Moderne Architekturen Eingebetteter Systeme
| Dozent |
Oliver BringmannHeadOliver Bringmann |
| Vorlesung |
Vorbesprechung 12.11.20, 12 Uhr s.t., Zoom |
| Übungsleitung |
Alexander JungResearcherAlexander Jung Adrian FrischknechtAlumniAdrian Frischknecht Alexander von BernuthAlumniAlexander von Bernuth Christoph GerumResearcherChristoph Gerum Christoph GroßResearcherChristoph Groß Evgenia RusakResearcherEvgenia Rusak Georg VolkAlumniGeorg Volk Jo LaufenbergResearcherJo Laufenberg Joscha BenzAlumniJoscha Benz Konstantin LübeckResearcherKonstantin Lübeck Michael KuhnResearcherMichael Kuhn Paul Palomero BernardoResearcherPaul Palomero Bernardo Philipp SchlickerAlumniPhilipp Schlicker Yannick BoekleAlumniYannick Boekle |
| Übungsgruppe |
tba. |
| Umfang | 3 LP |
| Eintrag im Kurskatalog | Alma |
| Lernplattform | Ilias |
Informationen zum Zugang zur Online-Einführungsveranstaltung finden Sie im entsprechenden ILIAS-Kurs.
Information about access to the online introduction meeting can be found in the corresponding ILIAS course.
Beschreibung
Eingebettete Systeme sind fundamentaler Bestandteil in vielzähligen technischen Systemen und fester Bestandteil des täglichen Lebens geworden, z.B. in der Mobilkommunikation, der Medizintechnik, der Unterhaltungselektronik, im Smart Home, in vollautomatisierten Fahrzeugen, der Industrieautomatisierung und im Bereich Internet-of-Things (IoT). Die damit verbundenen umfangreichen Anforderungen an eingebettete Systeme mit den vielfältigen Abhängigkeiten zwischen Software und Hardware erfordert eine ganzheitliche Betrachtung von Hardware/Software-Systemen. Dieses Modul untersucht Moderne Hardware- und Software-Architekturen für eingebettete Systeme und beleuchtet die neuesten Forschungstrends aus den Bereichen anwendungsspezifischer Rechnerarchitekturen und maschineller Lernverfahren für einen Einsatz zur intelligente Sensordatenverarbeitung. Dieses Thema wird anhand aktueller Literatur aus Forschung und Industrie an die Studierenden herangebracht. Es werden unter anderem Themen zu den folgenden Themenblöcken angeboten:
- Hardware Beschleuniger: Deployment von maschinellen Lernverfahren auf applikationsspezifischer Hardware + Performance-Abschätzung
- Effiziente Sensordatenverarbeitung
Aus diesen Gebieten können sich die Studierenden eines der angebotenen Vortragsthemen aussuchen, über das er/sie 15 Minuten (+ Diskussion) referieren und zusätzlich eine Ausarbeitung abliefern muss. Die Studierenden werden fachlich angeleitet. Das Modul richtet sich vor allem an Studierende, die erweiterte Kenntnisse in diesem Bereich erwerben wollen.











