrontation with complex problems in fluiddynamics. To become acquainted with different, widely used CFD models that are used to study complex problems in fluid dynamics. Ability to apply these CFD models to certain defined problems and to critically evaluate the results of numerical models. Content: CFD II: RANS, URANS, LES, DNS, filtering / averaging of Navier- Stokes equations, Introduction to different CFD models, Application of these CFD models to defined problems from rotor aerodynamics and the atmospheric boundary layer. Lehrsprache: "This course will be held in English. If no international students should participate, the course language can also be switched to German."

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4215 - Machine Learning II – Advanced Learning and Inference Methods Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Jörg Lücke

    Donnerstag: 10:00 - 12:00, wöchentlich (ab 15.04.2021)
    Termine am Donnerstag. 29.07.21 - Freitag. 30.07.21, Montag. 02.08.21 08:00 - 19:00

    The students will deepen their knowledge on mathematical models of data and sensory signals. Building up on the previously acquired Machine Learning models and methods, the students will be lead closer to current research topics and will learn about models that currently represent the state-of-the-art. Based on these models, the students will be exposed to the typical theoretical and practical challenges in the development of current Machine Learning algorithms. Typical such challenges are analytical and computational intractabilities, or local optima problems. Based on concrete examples, the students will learn how to address such problems. Applications to different data will teach skills to use the appropriate model for a desired task and the ability to interpret an algorithm’s result as well as ways for further improvements. Furthermore, the students will learn interpretations of biological and artificial intelligence based on state-of-the-art Machine Learning models. Contents: This course builds up on the basic models and methods introduced in introductory Machine Learning lectures. Advanced Machine Learning models will be introduced alongside methods for efficient parameter optimization. Analytical approximations for computationally intractable models will be defined and discussed as well as stochastic (Monte Carlo) approximations. Advantages of different approximations will be contrasted with their potential disadvantages. Advanced models in the lecture will include models for clustering, classification, recognition, denoising, compression, dimensionality reduction, deep learning, tracking etc. Typical application domains will be general pattern recognition, computational neuroscience and sensory data models including computer hearing and computer vision.

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4217 - Physik der Oberflächen und Grenzflächen Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Niklas Nilius

    Mittwoch: 12:00 - 14:00, wöchentlich (ab 14.04.2021)

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4221 - Grundkurs im Strahlenschutz mit Praktikum Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Björn Poppe
    • Heiner von Boetticher

    Die Zeiten der Veranstaltung stehen nicht fest.
    Die Studierenden erlangen grundlegende Kenntnisse im Gebiet des Strahlenschutzes. Sie erwerben Fähigkeiten der Bewertung von zivilisatorischen und natürlichen Strahlenexpositionen und deren Vergleich mit Anwendungen in der Medizin. Sie erweitern ihre Kompetenzen im Bereich der Präsentationstechnik durch die Betreuung von kleinen Praktikumsversuchen zum Strahlenschutz. Inhalt: Strahlenphysik, Grundlagen der Dosimetrie, Strahlenschutzgrundsätze, Strahlenschutzverordnung, Natürliche und zivilisatorische Strahlenbelastung, Praktikum im Bereich der Strahlenschutzmesstechnik

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4234 - Wind Physics Measurement Project Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Martin Kühn
    • Dr. Detlev Heinemann
    • Dr. Matthias Wächter, Dipl.-Phys.
    • Prof. Dr. Joachim Peinke
    • Dipl.-Ing. Andreas Hermann Schmidt

    Montag: 12:15 - 13:45, wöchentlich (ab 14.04.2021)

    Case study like problems based on real wind data will be solved on at least four important aspects in wind physics. The course will comprise lectures and assignments as well as self-contained work in groups of 3 persons. The content consist of the following four main topics, following the chronological order of the work process: Data handling: - measurements - measurement technology - handling of wind data - assessment of measurement artefacts in wind data - preparation of wind data for further processing Energy Meteorology: - geographical distribution of winds - wind regimes on different time and length scales - vertical wind profile - distribution of wind speed - differences between onshore and offshore conditions. Measure – Correlate – Predict (MCP): - averaging of wind data - bin-wise averaging of wind data - long term correlation and long term correction of wind data - sources of long term wind data. LIDAR (Light detection and ranging): - analyses and conversion of data from LIDAR measurements

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4235 - Design of Wind Energy Systems Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Martin Kühn

    Dienstag: 16:00 - 18:00, wöchentlich (ab 13.04.2021)
    Donnerstag: 12:00 - 14:00, wöchentlich (ab 15.04.2021)

    The students attending the course will have the possibility to expand and sharpen of their knowledge about wind turbine design from the basic courses. The lectures include topics covering the whole spectrum from early design phase to the operation of a wind turbine. Students will learn in exercises how to calculate and evaluate design aspects of wind energy converters. At the end of the lecture, they should be able to: + estimate the site specific energy yield, + calculate the aerodynamics of wind turbines using the blade element momentum theory, + model wind fields to obtain specific design situations for wind turbines, + estimate the influence of dynamics of a wind turbine, especially in the context of fatigue loads, + transfer their knowledge to more complex topics such as simulation and measurements of dynamic loads, + calculate the economic aspects of wind turbines. Introduction to industrial wind turbine design, + rotor aerodynamics and Blade Element Momentum (BEM) theory, + dynamic loading and system dynamics, + wind field modelling for fatigue and extreme event loading, + design loads and design aspects of onshore wind turbines, + simulation and measurements of dynamic loads, + design of offshore wind turbines, + power quality and grid integration on wind turbines.

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4236 - Aeroelastic Simulation of Wind Turbines for EWEM Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Martin Kühn

    Dienstag: 16:00 - 18:00, wöchentlich (ab 13.04.2021)

    A student who has met the objectives of the course will be able to: o understand the basic concept of an aero-servo-elastic computer code to determine the unsteady aerodynamic loads, o derive and validate the required parameters to model the aero-hydro-elastic response of a wind turbine, o identify and interpret the required empirical parameters to correct the blade element momentum (BEM) method with respect to dynamic inflow, unsteady airfoil aerodynamics (dynamic stall), yawed flow, dynamic wake modeling, o explain the effects of the different models on the resulting time series and validate the code, o interpret design standards for on- and offshore wind turbines, select the required load cases according to site-specific environmental data, o identify the dimensioning load cases and calculate design loads for different main components of a wind turbine. Contents: The course focuses on the practical implications and hands-on experience of the aero-hydro-servo-elastic modelling and simulation of wind turbines. The subjects are similar but the treatment is complementary to the parallel course ‘Design of Wind Energy Systems’, which deals with the underlying theo-retical background: o advanced wind field modelling for fatigue and extreme event loading, o modelling of wind farm flow and wake effects, o rotor aerodynamics (e.g. stationary or dynamic effects, comparison of Blade Element Momentum theory and more advanced methods like free vortex methods or CFD), o structural dynamics and dynamic modelling of wind tur-bine structures (modelling by ordinary or partial differential equations, stochastics, multi body system modelling), o advanced control of wind turbines, o design standards, design loads and design aspects of offshore and onshore wind turbines. The students analyse in pairs a model of an entire wind turbine with the aid of a typical wind turbine design tool like GH Bladed, Flex5 or Aerodyn/FAST.

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4243 b - Python Programming in Energy Science II Lehrende anzeigen
    • Dr. Jonas Schmidt
    • Dr. Hassan Kassem
    • Dr. Lukas Vollmer
    • Dr. Martin Dörenkämper

    Mittwoch: 10:00 - 12:00, wöchentlich (ab 21.04.2021)

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4528 - Computational Biophysics Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Ilia Solov'yov

    Mittwoch: 12:00 - 14:00, wöchentlich (ab 14.04.2021)

    The course will explore physical models and computational approaches used for the simulations of macromolecular systems. A mixture of lectures and hands-on tutorials will serve to provide a roadmap for setting investigations of macro-molecular structure and dynamics at the atomic level of detail. The course is based on practical exercises with the biophysical programs NAMD and VMD. In particular, the case studies of various biological systems will be discussed. Relevant physical concepts, mathematical techniques, and computational methods will be introduced, including force fields and algorithms used in molecular modeling and molecular dynamics on parallel computers

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4529 - Quantencomputer Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Andreas Engel

    Dienstag: 10:00 - 12:00, wöchentlich (ab 13.04.2021)

    Aufbauend auf einer kurzen Wiederholung der relevanten Konzepte der Quantenmechanik wie Superposition, Verschränkung und Nichtlokalität werden die grundlegenden Eigenschaften von Quantencomputern besprochen. Die wichtigsten Quantengatter werden eingeführt und in ihrer Wirkungsweise charakterisiert. Einfache Beispiele zu Quantenalgorithmen wie der Deutsch-, Bernstein-Vazirani- und Simon-Algorithmus werden diskutiert und zur Vorbereitung auf den Shor'schen Faktorisierungsalgorithmus genutzt. Der Grover-Algorithmus zur Lösung schwieriger Optimierungsprobleme wird erläutert. Abschließend werden Methoden zur Fehlerkorrektur und der Stand der experimentellen Realisierung von Quantencomputern besprochen.

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4589 - Angewandte Psychophysik II: Anwendungen im Sound Design Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Steven van de Par
    • Dr. Stephan Töpken

    Mittwoch: 16:00 - 18:00, wöchentlich (ab 14.04.2021)

    Psychoakustische Bewertungs- und Analysemethoden für Untersuchungen der Geräuschqualität und für Sound Design. Messtechniken und Skalen. Überschwellige Empfindungsgrößen wie Tonhaltigkeit, Rauigkeit und Lautheit inklusive Modellierung. Lästigkeit. Kontextvariablen, Berechnungsmethoden und Subjektivurteile.

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4592 - Theorie der Supraleitung Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Martin Holthaus

    Mittwoch: 08:00 - 10:00, wöchentlich (ab 14.04.2021)

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4642 - Medizinische Strahlenphysik Lehrende anzeigen
    • PD Dr. rer. nat. Hui Khee Looe
    • Prof. Dr. Björn Poppe
    • Karl-Joachim Doerner

    Donnerstag: 14:00 - 16:00, wöchentlich (ab 15.04.2021)

    Der Kurs vermittelt die Fähigkeit zum Verständnis grundlegender Anwendungen der Strahlenphysik in der Medizin. Die Studierenden erweitern somit ihre Kompetenzen im Hinblick auf die Bewertung fächerübergreifender Zusammenarbeit unterschiedlicher Disziplinen. Sie erlernen zudem den selbständigen Umgang mit fremdsprachlicher Literatur. Inhalte: Grundlagen der Strahlentherapie, Dosimetrie, Einführung in die Strahlentherapie, Wechselwirkung von Strahlung mit Materie, Elektronen, Photonen und Teilchenstrahlung, mathematische Beschreibung von Dosisverteilungen in Absorbern, Detektoren und dosimetrische Protokolle, Grundlagen der Bestrahlungsplanung sowie Brachytherapie.

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.812 - Ausgewählte Probleme der Hörtechnik und Audiologie Lehrende anzeigen
    • PD Dr. Thomas Brand

    Montag: 08:00 - 10:00, wöchentlich (ab 12.04.2021)

    Die Studierenden erwerben einen Überblick über die aktuellen Fragestellungen auf dem Gebiet der Hörtechnik und Audiologie sowie eine Orientierung über mögliche Themen der eigenen Masterarbeit. Sie erlangen Fertigkeiten bei der Literaturrecherche, Aufarbeitung und Darstellung fremder wissenschaftlicher Ergebnisse. Sie erweitern ihre Kompetenzen hinsichtlich der Bewertung und Diskussion wissenschaftlicher Ergebnisse. Inhalte: Aktuelle Fragestellungen und Forschungsthemen der Hörtechnik und Audiologie unter anderem aus den aus den Bereichen: Audiologie, Medizinische Akustik, Audio-Signalverarbeitung, Elektroakustik, Medizinische Physik, Signalverarbeitung und Kommunikation In der Vorlesung werden aktuelle wissenschaftliche Fragestellungen aus dem Gebiet der Hörtechnik und Audiologie vorgestellt und im Seminar die zugehörige aktuelle Literatur in Kleingruppen vertiefend bearbeitet. Die Studierenden sollen dabei sowohl einen allgemeinen Überblick über die aktuellen wissenschaftlichen Fragestellungen in der Hörtechnik und Audiologie gewinnen als auch einzelne dieser Fragestellungen vertiefen. Dies soll auch zur Orientierung über mögliche Themen der Masterarbeit dienen.

  • Uneingeschränkter Zugang 5.06.M215 - Future Power Supply (Lecture) Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Carsten Agert
    • Babak Ravanbach

    Montag: 14:00 - 16:00, wöchentlich (ab 12.04.2021)

Übung
  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4012 Ü1 - Informationsverarbeitung und Kommunikation Lehrende anzeigen
    • Dr Jörn Anemüller
    • Eike Jannik Nustede, M. Sc.

    Thursday: 16:00 - 18:00, weekly (ab 15.04.2021)

    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

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4072 Ü1 - Exercises to Computational Fluid Dynamics I Lehrende anzeigen
    • Gabriele Centurelli
    • Prof. Dr. Laura Lukassen
    • Arslan Adeel-Ur-Rehman

    Donnerstag: 16:00 - 18:00, wöchentlich (ab 22.04.2021)

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4074 Ü1 - Exercises to Computational Fluid Dynamics II Lehrende anzeigen
    • Gabriele Centurelli
    • Dr. Bernhard Stoevesandt

    Donnerstag: 16:00 - 18:00, wöchentlich (ab 03.06.2021)

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4215 Ü1 - Exercises to Machine Learning II – Advanced Learning and Inference Methods Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Jörg Lücke
    • Florian Hirschberger
    • Filippos Panagiotou
    • Jakob Drefs
    • Seyyed Hamid Mousavi Hashemi

    Dienstag: 14:00 - 16:00, wöchentlich (ab 13.04.2021), Übung

    The students will deepen their knowledge on mathematical models of data and sensory signals. Building up on the previously acquired Machine Learning models and methods, the students will be lead closer to current research topics and will learn about models that currently represent the state-of-the-art. Based on these models, the students will be exposed to the typical theoretical and practical challenges in the development of current Machine Learning algorithms. Typical such challenges are analytical and computational intractabilities, or local optima problems. Based on concrete examples, the students will learn how to address such problems. Applications to different data will teach skills to use the appropriate model for a desired task and the ability to interpret an algorithm’s result as well as ways for further improvements. Furthermore, the students will learn interpretations of biological and artificial intelligence based on state-of-the-art Machine Learning models. Contents: This course builds up on the basic models and methods introduced in introductory Machine Learning lectures. Advanced Machine Learning models will be introduced alongside methods for efficient parameter optimization. Analytical approximations for computationally intractable models will be defined and discussed as well as stochastic (Monte Carlo) approximations. Advantages of different approximations will be contrasted with their potential disadvantages. Advanced models in the lecture will include models for clustering, classification, recognition, denoising, compression, dimensionality reduction, deep learning, tracking etc. Typical application domains will be general pattern recognition, computational neuroscience and sensory data models including computer hearing and computer vision.

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4215 Ü2 - Exercises to Machine Learning II – Advanced Learning and Inference Methods Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Jörg Lücke
    • Filippos Panagiotou
    • Jakob Drefs
    • Seyyed Hamid Mousavi Hashemi
    • Florian Hirschberger

    Donnerstag: 10:00 - 12:00, wöchentlich (ab 15.04.2021), Übung

    The students will deepen their knowledge on mathematical models of data and sensory signals. Building up on the previously acquired Machine Learning models and methods, the students will be lead closer to current research topics and will learn about models that currently represent the state-of-the-art. Based on these models, the students will be exposed to the typical theoretical and practical challenges in the development of current Machine Learning algorithms. Typical such challenges are analytical and computational intractabilities, or local optima problems. Based on concrete examples, the students will learn how to address such problems. Applications to different data will teach skills to use the appropriate model for a desired task and the ability to interpret an algorithm’s result as well as ways for further improvements. Furthermore, the students will learn interpretations of biological and artificial intelligence based on state-of-the-art Machine Learning models. Contents: This course builds up on the basic models and methods introduced in introductory Machine Learning lectures. Advanced Machine Learning models will be introduced alongside methods for efficient parameter optimization. Analytical approximations for computationally intractable models will be defined and discussed as well as stochastic (Monte Carlo) approximations. Advantages of different approximations will be contrasted with their potential disadvantages. Advanced models in the lecture will include models for clustering, classification, recognition, denoising, compression, dimensionality reduction, deep learning, tracking etc. Typical application domains will be general pattern recognition, computational neuroscience and sensory data models including computer hearing and computer vision.

Praktikum
Seminar
  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4013b - Current trends in Gravitation II Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Jutta Kunz-Drolshagen
    • PD Dr. Betti Hartmann

    Dienstag: 16:00 - 18:00, wöchentlich (ab 13.04.2021)
    Termine am Donnerstag. 01.07.21 16:00 - 18:00

    The students get an insight into the current research topics in the field of gravity. They get to know new investigation methods and research results and expand their skills in the critical discussion of scientific methods and results.

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4022 - Neurophysik (Neurokognition) Lehrende anzeigen
    • PD Dr. Stefan Uppenkamp, Dipl.-Phys.

    Dienstag: 16:00 - 18:00, wöchentlich (ab 13.04.2021)

    Die Studierenden erlangen fundierte Kenntnisse in der biomedizinischen Physik mit Überblick über die (Neuro)-Physiologie, erwerben Fertigkeiten zur selbständigen Vertiefung diese Fachkenntnisse und erwerben Kompetenzen für eine Anwendung dieser Fachkenntnisse im Rahmen von Facharbeiten und Projekten in verschiedenen Bereichen der Neurosensorik. Inhalte: Anatomie, Physiologie und Pathophysiologie des Zentralen Nervensystems, Physiologie von Neuronen, Neuronenmodelle, Modelle von Neuronenverbänden und neuronaler Netze, Neuronale Kodierung und Merkmalsextraktion, Neurosensorik (Methoden, Experimente und Modelle neurosensorischer Verarbeitung), Neurokognition (Methoden, Experimente und Modelle neuronaler Verarbeitung bei kognitiven Funktionen), höhere Hirnfunktionen (Handlungssteuerung, Emotionen,...) , aktuelle Forschungsansätze in der Neurokognition aus Sicht der Physik.

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4073 - Interdisciplinary Topics in Fluid Dynamics Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Laura Lukassen

    Mittwoch: 10:00 - 12:00, wöchentlich (ab 14.04.2021)

    This seminar is part of the meeting of the group „Computational Fluid Dynamics for Wind Physics“. We discuss current research topics with respect to differences and similarities in the approaches and tools. This seminar combines topics in wind energy research from the areas of data analysis and stochastics, Computational Fluid Dynamics Simulations and Meteorology.

  • Kein Zugang 5.04.4201 - Oberseminar Kommunikationsakustik Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Bernd Meyer

    Donnerstag: 14:00 - 16:00, wöchentlich (ab 15.04.2021)

  • Eingeschränkter Zugang 5.04.4208 - Oberseminar Signal- und Sprachverarbeitung Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Simon Doclo

    Montag: 10:00 - 12:00, wöchentlich (ab 12.04.2021)

    Aktuelle Forschungsarbeiten aus folgenden Gebieten der Signal- und Sprachverarbeitung: Ein- und mehrkanalige Sprachverbesserung, Sensornetzwerke, Sprachmodellierung, Sprachtechnologie, Signalverarbeitung für Hörgeräte und Multimedia.

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4210 - Oberseminar Akustik Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Steven van de Par

    Donnerstag: 14:00 - 16:00, wöchentlich (ab 15.04.2021)

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4212 - Current Topics in Machine Learning and its Applications Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Jörg Lücke

    Mittwoch: 14:00 - 16:00, wöchentlich (ab 14.04.2021)

    The students will learn the current research directions and challenges of the Machine Learning research field. By presenting examples from Machine Learning algorithms applied to sensory data tasks including task in Computer Hearing and Computer Vision the students will be taught the current strengths and weaknesses of different approaches. The presentations of current research papers by the participants will make use of computers and projectors. Programming examples and animations will be used to support the interactive component of the presentations. In scientific discussions of the presented and related work, the students will deepen their knowledge about current limitations of Machine Learning approaches both on the theoretical side and on the side of their technical and practical realizations. Presentations of interdisciplinary research will enable the students to carry over their Machine Learning knowledge to address questions in other scientific domains. Contents: Building up on advanced Machine Learning knowledge, this seminar discusses recent scientific contributions and developments in Machine Learning as well as recent papers on applications of Machine Learning algorithms. Typical application domains include general pattern recognition, computer hearing, computer vision and computational neuroscience. Typical tasks include auditory and visual signal enhancements, source separation, auditory and visual object learning and recognition, auditory scene analysis, data compression and inpainting. Applications to computational neuroscience will discuss recent papers on the probabilistic interpretation of neural learning and biological intelligence.

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4224 - Oberseminar Medizinische Physik Lehrende anzeigen
    • Prof. Birger Kollmeier

    Dienstag: 10:00 - 12:00, wöchentlich (ab 13.04.2021)

    Aktuelle Forschungsarbeiten aus folgenden Gebieten der medizinischen Physik; Signalverarbeitung und Akustik: Audiologie, Neurosensorik (EEG,MEG, fMRI, OAE,…), Psychoakustik, Sprachakustik, Sprachtechnologie, Signalverarbeitung für Hörgeräte und Multimedia

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4651 - Femtosekunden-Spektroskopie Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Matthias Wollenhaupt, Dipl.-Phys.
    • Dr. Tim-Daniel Bayer
    • Lars Englert

    Donnerstag: 14:00 - 16:00, wöchentlich (ab 15.04.2021)

    Das Seminar ist die Standardveranstaltung in der Forschung. Im Hauptstudium sollte man in der Lage sein, auf Grund der gehörten Vorlesungen sich eigenständig in eine Thematik aktueller Forschungsarbeiten einzuarbeiten, diese umfassend zu verstehen, verständlich zusammenzufassen und in einem Vortrag den anderen Seminarteilnehmern nahebringen zu können und sich einer Diskussion zu stellen. Ebenso soll das Formulieren von wissenschaftlichen Fragen zu einem neuen Thema erlernt werden. Inhalte: Inhalt des Seminars ist die Vermittlung von Grundlagen ultraschneller Lasertechniken und ihrer Anwendung in verschiedenen Gebieten der Femtosekundenspektroskopie: Nichtlineare Optik, spektrale Pulsformung, Charakterisierung ultrakurzer Laserpulse, Licht-Materie-Wechselwirkung, molekulare Wellenpakete, Steuerung chemischer Reaktionen, Laser-Mikroskopie, Materialbearbeitung, ultraschnelle Elektronenbeugung und Photoelektronenspektroskopie.

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4652 - Stochastic Processes in Experiments Lehrende anzeigen
    • Dr. Matthias Wächter, Dipl.-Phys.

    Donnerstag: 12:00 - 14:00, wöchentlich (ab 15.04.2021)

    Die Studierenden erwerben fortgeschrittene Kenntnisse auf dem Gebiet der nichtlinearen Dynamik experimenteller Systeme. Sie erlangen Fertigkeiten zum sicheren und selbstständigen Umgang mit modernen Konzepten und Methoden der Analyse von Messdaten komplexer Systeme. Sie erweitern ihre Kompetenzen hinsichtlich der Fähigkeiten zur erfolgreichen Bearbeitung anspruchsvoller Probleme mit modernen analytischen und numerischen Methoden, zur selbstständigen Erarbeitung aktueller Fachveröffentlichungen sowie der Bedeutung stochastischer Differentialgleichungen im Kontext unterschiedlicher Anwendungen. Inhalte: Theoretische Grundlagen stochastischer Differentialgleichungen und der Bestimmung ihrer Parameter. Darstellung verschiedener Beispiele für die Schätzung der Parameter stochastischer Differentialgleichungen aus experimentellen Daten unter Berücksichtigung der Besonderheiten der jeweils untersuchten experimentellen Systeme.

  • Eingeschränkter Zugang 5.04.4680 - Atomare und molekulare Multiphotonenionisation (MPI) mit geformten ultrakurzen Laserpulsen Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Matthias Wollenhaupt, Dipl.-Phys.

    Donnerstag: 10:00 - 12:00, wöchentlich (ab 15.04.2021)

    Anwendung der quantenmechanischen Störungsrechnung auf die MPI Beschreibung der MPI mit Hilfe numerischer Methoden zur Lösung der TDSE Beschreibung resonanter MPI Beschreibung von Starkfeldeffekten in der MPI Beschreibung der Tunnelionisation Kohärente Kontrolle der MPI Kohärente Kontrolle der dreidimensionalen Photoelektronenverteilungen

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4690 - Klimaneutrale Uni Oldenburg Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Joachim Peinke
    • Prof. Dr. Bernd Siebenhüner

    Freitag: 14:00 - 16:00, wöchentlich (ab 16.04.2021), Seminar

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4880 - Ultrafast Electron Imaging Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Sascha Schäfer

    Donnerstag: 08:00 - 10:00, wöchentlich (ab 15.04.2021)

    The seminar is organized as a paper club including seminal or recent publication on the following topics: • Instrumental aspects of pulsed electron sources • Imaging of ultrafast structural dynamics by time-resolved electron diffraction • Imaging of ultrafast magnetic dynamics by time-resolved Lorentz microscopy • Coherent phase control of free-electron pulses and mapping of polariton dynamics

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4881 - Advanced Solid State Physics Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Sascha Schäfer

    Dienstag: 12:00 - 14:00, wöchentlich (ab 13.04.2021)
    Termine am Dienstag. 21.09.21 12:15 - 15:15

    The course follows the book of Bluhm et al. “Electrons in Solids” covering the following topics: • Charge carriers in mesoscopic systems • Interaction of light with solid-state quasi-particles • Quantum computing, qubits and decoherence • Correlated electron systems • Interactions and topology for itinerant electron Topics will be covered by a mix of lectures and student seminar presentations.

  • Uneingeschränkter Zugang 5.04.4882 - Many-body perturbation theory Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Caterina Cocchi

    Mittwoch: 10:00 - 12:00, wöchentlich (ab 14.04.2021)

    This course is aimed to provide an overview of the advanced methods of quantum mechanics for the study of many-particle problems in condensed-matter physics. The formalism of the single-particle and two-particle Green’s functions will be introduced and their connections with state-of-the-art numerical methods for electronic-structure theory will be disclosed. The course is primarily aimed to graduate students with a study and/or research profile in theoretical physics. However, the participation of graduate students and young researchers with an experimental background is equally welcome. Solid knowledge of quantum mechanics is a must to attend this course. Familiarity with theoretical solid-state physics and with the electronic-structure theory methods is a plus.

  • Uneingeschränkter Zugang 5.06.M216 - Future Power Supply (Seminar) Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Carsten Agert
    • Babak Ravanbach

    Dienstag: 16:00 - 18:00, wöchentlich (ab 13.04.2021)

  • Eingeschränkter Zugang 5.15.755 - Netzwerke und Komplexität Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Thilo Gross

    Montag: 18:00 - 20:00, wöchentlich (ab 12.04.2021)
    Freitag: 14:00 - 16:00, wöchentlich (ab 16.04.2021)

Hinweise zum Modul
Hinweise
VL, SE, Ü, PR; abhängig von den Veranstaltungen
Prüfungsleistung Modul
Mündliche Prüfung von max. 60 min. Dauer
Kompetenzziele
Abhängig von der gewählten Spezialisierung o vertiefen die Studierenden ihre Kenntnisse in den Bereichen Theoretische Physik, Experimentalphysik, Angewandte Physik, physikalische Messtechnik, Numerische Methoden, und wahlweise im Bereich Umweltphysik des ICBM oder in einem Nebenfach, o erweitern die Studierenden ihre Fertigkeiten in den Bereichen Analyse und Modellierung physikalischer Probleme, Konzeption und Durchführung physikalischer Experimente, selbständige Vertiefung erworbenen Wissens, Recherche und Erarbeiten von Fachliteratur und Präsentation physikalischer Zusammenhänge, o erwerben bzw. vertiefen die Studierenden Kompetenzen auf den Gebieten des selbstständigen wissenschaftlichen Arbeitens, der wissenschaftlichen Analyse physikalischer Sachverhalte sowie der Anwendung und Vernetzung erlernter Erkenntnisse auf unterschiedlichen Gebieten.