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Modulhandbuch (ab WS 2019/20)

Modul CS4504-KP12, CS4504

Cyber Physical Systems (CPS)

Dauer:


2 Semester
Angebotsturnus:


Jährlich, kann sowohl im SoSe als auch im WiSe begonnen werden
Leistungspunkte:


12
Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:
  • Master Entrepreneurship in digitalen Technologien 2020 (Vertiefungsmodul), Technologiefach Informatik, Beliebiges Fachsemester
  • Master Informatik 2019 (Wahlpflicht), Vertiefungsmodule, Beliebiges Fachsemester
  • Master Robotics and Autonomous Systems 2019 (Vertiefungsmodul), Vertiefung, 1. oder 2. Fachsemester
  • Master IT-Sicherheit 2019 (Vertiefungsmodul), Vertiefung Informatik, 1. oder 2. Fachsemester
  • Master Entrepreneurship in digitalen Technologien 2014 (Vertiefungsmodul), Technologiefach Informatik, 2. und/oder 3. Fachsemester
  • Master Informatik 2014 (Vertiefungsmodul), Vertiefung, 2. und/oder 3. Fachsemester
Lehrveranstaltungen:
  • Siehe CS5153 T: Drahtlose Sensornetze (Vorlesung mit Übungen, 3 SWS)
  • Siehe CS5150 T: Organic Computing (Vorlesung mit Übungen, 3 SWS)
  • CS4504-S: Seminar Cyber Physical Systems (Seminar, 2 SWS)
Workload:
  • 120 Stunden Präsenzstudium
  • 20 Stunden Prüfungsvorbereitung
  • 220 Stunden Selbststudium
Lehrinhalte:
  • Grundlagen Organic Computing / Self-X-Systemeigenschaften
  • von Bewegung zu intelligentem Verhalten und System-/Maschinenverhalten
  • Design auf Selbstorganisation, Robustheit, Adaptivität, Flexibilität, Vertrauen
  • Analyse, Reverse-Engineering, Debugging von Maschinenverhalten
  • Entwurf von Experimenten und Vermessen von Verhalten
  • Modellierung von System-/Maschinenverhalten
  • Komplexität, Opazität, Obskurität, Vertrauen bei (KI-)Systemen und erklärbare KI
  • Architekturen von Organic-Computing-Systemen
  • Anwendungen von Self-X-Systemen
  • Grundlagen der drahtlosen Sensornetzwerke
  • Hardware-Aspekte von Sensorknoten
  • Physik und Protokolle der drahtlosen Kommunikation
  • Routing in drahtlosen Netzwerken
  • Zeitsynchronisation und Lokalisierung in drahtlosen Netzwerken
  • Datenmanagement und Datenverarbeitung in drahtlosen Netzwerken
  • Anwendungen von drahtlosen Netzwerken
Qualifikationsziele/Kompetenzen:
  • Die Studierenden können die Prinzipien der Organic-Computing-/Self-X-Systeme auf beispielhafte Entwürfe anwenden.
  • Die Studierenden können die Prinzipien der Organic-Computing-/Self-X-Systeme erläutern.
  • Die Studierenden können System-/Maschinenverhalten in einem strukturierten und korrekten Ansatz analysieren.
  • Die Studierenden können die Vor- und Nachteile von Sensornetzen darstellen.
  • Die Studierenden können die Analyse, den Entwurf und die Evaluierung von Protokollen für Sensornetze umsetzen.
  • Die Studierenden können aktuelle Forschungsansätze zu Sensornetzen interpretieren und nachvollziehen.
Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:
  • Mündliche Prüfung
Modulverantwortlicher:
Lehrende:
Literatur:
  • C. Müller-Schloer, S. Tomforde: Organic Computing – Technical Systems for Survival in the Real World - Birkhäuser, 2017
  • H. Karl, A. Willig: Protocols and Architectures of Wireless Sensor Networks - Wiley, 2005
Sprache:
  • Wird nur auf Englisch angeboten
Bemerkungen:

(Besteht aus CS5150 T, CS5153 T)

Zulassungsvoraussetzung zum Modul: Keine

Prüfungsvorleistungen können zu Beginn des Semesters festgelegt werden. Sind Vorleistungen definiert, müssen diese vor der Erstprüfung erbracht und positiv bewertet worden sein.

Letzte Änderung:
23.9.2020