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Echtzeit-Betriebssysteme und Zuverlässigkeit
Vor allem bei sicherheitskritischen Anwendungen – wie zum Beispiel in der Flugüberwachung oder bei der Steuerung und Überwachung chemischer Prozesse – ist die Zuverlässigkeit eingebetteter Systeme unverzichtbar.
Existiert in Wissenschaftliche Weiterbildung | Bildungstransfer / Weiterbildungsangebote / Laufende Angebote
Maschinelles Lernen für eingebettete Systeme CAS
Automatisch Spam E-Mails erkennen oder fehlerhafte Produkte anhand von Kameradaten aussortieren? Maschinelles Lernen (ML) und Vernetzte eingebettete Systeme bieten ein großes Potential aber auch Herausforderungen. Das CAS gibt eine Einführung in das Forschungsgebiet des "Mashine Learning" (Bereich künstliche Intelligenz), deren Methoden Lösungen bereitstellen, um aus existierenden Daten Zusammenhänge zu erfassen.
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Entwurf, Analyse und Umsetzung von Algorithmen
Bei eingebetteten Systemen findet man oft nur beschränkte Ressourcen vor. Die Laufzeit und der Ressourcenverbrauch von Algorithmen sind also von entscheidender Bedeutung.
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Hardware und Software eingebetteter Systeme
Tempomaten, Geräte zur Motorsteuerung oder die Programmierung von Mikroprozessoren: es gibt vielschichtige Anforderungen an den Entwurf eines leistungsfähigen Gesamtsystems aus Hardware- und Softwarekomponenten. Faktoren sind z.B. Größe, Reaktionszeiten, Kosten und Energieverbrauch.
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Integrierte analoge CMOS-Schaltungen
Überblick über den CMOS-Prozess und die verfügbaren Bauelemente; Stromquellen, einstufige Verstärker und Differenzverstärker im Zeit- und Frequenzbereich; Darstellung der grundlegenden Schaltungskonzepte und ihrer Verbesserungen; elektronisches Rauschen in den Schaltkreisen; Anwendungen der dargestellten Schaltungskonzepte, mit einem Fokus auf MEMS Sensor-Auslese-Elektronik.
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Maschinelles Lernen
Wollten Sie schon immer wissen, wie man z.B. automatische Übersetzungen, Spracherkennung, Erkennung von Spam-Emails, Objekterkennung aus Bild- und Videodaten, Erkennung von Tumoren auf Röntgenaufnahmen etc. gestalten kann? Der Kurs gibt eine Einführung in das Forschungsgebiet Maschinelles Lernen.
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Messdatenerfassung und -verarbeitung
In diesem Kurs lernen Sie grundlegende messtechnische Systeme und Verfahren kennen. Sie lernen wie spannungs-, strom- und frequenzgebende Sensoren, sowie resistive, kapazitive und induktive Sensoren ausgelesen und die zugehörigen Aufnahme- und Auswerteschaltungen entworfen werden.
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Mikroaktorik
Mikroaktoren sind neben Sensoren, Steuereinrichtungen etc. eine funktionsbestimmende Subkomponente von Mikrosystemen.
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Mikroelektronische Bauelemente und Grundschaltungen
Bei der Entwicklung von eingebetteten Systemen spielen sowohl Elektro- als auch Digitaltechnik eine tragende Rolle.
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Modellierung und Tests der Softwareentwicklung
Dieser Kurs vermittelt Kenntnisse in den fundamentalen Techniken und Grundlagen des Software Engineering.
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