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Prüfung/Seminare/SS2013/MLinCPS: Unterschied zwischen den Versionen

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== Machine Learning in Cyber Physical Systems ==
 
== Machine Learning in Cyber Physical Systems ==
  
Cyber-Physikalische Systeme (CPS) sind Kombinationen aus IT-Systemen und physischen Prozessen, in denen das IT-System als Monitor und Kontrolleinheit für die unterliegenden physikalischen Prozesse dient. Beispiele für derartige Systeme gibt es bereits viele in der Produktion, Medizin, der Automobilindustrie oder dem Energiesystem.  
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Cyber-Physikalische Systeme (CPS) sind Kombinationen aus IT-Systemen und physischen Prozessen, in denen das IT-System als Monitor und Kontrolleinheit für die unterliegenden physikalischen Prozesse dient. Beispiele für derartige Systeme gibt es bereits viele in der Produktion, Medizin, der Automobilindustrie oder dem Energiesystem.
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Um aus den durch Beobachtung gewonnenen Daten Wissen extrahieren und somit sinnvolle Steuerprozesse anstoßen zu können, spielen Techniken aus dem Bereich des Data Mining (Datenverarbeitung) und Knowledge Discovery (Wissensgewinnung) eine große Rolle. Da Cyber-Physikalische Systeme oft aus einem Netzwerk verteilter Computer oder Sensoren bestehen, muss die Datenerfassung, -aufbereitung und -verarbeitung oft dezentral und verteilt stattfinden, was traditionelle Data Mining Verfahren oft nicht leisten und was den Entwurf geeigneter verteilter und parallel arbeitender Algorithmen erfordert.
 
Um aus den durch Beobachtung gewonnenen Daten Wissen extrahieren und somit sinnvolle Steuerprozesse anstoßen zu können, spielen Techniken aus dem Bereich des Data Mining (Datenverarbeitung) und Knowledge Discovery (Wissensgewinnung) eine große Rolle. Da Cyber-Physikalische Systeme oft aus einem Netzwerk verteilter Computer oder Sensoren bestehen, muss die Datenerfassung, -aufbereitung und -verarbeitung oft dezentral und verteilt stattfinden, was traditionelle Data Mining Verfahren oft nicht leisten und was den Entwurf geeigneter verteilter und parallel arbeitender Algorithmen erfordert.
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In diesem Seminar sollen neben Grundlagen über Verfahren des Data-Mining und Knowledge Discovery hauptsächlich verteilte Algorithmen zur Datenverarbeitung und Wissensgewinnung vorgestellt werden, sowie deren Einsatzmöglichkeiten in spezifischen Cyber-Physikalischen Systemen.
 
In diesem Seminar sollen neben Grundlagen über Verfahren des Data-Mining und Knowledge Discovery hauptsächlich verteilte Algorithmen zur Datenverarbeitung und Wissensgewinnung vorgestellt werden, sowie deren Einsatzmöglichkeiten in spezifischen Cyber-Physikalischen Systemen.
  
 
=== Anmerkung ===
 
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Die Vorbesprechung (inklusive Themenvergabe) findet am xx. xx. 2013 um xx.xx Uhr in Gebäude 11.40, Raum xxx statt. Zur Anmeldung ist die Teilnahme an der Vorbesprechung erforderlich. Bei zu vielen Bewerbern entscheidet das Los.
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Die Vorbesprechung (inklusive Themenvergabe) findet am 05.02.2013 um 13:15 Uhr in Gebäude 11.40, Raum 221 statt. Zur Anmeldung ist die Teilnahme an der Vorbesprechung erforderlich. Bei zu vielen Bewerbern entscheidet das Los.
  
Das Seminar findet im SS 2013 jeden Mittwoch um 09:45 Uhr bis 11:15 Uhr voraussichtlich in Gebäude 11.40, Raum xxx statt.
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Das Seminar findet im SS 2013 jeden Mittwoch um 09:45 Uhr bis 11:15 Uhr voraussichtlich in Gebäude 11.40, Raum 202 statt.
  
 
Das Seminar kann von Bachelor-, Master- und Diplom-Studierenden besucht werden.
 
Das Seminar kann von Bachelor-, Master- und Diplom-Studierenden besucht werden.
  
Weitere Informationen zu diesem Seminar finden Sie im dazugehörigen Vorlesungsarbeitsbereich (VAB) des Studierendenportals.
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Weitere Informationen zu diesem Seminar finden Sie im [https://studium.kit.edu/sites/VAB/0xBD08EAA43E42834789125224E3815E7C Vorlesungsarbeitsbereich (VAB) des Studierendenportals].

Version vom 23. Januar 2013, 10:36 Uhr

Machine Learning in Cyber Physical Systems

Cyber-Physikalische Systeme (CPS) sind Kombinationen aus IT-Systemen und physischen Prozessen, in denen das IT-System als Monitor und Kontrolleinheit für die unterliegenden physikalischen Prozesse dient. Beispiele für derartige Systeme gibt es bereits viele in der Produktion, Medizin, der Automobilindustrie oder dem Energiesystem.

Um aus den durch Beobachtung gewonnenen Daten Wissen extrahieren und somit sinnvolle Steuerprozesse anstoßen zu können, spielen Techniken aus dem Bereich des Data Mining (Datenverarbeitung) und Knowledge Discovery (Wissensgewinnung) eine große Rolle. Da Cyber-Physikalische Systeme oft aus einem Netzwerk verteilter Computer oder Sensoren bestehen, muss die Datenerfassung, -aufbereitung und -verarbeitung oft dezentral und verteilt stattfinden, was traditionelle Data Mining Verfahren oft nicht leisten und was den Entwurf geeigneter verteilter und parallel arbeitender Algorithmen erfordert.

In diesem Seminar sollen neben Grundlagen über Verfahren des Data-Mining und Knowledge Discovery hauptsächlich verteilte Algorithmen zur Datenverarbeitung und Wissensgewinnung vorgestellt werden, sowie deren Einsatzmöglichkeiten in spezifischen Cyber-Physikalischen Systemen.

Anmerkung

Die Vorbesprechung (inklusive Themenvergabe) findet am 05.02.2013 um 13:15 Uhr in Gebäude 11.40, Raum 221 statt. Zur Anmeldung ist die Teilnahme an der Vorbesprechung erforderlich. Bei zu vielen Bewerbern entscheidet das Los.

Das Seminar findet im SS 2013 jeden Mittwoch um 09:45 Uhr bis 11:15 Uhr voraussichtlich in Gebäude 11.40, Raum 202 statt.

Das Seminar kann von Bachelor-, Master- und Diplom-Studierenden besucht werden.

Weitere Informationen zu diesem Seminar finden Sie im Vorlesungsarbeitsbereich (VAB) des Studierendenportals.