TU BRAUNSCHWEIG
| Carl Friedrich Gauß Faculty | Department of Computer Science
Informatikzentrum

Algorithmen zur Kontextprognose in ubiquitären Systemen

Semester
Winter 2008/2009
Module #INF-VS-32
Event #INF-VS-030
ProgrammesDiplom Informatik, Master Informatik, Master Wirtschaftsinformatik
IBR GroupDUS (Prof. Beigl)
TypeVorlesung
Lecturer
PhotoDr. Stephan Sigg
Researcher DAAD
sigg[[at]]ibr.cs.tu-bs.de
+49 531 3913249
Credits4
Hours2+1
Time & Place

Lecture: Tuesday, 11:30 - 13:00, Room 161
Exercises: Tuesday, 13:15 - 14:45 (every two weeks), Room 161


Am 13.01.2009 findet keine Vorlesung statt

Start

November 4, 2008

Prerequisiteskeine
Certificatesmündliche Prüfung. Prüfungsrelevant ist das Skript zur Vorlesung
Content

Die Vorlesung vermittelt Kenntnisse über Grundlangen sowie weitergehende Methoden und Techniken zur Kontextprognose. Es werden existierende Ansätze vorgestellt und bezüglich Arbeitsweise und algorithmischer Komplexität verglichen. Themenbereiche sind:

  1. Grundlagen der Kontext-Sensitivität und des ubiquitous computing
  2. Grundlagen der Kontextprognose
  3. Deterministische exakte Verfahren (z.B. Pattern matching, State predictor)
  4. Deterministisch approximative Verfahren (z.B. Alignment Prognose, SOM)
  5. Probabilistische Verfahren zur Kontextprognose (z.B. Markov)
  6. Stochastische Verfahren zur Zeitreihenanalyse (z.B. ARMA, Kalman Filter)
Das Skript zur Vorlesung wird während des Semesters regelmäßig aktualisiert.

Studentische Bewertung der Vorlesung

Lehrevaluation

Termine

LectureExerciseRoomTopicResources
04.11.2008; 13:15 - 14:45 IZ 161Organisation
Context Awareness
11.11.2008; 11:30 - 13:00 IZ 161Context prediction
Introduction to probability theory
11.11.2008; 13:15 - 14:45 IZ 161Context prediction schemesExercise 1
18.11.2008; 11:30 - 13:00 IZ 161Exact sequence prediction approaches
25.11.2008; 11:30 - 13:00 IZ 161Context prediction with Markov chains
25.11.2008; 13:15 - 14:45 IZ 161Exact sequence predictionExercise 2
Solutions
02.12.2008; 11:30 - 13:00 IZ 161Context prediction with Markov chains
09.12.2008; 11:30 - 13:00 IZ 161The state predictor method
09.12.2008; 13:15 - 14:45 IZ 161Markov prediction approachesExercise 3
Solution
16.12.2008; 11:30 - 13:00 IZ 161Alignment prediction approaches
06.01.2009; 11:30 - 13:00 IZ 161Alignment prediction approaches
06.01.2009; 13:15 - 14:45 IZ 161Alignment prediction approachesExercise 4
13.01.2009; 11:30 - 13:00 Vorlesungsausfall IZ 161 VorlesungsausfallPrediction with self organising maps
20.01.2009; 11:30 - 13:00 IZ 161Prediction with self organising maps
27.01.2009; 11:30 - 13:00 IZ 161Stochastic prediction approaches
03.02.2009; 11:30 - 13:00 IZ 161Randomised approaches
last changed 2011-03-29, 14:01 by Dr. Stephan Sigg
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