Modulbeschreibung
- Grundlagenlabor 4
Nummer |
glaL4
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ECTS | 3.0 |
Anspruchsniveau | intermediate |
Inhaltsübersicht | In diesem Modul lernen die Studierenden im Teil «Simulationstools» moderne Simulationstools kennen und wenden diese an unterschiedlichen Problemstellungen an. Im Teil «Angewandte Physik» lernen die Studierenden, moderne Anwendungen der Elektrotechnik (z.B. Leistungselektronik, CMOS, Photovoltaik und Kühlung elektronischer Komponenten) durch fortgeschrittene Versuchsaufbauten und physikalische Prinzipien zu analysieren und zu verstehen. Im Teil «Machine Learning» werden moderne Verfahren des maschinellen Lernens eingeführt und an praktischen Beispielen angewandt. Der Kurs gliedert sich in zwei Teile: a) Simulationstools: Bei Problemstellungen aus der Mathematik, Analogtechnik, Signalverarbeitung und Regelungstechnik werden moderne Simulationstools eingeführt und angewendet (PSpice oder SIMetrix sowie MathWorks Simscape). Dabei findet ein Transfer und Verknüpfen von Wissen und Können aus verschiedenen Fachgebieten statt, was zu einem besseren Verständnis der Zusammenhänge führt. Als wichtige Ingenieurskompetenz werden die Simulationsergebnisse kritisch hinterfragt und auf geeignete Weise verifiziert. b) Wahlweise b1) Angewandte Physik: Auf Basis der in glaL3 erlernten Grundlagen werden fortgeschrittene Experimente mit Bezug zur Elektrotechnik durchgeführt, wobei der Schwerpunkt auf der Kominbation aus moderner Hardware und Datenanalyse liegt. Dieser Teil ist in drei Themenbereiche unterteilt:
b2) Machine Learning: Maschinelles Lernen – ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz – hat in den letzten Jahren dank gestiegener Rechenleistung einen rasanten Aufschwung erlebt. Begriffe wie «Deep Learning» sowie zahlreiche Anwendungen (z. B. der Sieg des Programms AlphaGo über den Weltmeister im Brettspiel Go) sind mittlerweile auch dem breiten Publikum geläufig. Die Anwendungen in der Technik sind vielfältig und zukunftsweisend, so dass Kenntnisse in diesem Gebiet für Ingenieurinnen und Ingenieure zunehmend wichtig werden. |
Lernziele | Teil "Simulationstools":
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Empfohlene Vorkenntnisse | Teil «Simulationstools»:
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Leistungsbewertung | Erfahrungsnote |
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