Modul CS4353-KP07

Dauer:

Angebotsturnus:

Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:

• Master Hörakustik und Audiologische Technik 2022 (Vorkenntnisabhängiges Pflichtmodul), Vorkenntnisabhängiges Pflichtmodul, 1. Fachsemester

Qualifikationsziele/Kompetenzen:

• Studierende haben einen Überblick über bekannte, assistive Gesundheitstechnologien und können ihren Einsatz medizinisch motivieren.
• Studierende kennen die generelle Vorgehensweise bei der Erkennung menschlicher Aktivitäten.
• Studierende kennen ausgewählte Verfahren für die Integration und Synchronisation von multiplen Sensoren.
• Studierende kennen ausgewählte Klassifikationsverfahren für multimodale Sensordaten und können sie in einer Programmiersprache umsetzen.
• Studierende kennen die generelle Vorgehensweise bei der sensorbasierten Innenlokalisierung.
• Studierende kennen ausgewählte Modelle zur statistischen Repräsentation von multimodalen Sensordaten und können sie in einer Programmiersprache umsetzen.
• Studierende kennen die Theorie der rekursiven Schätzung einer Wahrscheinlichkeitsdichte.
• Studierende kennen das Verfahren Particle Filtering und können es in einer Programmiersprache umsetzen.
• Studierende kennen die generelle Vorgehensweise bei der Analyse von Schlaflabordaten.
• Studierende kennen ausgewählte Ansätze zur Erweiterung von multimodalen Zeitreihen und können sie in einer Programmiersprache umsetzen.
• Studierende kennen ausgewählte Transferlernverfahren für die Klassifikation von Zeitreihen.
• Studierende kennen ausgewählte Methoden des erklärbaren, maschinellen Lernens.
• Studierende kennen die Zielsetzung und Funktionsweise von Softwaresystemen aus ausgewählten, aktuellen Forschungsprojekten.
• Studierende kennen die gesellschaftliche Relevanz von assistiven Gesundheitstechnologien.

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:

• Übungsaufgaben, Projekt sowie mündliche Prüfung oder Klausur

Modulverantwortlicher:

• Prof. Dr.-Ing. Marcin Grzegorzek

Lehrende:

• Institut für Medizinische Informatik

• Prof. Dr.-Ing. Marcin Grzegorzek

Literatur:

• Peter J. Brockwell and Richard A. Davis: Introduction to Time Series and Forecasting - ISBN: 978-3-319-29852-8
• Marcin Grzegorzek: Sensor Data Understanding - ISBN: 978-3-8325-4633-5
• Andrew R. Webb: Statistical Pattern Recognition - ISBN: 978-0-470-68228-9
• Sergios Theodoridis and Konstantinos Koutroumbas: Pattern Recognition - ISBN: 978-1-597-49272-0

Sprache:

• Deutsch oder Englisch

Bemerkungen:

Zulassungsvoraussetzungen zur Belegung des Moduls:
- Keine

Zulassungsvoraussetzungen zur Teilnahme an Modul-Prüfung(en):
- Erfolgreiche Bearbeitung von Übungsaufgaben

Modulprüfung(en):
- CS4353-L1: Medical Data Science, Klausur, 90min, 100% der Modulnote

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