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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Economics
Universität Erlangen-Nürnberg
Master of Science Economics
Prof. Dr.
2024
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Die Grundlagen und fortgeschrittenen Methoden der mathematischen Optimierung werden behandelt, wobei der Schwerpunkt auf Anwendungen in Kommunikations- und Signalverarbeitungssystemen liegt.
Die Prinzipien und Techniken der Signalverarbeitung werden untersucht, um die Fähigkeiten zur Analyse und Verarbeitung von Signalen zu entwickeln.
Die Vorlesung deckt die wesentlichen Konzepte der Kommunikationstheorie und ihre praktischen Anwendungen ab.
Wichtige Aspekte der Informationstheorie und Codierung werden untersucht, um die Effizienz und Zuverlässigkeit von Kommunikationssystemen zu verbessern.
Die statistische Signalverarbeitung wird eingeführt, um die Fähigkeiten zur Analyse und Interpretation von datenbasierten Signalen zu erweitern.
Wenn Du dich für die Bereiche Kommunikation und Signalverarbeitung interessierst und gleichzeitig eine Leidenschaft für mathematische Optimierung hast, dann ist die Vorlesung 'Mathematical Optimization for Communications and Signal Processing' an der Universität Erlangen-Nürnberg genau das Richtige für Dich. Dieses Pflichtmodul im ersten Semester vermittelt Dir sowohl theoretische als auch praktische Kenntnisse und umfasst 5 ECTS. Während der Vorlesung werden wesentliche Konzepte wie Mathematische Optimierung, Signalverarbeitung, Kommunikation, Informationstheorie und Codierung, sowie Statistische Signalverarbeitung behandelt. Außerdem erhältst Du einen Einblick in fortgeschrittene Themen wie Maschinelles Lernen und Deep Learning. Die Vorlesung wird üblicherweise im Wintersemester angeboten und schließt mit einer schriftlichen Prüfung oder einer Projektarbeit ab. Beachte, dass die Prüfungsleistungen in den markierten Abschnitten nur einmal wiederholt werden können.
Kursleiter: Prof. Dr.
Modulstruktur: Die Vorlesung ist modular aufgebaut und beinhaltet sowohl theoretische als auch praktische Inhalte. Diese Vorlesung ist ein Pflichtmodul im ersten Semester und umfasst 5 ECTS.
Studienleistungen: Die Prüfungsleistungen in den markierten Abschnitten können nur einmal wiederholt werden. Am Ende der Vorlesung wird das Wissen durch eine schriftliche Prüfung oder eine Projektarbeit überprüft.
Angebotstermine: Die Vorlesung wird im Wintersemester angeboten.
Curriculum-Highlights: Mathematische Optimierung, Signalverarbeitung, Kommunikation, Informationstheorie und Codierung, Statistische Signalverarbeitung, Maschinelles Lernen, Deep Learning
Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.
Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.
Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.
Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.
Simone F.
Jun S.
Yuanyuan L.
Mao F.
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