Technische Universität Ilmenau

Neuromorphic Engineering 2 - Modultafeln der TU Ilmenau

Die Modultafeln sind ein Informationsangebot zu den Studiengängen der TU Ilmenau.

Die rechtsverbindlichen Studienpläne entnehmen Sie bitte den jeweiligen Studien- und Prüfungsordnungen (Anlage Studienplan).

Alle Angaben zu geplanten Lehrveranstaltungen finden Sie im elektronischen Vorlesungsverzeichnis.

Informationen und Handreichungen zur Pflege von Modulbeschreibungen durch die Modulverantwortlichen finden Sie unter Modulpflege.

Hinweise zu fehlenden oder fehlerhaften Modulbeschreibungen senden Sie bitte direkt an modulkatalog@tu-ilmenau.de.

Modulinformationen zu Neuromorphic Engineering 2 im Studiengang Master Wirtschaftsingenieurwesen 2021 (ET)
Modulnummer200669
Prüfungsnummer2101049
FakultätFakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Fachgebietsnummer 2143 (Mikro- und nanoelektronische Systeme)
Modulverantwortliche(r)Prof. Dr. Martin Ziegler
TurnusWintersemester
SpracheEnglisch
Leistungspunkte5
Präsenzstudium (h)45
Selbststudium (h)105
VerpflichtungWahlmodul
Abschlussschriftliche Prüfungsleistung, 90 Minuten
Details zum Abschluss

Im Rahmen der Übung können die Teilnehmer Bonuspunkte für die erfolgreiche Bearbeitung bestimmter (vom Prüfer festgelegter) Teilaufgaben sammeln, welche zur Verbesserung der schriftlichen Prüfungsleistung mitangerechnet werden können.

In the frame of the seminars you can gain bonus points for some of the excercises (pre-defined by the teacher). These points can be used to improve your written exam.

Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL
max. Teilnehmerzahl
Vorkenntnisse
Neuromorphic Engineering 1
Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen

After the lectures and exercises, the students are able to understand and analyze the principles of biological sensing and information processing and the adaptation of these principles in technological system. They can compare different neuromorphic sensors, regarding their underlying principles and performance, and know about advantages and disadvantages of these technologies compared to conventional sensors.

Inhalt
  • Biophysical background: biological sensors (vision, auditory, olfactory, tactile), pre-processing at sensor level, sensory adaptation, and processing methods and pathways for sensory information
  • Asynchronous ouput representation/ Adress-event representation
  • Event-driven computation
  • Nonlinear dynamics: an overview (bifurcations and their properties, fix-point analysis)
  • Neuromorphic vision sensors
  • Neuromorphic auditory sensors
  • Sensor fusion for neuromorphic sensors
  • Application in the robotic and medical field (retinal/cochlea implants)

Medienformen

PowerPoint presentation, blackboard

Literatur

Analog VLSI and Neural Systems, C. Mead, Addison-Wesley Pub. Comp. 1989

Lehrevaluation