Wahlbereiche

Lehrinhalte:
Die Vorlesung gliedert sich in zwei Teile. In der ersten Hälfte der Vorlesung wird die Funktionsweise von Geräten, welche medizinische Bilder liefern (CT, MRI, PET, SPECT, Ultraschall), erklärt.
In der zweiten Hälfte werden verschiedene Bildverarbeitungsmethoden erklärt, welche typischerweise für die Bearbeitung medizinischer Bilder eingesetzt werden.

Qualifikationsziele / Lernergebnisse:
Nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung haben die Studierenden einen Überblick über die Funktionsweise und die Möglichkeiten der modernen medizinischen Bildverarbeitung. Studierende sind dazu in der Lage, einfache bis mittlere medizinische Bildverarbeitungsaufgaben selbständig zu lösen.

Literatur:
1) Heinz Handels: Medizinische Bildverarbeitung
2) Gonzalez/Woods: Digital Image Processing (last edition)
3) Bernd Jähne: Digitale Bildverarbeitung. 6. überarbeitete und erweiterte Auflage. Springer, Berlin u. a. 2005, ISBN 3-540-24999-0
4) Kristian Bredies, Dirk Lorenz: Mathematische Bildverarbeitung. Einführung in Grundlagen und moderne Theorie. Vieweg+Teubner, Wiesbaden 2011, ISBN 978-3-8348-1037-3

Voraussetzungen:
Mathematische Grundlagen sind dringend empfehlenswert. Ferner wird empfohlen, die Vorlesung „Bildverarbeitung“ vorher besucht zu haben.

Weitere Informationen:
V 3CP/2SWS, jedes Wintersemester

Physical Layer Security Verfahren zur Absicherung drahtloser Kommunikation versprechen eine informationstheoretische Sicherheit auf der Bitübertragungsschicht (Physical Layer). Die integrierte Veranstaltung betrachtet die Theorie und Praxis von Physical Layer Security. Hierzu werden ausgewählte theoretische Grundlagen eingeführt und die Übertragung dieser Grundlagen hin zu praktikablen Lösungen diskutiert. Angriffe auf (praktische) Physical Layer Security-Verfahren werden erörtert. Theoretische und praktische Übungen sowie die Vorstellung ausgewählter Forschungsergebnisse in Seminarvorträgen vertiefen die Veranstaltung.

Lerninhalte:
- Eigenschaften des Physical Layer
- Grundlagen informationstheorischer Sicherheit und Abgrenzung zur Kryptographie
- Physical Layer Security Verfahren (u.a. Cooperative Jamming, Orthogonal Blinding, Zero-Forcing, Interference Alignment, Key Extraction)
- Praktische Aspekte von Physical Layer Security Verfahren
- Praktische Implementierung von Physical Layer Security-Verfahren mit Software Defined Radios
- Ausgewählte aktuelle Ansätze zu Physical Layer Security

This course introduces the fundamental concepts and computational paradigms of scalable data management systems. The focus of this course is on the systems-oriented aspects and internals of such systems for storing, updating, querying, and analyzing large datasets. 

Topics include: 

Database Architectures 
Parallel and Distributed Databases 
Data Warehousing 
MapReduce and Hadoop 
Spark and its Ecosystem 
Optional: NoSQL Databases, Stream Processing, Graph Databases, Scalable Machine Learning

Arguing is a fundamental aspect of human communication and reasoning. We may argue with our friends about which movie to watch, with experts about the long-term effects of global warming, or with ourselves about which of various job offers to take. But what exactly is an argument? What components is it made of? What is the interplay between different arguments? And what makes an argument convincing?

In recent years, Natural Language Processing (NLP) and Machine Learning methods have been applied to try and answer these question, resulting in a new research area called “Argument Mining”. This seminar will introduce some theoretical ideas and assumptions underlying many of the works in Argument Mining and review in depth the latest research in the field.

Topics covered in the seminar are, among others, the automatic detection of claims and evidence in text, the identification of contradictory and supporting arguments in debates, how to predict the convincingness of arguments, and how to judge if two arguments are making the same point. We will also discuss exciting applications of Argument Mining research, including detecting deceptive reviews, predicting the winner of a debate, and automatically grading essays.