Suchergebnis: Katalogdaten im Herbstsemester 2018

Informatik Bachelor Information
Ergänzung
3. Semester
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
151-3217-00LCoaching Students (Basistraining)W1 KP1GR. P. Haas, B. Volk
KurzbeschreibungZiel ist die Erweiterung von Wissen und Kompetenzen in Bezug auf Coaching-Fähigkeiten. Teilnehmende sollten aktive Coaches eines Studententeams sein. Themen: Überblick über Rollen und Haltung eines Coaches, Einführung in die Coaching-Methodik. Gegenseitiges Lernen und Reflektieren der eigenen Coaching-Erfahrungen und -fälle.
Lernziel- Grundkenntnisse der Rolle und Denkweise eines Coaches
- Erste Kenntnisse und Reflexion klassischer Coaching Situationen
- Inspiration und gegenseitiges Lernen an konkreten Coachings (Hospitationen)
InhaltGrundkenntnisse der Rolle und Denkweise eines Coaches
- Coaching-Einführung: Definition und Modelle
- Einführung in den Coaching-Prozess und die Phasen der Teamentwicklung
- Coaching-Rollen zwischen Prüfendem, Tutor und "Freund"
Erster Aufbau der persönlichen Coaching-Kompetenzen, u.a. aktives Zuhören, Fragestellung, Feedback geben
- Kompetenzen in theoretischen Modellen
- Coaching-Kompetenzen: Übungen und Reflektion
Erste Reflektion und Erfahrungsaustausch über persönliche Coaching-Situationen
- Erfahrungsaustausch in der Vorlesungsgruppe
- Gegenseitige Hospitationen
SkriptFolien und andere Dokumente (z.B. Artikel) werden elektronisch verteilt
(Zugang nur für den Kurs eingeschriebene Studierende).
LiteraturSiehe Skript.
Voraussetzungen / BesonderesNur für Teilnehmer (Studierende. Doktoranden und PostDocs), die aktiv Studierende betreuen.
227-0945-00LCell and Molecular Biology for Engineers I
This course is part I of a two-semester course.
W3 KP2GC. Frei
KurzbeschreibungThe course gives an introduction into cellular and molecular biology, specifically for students with a background in engineering. The focus will be on the basic organization of eukaryotic cells, molecular mechanisms and cellular functions. Textbook knowledge will be combined with results from recent research and technological innovations in biology.
LernzielAfter completing this course, engineering students will be able to apply their previous training in the quantitative and physical sciences to modern biology. Students will also learn the principles how biological models are established, and how these models can be tested.
InhaltLectures will include the following topics (part I and II): DNA, chromosomes, RNA, protein, genetics, gene expression, membrane structure and function, vesicular traffic, cellular communication, energy conversion, cytoskeleton, cell cycle, cellular growth, apoptosis, autophagy, cancer, development and stem cells.

In addition, 4 journal clubs will be held, where recent publications will be discussed (2 journal clubs in part I and 2 journal clubs in part II). For each journal club, students (alone or in groups of up to three students) have to write a summary and discussion of the publication. These written documents will be graded and count as 40% for the final grade.
SkriptScripts of all lectures will be available.
Literatur"Molecular Biology of the Cell" (6th edition) by Alberts, Johnson, Lewis, Raff, Roberts, and Walter.
351-0778-00LDiscovering Management
Entry level course in management for BSc, MSc and PHD students at all levels not belonging to D-MTEC. This course can be complemented with Discovering Management (Excercises) 351-0778-01.
W3 KP3GB. Clarysse, M. Ambühl, S. Brusoni, E. Fleisch, G. Grote, V. Hoffmann, T. Netland, G. von Krogh, F. von Wangenheim
KurzbeschreibungDiscovering Management offers an introduction to the field of business management and entrepreneurship for engineers and natural scientists. The module provides an overview of the principles of management, teaches knowledge about management that is highly complementary to the students' technical knowledge, and provides a basis for advancing the knowledge of the various subjects offered at D-MTEC.
LernzielDiscovering Management combines in an innovate format a set of lectures and an advanced business game. The learning model for Discovering Management involves 'learning by doing'. The objective is to introduce the students to the relevant topics of the management literature and give them a good introduction in entrepreneurship topics too. The course is a series of lectures on the topics of strategy, innovation, corporate finance, leadership, design thinking and corporate social responsibility. While the 14 different lectures provide the theoretical and conceptual foundations, the experiential learning outcomes result from the interactive business game. The purpose of the business game is to analyse the innovative needs of a large multinational company and develop a business case for the company to grow. This business case is as relevant to someone exploring innovation within an organisation as it is if you are planning to start your own business. By discovering the key aspects of entrepreneurial management, the purpose of the course is to advance students' understanding of factors driving innovation, entrepreneurship, and company success.
InhaltDiscovering Management aims to broaden the students' understanding of the principles of business management, emphasizing the interdependence of various topics in the development and management of a firm. The lectures introduce students not only to topics relevant for managing large corporations, but also touch upon the different aspects of starting up your own venture. The lectures will be presented by the respective area specialists at D-MTEC.
The course broadens the view and understanding of technology by linking it with its commercial applications and with society. The lectures are designed to introduce students to topics related to strategy, corporate innovation, leadership, corporate and entrepreneurial finance, value chain analysis, corporate social responsibility, and business model innovation. Practical examples from industry experts will stimulate the students to critically assess these issues. Creative skills will be trained by the business game exercise, a participant-centered learning activity, which provides students with the opportunity to place themselves in the role of Chief Innovation Officer of a large multinational company. As they learn more about the specific case and identify the challenge they are faced with, the students will have to develop an innovative business case for this multinational corporation. Doing so, this exercise will provide an insight into the context of managerial problem-solving and corporate innovation, and enhance the students' appreciation for the complex tasks companies and managers deal with. The business game presents a realistic model of a company and provides a valuable learning platform to integrate the increasingly important development of the skills and competences required to identify entrepreneurial opportunities, analyse the future business environment and successfully respond to it by taking systematic decisions, e.g. critical assessment of technological possibilities.
Voraussetzungen / BesonderesDiscovering Management is designed to suit the needs and expectations of Bachelor students at all levels as well as Master and PhD students not belonging to D-MTEC. By providing an overview of Business Management, this course is an ideal enrichment of the standard curriculum at ETH Zurich.
No prior knowledge of business or economics is required to successfully complete this course.
363-0511-00LManagerial Economics
Not for MSc students belonging to D-MTEC!
W4 KP3VS. Rausch
Kurzbeschreibung"Managerial Economics" wendet Theorien und Methoden aus dem Bereich der Wirtschaftwissenschaften (Volks- und Betriebswirtschaftslehre) an, um das Entscheidungsverhalten von Unternehmen und Konsumenten im Kontext von Märkten zu analysieren. Der Kurs richtet sich an Studenten ohne wirtschaftswissenschaftliches Vorwissen.
LernzielZiel des Kurses ist es, in die Grundlagen des mikroökonomischen Denkens einzuführen. Aufbauend auf Prinzipien von Optimierung und Gleichgewicht stehen hierbei zentrale ökonomische Konzepte des Individual- und Firmenverhaltens und deren Interaktion in Entscheidungskontexten von Märkten im Mittelpunkt. Aus einer Analyse des Verhaltens einzelner Konsumenten und Produzenten werden wir die Nachfrage, das Angebot und Gleichgewichte von Märkten unter verschiedenen Annahmen zur vorherrschenden Marktstruktur (vollständiger Wettbewerb, Monopol, oligopolistische Marktformen) entwickeln und ökonomisch diskutieren. Die in diesem Kurs vermittelten Inhalte bilden eine wesentliche Grundlage für eine volks- und betriebswirtschaftliche Kompetenz mit Hinblick auf Entscheidungskontexte des privatwirtschaftlichen und öffentlichen Sektors.
Literatur"Mikroökonomie" von Robert Pindyck & Daniel Rubinfeld, aktualisierte 8. Auflage, 8/2013, (Pearson Studium - Economic VWL).
Voraussetzungen / BesonderesDer Kurs richtet sich sowohl an Bachelor als auch an Master Studenten. Es ist kein spezielles Vorwissen in den Bereichen Ökonomik und Management erforderlich.
363-0585-00LIntermediate EconometricsW3 KP2VM. Kesina
KurzbeschreibungThe idea of this course is to familiarize students with instrumental variables estimation of linear regression models and the estimation of models with limited dependent variables as well as of nonlinear regression models. While most of the material covered will pertain to cross-sectional data, we will also work on selected issues with panel data.
LernzielI will provide STATA programs and show the execution thereof. After having participated in this course, students will be able to carry out simple research projects and understand the basics of intermediate econometrics. In particular, they will be able to write simple programs in STATA and to qualify their own and others' regression output relating to problems covered.
LiteraturJeffrey M. Wooldridge: Introductory Econometrics; Jeffrey M. Wooldridge: Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data; A. Colin Cameron and Pravin K. Trivedi. Microeconometrics: Methods and Applications.
363-1047-00LEconomics of Urban TransportationW3 KP2GA. Russo
KurzbeschreibungThe first part of the course will present some basic principles of transportation economics, applied to the main issues in urban transport policy (e.g. road pricing, public transport tariffs, investment in infrastructure etc.). The second part of the course will consider some case studies where we will apply the tools acquired in the first part to actual policy issues.
LernzielThe main objective of this course is to provide students with some basic tools to analyze transport policy decisions from an economic perspective. Can economics help us reduce road congestion problems? Should drivers be asked to pay for using urban roads? Should public transport tariffs depend on how roads are priced? How should the investment in transport infrastructure be financed? These are some of the questions that students should be able to tackle after completing the course.
InhaltCOURSE OUTLINE (preliminary):

1. Introduction
2. Travel demand :
a. travel cost and value of time
b. mode choice
3. Road congestion and first-best pricing
a. Static congestion model
b. Dynamic congestion models
c. Examples: London Congestion Charge, Stockholm Congestion Charge
4. Second-best pricing
a. Pricing roads with unpriced alternatives. Examples: tolled and toll-free highways
b. Public transport: pricing with road congestion and with (or without) road tolls
5. Investment in infrastructure: public transport and roads
a. Roads: Investment with and without pricing
b. induced demand
c. Economies of scale/density in public transport
6. Topics:
a. Political economy of road pricing: why do we see road pricing in so few cities (London, Stockholm...) and not in many other cities (NYC, Manchester, Paris...)?
b. What are the alternatives to road pricing to reduce congestion? Parking tariffs, traffic regulation (speed bumps, low emission zones), road space reduction. Examples: Zurich, San Francisco (SFPark), Paris.
c. Transport and land use: value of housing and transport services. Road congestion, transport subsidies and urban sprawl.
SkriptCourse slides will be made available to students prior to each class.
LiteraturSYLLABUS (preliminary):

course slides will be made available to students.

Additional material:

Part 1 to 5: textbook: Small and Verhoef (The economics of urban transportation, 2007).

Part 6: Topics to be covered on research papers/case studies.
376-1177-00LHuman Factors IW3 KP2VM. Menozzi Jäckli, R. Huang, M. Siegrist
KurzbeschreibungEvery day humans interact with various systems. Strategies of interaction, individual needs, physical & mental abilities, and system properties are important factors in controlling the quality and performance in interaction processes. In the lecture, factors are investigated by basic scientific approaches. Discussed topics are important for optimizing people's satisfaction & overall performance.
LernzielThe goal of the lecture is to empower students in better understanding the applied theories, principles, and methods in various applications. Students are expected to learn about how to enable an efficient and qualitatively high standing interaction between human and the environment, considering costs, benefits, health, and safety as well. Thus, an ergonomic design and evaluation process of products, tasks, and environments may be promoted in different disciplines. The goal is achieved in addressing a broad variety of topics and embedding the discussion in macroscopic factors such as the behavior of consumers and objectives of economy.
Inhalt- Physiological, physical, and cognitive factors in sensation and perception
- Body spaces and functional anthropometry, Digital Human Models
- Experimental techniques in assessing human performance and well-being
- Human factors and ergonomics in system designs, product development and innovation
- Human information processing and biological cybernetics
- Interaction among consumers, environments, behavior, and tasks
Literatur- Gavriel Salvendy, Handbook of Human Factors and Ergonomics, 4th edition (2012), is available on NEBIS as electronic version and for free to ETH students
- Further textbooks are introduced in the lecture
- Brouchures, checklists, key articles etc. are uploaded in ILIAS
401-7855-00LComputational Astrophysics (University of Zurich)
Der Kurs muss direkt an der UZH belegt werden.
UZH Modulkürzel: AST245

Beachten Sie die Einschreibungstermine an der UZH: Link
W6 KP2VL. M. Mayer
Kurzbeschreibung
LernzielAcquire knowledge of main methodologies for computer-based models of astrophysical systems,the physical equations behind them, and train such knowledge with simple examples of computer programmes
Inhalt1. Integration of ODE, Hamiltonians and Symplectic integration techniques, time adaptivity, time reversibility
2. Large-N gravity calculation, collisionless N-body systems and their simulation
3. Fast Fourier Transform and spectral methods in general
4. Eulerian Hydrodynamics: Upwinding, Riemann solvers, Limiters
5. Lagrangian Hydrodynamics: The SPH method
6. Resolution and instabilities in Hydrodynamics
7. Initial Conditions: Cosmological Simulations and Astrophysical Disks
8. Physical Approximations and Methods for Radiative Transfer in Astrophysics
LiteraturGalactic Dynamics (Binney & Tremaine, Princeton University Press),
Computer Simulation using Particles (Hockney & Eastwood CRC press),
Targeted journal reviews on computational methods for astrophysical fluids (SPH, AMR, moving mesh)
Voraussetzungen / BesonderesSome knowledge of UNIX, scripting languages (see Link as an example), some prior experience programming, knowledge of C, C++ beneficial
402-1701-00LPhysik IW7 KP4V + 2UA. Wallraff
KurzbeschreibungDiese Vorlesung stellt eine erste Einführung in die Physik dar und behandelt Themen der klassischen Mechanik.
LernzielAneignung von Kenntnissen der physikalischen Grundlagen in der klassischen Mechanik. Fertigkeiten im Lösen von physikalischen Fragen anhand von Übungsaufgaben.
651-4271-00LErdwissenschaftliche Datenanalyse und Visualisierung mit MatlabW3 KP3GS. Wiemer, G. De Souza
KurzbeschreibungDie Vorlesung und dazugehörige Übung geben den Studierenden eine Einführung in die Konzepte und Werkzeuge der wissenschaftlichen Datenanalyse. Anhand von praktischen erdwissenschaftlichen Problemstellungen werden in Kleingruppen und Einzelarbeit Aufgaben von wachsender Komplexität mit der Software MATLAB gelöst. Dabei lernen die Studierenden auch, Datensätze effektvoll zu visualisieren.
LernzielDie folgenden Konzepte werden vorgestellt:
- Arbeiten mit Matrizen und Arrays
- Programmieren und Algorithmenentwicklung
- Effektvolle Datenanalyse und Visualisierung in 2D und 3D
- Animationen sinnvoll einsetzen
- Einen Datensatz statistisch erfassen
- Regressionsanalysen
- Testen von Hypothesen
701-0071-00LMathematik III: SystemanalyseW4 KP2V + 1UN. Gruber, M. Vogt
KurzbeschreibungIn der Systemanalyse geht es darum, durch ausgesuchte praxisnahe Beispiele die in der Mathematik bereit gestellte Theorie zu vertiefen und zu veranschaulichen. Konkret behandelt werden: Dynamische lineare Boxmodelle mit einer und mehreren Variablen; Nichtlineare Boxmodelle mit einer oder mehreren Variablen; zeitdiskrete Modelle, und kontinuierliche Modelle in Raum und Zeit.
LernzielErlernen und Anwendung von Konzepten (Modellen) und quantitativen Methoden zur Lösung von umweltrelevanten Problemen. Verstehen und Umsetzen des systemanalytischen Ansatzes, d.h. Erkennen des Kernes eines Problemes - Abstraktion - Quantitatives Erfassen - Vorhersage.
InhaltLink
SkriptFolien werden über Ilias zur Verfügung gestellt.
LiteraturImboden, D. and S. Koch (2003) Systemanalyse - Einführung in die mathematische Modellierung natürlicher Systeme. Berlin Heidelberg: Springer Verlag.
5. Semester
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
102-0227-00LSystems Analysis and Mathematical Modeling in Urban Water Management Information Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Number of participants limited to 50.
W6 KP4GM. Maurer, K. Villez
KurzbeschreibungSystematic introduction of material balances, transport processes, kinetics, stoichiometry and conservation. Ideal reactors, residence time distribution, heterogeneous systems, dynamic response of reactors. Parameter identification, local sensitivity, error propagation, Monte Carlo simulation. Introduction to real time control (PID controllers). Extensive coding of examples in Berkeley Madonna.
LernzielThe goal of this course is to provide the students with an understanding and the tools to develop their own mathematical models, to plan experiments, to evaluate error propagation and to test simple process control strategies in the field of process engineering in urban water management.
InhaltThe course will provide a broad introduction into the fundamentals of modeling water treatment systems. The topics are:
- Introduction into modeling and simulation
- The material balance equations, transport processes, transformation processes (kinetics, stoichiometry, conservation)
- Ideal reactors
- Hydraulic residence time distribution and modeling of real reactors
- Dynamic behavior of reactor systems
- Systems analytical tools: Sensitivity, parameter identification, error propagation, Monte Carlo simulation
- Introduction to process control (PID controller, fuzzy control)
SkriptCopies of overheads will be made available.
LiteraturThere will be a required textbook that students need to purchase:
Willi Gujer (2008): Systems Analysis for Water Technology. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg
Voraussetzungen / BesonderesGeneral understanding of urban water management. This course will be offered together with the course Process Engineering Ia. It is advantageous to follow both courses simultaneously.
151-0573-00LSystem Modeling Information W4 KP2V + 2UG. Ducard
KurzbeschreibungEinführung in die Systemmodellierung für die Steuerung. Generische Modellierungsansätze auf der Grundlage erster Prinzipien, Lagrangealer Formalismus, Energieansätze und experimentelle Daten. Modellparametrierung und Parametrierung. Grundlegende Analyse von linearen und nichtlinearen Systemen.
LernzielErfahren Sie, wie man mathematisch ein physisches System oder einen Prozess in Form eines Modells beschreibt, das für Analyse- und Kontrollzwecke verwendbar ist.
InhaltDiese Klasse führt generische Systemmodellierungsansätze für steuerungsorientierte Modelle ein, die auf ersten Prinzipien und experimentellen Daten basieren. Die Klasse umfasst zahlreiche Beispiele für mechatronische, thermodynamische, chemische, flüssigkeitsdynamische, energie- und verfahrenstechnische Systeme. Modellskalierung, Linearisierung, Auftragsreduktion und Ausgleich. Parameterschätzung mit Methoden der kleinsten Quadrate. Verschiedene Fallstudien: Lautsprecher, Turbinen, Wasser Rakette, geostationäre Satelliten usw. Die Übungen behandeln praktische Beispiele.
SkriptDas Skript in englischer Sprache wird in der ersten Lektion verkauft.
LiteraturEine Literaturliste ist im Skript enthalten.
151-0575-01LSignals and Systems Information W4 KP2V + 2UA. Carron, G. Ducard
KurzbeschreibungSignals arise in most engineering applications. They contain information about the behavior of physical systems. Systems respond to signals and produce other signals. In this course, we explore how signals can be represented and manipulated, and their effects on systems. We further explore how we can discover basic system properties by exciting a system with various types of signals.
LernzielMaster the basics of signals and systems. Apply this knowledge to problems in the homework assignments and programming exercise.
InhaltDiscrete-time signals and systems. Fourier- and z-Transforms. Frequency domain characterization of signals and systems. System identification. Time series analysis. Filter design.
SkriptLecture notes available on course website.
Voraussetzungen / BesonderesControl Systems I is helpful but not required.
151-0591-00LControl Systems IW4 KP2V + 2UJ. Tani
KurzbeschreibungAnalyse und Synthese einschleifiger Regelsysteme (SISO). Modellierung und Linearisierung dynamischer Systeme (Zustandsraummodell, Übertragungsfunktion), Stabilität, Steuerbarkeit und Beobachtbarkeit. Klassische Regelung mit PID-Regler. Nyquist-Kriterium, Loop-shaping mit Leadlag-Elementen.
LernzielIdentifizieren der Rolle und Bedeutung von Regelsystemen in der Welt. Modellieren und Linearisieren von dynamischen Systemen mit einem Ein- und Ausgang. Interpretieren der Stabilität, Beobachtbarkeit und Steuerbarkeit linearer Systeme. Beschreibung und Assoziierung modularer Blöcke linearer Systeme in der Zeit- und Frequenzdomäne mit Gleichungen und grafischen Darstellungen (Bode-, Nyquistdiagramm, Zeitdomänenverhalten) und deren Wechselverhalten. Erstellen von standard Rückführungsreglern, um linearisierte Systeme zu steuern und regeln. Erklären der Unterschiede zwischen erwarteten und tatsächlichen Regelungsresultstaten.
InhaltModellierung und Linearisierung dynamischer Systeme mit einem Ein- und Ausgang. Zustandsraumdarstellung der Modelle. Verhalten linearer Systeme im Zeitbereich und ihre Analyse auf Stabilität (Eigenwerte), Steuerbarkeit und Beobachtbarkeit. Laplace-Transformation und Analyse des Systems im Frequenzbereich. Übertragungsfunktion des Systems. Einfluss der Pole und Nullstellen der Übertragungsfunktion auf das dynamische Verhalten (Stabilität) des Systems. Harmonische Analyse des Systems durch den Frequenzgang. Stabilitätsanalyse des Regelsystems mit dem Nyquist-Kriterium. Prinzipielle Eigenschaften und Einschränkungen von Regelsystemen. Spezifikationen des Regelsystems. Entwurf von PID-Regler. Loop-shaping und Robustheit des Regelsystems. Diskrete Regelsystemrepräsentation und Stabilitätsanalyse.
Voraussetzungen / BesonderesGrundlagenkentnisse der (komplexen) Analysis und der linearen Algebra.
151-0601-00LTheory of Robotics and Mechatronics Information W4 KP3GP. Korba, S. Stoeter
KurzbeschreibungThis course provides an introduction and covers the fundamentals of the field, including rigid motions, homogeneous transformations, forward and inverse kinematics of multiple degree of freedom manipulators, velocity kinematics, motion planning, trajectory generation, sensing, vision, and control. It’s a requirement for the Robotics Vertiefung and for the Masters in Mechatronics and Microsystems.
LernzielRobotics is often viewed from three perspectives: perception (sensing), manipulation (affecting changes in the world), and cognition (intelligence). Robotic systems integrate aspects of all three of these areas. This course provides an introduction to the theory of robotics, and covers the fundamentals of the field, including rigid motions, homogeneous transformations, forward and inverse kinematics of multiple degree of freedom manipulators, velocity kinematics, motion planning, trajectory generation, sensing, vision, and control. This course is a requirement for the Robotics Vertiefung and for the Masters in Mechatronics and Microsystems.
InhaltAn introduction to the theory of robotics, and covers the fundamentals of the field, including rigid motions, homogeneous transformations, forward and inverse kinematics of multiple degree of freedom manipulators, velocity kinematics, motion planning, trajectory generation, sensing, vision, and control.
Skriptavailable.
151-0709-00LStochastic Methods for Engineers and Natural Scientists Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Number of participants limited to 45.
W4 KP3GD. W. Meyer-Massetti
KurzbeschreibungThe course provides an introduction into stochastic methods that are applicable for example for the description and modeling of turbulent and subsurface flows. Moreover, mathematical techniques are presented that are used to quantify uncertainty in various engineering applications.
LernzielBy the end of the course you should be able to mathematically describe random quantities and their effect on physical systems. Moreover, you should be able to develop basic stochastic models of such systems.
Inhalt- Probability theory, single and multiple random variables, mappings of random variables
- Estimation of statistical moments and probability densities based on data
- Stochastic differential equations, Ito calculus, PDF evolution equations
- Polynomial chaos and other expansion methods
All topics are illustrated with engineering applications.
SkriptDetailed lecture notes will be provided.
LiteraturSome textbooks related to the material covered in the course:
Stochastic Methods: A Handbook for the Natural and Social Sciences, Crispin Gardiner, Springer, 2010
The Fokker-Planck Equation: Methods of Solutions and Applications, Hannes Risken, Springer, 1996
Turbulent Flows, S.B. Pope, Cambridge University Press, 2000
Spectral Methods for Uncertainty Quantification, O.P. Le Maitre and O.M. Knio, Springer, 2010
151-3217-00LCoaching Students (Basistraining)W1 KP1GR. P. Haas, B. Volk
KurzbeschreibungZiel ist die Erweiterung von Wissen und Kompetenzen in Bezug auf Coaching-Fähigkeiten. Teilnehmende sollten aktive Coaches eines Studententeams sein. Themen: Überblick über Rollen und Haltung eines Coaches, Einführung in die Coaching-Methodik. Gegenseitiges Lernen und Reflektieren der eigenen Coaching-Erfahrungen und -fälle.
Lernziel- Grundkenntnisse der Rolle und Denkweise eines Coaches
- Erste Kenntnisse und Reflexion klassischer Coaching Situationen
- Inspiration und gegenseitiges Lernen an konkreten Coachings (Hospitationen)
InhaltGrundkenntnisse der Rolle und Denkweise eines Coaches
- Coaching-Einführung: Definition und Modelle
- Einführung in den Coaching-Prozess und die Phasen der Teamentwicklung
- Coaching-Rollen zwischen Prüfendem, Tutor und "Freund"
Erster Aufbau der persönlichen Coaching-Kompetenzen, u.a. aktives Zuhören, Fragestellung, Feedback geben
- Kompetenzen in theoretischen Modellen
- Coaching-Kompetenzen: Übungen und Reflektion
Erste Reflektion und Erfahrungsaustausch über persönliche Coaching-Situationen
- Erfahrungsaustausch in der Vorlesungsgruppe
- Gegenseitige Hospitationen
SkriptFolien und andere Dokumente (z.B. Artikel) werden elektronisch verteilt
(Zugang nur für den Kurs eingeschriebene Studierende).
LiteraturSiehe Skript.
Voraussetzungen / BesonderesNur für Teilnehmer (Studierende. Doktoranden und PostDocs), die aktiv Studierende betreuen.
227-0076-00LElektrotechnik IIW4 KP2V + 2UJ. Biela
KurzbeschreibungBeschreibung von nicht-sinusförmigen Signalen und Systemen im Zeit- und Frequenzbereich, Funktion grundlegender analoger und digitaler Schaltungen sowie von Analog-Digital-Wandlern. Grundlagen leistungselektronischer Konverter, Berechnung magnetischer Kreise, elektromechanische Energiewandlung, Funktionsprinzip von Transformatoren und ausgewählter rotierender elektrischer Maschinen.
LernzielSie sind fähig, folgende Inhalte zu erklären:
- Operationsverstärker / Komparator
- Mit- und Gegenkopplung
- Abtasten, Aliasing, Quantisieren
- Grundkonzepte von AD-Wandler
- Grundkonzepte von DA-Wandler
- Prinzipielle Funktionsweise von Leistungshalbleiter
- Ungesteuerte Gleichrichterschaltungen auf Basis von Dioden
- Grundkonzept von Power Factor Correction (PFC)
- Funktionsweise einer Gleichstrommaschine
- Dreiphasensysteme (Stern-/Dreieckschaltung)
- Erzeugung eines magnetischen Drehfeldes
- Prinzipielle Funktionsweise der Synchron- und der Asynchronmaschine

Sie sind fähig, einfache elektrische Netzwerke angeregt durch sinus- oder nicht sinusförmigen Quellen mit Hilfe von Fourier-Reihen und der Fouriertransformation im eingeschwungenen Zustand und mit Hilfe der Laplacetransformation für Einschaltvorgänge zu berechnen.

Sie sind fähig, analoge Schaltungen mit invertierenden/nicht-invertierenden Verstärkern, Integratoren, Differentiatoren, Tiefpass/Hochpassfilter und PI-Regler zu berechnen.

Sie sind fähig, analoge Schaltungen mit invertierenden/nicht-invertierenden Komparatoren mit und ohne Hysterese zu berechnen.

Sie sind fähig, getaktete Gleichspannungs-Gleichspannungswandler, d.h. Tief- und Hochsetzsteller, zu berechnen.

Sie sind fähig, einfache magnetische Kreise und die Kraftbildung in Gleichstrommaschinen zu berechnen.

Hinweis: Eine detaillierte Liste der einzelnen Lernziele ist im Skript ET II zu finden.
InhaltBeschreibung von nicht-sinusförmigen Signalen und Systemen im Zeit- und Frequenzbereich, Funktion grundlegender analoger und digitaler Schaltungen sowie von Analog-Digital-Wandlern. Grundlagen leistungselektronischer Konverter, Berechnung magnetischer Kreise, elektromechanische Energiewandlung, Funktionsprinzip von Transformatoren und ausgewählter rotierender elektrischer Maschinen.
227-0102-00LDiskrete Ereignissysteme Information W6 KP4GL. Thiele, L. Vanbever, R. Wattenhofer
KurzbeschreibungEinführung in Diskrete Ereignissysteme (DES). Zuerst studieren wir populäre Modelle für DES. Im zweiten Teil analysieren wir DES, aus einer Average-Case und einer Worst-Case Sicht. Stichworte: Automaten und Sprachen, Spezifikationsmodelle, Stochastische DES, Worst-Case Ereignissysteme, Verifikation, Netzwerkalgebra.
LernzielOver the past few decades the rapid evolution of computing, communication, and information technologies has brought about the proliferation of new dynamic systems. A significant part of activity in these systems is governed by operational rules designed by humans. The dynamics of these systems are characterized by asynchronous occurrences of discrete events, some controlled (e.g. hitting a keyboard key, sending a message), some not (e.g. spontaneous failure, packet loss).

The mathematical arsenal centered around differential equations that has been employed in systems engineering to model and study processes governed by the laws of nature is often inadequate or inappropriate for discrete event systems. The challenge is to develop new modeling frameworks, analysis techniques, design tools, testing methods, and optimization processes for this new generation of systems.

In this lecture we give an introduction to discrete event systems. We start out the course by studying popular models of discrete event systems, such as automata and Petri nets. In the second part of the course we analyze discrete event systems. We first examine discrete event systems from an average-case perspective: we model discrete events as stochastic processes, and then apply Markov chains and queuing theory for an understanding of the typical behavior of a system. In the last part of the course we analyze discrete event systems from a worst-case perspective using the theory of online algorithms and adversarial queuing.
Inhalt1. Introduction
2. Automata and Languages
3. Smarter Automata
4. Specification Models
5. Stochastic Discrete Event Systems
6. Worst-Case Event Systems
7. Network Calculus
SkriptAvailable
Literatur[bertsekas] Data Networks
Dimitri Bersekas, Robert Gallager
Prentice Hall, 1991, ISBN: 0132009161

[borodin] Online Computation and Competitive Analysis
Allan Borodin, Ran El-Yaniv.
Cambridge University Press, 1998

[boudec] Network Calculus
J.-Y. Le Boudec, P. Thiran
Springer, 2001

[cassandras] Introduction to Discrete Event Systems
Christos Cassandras, Stéphane Lafortune.
Kluwer Academic Publishers, 1999, ISBN 0-7923-8609-4

[fiat] Online Algorithms: The State of the Art
A. Fiat and G. Woeginger

[hochbaum] Approximation Algorithms for NP-hard Problems (Chapter 13 by S. Irani, A. Karlin)
D. Hochbaum

[schickinger] Diskrete Strukturen (Band 2: Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik)
T. Schickinger, A. Steger
Springer, Berlin, 2001

[sipser] Introduction to the Theory of Computation
Michael Sipser.
PWS Publishing Company, 1996, ISBN 053494728X
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