Modul RO5501-KP04

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

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

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

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.

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:

• Klausur, mündliche Prüfung und/oder Präsentation nach Maßgabe des Dozierenden

Modulverantwortliche:

• Prof. Dr. Philipp Rostalski

Lehrende:

• Institut für Medizinische Elektrotechnik
• Prof. Dr.-Ing. Christian Herzog
• Prof. Dr. Philipp Rostalski

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

Sprache:

• Wird nur auf Englisch angeboten

Bemerkungen:

Letzte Änderungen:

28.09.2021