Winter term 2018/2019

Advanced Networking (AdN)

Details

  • Type of lecture: Vorlesung + Übung
  • Language: English
  • Terms:

Credits

  • 2,5 + 2,5

Additional Information

  • Maximum students: 50
  • www

Dozenten

Connected Mobility and Autonomous Driving (ConnMob)

Details

  • Type of lecture: Vorlesung + Übung
  • Language: DE
  • Terms:

Credits

  • 2,5 + 2,5

Additional Information

  • Maximum students: 30

Dozenten

Grundlagen der Informatik mit praktischen Übungen (Inf_MMD)

Details

  • Type of lecture: Vorlesung + Übung
  • Language: German

Credits

  • 5

Additional Information

  • www
  • Masterstudiengang Multimedia-Didaktik an der FAU, MM-Labor 1.028, Regensburger Str.160, 90478 Nürnberg

Dozenten

Kommunikationssysteme (KS)

Details

  • Type of lecture: Vorlesung + Übung
  • Language: German
  • Terms:

Credits

  • 2,5 + 2,5

Additional Information

Dozenten

Modellierung, Optimierung und Simulation von Energiesystemen (MOSES)

Details

  • Type of lecture: Vorlesung + Übung
  • Language: German
  • Terms:

Credits

  • 2,5 + 2,5

Additional Information

  • Maximum students: 50
  • www

Dozenten

Seminar: Machine Learning for Computer Networking

Details

  • Type of lecture: sem
  • Language: DE
  • Terms:
    • Thursday, 14:15 - 15:45, 04.137

Credits

  • 5

Additional Information

  • www
  • erster Termin am 15.11.18

Dozenten

Simulation and Modeling 1 (SaM 1)

Details

  • Type of lecture: Vorlesung + Übung
  • Language: English
  • Terms:
    • Friday, 12:15 - 13:45, H16

Credits

  • 2,5 + 2,5

Additional Information

  • Maximum students: 80
  • www

Dozenten

Teaching newsRSS

Teaching overview

Kolloquiumsvortrag: 19. Februar 2019, Hendrik Glameyer (reserviert)

Entwicklung einer WLAN-Bridge für Hausautomatisierungsgeräte

Im Hausautomatisierungsbereich werden häufig Funkaktoren aus dem Frequenzbereich 433 und 868MHz verwendet. Diese Arbeit zeigt eine Möglichkeit einen CC1101 Funksender mit dem im Umfeld von Gebäudeautomation und Internet der Dinge vielfach vertretenen Protokoll MQTT als Brücke zwischen einem WLAN Netzwerk und o.g. Funkfrequenzen einzusetzen.

Ort: Raum 04.137, Martensstr. 3, Erlangen

Published on 2019-01-14 09:26:06 (Permalink)

Kolloquiumsvortrag: 30. April 2019, Viktoria Klemens

reserviert!

Published on 2019-01-09 14:45:35 (Permalink)

19. Februar 2019 kein Kolloquiumstermin möglich!

Published on 2019-01-08 11:02:27 (Permalink)

Kolloquiumsvortrag: 26. März 2019, Andreas Buck

The Practical Application of Differential Privacy in the Automotive Domain

Das Auswerten von Nutzerdaten birgt erhebliches Potential für die Verbesserung von Produkten und Diensten. Um Nutzer vor schädlicher Verwertung zu schützen, werden deren Daten anonymisiert. Traditionellen Anonymisierungstechniken fehlt es trotz jahrelanger Anwendung an einem konkreten Versprechen an Sicherheit, welches Individuen gegeben werden kann. Differential Privacy (DP) stellt anonymisierenden Algorithmen die mathematische Bedingung, dass Daten einzelner Nutzer nur eingeschränkt Auswirkung auf Ergebnisse haben und kann somit ein Versprechen geben. Obwohl bereits über eine Dekade alt und in der Forschung ein großer Erfolg, sind Anwendungen von DP in der Praxis immer noch rar. Diese Arbeit untersucht die praktische Anwendbarkeit von DP in der Automobilindustrie. Um den Zugang zu DP zu vereinfachen, werden zunächst Kriterien identifiziert, die beim Entwurf eines Anonymisierungskonzeptes eine Rolle spielen. Anhand dieser Kriterien wird ein Schema erarbeitet, welches die Zuordnung von konkreten Anwendungsfällen zu DP Mechanismen vereinfacht. Zur Einbindung von DP in die Datenverarbeitung wird ein leichtgewichtiges Anonymisierungsframework vorgestellt. Es implementiert verschiedene Mechanismen, die Local Differential Privacy (LDP), eine besonders strikte Variante von DP, erfüllen. Das Framework wird in eine aktive Big Data Plattform integriert. Anhand eins beispielhaften Anwendungsfalls werden die Performanz und die Resultate verschiedener LDP Algorithmen auf der Plattform erprobt und evaluiert. Ort: Raum 04.137, Martensstr. 3, Erlangen Zeit: 10:15 Uhr

Published on 2018-12-03 08:47:51 (Permalink)

Kolloquiumsvortrag: 18. Dezember 2018, Ramesh Palwai

Development and Evaluation of Adaptive Methods for Fault Detection in Building Operation

In order to ensure fault-free and energy-efficient building operation, it is necessary to acquire and analyze relevant time series data, such as system temperatures, control signals or weather data. For a largely automated analysis of these data with regard to suboptimal operating states / errors, different methods can be used. Promising methods are common regression and classification methods, such as linear regression, support vector machines, decision trees, or naive Bayes classifiers. A prerequisite for the functioning of these and similar methods is the existence of a training data set which covers as far as possible (nominal and faulty) system states. Since this requirement is not fulfilled in practice in most cases, one can pass on to adjust the training data set gradually during operation. Ort: Raum 04.137, Martensstr. 3, Erlangen Zeit: 18. Dezember 2018, 11:00 Uhr

Published on 2018-11-26 10:01:31 (Permalink)