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Self-Organising Networks

Inhalt:

 

Die Studenten erlangen fundiertes Wissen in den Bereichen „Self-Organizing Networks“ sowie „Cognitive Network Management“ im Bereich der Mobilfunknetze. Nach Abschluss des Moduls sind die Studenten in der Lage entsprechende wissenschaftliche Veröffentlichungen zu analysieren, die Erkenntnisse klar und verständlich zu präsentieren sowie das erworbene Wissen für eigene Forschung anzuwenden.

 

Zur Vorlesung gibt es eine Übung. Die Übung wird als sogenannte "Reading Class" durchgeführt, in der die Studierenden aktuelle Publikationen zu den oben genannten Themengebieten in Form von Kurzreferaten präsentieren.

 

DozentProf. Thomas Kürner

AssistentTianxiang Nan

 

Vorlesung (ET-NT-094)

Umfang (SWS): 2 h

Zeit:

        Fr. 07.04.2017, 21.04.2017, 28.04.2017; 08:00-09:30 und 09:45-11:15

        Fr. 05.05.2017; 09:45-11:15 

        Fr. 19.05.2017; 08:00-09:30 und 09:45-11:15

        Fr. 02.06.2017, 16.06.2017, 23.06.2017; 09:45-11:15

Ort: SN22.2 (4. OG)

Beginn: 07.04.2017

Sprache: Englisch

 

Übung (ET-NT-106)

Umfang (SWS): 1 h

Zeit: Fr. 02.06.2017, 16.06.2017, 23.06.2017; 08:00-09:30

Ort: SN22.2 (4. OG)

Beginn: 02.06.2017

Sprache: Englisch

 

Begleitmaterial

Das Skript zur Vorlesung sowie die Übungszettel können im StudIP heruntergeladen werden. Das benötigte Passwort wird in der Vorlesung bekannt gegeben. 

 

Aktuelles

Aktuelle Informationen finden sich im StudIP.

 

 

Prüfung

Art der Prüfung: mündlich

Datum: 24. Juli, 29. August und 21. September 2017

Zeit: Die genaue Uhrzeit wird 2-3 Tage vor der Prüfung per E-Mail bekannt gegeben.

Ort: R 205

Sprechstunde: Generell nach Vereinbarung (bitte telefonisch oder per E-Mail) bietet Tianxiang Nan Hilfestellung für Fragen zur Vorbereitung.

 

Informationen zur Prüfung:

Alle Teilnehmer müssen ihren Studentenausweis und einen gültigen amtlichen Lichtbildausweis mitbringen. Die Anmeldung zur mündlichen Prüfung kann ab sofort persönlich,  telefonisch oder per E-Mail bei Petra Beyer (bis eine Woche vor dem jeweiligen Prüfungstermin)  erfolgen. Folgende Daten werden dafür benötigt: Name, Vorname, Matrikelnummer, Fachrichtung, Semester, E-Mail-Adresse. Bei Abmeldung von der Prüfung wenden Sie sich bitte an Petra Beyer. Die Abmeldung sollte bis spätestens 5 Tage vor dem jeweiligen Prüfungstermin erfolgen. Das entbindet Sie nicht von der Pflicht, sich bei der Fakultät fristgemäß abzumelden.

 

 

 
 

Letzte Änderung: Mittwoch, 31. Mai 2017