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 Lehrveranstaltung

Informatik

Informatik

0086e_k135

  • Betriebs- und Kommunikationssysteme

    0086eA1.10
    • 19300701 Vorlesung
      Betriebs- und Kommunikationssysteme (Larissa Groth)
      Zeit: Mo 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 15.04.2024)
      Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)

      Kommentar

      Studierende erarbeiten sich im Betriebssystemteil den grundlegenden Aufbau aktueller Betriebssysteme und erlernen deren grundlegende Aufgaben. Sie lernen die Verwaltung von Ein-/Ausgabe-Systemen und Peripheriegeräten zur Vernetzung kennen und üben die Programmierung von DMA/PIO in C. Daneben erarbeiten sie sich die Konzepte von Prozessen/Threads, Unterbrechungen und virtuellen Speichers und Speicherverwaltung. Sie üben die Programmierung von Unterbrechungsbehandlung und Speicherverwaltung in C, sowie die Nutzung von Utilities, wie Shells u. ä. Zudem lernen sie Beispiele für Betriebssysteme (UNIX und Windows) kennen.

      Studierende erarbeiten sich im Kommunikationssystemeteil den grundlegenden Aufbau von Netzen, insbesondere des Internets. Sie erlernen den TCP/IP-Protokollstack und das ISO/OSI-Referenzmodell und diskutieren Unterschiede und Anwendungsmöglichkeiten. Sie lernen Medienzugriffsverfahren und Netzwerkgeräte kennen und ordnen diese den verschiedenen Schichten des Protokollstacks zu. Sie erarbeiten sich den Umgang mit Übertragungsfehlern und diskutieren Grenzen dieser Verfahren. Darüber hinaus lernen Sie Routingverfahren innerhalb und außerhalb Autonomer Systeme, sowie TCP und UDP kennen und üben deren Implementierung in C. 

      Literaturhinweise

      • Andrew S. Tanenbaum: Computerarchitektur, 5.Auflage, Pearson Studium, 2006
      • English: Andrew S. Tanenbaum (with contributions from James R. Goodman):
      • Structured Computer Organization, 4th Ed., Prentice Hall International, 2005.
    • 19300704 Seminar am PC
      Übung zu Betriebs- und Kommunikationssysteme (Larissa Groth)
      Zeit: Mo 08:00-10:00, Mo 14:00-16:00, Di 10:00-12:00, Di 12:00-14:00, Mi 12:00-14:00, Mi 14:00-16:00, Do 08:00-10:00, Do 10:00-12:00, Fr 14:00-16:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
      Ort: T9/K 038 Rechnerpoolraum (Takustr. 9)

      Kommentar

      Begleitveranstaltung zur Vorlesung 19300701

  • Datenbanksysteme

    0086eA1.11
    • 19301501 Vorlesung
      Datenbanksysteme (Agnès Voisard)
      Zeit: Di 14:00-16:00, Do 14:00-16:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 16.04.2024)
      Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Zielgruppe

      • Pflichtmodul im Bachelorstudiengang Informatik
      • Pflichtmodul im lehramtsbezogenen Bachelorstudiengang mit Kernfach Informatik und Ziel: Großer Master
      • Studierende im lehramtsbezogenen Masterstudiengang (Großer Master mit Zeitfach Informatik) können dieses Modul zusammen mit dem "Praktikum DBS" absolvieren
      • Wahlpflichtmodul im Nebenfach Informatik

      Voraussetzungen

      • ALP 1 - Funktionale Programmierung
      • ALP 2 - Objektorientierte Programmierung
      • ALP 3 - Datenstrukturen und Datenabstraktion
      • ODER Informatik B

      Kommentar

      Inhalt

      Datenbankentwurf mit ERM/ERDD. Theoretische Grundlagen relationaler Datenbanksysteme: Relationale Algebra, Funktionale Abhängigkeiten, Normalformen. Relationale Datenbankentwicklung: SQL Datendefinition, Fremdschlüssel und andere Integritätsbedingungen. SQL als applikative Sprache: wesentliche Sprachelemente, Einbettung in Programmiersprachen, Anwendungsprogrammierung; objekt-relationale Abbildung. Transaktionsbegriff, transaktionale Garantien, Synchronisation des Mehrbenutzerbetriebs, Fehlertoleranzeigenschaften. Anwendungen und neue Entwicklungen: Data Warehousing, Data Mining, OLAP.

      Projekt: im begleitenden Projekt werden die Themen praktisch vertieft.

      Literaturhinweise

      • Alfons Kemper, Andre Eickler: Datenbanksysteme - Eine Einführung, 5. Auflage, Oldenbourg 2004
      • R. Elmasri, S. Navathe: Grundlagen von Datenbanksystemen, Pearson Studium, 2005
    • 19301502 Übung
      Übung zu Datenbanksysteme (Muhammed-Ugur Karagülle)
      Zeit: Mo 14:00-16:00, Mo 16:00-18:00, Di 08:00-10:00, Di 10:00-12:00, Di 12:00-14:00, Mi 12:00-14:00, Mi 14:00-16:00, Do 08:00-10:00, Do 10:00-12:00, Do 12:00-14:00, Fr 14:00-16:00, Fr 16:00-18:00 (Erster Termin: 17.04.2024)
      Ort: T9/055 Seminarraum (Takustr. 9)

  • Programmierpraktikum

    0086eA1.12
    • 19335804 Seminar am PC
      Programmierpraktikum (Lutz Prechelt)
      Zeit: Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 22.04.2024)
      Ort: T9/K 048 Rechnerpoolraum (Takustr. 9)

      Kommentar

      Die Studierenden lösen weitgehend selbstständig und mit vielen Freiheitsgraden bei Auswahl und inhaltlicher Ausgestaltung zahlreiche kleine und praktische Lernaufgaben. Die Aufgaben liegen z. B. in den Bereichen

      • Fortgeschrittene Konstrukte der Programmiersprache,
      • Auswahl und Einsatz von Bibliotheken,
      • Datenbanken und SQL,
      • automatisierte Tests,
      • Debugging,
      • Arbeiten mit Bestandscode,
      • Webentwicklung,
      • Umgang mit Werkzeugen wie Versionsverwaltung, Paketmanager, IDEs, Testwerkzeuge.

      Dabei erarbeiten sie sich einige komplexe Konzepte (z. B. zu Team-Workflows), erlernen zahlreiche Einzelheiten und diskutieren das Gelernte durch Reflexion der Ergebnisse.
      Das hier Gelernte ist für eine erfolgreiche berufliche Tätigkeit überragend relevant.

      Die Bearbeitung erfolgt überwiegend bevorzugt zu zweit (Paararbeit), die Zeiteinteilung ist völlig frei, nur für die Einreichung erledigter Aufgaben sind die Anwesenheitszeiten einer Dozent_in oder Tutor_in zu beachten.

      All dies wird in der ersten Veranstaltungswoche auf einer Startveranstaltung erläutert, die man keinesfalls verpassen darf.

  • Statistik für Informatik

    0086eA1.13
    • 19335701 Vorlesung
      Statistik für Informatik (Aruni Choudhary)
      Zeit: Mo 14:00-16:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 15.04.2024)
      Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)

      Kommentar

      Statistics for Computer Science will be an introductory foray into the mathematical world of probability and statistics from an applied perspective of Computer Science. The course will touch upon applications with high dimensional data, classification, regression, Markov chains after building the requisite foundations of randomization, distributions, experimentation and inference. The course is relevant for students who wish to master the fundamentals behind the buzzwords of today.

      Lectures will be held in English. Elementary exposure to combinatorics and mathematical acuity will be helpful.
    • 19335702 Übung
      Übung zu Statistik für Informatik (Aruni Choudhary)
      Zeit: Mo 16:00-18:00, Di 16:00-18:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
      Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)

  • Informationssicherheit

    0086eA1.14
    • 19335601 Vorlesung
      Informationssicherheit (Volker Roth)
      Zeit: Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 17.04.2024)
      Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)
    • 19335602 Übung
      Übung zu Informationssicherheit (Volker Roth)
      Zeit: Do 12:00-14:00, Do 16:00-18:00 (Erster Termin: 18.04.2024)
      Ort: T9/K 038 Rechnerpoolraum (Takustr. 9)

  • Softwaretechnik

    0086eA1.15
    • 19301401 Vorlesung
      Softwaretechnik (Barry Linnert)
      Zeit: Mo 10:00-12:00, Do 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 15.04.2024)
      Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Zielgruppe

      • Pflichtmodul im Bachelorstudiengang Informatik
      • Wahlpflichtmodul im Nebenfach Informatik
      • Studierende im lehramtsbezogenen Masterstudiengang (Großer Master mit Zweitfach Informatik) können dieses Modul zusammen mit dem "Praktikum SWT (19516c)" absolvieren und ersetzen damit die Module "Netzprogrammierung" und "Embedded Internet"

      Voraussetzungen

      ALP III oder Informatik B

      Sprache

      Kurssprache ist Deutsch inklusive Folien und Übungsblätter. Einige wenige Folien sind in Englisch.

      Die Klausur ist auf Deutsch, kann aber auch auf Englisch beantwortet werden.

      Homepage

      http://www.inf.fu-berlin.de/w/SE/VorlesungSoftwaretechnik

      Kommentar

      Inhalt

      Softwaretechnik (oder englisch Software Engineering) ist die Lehre von der Softwarekonstruktion im Großen, also das Grundlagenfach zur Methodik.

      Die Softwaretechnik ist bemüht, Antworten auf die folgenden Fragen zu geben:

      • Wie findet man heraus, was eine Software für Eigenschaften haben soll (Anforderungsermittlung)?
      • Wie beschreibt man dann diese Eigenschaften (Spezifikation)?
      • Wie strukturiert man die Software so, dass sie sich leicht bauen und flexibel verändern lässt (Entwurf)?
      • Wie verändert man Software, die keine solche Struktur hat oder deren Struktur man nicht (mehr) versteht (Wartung, Reengineering)?
      • Wie deckt man Mängel in Software auf (Qualitätssicherung, Test)?
      • Wie organisiert man die Arbeit einer Softwarefirma oder -abteilung, um regelmäßig kostengünstige und hochwertige Resultate zu erzielen (Prozessmanagement)?
      • Welche (großenteils gemeinsamen) Probleme liegen allen diesen Fragestellungen zu Grunde und welche (größtenteils gemeinsamen) allgemeinen Lösungsansätze liegen den verwendeten Methoden und Techniken zu Grunde?

      ...und viele ähnliche mehr.

      Diese Vorlesung gibt einen Überblick über die Methoden und stellt essentielles Grundwissen für jede/n ingenieurmäßig arbeitende/n Informatiker/in dar.

      Genauere Information siehe Homepage: http://www.inf.fu-berlin.de/w/SE/VorlesungSoftwaretechnik

      Literaturhinweise

      Bernd Brügge, Allen Dutoit: Objektorientierte Softwaretechnik mit UML, Entwurfsmustern und Java, Pearson 2004.
    • 19301402 Übung
      Übung zu Softwaretechnik (Barry Linnert, Linus Ververs)
      Zeit: Mo 16:00-18:00, Di 08:00-10:00, Di 10:00-12:00, Di 16:00-18:00, Mi 08:00-10:00, Mi 10:00-12:00, Mi 14:00-16:00, Do 10:00-12:00, Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
      Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)

  • Wissenschaftliches Arbeiten in der Informatik

    0086eA1.16
    • 19319701 Vorlesung
      Wissenschaftliches Arbeiten in der Informatik (Wolfgang Mulzer)
      Zeit: Di 10:00-12:00 (Erster Termin: 07.05.2024)
      Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)

      Kommentar

      Das Ziel der Vorlesung ist es, die Teilnehmenden auf die wissenschaftliche Arbeit in der Informatik vorzubereiten. Dabei geht es unter anderem um folgende Themen:

      • Wissenschaft und Wissenschaftsbetrieb
      • Die Informatik als Wissenschaft
      • Wissenschaftliches Schreiben in der Informatik
      • Präsentieren in der Informatik
      • Wissenschaftliche Integrität und Ethik
      • Gender und Diversity in der Informatik

      Achtung! Terminhinweis: Die Vorlesung beginnt im Mai. Der erste Vorlesungstermin ist am Dienstag, den 07.05.2024.
    • 19301710 Proseminar
      Proseminar: Theoretische Informatik (Günther Rothe)
      Zeit: Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 19.04.2024)
      Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)

      Kommentar

      Inhalt

      Das Proseminar vertieft Inhalte aus den Grundvorlesungen der Arbeitsgruppe Theoretische Informatik. In diesem Semester werden weiterführende Themen aus der Berechenbarkeitstheorie behandelt, nämlich sogenannte "universelle" Systeme (zum Beispiel gewisse zelluläre Netze), die so allgemein sind, dass man jeden beliebigen Algorithmus damit ausführen kann.

      Literatur: Stephen Wolfram, A New Kind of Science, Wolfram Media, 2002.

      Literaturhinweise
    • 19307111 Seminar
      Seminar: Zuverlässige Systeme (Justus Purat)
      Zeit: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
      Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)

      Kommentar

      Das "Seminar: Verteilte Systeme" behandelt sowohl theoretische als auch praktische Themen aus verschiedenen Projekten der Arbeitsgruppe "Zuverlässige verteilte Systeme". Dabei ist eine Aufgabenstellung selbstständig alleine oder in einer Gruppe von maximal 2-3 Studierenden durch Literaturrecherche, Evaluation und Schreiben eines wissenschaftlichen Reports zu bearbeiten.

      Das Seminar ist verschiedenen Modulen zugeordnet. Bitte informieren Sie sich vorher, ob sie die Veranstaltung in einem Modul aus ihrem Studiengang belegen können.

      Themen in diesem Semester sind:
      - Blockchain - Technologien im Alltag (PoW, PoS, Offlinenutzung)
      - Tangle - Technologien als Alternative zur Blockchain für IoT
      - Could - Computing
      - Consensus algorithms

      Details werden in der ersten Sitzung besprochen.
      Das Seminar: Verteilte Systeme wird je nach Bedarf der Studierenden in deutscher oder englischer Sprache durchgeführt.
    • 19311917 Seminar/Proseminar
      Seminar/Proseminar: Künstliche Intelligenz - Autonome Fahrzeuge (Daniel Göhring)
      Zeit: Mo 12:00-14:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
      Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)

      Kommentar

      Inhalt:

      Das Seminar behandelt Themen rund um den Forschungsbereich autonome Fahrzeuge. Schwerpunkt sind Aufgaben, die als Grundlage einer Bachelor- oder Masterarbeit dienen sollen, wie z.B:

      • Erkennung von Personen/Fahrzeugen mit Vision
      • Kartengenerierung aus Trajektorien
      • C2C-/C2X-Kommunikation
      • Objekttracking-/prediction
      • Sensor- / Datenfusion
      • Lokalisierung mit Map Matching
      • Befahrbarkeitskarte/Erkennung von Freiflächen mit Stereo-Vision
      • Pfadplanung (RRT, A*, Potential Fields)
      • Automatische Sensorkalibrierung
      • Kartenformate

      Eigene Themen können vorgeschlagen werden. Das Seminar wird als Blockveranstaltung durchgeführt.
    • 19313017 Seminar/Proseminar
      S/PS: Entscheidungen im Software Engineering (Lutz Prechelt, Linus Ververs)
      Zeit: Mo 12:00-14:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
      Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Webseite

      • https://www.mi.fu-berlin.de/w/SE/SeminarDMinSE

      Zielgruppe:

      • Proseminar: Bachelorstudierende, die das Modul "Wissenschaftliches Arbeiten in der Informatik" besuchen / besucht haben und im Rahmen dieses Seminars das erste Mal das gelernte Wissen anwenden und wissenschaftlich arbeiten.
      • Seminar: Fortgeschrittene Bachelorstudierende, die das Modul im Rahmen ihres Vertiefungsbereichs besuchen oder Masterstudierende

       

      Voraussetzungen:

      Das Modul Softwaretechnik bereits besucht zu haben, wird dringend empfohlen (Falls nicht, bitte im Voraus Kontakt zum Dozenten aufnehmen)

      Kommentar

      Software Engineering (Deutsch: Softwaretechnik) wird durch die IEEE definiert als:

      “The application of a systematic, disciplined, quantifiable approach to the development, operation, and maintenance of software; that is, the application of engineering to software.” (“IEEE Standard Glossary of Software Engineering Terminology," in IEEE Std 610.12-1990 , vol., no., pp.1-84, 31 Dec. 1990, doi: 10.1109/IEEESTD.1990.101064.)

      Software Engineering beschreibt also den Prozess wie Software entwickelt wird. Dieser Prozess ist gekennzeichnet von einer Vielzahl an Entscheidungen, die entweder das zu entwickelnde Produkt (die zu entwickelnde Software) oder den Entwicklungsprozess selbst betreffen.

      Im Rahmen dieses Seminars nehmen wir unterschiedlichen Arten von Entscheidungen unter die Lupe und betrachten den aktuellen Forschungsstand. Dazu bereiten die Teilnehmer*innen einen Vortrag und eine wissenschaftliche Ausarbeitung zu einem der folgenden Themenkreise vor (auch andere zu dem Seminar passende Themenkreise sind denkbar):

      • Wie treffen einzelne Menschen Entscheidungen? Welche Erkenntnisse aus der Psychologie sind wichtig für den Softwareentwicklungsprozess?
      • Wie treffen Gruppen von Menschen Entscheidungen? Welche Erkenntnisse aus der Soziologie und den Wirtschaftswissenschaften lassen sich auf den Softwareentwicklungsprozess übertragen?
      • Welche Softwareentwicklungsprozessmodelle gibt es und wie entscheiden sich Organisationen zwischen ihnen?
      • Entscheidungen zur Priorisierung von Anforderungen im Software Engineering
      • Entscheidungen zum Design der Software: wie wird Software designt?
      • Was sind technische Schulden und warum und wann werden diese aufgenommen?
      • Refactorings: Warum, wann und in welchem Umfang entscheiden sich Organisationen für Refactorings?
      • Rekrutierung von Entwicklern: Wie wählen Organisationen für sie passende Entwickler aus?
      • Paar-Programmierung: Was ist das? Wie funktioniert der Wissenstransfer in der Paar-Programmierung? Treffen Entwickler zu zweit bessere Entscheidungen?

      Die Studierenden sollen im Rahmen dieses Seminars selbstständig zu dem von Ihnen ausgewählten Themenkreis recherchieren. Ob die Veranstaltung als Seminar oder Proseminar gebucht wird, hat Einfluss auf die Anforderungen:

      • Seminar: Hier sollen mehrere gute Quelle (3-5) gefunden und eine Zusammenschau der Ergebnisse vorgestellt werden. Das Ziel ist in erster Linie Empfehlungen zum SE-Prozess herauszuarbeiten.
      • Proseminar: Hier soll eine gute Quelle gefunden und ausführlich vorgestellt werden. Auf weitere verwandte Arbeiten einzugehen ist die Kür.

      Bei den vorgestellten wissenschaftlichen Artikel sollen die vorgestellten Schlussfolgerungen kritisch im Hinblick auf Glaubwürdigkeit und Relevanz betrachtet werden.

      Literaturhinweise

      Die zur Auswahl stehenden Artikel finden Sie im Ressourcen-Ordner der KVV-Seite.
    • 19313310 Proseminar
      Proseminar: Interactive Intelligent Systems - A Human-Centered Perspective (Claudia Müller-Birn, Valeria Zitz)
      Zeit: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
      Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)

      Kommentar

      In diesem Proseminar tauchen wir in das faszinierende Gebiet der Interaktiven Intelligenten Systeme (IIS) ein, die Technologien der künstlichen Intelligenz wie die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzen. Wir konzentrieren uns auf den Entwurf, die Implementierung und die Bewertung dieser Systeme, wobei sowohl die eingesetzte KI-Technologie als auch die Interaktion des Users mit dem System berücksichtigt werden. Interaktive intelligente Systeme umfassen eine breite Palette von Ansätzen, einschließlich KI-Systeme, Empfehlungssysteme, Benutzerschnittstellen und intelligente agenten-zentrierte Ansätze.

      Während des gesamten Seminars nehmen wir eine menschenzentrierte Perspektive ein und betonen die Interaktion zwischen dem technischen System und dem menschlichen User. Indem wir die bestehenden Möglichkeiten und Grenzen im Bereich der Mensch-Computer-Interaktion untersuchen, wollen wir Erkenntnisse darüber gewinnen, wie die Benutzererfahrung verbessert werden kann.

      Zu Beginn eines jeden Semesters geben wir eine umfassende Einführung in das jeweilige Jahresthema. Darauf aufbauend haben die Studierenden die Möglichkeit, bestehende Ansätze, Methoden und Implementierungen zum Thema vorzustellen und zu diskutieren. Gemeinsam erstellen wir eine Mind Map, die das kollektive Verständnis des Themas visuell festhält.

      Von jedem Teilnehmer wird erwartet, dass er das von ihm gewählte Thema aus dem Bereich der interaktiven intelligenten Systeme selbständig vorbereitet, präsentiert und mit der Klasse diskutiert. Diese Präsentationen dienen als Plattform für die Weitergabe von Erkenntnissen, den Austausch von Ideen und die Förderung des kritischen Denkens unter Gleichaltrigen.

      Basierend auf den Ergebnissen der Diskussionen müssen die Studenten einen schriftlichen wissenschaftlichen Artikel verfassen, der das Wissen und die Erkenntnisse aus dem Seminar zusammenfasst. Dieser Bericht wird bewertet und bietet den Studierenden die Möglichkeit, ihr Verständnis und ihre analytischen Fähigkeiten unter Beweis zu stellen.

      Literaturhinweise

      Jameson, A., & Riedl, J. (2011). Introduction to the Transactions on Interactive Intelligent Systems. TiiS, 1(1), 1–6. http://doi.org/10.1145/2030365.2030366

      Terveen, L. G. (1995). Overview of human-computer collaboration. Knowledge-Based Systems, 8(2-3), 67–81. http://doi.org/10.1016/0950-7051(95)98369-H

      Farooq, U., & Grudin, J. (2016). Human-computer integration. Interactions, 23(6), 26–32. http://doi.org/10.1145/3001896
    • 19328217 Seminar/Proseminar
      Seminar/Proseminar: New Trends in Information Systems (Muhammed-Ugur Karagülle)
      Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 17.04.2024)
      Ort: A7/SR 031 (Arnimallee 7)

      Kommentar

      Ziel dieses Seminars ist es, aktuelle Trends im Datenmanagement zu untersuchen. Wir werden uns unter anderem mit zwei aufstrebenden Themen beschäftigen: Location Based Services (LBS) und Event-Based Services (EBS).

      Event-Based Systems (EBS) sind Teil vieler aktueller Anwendungen wie Überwachung von Geschäftsaktivitäten, Börsenticker, Facility Management, Datenstreaming oder Sicherheit. In den vergangenen Jahren hat das Thema sowohl in der Industrie als auch in der Wissenschaft zunehmend an Bedeutung gewonnen. Aktuelle Forschungsschwerpunkte konzentrieren sich auf verschiedene Aspekte, die von Ereigniserfassung (eingehende Daten) bis zur Auslösung von Reaktionen reichen. Dieses Seminar zielt darauf ab, einige der aktuellen Trends in Event-basierten Systemen mit einem starken Fokus auf Modelle und Design zu studieren. Ortsbasierte Dienste sind heutzutage oft Teil des täglichen Lebens durch Anwendungen wie Navigationsassistenten im öffentlichen oder privaten Transportbereich. Die zugrundeliegende Technologie befasst sich mit vielen verschiedenen Aspekten, z. B. Standortbestimmung, Informationsabruf oder Datenschutz. In jüngerer Zeit wurden Aspekte wie der Benutzerkontext und Präferenzen berücksichtigt, um den Benutzern mehr personalisierte Informationen zu senden.

      Ein solider Hintergrund in Datenbanken ist erforderlich, typischerweise ein Datenbankkurs auf Bachelor-Niveau.

      Literaturhinweise

      Wird bekannt gegeben.
    • 19329617 Seminar/Proseminar
      Seminar/Proseminar: IoT im Smart Home (Larissa Groth)
      Zeit: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
      Ort: K 063 Hardwarepraktikum (Takustr. 9)

      Kommentar

      Dieses Seminar konzentriert sich auf verschiedene Aspekte der Technischen Informatik. Zu Beginn des Seminars werden Themenvorschläge ausgegeben, die sich vor allem mit Teilaspekten des Internets der Dinge und Sicherheitsaspekten in Smart Homes befassen. Auch eigene Themenvorschläge sind möglich und erwünscht, der Bezug zur Technischen Informatik muss aber gegeben sein. Die Bearbeitung der Themen kann alleine oder in Kleingruppen (2 Studierende) erfolgen. Dann muss aber deutlich werden, wer welchen Teil zur Seminararbeit beigetragen hat.

      Zum Ablauf: Dieses Seminar findet Semester-begleitend statt. Es gibt wenige Meetings, diese sind aber verpflichtend. Am ersten Termin (16.04.2024) wird die Themenliste ausgegeben und besprochen. Bitte bereiten Sie einen kurzen (2-3 Minuten) Abriss Ihres eigenen Themenvorschlages vor, wenn Sie diesen in das Seminar einbringen möchten. Zur nächsten Woche (23.04.2024, kein Präsenztermin!) erfolgt dann die Themenvergabe per Whiteboard Assignment. Danach gibt es insgesamt 3 Präsentationstermine: die Themenvorstellung (07.05.2024), eine kurze Zwischenpräsentation (04.06.2024 und 11.06.2024) und die Abschlusspräsentation (09.07.2024, 16.07.2024 und ggfs. 23.07.2024).
    • 19331617 Seminar/Proseminar
      Seminar/Proseminar: Informationstheoretische Grundlagen von ML (Gerhard Wunder)
      Zeit: Fr 12:00-14:00 (Erster Termin: 19.04.2024)
      Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)

      Kommentar

      Dieses (Pro-)Seminar findet regelmäßig jedes Semester statt und richtet sich an Bachelor- und Masterstudierende.  Es behandelt grundlegende und fortgeschrittene (aktuelle) Themen der informationstheoretischen Grundlagen des Maschinellen Lernens.  Eine indikative, aber nicht vollständige Liste möglicher Themen ist:

      •  Wahrscheinlichkeitsverteilungen
      •  Elemente der Lerntheorie
      •  Entropie-Maßnahmen, Cross-Entropie
      •  Gegenseitige Information und Entfernungsmetriken über Wahrscheinlichkeitsverteilungen
      •  Lernen von Kompression und Repräsentation
      •  Autoencoder und variable Autoencoder
      •  ML zum Schutz der Privatsphäre
      •  Robustheit, Adversarial ML
      •  Mustererkennung und Anomalieerkennung
      •  Statistische Signalverarbeitung und maschinelles Lernen
      •  Moderne generative modelle (Diffusionsmodelle, Transformer, ...)
      •  NLP
      •  Kausalität und Informationsdekomposition
      •  ...
    • 19336717 Seminar/Proseminar
      Von Krankenakten zu Proteinen: Datenbanken für biomedizinische Daten und ihre Bedeutung für die Forschung (Katharina Baum)
      Zeit: Fr 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 12.04.2024)
      Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)

      Kommentar

      In diesem Hauptseminar lernen Sie verschiedenste Datenbanken, ihren Aufbau und ihre programmatische Nutzung kennen. Wichtiger Bestandteil wird zudem die Diskussion der Bedeutung der darin abgelegten Daten und ihre Nutzung anhand aktueller Forschungsarbeiten.

      Beispiele für mögliche behandelte Datenbanken sind

      • MIMIC (elektronische Krankenakten),
      • STRING (Protein-Protein Interaktion),
      • Drugbank (Medikamente),
      • PRIDE (Proteinmessungen),
      • GEO (für genomische Daten), etc.

      Jede Datenbank soll am Ende des Vortrags im Kurs von allen Teilnehmenden vor Ort für die Beantwortung einer Frage benutzt werden (das Setup bereitet jeweils die vortragende Person vor) - bringen Sie also Ihren Laptop mit!

      Bachelorstudierende können an diesem Seminar teilnehmen, aber Inhalte sind sehr fortgeschritten und stammen weitestgehend aus aktueller Forschung. Grundlegende Literatur ist auf Englisch, daher sind gute Englischkenntnise erforderlich.

      Wir werden uns am Fr, 12.4.2024 um 10:15 Uhr (in einem hybriden Setting, bitte für Raum & Zugang die Ankündigung im Whiteboard beachten) zur Vorbesprechung und Themenvergabe treffen. Bitte kontaktieren Sie uns vorab (katharina.baum@fu-berlin.de), sollten Sie am Seminar teilnehmen wollen und diesen Termin nicht wahrnehmen können.

  • Algorithmen und Datenstrukturen

    0086eA1.4
    • 19300101 Vorlesung
      Algorithmen und Datenstrukturen (Wolfgang Mulzer)
      Zeit: Di 16:00-18:00, Fr 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 16.04.2024)
      Ort: , HFB/A Hörsaal, HFB/C Hörsaal, Hs 1a Hörsaal, Hs 1b Hörsaal, Hs 2 Hörsaal

      Kommentar

      Qualifikationsziele

      Die Studierenden analysieren4 Algorithmen und Datenstrukturen und ihre Implementierungen bezüglich Laufzeit, Speicherbedarf und Korrektheit und beschreiben2 verschiedene Algorithmen und Datenstrukturen für typische Anwendungen und wenden3 diese auf konkrete Beispiele an. Sie können passende Algorithmen und Datenstrukturen für gegebene Aufgaben auswählen4 und passen5 diese entsprechend an. Sie erklären2, identifizieren4 und verwenden5 verschiedene Entwurfsparadigmen für Algorithmen.

      Inhalte

      Studierende lernen das Maschinenmodell, sowie verschiedene algorithmische Probleme kennen. Sie erarbeiten und üben die Berechnung von Laufzeit, Korrektheit und Speicherbedarf dieser Algorithmen und lernen die asymptotische worst-case Analyse kennen. Darüber hinaus diskutieren sie die Rolle des Zufalls im Kontext des Entwurfs von Algorithmen. Des Weiteren erlernen und üben sie Entwurfsparadigmen für Algorithmen wie Teile und Herrsche, gierige Algorithmen, Dynamische Programmierung und Erschöpfende Suche. Sie lernen Prioritätswarteschlangen und effiziente Datenstrukturen für geordnete und ungeordnete Wörterbücher (z.B. ausgeglichene Suchbäume, Streuspeicher, Skiplisten) kennen und üben den Umgang mit ihnen. Zudem lernen sie Algorithmen für Zeichenketten (digitale Suchbäume und Suchen in Zeichenketten) und Graphenalgorithmen kennen, diskutieren deren Anwendung und üben den Umgang mit ihnen.

       

      Literaturhinweise

      • P. Morin: Open Data Structures, an open content textboox.
      • T. H. Cormen, C. Leiserson, R. Rivest, C. Stein: Introduction to Algorithms, MIT Press, 2022.
      • R. Sedgewick, K. Wayne: Algorithms, Addison-Wesley, 2011.
      • M. Dietzfelbinger, K. Mehlhorn, P. Sanders. Algorithmen und Datenstrukturen: Die Grundwerkzeuge, Springer, 2014.
      • J. Erickson. Algorithms, 2019
      • T. Roughgarden. Algorithms Illuminated. Cambridge University Press, 2022.
    • 19300102 Übung
      Übung zu Algorithmen und Datenstrukturen (Wolfgang Mulzer)
      Zeit: Mo 14:00-16:00, Mo 16:00-18:00, Mi 12:00-14:00, Mi 14:00-16:00, Mi 16:00-18:00, Do 16:00-18:00, Fr 14:00-16:00, Fr 16:00-18:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
      Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)

  • Lineare Algebra für Informatik

    0086eA1.5
    • 19301001 Vorlesung
      Lineare Algebra für (Bio-)Informatik (Max Willert)
      Zeit: Mi 10:00-12:00, Fr 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 17.04.2024)
      Ort: Mi Hs 2 Hörsaal (Habelschwerdter Allee 45), Fr Hs 2 Hörsaal (Habelschwerdter Allee 45)

      Kommentar

      • Vektorraum, Basis und Dimension;
      • lineare Abbildung, Matrix und Rang;
      • Gauss-Elimination und lineare Gleichungssysteme;
      • Determinanten, Eigenwerte und Eigenvektoren;
      • Euklidische Vektorräume und Orthonormalisierung;
      • Hauptachsentransformation
      • Grundlagen der Algebra und Zahlentheorie

      Literaturhinweise

      • Albrecht Beutelspacher. Mathe-Basics zum Studienbeginn: Survival-Kit Mathematik. Springer Vieweg, 2. Auflage, Wiesbaden 2016.
      • Peter Hartmann. Mathematik für Informatiker. Springer Vieweg, 6. Auflage, Wiesbaden 2015.
      • Gerald Teschl und Susanne Teschl. Mathematik für Informatiker - Band 1: Diskrete Mathematik und Lineare Algebra, Springer Vieweg, 4. Auflage, Berlin Heidelberg 2013.
      • Thomas Westermann. Mathematik für Ingenieure. Springer Vieweg, 7. Auflage, Berlin Heidelberg 2015.
      • Kurt-Ulrich Witt. Lineare Algebra für die Informatik. Springer Vieweg, 1. Auflage, Wiesbaden 2013.
    • 19301002 Übung
      Übung zu Lineare Algebra für (Bio-)Informatik (Max Willert)
      Zeit: Mo 10:00-12:00, Mo 14:00-16:00, Mo 16:00-18:00, Di 08:00-10:00, Di 10:00-12:00, Di 12:00-14:00, Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
      Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)

  • Grundlagen der Theoretischen Informatik

    0086eA1.7
    • 19301201 Vorlesung
      Grundlagen der theoretischen Informatik (Katharina Klost)
      Zeit: Mo 12:00-14:00, Mi 08:00-10:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 15.04.2024)
      Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)

      Kommentar

      Inhalt:

      • Theoretische Rechnermodelle
        • Automaten
        • formale Sprachen
        • Grammatiken und die Chomsky-Hierarchie
        • Turing-Maschinen
        • Berechenbarkeit
      • Einführung in die Komplexität von Problemen

      Literaturhinweise

      • Uwe Schöning, Theoretische Informatik kurzgefasst, 5. Auflage, Spektrum Akademischer Verlag, 2008
      • John E. Hopcroft, Rajeev Motwani, Jeffrey D. Ullman, Einführung in die Automatentheorie, Formale Sprachen und Komplexität, Pearson Studium, 3. Auflage, 2011
      • Ingo Wegener: Theoretische Informatik - Eine algorithmenorientierte Einführung, 2. Auflage, Teubner, 1999
      • Michael Sipser, Introduction to the Theory of Computation, 2nd ed., Thomson Course Technology, 2006
      • Wegener, Kompendium theoretische Informatik - Eine Ideensammlung, Teubner 1996
    • 19301202 Übung
      Übung zu Grundlagen der theoretischen Informatik (Katharina Klost)
      Zeit: Di 10:00-12:00, Di 16:00-18:00, Mi 12:00-14:00, Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
      Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)

  • Nebenläufige, parallele und verteilte Programmierung

    0086eA1.8
    • 19322101 Vorlesung
      Nebenläufige, parallele und verteilte Programmierung (Claudia Müller-Birn, Barry Linnert)
      Zeit: Mo 14:00-16:00, Mi 16:00-18:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 15.04.2024)
      Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)

      Kommentar

      Inhalte:

      Programmieren und Synchronisieren von gleichzeitig laufenden Prozessen, die auf gemeinsame Ressourcen zugreifen oder über Nachrichtenaustausch interagieren.

      • Nichtsequentielle Programme und Prozesse in ihren verschiedenen Ausprägungen, Nichtdeterminismus, Determinierung
      • Synchronisationsmechanismen: Sperren, Monitore, Wachen, Ereignisse, Semaphore
      • Nichtsequentielle Programmausführung und Objektorientierung
      • Ablaufsteuerung, Auswahlstrategien, Prioritäten, Umgang mit und Vermeidung von Verklemmung
      • Koroutinen, Implementierung, Mehrprozessorsysteme
      • Interaktion über Nachrichten
      • Programmieren und Synchronisieren von gleichzeitig laufenden Prozessen, die über Nachrichtenaustausch interagieren
      • Fernaufruftechniken
      • Client-Server, Peer-to-Peer
      • Parallelrechnen im Netz
      • Koordinierungssprachen
      • Verarbeitung auf dem Server und auf dem Client, Mobilität
      • Middleware, strukturierte Kommunikation, statische und dynamische Schnittstellen
      • Ereignisbasierte und strombasierte Verarbeitung
      • Sicherheit von Anwendungen im Netzwerk
      • Ausblick auf nichtfunktionale Eigenschaften (Zeit, Speicher, Dienstgüte) 

      Literaturhinweise

      Literatur:

      • Principles of Concurrent and Distributed Programming. M. Ben-Ari. Addison-Wesley. 
      • Distributed Systems. Concepts and Design. Fifth Edition. George Coulouris, Jean Dollimore, Tim Kindberg, Gordon Blair. Pearson.
    • 19322102 Übung
      Übung zu Nebenläufige, parallele und verteilte Programmierung (Barry Linnert)
      Zeit: Mo 10:00-12:00, Mo 12:00-14:00, Mi 14:00-16:00, Do 08:00-10:00, Do 14:00-16:00, Fr 10:00-12:00, Fr 14:00-16:00, Fr 16:00-18:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
      Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)

  • Angewandte Biometrie

    0086eB1.1
    • 19302801 Vorlesung
      Angewandte Biometrie (Gerhard Wunder)
      Zeit: Mo 08:00-10:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
      Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Die Vorlesung beginnt am Montag, den 15.04.

      Das Vorlesungsskript liegt unter

      hhttps://drive.google.com/drive/folders/0B7NhYbv9QewkRkk2WVRuM2Rqd00?resourcekey=0-Yshu3zWsEGEP1i2z0UZjXw&usp=sharing

       

      Kommentar

      Inhalt

      Die Vorlesung hält Dr. Andreas Wolf (Bundesdruckerei.) Er wird einen breiten Einblick in Biometriethemen und biometrische Verfahren und in deren Anwendung geben. Er wird auch auf die aktuellen Themen aus ePassport und neuem elektronischem Personalausweis eingehen. Vorgesehene Gebiete in der Lehrveranstaltung sind unter anderem:

      • Allgemeine Struktur biometrischer Systeme
      • Eigenschaften biometrischer Modalitäten
      • IT-Sicherheit und Risikoabschätzung
      • Fehlergrößen biometrischer Verfahren
      • Fingerabdruckverfahren
      • Gesichts- und Iriserkennung
      • Sprechererkennung und weitere Modalitäten
      • Standards
      • Elektronischer Pass

      Neben der Vermittlung der theoretischen Grundlagen der behandelten biometrischen Modalitäten wird besonderer Wert auf die Entwicklung der Fähigkeit zur Beurteilung der Eignung des Biometrie-Einsatzes in konkreten Anwendungsszenarien gelegt.
    • 19302802 Übung
      Übung zu Angewandte Biometrie (Andreas Wolf)
      Zeit: Mo 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
      Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)

  • Grundlagen des Datenschutzrechts

    0086eB1.10
    • 19307201 Vorlesung
      Grundlagen des Datenschutzrechts (Philip Scholz)
      Zeit: Mi 16:00-18:00 (Erster Termin: 17.04.2024)
      Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen


      Genauer Termin wird noch bekannt gegeben.

      Kommentar

      Inhalt

      Die Vorlesung soll den Studierenden einen ersten strukturierten Überblick über das deutsche und europäische Datenschutzrecht nach der EU-Datenschutz-Grundverordnung vermitteln. Zudem werden aktuelle Brennpunkte des Datenschutzes vertieft behandelt.

      Themenübersicht

      • Geschichte des Datenschutzes
      • Verfassungs- und europarechtliche Grundlagen
      • Rechtsrahmen: EU-Datenschutz-Grundverordnung, Bundesdatenschutzgesetz, bereichsspezifisches Datenschutzrecht
      • Grundbegriffe und Anwendungsbereich (u.a. automatisierte Verarbeitung, personenbezogene Daten, Marktortprinzip, besondere Datenkategorien)
      • Adressaten datenschutzrechtlicher Pflichten (Verantwortliche, gemeinsam Verantwortliche, Auftragsverarbeiter)
      • Grundprinzipien und Zulässigkeit der Datenverarbeitung (u.a. Einwilligung, Vertrag, Interessenabwägung)
      • Betroffenenrechte (u.a. Auskunft, Löschung, Datenportabilität)
      • Technischer Datenschutz: Privacy by Design, Datensicherheit, Datenschutz-Folgenabschätzung
      • Durchsetzung des Datenschutzrechts: Kontrollsystem, Aufsichtsbehörden, Sanktionen, Zertifizierung
      • Brennpunkte: Big Data, Algorithmen, Profiling, Soziale Netzwerke, intelligente Videoüberwachung, Arbeitnehmerdatenschutz

      Literaturhinweise

      Material:

      Informationsangebote im Netz:

      Literaturhinweise:

      • Laue/Kremer, Das neue Datenschutzrecht in der betrieblichen Praxis, Handbuch, Nomos 2. Aufl. 2019
      • Kühling/Klar/Sackmann, Datenschutzrecht, Lehrbuch/Studienliteratur, C.F. Müller 5. Aufl. 2021
      • S. Jandt/R. Steidle, Datenschutz im Internet, Rechtshandbuch zu DSGVO und BDSG, Nomos 2018
      • A. Roßnagel (Hrsg.), Das neue Datenschutzrecht – Europäische Datenschutz-Grundverordnung und deutsche Datenschutzgesetze, Nomos 2018
      • Tinnefeld/Buchner/Petri, Einführung in das Datenschutzrecht - Datenschutz und Informationsfreiheit in europäischer Sicht, De Gruyter, 7. Aufl. 2019
      • S. Simitis/G. Hornung/I. Spiecker gen. Döhmann (Hrsg.), Datenschutzrecht: DSGVO mit BDSG, Großkommentar, Nomos 2019
      • J. Kühling / B. Buchner, Datenschutz-Grundverordnung, Bundesdatenschutzgesetz: DSGVO/BDSG, Kommentar, C.H. Beck 3. Auflage 2020
      • Th. Hoeren, Internetrecht (Skript, Stand Dezember 2020), 6. Kapitel: Datenschutz­recht, Universität Münster (https://www.itm.nrw/wp-content/uploads/Skript-Internetrecht-Dezember-2020.pdf)
    • 19307202 Übung
      Übung zu Grundlagen des Datenschutzrechts (Philip Scholz)
      Zeit: Mi 18:00-19:00 (Erster Termin: 17.04.2024)
      Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)

  • Mensch-Computer Interaktion

    0086eB1.8
    • 19330601 Vorlesung
      Mensch-Computer Interaktion (Claudia Müller-Birn, Valeria Zitz)
      Zeit: Do 12:00-14:00 (Erster Termin: 18.04.2024)
      Ort: A7/SR 031 (Arnimallee 7)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Weitere Informationen:

      Kommentar

      Im digitalen Zeitalter geht es nicht mehr um die Entscheidung, ob eine Software genutzt werden soll, sondern um die Entscheidung, welche Software genutzt werden soll. Die Benutzerfreundlichkeit, die oft eher eine implizite als eine explizite Anforderung ist, beeinflusst diese Entscheidung erheblich. Um eine hohe Benutzerfreundlichkeit und ein positives Benutzererlebnis zu erreichen, ist ein tiefes Verständnis der Benutzerziele, der verborgenen Bedürfnisse und der kognitiven Möglichkeiten erforderlich.

      An dieser Stelle kommt das Fachgebiet der Mensch-Computer-Interaktion (HCI) ins Spiel. HCI ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich auf die Entwicklung von Technologien konzentriert, die den Menschen in den Mittelpunkt stellen. Es ist jedoch wichtig zu verstehen, dass die Benutzerfreundlichkeit nicht von Natur aus in der Software enthalten ist und auch nicht separat als Softwarefunktion zu einem bestimmten Zeitpunkt entwickelt werden kann. Benutzerfreundlichkeit ist immer kontextabhängig, und das Verständnis dieses Kontexts ist entscheidend.

      Die Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit bedeutet auch eine Änderung des gesamten Softwareentwicklungsprozesses. Ziel ist es, eine Software zu entwickeln, die trotz ihrer Komplexität und Informationsfülle von der vorgesehenen Zielgruppe genutzt werden kann. Um dieses Ziel zu erreichen, können wir je nach Entwicklungsphase und Projektsituation unterschiedliche Prinzipien und Methoden auswählen und anwenden.

      In diesem Kurs zur Mensch-Maschine-Interaktion werden wir diese Prinzipien und Methoden erkunden. Sie werden lernen, wie man

      • Methoden des menschenzentrierten Designs auf Ihre Entwicklungspraxis anzuwenden: Sie lernen Methoden kennen, mit denen Sie die Bedürfnisse und Vorlieben der Menschen verstehen und in den Entwurfsprozess einbeziehen können.
      • Daten über menschliche Aktivitäten zu sammeln: Sie lernen, wie Sie qualitative und quantitative Daten über das Verhalten und die Präferenzen der Anwender:innen sammeln und interpretieren.
      • Daten in konzeptionellen Modellen synthetisieren, die Ihnen bei der Ableitung von Anforderungen helfen: Wir zeigen Ihnen, wie Sie Ihre Erkenntnisse in umsetzbare Designziele und Anforderungen übersetzen.
      • grafischen Benutzeroberflächen auf der Grundlage von Anforderungen prototypisieren: Sie erhalten praktische Erfahrung bei der Erstellung von Benutzeroberflächen, die diese Anforderungen erfüllen.
      • Prototypen (low-fidelity und high-fidelity) in Studien evaluieren: Schließlich lernen Sie, wie Sie Benutzertests durchführen und Ihre Entwürfe auf der Grundlage des Benutzerfeedbacks überarbeiten können.

      Am Ende dieses Kurses verfügen Sie über ein solides Fundament an HCI-Prinzipien und -Methoden. Sie werden mit den notwendigen Fähigkeiten ausgestattet sein, um benutzerfreundliche Schnittstellen zu entwerfen und zu entwickeln, die ein positives Benutzererlebnis schaffen. Dieser Kurs wird Ihnen helfen, Software zu entwickeln, die nicht nur funktionale Anforderungen erfüllt, sondern auch ein zufriedenstellendes Benutzererlebnis bietet.

      Literaturhinweise

      Shneiderman, B., Plaisant, C., Cohen, M., Jacobs, S., Elmqvist, N., & Diakopoulos, N. (2016). Designing the user interface: Strategies for effective human-computer interaction. Pearson.

      Dix, A., Finlay, J., Abowd, G. D., & Beale, R. (2004). Human-computer interaction. Pearson Education.

      Sharp, H., Rogers, Y., & Preece, J. (2019). Interaction design: Beyond human-computer interaction (5th ed.). Wiley.
    • 19330602 Übung
      Übung zu Human Computer Interaction I (Claudia Müller-Birn)
      Zeit: Di 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
      Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)

  • Analysis II

    0084dA1.2
    • 19211601 Vorlesung
      Analysis II Sommer (Holger Reich)
      Zeit: Di 10:00-12:00, Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
      Ort: A3/Hs 001 Hörsaal (Arnimallee 3-5)

      Kommentar

      Inhalt

      0. Ergänzungen zur Analysis I.
      1. Grundbegriffe der Topologie.
      2. Normierte und metrische Räume. Konvergenz. 
      3. Stetigkeit. Kompaktheit.
      4. Differentialrechnung mehrerer Veränderlicher. Partielle, totale und stetige Differenzierbarkeit. 
      5. Kurven und Kurvenintegrale
      6. Satz über die Umkehrfunktion. Satz über implizite Funktionen.

      Auf der Homepage finden Sie nähere Informationen zur Vorlesung.

      Literaturhinweise

      • Bröcker, Theodor, Analysis I, Analysis II und Analysis III, Spektrum der Wissenschaft-Verlag.
      • Forster, Otto, Analysis 2, Vieweg-Verlag.
      • Alle genannten Bücher sind auch über die Fachbibliothek der FU Berlin elektronisch verfügbar.
    • 19211602 Übung
      Übung zu Analysis II (Holger Reich)
      Zeit: Mo 10:00-12:00, Mi 10:00-12:00, Do 12:00-14:00, Do 16:00-18:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
      Ort: A3/SR 115 (Arnimallee 3-5)

  • Lineare Algebra II

    0084dA1.5
    • 19211701 Vorlesung
      Lineare Algebra II Sommer (Alexandru Constantinescu)
      Zeit: Mo 12:00-14:00, Mi 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 15.04.2024)
      Ort: A3/Hs 001 Hörsaal (Arnimallee 3-5)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Siehe http://page.mi.fu-berlin.de/werner99/.

      Kommentar

      Inhalt:

      • Determinanten
      • Eigenwerte und Eigenvektoren: Diagonalisierbarkeit, Trigonalisierbarkeit, Satz von Cayley-Hamilton, Jordansche Normalform
      • Bilinearformen
      • Vektorräume mit Skalarprodukt: Euklidische, unitäre Vektorräume, orthogonale Projektion, Isometrien, selbstadjungierte Abbildungen, Gram-Schmidt-Orthonormalisierungsverfahren, Hauptachsentransformation

      Voraussetzungen:

      Lineare Algebra I
      Literatur:
      Wird in der Vorlesung genannt.
    • 19211702 Übung
      Übung zu Lineare Algebra II (Alexandru Constantinescu)
      Zeit: Do 08:00-10:00, Do 10:00-12:00, Do 16:00-18:00, Fr 08:00-10:00, Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 18.04.2024)
      Ort: A3/019 Seminarraum (Arnimallee 3-5)

  • Computerorientierte Mathematik II

    0084dA1.7
    • 19211901 Vorlesung
      Computerorientierte Mathematik II (5 LP) (Claudia Schillings)
      Zeit: Fr 12:00-14:00 (Erster Termin: 19.04.2024)
      Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Studierende der Mathematik (Monobachelor und Lehramt) und Bioinformatik, sowie Numerikinteressierte aus Physik, Informatik und anderen Natur- und Geisteswissenschaften.

      Kommentar

      Inhalt:

      Die Auswahl der behandelten numerischen Verfahren enthält Polynominterpolation, Newton-Cotes-Formeln zur numerische Integration und Euler-Verfahren für lineare Differentialgleichungen.

      Homepage: Alle aktuellen Informationen zu Vorlesung und Übungen
    • 19211902 Übung
      Übung zu Computerorientierte Mathematik II (Claudia Schillings)
      Zeit: Di 08:00-10:00, Di 16:00-18:00, Mi 16:00-18:00, Do 08:00-10:00, Fr 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
      Ort: A3/ 024 Seminarraum (Arnimallee 3-5)

  • Numerik I

    0084dA1.9
    • 19212001 Vorlesung
      Numerik I (Volker John)
      Zeit: Mo 10:00-12:00, Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
      Ort: KöLu24-26/SR 006 Neuro/Mathe (Königin-Luise-Str. 24 / 26)

      Kommentar

      Inhalt

      Die Numerik entwickelt und analysiert Methoden zur konstruktiven, letztlich zahlenmäßigen Lösung mathematischer Probleme. Angesichts der wachsenden Rechenleistung moderner Computer wächst die praktische Bedeutung numerischer Methoden bei der Simulation praktisch relevanter Phänomene.

      Aufbauend auf den Grundvorlesungen in Analysis und Linearer Algebra sowie auf CoMa I und II geht es in der Numerik I um folgende grundlegenden Fragestellungen: Bestapproximation, lineare Ausgleichsprobleme, weiterführende Verfahren für Interpolation und numerische Quadratur, Eigenwertprobleme, Anfangswertprobleme mit gewöhnlichen Differentialgleichungen

       

       

      Literaturhinweise

      * Stoer, Josef und Roland Bulirsch: Numerische Mathematik - eine Einführung, Band 1. Springer, Berlin, 2005, Aus dem FU-Netz auch online verfügbar. Link

      * Hanke-Bourgeois, M. (2006) Grundlagen der numerischen Mathematik und des wissenschaftlichen Rechnens. Mathematische Leitfäden. [Mathematical Text-books], second edn. Wiesbaden: B. G. Teubner, p. 840.

      * Schwarz, H.-R. & Köckler, N. (2011) Numerische Mathematik., 8th ed. edn. Studium. Wiesbaden: Vieweg+Teubner, p. 591.

      There will be lecture notes (only in German).

       
    • 19212002 Übung
      Übung zu Numerik I (Volker John)
      Zeit: Di 08:00-10:00, Di 12:00-14:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
      Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)

  • Wissenschaftliches Arbeiten in der Mathematik

    0084dB1.1
    • 19203311 Seminar Abgesagt
      Proseminar/Seminar Gruppentheorie (Kivanc Ersoy)
      Zeit: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
      Ort: A6/SR 009 Seminarraum (Arnimallee 6)

      Kommentar

      Fundamental concepts of infinite group theory, series of subgroups, radicals and residuals, finiteness conditions: finitely generated and finitely presented groups, groups with finite rank, periodic and locally finite groups, maximal and minimal conditions. Solvable and nilpotent groups, properties of upper and lower central series, residually finite groups, generalized nilpotent groups, Engel groups, local theorems and generalized solvable groups.

      Textbook: Finiteness conditions and Generalized Solvable groups, Derek Robinson

      The course is in English
    • 19226511 Seminar
      Seminar Mehrskalenmethoden in molekularen Simulationen (Luigi Delle Site)
      Zeit: Fr 12:00-14:00 (Erster Termin: 19.04.2024)
      Ort: keine Angabe

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Audience: At least 6th semester with a background in statistical and quantum mechanics, Master students and PhD students (even postdocs) are welcome.

      Kommentar

      Content: The seminar will concern the discussion of state-of-art techniques in molecular simulation which allow for a simulation of several space (especially) and time scale within one computational approach.

      The discussion will concerns both, specific computational coding and conceptual developments.

      Literaturhinweise

      Related Basic Literature:

      (1) M.Praprotnik, L.Delle Site and K.Kremer, Ann.Rev.Phys.Chem.59, 545-571 (2008)

      (2) C.Peter, L.Delle Site and K.Kremer, Soft Matter 4, 859-869 (2008).

      (3) M.Praprotnik and L.Delle Site, in "Biomolecular Simulations: Methods and Protocols" L.Monticelli and E.Salonen Eds. Vol.924, 567-583 (2012) Methods Mol. Biol. Springer-Science
    • 19229917 Seminar/Proseminar
      Proseminar/Seminar Das Buch der Beweise (Pavle Blagojevic)
      Zeit: -
      Ort: keine Angabe

      Kommentar

      Das Ziel dieses Seminars ist es, Studierende mit schönen und bedeutsamen Beweisen aus allen Gebieten der Mathematik, für welche keine tiefe mathematische Kenntnisse nötig sind, vertraut zu machen. In diesem Seminar werden wir verschiedene Kapitel des berühmten Buches "Das BUCH der Beweise" von Martin Aigner und Günter Ziegler lesen und präsentieren. Es ist zu unserem Vorteil, dass das Buch in vielen verschiedenen Sprachen verfügbar ist, und dass es auf eine sehrzugängliche Art und Weise verfasst wurde. Es ist ein wöchentliches Treffen geplant, jede Woche wird es eine Präsentation von einem Studierenden geben. Weitere Details werden am ersten Termin besprochen. 

      Literaturhinweise

      Aigner & Ziegler: Das Buch der Beweise.

      Deutsche Version:
      https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-642-02259-3

      English Version:
      https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-662-57265-8
    • 19239911 Seminar
      Nonlinear Dynamics (Bernold Fiedler, Isabelle Schneider)
      Zeit: Do 14:00-16:00 (Erster Termin: 18.04.2024)
      Ort: A7/SR 140 Seminarraum (Hinterhaus) (Arnimallee 7)

      Kommentar

      Studierende präsentieren aktuelle Paper über Themen aus dem Gebiet der Dynamischen Systeme.

       
    • 19247111 Seminar
      Gewöhnliche Differentialgleichungen (Marita Thomas, Robert Lasarzik)
      Zeit: Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 16.04.2024)
      Ort: keine Angabe

      Kommentar

      Gewöhnliche Differentialgleichungen treten in vielen Anwendungen aus der Physik, Chemie, Biologie oder den Wirtschaftwissenschaften auf. Dieses Seminar erweitert die aus der Analysis III Vorlesung bekannten Inhalte. Behandelt werden u.A. Eigenwertprobleme und Stabilitätstheorie. 
    • 19247411 Seminar
      Seminar: Stochastik in Action (Nicolas Perkowski, Ana Djurdjevac)
      Zeit: Di 14:00-18:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 16.04.2024)
      Ort: T9/055 Seminarraum (Takustr. 9)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Zielgruppe: Das Seminar richtet sich an Masterstudierende (Anpassung des Niveaus durch Wahl geeigneter Projekte).
      Voraussetzungen: Stochastik I. Der parallele Besuch von Stochastik II wird empfohlen.

      Kommentar

      Inhalt: Ziel der Veranstaltung ist die praktische Umsetzung und Implementierung stochastischer Modelle und Methoden. Wir werden Algorithmen und statistische Methoden mit Anwendungen in der „echten Welt“ kennenlernen und die Studierenden werden diese implementieren und ggf. an Datensätzen ausprobieren. Konkrete Inhalte werden vorher auf der Webseite des Seminars genannt.

      Das Seminar wird als Blockveranstaltung stattfinden. In den ersten drei Wochen wird es drei Vorlesungen geben, in denen Grundlagen der Implementation von stochastischen Methoden erklärt werden (Zufallszahlen, Monte Carlo Simulation, deskriptive Statistik, Simulation von stochastischen Prozessen). Die Studierenden erhalten zu Beginn des Semesters verschiedene Projekte, die sie bis Semesterende ausarbeiten und implementieren. In den letzten Semesterwochen wird es mehrere Termine mit kurzen Studierendenvorträgen geben, in denen die Projektergebnisse vorgestellt werden.

      Nähere Informationen finden Sie auf der Homepage des Seminars.

      Literaturhinweise

      Literatur wir in der Vorbesprechung bekanntgegeben.

      Literature will be announced in the preliminary discussion

  • Spezialthemen der Mathematik

    0084dB2.11
    • 19248103 Vorlesung/Übung
      Mathematik und Nachhaltigkeit (Georg Loho, Jan-Hendrik de Wiljes, Sofia Garzón Mora, Benedikt Weygandt)
      Zeit: Mo 10:00-12:00, Mo 12:00-14:00, Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
      Ort: A3/019 Seminarraum (Arnimallee 3-5)

      Kommentar

      Leitidee

      Ziel der Veranstaltung ist es, einen Überblick über die Bedeutung und Anwendbarkeit diverser mathematischer Gebiete im Kontext von Nachhaltigkeit zu bekommen. Ferner soll dies anhand kleinerer Probleme selbst angewendet werden können. Mathematik ist bekanntermaßen überall und besitzt eine hohe gesellschaftliche Relevanz. Insbesondere im Kontext Nachhaltigkeit sollten wir als mathematische Community Verantwortung übernehmen, einen lebenswerten Planeten zu erhalten und unsere Erkenntnisse, Methoden, Verfahren etc. gemeinwohlorientiert einzusetzen. Dies involviert auch die Aufbereitung und Kommunikation der behandelten mathematischen Themenbereiche.

       

      Inhaltliche Schwerpunkte

      Wir werden eine Einführung in die vier mathematischen Bereiche Optimierung, Spieltheorie, Statistik, Dynamische Systeme geben.  Mittels mathematischer Modellierung werden wir identifizieren, wie diese Bereiche zum Verständnis und mit Lösungsansätzen zu Klimakrise, Verlust von Biodiversität, Ressourcenverknappung und sozialer Ungleichheit beitragen.

       

      Methodische Konzeption

      Diese Veranstaltung wird durch ein zeitgemäßes didaktisches Konzept begleitet. Dazu gehört unter anderem student agency und co-agency. Dies bedeutet, dass Lernende Verantwortung für ihren Lernerfolg und Kompetenzzuwachs übernehmen, dabei aber natürlich nicht auf sich alleine gestellt sind, sondern auf diverse inhaltliche bzw. methodische Ressourcen zurückgreifen können.

      Grundsätzlich gliedert sich die Veranstaltung in zwei wöchentliche Blöcke:

      • Donnerstag 10–12 Uhr
        Die Vorlesungstermine dienen der kompakten Aufbereitung mathematischer Gebiete und bilden damit die fundamentale Grundlage für die Projektarbeit. Wir geben damit einen Einblick in diverse mathematische Gebiete und ihrem Anwendungsbezug.
      • Montag 10 – 14 Uhr
        Die Projektarbeitsphase dient dem agilen Arbeiten in Kleingruppen, welche über das Semester verteilt mehrere Anwendungen von Mathematik in SDG-Kontext erarbeiten und aufbereiten. Dabei wird sich an der Methode eduSCRUM orientiert, um über das Semester verteilt in mehreren agilen Sprints über jeweils 2-3 Wochen fokussiert zu arbeiten. Erfahrungen im agilen Arbeiten werden nicht vorausgesetzt, hierzu gibt es eine methodische Prozessbegleitung. Die erarbeiteten Anwendungsszenarien sollen dabei jeweils passend zu den vier inhaltlichen Themenblöcken der Veranstaltung gestaltet werden, wobei die Kleingruppen durch den Einbau partizipativer Elemente an diversen Stellen Gestaltungsspielraum haben.

       

      Lernziele

      Die übergeordneten Lernziele dieser Veranstaltung verteilen sich auf fünf Bereiche: Mathematische Grundlagen verstehen und anwenden, Mathematische Modelle anwenden, Modelle beurteilen, Kommunikation von Mathematik im SDG-Kontext & Reflexion des eigenen Lernprozesses.

      Nach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung haben Teilnehmer*innen die folgenden Kompetenzen erlangt:

      • Sie verstehen die Bedeutung grundlegender mathematischer Konzepte und Verfahren (aus Optimierung, Spieltheorie, Statistik, Dynamische Systeme). Insbesondere können sie die Terminologie und mathematischen Aussagen präzise erklären und Anwendungsgebiete anhand ausgewählter inner- und außermathematischer Problemstellungen erläutern.
      • Sie können mathematische Modelle nutzen, um reale Fragestellungen zu beschreiben und zu analysieren.  Dabei können sie verschiedene mathematische Werkzeuge und Techniken verwenden, um qualitative und quantitative Aussagen über die Auswirkungen von Entscheidungen und Maßnahmen zu treffen.
      • Sie können die Gültigkeit, Angemessenheit und Grenzen mathematischer Modelle beurteilen, indem sie etwa Modellannahmen, verwendete Daten oder Sensitivität der Ergebnisse analysieren, um fundierte Entscheidungen über die Nutzung dieser Modelle im Bereich nachhaltiger Entwicklung zu treffen.
      • Die Ergebnisse mathematischer Analysen und Modelle können klar und prägnant an verschiedene Zielgruppen unter Nutzung verschiedener Medien und Formate kommuniziert werden. Dies geschieht mit dem Ziel, das gesellschaftliche Bewusstsein für die Bedeutung von Mathematik für BNE sowie transformative Prozesse zu fördern.
      • Sie können die eigenen Lernerfahrungen reflektieren, indem sie individuelle Stärken, Lernstrategien, Einstellungen zur Mathematik und ihr mathematisches Selbstkonzept analysieren, um ihre mathematischen Kompetenzen weiterzuentwickeln und so später ihre Rolle als mündige und verantwortungsvolle Bürger*innen in der Gesellschaft auszufüllen.

       

      Formalia & Organisatorisches

      a) Für die regelmäßige Teilnahme ist regelmäßig und in Präsenz an den Terminen montags 10-14 Uhr teilzunehmen.

      b) Die aktive Teilnahme an der Projektarbeit besteht aus mehreren Aspekten, die über das Semester verteilt in Kleingruppen bearbeitet werden:

      • Im Rahmen der eduSCRUM-Sprints sollen in den Gruppen vier Anwendungsszenarien erarbeitet werden, wobei mindestens drei der vier Themenblöcke abgedeckt werden sollen.
      • Um die Qualität der erarbeiteten Anwendungsszenarien zu sichern, führen die Gruppen untereinander ein Peer-Review-Verfahren durch.
      • Dazu werden kleinere reale Probleme als Aufhänger und Ausgangspunkt für die Gruppenarbeit ausgewählt.
      • Wöchentlich wird eine kleine mathematische Aufgabe als Challenge veröffentlicht. Jede Gruppe wird dabei eines der Probleme aus dem jeweiligen Themenblock lösen.

      c) Modulabschlussprüfung: Die Veranstaltung kann entweder als „Mathematisches Projekt“ oder alternativ als mathematisch Spezial- bzw. Vertiefungsvorlesung belegt werden. (Dies geschieht, um Ihnen bei Interesse am Thema „Mathematik und Nachhaltigkeit“ größtmögliche Flexibilität und Anrechenbarkeit zu ermöglichen.) Beide Module entsprechen vom Workload-Umfang 10 LP, unterscheiden sich jedoch minimal in der Abschlussprüfung.

      • Mathematisches Projekt: Aufbauend auf Ihrer in Kleingruppen erfolgten Projektarbeiten findet am Ende ein ca. halbstündiger Vortrag zu einem mathematischen Thema statt. Die Themen werden einige Tage vor der Prüfung zugeteilt, sodass Sie sich als Gruppe vorbereiten können. Zusätzlich zum Vortrag schreiben Sie eine Ausarbeitung im Umfang von ca. 2.500 Wörtern, in der u.a. Ihr persönlicher Beitrag zur Projektarbeit vorgestellt und reflektiert wird. Details zum Aufbau der schriftlichen Ausarbeitung werden in der Lehrveranstaltung bekanntgegeben.
      • Vertiefungsvorlesung: Je nachdem, wie viele Studierende welchen Schein absolvieren möchten, werden wir für dieses Modulabschlussprüfungen eine Klausur oder mündliche Einzelprüfungen durchführen. Die Details werden bekanntgegeben, sobald bekannt ist, wie viele Studierende sich für welches Modul eingeschrieben haben.

       

      Weitere Hinweise

      Hinweis für Lehramts-Masterstudierende: Ergänzend zu dieser Veranstaltung findet ein fachdidaktisches Vertiefungsseminar (LV 19230015) statt. Dort werden digitale offene Bildungsmaterialien (OER) erstellt, mit denen die Bedeutung der Mathematik zur Erreichung der 17 Sustainable Development Goals vermittelt werden kann.

  • Funktionentheorie

    0084dB2.3
    • 19212801 Vorlesung
      Funktionentheorie (Alexander Schmitt)
      Zeit: Mo 08:00-10:00, Mi 08:00-10:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
      Ort: A3/Hs 001 Hörsaal (Arnimallee 3-5)

      Kommentar

      Funktionentheorie ist ein klassisches Gebiet der Mathematik, das sich mit den Eigenschaften komplex-differenzierbarer Funktionen auf der komplexen Zahlenebene beschäftigt und Verbindungen zur Algebra, Analysis, Zahlentheorie und Geometrie hat.

      Der Begriff der komplexen Differenzierbarkeit beschränkt reell-differenzierbare Funktionen von R2 auf R2 auf winkelerhaltende Abbildungen ein. Wir werden entdecken, dass komplex-differenzierbare Funktionen recht starre Objekte sind und dadurch aber mit vielen erstaunlichen analytischen, geometrischen und visuellen Eigenschaften ausgestattet sind.

      Ein Hauptergebnis, das in dieser Vorlesung behandelt wird, ist Cauchys Integralsatz welcher besagt, dass das Integral jeder komplex differenzierbaren Funktion entlang eines geschlossenen Weges in der komplexen Ebene Null ist. Wir werden viele schöne Konsequenzen dieses Ergebnisses sehen, z.B. die Cauchy‘sche Integralformel, den Residuensatz und einen Beweis des Fundamentalsatzes der Algebra, sowie auch moderne graphische Darstellungsmethoden kennenlernen.

      Literaturhinweise

      Literatur:

      E. Freitag and R. Busam 'Complex analysis', (Springer) 2nd Edition 2009 (the original German version is called 'Funktionentheorie')
    • 19212802 Übung
      Übung zu Funktionentheorie (Jan Sevenster)
      Zeit: Fr 08:00-10:00 (Erster Termin: 19.04.2024)
      Ort: A3/Hs 001 Hörsaal (Arnimallee 3-5)

  • Stochastik II

    0084dB2.4
    • 19212901 Vorlesung
      Stochastik II (Nicolas Perkowski)
      Zeit: Di 10:00-12:00, Do 08:00-10:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
      Ort: A6/SR 031 Seminarraum (Arnimallee 6)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Voraussetzung: Stochastik I  und  Analysis I — III.

      Kommentar

      Inhalt:

      • Konstruktion stochastischer Prozesse;
      • bedingte Erwartungen;
      • Martingale in diskreter Zeit: Konvergenz, Stoppsätze, Ungleichungen;
      • Konvergenzarten der Stochastik;
      • gleichgradige Integrierbarkeit;
      • Markovketten in diskreter und stetiger Zeit: Rekurrenz und Transienz, invariante Maße;
      • Konvergenz in Verteilung für stochastische Prozesse;
      • Brownsche Bewegung und Invarianzprinzip

      Nähere Informationen finden Sie auf der Homepage der Vorlesung 19212901 Basismodul: Stochastics II.

      Literaturhinweise

      • Klenke: Wahrscheinlichkeitstheorie
      • Durrett: Probability. Theory and Examples.

      Weitere Literatur wird im Lauf der Vorlesung bekannt gegeben.
      Further literature will be given during the lecture.
    • 19212902 Übung
      Übung zu Stochastik II (Nicolas Perkowski, Immanuel Zachhuber)
      Zeit: Do 16:00-18:00 (Erster Termin: 18.04.2024)
      Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)

      Kommentar

      Inhalt

       

       

      • This course is the sequel of the course of Stochastics I. The main objective is to go beyond the first principles in probability theory by introducing the general language of measure theory, and the application of this framework in a wide variety of probabilistic scenarios.
        More precisely, the course will cover the following aspects of probability theory:
      • Measure theory and the Lebesgue integral
      • Convergence of random variables and 0-1 laws
      • Generating functions: branching processes and characteristic functions
      • Markov chains
      • Introduction to martingales

       

       

  • Geometrie

    0084dB2.7
    • 19213101 Vorlesung
      Geometrie (Georg Loho)
      Zeit: Di 12:00-14:00, Mi 12:00-14:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
      Ort: A6/SR 032 Seminarraum (Arnimallee 6)

      Kommentar

      Inhalt

      Diese Vorlesung für das Bachelorstudium soll als natürliche Fortsetzung von Lineare Algebra I und II Fundamente legen für Vorlesungen/Zyklen wie Diskrete Geometrie, Algebraische Geometrie und Differenzialgeometrie.

      Sie behandelt grundlegende Modelle der Geometrie, insbesondere

      euklidische, affine, sphärische, projektive und hyperbolische Geometrie,Möbiusgeometrie, Polarität und Dualität Strukturgruppen, Messen (Längen, Winkel, Volumina), explizite Berechnungen und Anwendungen, Beispiele sowie Illustrationsthemen;

      Dabei werden weitere Bezüge hergestellt, zum Beispiel zur Funktionentheorie und zur Numerik.

      Literaturhinweise

      Literatur

      1. Marcel Berger. Geometry I
      2. David A. Brannan, Matthew F. Esplen, and Jeremy J. Gray. Geometry
      3. Gerd Fischer. Analytische Geometrie
      4. V.V. Prasolov und V.M. Tikhomirov. Geometry
    • 19213102 Übung
      Übung zur Geometrie (Sophie Rehberg)
      Zeit: Mo 10:00-12:00, Mo 16:00-18:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
      Ort: A3/SR 119 (Arnimallee 3-5)

  • Mathematisches Projekt

    0084dB2.9
    • 19248103 Vorlesung/Übung
      Mathematik und Nachhaltigkeit (Georg Loho, Jan-Hendrik de Wiljes, Sofia Garzón Mora, Benedikt Weygandt)
      Zeit: Mo 10:00-12:00, Mo 12:00-14:00, Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
      Ort: A3/019 Seminarraum (Arnimallee 3-5)

      Kommentar

      Leitidee

      Ziel der Veranstaltung ist es, einen Überblick über die Bedeutung und Anwendbarkeit diverser mathematischer Gebiete im Kontext von Nachhaltigkeit zu bekommen. Ferner soll dies anhand kleinerer Probleme selbst angewendet werden können. Mathematik ist bekanntermaßen überall und besitzt eine hohe gesellschaftliche Relevanz. Insbesondere im Kontext Nachhaltigkeit sollten wir als mathematische Community Verantwortung übernehmen, einen lebenswerten Planeten zu erhalten und unsere Erkenntnisse, Methoden, Verfahren etc. gemeinwohlorientiert einzusetzen. Dies involviert auch die Aufbereitung und Kommunikation der behandelten mathematischen Themenbereiche.

       

      Inhaltliche Schwerpunkte

      Wir werden eine Einführung in die vier mathematischen Bereiche Optimierung, Spieltheorie, Statistik, Dynamische Systeme geben.  Mittels mathematischer Modellierung werden wir identifizieren, wie diese Bereiche zum Verständnis und mit Lösungsansätzen zu Klimakrise, Verlust von Biodiversität, Ressourcenverknappung und sozialer Ungleichheit beitragen.

       

      Methodische Konzeption

      Diese Veranstaltung wird durch ein zeitgemäßes didaktisches Konzept begleitet. Dazu gehört unter anderem student agency und co-agency. Dies bedeutet, dass Lernende Verantwortung für ihren Lernerfolg und Kompetenzzuwachs übernehmen, dabei aber natürlich nicht auf sich alleine gestellt sind, sondern auf diverse inhaltliche bzw. methodische Ressourcen zurückgreifen können.

      Grundsätzlich gliedert sich die Veranstaltung in zwei wöchentliche Blöcke:

      • Donnerstag 10–12 Uhr
        Die Vorlesungstermine dienen der kompakten Aufbereitung mathematischer Gebiete und bilden damit die fundamentale Grundlage für die Projektarbeit. Wir geben damit einen Einblick in diverse mathematische Gebiete und ihrem Anwendungsbezug.
      • Montag 10 – 14 Uhr
        Die Projektarbeitsphase dient dem agilen Arbeiten in Kleingruppen, welche über das Semester verteilt mehrere Anwendungen von Mathematik in SDG-Kontext erarbeiten und aufbereiten. Dabei wird sich an der Methode eduSCRUM orientiert, um über das Semester verteilt in mehreren agilen Sprints über jeweils 2-3 Wochen fokussiert zu arbeiten. Erfahrungen im agilen Arbeiten werden nicht vorausgesetzt, hierzu gibt es eine methodische Prozessbegleitung. Die erarbeiteten Anwendungsszenarien sollen dabei jeweils passend zu den vier inhaltlichen Themenblöcken der Veranstaltung gestaltet werden, wobei die Kleingruppen durch den Einbau partizipativer Elemente an diversen Stellen Gestaltungsspielraum haben.

       

      Lernziele

      Die übergeordneten Lernziele dieser Veranstaltung verteilen sich auf fünf Bereiche: Mathematische Grundlagen verstehen und anwenden, Mathematische Modelle anwenden, Modelle beurteilen, Kommunikation von Mathematik im SDG-Kontext & Reflexion des eigenen Lernprozesses.

      Nach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung haben Teilnehmer*innen die folgenden Kompetenzen erlangt:

      • Sie verstehen die Bedeutung grundlegender mathematischer Konzepte und Verfahren (aus Optimierung, Spieltheorie, Statistik, Dynamische Systeme). Insbesondere können sie die Terminologie und mathematischen Aussagen präzise erklären und Anwendungsgebiete anhand ausgewählter inner- und außermathematischer Problemstellungen erläutern.
      • Sie können mathematische Modelle nutzen, um reale Fragestellungen zu beschreiben und zu analysieren.  Dabei können sie verschiedene mathematische Werkzeuge und Techniken verwenden, um qualitative und quantitative Aussagen über die Auswirkungen von Entscheidungen und Maßnahmen zu treffen.
      • Sie können die Gültigkeit, Angemessenheit und Grenzen mathematischer Modelle beurteilen, indem sie etwa Modellannahmen, verwendete Daten oder Sensitivität der Ergebnisse analysieren, um fundierte Entscheidungen über die Nutzung dieser Modelle im Bereich nachhaltiger Entwicklung zu treffen.
      • Die Ergebnisse mathematischer Analysen und Modelle können klar und prägnant an verschiedene Zielgruppen unter Nutzung verschiedener Medien und Formate kommuniziert werden. Dies geschieht mit dem Ziel, das gesellschaftliche Bewusstsein für die Bedeutung von Mathematik für BNE sowie transformative Prozesse zu fördern.
      • Sie können die eigenen Lernerfahrungen reflektieren, indem sie individuelle Stärken, Lernstrategien, Einstellungen zur Mathematik und ihr mathematisches Selbstkonzept analysieren, um ihre mathematischen Kompetenzen weiterzuentwickeln und so später ihre Rolle als mündige und verantwortungsvolle Bürger*innen in der Gesellschaft auszufüllen.

       

      Formalia & Organisatorisches

      a) Für die regelmäßige Teilnahme ist regelmäßig und in Präsenz an den Terminen montags 10-14 Uhr teilzunehmen.

      b) Die aktive Teilnahme an der Projektarbeit besteht aus mehreren Aspekten, die über das Semester verteilt in Kleingruppen bearbeitet werden:

      • Im Rahmen der eduSCRUM-Sprints sollen in den Gruppen vier Anwendungsszenarien erarbeitet werden, wobei mindestens drei der vier Themenblöcke abgedeckt werden sollen.
      • Um die Qualität der erarbeiteten Anwendungsszenarien zu sichern, führen die Gruppen untereinander ein Peer-Review-Verfahren durch.
      • Dazu werden kleinere reale Probleme als Aufhänger und Ausgangspunkt für die Gruppenarbeit ausgewählt.
      • Wöchentlich wird eine kleine mathematische Aufgabe als Challenge veröffentlicht. Jede Gruppe wird dabei eines der Probleme aus dem jeweiligen Themenblock lösen.

      c) Modulabschlussprüfung: Die Veranstaltung kann entweder als „Mathematisches Projekt“ oder alternativ als mathematisch Spezial- bzw. Vertiefungsvorlesung belegt werden. (Dies geschieht, um Ihnen bei Interesse am Thema „Mathematik und Nachhaltigkeit“ größtmögliche Flexibilität und Anrechenbarkeit zu ermöglichen.) Beide Module entsprechen vom Workload-Umfang 10 LP, unterscheiden sich jedoch minimal in der Abschlussprüfung.

      • Mathematisches Projekt: Aufbauend auf Ihrer in Kleingruppen erfolgten Projektarbeiten findet am Ende ein ca. halbstündiger Vortrag zu einem mathematischen Thema statt. Die Themen werden einige Tage vor der Prüfung zugeteilt, sodass Sie sich als Gruppe vorbereiten können. Zusätzlich zum Vortrag schreiben Sie eine Ausarbeitung im Umfang von ca. 2.500 Wörtern, in der u.a. Ihr persönlicher Beitrag zur Projektarbeit vorgestellt und reflektiert wird. Details zum Aufbau der schriftlichen Ausarbeitung werden in der Lehrveranstaltung bekanntgegeben.
      • Vertiefungsvorlesung: Je nachdem, wie viele Studierende welchen Schein absolvieren möchten, werden wir für dieses Modulabschlussprüfungen eine Klausur oder mündliche Einzelprüfungen durchführen. Die Details werden bekanntgegeben, sobald bekannt ist, wie viele Studierende sich für welches Modul eingeschrieben haben.

       

      Weitere Hinweise

      Hinweis für Lehramts-Masterstudierende: Ergänzend zu dieser Veranstaltung findet ein fachdidaktisches Vertiefungsseminar (LV 19230015) statt. Dort werden digitale offene Bildungsmaterialien (OER) erstellt, mit denen die Bedeutung der Mathematik zur Erreichung der 17 Sustainable Development Goals vermittelt werden kann.

  • Diskrete Mathematik I

    0084dB3.2
    • 19214701 Vorlesung
      Diskrete Mathematik I (Tibor Szabo)
      Zeit: Di 14:00-16:00, Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
      Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Target group:

      BMS students, Master and Bachelor students

      Whiteboard:

      You need access to the whiteboard in order to receive information and participate in the exercises.

      Kommentar

      Content:

      Selection from the following topics:

      • Enumeration (twelvefold way, inclusion-exclusion, double counting, recursions, generating functions, inversion, Ramsey's Theorem, asymptotic counting)
      • Discrete Structures (graphs, set systems, designs, posets, matroids)
      • Graph Theory (trees, matchings, connectivity, planarity, colorings)

      Literaturhinweise

      • J. Matousek, J. Nesetril (2002/2007): An Invitation to Discrete Mathematics, Oxford University Press, Oxford/Diskrete Mathematik, Springer Verlag, Berlin, Heidelberg.
      • L. Lovasz, J. Pelikan, K. Vesztergombi (2003): Discrete Mathemtics - Elementary and Beyond/Diskrete Mathematik, Springer Verlag, New York.
      • N. Biggs (2004): Discrete Mathematics. Oxford University Press, Oxford.
      • M. Aigner (2004/2007): Diskrete Mathematik, Vieweg Verlag, Wiesbaden/Discrete Mathemattics, American Mathematical Society, USA.
      • D. West (2011): Introduction to Graph Theory. Pearson Education, New York.
    • 19214702 Übung
      Übung zu Diskrete Mathematik I (Silas Rathke)
      Zeit: Di 16:00-18:00, Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
      Ort: A3/SR 119 (Arnimallee 3-5)

      Kommentar

      Content:

      Selection from the following topics:

      • Counting (basics, double counting, Pigeonhole Principle, recursions, generating functions, Inclusion-Exclusion, inversion, Polya theory)
      • Discrete Structures (graphs, set systems, designs, posets, matroids)
      • Graph Theory (trees, matchings, connectivity, planarity, colorings)
      • Algorithms (asymptotic running time, BFS, DFS, Dijkstra, Greedy, Kruskal, Hungarian, Ford-Fulkerson)

  • Module ohne Lehrangebot in diesem Semester

    34 Module
    • Konzepte der Programmierung 0086eA1.1
    • Diskrete Strukturen für Informatik 0086eA1.2
    • Auswirkungen der Informatik 0086eA1.3
    • Rechnerarchitektur 0086eA1.6
    • Analysis für Informatik 0086eA1.9
    • Vertiefung Theoretische Informatik 0086eB1.11
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    • Anwendungsbereich alle weiteren Studienfächer 0086eC2.1
    • Anwendungsbereich alle weiteren Studienfächer 0086eC2.2
    • Anwendungsbereich alle weiteren Studienfächer 0086eC2.3
    • Mündliche Präsentation der Bachelorarbeit 0086eE1.2