Dauer:
1 Semester | Angebotsturnus:
Jedes Sommersemester | Leistungspunkte:
4 |
Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester: - Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2020 (Wahlpflicht), Informatik/Elektrotechnik, Beliebiges Fachsemester
- Master Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften 2016 (Wahlpflicht), Informatik, 3. Fachsemester
- Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2014 (Wahlpflicht), Informatik/Elektrotechnik, 1. oder 2. Fachsemester
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Lehrveranstaltungen: - RO5501-V: Graphische Modelle in der System- und Regelungstheorie (Vorlesung, 2 SWS)
- RO5501-Ü: Graphische Modelle in der System- und Regelungstheorie (Übung, 1 SWS)
| Workload: - 60 Stunden Präsenzstudium
- 30 Stunden Selbststudium und Aufgabenbearbeitung
- 30 Stunden Präsenzübung
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Lehrinhalte: | - Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie, sowie diskrete und kontinuierlich verteilte Zufallsvariablen
- Grundlegende Kenntnisse zu probabilistischen graphischen Modellen
- Erweiterte Kenntnisse zu (Forney-)Faktorgraphen als probabilistisches graphisches Modell
- Message Passing mittels Sum- und Max-Produkt Algorithmus
- Gauß'sches Message Passing
- Zustandschätzung im probabilistischen Framework (Kalman Filter und Smoother inklusive Erweiterungen)
- Parameterschätzung mittels Expectation Maximization
- Expectation Propagation
- Regelung auf Faktorgraphen
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Qualifikationsziele/Kompetenzen: - Die Studierenden erwerben und vertiefen grundlegende Kenntnisse der Wahrscheinlichkeitstheorie und der Transformation diskret und kontinuierlich verteilter Zufallsvariablen.
- Die Studierenden können einfache lineare Algorithmen wie das Kalman Filter mit Hilfe graphischer probabilistischer Modelle verstehen
- Die Studierenden können Elemente von probabilistischen Algorithmen mit Hilfe graphischer probabilistischer Modelle zu neuen Algorithmen kombinieren.
- Die Studierenden können fortgeschrittene Signalverarbeitung, Parameter- und Zustandsschätzprobleme, sowie Regelalgorithmen mit Hilfe grapischer probabilistischer verstehen, erweitern und auf relevante Probleme anpassen.
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Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch: - Klausur, mündliche Prüfung und/oder Präsentation nach Maßgabe des Dozierenden
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Modulverantwortlicher: Lehrende: |
Literatur: - Loeliger, Hans-Andrea; Dauwels, Justin; Hu, Junli; Korl, Sascha; Ping, Li; Kschischang, Frank R.: The Factor Graph Approach to Model-Based Signal Processing - Proc. IEEE, Vol. 95, No. 6, 2007
- Loeliger, Hans-Andrea: An Introduction to factor graphs - IEEE Signal Process. Mag., Vol. 21, No. 1, 2004
- Hoffmann, Christian; Rostalski, Philipp: Forschungsnahe aktuelle Artikel des IME
- Verschiedene: Forschungsnahe aktuelle Artikel
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Sprache: - Wird nur auf Englisch angeboten
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Bemerkungen:Zulassungsvoraussetzungen zum Modul: - Keine Zulassungsvoraussetzungen zur Prüfung: - Informationen in der ersten Vorlesung Modulprüfung: - RO5501-L1: Graphical Models in Systems and Control, Klausur (90 min) oder mündliche Prüfung (30 min) und/oder Präsentation, 100% der Modulnote |
Letzte Änderung: 28.9.2021 |
für die Ukraine