389.186 Signal Processing for Big Data
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2019S, SE, 2.0h, 3.0EC

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 2.0
  • ECTS: 3.0
  • Typ: SE Seminar

Ziele der Lehrveranstaltung

Students are to understand signal processing issues in the big data domain and they will learn and apply specific signal processing methods in this field.

Apart from the technical knowledge in big data, students will learn concepts of how to acquire knowledge in a novel and highly theoretical field of research which will help them, e.g., to prepare for research within a PhD programme.

Inhalt der Lehrveranstaltung

Students will

  • start on a topic with some introductory references
  • find more advanced literature and identify key papers
  • understand principles, methods and potential applications
  • give presentations (25mins + 5mins discussion); talks & slides in English
  • possibly do some Matlab/C-Programming if required for the topic

A list with topics for 2019 will be posted here on 1 April 2019:

https://www.nt.tuwien.ac.at/wp-content/uploads/2019/04/sem.pdf

Short discussion of topics on 4 April 2019, 14:00, in room CG0402.

Deadline: 12 April 2019 (email to norbert.goertz@nt.tuwien.ac.at) for a ranked list of  three  preferred topics.

Dates for seminar presentations: 6 June 2019, from 14:00

(also 13 June, 14:00, if required)

Other presentation dates possible, by mutual agreement (email norbert.goertz@nt.tuwien.ac.at)

Weitere Informationen



Beachten Sie beim Verfassen der Ausarbeitung bitte die Richtlinie der TU Wien zum Umgang mit Plagiaten: https://www.tuwien.ac.at/fileadmin/t/ukanzlei/Lehre_-_Leitfaden_zum_Umgang_mit_Plagiaten.pdf


Beachten Sie beim Verfassen der Ausarbeitung bitte die Richtlinie der TU Wien zum Umgang mit Plagiaten: https://www.tuwien.at/fileadmin/Assets/dienstleister/Datenschutz_und_Dokumentenmanagement/Lehre_-_Leitfaden_zum_Umgang_mit_Plagiaten.pdf

Vortragende

Institut

Leistungsnachweis

seminar presentation (presentation slides are a deliverable and, if applicabe, matlab code and processed data for verification of results).

LVA-Anmeldung

Nicht erforderlich

Curricula

StudienkennzahlSemesterAnm.Bed.Info
710 FW Freie Wahlfächer - Elektrotechnik

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Vorkenntnisse

Discrete-time signal processing

Sprache

Englisch