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Moduldetails
Modellierung von Unsicherheiten und Daten im Maschinenwesen
Professur für Kontinuumsmechanik (Prof. Koutsourelakis)
TUMWKME
5
1
4
MW2345
2017S
Zuordnungen zu SPO-Versionen
Lehrveranstaltungen und Prüfungsveranstaltungen
Beschreibungen
Export
Allgemeine Daten (Modulhandbuch)
Bachelor
Modellierung von Unsicherheiten und Daten im Maschinenwesen
Einsemestrig
Sommersemester
Deutsch
Arbeitsaufwand (Work Load)
150
60
90
Studien- und Prüfungsleistungen
Die Prüfungsleistung wird in Form einer schriftlichen Klausur erbracht und besteht aus mehreren Fragen und Aufgaben. Dabei soll überprüft werden, ob die Studierenden die Modellierung von Unsicherheiten bei ingenieurwissenschaftlichen Problemen beherrschen und die in diesem Zusammenhang stehenden Methoden und Modelle anwenden können. Die Prüfungsdauer beträgt 90 Minuten. Teilnehmende Studierende dürfen während der Klausur jegliches Hilfsmaterial verwenden (z.B. Bücher, Notitzen).
J
N
Beschreibung
Mathematische Grundlagen (Analysis), Lineare Algebra, Matlab
Studenten, die dieses Modul erfolgreich abschließen, werden
- die grundlegende Mathematik der Wahrscheinlichkeitsrechnung beherrschen.
- fähig sein, ingenieurwissenschaftliche Probleme in Präsenz von Unsicherheiten zu modellieren.
- frequentistische and Bayesische Ansätze statistischer Inferenz beherrschen.
- in der Lage sein, Monte Carlo Methoden anzuwenden, um Probleme von ingenieurwissenschaftlicher Relevanz zu lösen (z.B. Zuverlässigkeitsberechnung)
- fähig sein, Parameter probabilistischer Modelle mittels "Maximum Likelihood" und Bayesischen Methoden zu bestimmen.
- Konfidenzintervalle bestimmen und Hypothesen zu prüfen
- in der Lage sein, datenbasierte Regressions- und Klassifizierungsmodelle zu konstruieren.
- in der Lage sein, die genannten Teilbereiche und Methoden erfolgreich in MATLAB zu implementieren.
Das Modul behandelt die folgenden Themen:
1) Motivation - Entscheidungsfindungen unter Unsicherheiten
2) Beschreibende Statistik
3) Grundlegende Wahrscheinlichkeitstheorie
4) Modellierung von Unsicherheiten
5) Monte Carlo
6) Abschätzung und Modellbildung
7) Lernen von Daten
- Regression/Klassifikation
Das Modul besteht aus einer Vorlesung und Übung, die sich mit zugrundeliegender Theorie zur wahrscheinlichkeitsbasierten Modellierung und Datenverarbeitung im Kontext des Maschinenwesen auseinandersetzt und Rechenbeispiele behandelt. Es werden Übungsprobleme behandelt, die zur Vertiefung des theoretischen Wissens über Modellbildung und Modellierung von Unsicherheiten sowie zur Erweiterung des Kursinhalts dienen. Ergänzend zu Rechenübungen werden praktische Übungen und Demonstrationen mit Matlab durchgeführt. Des Weiteren werden Übungen zum Selbststudium angeboten. Tutoren stehen zur Beantwortung von Fragen zur Verfügung.
Vorlesungsfolien, vorgeschlagene Lehrbücher, Videos
S.M. Ross (2004) Statistik für Ingenieure und Naturwissenschaftler (3. Auflage)
Modulverantwortliche*r
Faidon-Stelios Koutsourelakis