Course Schedule


Lehrveranstaltungen

Applied Algorithms in Estimation and in Control of Technical, Economical, and Biological Dynamical Systems (FSL) (Seminar)

Dozent/in: Paolo Mercorelli

Termin:
wöchentlich | Montag | 16:15 - 17:45 | 06.04.2022 - 06.07.2022 | C 40.106 Konrad-Zuse-Raum

Inhalt: Introduction on Matlab/Simulink; the most important Matlab/Simulink functions; structure of a Matlab/Simulink model simulation through different examples (technical systems, economic systems, biologic systems,...). The course embraces stochastic and deterministic methods of identification and control of dynamical systems. Static and Recursive Least Squares Methods to estimate parameters of systems (simple technical and economic systems). An optimal estimator - Kalman Filter: the linear and nonlinear case. Examples of usage of Kalman Filter in technical, economic and biologic systems. (Examples: 1. estimation of random variables using Kalman Filter. 2 Inflation estimation in a simple capital investment system. Velocity, current and load in motor applications). An optimal control strategy - Model Predictive Control: the linear case. Examples of control of a simple capital investment system with estimated inflation. Control of an electrical motor.

Arduino (Seminar)

Dozent/in: Andreas Möller

Termin:
wöchentlich | Montag | 12:15 - 13:45 | 04.04.2022 - 08.07.2022 | C 11.307

Inhalt: Es heißt, Arduino sei eine König in Ivrea, Italien, im Mittelalter gewesen. Andere behaupten, dass Arduino eine Studentenkneipe gewesen ist, als Arduino für studentische Projekte des Interaction Design Institute Ivrea (IDII) entwickelt worden ist. Heute steht Arduino für ein Hardware/Software-Paket, das es erlaubt, sehr einfach einen Microcomputer um Sensoren (Temperatur, Bewegung, Energieverbrauch etc.) auszustatten, Aktoren wie Leuchtdioden oder Relais (z.b. als Schalter zu Ein- und Ausschalten von 240V-Leitungen) zu ergänzen und zu programmieren. Dazu besteht die Arduino Hardware (Arduino UNO) aus einem USB-Anschluss zum Anschluss an ein Laptop (benötigt man für das Programmieren), einem Anschluss für Spannungsversorgung und vor allem vielen Input- und Outputanschlüsse für die Sensoren und Aktoren. Das besondere Merkmal von Arduino ist, dass es für Studenten im Bereich Interactive Design entwickelt worden ist. NICHT vorausgesetzt werden Hard- und Softwarekenntnisse, es ist auch nicht notwendig zu wissen, wie man Hardware aufbaut ("löten"). Im Vordergrund stehen kreative computerbasierte Lösungen für verschiedenste Lebensbereiche wie Wohnen, Arbeit, Mobilität, Kunst. Das fängt an bei einfachen Blicklichtern, Energieverbrauchsmessungen, Master/Slave-Schaltern, einfachen Robotern... Im Internet finden sich zahlreiche Beispiele, was man alles mit diesen kleinen Microcomputern machen kann (vgl. http://www.arduino.cc/en/). In einer letzten Phase des Seminars werden Fragen der Zukunft der Gesellschaft und Nachhaltigkeit behandelt (Open Source und Open Hardware, Maker-Communities in der Gesellschaft, Green IT usw.).

DATAx: Fortgeschrittene Konzepte der Programmierung mit Python (Seminar)

Dozent/in: Burkhardt Funk, Jonas Scharfenberger, Kirsten Zantvoort

Termin:
wöchentlich | Montag | 10:15 - 11:45 | 04.04.2022 - 08.07.2022 | C 16.129
wöchentlich | Mittwoch | 10:15 - 11:45 | 06.04.2022 - 08.07.2022 | C 40.256

Inhalt: Die Veranstaltung besteht aus einer Vorlesung und einer begleitenden Übung. Die behandelten Inhalte umfassen: * Grundlegende Ansätze der Programmierung (Debugging, Testing, Coding Guidelines, Entwicklungsprozess, Versionsverwaltung) * Vertiefung Datenstrukturen und Funktionskonzept in Python * Objektorientierte Programmierung (grundlegende Konzepte und ihre Umsetzung in Python) * Algorithmen (Vertiefung des Begriffs, Iteration und Rekursion, Effizienz von Algorithmen, Beispiele für Algorithmen in der Datenanalyse) * Grundlegende Methoden zur Arbeit mit Bild- und Textdaten * Vertiefung Visualisierung von Daten

Designing and analysing experiments (FSL) (Seminar)

Dozent/in: Heike Zimmermann

Termin:
wöchentlich | Mittwoch | 08:15 - 09:45 | 06.04.2022 - 08.07.2022 | C 11.308

Inhalt: Based on current research and building on knowledge of introductionary statistical courses, this seminar teaches to design modern and advanced experimental studies and to analyse them with the statistical software R. The seminar will explore laboratory-, field- and natural experiments. The seminar covers quantitative data analysis, respectively ANOVAs, Mixed Effect Models and Generalised Linear Models.

Einführung in die Analyse (sozialer) Netzwerke (Seminar)

Dozent/in: Peter Niemeyer

Termin:
wöchentlich | Freitag | 10:15 - 11:45 | 04.04.2022 - 22.04.2022 | C 7.320 / Aufzug außer Betrieb! Erneuerung der Aufzugsanlage 14.11.-15.01.2023
wöchentlich | Freitag | 10:15 - 11:45 | 13.05.2022 - 20.05.2022 | C 7.320 / Aufzug außer Betrieb! Erneuerung der Aufzugsanlage 14.11.-15.01.2023
Einzeltermin | Fr, 13.05.2022, 12:15 - Fr, 13.05.2022, 13:45 | C 7.320 / Aufzug außer Betrieb! Erneuerung der Aufzugsanlage 14.11.-15.01.2023
wöchentlich | Freitag | 10:15 - 11:45 | 03.06.2022 - 08.07.2022 | C 7.320 / Aufzug außer Betrieb! Erneuerung der Aufzugsanlage 14.11.-15.01.2023
Einzeltermin | Fr, 03.06.2022, 12:15 - Fr, 03.06.2022, 13:45 | C 7.320 / Aufzug außer Betrieb! Erneuerung der Aufzugsanlage 14.11.-15.01.2023
Einzeltermin | Fr, 10.06.2022, 12:15 - Fr, 10.06.2022, 13:45 | C 7.320 / Aufzug außer Betrieb! Erneuerung der Aufzugsanlage 14.11.-15.01.2023

Inhalt: Mit Wurzeln in der empirischen Sozialforschung (Social Network Analysis) und der Mathematik (Graphentheorie), leistet Netzwerkanalyse heute in vielen Disziplinen einen wichtigen methodischen Beitrag (z.B. Soziologie, Psychologie, Wirtschaftswissenschaften, Informatik, Biologie). Die Lehrveranstaltung bietet anhand einer konkreten Fallstudie (in diesem Semester werden wir Netzwerkanalyse anwenden, um die einflussreichsten Pop-Musiker des 20.Jahrhundert zu "identifizieren") einen Einstieg (i) in die methodischen Grundlagen der Netzwerkanalyse und (ii) in die Nutzung unterstützender Softwaretools. Das Angebot richtet sich an Studierende aller Fachrichtungen. Die Kenntniss statistischer Grundlagen (Lineare Regression, Hypothesentest) ist von Vorteil, wird aber nicht vorausgesetzt. Die Veranstaltung orientiert sich inhaltlich an den Lehrbüchern: - Stephen P. Borgatti et al., Analyzing Social Networks, Sage, 2013 - Marina Henning et al., Studying Social Networks: A Guide to empirical Research, Campus Verlag, 2012. - Albert L. Barabási, Network Science, 2016 Als Softwaretools werden je nach Projektfokus Gephi, UCINET und/oder iGraph eingesetzt, Vorkenntnisse hierzu sind nicht erforderlich.

Introduction to Industrial Automation and Control (FSL) (Seminar)

Dozent/in: Philipp Odensass

Termin:
wöchentlich | Freitag | 14:15 - 19:45 | 08.04.2022 - 08.07.2022 | C 40.106 Konrad-Zuse-Raum

Inhalt: The course covers the following topics: - Common industries and applications in industrial automation, - Industrial Automation Structures, - Ethernet TCP/IP as an a modern industrial network for Industrie 4.0, - Basis mechanical and electrical components, - Automation control systems, - Programming languages according IEC 61131-3, - Preemptive multitasking and tasks, programs, and routines, - Fault handling, - Basic commands, - Motion commands (if hands-on-labs are remote operational) - about 7 hands-on-lab-exercises with industrial hard- and software for programming, downloading, testing, analysing, and documenting control systems (if hands-on-labs are remote operational) - otherwise exercises at home with explaining and demonstrating solution by Prof. Odensass using ZOOM (if hands-on-labs are not remote operational)

Research Methods in Psychology and Management (FSL) (Modul 2, Profil PsyWi) (Seminar)

Dozent/in: Tabea Brüning

Termin:
wöchentlich | Mittwoch | 12:15 - 13:45 | 04.04.2022 - 08.07.2022 | C HS 4 (Umbau HS-Gang bis 31.12.22) S. Kommentar

Inhalt: The course provides an introduction to statistical methods in psychological and management research. The course covers quantitative methods, including research designs, psychometric properties of tests, and statistical analyses of mediation and moderation. Furthermore, the course provides an introduction to developing theoretical models and concepts, operationalizing of constructs, selecting appropriate statistical procedures, and running statistical analyses using R software. Basic knowledge in descriptive and inferential statistics is required.

Soziale Netzwerke im Internet und Netzwerkanalyse (Seminar)

Dozent/in: Guido Barbian

Termin:
wöchentlich | Montag | 08:15 - 09:45 | 04.04.2022 - 08.07.2022 | C 6.321

Inhalt: Soziale Online-Netzwerke wie Facebook, Twitter, WhatsApp uvm. sind allgegenwärtig - doch was steckt hinter den Kulissen? Welche Daten werden erhoben und mit welchen Methoden werden diese ausgewertet? Die Veranstaltung gibt eine Einführung in die Netzwerkwissenschaften sowie das Methodenwerk der Netzwerkanalyse in seinen Grundzügen. Im seminaristischer Form erarbeiten die Teilnehmer verschiedene, in einander greifende Themen und erschliessen so den Gesamtkomplex. Ergänzend lernen die Teilnehmer Software zur technischen Auswertung von Sozialen Netzwerkdaten kennen.

Zombies, Robots, Sex, Drugs, and Rock'n'Roll. Z-Standardization, Residuals, Statistics, and Data Analysis in R. (FSL) (Seminar)

Dozent/in: Jan-Bennet Voltmer

Termin:
Einzeltermin | Fr, 29.04.2022, 14:15 - Fr, 29.04.2022, 19:45 | C 14.001
Einzeltermin | Sa, 30.04.2022, 10:15 - Sa, 30.04.2022, 17:45 | C 14.001
Einzeltermin | Fr, 06.05.2022, 14:15 - Fr, 06.05.2022, 19:45 | C 16.222
Einzeltermin | Sa, 07.05.2022, 10:15 - Sa, 07.05.2022, 17:45 | C 16.222

Inhalt: *** The statistics and novel part of the seminar *** "Where would the hipsters of psychology, medicine, business studies and biology be without statistics? They’d be setting fire to their own pants at a party: happier, perhaps, but directionless and in danger of getting burned. So don’t run away or fear statistics. Strike up a conversation with it, be patient and kind and see what happens.” (Field, 2016) Working with data, both qualitative and quantitative, is one of the core competencies for scientists (and scientists-to-be). In the seminar, students will gain a deep understanding of basic descriptive and inferential statistics, covering topics from measures of central tendency (mode, median, and mean) to multiple linear regression with interaction effects. Students will practice the use of their statistical knowledge in one of the most wide-spread statistic softwares, the open source software "R". For that means, students will work through the ground-breaking statistics book "An Adventure in Statistics. The Reality Enigma" (Field, 2016), containing (1) a sci-fi lovestory, (2) graphic novel elements, and (3) a comprehensive statistics textbook. “At a simple level ‘an adventure in statistics’ is a story about Zach searching for Alice, and seeking the truth, but it’s also about the unlikely friendship he develops with a sarcastic cat, it’s about him facing his fear of science and numbers, it’s about him learning to believe in himself. It’s a story about love, about not forgetting who you are. It’s about searching for the heartbeats that hide in the gaps between you and the people you love. It’s about having faith in others. Of course, it’s also about fitting models, robust methods, classical and Bayesian estimation, significance testing and whole bunch of other tedious statistical things, but hopefully you’ll be so engrossed in the story that you won’t notice them. Or they might be a welcome relief from the terrible fiction. Time will tell.“ (Field, 2016)