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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

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Approximate Computing - Cheatsheet
Approximate Computing - Cheatsheet Fehlertolerierende Entwürfe Definition: Fehlertolerierende Entwürfe zielen darauf ab, Systeme so zu gestalten, dass sie trotz Fehlern in der Hardware oder Software funktionsfähig bleiben. Details: Fehlertoleranz ermöglicht es, dass Systeme weiterhin korrekt arbeiten, auch wenn einzelne Komponenten ausfallen. Diverse Techniken wie Redundanz, Fehlerkorrektur-Codes ...

Approximate Computing - Cheatsheet

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Approximate Computing - Exam
Approximate Computing - Exam Aufgabe 1) Fehlertolerierende Entwürfe Fehlertolerierende Entwürfe zielen darauf ab, Systeme so zu gestalten, dass sie trotz Fehlern in der Hardware oder Software funktionsfähig bleiben. Fehlertoleranz ermöglicht es, dass Systeme weiterhin korrekt arbeiten, auch wenn einzelne Komponenten ausfallen. Diverse Techniken wie Redundanz, Fehlerkorrektur-Codes und Checkpoints ...

Approximate Computing - Exam

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Was sind fehlertolerierende Entwürfe?

Welche Arten der Redundanz existieren in fehlertolerierenden Entwürfen?

Welche Fehlerkorrekturverfahren werden in fehlertolerierenden Entwürfen verwendet?

Was ist die Hauptidee hinter Approximate Computing?

Nenne ein Anwendungsbeispiel für fehlertolerante Anwendungen im Approximate Computing.

Welche Strategie wird im Approximate Computing nicht verwendet?

Was sind Approximate Algorithmen?

Welche Konzepte sind wichtig für Approximate Algorithmen?

Welches Ziel verfolgen Approximate Algorithmen?

Was sind wichtige Messgrößen in der statistischen Analyse von Approximationsfehlern?

Welche Methode wird verwendet, um die Verteilung von Fehlern zu analysieren?

Wie wird die mittlere quadratische Abweichung (MSE) berechnet?

Was ist das Ziel der Integration von Approximate Computing in bestehende Systeme?

Welche Methode wird zur Reduzierung der Rechenpräzision bei Bild- und Videoverarbeitung verwendet?

Welche Software-Framework Modifikationen sind für die Integration von Approximate Computing notwendig?

Was ist das Ziel von adaptiven Energieverwaltungsstrategien?

Was beschreibt die Dynamische Skalierung der Spannung und Frequenz (DVFS)?

Wofür wird Approximate Computing verwendet?

Was beschreibt die 'Zeitkomplexität' bei der Analyse von Algorithmen?

Was ist das 'Knapsack-Problem' im Kontext der Approximationalgorithmen?

Was versteht man unter dem 'Approximation Ratio'?

Was versteht man unter Redundanz im Kontext des Approximate Computing?

Was ist Checkpointing im Approximate Computing?

Was bedeutet heterogene Redundanz im Approximate Computing?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Approximate Computing an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
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Fehlerresilienz

In diesem Themenbereich werden Techniken untersucht, die es ermöglichen, mit approximierten Berechnungen umzugehen, ohne dass die Zuverlässigkeit des Systems beeinträchtigt wird.

  • Fehlertolerierende Entwürfe
  • Identifikation und Korrektur von Fehlern
  • Redundanz und Wiederherstellungstechniken
  • Einsatzbereiche in Echtzeitsystemen
  • Trade-offs zwischen Genauigkeit und Zuverlässigkeit
Karteikarten generieren
02
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Energieeffizienz

Dieser Abschnitt behandelt Ansätze zur Reduzierung des Energieverbrauchs von Rechensystemen durch den Einsatz von Approximationstechniken.

  • Energieverbrauchsprofile von Rechensystemen
  • Energieeinsparung durch Reduzierung der Rechengenauigkeit
  • Adaptive Energieverwaltungsstrategien
  • Bewertung der Energieeffizienz in realen Szenarien
  • Vergleich energieeffizienter Technologien
Karteikarten generieren
03
03

Approximate Algorithms

Hier werden Algorithmen diskutiert, die bewusst Näherungslösungen anstelle exakter Ergebnisse liefern, um Rechenzeit und Ressourcen zu sparen.

  • Grundlagen und Definitionen von Approximate Algorithms
  • Performance vs. Genauigkeit
  • Beispiele und Anwendungsgebiete
  • Analyse der Komplexität und Effizienz
  • Bewertung von Näherungslösungen
Karteikarten generieren
04
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Quantitative Methodiken

Dieser Teil des Kurses untersucht mathematische und statistische Methoden zur Bewertung und Verbesserung von Approximationstechniken.

  • Statistische Analyse von Approximationsfehlern
  • Mathematische Modelle zur Fehlerprognose
  • Verwendung von Monte-Carlo-Simulationen
  • Methoden zur Qualitätsbewertung von Approximationsalgorithmen
  • Fallstudien und praktische Anwendungen
Karteikarten generieren
05
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Zusammenführung der Konzepte

In diesem Abschnitt wird das erworbene Wissen über Approximate Computing zusammengeführt und auf komplexe Problemstellungen angewendet.

  • Integration der Konzepte in bestehende Systeme
  • Evaluierung der Gesamtleistung von Approximationsmethoden
  • Fallbeispiele komplexer Anwendungen
  • Praktische Übungsaufgaben zur Vertiefung
  • Vorbereitung auf die abschließende Prüfung
Karteikarten generieren

Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Approximate Computing an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Approximate Computing ist ein spannendes Gebiet innerhalb der Informatik und wird als Seminar an der Universität Erlangen-Nürnberg angeboten. In diesem Kurs lernst Du, wie unscharfe Berechnungen genutzt werden können, um die Leistungsfähigkeit und Energieeffizienz von Computersystemen zu verbessern. Durch eine Kombination aus theoretischen Vorlesungen und praktischen Übungen erhältst Du fundierte Kenntnisse in diesem Fachbereich.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Das Modul besteht aus theoretischen und praktischen Teilen, die über das Semester verteilt werden.

Studienleistungen: Die Leistungskontrolle erfolgt durch eine abschließende Prüfung und regelmäßige Übungsaufgaben.

Angebotstermine: Das Seminar wird im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Fehlerresilienz, Energieeffizienz, Approximate Algorithms, Quantitative Methodiken.

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.

Nutzung von StudySmarter:

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