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Algorithmen zur Kontextprognose in ubiquitären Systemen

Semester

Winter 2008/2009

Module #

INF-VS-32

Event #

INF-VS-030

Programmes

Diplom Informatik, Master Informatik, Master Wirtschaftsinformatik

IBR Group

DUS (Prof. Beigl)

Type

Vorlesung

Lecturer

Dr. Stephan Sigg
Researcher DAAD
sigg[[at]]ibr.cs.tu-bs.de
+49 531 3913249

Credits

Hours

2+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

Prerequisites

keine

Certificates

mündliche 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:

Grundlagen der Kontext-Sensitivität und des ubiquitous computing
Grundlagen der Kontextprognose
Deterministische exakte Verfahren (z.B. Pattern matching, State predictor)
Deterministisch approximative Verfahren (z.B. Alignment Prognose, SOM)
Probabilistische Verfahren zur Kontextprognose (z.B. Markov)
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

Lecture	Exercise	Room	Topic	Resources
04.11.2008; 13:15 - 14:45		IZ 161		Organisation Context Awareness
11.11.2008; 11:30 - 13:00		IZ 161		Context prediction Introduction to probability theory
	11.11.2008; 13:15 - 14:45	IZ 161	Context prediction schemes	Exercise 1
18.11.2008; 11:30 - 13:00		IZ 161		Exact sequence prediction approaches
25.11.2008; 11:30 - 13:00		IZ 161		Context prediction with Markov chains
	25.11.2008; 13:15 - 14:45	IZ 161	Exact sequence prediction	Exercise 2 Solutions
02.12.2008; 11:30 - 13:00		IZ 161		Context prediction with Markov chains
09.12.2008; 11:30 - 13:00		IZ 161		The state predictor method
	09.12.2008; 13:15 - 14:45	IZ 161	Markov prediction approaches	Exercise 3 Solution
16.12.2008; 11:30 - 13:00		IZ 161		Alignment prediction approaches
06.01.2009; 11:30 - 13:00		IZ 161		Alignment prediction approaches
	06.01.2009; 13:15 - 14:45	IZ 161	Alignment prediction approaches	Exercise 4
13.01.2009; 11:30 - 13:00	Vorlesungsausfall	IZ 161	Vorlesungsausfall	Prediction with self organising maps
20.01.2009; 11:30 - 13:00		IZ 161		Prediction with self organising maps
27.01.2009; 11:30 - 13:00		IZ 161		Stochastic prediction approaches
03.02.2009; 11:30 - 13:00		IZ 161		Randomised approaches

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