182.763 Stochastic Foundations of Cyber-Physical Systems
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2020W, VU, 4.0h, 6.0EC
TUWEL

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 4.0
  • ECTS: 6.0
  • Typ: VU Vorlesung mit Übung
  • Format der Abhaltung: Distance Learning

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage folgende Kompetenzen zu beherschen. 

Fachliche und methodische Kompetenzen: Stochastic foundations of cyber-physical systems, artificial intelligence, and robotics. 

Kognitive und praktische Kompetenzen:

  • Ability to learn stochastic models of CPS.
  • Ability to perform stochastic analysis of CPS
  • Ability to design optimal controllers for CPS.

Soziale Kompetenzen und Selbstkompetenzen: Apprehension of and experience in applying theory for solving practical problems. 

Inhalt der Lehrveranstaltung

  • Probabilistic interpretation of uncertainty.
  • Rational agents as smart cyber-physical systems (CPS).
  • Static (sBN) and dynamic (dBN) Bayesian networks (BN).
  • Uncertain environments as sBN and dBN.
  • Exact and approximate inference in BN.
  • Machine learning (supervised) of sBN and dBN.
  • Decision making and optimal control for Markov Decision Processes.
  • Supervised (sML) and reinforcement (rML) learning.
  • Machine learning (sML and rML) with deep neural networks.
  • Speech-recognition and robotics.

Didaktisches Vorgehen: Die Themen werden in der Vorlesung vermittelt und mit Übungs- und Programmierbeispielen (in Simulation und Anwendung an realen mobilen Robotern) gefestigt.

Methoden

Weekly lecture with continually accompanying home-work assignments, deepening the understanding of the module content and increasing the individual problem-solving competence in CPS modelling, analysis, and control. Hand-written or Latex solutions, possibly their mutual peer reviewing, accompanying reading of a book

Prüfungsmodus

Schriftlich und Mündlich

Weitere Informationen


Vorlesungen beginnen s.t.

ECTS-Breakdown 3 ECTS = 150 Stunden:

Vorlesungsanteil:

  • 0.5h  Vorbesprechung
  • 54h (18 Vorlesungen, 2h pro Vorlesung + 1h Vor-/Nachbereitung)
  • 20h Prüfungsvorbereitung
  • 0.5h  Prüfung
    ----
    75h

Übungsanteil:

  • 72h Rechenbeispiele und Implementierung
  • 3h Diskussion der Beispiele / Abgabegespräche
    ----
    75h

Vortragende

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Di.10:00 - 12:0006.10.2020 - 26.01.2021 ZOOM link siehe TUWELCPS Stochastic Foundation Vorlesung
Do.10:00 - 12:0008.10.2020 - 28.01.2021 ZOOM link siehe TUWELCPS Stochastic Foundation Vorlesung
Stochastic Foundations of Cyber-Physical Systems - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Di.06.10.202010:00 - 12:00 ZOOM link siehe TUWELCPS Stochastic Foundation Vorlesung
Do.08.10.202010:00 - 12:00 ZOOM link siehe TUWELCPS Stochastic Foundation Vorlesung
Di.13.10.202010:00 - 12:00 ZOOM link siehe TUWELCPS Stochastic Foundation Vorlesung
Do.15.10.202010:00 - 12:00 ZOOM link siehe TUWELCPS Stochastic Foundation Vorlesung
Di.20.10.202010:00 - 12:00 ZOOM link siehe TUWELCPS Stochastic Foundation Vorlesung
Do.22.10.202010:00 - 12:00 ZOOM link siehe TUWELCPS Stochastic Foundation Vorlesung
Di.27.10.202010:00 - 12:00 ZOOM link siehe TUWELCPS Stochastic Foundation Vorlesung
Do.29.10.202010:00 - 12:00 ZOOM link siehe TUWELCPS Stochastic Foundation Vorlesung
Di.03.11.202010:00 - 12:00 ZOOM link siehe TUWELCPS Stochastic Foundation Vorlesung
Do.05.11.202010:00 - 12:00 ZOOM link siehe TUWELCPS Stochastic Foundation Vorlesung
Di.10.11.202010:00 - 12:00 ZOOM link siehe TUWELCPS Stochastic Foundation Vorlesung
Do.12.11.202010:00 - 12:00 ZOOM link siehe TUWELCPS Stochastic Foundation Vorlesung
Di.17.11.202010:00 - 12:00 ZOOM link siehe TUWELCPS Stochastic Foundation Vorlesung
Do.19.11.202010:00 - 12:00 ZOOM link siehe TUWELCPS Stochastic Foundation Vorlesung
Di.24.11.202010:00 - 12:00 ZOOM link siehe TUWELCPS Stochastic Foundation Vorlesung
Do.26.11.202010:00 - 12:00 ZOOM link siehe TUWELCPS Stochastic Foundation Vorlesung
Di.01.12.202010:00 - 12:00 ZOOM link siehe TUWELCPS Stochastic Foundation Vorlesung
Do.03.12.202010:00 - 12:00 ZOOM link siehe TUWELCPS Stochastic Foundation Vorlesung
Do.10.12.202010:00 - 12:00 ZOOM link siehe TUWELCPS Stochastic Foundation Vorlesung
Di.15.12.202010:00 - 12:00 ZOOM link siehe TUWELCPS Stochastic Foundation Vorlesung

Leistungsnachweis

Homework/project assignments and oral examination.

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
21.09.2020 23:59 12.10.2020 23:59 12.10.2020 23:59

Anmeldemodalitäten:

Anmeldung zur LVA über TISS. Sie werden dann automatisch zum TUWEL-Kurs hinzugefügt, wo der Rest der LVA abgewickelt wird.

Curricula

StudienkennzahlSemesterAnm.Bed.Info
066 938 Technische Informatik

Literatur

S. Russel and P. Norvig, Artificial Intelligence - A Modern Approach, 3rd ed., Upper Saddle River, New Jersey: Pearson Education, 2010.

R.S. Sutton and A.G. Barto - Reinforcement Learning An Introduction second edition. The MIT Press Cambridge, Massachusetts London,  England, 2018.

Vorkenntnisse

Verpflichtende Voraussetzungen: Keine. Die folgende Kompetenzen sind nützlich aber nicht verpflichtend.

Fachliche und methodische Kompetenzen: Probability theory, stochastic signals, control theory, discrete mathematics.

Kognitive und praktische Kompetenzen: Mathematical reasoning and implementation skills.

Soziale Kompetenzen und Selbstkompetenzen: Independent work, interest in combining theory and practice. 

These prerequisites are provided in the following modules: Wahrscheinlichkeitstheorie und Stochastische Prozesse, Signale und Systeme, Modellbildung und Regelungstechnik, Discrete Mathematics


Vertiefende Lehrveranstaltungen

Sprache

Englisch