Intelligente adaptive Verfahren für die Kommunikationstechnik

Coverage:2 SWS (4 ECTS)
Prerequisites:

Das Seminar findet je nach Teilnehmerzahl wöchentlich oder als Blockseminar statt. Jeder Teilnehmer ist verpflichtet einen (eigenen) Vortrag zu halten und eine anschließende Diskussion zu moderieren. Zusätzlich ist eine schriftliche Ausarbeitung zum Vortragsthema erforderlich. Kenntnisse über den Stoff der Vorlesung Machine Learning, Metaheuristiken ist hilfreich, werden jedoch nicht vorausgesetzt.

Dates & location:
Audience:WF CE-BA (at 6. Semester)
WF INF-DH-PS (6.-8. Semester)
Topics:

Einleitung: In modernen Kommunikationssystemen werden immer häufiger intelligent-adaptive Verfahren angewendet. Grund dafür ist beispielsweise die stetig steigende Zahl mobiler Funksysteme, die sich ständig wechselnden Umgebungsbedingungen und Einflüssen anpassen müssen. Das demnach notwendige Adaptionsverhalten kann jedoch nur mit modernen Algorithmen und Verfahren sichergestellt werden. Zu diesen gehören zum einen maschinelle Lernmethoden, deren Schwerpunkt Algorithmen sind, die automatisch ihr Wissen vergrößern und dieses selbsttätig nutzen. Außerdem zählen dazu auch heuristische Optimierungsverfahren, die auf Hypothesen und Vermutungen aufbauen und die mit gewisser Wahrscheinlichkeit (jedoch ohne Garantie) das Auffinden einer Lösung beschleunigen. Das Seminar konzentriert sich auf beide Schwerpunkte gleichermaßen, betrachten jedoch zusätzlich deren Applikationen und angrenzende Fachgebiete.

Gliederung:

Verfahren im Überblick

  • Lernverfahren
  • Optimierungsverfahren

Anforderungen der Kommunikationstechnik

  • Systemüberblick
  • Dynamische Systeme

Lösungsstrategien für klassische Probleme der KE

  • Linearisierung Systemen
  • Kalibrierung von Systemen
  • Trainingsequenzen und Testpattern
  • Fehlerkorrekturverfahren

Erweiterte Anwendungsgebiete

  • Hardwarebasierte Optimierer, Struktur und Applikationen
  • Automatisierter Entwurf von Antennen
  • Entwurfsautomatisierung für Integrierte Schaltungen

Dozenten:
PD. Dr.-Ing. Gabriella Kókai beschäftigt sich in der Lehre und wissenschaflich seit vielen Jahren mit Heuristischen Verfahren und Algorithmen des Maschinellen Lernen für verschiedenste Anwendungsgebiete.
Dipl.-Ing. Holm Frühauf ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer IIS und konzentriert sich dort auf die Realisierung lernender und adaptiver Verfahren in der Informationselektronik.

Audience

Hauptdiplomstudenten Informatik, Elektortechnik, CE

Exam/certificate

Anmeldung: Aushang am schwarzen Brett,

Scheinkriterien: Folgende Scheinkriterien sind zu erfüllen:
  • Ein mindestens 60, maximal 90 minütiger Vortrag
  • Erstellen einer Ausarbeitung (Handout) mit den wesentlichen Punkten des Vortrags (keine bloßen Folienkopien, 6-8 Seiten)
  • Anwesenheit bei den Vorträgen der anderen Teilnehmer mit Ausnahme von max. 2 unentschuldigten Versäumnissen
  • Kontaktieren des Betreuers spätestens 2 Wochen vor dem Vortragstermin, Fertigstellung der Vortragsfolien und des Handouts spätestens 4 Tage vor dem Vortrag
watermark seal