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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Informatik

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Master of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

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AI-enabled Wireless Networks - Cheatsheet
AI-enabled Wireless Networks - Cheatsheet Definition und Geschichte der Künstlichen Intelligenz Definition: Künstliche Intelligenz (KI) - Teilbereich der Informatik, befasst sich mit der Entwicklung von Systemen, die menschenähnliches Denken und Verhalten nachahmen können. Details: 1940er: Erste theoretische Arbeiten zu KI (Turing-Maschine). 1956: Begriff 'Künstliche Intelligenz' geprägt auf der D...

AI-enabled Wireless Networks - Cheatsheet

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AI-enabled Wireless Networks - Exam
AI-enabled Wireless Networks - Exam Aufgabe 1) Betrachte die Entwicklung und die Definition von Künstlicher Intelligenz (KI), angefangen von den ersten theoretischen Arbeiten in den 1940er Jahren bis hin zu den Durchbrüchen im Deep Learning im 21. Jahrhundert. Du kannst Dich dabei auf die wesentlichen Meilensteine und technologischen Fortschritte konzentrieren. a) Erkläre die grundlegende Funktion...

AI-enabled Wireless Networks - Exam

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Was wurde auf der Dartmouth-Konferenz 1956 geprägt?

Was verursachte in den 1980er Jahren Rückschläge in der KI-Entwicklung?

Was führte ab den 2000er Jahren zum Durchbruch der KI?

Was ist 'Maschinelles Lernen' (ML)?

Was macht 'Tiefes Lernen' (DL) aus?

Wofür steht NLP?

Was sind die Hauptkomponenten eines neuronalen Netzes?

Welche Funktion haben Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzen?

Welches Konzept beschreibt tiefe neuronale Netze?

Was ist KI-gestützte Optimierung von Netzwerkressourcen?

Welche Methoden nutzt die KI-gestützte Optimierung zur Analyse von Netzwerkressourcen?

Welche Vorteile bietet die KI-gestützte Optimierung von Netzwerkressourcen?

Was ist das Hauptziel der Vorhersage und Vermeidung von Netzwerkausfällen durch KI?

Welche Techniken werden bei der Vorhersage von Netzwerkausfällen durch AI verwendet?

Welche Daten werden zur Modellbildung bei der Vorhersage von Netzwerkausfällen genutzt?

Was ist Supervised Learning?

Welche Eingaben werden für Unsupervised Learning verwendet?

Was ist das Ziel des Reinforcement Learnings?

Was ist Anomalieerkennung in Netzdaten?

Nennen Sie drei Anwendungsbereiche der Mustererkennung in Netzdaten.

Welche Algorithmen sind wichtig für die Anomalieerkennung und Mustererkennung?

Was ist das Ziel bei Optimierungsproblemen in drahtlosen Netzen?

Welche Algorithmen gehören zu den Optimierungsmethoden in drahtlosen Netzen?

Welche Rolle spielt AI bei der Optimierung drahtloser Netzwerke?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um AI-enabled Wireless Networks an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

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Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

Diese Sektion deckt die grundlegenden Konzepte und Techniken der Künstlichen Intelligenz ab und bietet den Studierenden ein solides Fundament in den prinzipiellen Ansätzen und Methoden.

  • Definition und Geschichte der Künstlichen Intelligenz
  • Überblick über verschiedene Untergebiete der AI wie Schwache und Starke KI
  • Grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen in der AI
  • Wichtige Konzepte wie Suchverfahren, Heuristiken und Optimierungen
  • Einführung in neuronale Netze und Deep Learning
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Anwendungen von AI in drahtlosen Netzwerken

Dieser Abschnitt untersucht spezifische Anwendungen und Vorteile der Implementierung von KI in modernen drahtlosen Netzwerken.

  • KI-gestützte Optimierung von Netzwerkressourcen
  • Vorhersage und Vermeidung von Netzwerkausfällen durch AI
  • Steuerung und Automatisierung in IoT-Netzwerken
  • Einsatz von AI zur Verbesserung der Netzwerksicherheit
  • Fallstudien zu realen Anwendungen und Implementierungen
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Maschinelles Lernen für Netzwerkanalyse

In diesem Bereich geht es um den Einsatz von maschinellen Lernverfahren zur Analyse und Verbesserung von Netzwerken.

  • Prinzipien des maschinellen Lernens und datengetriebene Analyse
  • Supervised, Unsupervised und Reinforcement Learning Methoden
  • Feature-Engineering und Vorverarbeitung von Netzwerkdaten
  • Anomalieerkennung und Mustererkennung in Netzdaten
  • Verwendung von ML-Tools und Frameworks in der Netzwerkanalyse
Karteikarten generieren
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Optimierung von Drahtlosnetzwerken durch AI-Algorithmen

Dieser Abschnitt zeigt, wie AI-Algorithmen verwendet werden können, um die Effizienz und Leistung drahtloser Netzwerke zu optimieren.

  • Optimierungsprobleme und -ansätze in drahtlosen Netzen
  • Mathematische Modelle und Simulationen
  • Anwendung von AI-Algorithmen wie genetische Algorithmen und Schwarmintelligenz
  • Energieeffizienz und Ressourcenzuweisung
  • Fallstudien zu optimierten drahtlosen Netzwerken
Karteikarten generieren
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Praktische Übungen und Anwendungen

Neben der Theorie legt die Vorlesung großen Wert auf praktische Übungen, um das Gelernte anzuwenden und echte Probleme zu lösen.

  • Programmierübungen mit Python und anderen relevanten Sprachen
  • Entwicklung und Training von AI-Modellen für Netzanalyse
  • Simulation von drahtlosen Netzwerkkonfigurationen
  • Teamprojekte zur Implementierung und Testen von AI-gestützten Lösungen
  • Präsentationen und Peer-Reviews der Projektarbeiten
Karteikarten generieren

Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

AI-enabled Wireless Networks an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Die Vorlesung 'AI-enabled Wireless Networks' im Fachbereich Informatik der Universität Erlangen-Nürnberg bietet Dir eine fundierte Einführung in die Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz und drahtlosen Netzwerken. In diesem Kurs lernst Du, wie AI-Technologien zur Optimierung und Verbesserung von Netzwerken eingesetzt werden können. Der Inhalt umfasst sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Anwendungen und wird durch ergänzende Tutorien und Übungen vertieft.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung besteht aus wöchentlichen Vorlesungen und ergänzenden Tutorien. Es gibt auch praktische Übungen zur Anwendung des Gelernten.

Studienleistungen: Die Leistung wird durch eine Abschlussprüfung in Form einer Klausur bewertet.

Angebotstermine: Die Vorlesung wird im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Grundlagen der Künstlichen Intelligenz, Anwendungen von AI in drahtlosen Netzwerken, Maschinelles Lernen für Netzwerkanalyse, Optimierung von Drahtlosnetzwerken durch AI-Algorithmen

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

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.

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