Informatik

• Gesamtes Lehrangebot der Informatik

  E24nA1.1
  • 19000546 Mentorium
    Mentoring (Ulrike Seyferth)
    Zeit: Mo 14.04. 10:00-12:00, Mo 14.04. 10:00-12:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
    Ort: A3/019 Seminarraum (Arnimallee 3-5)
    

    Kommentar

    Das Mentoringprogramm bietet Veranstaltungen und Beratungsangebote vor allem (aber nicht nur!) für Studienanfänger*innen an. Alle Angebote sind freiwillig und können in der Regel ohne vorherige Anmeldung besucht werden.

    Meldet euch einfach im Whiteboard zum Mentoringkurs (19000546) an, dann bekommt ihr immer alle Infos und könnt selbst entscheiden, was für euch interessant ist!

    Weitere Infos findet ihr auf den Seiten des Studentischen Beratungszentrums.

    Wenn ihr Fragen oder Wünsche habt, wendet euch an uns!

    Eure Mentor*innen der Mathematik, Informatik und Bioinformatik

  • 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: 15.04.2025)
    Ort: Gr. Hörsaal (Raum B.001) (Arnimallee 22)
    

    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, Di 12:00-14:00, 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: 14.04.2025)
    Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19300701 Vorlesung
    Betriebs- und Kommunikationssysteme (Larissa Groth)
    Zeit: Mo 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 14.04.2025)
    Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Das Modul Betriebs- und Kommunikationssysteme schließt die Lücke zwischen dem Rechner als Hardware und den Anwendungen.

    Themen sind daher:

    • Ein-/Ausgabe-Systeme
    • DMA/PIO
    • Unterbrechungsbehandlung
    • Puffer
    • Prozesse/Threads
    • virtueller Speicher
    • UNIX und Windows
    • Shells
    • Utilities
    • Peripherie und Vernetzung
    • Netze
    • Medien
    • Medienzugriff
    • Protokolle
    • Referenzmodelle
    • TCP/IP
    • grundlegender Aufbau des Internet

    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 10:00-12:00, Mo 14:00-16:00, Di 10:00-12:00, Di 12:00-14:00, Mi 08:00-10:00, Mi 12:00-14:00, Mi 14:00-16:00, Do 10:00-12:00, Do 12:00-14:00, Do 16:00-18:00, Fr 14:00-16:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
    Ort: T9/K38 Rechnerpoolraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Begleitveranstaltung zur Vorlesung 19300701

  • 19301001 Vorlesung
    Lineare Algebra für (Bio-)Informatik (Max Willert)
    Zeit: Mi 16:00-18:00, Do 10:00-12:00, Fr 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 17.04.2025)
    Ort: Hs 1b Hörsaal (Habelschwerdter Allee 45)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Freischaltung der Anmeldung zu Tutorien wird rechtzeitig bekanntgegeben.

    Kommentar

    • Lineare Algebra:
      • Vektorraum, Basis und Dimension;
      • lineare Abbildung, Matrix und Rang;
      • Gauss-Elimination und lineare Gleichungssysteme;
      • Determinanten, Eigenwerte und Eigenvektoren;
      • Euklidische Vektorräume und Orthonormalisierung;
      • Hauptachsentransformation
    • Anwendungen der linearen Algebra in der affinen Geometrie, Statistik und Codierungstheorie (lineare Codes)

    Literaturhinweise

    • Klaus Jänich: Lineare Algebra, Springer-Lehrbuch, 10. Auflage 2004
    • Dirk Hachenberger: Mathematik für Informatiker, Pearson 2005
    • G. Grimmett, D. Welsh: Probability - An Introduction, Oxford Science Publications 1986
    • Kurt Meyberg, Peter Vachenauer: Höhere Mathematik 1, Springer-Verlag, 6. Auflage 2001
    • G. Berendt: Mathematik für Informatiker, Spektrum Akademischer Verlag 1994
    • Oliver Pretzel: Error-Correcting Codes and Finite Fields, Oxford Univ. Press 1996

  • 19301002 Übung
    Übung zu Lineare Algebra für 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, Di 16:00-18:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
    Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19301401 Vorlesung
    Softwaretechnik (Lutz Prechelt)
    Zeit: Mo 10:00-12:00, Do 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 14.04.2025)
    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 (Lutz Prechelt)
    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, Do 14:00-16:00, Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
    Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19301501 Vorlesung
    Datenbanksysteme (Agnès Voisard)
    Zeit: Di 14:00-16:00, Do 14:00-16:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 15.04.2025)
    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 12:00-14:00, 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, Mi 10:00-12:00, 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, Do 16:00-18:00, Fr 10:00-12:00, Fr 14:00-16:00, Fr 16:00-18:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
    Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19301710 Proseminar
    Proseminar: Theoretische Informatik (Katharina Klost)
    Zeit: Di 16:00-18:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
    Ort: T9/055 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Inhalt

    Das Proseminar vertieft Inhalte aus den Grundvorlesungen der Arbeitsgruppe Theoretische Informatik. Im Wintersemester werden weiterführende Themen aus der Berechenbarkeits- und Sprachentheorie behandelt (im Anschluss an "Grundlagen der theoretischen Informatik"); im Sommersemester geht es um Themen aus der Algorithmik (im Anschluss an "Algorithmen, Datenstrukturen, und Datenabstraktion").

    Voraussetzungen

    zwei abgeschlossene Fachsemester Informatik, Leistungsnachweis GTI

    Literaturhinweise

    wird mit der Ankündigung bekannt gegeben

  • 19302613 Praxisseminar
    Planung, Durchführung und Analyse eines Tutoriums (Nicolas Perkowski)
    Zeit: Do 16:00-17:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 07.04.2025)
    Ort: T9/137 Konferenzraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Die Anmeldung zu diesem Kurs erfolgte bereits im Januar 2025. Sollten Sie Interesse an diesem Kurs haben, schreiben Sie den Dozierenden bitte eine E-Mail.

    Kommentar

    Inhalt

    In einem vorbereitenden Kolloquium werden aktuelle Unterrichtsmethoden für Tutorien zur Mathematik und Informatik vorgestellt und diskutiert. Anschließend findet noch während der Semesterferien ein Vorstellungsgespräch mit dem Tutorenauswahlausschuss statt, in dem die Eignung als Tutor festgestellt wird.

    Nach erfolgreicher Eignungsfeststellung wird ein Tutorium zu einer selbst gewählten Veranstaltung des Pflichtbereichs vorbereitet, durchgeführt, dokumentiert und analysiert.

    Literaturhinweise

    Seifert, J. W.: Visualisieren Präsentieren Moderieren. GABAL Verlag, 16. Auflage 2001

  • 19302801 Vorlesung
    Angewandte Biometrie (Andreas Wolf)
    Zeit: Mo 08:00-10:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
    Ort: T9/K40 Multimediaraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Die Vorlesung beginnt am Montag, den 17.04.

    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: 14.04.2025)
    Ort: T9/K40 Multimediaraum (Takustr. 9)
    
  • 19303401 Vorlesung
    Empirische Methoden im Software Engineering (Lutz Prechelt)
    Zeit: Mo 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 14.04.2025)
    Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    The course language is German, but the actual slides and practice sheets are in English.

    The exam will be formulated in German, but answers may be given in English, too.

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

    Kommentar

    Software Engineering is a field of so-high socio-technical complexity that the properties (let alone the usefulness) of proposed methods and tools are not at all obvious. We need to evaluate them empirically.

    This course introduces two different manners in which one can think about this situation and approach evaluations:

    1. A quantitative perspective. This aims at quantified statements about the tools and methods and is based on a positivist epistemological stance and corresponding culture.
    2. A qualitative perspective. This aims at making sense of the things that are going on to create the phenomena that give rise to the quantitative outcomes. This perspective is based on an interpretivist epistemological stance and has a culture that values different things.

    Both perspectives have different strengths and weaknesses and are suitable for different types of research interest. In this course, we will learn to think in both of these perspectives and to appreciate the different benefits they provide. We will learn what it means that a study has high quality: it has high credibility and high relevance. We will train diagnosing the various quality problems that often reduce credibility or relevance.

    We will work through the most common research methods and will discuss real examples (interesting published studies) of each, along with their strengths and weaknesses.

    Participants will understand how and when to apply each method and for one of them develop some practical skills by doing so.

    Literaturhinweise

    • Jacob Cohen: The Earth Is Round (p > .05). American Psychologist 49(12): 997003, 1994. Darrell Huff: How to lie with statistics, Penguin 1991.
    • John C. Knight, Nancy G. Leveson: An Experimental Evaluation of the Assumption of Independence in Multi-Version Programming. IEEE Transactions on Software Engineering 12(1):9609, January 1986.
    • John C. Knight, Nancy G. Leveson: A Reply to the Criticisms of the Knight and Leveson Experiment. Software Engineering Notes 15(1):24-35, January 1990.
    • Audris Mockus, Roy T. Fielding, James D. Herbsleb: Two Case Studies of Open Source Software Development: Apache and Mozilla. ACM Transactions of Software Engineering and Methodology 11(3):309-346, July 2002.
    • Timothy Lethbridge: What Knowledge Is Important to a Software Professional? IEEE Computer 33(5):44-50, May 2000.
    • David A. Scanlan: Structured Flowcharts Outperform Pseudocode: An Experimental Comparison. IEEE Software 6(5):28-36, September 1989.
    • Ben Shneiderman, Richard Mayer, Don McKay, Peter Heller: Experimental investigations of the utility of detailed flowcharts in programming. Commun. ACM 20(6):373-381, 1977.
    • Lutz Prechelt, Barbara Unger-Lamprecht, Michael Philippsen, Walter F. Tichy: Two Controlled Experiments Assessing the Usefulness of Design Pattern Documentation in Program Maintenance. IEEE Transactions on Software Engineering 28(6):595-606, 2002.
    • Lutz Prechelt. An Empirical Comparison of Seven Programming Languages: Computer 33(10):23-29, October 2000.
    • Lutz Prechelt: An empirical comparison of C, C++, Java, Perl, Python, Rexx, and Tcl for a search/string-processing program. Technical Report 2000-5, March 2000.
    • Tom DeMarco, Tim Lister: Programmer performance and the effects of the workplace. Proceedings of the 8th international conference on Software engineering. IEEE Computer Society Press, 268-272, 1985.
    • John L. Henning: SPEC CPU2000: Measuring CPU Performance in the New Millennium. Computer 33(7):28-35, July 2000.
    • Susan Elliot Sim, Steve Easterbrook, Richard C. Holt: Using Benchmarking to Advance Research: A Challenge to Software Engineering. Proceedings of the 25th International Conference on Software Engineering (ICSE'03). 2003.
    • Ellen M. Voorhees, Donna Harman: Overview of the Eighth Text REtrieval Conference (TREC-8).
    • Susan Elliott Sim, Richard C. Holt: The Ramp-Up Problem in Software Projects: A case Study of How Software Immigrants Naturalize. Proceedings of the 20th international conference on Software engineering, April 19-25, 1998, Kyoto, Japan: 361-370.
    • Oliver Laitenberger, Thomas Beil, Thilo Schwinn: An Industrial Case Study to Examine a Non-Traditional Inspection Implementation for Requirements Specifications. Empirical Software Engineering 7(4): 345-374, 2002.
    • Yatin Chawathe, Sylvia Ratnasamy, Lee Breslau, Nick Lanham, Scott Shenker: Making Gnutella-like P2P Systems Scalable. Proceedings of ACM SIGCOMM 2003. April 2003.
    • Stephen G. Eick, Todd L. Graves, Alan F. Karr, J.S. Marron, Audris Mockus: Does Code Decay? Assessing the Evidence from Change Management Data. IEEE Transactions of Software Engineering 27(1):12, 2001.
    • Chris Sauer, D. Ross Jeffrey, Lesley Land, Philip Yetton: The Effectiveness of Software Development Technical Reviews: A Behaviorally Motivated Program of Research. IEEE Transactions on Software Engineering 26(1):14, January 2000.

  • 19303402 Übung
    Übung zu Empirische Methoden im Software Engineering (Lutz Prechelt)
    Zeit: Mi 08:00-10:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
    Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19303811 Seminar
    Projektseminar: Datenverwaltung (Muhammed-Ugur Karagülle)
    Zeit: Do 12:00-14:00 (Erster Termin: 17.04.2025)
    Ort: T9/137 Konferenzraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Voraussetzungen

    • ALP I
    • ALP II
    • Datenbanksysteme

    Kommentar

    Inhalt

    Ein Projektseminar dient als Vorbereitung für eine Bachelor- oder Masterarbeit in der AGDB. Im Rahmen des Projektseminars beschäftigen wir uns mit der Analyse und Visualisierung medizinischer Daten. Studierende lernen in einem iterativen Verfahren das Verfassen von wissenschaftlichen Dokumenten. Zusätzlich werden wir ein kleines praktisches Projekt realisieren.

    Literaturhinweise

    Wird bekannt gegeben.

  • 19303901 Vorlesung
    Mobilkommunikation (Jochen Schiller)
    Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
    Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Das Modul „Mobile Communications“ präsentiert die wichtigsten Themen der mobilen und drahtlosen Kommunikation - die treibenden Kräfte hinter der heutigen Kommunikationsindustrie, die das tägliche Leben aller beeinflussen.

    Die gesamte Vorlesung findet auf ENGLISCH statt und konzentriert sich auf eine Systemperspektive und gibt viele Hinweise auf reale Systeme, Standardisierung und aktuelle Forschung.

    Das Format der Vorlesung ist das Flipped Classroom, d.h. Sie sollten die Videos einer Vorlesung ANSCHAUEN, BEVOR Sie an der Q&A-Sitzung teilnehmen. Während der Q&A-Sitzung werden dann alle offenen Fragen und Probleme diskutiert und beantwortet.

    Die Hauptthemen der Vorlesung sind:

    • Grundlagen der drahtlosen Übertragung: Frequenzen, Signale, Antennen, Multiplexing, Modulation, Spreizspektrum

    • Mediumzugriff: SDMA, FDMA, TDMA, CDMA

    • Drahtlose Telekommunikationssysteme: GSM, TETRA, IMT-2000, LTE, 5G

    • Drahtlose lokale Netzwerke: Infrastruktur/Ad-hoc, IEEE 802.11/15, Bluetooth, ZigBee

    • Mobile Vernetzung: Mobile IP, Ad-hoc-Netze

    • Mobiler Transportschicht: traditionelles TCP, zusätzliche Mechanismen

    • Ausblick: 5 bis 6G, drahtlose Niedrigenergienetzwerke

    Literaturhinweise

    Jochen Schiller, Mobilkommunikation, Addison-Wesley, 2.Auflage 2003

    Alle Unterlagen verfügbar unter http://www.mi.fu-berlin.de/inf/groups/ag-tech/teaching/resources/Mobile_Communications/course_Material/index.html

  • 19304701 Vorlesung
    Robotik (Daniel Göhring)
    Zeit: Mi 12:00-14:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
    Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Voraussetzungen:

    Interesse an Robotik mit Anwendungen an autonomen Fahrzeugen. Grundwissen in Mathematik, insbesondere Lineare Algebra und Optimisierung. Die Studierenden werden mit einem echten Modellauto im Robotiklabor arbeiten.

    Kommentar

    Inhalt:

    Die Vorlesung gibt eine Einführung in die Robotik. Sie ist in folgende Themenschwerpunkte untergliedert:

    • Bewegungserzeugung und dynamische Regelungsverfahren: Dieser Schwerpunkt beschäftigt sich mit Koordinatensystemen, nichtholonomen Bewegungsmodellen wie Ackermannmodellen (analog zu Automobilen) sowie PID-Reglern.
    • Planungsverfahren: Planung mit Hindernissen, Finden von Pfaden, Dijkstra, A*, Hindernisse im Konfigurationsraum, RRT, lattice planner, Gradientenabstieg, Potenzialfeldmethoden, Splines
    • Localisierung und Mapping: Zustandsabschätzung, Bayesfilter, Odometrie, Partikelfilter, Kalmanfilter, SLAM-Verfahren.
    • Vision und Umgebungswahrnehmung: SIFT, HOG-features, Deformable parts models, hough transform, Spurerkennung, 3d-Punktwolken, RANSAC .

    Nach dieser Vorlesung werden die Studenten in der Lage sein, einfache Algorithmen zur Bewegungserzeugung und Zustandsabschätzung für Roboter zu erzeugen.

    Die VL wird in deutscher Sprache gehalten, Folien und Begleitmaterial sind größtenteils auf Englisch.

     

    Literaturhinweise

    Literatur:

    
    John J Craig: Introduction to Robotics: Mechanics and Control; Steven LaValle: Planning Algorithms; Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, Dieter Fox: Probabilistic Robotics
    
     

  • 19304702 Übung
    Übung zu Robotik (Daniel Göhring)
    Zeit: Do 12:00-14:00 (Erster Termin: 17.04.2025)
    Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19305811 Seminar
    Seminar: Beiträge zum Software Engineering (Lutz Prechelt)
    Zeit: Do 16:00-18:00 (Erster Termin: 17.04.2025)
    Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Zielgruppe

    Studierende der Informatik (auch Nebenfach).

    Bitte melden Sie sich bei Interesse mit einem Themenvorschlag oder einer Themenanfrage bei irgendeinem geeigneten Mitarbeiter der Arbeitsgruppe.

    Der Einstieg ist auch während des laufenden Semesters möglich, da die Veranstaltung fortlaufend angeboten wird.

    Voraussetzungen

    Teilnehmen kann jede/r Student/in der Informatik, der/die die Vorlesung "Softwaretechnik" gehört hat.

    Im Rahmen der Teilnahme kann es nötig werden, sich mit Teilen der Materialien zur Veranstaltung "Empirische Bewertung in der Informatik" auseinanderzusetzen.

    Homepage

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

    Kommentar

    Inhalt

    Dies ist ein Forschungsseminar. Das bedeutet, die Vorträge sollen in der Regel zur Förderung laufender Forschungsarbeiten beitragen. Es gibt deshalb, grob gesagt, drei Arten möglicher Themen:

    • Publizierte oder laufende Forschungsarbeiten aus einem der Bereiche, in denen die Arbeitsgruppe Software Engineering arbeitet.
    • Besonders gute spezielle Forschungsarbeiten (oder anderes Wissen) aus anderen Bereichen des Software Engineering oder angrenzender Bereiche der Informatik.
    • Grundlagenthemen aus wichtigen Gebieten des Software Engineering oder angrenzender Fächer wie Psychologie, Soziologie, Pädagogik, Wirtschaftswissenschaften sowie deren Methoden.

    Eine scharfe Einschränkung der Themen gibt es jedoch nicht; fast alles ist möglich.

    Literaturhinweise

    Je nach Wahl des Vortragsthemas

  • 19306711 Seminar
    Seminar über Algorithmen (László Kozma)
    Zeit: Do 14:00-16:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 17.04.2025)
    Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Inhalt

    Fortgeschrittene Themen des Algorithmenentwurfs mit wechselnden Schwerpunkten.

    Im Sommersemester 2025: Neue Ergebnisse bei Algorithmen für kürzeste Wege.

    Zielgruppe

    Master-Studierende der Informatik oder Mathematik

    Empfohlene Vorkenntnisse

    Vorlesung "Höhere Algorithmik" oder vergleichbare Veranstaltung

     

    Literaturhinweise

    Spezialliteratur aus Zeitschriften

  • 19307117 Seminar/Proseminar
    Seminar/Proseminar: Smart Homes und die Welt der IoT (Marius Max Wawerek)
    Zeit: Mo 14:00-16:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 14.04.2025)
    Ort: T9/K63 Hardwarepraktikum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Dieses Seminar konzentriert sich auf verschiedene Aspekte moderner "Internet of Things" (IoT) Systeme. Hauptbestandteil sollen Anwendungen und Veröffentlichungen mit Bezügen zu dem Bereich des "Smart Home" sein. Zu Beginn des Seminars werden Themenvorschläge ausgegeben, die sich vor allem mit der Daten Analyse (sowohl "normaler" Stastistik als auch Machine Learning), Sicherheitsaspekten und der Nützlichkeit des Internets der Dinge bzw. des "Smart Home" befassen. Auch eigene Themenvorschläge sind möglich und erwünscht, der Bezug zu IoT Systemen muss aber gegeben sein. Die Bearbeitung der Themen soll alleine erfolgen.
    
    Zum Ablauf: Dieses Seminar findet Semester-begleitend statt. Es gibt wenige Meetings, diese sind aber verpflichtend. Am ersten Termin (14.04.2025) wird die Themenliste ausgegeben und besprochen. In der nächsten Woche (21.04.2025) wird eine weitere Möglichkeit zur Themenfindung angeboten. Sollten Sie Interesse an einem eigenem Thema haben bereiten Sie bitte einen kurzen (2-3 Minuten) Abriss Ihres eigenen Vorschlages vor. So dass in der dritten Woche (28.04.2025) die Themenvergabe erfolgt.

     

    Danach gibt es pro Person 3 Präsentationstermine: die Vorstellung der Literaturrecherche (19.05.2025), eine kurze Zwischenpräsentation (16.06.2025) und die Abschlusspräsentation an einem der Termine im Zeitraum vom 30.06.2025 - 14.07.2025. Darüber hinaus gibt es keine weiteren Treffen.

    Das bedeutet das je nach Teilnehmerzahl folgende Treffen verpflichtend sind:

    • 14.04.2025
    • 21.04.2025
    • 19.05.2025
    • 16.06.2025
    • 30.06.2025
    • 07.07.2025
    • 14.07.2025

  • 19307201 Vorlesung
    Grundlagen des Datenschutzrechts (Philip Scholz)
    Zeit: Mi 16:00-18:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
    Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    
    Genauer Termin wird noch bekannt gegeben.

    Kommentar

    Qualifikationsziele:

    Die Studierenden

    • verstehen die Ziele, die Funktionen und die Bedeutung des Grundrechts auf Datenschutz in einer digitalisierten Gesellschaft;
    • besitzen einen ersten Überblick über das europäische und deutsche Datenschutzrecht nach der Datenschutz-Grundverordnung;
    • können zentrale Begriffe und Prinzipien des Datenschutzrechts erklären und auf einfache Sachverhalte anwenden;
    • sind in der Lage, die rechtliche Zulässigkeit einer Datenverarbeitung einzuschätzen;
    • kennen ihre Datenschutzrechte und wissen, wie man sie geltend macht;
    • wissen, was bei der datenschutzkonformen Gestaltung von informationstechnischen Systemen zu beachten ist.

    Inhalte:

    • Begriff und Ziele des Datenschutzes
    • Geschichte des Datenschutzes
    • Verfassungs- und europarechtliche Grundlagen
    • Rechtsrahmen: EU-Datenschutz-Grundverordnung, Bundesdatenschutzgesetz, bereichsspezifisches Datenschutzrecht
    • Grundbegriffe und Anwendungsbereich (u.a. personenbezogene Daten, Marktortprinzip)
    • Adressaten datenschutzrechtlicher Pflichten (Verantwortlicher, Auftragsverarbeiter)
    • Grundprinzipien (u.a. Transparenz, Zweckbindung, Datenminimierung) und Zulässigkeit der Datenverarbeitung (u.a. Einwilligung, Vertrag, berechtigte Interessen)
    • Betroffenenrechte: Information, Auskunft, Berichtigung, Löschung, Schadenersatz etc.
    • Technischer Datenschutz: Privacy by Design, Datensicherheit, Datenschutz-Folgenabschätzung
    • Durchsetzung des Datenschutzrechts: Kontrollsystem, Aufsichtsbehörden, Sanktionen, Zertifizierung

     

    Literaturhinweise

    Material:

    • Konferenz der Datenschutzbeauftragten des Bundes und der Länder, Kurzpapiere zur Datenschutz-Grundverordnung, https://www.datenschutzkonferenz-online.de/kurzpapiere.html
    • Konferenz der Datenschutzbeauftragten des Bundes und der Länder, Orientierungshilfen, https://www.bfdi.bund.de/DE/Fachthemen/Gremienarbeit/Datenschutzkonferenz/DSK-tableOrientierungshilfe
    • Europäischer Datenschutzausschuss, Leitlinien, https://edpb.europa.eu/our-work-tools/our-documents/publication-type/guidelines_de
    • Bundesbeauftragter für den Datenschutz und die Informationsfreiheit, Datenschutz-Grundverordnung - Bundesdatenschutzgesetz - Texte und Erläuterungen (Info 1), 2022, https://www.bfdi.bund.de/SharedDocs/Downloads/DE/Broschueren/INFO1.html
    • Stiftung Datenschutz, Zentralarchiv für Tätigkeitsberichte der Bundes- und der Landesdatenschutzbeauftragten sowie der Aufsichtsbehörden für den Datenschutz – ZafTDa, https://www.zaftda.de/
    • DatSchR: Datenschutzrecht, Gesetzestexte, 15. Auflage, Beck-Text im dtv 2023

    Informationsangebote im Netz:

    • Virtuelles Datenschutzbüro - Ein Informationsangebot der öffentlichen Datenschutzinstanzen: https://www.datenschutz.de/
    • Datenschutzkonferenz – offizieller Webauftritt: https://www.datenschutzkonferenz-online.de
    • GDPRhub – Öffentliches Wiki zur DSGVO der Non-Profit-Organisation „noyb“: https://gdprhub.eu
    • noyb – Europäisches Zentrum für digitale Rechte,  NGO mit dem Ziel der Durchsetzung des Datenschutzes innerhalb der EU: https://noyb.eu/de
    • Gesetze im Internet: https://www.gesetze-im-internet.de/index.html
    • DSGVO als übersichtliche Webseite: https://dsgvo-gesetz.de/

    Literaturhinweise:

    • Tinnefeld/Buchner/Petri, Einführung in das Datenschutzrecht - Datenschutz und Informationsfreiheit in europäischer Sicht, De Gruyter, 8. Aufl. 2024
    • v. Lewinski/Rüpke/Eckhardt, Datenschutzrecht, C.H.Beck, 2. Aufl. 2022
    • Kühling/Klar/Sackmann, Datenschutzrecht, Lehrbuch/Studienliteratur, C.F. Müller, 5. Aufl. 2021
    • Laue/Kremer, Das neue Datenschutzrecht in der betrieblichen Praxis, Handbuch, Nomos, 2. Aufl. 2019
    • 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
    • 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 4. Aufl. 2024
    • Eßer/Kramer/v. Lewinski, Datenschutz-Grundverordnung, Bundesdatenschutzgesetz und Nebengesetze, Kommentar, Wolters Kluwer 8. Aufl. 2024

  • 19307202 Übung
    Übung zu Grundlagen des Datenschutzrechts (Philip Scholz)
    Zeit: Mi 18:00-19:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
    Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19307601 Vorlesung
    ProInformatik II: Konzepte der Programmierung (Katharina Klost, Kristin Knorr, Marius Max Wawerek)
    Zeit: Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 28.08.2025)
    Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Eine Anmeldung zum Kurs kann nur über Onlineanmeldung erfolgen!

    Kommentar

    Inhalte

     Studierende erlernen die Grundlagen des Programmierens und grundlegende Programmierparadigmen wie Imperativ und Funktional. Sie erarbeiten sich Ausdrücke und Datentypen und grundlegende Aspekte Imperativer Programmierung (Zustand, Anweisungen Kontrollstrukturen, Ein-Ausgabe) und üben deren Anwendung.

    Die Studierenden erarbeiten sich grundlegende Aspekte der Funktionalen Programmierung (Funktionen, Rekursion, Funktionen höherer Ordnung, Currying), und Objektorientierte Konzepte wie Kapselung und Vererbung, Polymorphie, sowie Grundlegende Algorithmische Fragestellungen (z. B. Suchen, Sortieren, Auswählen und Einfache Feld- und Zeigerbasierte Datenstrukturen) und üben deren Implementierung.

    Literaturhinweise

    • Simon Thompson: Haskell: The Craft of Functional Programming, Third Edition, Addison-Wesley, 2011.
    • Graham Hutton: Programming in Haskell, Cambridge University Press, 2007
    • Bird, R./Wadler, Ph.: Einführung in Funktionale Programmierung, Hanser Verlag, 1982.
    • Hans Hermes: Aufzählbarkeit, Entscheidbarkeit, Berechenbarkeit, Springer-Verlag, 1978.

  • 19307602 Übung
    Übung zu ProInformatik II: Funktionale Programmierung (Katharina Klost, Kristin Knorr, Marius Max Wawerek)
    Zeit: -
    Ort: keine Angabe
    
  • 19307801 Vorlesung
    ProInformatik IVa: Rechnerarchitektur (Barry Linnert)
    Zeit: Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 01.09.2025)
    Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Eine Anmeldung zum Kurs kann nur über Onlineanmeldung erfolgen!

    Kommentar

    Im Bereich Rechnerarchitektur wird ein Einstieg in die Funktionsweise und den Aufbau von Prozessor und Speicher gegeben. Die abgedeckten Themen umfassen Harvard- und Von-Neumann-Architektur, Rechnerarithmetik (Zahlen- und Datendarstellungen, Arithmetische Operationen), Mikroarchitektur (Register, Mikroprogrammierung, Pipelining, Sprungvorhersage), Befehlssatzarchitektur (RISC, CISC, Adressierung), Speicher (Speicherhierarchie, Cache, virtueller Speicher, Paging). In den Übungen werden Probleme mithilfe der Assemblersprache NASM gelöst.

    ## Hinweis:

    Wenn Sie sowohl den Kurs ProInformatik IVa: Rechnerarchitektur als auch den Kurs ProInformatik IVb: Betriebs- und Kommunikationssysteme buchen und erfolgreich abschließen, kann dies für das Modul "Rechnerarchitektur, Betriebs- und Kommunikationssysteme" der Studienordnung von 2017 des Monobachelors Informatik anerkannt werden.

    Literaturhinweise

    • Andrew S. Tannenbaum: 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.

  • 19307802 Übung
    Übung zu ProInformatik IVa: Rechnerarchitektur (Barry Linnert)
    Zeit: Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 01.09.2025)
    Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
    
  • 19308312 Projektseminar
    Softwareprojekt: Anwendungen von Algorithmen (Mahmoud Elashmawi)
    Zeit: Do 08:30-10:00 (Erster Termin: 10.04.2025)
    Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Inhalt

    Ein typisches Anwendungsgebiet von Algorithmen wird ausgewählt und softwaretechnisch behandelt. In diesem Semester soll es um Algorithmen zum Graphenzeichnen gehen. Das Ziel ist es, Programme zur Herstellung guter Zeichnungen zu schreiben und damit an dem Zeichenwettbewerb teilzunehmen, der im September im Zusammenhang mit der internationalen Konferenz über Graph Drawing and Network Visualization stattfindet.

    Voraussetzungen

    Grundkenntnisse in Entwurf und Analyse von Algorithmen

    Literaturhinweise

    je nach Anwendungsgebiet

  • 19308412 Projektseminar
    Softwareprojekt: Datenverwaltung (Agnès Voisard)
    Zeit: Mo 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 05.02.2025)
    Ort: T9/137 Konferenzraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Zielgruppe

    Studierende im Master- bzw. Bachelorstudiengang

    Voraussetzungen

    Gute Programmierkenntnisse, Einführung in Datenbanksysteme.

    Kommentar

    Projekte können anwendungs- oder systemorientiert sein. Eine größere Aufgabe der Systementwicklung wird arbeitsteilig gelöst. Dazu gehören alle Phasen der Softwareentwicklung. Schwerpunkt sind Datenverwaltungssysteme.

     

    Literaturhinweise

    Wird bekannt gegeben. / To be announced.

  • 19310030 Praktikum
    Mikroprozessor-Praktikum (Larissa Groth)
    Zeit: Mo 16:00-18:00, Di 14:00-16:00, Mi 12:00-14:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
    Ort: T9/K63 Hardwarepraktikum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Wichtige Information zum Ablauf:
    Das Mikroprozessor-Praktikum wird in diesem Semester mit einem gemeinsamen Theorie-Termin Mittwochs, 12-14 Uhr, und zwei unabhängigen praktischen Übungs-Terminen angeboten:

    • Gruppe A, Montags, 16-18 Uhr Takustraße 9, Raum K63
    • Gruppe B, Dienstags, 14-16 Uhr Takustraße 9, Raum K63

    Von diesen Übungs-Terminen ist einer auszusuchen.

    Kommentar

    ACHTUNG: Entgegen der Terminübersicht im Vorlesungsverzeichnis hat diese Veranstaltung nicht 3 Pflicht-Termine, sondern nur 2! Weitere Infos siehe unten!

    Die überwältigende Mehrheit zukünftiger Computersysteme wird durch miteinander kommunizierende, eingebettete Systeme geprägt sein. Diese finden sich in Maschinensteuerungen, Haushaltsgeräten, Kraftfahrzeugen, Flugzeugen, intelligenten Gebäuden etc. und werden zukünftig immer mehr in Netze wie dem Internet eingebunden sein.

    Das Praktikum wird auf die Architektur eingebetteter Systeme eingehen und die Unterschiede zu traditionellen PC-Architekturen (z.B. Echtzeitfähigkeit, Interaktion mit der Umgebung) anhand praktischer Beispiele aufzeigen. Das Praktikum basiert auf 16- bzw. 32-Bit-Mikrocontrollersystemen.

    Schwerpunkte des in einzelne Versuche gegliederten Praktikums sind:

    • Registerstrukturen
    • Speicherorganisation
    • hardwarenahe Assembler- und Hochsprachenprogrammierung
    • I/O-System- und Timer-Programmierung
    • Interrupt-System
    • Watchdog-Logik
    • Analogschnittstellen
    • Bussystemanbindung von Komponenten
    • Kommunikation (seriell, CAN-Bus, Ethernet, Funk und USB)
    • Ansteuerung von Modellen und Nutzung unterschiedlichster Sensorik

    Literaturhinweise

    • Brian W. Kernighan, Dennis M. Ritchie: The C Programming Language, Second Edition, Prentice Hall, 1988.

  • 19310201 Vorlesung
    ProInformatik I: Diskrete Strukturen in der Informatik (Linus Ververs)
    Zeit: Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 24.07.2025)
    Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Eine Anmeldung zum Kurs kann nur über Onlineanmeldung erfolgen!

    Kommentar

    Inhalte:

    • • Aussagenlogik und mathematische Beweistechniken Boolesche Formeln und Boolesche Funktionen, DNF und KNF, Erfüllbarkeit, Resolutionskalkül
      • Mengenlehre: Mengen, Relationen, Äquivalenz- und Ordnungsrelationen, Funktionen
      • Natürliche Zahlen und vollständige Induktion, Abzählbarkeit
      • Prädikatenlogik und mathematische Strukturen
    • Kombinatorik: Abzählprinzipien, Binomialkoeffizienten und Stirling-Zahlen, Rekursion, Schubfachprinzip
    • diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen
    • Graphentheorie: Graphen und ihre Darstellungen, Wege und Kreise in Graphen, Bäume

    Literaturhinweise

    • Christoph Meinel, Martin Mundhenk: Mathematische Grundlagen der Informatik, Teubner; 2. Auflage 2002
    • Uwe Schöning: Logik für Informatiker, B.I.-Wissenschaftsverlag; 5.Auflage 2000
    • Kenneth H. Rosen: Discrete Mathematics and its Applications, Mc-Graw Hill; 1999
    • M. Aigner: Diskrete Mathematk, Vieweg, 5. Auflage 2004

  • 19310202 Übung
    Übung zu ProInformatik I: Diskrete Strukturen in der Informatik (Linus Ververs)
    Zeit: Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 24.07.2025)
    Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19310817 Seminar/Proseminar
    Seminar/Proseminar: High Performance and Cloud Computing (Barry Linnert)
    Zeit: Di 12:00-14:00 (Erster Termin: 22.04.2025)
    Ort: T9/K40 Multimediaraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Wenn es darum geht, komplexe Anwendungen oder große Datenmengen in einem angemessenen Zeitrahmen zu verarbeiten, ist der Einsatz von parallelen Programmen unumgänglich. Diese können jedoch sowohl auf Grund des spezifischen Anwendungsrahmens oder der technischen Umgebungen sehr unterschiedlich ausfallen. So kommen im High Performance Computing (HPC) Supercomputer zum Einsatz, die Anwendungen mit einem hohen Maß an Interaktion unterstützen, während beim Cloud Computing ein Schwerpunkt auf die Bereitstellung von Daten und Rechenkapazität bei Bedarf (on demand) gelegt wird.

    Beide Anwendungsbereiche haben Herausforderungen sowohl auf Ebene der Programmierung als auch bei der Verwaltung der entsprechenden Systeme.

    Im Seminar wollen wir uns im Rahmen dieses Spektrums jeweils einem Aspekt widmen, und die aktuelle Forschung hierzu zusammenfassen und bewerten.

     

    Weitere Informationen zum Ablauf werden beim ersten Termin am 22.04.2025 bereitgestellt.

  • 19313310 Proseminar
    Proseminar: Interactive Intelligent Systems - A Human-Centered Perspective (Malte Heiser)
    Zeit: Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 17.04.2025)
    Ort: keine Angabe
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Lehrveranstaltung auf der HCC-Webseite

    Kommentar

    In this Proseminar, we discuss research results from the field of Human Computer Interaction with a focus on computer science. In recent decades, this area has changed extensively, mainly through technological innovations. We primarily consider these changed interactions between one or more people and one or more computers.

    This time we will focus specifically on interactions with large language models (LLMs). We will explore new ways that these tools allow us to interact with technology. We will also consider the implications of generative AI for users and society at large.

    In this course, we will cover a selection of important paper on pioneering work in HCI. Each semester, the focus of the more recent work might change. Each week, one student will present one important approach, and we will discuss it in class. Within presentations students have to introduce the assigned readings, will discuss them in context and will derive new, possible topics. Articles are chosen because they describe either a specific sub-­-area, represent the first article in a specific area, or introduce different approaches in the area.

    Literaturhinweise

    Wird bei der Vorbesprechung im April bekanntgegeben.

  • 19313801 Vorlesung
    Algorithmische Geometrie (Günther Rothe)
    Zeit: Mo 10:00-12:00, Do 14:00-16:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
    Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19313802 Übung
    Übung zu Algorithmische Geometrie (Günther Rothe)
    Zeit: Fr 14:00-16:00 (Erster Termin: 25.04.2025)
    Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19314012 Projektseminar
    Softwareprojekt: Semantische Technologien (Adrian Paschke)
    Zeit: Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
    Ort: A7/SR 031 (Arnimallee 7)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Weitere Informationen finden sich auf der Veranstaltungsseite.

    Kommentar

    Im Rahmen des Softwareprojekts werden gemischte Gruppen von Bachelor- und Master-Studenten gebildet, die entweder ein eigenständiges Projekt erstellen oder aber ein Teil eines größeren Projektes im Bereich semantischer Technologien übernehmen. Bei der Umsetzung der Aufgaben werden vertiefte Programmierkenntnisse in der Anwendung semantischer Technologien und künstlicher Intelligenz im Corporate Semantic Web erworben, Projektmanagement und Teamfähigkeit gefördert, sowie Praktiken der guten Software-Entwicklung großer verteilter Systeme und Semantic Web Anwendungen geübt. Das Softwareprojekt kann in Zusammenarbeit mit einem externen Partner aus der Industrie oder Standardisierung durchgeführt werden. Die Fortführung des Projektes als Bachelor- oder Masterarbeit ist möglich und ausdrücklich erwünscht.

    Literaturhinweise

    Corporate Semantic Web

  • 19314911 Seminar
    Schulpraktische Studien im Unterrichtsfach Informatik: Vorbereitungsseminar (Ralf Romeike)
    Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
    Ort: keine Angabe
    

    Kommentar

    Willkommen im Vorbereitungsseminar zum Praxissemester in Informatik!

    In diesem Masterseminar haben Sie die Gelegenheit, die zuvor vor allem aus theoretischer Perspektive gewonnenen Kompetenzen mit Blick auf deren praktische Anwendung zu reflektieren und in der Entwicklung und Gestaltung von Informatikunterricht anzuwenden.

    Wir organisieren die Lehrveranstaltung primär wieder über den Moodle-Kurs, der am Montag der Vorlesungszeit zur Selbsteinschreibung freigeschaltet wird:

    https://moodle.mi.fu-berlin.de/moodle/course/index.php?categoryid=6

    Kurs-Passwort: siehe Whiteboard

    Die Lehrveranstaltungszeiten (mittwochs von 10:15 Uhr bis 11:45 Uhr) werden regelmäßig für synchrone Lerntätigkeiten verwendet.

     

    Voraussetzungen:
    Das Vorbereitungsseminar baut direkt auf die Kompetenzen, die Sie in der Lehrveranstaltung „Grundlagen der Didaktik der Informatik“ erworben haben, auf. Sollten Sie diese Lehrveranstaltung nicht bei Professor Romeike absolviert haben, senden Sie ihm bitte eine E-Mail in der Sie aufzeigen, wann und wo Sie die entsprechenden Kompetenzen erworben haben und ggf. welche Kompetenzdefizite Sie diesbzgl. besitzen. Eine Darstellung der dieser Lehrveranstaltung zugrundeliegenden Kompetenzen finden Sie im Moodlekurs.

     

    WICHTIG! Hinweise zur Wahl der Praktikumsschule!
    Zu Beginn des Sommersemesters können die Priorisierungen für die Praktikumsschulen im Praxissemester-Portal eingereicht werden.

    Für das Fach Informatik muss hierbei seitens der Studierenden dafür Sorge getragen werden, dass die ausgewählte Schule auch Informatikunterricht anbietet. Insbesondere bei ISS war das in der Vergangenheit oftmals nicht der Fall!

    Aus diesem Grund ist aus Sicht der Informatik ein Gymnasium als Praktikumsschule zu empfehlen. Sollten Sie sich für eine ISS entscheiden, sprechen Sie bitte mit der Schule ab, dass Sie dort auch Informatikunterricht (nicht "Informationstechnische Grundbildung"!), mindestens im Wahlpflichtbereich ab Klasse 9 beobachten und unterrichten können.

    Bitte beachten Sie zusätzlich, dass ein Algorithmus die Studierenden auf Grund der genannten Priorisierungen verteilt, sodass es immer sein kann, dass Studierende nicht die höchsten Priorisierungen zugeteilt bekommen. Sollte Ihnen eine ISS zugeteilt werden, erkundigen Sie sich ebenfalls, ob Sie dort im Informatikunterricht eingesetzt werden können. Sollte das nicht der Fall sein, wenden Sie sich bitte an das Praktikumsbüro für einen Wechsel der Schule.

    Ein den Ausbildungsanforderungen genügendes Unterrichtspraktikum in Informatik ist an ISS i.d.R. leider kaum möglich.

  • 19315312 Projektseminar
    Softwareprojekt: Verteilte Systeme (Justus Purat)
    Zeit: Mi 12:00-14:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
    Ort: T9/K63 Hardwarepraktikum (Takustr. 9)
    
  • 19315401 Vorlesung
    Multiplicative Weights - A Popular Algorithmic Technique with Countless Applications (Wolfgang Mulzer)
    Zeit: Di 14:00-16:00, Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
    Ort: T9/055 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Just like greedy algorithms, dynamic programming, or divide-and-conquer, the multiplicative weights method is a fundamental algorithmic technique with countless applications across disciplines. However, it is taught only rarely in basic classes.

    
    
    

    In this class, we will study the multiplicative weights method in detail. We will learn about the basic technique and its variations, explore connections to other fields such as online convex optimization and machine learning, and see the beautiful mathematics that lies behind it.

    
    
    

    We will also see many applications of the technique, with examples from combinatorial optimization, machine learning, algorithmic game theory, computational geometry, information theory, online algorithms, and many more. For some of the applications, we will have invited speakers who have applied the technique in their respective fields.

    
    
    

    The class is jointly attended by students at Sorbonne Paris Nord in Paris and will be given in a hybrid format.

    
    
    

    The course website can be found here: https://www.inf.fu-berlin.de/lehre/SS25/mwu/

    
    

    Literaturhinweise

    Wird noch bekannt gegeben.

  • 19315402 Übung
    Übung zu Multiplicative Weights (Michaela Krüger)
    Zeit: Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 17.04.2025)
    Ort: A7/SR 140 Seminarraum (Hinterhaus) (Arnimallee 7)
    
  • 19315733 Berufspraktikum
    Berufspraktikum Informatik (Volker Roth)
    Zeit: -
    Ort: keine Angabe
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    
    mindestens sechs Wochen (240 Stunden) außeruniversitär

    Kommentar

    Inhalt

    Praktika haben eine wichtige Orientierungsfunktion für den Fortgang des Studiums und für die zukünftige berufliche Ausrichtung der Studierenden. Das Berufspraktikum selbst dient dazu, einen ausgewählten Tätigkeitsbereich vor Ort kennen zu lernen und die bisher erworbenen Fach- und Schlüsselkompetenzen im konkreten Berufsalltag zu erproben.

    Die Veranstaltungen, die das Praktikum begleiten, bieten die Möglichkeit - durch intensive Vorbereitung und Reflexion - die Praxisphase effektiv zu gestalten. Die Studierenden setzen sich mit Fragen der Berufsorientierung und Bewerbung auseinander und haben Gelegenheit, sich über den konkreten Arbeitsprozess auszutauschen.

    Darüber hinaus lernen sie, überfachliche Kenntnisse in Zusammenhang mit beruflichen Anforderungen zu definieren, und sich mit dem Verhältnis von Studium und betrieblicher Erfahrung auseinander zu setzen.

    Literaturhinweise

    Exemplarische Praktikumsberichte sind beim Praktikumsbeauftragten einsehbar.

  • 19319701 Vorlesung
    Wissenschaftliches Arbeiten in der Informatik (Claudia Müller-Birn)
    Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
    Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Weitere Informationen:

    https://www.mi.fu-berlin.de/w/SE/VorlesungWissenschaftlichesArbeiten2019

    Kommentar

    Die Vorlesung setzt sich zum Ziel einen Einblick in das wissenschaftliche Arbeiten und das deutsche Wissenschaftssystem zu geben. Es werden die grundlegenden Formen der schriftlichen und mündlichen Wissensrepräsentation beschrieben. Es wird erläutert, wie wissenschaftliche Texte verfasst werden und welchen Anforderungen sie genügen müssen. Des Weiteren werden Grundlagen der Posterentwicklung sowie der mündlichen Präsentation wissenschaftlicher Forschungsergebnisse vermittelt. Anhand konkreter Forschungsbeispiele wird der Kontext wissenschaftlichen Arbeitens dargestellt und ein Eindruck der wissenschaftlichen Realität vermittelt. Im Hinblick auf die Verantwortung als Wissenschaftler wird die Praxis guter wissenschaftlicher Arbeit erläutert. Darüber hinaus wird auf die Rahmenbedingungen der Wissenschaft als Berufsfeld eingegangen.

  • 19320501 Vorlesung
    Kryptoanalyse symmetrischer Verfahren (Marian Margraf)
    Zeit: Di 12:00-14:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
    Ort: 1.4.03 Seminarraum T2 (Arnimallee 14)
    

    Kommentar

    Ziel der Vorlesung ist ein tiefes Verständnis kryptographischer Algorithmen, insb. welche Designkriterien bei der Entwicklung sicherer Verschlüsselungsverfahren berücksichtigt werden müssen. Dazu werden wir verschiedene kryptoanalytische Methoden auf symmetrische und asymmetrischen Verschlüsselungsverfahren kennen lernen und beurteilen. Hierzu zählen beispielsweise lineare und differentielle Kryptoanalyse auf Blockchiffren, Korrelationsattacken auf Stromchiffren und Algorithmen zum Lösen des Faktorisierungsproblems und des Diskreten Logarithmusproblems (zum Brechen asymmetrischer Verfahren). Schwächen der Implementierung, z.B. zum Ausnutzen von Seitenkanalangriffen, werden nur am Rande behandelt.

  • 19320502 Übung
    Übung zu Kryptoanalyse (Marian Margraf)
    Zeit: Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
    Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
    
  • 19321101 Vorlesung
    Advanced Data Structures (László Kozma)
    Zeit: Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
    Ort: A3/ 024 Seminarraum (Arnimallee 3-5)
    

    Kommentar

    Die Schwerpunkte dieser Vorlesung sind Design, Analyse, und Anwendungen von Datenstrukturen.

    (Die Vorlesung wird in der englischen Sprache gehalten. Zusätzliche Details zu den Kursinhalten finden Sie in der englischen Beschreibung.)

     

    Literaturhinweise

    D. E. Knuth, The Art of Computer Programming, Volume 4A: Combinatorial Algorithms, Part 1. (Addison-Wesley, 2011), xv+883pp. ISBN 0-201-03804-8

  • 19321102 Übung
    Übung zu Advanced Data Structures (N.N.)
    Zeit: Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 17.04.2025)
    Ort: A3/019 Seminarraum (Arnimallee 3-5)
    

    Kommentar

    Übungen

  • 19322701 Vorlesung
    Kryptoanalyse asymmetrischer Verfahren (Marian Margraf)
    Zeit: Do 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 17.04.2025)
    Ort: A6/SR 032 Seminarraum (Arnimallee 6)
    

    Kommentar

    Die Vorlesung beschäftigt sich mit unterschiedlichsten asymmetrischen Kryptoverfahren, insbesondere mit den diesen Verfahren zugrunde liegenden vermuteten schweren Problemen. Inhalte sind u.a.

    • RSA und das Faktorisierungsproblem
    • DSA und das diskrete Logarithmusproblem
    • Merkel-Hellman und das Rucksack- und Gitterproblem
    • McEliece und das Decodierungsprobleme
    • Matsumoto-Imai und multivariate Polynomsystem

    Vorkenntnisse in den Bereichen IT-Sicherheit und Kryptologie werden vorausgesetzt.

  • 19322702 Übung
    Übung zu Kryptoanalyse asymmetrischer Verfahren (Marian Margraf)
    Zeit: Mi 16:00-18:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
    Ort: T9/K40 Multimediaraum (Takustr. 9)
    
  • 19323311 Seminar
    Ausgewählte Themen der Informatikdidaktik (Ralf Romeike)
    Zeit: Di 09:00-12:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
    Ort: keine Angabe
    

    Kommentar

    Willkommen im Seminar "Ausgewählte Themen" der Fachdidaktik Informatik!

    In diesem Seminar befassen wir uns mit verschiedenen Gegenstandsbereichen der Informatikdidaktik bzw. des Informatikunterrichts.

    Wir organisieren die Lehrveranstaltung primär über einen Moodle-Kurs der zu Beginn der Vorlesungszeit zur Selbsteinschreibung freigeschaltet wird:

    https://moodle.mi.fu-berlin.de/moodle/course/index.php?categoryid=6

    Kurs-Passwort: siehe Whiteboard

    Die Lehrveranstaltungszeiten (dienstags von 9:15 Uhr bis 11:45 Uhr) werden regelmäßig für synchrone Lerntätigkeiten verwendet.

  • 19323411 Seminar
    Entwicklung, Evaluation und Forschung (Viktoriya Olari)
    Zeit: Do 09:00-12:00 (Erster Termin: 17.04.2025)
    Ort: KöLu24-26/SR 017 (vorrang Schülerlabor) (Königin-Luise-Str. 24 / 26)
    

    Kommentar

    Willkommen im Seminar "Entwicklung, Evaluation, Forschung" der Fachdidaktik Informatik!
    In diesem Masterseminar im Rahmen des Lehramtsstudiums Informatik haben Sie die Gelegenheit, sich mit informatikdidaktischer Forschung auseinanderzusetzen und hierbei ein eigenes kleines Forschungsprojekt zu konzipieren, durchzuführen, auszuwerten und darzustellen.

    Wir organisieren die Lehrveranstaltung primär über einen Moodle-Kurs der zu Beginn der Vorlesungszeit zur Selbsteinschreibung freigeschaltet wird:

    https://moodle.mi.fu-berlin.de/moodle/course/index.php?categoryid=6

    Kurs-Passwort: siehe Whiteboard

    Die Lehrveranstaltungszeiten (donnerstags von 9:15 Uhr bis 11:45 Uhr) werden regelmäßig für synchrone Lerntätigkeiten verwendet.
     

     

     

  • 19323612 Projektseminar
    Softwareprojekt: AMOS-Projekt (Lutz Prechelt)
    Zeit: -
    Ort: keine Angabe
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Lernziele und Kompetenzen

    • Studierende lernen zu Softwareprodukten und Softwareentwicklung in der Industrie
    • Studierende lernen zu agilen Methoden, insbesondere Scrum und Extreme Programming
    • Studierende lernen zu Open-Source-Softwareentwicklung und ihren Prinzipien
    • Studierende erwerben praktische Erfahrung mit Scrum und Extrem Programming

    Zielgruppe

    Studierende der Informatik (und verwandte Disziplinen). Für die Softwareentwickler:innen Rolle sollten Sie praktische Programmiererfahrung mitbringen. Dieser Kurs ist nicht geeignet, um Programmieren zu lernen.

    Sprache

    Englisch (Vorlesungen auf Englisch, Team-Meeting auf Deutsch oder Englisch nach Wahl der Studierenden)

    Benotung

    • Softwareentwickler:in (zu 100%)
      • 10% der Note: 5 Kurzquizzes zu jeweils 5 Fragen mit 2 Punkten
      • 90% der Note: Wöchentliche Projektarbeit

    Weiteres

    • SWS: 4 SWS (2 SWS VL, 2 SWS Team-Meeting)
    • Semester: Jedes Semester
    • Modalität: Online, universitätsübergreifend
    • Tags: Scrum

    Kommentar

    Dieser Kurs lehrt agile Methoden (Scrum und XP) und Open-Source-Werkzeuge anhand eines semesterlangen Projekts. Der Kurs findet online und universitätsübergreifend statt. Lehr- und Lerninhalte umfassen:

    • Agile Methoden und verwandte Entwicklungsprozesse
    • Scrum Rollen und Prozesspraktiken, inkl. Produktmanagement und Entwicklungsleitung
    • Technische Praktiken wie Refactoring, Continuous Integration, und test-getriebene Entwicklung
    • Prinzipien und Praktiken der Open-Source-Softwareentwicklung

    Das Projekt ist ein Softwareentwicklungsprojekt, bei dem jedes Studierendenteam mit einem Industriepartner zusammenarbeitet, der die Projektidee bereitstellt. Studierende arbeiten praktisch und angewandt.

    Studierende nehmen die Rolle einer Softwareentwicklerin oder eines Softwareentwicklers ein. In dieser Rolle schätzen sie den Aufwand von Anforderungen und setzen sie im Projekt um. Teilnehmende Studierende müssen über vorherige Softwareentwicklungserfahrung verfügen.

    Studierende werden in Teams von 7-9 Personen organisiert. Ein Team besteht aus einem Scrum Master, zwei Product Ownern, und sechs Softwareentwickler:innen. Ein Industriepartner stellt die allgemeinen Anforderungen bereit, welche von den Product Ownern ausgearbeitet und von den Softwareentwickler:innen umgesetzt werden. Das Projektangebot wird kurz vor Semesterbeginn vorgestellt werden.

    Der Kurs besteht aus einer 90 min. Vorlesung, gefolgt von einem 90 min. Team-Meeting (Teilnahme verpflichtend). Bitte registrieren Sie sich nicht für diesen Kurs, falls Sie nicht regelmäßig am Team-Meeting teilnehmen können.

    ACHTUNG: Dieser Kurs findet extern statt und verwendet einen zusätzlichen Prozess für die Anmeldung. Registrierung und weitere Kursinformation finden Sie auf einem Google Spreadsheet über https://amos.uni1.de – bitte registrieren Sie Ihr Teilnahmeinteresse durch Ausfüllen des dort verlinkten Formulars zur Interessenbekundung, sobald sich dieses öffnet.

    Literaturhinweise

    http://goo.gl/5Wqnr7

  • 19325301 Vorlesung
    Cluster Computing (Barry Linnert)
    Zeit: Di 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
    Ort: T9/055 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Zielgruppe

    • MSc

    Anforderungen

    • Erfahrung mit Computern und Software sowie Programierkenntnisse

    Sprache

    • Die Kurssprache ist Deutsch (oder Englisch wenn benötigt).
    • The exam will be formulated in German, but answers may be given in English, too.

    Credits & Klausur

    • aktive Teilnahme an den Übungen: regelmäßige Vorbereitung von Übungsaufgaben & Präsentation der Ergebnisse in den Übungen
    • Bestehen der Klausur

    Webseite

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

    Kommentar

    Cluster-Computer bilden die zur Zeit vorherrschende Klasse paralleler Hochleistungsrechner. Sie bestehen aus konventionellen Prozessorknoten, die über ein Hochgeschwindig­keitsnetzwerk miteinander verbunden sind. Obwohl meistens räumlich integriert, handelt es sich um verteilte Systeme mit jeweils lokalen Betriebssystemen. Das enorme Leistungspotential dieser Rechnerklasse kann nur ausgeschöpft werden, wenn Programmcode und Daten optimal über die Knoten verteilt werden. Die einge­setzten Verfahren müssen insbesondere skalierbar sein, also auch bei Tausenden von Rechnerknoten noch effizient arbeiten. Gleichzeitig soll aber die Programmiererin bzw. der Programmierer von diesen Aufgaben entlastet werden. Die Vorlesung gibt einen Überblick über die auftretenden Probleme und stellt Algorithmen zu ihrer Lösung vor.

    Literaturhinweise

    • Heiss, H.-U.: Prozessorzuteilung in Parallelrechnern, BI-Verlag, Mannheim, 1996
    • Andrews, G. A.: Foundations of Multithreaded, Parallel and Distributed Programming, Addison-Wesley, 2000
    • Pfister, G.: In Search of Clusters 2nd ed., Prentice Hall, 1998
    • Zomaya, A.: Parallel and distributed computing handbook, McGraw Gill, 1995
    • Buyya, R.: High Performance Cluster Computing, Vol. 1+2, Prentice Hall, 1999

  • 19325302 Übung
    Übung zu Cluster Computing (Barry Linnert)
    Zeit: Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 17.04.2025)
    Ort: T9/K44 Rechnerpoolraum (Takustr. 9)
    
  • 19325620 Kurs
    Einführungskurs zur Durchführung und Planung von Tutorien (Max Willert)
    Zeit: Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 31.03.2025)
    Ort: A3/019 Seminarraum (Arnimallee 3-5)
    

    Kommentar

    In diesem Kurs werden angehende Tutor*innen auf ihre Arbeit mit Studierenden im Tutorium vorbereitet. Folgende Themen werden besprochen:

    • Lernpsychologie
    • Rolle des Tutoriums, Rolle der Tutor*innen
    • Methoden und Sozialformen im Tutorium
    • Motivierung von Studierenden
    • kritische Situationen
    • Kriterien für die Wahl von Übungsaufgaben
    • Korrektur von Übungsaufgaben
    • Gender & Diversity
    • Umgang mit sensiblen Daten
    • Einführung in das KVV-System aus der Sicht der Tutor*innen
    • Planung des ersten Tutoriums

  • 19326601 Vorlesung
    Markovketten (Katinka Wolter)
    Zeit: Di 12:00-14:00, Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
    Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Dieser Kurs wird auf englisch gehalten.

    Wir beschäftigen uns mit den grundlegenden stochastischen Modellen, die zur Untersuchung der Leistung von Computersystemen häufig benutzt werden. Markov modelle und Warteschlangen werden gerne für die Untersuchung dynamischer Systeme verwendet, z.B. Computer Hardware, Kommunicationsprotokolle, biologische Systeme, Epidemien, Verkehr und digitale Währungen.  Wir werden uns einen raschen Überblick verschaffen.  Betrachtete Themen sind der Geburts- und Todesprozess, der Poissonprozess, verallgemeinerte Markov und semi-Markov prozesse sowie deren Lösungsmethoden. Soweit die Zeit es erlaubt werden wir auch die Hintergründe der diskreten Ereignissimulation ansehen.

    Literaturhinweise

    William Stewart. Probability, Markov Chains, Queues and Simulation. Princeton University Press 2009.

  • 19326602 Übung
    Übung zu Markovketten (Justus Purat)
    Zeit: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
    Ort: A6/SR 007/008 Seminarraum (Arnimallee 6)
    
  • 19327401 Vorlesung
    Bild- und Videocodierung (Heiko Schwarz)
    Zeit: Mo 14:00-16:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
    Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Die Vorlesung behandelt die wichtigsten Konzepte und Algorithmen, die in modernen Bild- und Videocodierverfahren verwendet werden. Wir werden uns insbesondere auf Techniken konzentrieren, die in aktuellen internationalen Videocodierstandards Anwendung finden.

    In einem kurzen ersten Teil werden zunächst die sogenannten Rohdatenformate eingeführt, welche als Eingangs- und Ausgangsformate von Bild- und Videocodecs verwendet werden. Dieser Teil beinhaltet folgenden Themen:

    • Farbräume und deren Beziehung zur menschlichen Farbwahrnehmung
    • Transfer-Funktionen (Gamma-Codierung)
    • Warum verwenden wir das YCbCr-Format?

    Der zweite Teil der Vorlesung behandelt zunächst die Bildcodierung und umfasst folgende Themen:

    • Der Anfang: Wie funktioniert JPEG?
    • Warum verwenden wir die Diskrete Cosinus-Transformation?
    • Effiziente Codierung von Transformationskoeffizienten
    • Prädiktion von Bildblöcken
    • Adaptive Blockpartitionierung
    • Wie treffen wir Entscheidungen im Encoder?
    • Optimierungen der Quantisierung

    Im dritten und letzten Teil der Vorlesungen behandeln wir Konzept die letztendlich die Videocodierung deutlich effizienter machen als eine separate Codierung der Einzelbilder. Dieser Teil umfasst folgende Themen:

    • Bewegungskompensierte Prädiktion
    • Codierung von Bewegungsvektoren
    • Algorithmen zur Bewegungssuche
    • Subpixel-genaue Bewegungsvektoren und Interpolationsfilter
    • Verwendung mehrere Referenzbilder
    • Was sind B-Bilder und warum verwenden wir diese?
    • Deblocking- und Deringing-Filter
    • Effiziente zeitliche Codierstrukturen

    In den Übungen werden wir schrittweise einen eigenen Codec für Bilder implementieren. Bei entsprechenden Interesse kann dieser zu einem einfachen Videocodec erweitert werden.

     

    Literaturhinweise

    • Bull, D. R., “Communicating Pictures: A Course in Image and Video Coding,” Elsevier, 2014.
    • Ohm, J.-R., “Multimedia Signal Coding and Transmission,” Springer, 2015.
    • Wien, M., “High Efficiency Video Coding — Coding Tools and Specifications,” Springer 2014.
    • Sze, V., Budagavi, M., and Sullivan, G. J. (eds.), “High Efficiency Video Coding (HEVC): Algorithm and Architectures,” Springer, 2014.
    • Wiegand, T. and Schwarz, H., "Source Coding: Part I of Fundamentals of Source and Video Coding,” Foundations and Trends in Signal Processing, Now Publishers, vol. 4, no. 1–2, 2011.
    • Schwarz, H. and Wiegand, T., “Video Coding: Part II of Fundamentals of Source and Video Coding,” Foundations and Trends in Signal Processing, Now Publishers, vol. 10, no. 1–3, 2016.

  • 19327402 Übung
    Übung zu Bild- und Videocodierung (Heiko Schwarz)
    Zeit: Mo 12:00-14:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
    Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19327601 Vorlesung
    ProInformatik IVb: Betriebs- u. Kommunikationssysteme (Barry Linnert)
    Zeit: Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 28.07.2025)
    Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    • Eine Anmeldung zum Kurs kann nur über Onlineanmeldung erfolgen!

    Kommentar

    Der Bereich Betriebssysteme gibt einen Überblick über die notwendigen bzw. heute anzutreffenden Komponenten, die ein Betriebssystem ausmachen und stellt die Aufgaben vor, die von einem Betriebssystem in der Regel übernommen werden. Die Themen umfassen Unterbrechungen (Interrupts), Systemaufrufe, Prozesse/Threads, Speicher (Fragmentierung, Paging, virtueller Speicher, MMU), Scheduling, Ein-/Ausgabe, Dateisysteme, Systemstart (Booting), Dienste, Sicherheit. In den Übungen wird in C programmiert.

    Im Bereich Kommunikationssysteme wird eine Übersicht über die typische Netzwerkkommunikation gegeben und dabei alle notwendigen Schichten betrachtet. Die Themen sind hier: Vernetzung (Sockets, das Internet, Schichtenmodell, Protokolle, Geräte (Router, Switches)), Netzzugangsschicht (Physikalische Signale, Fehlererkennung, Pakete, Netzwerktopologien), Internetschicht (Routing, IP, Adressierung), Transportschicht (TCP, UDP, Verbindungsauf-/-abbau, Ports), Anwendungsschicht (DNS, E-Mail, World Wide Web), Netzwerksicherheit (Konzepte und Begriffe, Kryptographie, VPNs). Auch hier werden in den Übungen Programme in C entwickelt.

    ## Hinweis:

    Wenn Sie sowohl den Kurs ProInformatik IVa: Rechnerarchitektur als auch den Kurs ProInformatik IVb: Betriebs- und Kommunikationssysteme buchen und erfolgreich abschließen, kann dies für das Modul "Rechnerarchitektur, Betriebs- und Kommunikationssysteme" der aktuellen Studienordnung des Monobachelors Informatik anerkannt werden.

     

  • 19327602 Übung
    ProInformatik V: Einführung in die Programmierung (Barry Linnert)
    Zeit: -
    Ort: keine Angabe
    
  • 19328217 Seminar/Proseminar
    Seminar/Proseminar: New Trends in Information Systems (Agnès Voisard)
    Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
    Ort: A3/SR 119 (Arnimallee 3-5)
    

    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: Telematik (Jochen Schiller)
    Zeit: Di 15.07. 10:00-16:00, Di 22.07. 10:00-18:00 (Erster Termin: 15.07.2025)
    Ort: T9/K40 Multimediaraum (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  Sicherheitsaspekten des Internets der Dinge 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 (2-3 Studierende) erfolgen. Dann muss aber deutlich werden, wer welchen Teil zur Seminararbeit beigetragen hat. 
    
    Es ist möglich, dieses Seminar mit dem Softwareprojekt Technische Informatik zu kombinieren. Die theoretischen Grundlagen des gewählten Themas werden dann hier in Form einer wissenschaftlichen Ausarbeitung behandelt und im Softwareprojekt praktisch umgesetzt. Beachten Sie bitte, dass die Seminararbeit sich nicht mit Implementierungsdetails befassen soll und die Pflicht zur sorgfältigen schriftlichen Dokumentation des Softwareprojekts nicht entfällt. 
    
    Zum Ablauf: Dieses Seminar findet Semester-begleitend statt. Es gibt wenige Meetings, diese sind aber verpflichtend. Am ersten Termin 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 erfolgt dann die Themenvergabe. Danach gibt es insgesamt 3 Präsentationstermine: die Themenvorstellung, eine kurze Zwischenpräsentation und die Abschlusspräsentation. Darüber hinaus gibt es keine weiteren Treffen. Die genauen Termine und weitere Hinweise werden auf Whiteboard bekanntgegeben.

  • 19329912 Projektseminar
    Softwareprojekt: Secure Identity (Volker Roth)
    Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
    Ort: A7/SR 031 (Arnimallee 7)
    

    Kommentar

    Die Aufgabe wird die Entwicklung einer Software sein. Es wird um sichere Softwareentwicklung gehen. Die Aufgabe wird in Gruppenarbeit gelöst.

  • 19330601 Vorlesung
    Mensch-Computer Interaktion (Claudia Müller-Birn)
    Zeit: Di 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
    Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Lehrveranstaltung auf der HCC-Webseite

    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 (Malte Heiser)
    Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
    Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19330811 Seminar
    Seminar: digi4all - Kompetenzen für das Unterrichten in einer digitalisierten Welt (Ralf Romeike)
    Zeit: Di 16:00-18:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
    Ort: Online - zeitUNabhängig
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Zielgruppe

    digi4all richtet sich an alle Studierenden außerhalb von Informatikstudiengängen, die sich Kompetenzen für das Lehren und Lernen unter den Bedingungen der Digitalisierung selbstbestimmt aneignen möchten und die einen umfassenden Blick auf die Chancen und Herausforderungen der Digitalisierung für das Bildungssystem erhalten möchten. Das Einbringen der Lehrveranstaltung in einen Studiengang mit Fach Informatik ist nicht möglich.

    Kommentar

    Inhalte

    Alle Fachbereiche und ihre Disziplinen sind durch die Digitalisierung starken Veränderungen unterworfen. Im Zentrum der aktuellen Phase der digitalen Transformation steht das Thema Künstliche Intelligenz (KI). Im Rahmen der Veranstaltung erwerben die Studierenden daher selbst umfassende technische Grundlagen-, Anwendungs- und Reflexionskompetenzen: Sie lernen, selbstbestimmt mit digitalen Systemen umzugehen, verstehen grundlegend, wie digitale Technologien im Bildungskontext, insbesondere auch "Künstliche Intelligenz", funktionieren, auf welchen informatischen Ideen und Prinzipien sie basieren und beurteilen auf dieser Grundlage, welche Möglichkeiten sie bieten und wie sie verantwortungsvoll eingesetzt werden können. Konzepte zum Transfer des Gelernten in Lehr-Lern-Prozesse stellen den theoretisch fundierten Praxisbezug her und befähigen zur Gestaltung eines zeitgemäßen Unterrichts unter den Bedingungen der digitalen Transformation mit Einbeziehung der KI. Ein Einblick in die Kursinhalte ist möglich unter www. digi4all.de. Die Bearbeitung der Module erfolgt auf der Lernplattform Moodle.

    Infos zum Seminar

    digi4all findet weitgehend online und zeitunabhängig statt. Es gibt zwei gemeinsame Informationsveranstaltungen. Für die abschließenden Präsentationen werden gegen Ende des Semesters Termine vereinbart.

    Bei Rückfragen zum Kurs oder zur Teilnahme wenden Sie sich bitte ausschließlich per E-Mail an digi4all-support@lists.fu-berlin.de.

    Am 15.04.2025, um 16:00 Uhr (pünktlich!) findet über Webex eine Informationsveranstaltung statt. Die Teilnahme ist verpflichtend. Die Zugangsdaten finden sich unten sowie im Blackboard.

    Webex-Meeting Informationsveranstaltung (15.04.2025, 16:00 Uhr)
        Meeting-Link: https://fu-berlin.webex.com/fu-berlin/j.php?MTID=mfcf312f9739f1e05bda14dd029c40d52

    Literaturhinweise

    Wird zu Beginn des Semesters bekannt gegeben. / To be announced at the beginning of the semester.

  • 19331101 Vorlesung
    Human Centered Data Science (Claudia Müller-Birn)
    Zeit: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
    Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    [link HCC-Webseite aktuelles Semester]

    Kommentar

    In den letzten Jahren hat sich der Bereich Data Science rasant entwickelt, was in erster Linie auf die Fortschritte beim maschinellen Lernen zurückzuführen ist. Diese Entwicklung hat neue Möglichkeiten in einer Vielzahl von sozialen, wissenschaftlichen und technologischen Bereichen eröffnet. Aus den Erfahrungen der letzten Jahre wird jedoch immer deutlicher, dass die Konzentration auf rein statistische und numerische Aspekte in der Datenwissenschaft weder soziale Nuancen erfasst noch ethische Kriterien berücksichtigt. Der Forschungsbereich der Human-Centered Data Science schließt diese Lücke an der Schnittstelle von Mensch-Computer-Interaktion (HCI), Computer-Supported Cooperative Work (CSCW), Human Computation und den statistischen und numerischen Techniken des Data Science.

    Human-Centered Data Science (HCDS) konzentriert sich auf die grundlegenden Prinzipien des Data Science und deren Auswirkungen auf die Menschen, einschließlich der Forschungsethik, des Datenschutzes, der rechtlichen Rahmenbedingungen, des algorithmischen Bias, der Transparenz, Fairness und Accountability, sowie Daten-Provenance, -kuration, -bewahrung und -reproduzierbarkeit, User Experience-Design und  (Er)Forschung von großen Datensätzen, Human Computing, und darüber hinaus der effektiven mündlichen, schriftlichen und visuellen wissenschaftlichen Kommunikation und der gesellschaftlichen Auswirkungen des Data Science.

    Am Ende dieses Kurses verstehen die Studierenden die wichtigsten Konzepte, Theorien, Praktiken und verschiedenen Perspektiven, aus denen Daten gesammelt und manipuliert werden können. Darüber hinaus sind die Studierenden in der Lage, die Auswirkungen der aktuellen technologischen Entwicklungen auf die Gesellschaft zu erkennen.

    Der Lehrplan dieses Kurses wurde ursprünglich von Jonathan T. Morgan, Cecilia Aragon, Os Keyes und Brock Craft entwickelt. Wir haben den Lehrplan an den europäischen Kontext und unser spezifisches Verständnis des Bereichs angepasst.

    Literaturhinweise

    Aragon, C. M., Hutto, C., Echenique, A., Fiore-Gartland, B., Huang, Y., Kim, J., et al. (2016). Developing a Research Agenda for Human-Centered Data Science. (pp. 529–535). Presented at the CSCW Companion, New York, New York, USA: ACM Press. http://doi.org/10.1145/2818052.2855518

    Baumer, E. P. (2017). Toward human-centered algorithm design:. Big Data & Society, 4(2), 205395171771885. http://doi.org/10.1177/2053951717718854

    Kogan, M., Halfaker, A., Guha, S., Aragon, C., Muller, M., & Geiger, S. (2020, January). Mapping Out Human-Centered Data Science: Methods, Approaches, and Best Practices. In Companion of the 2020 ACM International Conference on Supporting Group Work (pp. 151-156).

  • 19331102 Übung
    Übung zu Human Centered Data Science (Claudia Müller-Birn)
    Zeit: Di 16:00-18:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
    Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19331617 Seminar/Proseminar
    Seminar/Proseminar: Informationstheoretische Grundlagen von ML (Gerhard Wunder)
    Zeit: Fr 14:00-16:00 (Erster Termin: 25.04.2025)
    Ort: T9/K40 Multimediaraum (Takustr. 9)
    
  • 19333101 Vorlesung
    Cybersecurity and AI II: Erklärbarkeit (Gerhard Wunder)
    Zeit: Mo 12:00-14:00, Di 10:00-12:00, Fr 12:00-14:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
    Ort: 1.3.21 Seminarraum T1 (Arnimallee 14)
    
  • 19333102 Übung
    Übung zu Cybersecurity and AI II (Gerhard Wunder)
    Zeit: Mo 14:00-16:00 (Erster Termin: 28.04.2025)
    Ort: A6/SR 032 Seminarraum (Arnimallee 6)
    
  • 19333311 Seminar
    Seminar: Continual Learning (Manuel Heurich)
    Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
    Ort: A7/SR 140 Seminarraum (Hinterhaus) (Arnimallee 7)
    

    Kommentar

    This seminar focuses on recent advances in ‘Continual Learning’, an increasingly important field within machine learning. Continual Learning tackles the problem of drifting data in input space and changes between input and target distribution. Static models drop significantly in performance when data distributions are subject to change over time. We will cover recent approaches that tackle this problem from different angles.

  • 19333611 Seminar
    Seminar: Deep Learning for biomedical applications (Vitaly Belik)
    Zeit: Mo 16:00-18:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
    Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Recent developments in the area of machine learning due to availability of data and computational power promise to revolutionize almost every area of science. The driving technology behind this advancement is deep learning – a machine learning technology based on artificial neural networks consisting of many layers. Deep learning is capable of processing huge amount of data of different nature and already outperforming humans in many decision-making tasks. Biomedical research became now a source of large heterogeneous data, i.e. images, video, activity sensors, omics and text data. Leveraging the opportunities of this deep learning technology in the biomedical field requires particular set of skills combining thorough knowledge of necessary algorithms, specifics of biomedical data and designated programming tools. In this course we aim to offer students with background in computer science an opportunity to acquire the above skills to be able to deploy deep learning technology with a focus on biomedical applications. The course is structured as a seminar, where students under extensive guidance of instructors read fundamental books and recent research articles on deep learning, learn necessary programming tools, and produce their own implementations of computational pipelines in case studies using already published or original data. Starting from fundamental aspects of deep learning we aim to cover its applications to e.g. image data, time series data, text data, complex networks.

    Literaturhinweise

    [1] Andresen N, Wöllhaf M, Hohlbaum K, Lewejohann L, Hellwich O, Thöne- Reineke C, Belik V, Towards a fully automated surveillance of well-being status in laboratory mice using deep learning: Starting with facial expres- sion analysis. Plos One, 15(4):e0228059, (2020) https://doi.org/10.1371/ journal.pone.0228059

    [2] Jarynowski A, Semenov A, Kamiński M, Belik V. Mild Adverse Events of Sputnik V Vaccine in Russia: Social Media Content Analysis of Telegram via Deep Learning. J Med Internet Res 2021;23(11):e30529 https://doi.org//10.2196/30529

  • 19333701 Vorlesung
    Ethics and Epistemology of AI (Christoph Benzmüller)
    Zeit: -
    Ort: keine Angabe
    

    Kommentar

    The course Ethics and Epistemology of AI will be offered again in summer 2025 in cooperation with the TU Berlin (Prof. Sabine Ammon) and U Bamberg. It will bring together an interdisciplinary mix of students from different institutions, including BUA Berlin and Erasmus students.

    Innovative. Experimental. Interdisciplinary.

    More Information: https://www.tu.berlin/en/philtech/study-and-teaching/courses/ethics-and-epistemology-of-ai

    Information for interested students:

    • The course primarily targets masters students with interest in assessing critical aspects of latest artificial intelligence technology and to explore possible solutions and improvements; the course is also part of the Berlin Ethics certificate.
    • Online on-boarding meetings are offered on April 16 (14:15) and April 23 (14:15). The link will be communicated.
    • The course starts immediately after easter with a small pre-exercise to be conducted by each participant individually.
    • Very important is that students then meet for one week in person in Berlin from 28. April to 2. Mai. Participation in this intensive (but also great fun) daily event at TU Berlin is crucial, since it is here where the interdisciplinary and interinstitutional working teams are formed and where the working topics are defined in interaction with the supervisors.
    • After the intensive meeting in Berlin the teams work independently  via the internet; the group typically meets online with their supervisors each Wednesday (early afternoon).
    • Group project presentations are scheduled for June 11; after this date the groups then work on their joint final report.
    • This course is challenging but also fun, and you can expect to build an international network of other students who are interested in assessing critical aspects of AI.

    Contact for administrational questions at TU Berlin: Leon Dirmeier (dirmeier@campus.tu-berlin.de)

  • 19333702 Übung
    Übung zu Ethics and Epistemology of AI (Christoph Benzmüller)
    Zeit: -
    Ort: keine Angabe
    
  • 19334212 Projektseminar
    Softwareprojekt: Maschinelles Lernen und Erklärbarkeit für verbesserte (Krebs-)behandlung (Pauline Hiort)
    Zeit: Di 15:00-17:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 26.02.2025)
    Ort: T9/K40 Multimediaraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Im Softwareprojekt werden wir verschiedene Machine-Learning (ML)-Methoden implementieren, trainieren und evaluieren. Der Fokus im Projekt liegt auf neuronalen Netzen (NN) und ihrer Erklärbarkeit. Die Methoden werden wir mit verschiedenen Baseline-Modellen, zum Beispiel Regressionsmodellen, vergleichen. Verschiedene ML-Methoden werden auf einen spezifischen Datensatz, z.B. zur Vorhersage von Medikamentenkombinationen gegen Krebserkrankungen, angewendet und ausgewertet. Der Datensatz wird von uns vorbereitet und mit den implementierten Methoden analysiert. Zusätzlich legen wir einen Fokus auf Erklärbarkeit, um sicherzustellen, dass die Vorhersagen der ML-Modelle nachvollziehbar und interpretierbar sind. Dazu werden wir geeignete Techniken zur Erklärbarkeit von Modellen integrieren, um die Entscheidungsgrundlagen der Modelle besser zu verstehen und visualisieren zu können.

    Die Programmiersprache ist Python, und wir planen die Verwendung von modernen Python-Modulen für ML wie scikit-learn, and PyTorch. Gute Python-Kenntnisse sind Voraussetzung. Das Ziel ist die Erstellung eines Python-Pakets, das für den konkreten Anwendungsfall wiederverwendbaren Code zur Präprozessierung, Training auf ML-Modelle und Evaluation der Ergebnisse mit Dokumentation (z.B. mit sphinx) liefert. Das Softwareprojekt findet semesterbegleitend statt und kann auch auf Englisch durchgeführt werden.

  • 19334412 Projektseminar
    SWP: Szenario-Management im Future Security Lab (Larissa Groth)
    Zeit: Mi 23.04. 14:00-16:00 (Erster Termin: 23.04.2025)
    Ort: T9/K63 Hardwarepraktikum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Das Projekt BeLIFE, Teil der AG Technische Informatik, konzentriert sich auf die Verbesserung des Wissenstransfers und des kommunikativen Austausches in der zivilen Sicherheitsforschung. Zentraler Bestandteil des Projekts ist das Future Security Lab, das in den Räumlichkeiten des Einstein Center Digital Future in Mitte beheimatet ist. Hier werden Politiker:innen von Bundes- und Landesebenen, aber auch Vertreter:innen aus Behörden und Organisationen mit Sicherheitsaufgaben willkommen geheißen. 

    Im Rahmen des Softwareprojekts entwickeln die Studierenden Konzepte, um die bestehende technische Infrastruktur des Raumes zu optimieren und kreativ weiterzuentwickeln. Ziel ist es insbesondere die Usability des Raumes auf Seiten der Wissenschaftler:innen zu erhöhen, aber auch die User Experience der Besuchenden zu verbessern. Um das zu erreichen, besteht das Softwareprojekt aus mehreren Teilbereichen, die sich entweder aus einem konkreten Problem ergeben, das es zu lösen gilt, oder kreative Herangehensweisen und Ideenreichtum erfordern. Die zu bearbeitenden Aufgaben generieren sich aus den Bereichen Systemadministration, Interfaceentwicklung sowie Licht-/Ton-Installation und -Orchestrierung und umfassen auch die Optimierung der vorhandenen WebApp zur Szenariopräsentation. 

    Die Bearbeitung der Aufgabenstellung erfolgt ausschließlich in Kleingruppen (3-5 Studierende). Die Zusammenarbeit und Sicherung des entwickelten Codes erfolgt über das Fachbereichs-eigene Gitlab oder ein öffentliches Github. Die Ergebnisse sind geeignet zu dokumentieren, z.B. über die Readme-Dateien des Gits und ein gut strukturiertes Wiki. Modularität und Erweiterbarkeit des entwickelten Codes und eine top Dokumentation sind entscheidend für den Erfolg dieses Softwareprojekts!

    Zum Ablauf: Dieses Softwareprojekt findet semesterbegleitend statt. Es gibt wenige Meetings in großer Runde mit allen Teilnehmenden, diese sind aber verpflichtend. Darüber hinaus gibt es kurze wöchentliche Treffen, in denen mind. 1 Gruppenmitglied über den aktuellen Stand berichtet, wobei wir hier im Verlauf eines Monats mit allen Mitgliedern gesprochen haben wollen. Der erste Termin (23.04.25, 14h, K63) wird in der Takustraße 9 stattfinden. Im Rahmen dieses Termins werden die bereits implementierten Lösungen in der Theorie präsentiert und die Problemstellungen angesprochen. Eine Live-Demo erfolgt dann eine Woche später, am 30.04.2025, in Berlin Mitte im Future Security Lab, Wilhelmstr. 67, 10117 Berlin.

    Danach gibt es insgesamt 3 Präsentationstermine: die Präsentation eines ersten Ansatzes zur Problemlösung (14.05.2025), eine kurze Zwischenpräsentation (18.06.2025) und die Abschlusspräsentation (16.07.2025). 
    Die Studierenden erhalten zusätzlich regelmäßig die Möglichkeit, in den Räumlichkeiten des Future Security Labs zu arbeiten und sich so mit der Ausstattung vertraut zu machen. 

  • 19334617 Seminar/Proseminar
    Seminar/Proseminar: How to Startup (Tim Landgraf)
    Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
    Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Dieses Seminar beleuchtet die facettenreiche Welt von Startups und vermittelt den Studierenden ein umfassendes Verständnis dafür, was es braucht, um in einer dynamischen und wettbewerbsorientierten Umgebung erfolgreich zu sein. Behandelt werden Themen wie Teamzusammensetzung, Marktanalyse, Investmentlogik, aktuelle Trends (wie KI) und typische Fehler, die Startups machen.
    
    Im Gegensatz zu traditionellen Seminaren liegt der Fokus dieses Kurses auf der praktischen Auseinandersetzung mit dem Thema. Die Studierenden bereiten prägnante "Impulsvorträge" (kurze, 15-minütige Präsentationen) zu spezifischen startup-relevanten Themen vor. Diese Präsentationen basieren auf einer Vielzahl von Quellen, darunter:
    
    * Webrecherche: Sammlung von Erkenntnissen aus Branchenberichten, Blogs und Artikeln.
    * Interviews: Gespräche mit echten Startups, um aus erster Hand Wissen und Perspektiven zu gewinnen.
    * Trendanalyse: Untersuchung aktueller Innovationen und Umbrüche im Startup-Ökosystem.

    
    Jeder Vortrag dient als Ausgangspunkt für eine interaktive Diskussion, die ein tieferes Verständnis und vielfältige Perspektiven unter den Teilnehmern fördert.
    
    Dieses Seminar richtet sich an Studierende, die neugierig auf Unternehmertum sind und erkunden möchten, wie Startups in der heutigen schnelllebigen Welt arbeiten, wachsen und Herausforderungen meistern.

     

  • 19335011 Seminar
    Seminar: Netzwerke, dynamische Modelle und ML für Datenintegration in den Lebenswissenschaften (Katharina Baum)
    Zeit: Di 12:00-14:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
    Ort: T9/137 Konferenzraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Forschungsseminar der Arbeitsgruppe Data Integration in the Life Sciences (DILiS). Auch offen für Seminarteilnahmen im Masterstudium, Online-Teilnahme möglich. Bitte entnehmen Sie Termine dem aktuellen Plan im Whiteboard!

    Das Seminar bietet Raum für die Diskussion weiterführender und integrativer Datenanalysetechniken, insbesondere Vorträge und Diskussion von laufenden oder geplanten Forschungsprojekten, Neuigkeiten von Konferenzen, Besprechung aktueller Literatur und Diskussion möglicher zukünftiger Lehrformate und -inhalte, und Vorstellungen, sowie Abschlussvorträge zu Abschlussarbeiten oder Projektseminaren. Die Seminarsprache ist weitestgehend Englisch. Gern können interessierte Studierende teilnehmen und unverbindlich vorbeischauen oder ein selbst gewähltes Thema von Interesse für die Arbeitsgruppe vorstellen. Achtung: Einzelne Termine können ausfallen oder verschoben werden. Kontaktieren Sie mich gern für Fragen (katharina.baum@fu-berlin.de)!

  • 19335406 Seminaristischer Unterricht
    Projektmanagement in agilen Umgebungen Teil 2 (SoSe) (Lutz Prechelt)
    Zeit: Mo 08:00-10:00, Fr 16:00-18:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
    Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Qualifikationsziele Die Studierenden verstehen verschiedene Modelle skaliert agiler Software-Produktion mehrerer kooperierender agiler Teams. Sie verstehen grundlegende und fortgeschrittene Techniken des hybriden, prädiktiven sowie adaptiven Projektmanagements in solchen agilen Umgebungen und können sie anwenden. Sie können einen Projektplan erstellen und mit einem geeigneten Vorgehen abgleichen. Sie können in der Leitung eines hybriden Projektes mitarbeiten und Verantwortung für wesentliche Bereiche des Projektmanagements übernehmen, einschließlich der Führung von Personal. Sie können ein einfaches Projekt eigenverantwortlich leiten.

    Inhalte Studierende erlernen Prinzipien, Methoden und Verfahrensweisen skaliert agiler Softwareproduktion anhand etablierter Modelle (z. B. Scaled Agile Framework) und des Projektmanagements anhand einer anerkannten Methodik (z. B. „Projekt Management Body of Knowledge“ (PMBoK)) und üben deren praktische Anwendung. Sie erarbeiten sich agile Prinzipien und Werte sowie Scrum und üben beides ein. Darüber hinaus diskutieren und üben sie die Planung des Produktumfangs und Koordination mehrerer daran gemeinsam arbeitender Teams, nötige Prozesse und involvierte Rollen. Weiterhin lernen sie alle Bereiche des Projektmanagements kennen, diskutieren deren Anwendung und üben teilweise deren Umsetzung: Projektentstehung, -definition und Planung des Projektumfangs, Projektplanung, Projektablaufsteuerung, -statusermittlung und -reporting, Projektorganisation und Einbettung eines Projekts in die ausführende Organisation, Führen ohne formale Macht, Projektkommunikation, Führung eines Projektteams und Qualitätsmanagement

     

  • 19335601 Vorlesung
    Informationssicherheit (Volker Roth)
    Zeit: Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
    Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)
    
  • 19335605 Tutorium
    Tutorium zu Informationssicherheit (Volker Roth)
    Zeit: Mi 16:00-18:00, Do 12:00-14:00, Do 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
    Ort: T9/K36 Rechnerpoolraum (Takustr. 9)
    
  • 19335701 Vorlesung
    Statistik für Informatik (Katinka Wolter)
    Zeit: Mo 14:00-16:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 14.04.2025)
    Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)
    
  • 19335702 Übung
    Übung zu Statistik für Informatik (N.N.)
    Zeit: Mo 10:00-12:00, Mo 12:00-14:00, Mo 16:00-18:00, Di 16:00-18:00, Mi 10:00-12:00, Mi 12:00-14:00, Do 10:00-12:00, Do 12:00-14:00, Fr 10:00-12:00, Fr 12:00-14:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
    Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19335804 Seminar am PC
    Programmierpraktikum (Lutz Prechelt)
    Zeit: Mo 16:00-18:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 14.04.2025)
    Ort: T9/K48 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.

  • 19336001 Vorlesung
    Funktionale Programmierung (Katharina Klost)
    Zeit: Di 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 15.04.2025)
    Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
    
  • 19336002 Übung
    Übung zu Funktionale Programmierung (Katharina Klost)
    Zeit: Mi 16:00-18:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
    Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
    
  • 19336401 Vorlesung
    Vertiefung Theoretische Informatik (Günther Rothe)
    Zeit: Fr 12:00-14:00 (Erster Termin: 11.04.2025)
    Ort: T9/055 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19336402 Übung
    Übung zu Vertiefung Theoretische Informatik (Günther Rothe)
    Zeit: Do 14:00-16:00 (Erster Termin: 17.04.2025)
    Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19336717 Seminar/Proseminar
    Aktives Lernen, Unsicherheit und Erklärbarkeit für biomedizinische Anwendungen (Katharina Baum)
    Zeit: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
    Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    In diesem Hauptseminar besprechen wir verschiedenste Methoden für maschinelles Lernen. Im Fokus stehen dabei Ansätze des aktiven Lernens, Abschätzungen von Unsicherheit und ihre Nutzung, sowie Methoden für Erklärungen von Modellen. Die Anwendung und Entwicklung dieser Methoden für biomedizinische Fragestellungen wird anhand aktueller Forschungsarbeiten betrachtet.
    Beispiel für behandelte Ansätze sind
    - selective sampling
    - SHAP values
    - Gaussian ensemble models
    - Bayesian neural networks
    Wir werden das Seminar vornehmlich auf Englisch durchführen, natürlich können Sie Fragen auch auf Deutsch stellen.

  • 19336901 Vorlesung
    Advanced Data Visualization for Artificial Intelligence (Georges Hattab)
    Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
    Ort: A6/SR 007/008 Seminarraum (Arnimallee 6)
    

    Kommentar

    Die Vorlesung über fortgeschrittene Datenvisualisierung für künstliche Intelligenz ist eine umfassende Erkundung der modernsten Techniken und Tools zur Erstellung und Validierung komplexer Visualisierungen für die Vermittlung von Dateneinblicken und Geschichten, mit einem besonderen Schwerpunkt auf Anwendungen in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und erklärbarer KI. Der Vortrag führt die Teilnehmer in das verschachtelte Modell der Visualisierung ein, das vier Ebenen umfasst: Charakterisierung der Aufgabe und der Daten, Abstrahierung in Operationen und Datentypen, Entwurf visueller Kodierungs- und Interaktionstechniken und Erstellung von Algorithmen zur effizienten Ausführung von Techniken. Dieses Modell dient als Rahmen für den Entwurf und die Validierung von Datenvisualisierungen.
    
    Darüber hinaus wird in der Vorlesung die Anwendung der Datenvisualisierung im Bereich NLP behandelt, wobei der Schwerpunkt auf der Visualisierung von Worteinbettungen und Sprachmodellen liegt, um die Erforschung semantischer Beziehungen zwischen Wörtern und die Interpretation des Verhaltens von Sprachmodellen zu unterstützen. Im Kontext von Explainable AI liegt der Schwerpunkt auf der Verwendung von Visualisierungen zur Erklärung von Modellvorhersagen und der Bedeutung von Merkmalen, wodurch die Interpretierbarkeit von KI-Modellen verbessert wird. Durch die Nutzung des verschachtelten Modells der Visualisierung und die Fokussierung auf NLP und erklärbare KI zielt der Vortrag darauf ab, die Teilnehmer mit den wesentlichen Fähigkeiten auszustatten, um fortschrittliche Datenvisualisierungen zu entwerfen und zu validieren, die auf diese spezifischen Anwendungen zugeschnitten sind. So können sie letztendlich komplexe Datenmuster effektiv kommunizieren und tiefere Einsichten aus ihren Daten gewinnen.

  • 19336902 Übung
    Ü: Advanced Data Visualization for Artificial Intelligence (Georges Hattab)
    Zeit: Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
    Ort: A6/SR 007/008 Seminarraum (Arnimallee 6)
    
  • 19337112 Projektseminar
    Softwareprojekt: Chat, Search and Summaries: Smarter Apps with LLMs (Tim Landgraf)
    Zeit: Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 17.04.2025)
    Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    In diesem praxisorientierten Projektkurs tauchen die Studierenden in die Welt der Large Language Models (LLMs) ein, um intelligente Anwendungen zu entwerfen und zu entwickeln. In Teams von 2-3 Personen nehmen die Teilnehmenden die Herausforderung an, Anwendungen zu erstellen, die LLMs für Aufgaben wie die intelligente Dokumentensuche, dynamische Nutzerinteraktionen und Inhaltszusammenfassungen nutzen.
    
    Der Kurs erstreckt sich über zwei Monate kontinuierlicher Entwicklungsarbeit und bietet eine umfassende Einführung in die Softwareentwicklung. Während LLMs den Kern jedes Projekts bilden, liegt der Schwerpunkt darauf, deren Funktionen durch folgende Aspekte zu integrieren und zu erweitern:
    
    * Front-End-Entwicklung: Gestaltung intuitiver Benutzeroberflächen zur Interaktion mit dem LLM-gestützten Backend.
    * Back-End-Entwicklung: Architektur robuster Systeme zur Verwaltung von APIs, Datenbanken und Anwendungslogik.
    * API-Design und Integration: Nahtlose Verbindung von LLMs mit externen Systemen, um einen effizienten Datenfluss und Echtzeitverarbeitung zu gewährleisten.
    * Skalierbarkeit und Deployment: Beachtung von Performance- und Hosting-Aspekten, um die Anwendungen für den Einsatz in der realen Welt vorzubereiten.

    Im Laufe des Kurses arbeiten die Studierenden in kollaborativen Design- und Entwicklungszyklen, erhalten regelmäßiges Feedback und optimieren ihre Projekte iterativ. Am Ende des Kurses präsentieren die Teams eine vollständig funktionale Anwendung und haben ein fundiertes Verständnis dafür, wie LLMs moderne Softwarelösungen revolutionieren können.
    
    Dieser Kurs richtet sich an Studierende, die ihre Fähigkeiten in der Entwicklung innovativer Software erweitern und gleichzeitig das Potenzial von LLMs erkunden möchten.

     

  • 19337401 Vorlesung
    Elliptic Curve Cryptography (Marian Margraf)
    Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
    Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
    
  • 19337402 Übung
    Übung zu Elliptic Curve Cryptography (Marian Margraf)
    Zeit: Do 14:00-16:00 (Erster Termin: 17.04.2025)
    Ort: T9/K40 Multimediaraum (Takustr. 9)
    
  • 19337517 Seminar/Proseminar
    Seminar/Proseminar: Time Series Learning (Manuel Heurich)
    Zeit: Mo 10:00-12:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
    Ort: A7/SR 140 Seminarraum (Hinterhaus) (Arnimallee 7)
    

    Kommentar

    This seminar focuses on Machine Learning approaches that specialize in sequential data. Most real-world data is acquired over time. Moreover, most of the available data is not image data. We will discuss works before the Transformer era (e.g., RNNs, LSTMs) and highlight their strengths and weaknesses outside the Computer Vision domain. More recently, transformer-based approaches have outperformed earlier methods. We selectively pick works that highlight their strength in knowledge discovery on sequential data. With the strong trend towards powerful multi-modal models, the seminar aims to introduce state-of-the-art methods to produce robust embeddings based on Time Series data.

  • 19337617 Seminar/Proseminar
    Seminar/Proseminar: TI2, Deep Edge Computing & Security for Low-Power Connected Embedded Systems (Emmanuel Baccelli)
    Zeit: Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
    Ort: T9/K40 Multimediaraum (Takustr. 9)