Seminare der Graduiertenschule

Sommersemester 2017

Entwicklung von Simulationen und wissenschaftlicher Software

Dozent

JP Andreas Pott, Institut für Steuerungstechnik der Werkzeugmaschinen und Fertigungseinrichtungen

Thema

Ausgewählte Aspekte der angewandten Entwicklung von Software für Simulationen, wissenschaftliche Berechnungen und Steuerungsfunktionen. Dies beinhaltet Methoden der Softwareentwicklung, Programmiertechniken, Entwicklungswerkzeuge und Aspekte des Projektmanagements. Typische Themen sind daher     Spezifikation, Dokumentation, Qualitätssicherung, Design Pattern, Programmierparadigmen, SCRUM, Code-Generierung,  Lizensierung, Buildsysteme. Weitere Themen können von den Teilnehmern eingebracht werden.

Sprache

Deutsch

Vorbesprechung

12.05.2017, 15-17h, Seminarraum ISW 5.055

Seminartermine

 Blockseminar – Termine nach Absprache, Voraussichtlich im Juli

SWS

2

Leistungspunkte

3

Nachweise

Referat und Anwesenheit

Anmeldung

per Mail bei andreas.pott@isw.uni-stuttgart.de

User Centred Research Methods

Dozent

Prof. Albrecht Schmidt, JP Niels Henze

Themen

EXPERIMENTAL RESEARCH
EXPERIMENTAL DESIGN
STATISTICAL ANALYSIS
SURVEYS
DIARIES
CASE STUDIES
INTERVIEWS AND FOCUS GROUPS
ETHNOGRAPHY
USABILITY TESTING
ANALYZING QUALITATIVE DATA
AUTOMATED DATA COLLECTION METHODS
MEASURING THE HUMAN
ONLINE RESEARCH
ETHICAL CONCERNS

Literatur/Book: Jonathan Lazar, Jinjuan Heidi Feng, Harry Hochheiser (2011). Research Methods in Human-Computer Interaction. ISBN 0470723378 (kindle edition). Neue Version in 2017. Nachweise (Referat, Klausur, Anwesenheit): Anwesenheit, Zusammenfassung, Referat Weblink: Nein Vorbesprechung: erste Semesterwoche Turnus der Veranstaltung: 3 Termine im Semester + Blockveranstaltung

Sprache

Englisch

Vorbesprechung

erste Semesterwoche

Seminartermine

3 Termine im Semester + Blockveranstaltung

SWS

2

Leistungspunkte

3

Nachweise

Referat, Zusammenfassung und Anwesenheit

Anmeldung

ja, albrecht.schmidt@vis.uni-stuttgart.de

"Stochastic and Statistical Topics in Modeling and Simulation" Part 3: Stochastic Approaches for Data-Integrated Simulation

Dozent

Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Nowak

Thema

Data-integrated simulation (DIS) refers to all attempts that seek to include data more deeply into simulation. This ranges from purely data-driven machine learning and statistical regression over data-driven model selection to data assimilation and data-driven modelling of simulation errors. This seminar would like to provide an overview about the Bayesian/ statistical view onto DIS. The main focus will be on Bayesian regression, Bayesian model selection and model averaging, error modelling, Bayesian parameter inference and data assimilation. Classical machine learning (like artificial neural networks) are not in the focus, but maybe covered for the sake of the larger picture.

Sprache

Deutsch, bei Bedarf Englisch

Seminartermine

Montags, 11:30, beginnend am 8. Mai 2017 (Verteilung der Themen an die Teilnehmerinnen und Teilnehmer), gefolgt von den ersten Vorträgen am 15. Mai 2017. Das Seminar wird ein wenig in die Semesterpause hineinreichen, um den späten Beginn auszugleichen.

Seminarraum 2 (1.002) am IWS (PWR61)

SWS

2

Leistungspunkte

3

Nachweise

Seminarvorträge oder Key Paper Presentation (Themen werden beim ersten Treffen vergeben), aktive Teilnahme am Gruppengespräch.

Anmeldung

Bei Interesse senden Sie bitte eine Mail an Alica.Abberger@iws.uni-Stuttgart.de, damit wir die Anzahl der Teilnehmerinnen und Teilnehmer einschätzen und weitere Informationen verteilen können.

Modelling and Optimization of Hard Problems (BYOP)

Dozent

Dr. Colin Glass, HLRS

Thema

This block seminar will deal with hard problems. Modelling the problem is the basis for generating data and acquiring insight. The modelling process requires a good understanding of the field and of the goals. Starting from the model, simulations (or experiments) can be performed. The ensuing optimization step targets achieving the best result, whatever the contextual constraints may be.

For optimization methods, a close co-design with the specific problem is of paramount importance. The difference in performance easily amounts to orders of magnitude, depending on the suitability of the employed method. While there are some rules of thumb and some mappings of classes of problems to optimization methods, the task of developing an optimization method largely relies on expert insight both into the nature of the problem and into optimization techniques. Therefore, the field is intrinsically interdisciplinary and the degree of communication required is high. This block seminar aims at conveying sufficient understanding of the optimization domain in order to tackle quite hard problems and to establish a basis of understanding for efficient collaboration with optimization experts to approach hard problems.
All basic concepts from optimization, such as representation, evaluation function, fitness landscapes, constraints handling etc. will be covered. 
 
In the process of looking into modelling and optimization, hands-on intermezzi will be frequent, catering to any preferred form of collaborative effort between the participants and allowing to experience the potentially heavy impact of subtle changes in models or methods first hand. Please also Bring Your Own Problem (BYOP), which can be interlaced with the enfolding topics as appropriate and on an individual basis. A short description of your problem should be communicated in advance if possible.
 
After the block seminar, a short presentation either in the context of BYOP or examples from the seminar shall be given, adhering to conference standards regarding form (time, clarity, structure, etc.), while maintaining an amicable setting.
 
 
Sprache
The seminar will be held in English, except if all (!) participants prefer German.
 
Seminartermine
Block seminar: 4 days + short presentation
 
Time: to be determined, communicate your availability. Planned: August ‘17
Contact: Colin W. Glass, glass(at)hlrs.de
 
HLRS, Nobelstraße 19
Nachweise

Anwesenheit und Präsentation

SWS

2

Leistungspunkte

3

Literatur

How to solve it: Modern Heuristics (Z. Michalewicz, D. Fogel)

Anmeldung

Colin W. Glass, glass(at)hlrs.de

Kontakt

Dieses Bild zeigt Teutsch
 

Barbara Teutsch

Koordination Graduiertenschule, Coach

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