Embedded Systems

Moderne Architekturen Eingebetteter Systeme

Dozent Oliver Bringmann
Head
Oliver Bringmann

Vorlesung Vorbesprechung 12.11.20, 12 Uhr s.t., Zoom
Übungsleitung Alexander Jung
Researcher
Alexander Jung

Adrian Frischknecht
Researcher
Adrian Frischknecht

Alexander von Bernuth
Researcher
Alexander von Bernuth

Christoph Gerum
Researcher
Christoph Gerum

Christoph Groß
Researcher
Christoph Groß

Evgenia Rusak
Researcher
Evgenia Rusak

Georg Volk
Researcher
Georg Volk

Jo Laufenberg
Researcher
Jo Laufenberg

Joscha Benz
Researcher
Joscha Benz

Konstantin Lübeck
Researcher
Konstantin Lübeck

Michael Kuhn
Researcher
Michael Kuhn

Paul Palomero Bernardo
Researcher
Paul Palomero Bernardo

Philipp Schlicker
Researcher
Philipp Schlicker

Yannick Boekle
Researcher
Yannick 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.