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 Bachelor Inform...  
 Lehrveranstaltung

Informatik

Bachelor Informatik (150 LP, Studienordnung 2007)

0086b_k137

  • Nichtsequentielle Programmierung

    0086bA1.4
    • 19322101 Vorlesung
      Nebenläufige, parallele und verteilte Programmierung (Barry Linnert, Claudia Müller-Birn)
      Zeit: Mo 14:00-16:00, Mi 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 14.10.2024)
      Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)

      Kommentar

      Website: https://www.mi.fu-berlin.de/w/SE/VorlesungNichtseq_Vert_Prg2021

       

      Inhalte:

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

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

      Literaturhinweise

      Literatur:

      • Principles of Concurrent and Distributed Programming. M. Ben-Ari. Addison-Wesley. 
      • Distributed Systems. Concepts and Design. Fifth Edition. George Coulouris, Jean Dollimore, Tim Kindberg, Gordon Blair. Pearson.
    • 19322102 Übung
      Übung zu Nichtsequentielle und verteilte Programmierung (Barry Linnert)
      Zeit: Mo 12:00-14:00, Di 10:00-12:00, Di 12:00-14:00, Di 14:00-16:00, Mi 10:00-12:00, Mi 14:00-16:00, Do 10:00-12:00, Do 12:00-14:00 (Erster Termin: 21.10.2024)
      Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)

  • Netzprogrammierung

    0086bA1.5
    • 19322101 Vorlesung
      Nebenläufige, parallele und verteilte Programmierung (Barry Linnert, Claudia Müller-Birn)
      Zeit: Mo 14:00-16:00, Mi 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 14.10.2024)
      Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)

      Kommentar

      Website: https://www.mi.fu-berlin.de/w/SE/VorlesungNichtseq_Vert_Prg2021

       

      Inhalte:

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

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

      Literaturhinweise

      Literatur:

      • Principles of Concurrent and Distributed Programming. M. Ben-Ari. Addison-Wesley. 
      • Distributed Systems. Concepts and Design. Fifth Edition. George Coulouris, Jean Dollimore, Tim Kindberg, Gordon Blair. Pearson.
    • 19322102 Übung
      Übung zu Nichtsequentielle und verteilte Programmierung (Barry Linnert)
      Zeit: Mo 12:00-14:00, Di 10:00-12:00, Di 12:00-14:00, Di 14:00-16:00, Mi 10:00-12:00, Mi 14:00-16:00, Do 10:00-12:00, Do 12:00-14:00 (Erster Termin: 21.10.2024)
      Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)

  • Rechnerarchitektur

    0086bA2.2
    • 19300601 Vorlesung
      Rechnerarchitektur (Larissa Groth)
      Zeit: Fr 14:00-16:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 18.10.2024)
      Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)

      Kommentar

      Inhalt

      Das Modul Rechnerarchitektur behandelt grundlegende Konzepte und Architekturen von Rechnersystemen. Themenbereiche sind hier insbesondere Von-Neumann-Rechner, Harvard-Architektur, Mikroarchitektur RISC/CISC, Mikroprogrammierung, Pipelining, Cache, Speicherhierarchie, Bussysteme, Assemblerprogrammierung, Multiprozessorsysteme, VLIW, Sprungvorhersage. Ebenso werden interne Zahlendarstellungen, Rechnerarithmetik und die Repräsentation weiterer Datentypen im Rechner behandelt.

      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.
    • 19300604 Seminar am PC
      Seminar am PC zu Rechnerarchitektur (Larissa Groth)
      Zeit: Di 10:00-12:00, Di 12:00-14:00, Di 14:00-16:00, Mi 12:00-14:00, Mi 14:00-16:00, Do 10:00-12:00, Do 12:00-14:00, Do 14:00-16:00, Fr 12:00-14:00 (Erster Termin: 15.10.2024)
      Ort: T9/K 038 Rechnerpoolraum (Takustr. 9)

  • Betriebssysteme

    0089cA3.1
    • 19312101 Vorlesung
      Betriebssysteme (Barry Linnert)
      Zeit: Mo 10:00-12:00, Do 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 14.10.2024)
      Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Sprache

      Kurssprache ist Deutsch, aber die Folien sind auf Englisch.

      Die Übungszettel und die Klausur sind auf Deutsch, können aber auch auf Englisch beantwortet werden.

      Homepage

      https://www.inf.fu-berlin.de/w/SE/VorlesungBetriebssysteme

      Kommentar

      Betriebssysteme verbinden die Anwendungs- und Nutzungsebene mit der Verwaltung der Hardware. Ausgehend von den Aufgaben eines Betriebssystems und den Anforderungen an moderne Betriebssysteme werden die wichtigsten Aspekte im Zusammenhang mit Aufbau und Entwurf eingeführt:

      • Betriebssystemstruktur und –entwurf einschließlich Historischer Abriss und Betriebssystemphilosophien, Systemgliederung und Betriebsarten, Betriebsmittel und –verwaltung;
      • Prozesse einschließlich Prozessverwaltung;
      • Scheduling einschließlich Real-Time-Scheduling;
      • Prozessinteraktionen und Interprozesskommunikation;
      • Betriebsmittelverwaltung einschließlich des Betriebs von Geräten und Treiberentwicklung und Ein-Ausgabegeräten;
      • Speicherverwaltung einschließlich Prozessadressraum und virtueller Speicher;
      • Dateiverwaltung einschließlich Festplattenbetrieb und Speicherhierarchien;
      • Verteilte Betriebssysteme einschließlich verteilter Architekturen zur Ressourcenverwaltung;
      • Leistungsbewertung einschließlich Überlastproblematik.

      Für die einzelnen Aspekte dienen aktuelle Betriebssysteme als Beispiele und es wird die aktuelle Forschung auf dem Gebiet herangezogen. Der Übungsbetrieb dient der Reflexion der vermittelten Inhalte in Form praktischer Umsetzung und Programmierung der behandelten Ansätze durch die Studierenden.

      Literaturhinweise

      • A.S. Tanenbaum: Modern Operating Systems, 2nd Ed. Prentice-Hall, 2001
      • A. Silberschatz et al.: Operating Systems Concepts with Java, 6th Ed. Wiley, 2004
    • 19312102 Übung
      Übung zu Betriebssysteme (Barry Linnert)
      Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.10.2024)
      Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)

  • Aktuelle Forschungsthemen der Technischen Informatik

    0089cA3.10

  • Spezielle Aspekte der Technischen Informatik

    0089cA3.11
    • 19327201 Vorlesung
      Datenkompression (Heiko Schwarz)
      Zeit: Mo 14:00-16:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
      Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)

      Kommentar

      Die Datenkompression stellt eine Technologie dar, welche zahlreiche Anwendungen in unserem Informationszeitalter erst ermöglich.  Obwohl es der Endnutzer oft nicht bemerkt, verwenden wir sie täglich beim Musik hören, Bilder und Videos anschauen, oder der generellen Benutzung unseres Mobiltelefons.

      In der Vorlesung wird eine Einführung in die grundlegenden und am häufigsten verwendeten Verfahren der Datenkompression gegeben. Es werden sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Verfahren behandelt und anhand von Beispielen aus der Praxis erläutert.

      Der erste Teil der Vorlesung behandelt die verlustlose Kompression, bei der die Originaldaten exakt rekonstruiert werden können. Dieser Teil umfasst die folgenden Themen:

      • Eindeutige Decodierbarkeit und Prefix-Codes
      • Entropie und Entropierate als theoretische Grenzen der verlustlosen Kompression
      • Optimale Codes, Huffman Codes
      • Arithmetische Codierung
      • Lempel-Ziv Codierung
      • Linear Prädiktion
      • Beispiele aus der Text-, Bild- und Audiokompression

      Im zweiten Teil der Vorlesung wird die allgemeinere verlustbehaftete Kompression eingeführt, bei der nur eine Approximation der Originaldaten rekonstruiert werden kann. Diese Art der Kompression ermöglicht deutlich höhere Kompressionsfaktoren und ist die dominante Form der Kompression für Audio-, Bild- und Videodaten. Dieser zweite Teil der Vorlesung umfasst folgende Themen:

      • Skalare Quantisierung, optimale skalare Quantisierung
      • Theoretische Grenzen der verlustbehafteten Kompression: Rate-Distortion-Funktionen
      • Vektorquantisierung
      • Prädiktive Quantisierung
      • Transformationscodierung
      • Beispiele aus der Audio-, Bild- und Videocodierung

      Literaturhinweise

      • Sayood, K. (2018), “Introduction to Data Compression,” Morgan Kaufmann, Cambridge, MA.
      • Cover, T. M. and Thomas, J. A. (2006), “Elements of Information Theory,” John Wiley & Sons, New York.
      • Gersho, A. and Gray, R. M. (1992), “Vector Quantization and Signal Compression,” Kluwer Academic Publishers, Boston, Dordrecht, London.
      • Jayant, N. S. and Noll, P. (1994), “Digital Coding of Waveforms,” Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, USA.
      • Wiegand, T. and Schwarz, H. (2010), “Source Coding: Part I of Fundamentals of Source and Video Coding,” Foundations and Trends in Signal Processing, vol. 4, no. 1-2.
    • 19328601 Vorlesung
      Kryptowährungen und Blockchain (Katinka Wolter, Justus Purat)
      Zeit: Di 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.10.2024)
      Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)

      Kommentar

      In dieser Lehrveranstaltung werden wir uns mit den Technologien, der Geschichte und den Anwendungen von Kryptowährungen und Blockchain beschäftigen.

      Literaturhinweise

      Bitcoin and Cryptocurrency Technologies: A Comprehensive Introduction, by Arvind Narayanan, Joseph Bonneau, Edward Felten, Andrew Miller, Steven Goldfeder
    • 19327202 Übung
      Übung zur Datenkompression (Heiko Schwarz)
      Zeit: Mo 12:00-14:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
      Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
    • 19328602 Übung
      Übung zu Kryptowährungen und Blockchain (Justus Purat)
      Zeit: Do 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 27.09.2024)
      Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)

  • Telematik

    0089cA3.5
    • 19305101 Vorlesung
      Telematik (Jochen Schiller)
      Zeit: Mo 12:00-14:00, Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
      Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Voraussetzungen:

      Grundkenntnisse im Bereich Rechnersysteme, z.B. TI-III.

      Kommentar

      Telematik ist Telekommunikation mit Hilfe von Mitteln der Informatik und befasst sich mit Themen der technischen Nachrichtenübertragung, Rechnernetze, Internet-Techniken, WWW, und Netzsicherheit.

      Behandelte Themen sind unter anderem folgende:

      • Allgemeine Grundlagen: Protokolle, Dienste, Modelle, Standards, Datenbegriff;
      • Nachrichtentechnische Grundlagen: Signale, Codierung, Modulation, Medien;
      • Sicherungsschicht: Datensicherung, Medienzugriff;
      • Lokale Netze: IEEE-Standards, Ethernet, Brücken;
      • Vermittlungsschicht: Wegewahl, Router, Internet-Protokoll (IPv4, IPv6);
      • Transportschicht: Dienstgüte, Flussteuerung, Staukontrolle, TCP;
      • Internet: Protokollfamilie rund um TCP/IP;
      • Anwendungen: WWW, Sicherheitsdienste, Netzwerkmanagement;
      • Neue Netzkonzepte.

      Literaturhinweise

      • Larry Peterson, Bruce S. Davie: Computernetze - Ein modernes Lehrbuch, dpunkt Verlag, Heidelberg, 2000
      • Krüger, G., Reschke, D.: Lehr- und Übungsbuch Telematik, Fachbuchverlag Leipzig, 2000
      • Kurose, J. F., Ross, K. W.: Computer Networking: A Top-Down Approach Featuring the Internet, Addi-son-Wesley Publishing Company, Wokingham, England, 2001
      • Siegmund, G.: Technik der Netze, 4. Auflage, Hüthig Verlag, Heidelberg, 1999
      • Halsall, F.: Data Communi-cations, Computer Networks and Open Systems 4. Auflage, Addison-Wesley Publishing Company, Wokingham, England, 1996
      • Tanenbaum, A. S.: Computer Networks, 3. Auflage, Prentice Hall, Inc., New Jersey, 1996
    • 19305102 Übung
      Übung zu Telematik (Marius Max Wawerek)
      Zeit: Mo 16:00-18:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
      Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)

  • Grundlagen der Theoretischen Informatik

    0086bA3.1
    • 19301201 Vorlesung
      Grundlagen der theoretischen Informatik (Katharina Klost, Wolfgang Mulzer)
      Zeit: Mo 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 14.10.2024)
      Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)

      Kommentar

      Inhalt:

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

      Literaturhinweise

      • Uwe Schöning, Theoretische Informatik kurzgefasst, 5. Auflage, Spektrum Akademischer Verlag, 2008
      • John E. Hopcroft, Rajeev Motwani, Jeffrey D. Ullman, Einführung in die Automatentheorie, Formale Sprachen und Komplexität, Pearson Studium, 3. Auflage, 2011
      • Ingo Wegener: Theoretische Informatik - Eine algorithmenorientierte Einführung, 2. Auflage, Teubner, 1999
      • Michael Sipser, Introduction to the Theory of Computation, 2nd ed., Thomson Course Technology, 2006
      • Wegener, Kompendium theoretische Informatik - Eine Ideensammlung, Teubner 1996
    • 19301202 Übung
      Übung zu Grundlagen der theoretischen Informatik (Katharina Klost, Wolfgang Mulzer)
      Zeit: Di 08:00-10:00, Di 10:00-12:00, Di 12:00-14:00, Di 16:00-18:00, Mi 08:00-10:00, Mi 10:00-12:00, Mi 12:00-14:00, Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 15.10.2024)
      Ort: A6/SR 025/026 Seminarraum (Arnimallee 6)

  • Softwareprojekt

    0086bA3.4
    • 19308412 Projektseminar
      Softwareprojekt: Datenverwaltung (Agnès Voisard, Muhammed-Ugur Karagülle)
      Zeit: Mo 12:00-14:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
      Ort: T9/K 040 Multimediaraum (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.

      Die Veranstaltung wird in zwei Phasen durchgeführt. Die zweite Phase (Implementierung, Test, Auslieferung) kann als Blockveranstaltung in der vorlesungsfreien Zeit durchgeführt werden.

      Literaturhinweise

      Wird bekannt gegeben. / To be announced.
    • 19314012 Projektseminar
      Softwareprojekt: Semantische Technologien (Adrian Paschke)
      Zeit: Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.10.2024)
      Ort: A7/SR 031 (Arnimallee 7)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Weitere Informationen finden sich auf der Veranstaltungsseite der AG Corporate Semantic Web.

      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 KI Technologien übernehmen. Bei der Umsetzung der Aufgaben werden vertiefte Programmierkenntnisse in der Anwendung semantischer Technologien und künstlicher Intelligenz (KI) 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.
    • 19319312 Projektseminar
      Softwareprojekt: Coding IxD (Claudia Müller-Birn)
      Zeit: -
      Ort: keine Angabe

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Weitergehende Informationen zu den Veranstaltungsinhalten finden Sie unter:

      https://www.mi.fu-berlin.de/en/inf/groups/hcc/teaching/winter_term_2022_23/software_project_coding_ixd.html

      Die Lehrveranstaltung findet in Kooperation mit der Weissensee Kunsthochschule Berlin statt. Wir treffen uns jeden Mittwoch im Labor des Exzellenzclusters „Bild Wissen Gestaltung“ an der HU Berlin.

      Adresse

      Sophienstrasse 22a, 2.HH, 2.Stock, 10178 Berlin

      www.interdisciplinary-laboratory.hu-berlin.de

       

      Kommentar

      Coding IxD: Designing Neoanalog Artefacts

      In dieser Veranstaltung bilden wir Studierende der Informatik und des Produktdesigns gemeinsam aus. Neben dem Ziel der interdisziplinären geht es vor allem darum, gemeinsam interaktive Systeme zu imaginieren, die "intelligent" sind: Damit meinen wir "Intelligenz" durch Code (Algorithmen), der sorgfältig mit Material, Form und Kontext umgeben ist und dabei sowohl menschliche Fähigkeiten als auch Restriktionen (z.B. Biases) zutiefst respektiert.

      Wir verstehen diese Veranstaltung als experimentellen Raum, in dem sich verschiedene Perspektiven treffen, austauschen, reflektieren und weiterentwickeln können. Jedes Semester werden die Studierenden in kleinen Projektteams von bis zu vier Mitgliedern herausgefordert, einen bestimmten Anwendungskontext zu untersuchen. Innerhalb dieses Kontextes entwerfen die Teams ein neues Anwendungs- oder Produktkonzept.

      Wir leiten diesen Gestaltungsprozess durch verschiedene, sorgfältig abgestimmte Methoden an, die vor allem verwendet werden, um die Ideen der Studierenden anzuregen. Die Studierenden durchlaufen mehrere Runden der Ideenfindung und verfeinern das resultierende Konzept in verschiedenen Prototyp-Versionen. Das überzeugendste oder vielversprechendste Interaktionskonzept, das es erlaubt, die Qualität und Essenz des Produktkonzepts zu erfassen, wird in einem funktionierenden Prototyp umgesetzt.

      Die Studierenden werden von einem Team aus erfahrenen Dozierenden aus der Informatik und der Gestaltung, aber auch Fachexpert:innen (je nach Themengebiet) begleitet. Diese Personen geben Feedback zu den verschiedenen Konzept-Iterationen. Bei Bedarf werden spezielle Workshops zu ausgewählten Themen organisiert, die vom Prototyping bis zum Projektmanagement reichen. Die gesamte Veranstaltung wird kontinuierlich evaluiert, um den methodischen Werkzeugkasten zu erweitern.

      Dieses Veranstaltungsangebot ist eine Kooperation der Forschungsgruppe Human-Centered Computing am Institut für Informatik der Freien Universität Berlin und dem Fachbereich Produktdesign der Weißensee Kunsthochschule Berlin (KHB).

      Neben den regelmäßigen wöchentlichen Treffen bietet die KHB jeden Montag von 10 bis 13 Uhr kostenlose Workshops an, deren Teilnahme für Informatikstudierende freiwillig ist.

      Literaturhinweise

      Zimmerman, John, Jodi Forlizzi, and Shelley Evenson. "Research through design as a method for interaction design research in HCI." Proceedings of the SIGCHI conference on Human factors in computing systems. 2007.

      Pierce, James, et al. "Expanding and refining design and criticality in HCI." Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems. 2015.

      Anthony Dunne and Fiona Raby. 2013. Speculative Everything: Design, Fiction, and Social Dreaming. The MIT Press.
    • 19323612 Projektseminar
      Softwareprojekt: AMOS-Projekt (Lutz Prechelt, Dirk Riehle)
      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)

      Weiteres

      • SWS: 4 SWS (2 SWS VL, 2 SWS Team-Meeting)
      • Semester: Jedes Wintersemester
      • 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 und Bewerten sie den Aufwand von Anforderungen und setzen sie im Projekt um.

      Studierende werden in Teams von 7-8 Personen organisiert. 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 90min. Vorlesung (Teilnahme freiwillig) gefolgt von einem 90min. Team-Meeting (Teilnahme verpflichtend).
      Er findet mittwochs statt: Mi 10:15-11:45 (Vorlesung) + Mi 12:30-14:00 (Team-Meeting)

      ACHTUNG: Dieser Kurs findet extern statt und verwendet einen zusätzlichen Prozess für die Anmeldung: https://amos.uni1.de - dort finden Sie Detailinformation und  den Registrierungslink zum Kurs.

      Literaturhinweise

      http://goo.gl/5Wqnr7

  • Praktiken professioneller Softwareentwicklung

    0089cA1.22
    • 19311824 Methodenkurs
      Praktiken professioneller Softwareentwicklung (Lutz Prechelt)
      Zeit: Mo 12:00-14:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
      Ort: T9/055 Seminarraum (Takustr. 9)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Zielgruppe sind Studierende, die durch intensives Üben Fertigkeiten aufbauen möchten, die gute und professionell arbeitende Softwareentwickler/innen benötigen.

      Webseite: http://www.mi.fu-berlin.de/w/SE/KursProfessionelleSWEntwicklung2024

      Kommentar

      Ein Universitätsstudium in Informatik dreht sich hauptsächlich um Konzepte. Das ist grundsätzlich sinnvoll, denn diese Konzepte sind erheblich langlebiger und breiter anwendbar als konkrete Einzelheiten es wären. Leider bleibt dabei vieles Detaillierte, das für konkrete Softwareentwicklung aber nun mal wichtig ist, weitgehend auf der Strecke. Dieses Defizit soll diese Veranstaltung reduzieren.

      Auch hier geht es zwar zum großen Teil um Konzepte, aber immer nur um solche, die direkt mit Softwareentwicklung zu tun haben und anhand konkreter, persönlicher, praktischer Anwendung -- und zwar (im Gegensatz zu den meisten Softwareprojekt-Lehrveranstaltungen) mit gemeinsamer Reflektion über die Anwendung.

      Die besprochenen und eingeübten Konzepte lassen sich drei verschiedenen (aber mit einander eng verbundenen) Sphären zuordnen:

      • Softwareentwurf und -strukturierung (und zwar objektorientiert)
      • Vorgehensmethoden (z.B. in den Bereichen Prototyping, Automatisierung, inkrementelle Verbesserung)
      • Persönlichkeitsentwicklung (Aspekte wie Konsequenz, Verantwortlichkeit, Kommunikationsfertigkeiten)

       

      Wichtig: Jede_r Teilnehmer_in muss ein bereits weit vor der Veranstaltung begonnenes Softwareprojekt mit umfangreicher Codebasis haben (bei einer Firma, für eine Firmengründung oder als Open-Source-Projekt), an dem ersie über die gesamte Dauer dieser Lehrveranstaltung hinweg jede Woche mitarbeitet (in aller Regel im Team) und das als Umgebung für das Einüben der Konzepte dient.
      Dies ist eine harte und unverzichtbare Teilnahmevoraussetzung; wer sie nicht erfüllt, kann an der Veranstaltung nicht teilnehmen.
      Dieses Projekt muss für die gesamte Dauer der Veranstaltung mit mindestens 6 Wochenstunden Aufwand weitergeführt werden, der für die Themen dieser Veranstaltung frei verfügbar ist.
    • 19311813 Praxisseminar
      Praktiken professioneller Softwareentwicklung (Praxisteil) (Lutz Prechelt)
      Zeit: Mo 14:00-16:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
      Ort: T9/055 Seminarraum (Takustr. 9)

  • Aktuelle Forschungsthemen der Praktischen Informatik

    0089cA1.27
    • 19320701 Vorlesung
      Secure Software Engineering (Jörn Eichler)
      Zeit: Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 18.10.2024)
      Ort: T9/055 Seminarraum (Takustr. 9)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Das Ziel dieser Vorlesung ist die Vermittlung von Prinzipien, Methoden und Werkzeugen für die Entwicklung sicherer Softwareanwendungen. Dafür werden zunächst grundlegende Konzepte eingeführt. Es folgen Vorgehensmodelle zur Entwicklung sicherer Software sowie zur Bewertung der Reifegrade von Entwicklungsprozessen. Entlang der Phasen bzw. Prozessgruppen der Softwareentwicklung werden dann zentrale Prinzipien, Methoden und Werkzeuge vorgestellt und erläutert. Besondere Berücksichtigung finden dabei die Bedrohungs- und Risikoanalyse, die Erhebung von Sicherheitsanforderungen, Prinzipien und Muster für das Design sicherer Softwareanwendungen, sichere und unsichere Softwareimplementierungen, Sicherheitstests sowie die Evaluation der Sicherheitseigenschaften von Softwareanwendungen.

      Kommentar

      Secure Software Engineering vereint zwei wichtige Themenfelder: Software Engineering bzw. Softwaretechnik und Informationssicherheit. Software Engineering einerseits behandelt die systematische Bereitstellung und Verwendung von Prinzipien, Methoden und Werkzeugen für die Entwicklung und den Einsatz von Softwareanwendungen. Informationssicherheit andererseits beschäftigt sich mit Eigenschaften wie Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit von Informationen und Daten.

      Literaturhinweise

      • Claudia Eckert: IT-Sicherheit,11. Auflage, De Gruyter Oldenbourg, 2023
      • Ross Anderson: Security Engineering, 3. Auflage, Wiley, 2020.
      • Weitere Literaturhinweise werden zu den einzelnen Themenblöcken bereitgestellt.
    • 19327201 Vorlesung
      Datenkompression (Heiko Schwarz)
      Zeit: Mo 14:00-16:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
      Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)

      Kommentar

      Die Datenkompression stellt eine Technologie dar, welche zahlreiche Anwendungen in unserem Informationszeitalter erst ermöglich.  Obwohl es der Endnutzer oft nicht bemerkt, verwenden wir sie täglich beim Musik hören, Bilder und Videos anschauen, oder der generellen Benutzung unseres Mobiltelefons.

      In der Vorlesung wird eine Einführung in die grundlegenden und am häufigsten verwendeten Verfahren der Datenkompression gegeben. Es werden sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Verfahren behandelt und anhand von Beispielen aus der Praxis erläutert.

      Der erste Teil der Vorlesung behandelt die verlustlose Kompression, bei der die Originaldaten exakt rekonstruiert werden können. Dieser Teil umfasst die folgenden Themen:

      • Eindeutige Decodierbarkeit und Prefix-Codes
      • Entropie und Entropierate als theoretische Grenzen der verlustlosen Kompression
      • Optimale Codes, Huffman Codes
      • Arithmetische Codierung
      • Lempel-Ziv Codierung
      • Linear Prädiktion
      • Beispiele aus der Text-, Bild- und Audiokompression

      Im zweiten Teil der Vorlesung wird die allgemeinere verlustbehaftete Kompression eingeführt, bei der nur eine Approximation der Originaldaten rekonstruiert werden kann. Diese Art der Kompression ermöglicht deutlich höhere Kompressionsfaktoren und ist die dominante Form der Kompression für Audio-, Bild- und Videodaten. Dieser zweite Teil der Vorlesung umfasst folgende Themen:

      • Skalare Quantisierung, optimale skalare Quantisierung
      • Theoretische Grenzen der verlustbehafteten Kompression: Rate-Distortion-Funktionen
      • Vektorquantisierung
      • Prädiktive Quantisierung
      • Transformationscodierung
      • Beispiele aus der Audio-, Bild- und Videocodierung

      Literaturhinweise

      • Sayood, K. (2018), “Introduction to Data Compression,” Morgan Kaufmann, Cambridge, MA.
      • Cover, T. M. and Thomas, J. A. (2006), “Elements of Information Theory,” John Wiley & Sons, New York.
      • Gersho, A. and Gray, R. M. (1992), “Vector Quantization and Signal Compression,” Kluwer Academic Publishers, Boston, Dordrecht, London.
      • Jayant, N. S. and Noll, P. (1994), “Digital Coding of Waveforms,” Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, USA.
      • Wiegand, T. and Schwarz, H. (2010), “Source Coding: Part I of Fundamentals of Source and Video Coding,” Foundations and Trends in Signal Processing, vol. 4, no. 1-2.
    • 19328301 Vorlesung Abgesagt
      Datenvisualisierung (Claudia Müller-Birn)
      Zeit: -
      Ort: keine Angabe

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      https://www.mi.fu-berlin.de/en/inf/groups/hcc/teaching/winter_term_2021_22/course_data_visualization.html

      Kommentar

      Die rasante technologische Entwicklung erfordert die Verarbeitung großer Mengen von Daten unterschiedlichster Art, um diese durch den Menschen nutzbar zu machen. Diese Herausforderung betrifft heutzutage sehr viele Bereiche des Lebens, wie der Forschung, Wirtschaft und Politik. Datenvisualisierungen werden hier dazu eingesetzt, Informationen und Zusammenhänge durch grafische Darstellung von Daten zu erklären, diese durch visuelle Analyse zu erkunden, um damit die Entscheidungsfindungen zu unterstützen. Ziel dieser Veranstaltung ist es, Studierende mit den Prinzipien, Techniken und Algorithmen der Datenvisualisierung vertraut zu machen und praktische Fertigkeiten für die Gestaltung und Implementierung von Datenvisualisierungen zu vermitteln.

      Dieser Kurs soll Studierenden eine fundierte Einführung in die Grundlagen der Datenvisualisierung mit aktuellen Inhalten aus Forschung und Praxis geben. Am Ende der Veranstaltung werden die Studierenden

      1. ausgehend von einer Problemstellung Methoden zur Konzipierung von Visualisierungen auswählen und anwenden können,
      2. wesentliche theoretische Grundlagen der Visualisierung zur grafischen Wahrnehmung und Kognition kennen,
      3. Visualisierungsansätze und deren Vor- und Nachteile kennen und auswählen können,
      4. Visualisierungslösungen kritisch bewerten können, und
      5. praktische Fertigkeiten für die Implementierung von Visualisierungen besitzen.

      Diese Veranstaltung richtet sich sowohl an Studierende, die daran interessiert sind, Datenvisualisierung in ihrer Arbeit einzusetzen, als auch an Studierende, die Visualisierungs-software entwickeln wollen. Grundkenntnisse in der Programmierung (HTML, CSS, Javascript, Python) und Datenanalyse (z.B. R) sind hilfreich.

      Neben der Teilnahme an den Diskussionen in der Veranstaltung absolvieren die Studierenden mehrere Programmier- und Datenanalyseaufgaben sowie ein Abschlussprojekt, in welchem Sie eine gegebene Problemstellung lösen sollen. Von den Studierenden wird erwartet, dass sie die Ergebnisse der Aufgaben und des Projekts im Sinne der Reproduzierbarkeit dokumentieren und präsentieren.

      Bitte beachten Sie, dass die Veranstaltung sich darauf konzentriert, wie Daten visuell kodiert und für die Analyse präsentiert werden, nachdem die Struktur der Daten und deren Inhalt bekannt ist. Explorative Analysemethoden zur Entdeckung von Erkenntnissen in Daten sind nicht der Schwerpunkt der Veranstaltung.

      Literaturhinweise

      Textbuch

      Munzner, Tamara. Visualization analysis and design. AK Peters/CRC Press, 2014.

       

      Zusätzliche Literatur

      Kirk, Andy: Data visualisation: A handbook for data driven design. Sage. 2016.

      Yau, Nathan: Visualize This: The FlowingData Guide to Design, Visualization, and Statistics. Wiley Publishing, Inc. 2011.

      Spence, Robert: Information Visualization: Design for Interaction. Pearson. 2007.
    • 19328601 Vorlesung
      Kryptowährungen und Blockchain (Katinka Wolter, Justus Purat)
      Zeit: Di 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.10.2024)
      Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)

      Kommentar

      In dieser Lehrveranstaltung werden wir uns mit den Technologien, der Geschichte und den Anwendungen von Kryptowährungen und Blockchain beschäftigen.

      Literaturhinweise

      Bitcoin and Cryptocurrency Technologies: A Comprehensive Introduction, by Arvind Narayanan, Joseph Bonneau, Edward Felten, Andrew Miller, Steven Goldfeder
    • 19333001 Vorlesung
      Cybersecurity and AI I: Datenschutz, Biometrie, Zertifizierung (Gerhard Wunder)
      Zeit: Di 12:00-14:00 (Erster Termin: 15.10.2024)
      Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
    • 19336801 Vorlesung
      Integrative Analyse lebenswissenschaftlicher Daten und Einbeziehung von Vorwissen (Katharina Baum, Pauline Hiort, Pascal Iversen)
      Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.10.2024)
      Ort: A6/SR 007/008 Seminarraum (Arnimallee 6)

      Kommentar

      Gerade in den Lebenswissenschaften liegen für eine Fragestellung oft Daten verschiedener Herkunft vor, und die Forschung hat bereits Vorwissen, wie zum Beispiel zu dynamischen Aspekten, oder räumlichen bzw. regulatorischen Beziehungen zwischen Entitäten. Diese Veranstaltung beschäftigt sich mit Analyse-Methoden, die verschiedene Daten und Vorwissen kombinieren können. Dabei geht es zum Beispiel grundlegend um die Verknüpfung von kontinuierlichen und kategorischen Daten in gemischten Modellen, aber auch Netzwerkintegration und multi-faktorielle Matrixmultiplikation. Ein Schwerpunkt liegt zudem auf verschiedenen Ansätzen des informierten maschinellen Lernens wie zum Beispiel graph-neuronalen Netzwerke, Transferlernen oder aktuellen Verfahren aus der Forschung wie simulationsbasiertes Vortrainieren. Der Fokus liegt dabei explizit nicht auf der Verarbeitung von Bildern, sondern tabellarischer oder anderweitiger Daten. Die Veranstaltungsprache ist Englisch, aber Übungsaufgaben und Fragen können auch auf Deutsch beigetragen werden.
    • 19320702 Übung
      Übung zu Secure Software Engineering (Jörn Eichler)
      Zeit: Fr 12:00-14:00 (Erster Termin: 18.10.2024)
      Ort: T9/K 040 Multimediaraum (Takustr. 9)
    • 19327202 Übung
      Übung zur Datenkompression (Heiko Schwarz)
      Zeit: Mo 12:00-14:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
      Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
    • 19328302 Übung Abgesagt
      Übung zu Data Visualization (Claudia Müller-Birn)
      Zeit: -
      Ort: keine Angabe
    • 19328602 Übung
      Übung zu Kryptowährungen und Blockchain (Justus Purat)
      Zeit: Do 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 27.09.2024)
      Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
    • 19333002 Übung
      Übung zu Cybersecurity and AI I (Gerhard Wunder)
      Zeit: Mo 14:00-16:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
      Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
    • 19336802 Übung
      Übung zu Integrative Analyse lebenswissenschaftlicher Daten und Einbeziehung von Vorwissen (Katharina Baum)
      Zeit: Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 18.10.2024)
      Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)

  • Spezielle Aspekte der Praktischen Informatik

    0089cA1.28
    • 19320701 Vorlesung
      Secure Software Engineering (Jörn Eichler)
      Zeit: Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 18.10.2024)
      Ort: T9/055 Seminarraum (Takustr. 9)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Das Ziel dieser Vorlesung ist die Vermittlung von Prinzipien, Methoden und Werkzeugen für die Entwicklung sicherer Softwareanwendungen. Dafür werden zunächst grundlegende Konzepte eingeführt. Es folgen Vorgehensmodelle zur Entwicklung sicherer Software sowie zur Bewertung der Reifegrade von Entwicklungsprozessen. Entlang der Phasen bzw. Prozessgruppen der Softwareentwicklung werden dann zentrale Prinzipien, Methoden und Werkzeuge vorgestellt und erläutert. Besondere Berücksichtigung finden dabei die Bedrohungs- und Risikoanalyse, die Erhebung von Sicherheitsanforderungen, Prinzipien und Muster für das Design sicherer Softwareanwendungen, sichere und unsichere Softwareimplementierungen, Sicherheitstests sowie die Evaluation der Sicherheitseigenschaften von Softwareanwendungen.

      Kommentar

      Secure Software Engineering vereint zwei wichtige Themenfelder: Software Engineering bzw. Softwaretechnik und Informationssicherheit. Software Engineering einerseits behandelt die systematische Bereitstellung und Verwendung von Prinzipien, Methoden und Werkzeugen für die Entwicklung und den Einsatz von Softwareanwendungen. Informationssicherheit andererseits beschäftigt sich mit Eigenschaften wie Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit von Informationen und Daten.

      Literaturhinweise

      • Claudia Eckert: IT-Sicherheit,11. Auflage, De Gruyter Oldenbourg, 2023
      • Ross Anderson: Security Engineering, 3. Auflage, Wiley, 2020.
      • Weitere Literaturhinweise werden zu den einzelnen Themenblöcken bereitgestellt.
    • 19327201 Vorlesung
      Datenkompression (Heiko Schwarz)
      Zeit: Mo 14:00-16:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
      Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)

      Kommentar

      Die Datenkompression stellt eine Technologie dar, welche zahlreiche Anwendungen in unserem Informationszeitalter erst ermöglich.  Obwohl es der Endnutzer oft nicht bemerkt, verwenden wir sie täglich beim Musik hören, Bilder und Videos anschauen, oder der generellen Benutzung unseres Mobiltelefons.

      In der Vorlesung wird eine Einführung in die grundlegenden und am häufigsten verwendeten Verfahren der Datenkompression gegeben. Es werden sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Verfahren behandelt und anhand von Beispielen aus der Praxis erläutert.

      Der erste Teil der Vorlesung behandelt die verlustlose Kompression, bei der die Originaldaten exakt rekonstruiert werden können. Dieser Teil umfasst die folgenden Themen:

      • Eindeutige Decodierbarkeit und Prefix-Codes
      • Entropie und Entropierate als theoretische Grenzen der verlustlosen Kompression
      • Optimale Codes, Huffman Codes
      • Arithmetische Codierung
      • Lempel-Ziv Codierung
      • Linear Prädiktion
      • Beispiele aus der Text-, Bild- und Audiokompression

      Im zweiten Teil der Vorlesung wird die allgemeinere verlustbehaftete Kompression eingeführt, bei der nur eine Approximation der Originaldaten rekonstruiert werden kann. Diese Art der Kompression ermöglicht deutlich höhere Kompressionsfaktoren und ist die dominante Form der Kompression für Audio-, Bild- und Videodaten. Dieser zweite Teil der Vorlesung umfasst folgende Themen:

      • Skalare Quantisierung, optimale skalare Quantisierung
      • Theoretische Grenzen der verlustbehafteten Kompression: Rate-Distortion-Funktionen
      • Vektorquantisierung
      • Prädiktive Quantisierung
      • Transformationscodierung
      • Beispiele aus der Audio-, Bild- und Videocodierung

      Literaturhinweise

      • Sayood, K. (2018), “Introduction to Data Compression,” Morgan Kaufmann, Cambridge, MA.
      • Cover, T. M. and Thomas, J. A. (2006), “Elements of Information Theory,” John Wiley & Sons, New York.
      • Gersho, A. and Gray, R. M. (1992), “Vector Quantization and Signal Compression,” Kluwer Academic Publishers, Boston, Dordrecht, London.
      • Jayant, N. S. and Noll, P. (1994), “Digital Coding of Waveforms,” Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, USA.
      • Wiegand, T. and Schwarz, H. (2010), “Source Coding: Part I of Fundamentals of Source and Video Coding,” Foundations and Trends in Signal Processing, vol. 4, no. 1-2.
    • 19328301 Vorlesung Abgesagt
      Datenvisualisierung (Claudia Müller-Birn)
      Zeit: -
      Ort: keine Angabe

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      https://www.mi.fu-berlin.de/en/inf/groups/hcc/teaching/winter_term_2021_22/course_data_visualization.html

      Kommentar

      Die rasante technologische Entwicklung erfordert die Verarbeitung großer Mengen von Daten unterschiedlichster Art, um diese durch den Menschen nutzbar zu machen. Diese Herausforderung betrifft heutzutage sehr viele Bereiche des Lebens, wie der Forschung, Wirtschaft und Politik. Datenvisualisierungen werden hier dazu eingesetzt, Informationen und Zusammenhänge durch grafische Darstellung von Daten zu erklären, diese durch visuelle Analyse zu erkunden, um damit die Entscheidungsfindungen zu unterstützen. Ziel dieser Veranstaltung ist es, Studierende mit den Prinzipien, Techniken und Algorithmen der Datenvisualisierung vertraut zu machen und praktische Fertigkeiten für die Gestaltung und Implementierung von Datenvisualisierungen zu vermitteln.

      Dieser Kurs soll Studierenden eine fundierte Einführung in die Grundlagen der Datenvisualisierung mit aktuellen Inhalten aus Forschung und Praxis geben. Am Ende der Veranstaltung werden die Studierenden

      1. ausgehend von einer Problemstellung Methoden zur Konzipierung von Visualisierungen auswählen und anwenden können,
      2. wesentliche theoretische Grundlagen der Visualisierung zur grafischen Wahrnehmung und Kognition kennen,
      3. Visualisierungsansätze und deren Vor- und Nachteile kennen und auswählen können,
      4. Visualisierungslösungen kritisch bewerten können, und
      5. praktische Fertigkeiten für die Implementierung von Visualisierungen besitzen.

      Diese Veranstaltung richtet sich sowohl an Studierende, die daran interessiert sind, Datenvisualisierung in ihrer Arbeit einzusetzen, als auch an Studierende, die Visualisierungs-software entwickeln wollen. Grundkenntnisse in der Programmierung (HTML, CSS, Javascript, Python) und Datenanalyse (z.B. R) sind hilfreich.

      Neben der Teilnahme an den Diskussionen in der Veranstaltung absolvieren die Studierenden mehrere Programmier- und Datenanalyseaufgaben sowie ein Abschlussprojekt, in welchem Sie eine gegebene Problemstellung lösen sollen. Von den Studierenden wird erwartet, dass sie die Ergebnisse der Aufgaben und des Projekts im Sinne der Reproduzierbarkeit dokumentieren und präsentieren.

      Bitte beachten Sie, dass die Veranstaltung sich darauf konzentriert, wie Daten visuell kodiert und für die Analyse präsentiert werden, nachdem die Struktur der Daten und deren Inhalt bekannt ist. Explorative Analysemethoden zur Entdeckung von Erkenntnissen in Daten sind nicht der Schwerpunkt der Veranstaltung.

      Literaturhinweise

      Textbuch

      Munzner, Tamara. Visualization analysis and design. AK Peters/CRC Press, 2014.

       

      Zusätzliche Literatur

      Kirk, Andy: Data visualisation: A handbook for data driven design. Sage. 2016.

      Yau, Nathan: Visualize This: The FlowingData Guide to Design, Visualization, and Statistics. Wiley Publishing, Inc. 2011.

      Spence, Robert: Information Visualization: Design for Interaction. Pearson. 2007.
    • 19328601 Vorlesung
      Kryptowährungen und Blockchain (Katinka Wolter, Justus Purat)
      Zeit: Di 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.10.2024)
      Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)

      Kommentar

      In dieser Lehrveranstaltung werden wir uns mit den Technologien, der Geschichte und den Anwendungen von Kryptowährungen und Blockchain beschäftigen.

      Literaturhinweise

      Bitcoin and Cryptocurrency Technologies: A Comprehensive Introduction, by Arvind Narayanan, Joseph Bonneau, Edward Felten, Andrew Miller, Steven Goldfeder
    • 19333001 Vorlesung
      Cybersecurity and AI I: Datenschutz, Biometrie, Zertifizierung (Gerhard Wunder)
      Zeit: Di 12:00-14:00 (Erster Termin: 15.10.2024)
      Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
    • 19336801 Vorlesung
      Integrative Analyse lebenswissenschaftlicher Daten und Einbeziehung von Vorwissen (Katharina Baum, Pauline Hiort, Pascal Iversen)
      Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.10.2024)
      Ort: A6/SR 007/008 Seminarraum (Arnimallee 6)

      Kommentar

      Gerade in den Lebenswissenschaften liegen für eine Fragestellung oft Daten verschiedener Herkunft vor, und die Forschung hat bereits Vorwissen, wie zum Beispiel zu dynamischen Aspekten, oder räumlichen bzw. regulatorischen Beziehungen zwischen Entitäten. Diese Veranstaltung beschäftigt sich mit Analyse-Methoden, die verschiedene Daten und Vorwissen kombinieren können. Dabei geht es zum Beispiel grundlegend um die Verknüpfung von kontinuierlichen und kategorischen Daten in gemischten Modellen, aber auch Netzwerkintegration und multi-faktorielle Matrixmultiplikation. Ein Schwerpunkt liegt zudem auf verschiedenen Ansätzen des informierten maschinellen Lernens wie zum Beispiel graph-neuronalen Netzwerke, Transferlernen oder aktuellen Verfahren aus der Forschung wie simulationsbasiertes Vortrainieren. Der Fokus liegt dabei explizit nicht auf der Verarbeitung von Bildern, sondern tabellarischer oder anderweitiger Daten. Die Veranstaltungsprache ist Englisch, aber Übungsaufgaben und Fragen können auch auf Deutsch beigetragen werden.
    • 19320702 Übung
      Übung zu Secure Software Engineering (Jörn Eichler)
      Zeit: Fr 12:00-14:00 (Erster Termin: 18.10.2024)
      Ort: T9/K 040 Multimediaraum (Takustr. 9)
    • 19327202 Übung
      Übung zur Datenkompression (Heiko Schwarz)
      Zeit: Mo 12:00-14:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
      Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
    • 19328302 Übung Abgesagt
      Übung zu Data Visualization (Claudia Müller-Birn)
      Zeit: -
      Ort: keine Angabe
    • 19328602 Übung
      Übung zu Kryptowährungen und Blockchain (Justus Purat)
      Zeit: Do 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 27.09.2024)
      Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
    • 19333002 Übung
      Übung zu Cybersecurity and AI I (Gerhard Wunder)
      Zeit: Mo 14:00-16:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
      Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
    • 19336802 Übung
      Übung zu Integrative Analyse lebenswissenschaftlicher Daten und Einbeziehung von Vorwissen (Katharina Baum)
      Zeit: Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 18.10.2024)
      Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)

  • Spezielle Aspekte der Softwareentwicklung

    0089cA1.30
    • 19320701 Vorlesung
      Secure Software Engineering (Jörn Eichler)
      Zeit: Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 18.10.2024)
      Ort: T9/055 Seminarraum (Takustr. 9)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Das Ziel dieser Vorlesung ist die Vermittlung von Prinzipien, Methoden und Werkzeugen für die Entwicklung sicherer Softwareanwendungen. Dafür werden zunächst grundlegende Konzepte eingeführt. Es folgen Vorgehensmodelle zur Entwicklung sicherer Software sowie zur Bewertung der Reifegrade von Entwicklungsprozessen. Entlang der Phasen bzw. Prozessgruppen der Softwareentwicklung werden dann zentrale Prinzipien, Methoden und Werkzeuge vorgestellt und erläutert. Besondere Berücksichtigung finden dabei die Bedrohungs- und Risikoanalyse, die Erhebung von Sicherheitsanforderungen, Prinzipien und Muster für das Design sicherer Softwareanwendungen, sichere und unsichere Softwareimplementierungen, Sicherheitstests sowie die Evaluation der Sicherheitseigenschaften von Softwareanwendungen.

      Kommentar

      Secure Software Engineering vereint zwei wichtige Themenfelder: Software Engineering bzw. Softwaretechnik und Informationssicherheit. Software Engineering einerseits behandelt die systematische Bereitstellung und Verwendung von Prinzipien, Methoden und Werkzeugen für die Entwicklung und den Einsatz von Softwareanwendungen. Informationssicherheit andererseits beschäftigt sich mit Eigenschaften wie Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit von Informationen und Daten.

      Literaturhinweise

      • Claudia Eckert: IT-Sicherheit,11. Auflage, De Gruyter Oldenbourg, 2023
      • Ross Anderson: Security Engineering, 3. Auflage, Wiley, 2020.
      • Weitere Literaturhinweise werden zu den einzelnen Themenblöcken bereitgestellt.
    • 19320702 Übung
      Übung zu Secure Software Engineering (Jörn Eichler)
      Zeit: Fr 12:00-14:00 (Erster Termin: 18.10.2024)
      Ort: T9/K 040 Multimediaraum (Takustr. 9)

  • Ausgewählte Themen der Praktischen Informatik

    0089cA1.31
    • 19330101 Vorlesung
      Maschinelles Lernen für Data Science (Grégoire Montavon)
      Zeit: Di 16:00-18:00, Do 16:00-18:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 15.10.2024)
      Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)

      Kommentar

      Qualifikationsziele:

      The course provides an overview of machine learning methods and algorithms for different learning tasks, namely supervised, unsupervised and reinforcement learning.

      In the first part of the course, for each task the main algorithms and techniques will be covered including experimentation and evaluation aspects.

      In the second part of the course, we will focus on specific learning challenges including high-dimensionality, non-stationarity, label-scarcity and class-imbalance.

      By the end of the course, you will have learned how to build machine learning models for different problems, how to properly evaluate their performance and how to tackle specific learning challenges.

      Inhalte

       Es werden Themen aus folgenden Gebieten behandelt:

       

      • Experiment Design
      • Sampling Techniques
      • Data cleansing
      • Storage of large data sets
      • Data visualization and graphs
      • Probabilistic data analysis
      • Prediction methods
      • Knowledge discovery
      • Neural networks
      • Support vector machines
      • Reinforcement learning and agent models
    • 19330102 Übung
      Übung zu Maschinelles Lernen Data Science (Grégoire Montavon)
      Zeit: Mi 16:00-18:00 (Erster Termin: 16.10.2024)
      Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)

  • Höhere Algorithmik

    0089cA2.1
    • 19303501 Vorlesung
      Höhere Algorithmik (László Kozma)
      Zeit: Di 10:00-12:00, Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.10.2024)
      Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Zielgruppe

      alle Masterstudenten, und Bachelorstudenten, die sich in Algorithmen vertiefen wollen.

      Empfohlene Vorkenntnisse

      Grundkenntnisse im Bereich Entwurf und Analyse von Algorithmen

      Kommentar

      Es werden Themen wie:

      • allgemeine Algorithmenentwurfsprinzipien
      • Flussprobleme in Graphen,
      • Dynamische Programmierung,
      • Amortisierte Laufzeitanalyse und fortgeschrittene Datenstrukturen,
      • NP-Vollständigkeit
      • Approximationsalgorithmen für schwere Probleme,
      • arithmetische Algorithmen und Schaltkreise sowie schnelle Fourier-Transformation

      behandelt. Die Vorlesung wird in der englischen Sprache gehalten.

      Literaturhinweise

      • Cormen, Leiserson, Rivest, Stein: Introduction to Algorithms, 4th Ed. MIT Press 2022
      • Kleinberg, Tardos: Algorithm Design, Addison-Wesley 2005.
      • Sedgewick, Wayne: Algorithms, 4th Ed., Addison-Wesley 2016
    • 19303502 Übung
      Übung zu Höhere Algorithmik (László Kozma)
      Zeit: Fr 08:00-10:00, Fr 14:00-16:00 (Erster Termin: 18.10.2024)
      Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)

  • Aktuelle Forschungsthemen der Theoretischen Informatik

    0089cA2.3
    • 19320501 Vorlesung
      Quantenkryptoanalyse (Marian Margraf)
      Zeit: Di 10:00-12:00, Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.10.2024)
      Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)

      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: -
      Ort: keine Angabe

  • Ausgewählte Themen der Theoretischen Informatik

    0089cA2.5
    • 19315401 Vorlesung
      Algorithmen für Graphen und Netzwerke (Günther Rothe)
      Zeit: Mo 14:00-16:00, Fr 12:00-14:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
      Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Zielgruppe

      Informatiker und interessierte Mathematiker im Masterstudium.

      Empfohlene Vorkennntnisse

      "Höhere Algorithmik" oder eine andere Vorlesung ähnlichen Inhalts.

      Kommentar

      Graphen und Netzwerke modellieren in vielfältiger Art Beziehungen in der Informatik und außerhalb, zum Beispiel soziale Netze, Verkehrsnetze, und viele andere. Wir behandeln algorithmischen Fragen, die in diesem Zusammenhang auftreten:

      • Analyse von Netzen, zum Beispiel: Gibt es besonders wichtige oder zentrale Knoten?  Wie verwundbar ist das Netzwerk gegenüber Störungen? Welche Eigenschaften unterscheiden zum Beispiel ein soziales Netzwerk von einem Straßennetz?
      • Optimierungsprobleme auf Graphen, zum Beispiel kürzeste Wege, Durchsuchen von Graphen.
      • Graphen als Hilfsmittel zur Visualisierung: Zeichnen von Graphen (Planarität, Vermeiden von Kreuzungen, gutes Layout)

      Literaturhinweise

      Wird noch bekannt gegeben.
    • 19315402 Übung
      Übung zu Algorithmen für Graphen und Netzwerke (Mahmoud Elashmawi, Günther Rothe)
      Zeit: Mi 12:00-14:00 (Erster Termin: 16.10.2024)
      Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)

  • Fortgeschrittene Themen der Theoretischen Informatik

    0089cA2.6
    • 19315401 Vorlesung
      Algorithmen für Graphen und Netzwerke (Günther Rothe)
      Zeit: Mo 14:00-16:00, Fr 12:00-14:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
      Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Zielgruppe

      Informatiker und interessierte Mathematiker im Masterstudium.

      Empfohlene Vorkennntnisse

      "Höhere Algorithmik" oder eine andere Vorlesung ähnlichen Inhalts.

      Kommentar

      Graphen und Netzwerke modellieren in vielfältiger Art Beziehungen in der Informatik und außerhalb, zum Beispiel soziale Netze, Verkehrsnetze, und viele andere. Wir behandeln algorithmischen Fragen, die in diesem Zusammenhang auftreten:

      • Analyse von Netzen, zum Beispiel: Gibt es besonders wichtige oder zentrale Knoten?  Wie verwundbar ist das Netzwerk gegenüber Störungen? Welche Eigenschaften unterscheiden zum Beispiel ein soziales Netzwerk von einem Straßennetz?
      • Optimierungsprobleme auf Graphen, zum Beispiel kürzeste Wege, Durchsuchen von Graphen.
      • Graphen als Hilfsmittel zur Visualisierung: Zeichnen von Graphen (Planarität, Vermeiden von Kreuzungen, gutes Layout)

      Literaturhinweise

      Wird noch bekannt gegeben.
    • 19315402 Übung
      Übung zu Algorithmen für Graphen und Netzwerke (Mahmoud Elashmawi, Günther Rothe)
      Zeit: Mi 12:00-14:00 (Erster Termin: 16.10.2024)
      Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)

  • Spezielle Aspekte der Theoretischen Informatik

    0089cA2.7
    • 19320501 Vorlesung
      Quantenkryptoanalyse (Marian Margraf)
      Zeit: Di 10:00-12:00, Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.10.2024)
      Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)

      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.
    • 19327201 Vorlesung
      Datenkompression (Heiko Schwarz)
      Zeit: Mo 14:00-16:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
      Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)

      Kommentar

      Die Datenkompression stellt eine Technologie dar, welche zahlreiche Anwendungen in unserem Informationszeitalter erst ermöglich.  Obwohl es der Endnutzer oft nicht bemerkt, verwenden wir sie täglich beim Musik hören, Bilder und Videos anschauen, oder der generellen Benutzung unseres Mobiltelefons.

      In der Vorlesung wird eine Einführung in die grundlegenden und am häufigsten verwendeten Verfahren der Datenkompression gegeben. Es werden sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Verfahren behandelt und anhand von Beispielen aus der Praxis erläutert.

      Der erste Teil der Vorlesung behandelt die verlustlose Kompression, bei der die Originaldaten exakt rekonstruiert werden können. Dieser Teil umfasst die folgenden Themen:

      • Eindeutige Decodierbarkeit und Prefix-Codes
      • Entropie und Entropierate als theoretische Grenzen der verlustlosen Kompression
      • Optimale Codes, Huffman Codes
      • Arithmetische Codierung
      • Lempel-Ziv Codierung
      • Linear Prädiktion
      • Beispiele aus der Text-, Bild- und Audiokompression

      Im zweiten Teil der Vorlesung wird die allgemeinere verlustbehaftete Kompression eingeführt, bei der nur eine Approximation der Originaldaten rekonstruiert werden kann. Diese Art der Kompression ermöglicht deutlich höhere Kompressionsfaktoren und ist die dominante Form der Kompression für Audio-, Bild- und Videodaten. Dieser zweite Teil der Vorlesung umfasst folgende Themen:

      • Skalare Quantisierung, optimale skalare Quantisierung
      • Theoretische Grenzen der verlustbehafteten Kompression: Rate-Distortion-Funktionen
      • Vektorquantisierung
      • Prädiktive Quantisierung
      • Transformationscodierung
      • Beispiele aus der Audio-, Bild- und Videocodierung

      Literaturhinweise

      • Sayood, K. (2018), “Introduction to Data Compression,” Morgan Kaufmann, Cambridge, MA.
      • Cover, T. M. and Thomas, J. A. (2006), “Elements of Information Theory,” John Wiley & Sons, New York.
      • Gersho, A. and Gray, R. M. (1992), “Vector Quantization and Signal Compression,” Kluwer Academic Publishers, Boston, Dordrecht, London.
      • Jayant, N. S. and Noll, P. (1994), “Digital Coding of Waveforms,” Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, USA.
      • Wiegand, T. and Schwarz, H. (2010), “Source Coding: Part I of Fundamentals of Source and Video Coding,” Foundations and Trends in Signal Processing, vol. 4, no. 1-2.
    • 19320502 Übung
      Übung zu Kryptoanalyse (Marian Margraf)
      Zeit: -
      Ort: keine Angabe
    • 19327202 Übung
      Übung zur Datenkompression (Heiko Schwarz)
      Zeit: Mo 12:00-14:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
      Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)

  • Kryptographie und Sicherheit in Verteilten Systemen

    0089cA2.8
    • 19303601 Vorlesung
      Kryptographie und Sicherheit in Verteilten Systemen (Volker Roth)
      Zeit: Mi 14:00-16:00, Do 12:00-14:00 (Erster Termin: 16.10.2024)
      Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Voraussetzungen: Teilnehmer müssen gutes mathematisches Verständnis sowie gute Kenntnisse in den Bereichen Rechnersicherheit und Netzwerken mitbringen.

      Kommentar

      Diese Vorlesung gibt eine Einführung in die Kryptographie und das kryptographische Schlüsselverwaltung, sowie eine Einführung in kryptographische Protokolle und deren Anwendung im Bereich der Sicherheit in verteilten Systemen. Mathematische Werkzeuge werden im erforderlichen und einer Einführungsveranstaltung angemessenen Umfang entwickelt. Zusätzlich berührt die Vorlesung die Bedeutung von Implementierungsdetails für die Systemsicherheit.

      Literaturhinweise

      • Jonathan Katz and Yehuda Lindell, Introduction to Modern Cryptography, 2008
      • Lindsay N. Childs, A Concrete Introduction to Higher Algebra. Springer Verlag, 1995.
      • Johannes Buchmann, Einfuehrung in die Kryptographie. Springer Verlag, 1999.

      Weitere noch zu bestimmende Literatur und Primärquellen.
    • 19303602 Übung
      Übung zu Kryptographie und Sicherheit in Verteilten Systemen (Volker Roth)
      Zeit: Do 14:00-16:00 (Erster Termin: 17.10.2024)
      Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)

  • Analysis I

    0084dA1.1
    • 19202801 Vorlesung
      Analysis I (Marita Thomas)
      Zeit: Di 10:00-12:00, Do 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 15.10.2024)
      Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)

      Kommentar

      Inhalt:

      Dies ist der erste Teil einer dreisemestrigen Einführung in die mathematische Grunddisziplin Analysis. Behandelt wird die Differenzial- und Integralrechnung in einer reellen Veränderlichen. Themen:

      1. Grundlagen, Elementare Logik, Geordnete Paare, Relationen, Funktionen, Definitionsbereich und Wertebereich einer Funktion, Umkehrfunktion (Injektivität, Surjektivität)
      2. Zahlen, Vollständige Induktion, Rechnen in R, C
      3. Anordnung von R, Maximum und Minimum, Supremum und Infimum reeller Mengen, Supremums/Infimums-Vollständigkeit von R, Betrag einer reellen Zahl, Q ist dicht in R
      4. Folgen und Reihen, Grenzwerte, Cauchyfolgen, Konvergenzkriterien, Reihen und grundlegende Konvergenzprinzipien
      5. Topologische Aspekte von R, offene, abgeschlossene und kompakte reelle Mengen
      6. Funktionenfolgen, Funktionenreihen, Potenzreihen
      7. Eigenschaften von Funktionen, Beschränktheit, Monotonie, Konvexität
      8. Stetigkeit, Grenzwerte und Stetigkeit von Funktionen, Gleichmäßige Stetigkeit, Zwischenwertsätze, Stetigkeit und Kompaktheit
      9. Differenzierbarkeit, Begriff der Ableitung, Differentiationsregeln, Mittelwertsätze, Lokale und globale Extrema, Krümmung, Monotonie, Konvexität
      10. Elementare Funktionen, Rationale Funktionen, Wurzelfunktionen, Exponentialfunktionen, Winkelfunktionen, Hyperbolische Funktionen, Reeller Logarithmus, Reelle Arkus-Funktionen, Kurvendiskussionen
      11. Anfänge der Integralrechnung

       

       

      Literaturhinweise

      Literature:

      • Bröcker, Theodor: Analysis 1, Spektrum der Wissenschaft-Verlag.
      • Forster, Otto: Analysis 1, Vieweg-Verlag.
      • Spivak, Michael: Calculus, 4th Edition.

      Viele Analysis Bücher sind auch über die Fachbibliothek der FU Berlin elektronisch verfügbar.

      Bei Schwierigkeiten mit den Grundbegriffen Menge, Abbildung etc. ist die folgende Ausarbeitung empfehlenswert:
    • 19202802 Übung
      Übung zu Analysis I (Marita Thomas)
      Zeit: Mi 12:00-14:00, Mi 14:00-16:00, Mi 16:00-18:00, Fr 08:00-10:00 (Erster Termin: 16.10.2024)
      Ort: A7/SR 140 Seminarraum (Hinterhaus) (Arnimallee 7)

  • Lineare Algebra I

    0084dA1.4
    • 19201401 Vorlesung
      Lineare Algebra I Winter (Alexander Schmitt)
      Zeit: Mo 08:00-10:00, Mi 08:00-10:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 16.10.2024)
      Ort: A3/Hs 001 Hörsaal (Arnimallee 3-5)

      Kommentar

      Inhalt

      • Grundbegriffe: Mengen, Abbildungen, Äquivalenzrelationen, Gruppen, Ringe, Körper
      • Lineare Gleichungssysteme: Lösbarkeitskriterien, Gauß-Algorithmus
      • Vektorräume: Lineare Unabhängigkeit, Erzeugendensysteme und Basen, Dimension, Unterräume, Faktorräume, Vektorprodukt im R3
      • Lineare Abbildungen: Bild und Rang, Zusammenhang mit Matrizen, Verhalten bei Basiswechsel
      • Dualer Vektorraum: Multilinearformen, alternierende und symmetrische Bilinearformen, Zusammenhang mit Matrizen, Basiswechsel
      • Determinanten: Cramersche Regel, Eigenwerte und -vektoren

      Voraussetzungen

      • Der Brückenkurs Mathematik ist zum Einstieg sehr zu empfehlen!

      Literaturhinweise

      • Siegfried Bosch, Lineare Algebra, 4. Auflage, Springer-Verlag, 2008;
      • Gerd Fischer, Lernbuch Lineare Algebra und Analytische Geometrie, Springer-Verlag, 2017;
      • Bartel Leendert van der Waerden, Algebra Volume I, 9th Edition, Springer 1993;

      Zu den Grundlagen

      • Kevin Houston, Wie man mathematisch denkt: Eine Einführung in die mathematische Arbeitstechnik für Studienanfänger, Spektrum Akademischer Verlag, 2012
    • 19201402 Übung
      Übung zu Lineare Algebra I (Alexander Schmitt)
      Zeit: Mo 10:00-12:00, Mo 16:00-18:00, Mi 10:00-12:00, Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
      Ort: A3/SR 119 (Arnimallee 3-5)

  • Analysis

    0086bA4.2
    • 19301101 Vorlesung
      Analysis für Informatik und Bioinformatik (Katinka Wolter)
      Zeit: Mi 10:00-12:00, Fr 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 16.10.2024)
      Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Freischaltung der Anmeldung zu Tutorien wird rechtzeitig bekanntgegeben.

      Kommentar

      Inhalt:

      • Aufbau der Zahlenbereiche von den natürlichen bis zu den reellen Zahlen, Vollständigkeitseigenschaft der reellen Zahlen
      • Polynome, Nullstellen und Polynominterpolation
      • Exponential- und Logarithmusfunktion, trigonometrische Funktionen
      • Komplexe Zahlen, komplexe Exponentialfunktion und komplexe Wurzeln
      • Konvergenz von Folgen und Reihen, Konvergenz und Stetigkeit von Funktionen, O-Notation
      • Differentialrechnung: Ableitung einer Funktion, ihre Interpretation und Anwendungen
      • Intergralrechnung: Bestimmtes und unbestimmtes Integral, Hauptsatz der Differential- und Intergralrechnung, Anwendungen
      • Potenzreihen
      • Grundlagen der Stochstik: Wahrscheinlichkeitsräume, diskrete und stetige Zufallsvariable, Erwartungswert und Varianz

      Literaturhinweise

      • Kurt Meyberg, Peter Vachenauer: Höhere Mathematik 1, Springer-Verlag, 6. Auflage 2001
      • Dirk Hachenberger: Mathematik für Informatiker, Pearson 2005
      • Peter Hartmann: Mathematik für Informatiker, Vieweg, 4. Auflage 2006
      • Thomas Westermann: Mathematik für Ingenieure mit Maple 1, Springer-Verlag, 4. Auflage 2005
    • 19301102 Übung
      Übung zu Analysis für Informatik (Alexander Baumann)
      Zeit: Mo 12:00-14:00, Di 14:00-16:00, Di 16:00-18:00, Mi 08:00-10:00, Do 14:00-16:00, Do 16:00-18:00, Fr 08:00-10:00, Fr 12:00-14:00 (Erster Termin: 21.10.2024)
      Ort: A3/019 Seminarraum (Arnimallee 3-5)

  • Vertiefungsmodul (Seminar) I

    0086bA5.12
    • 19306017 Seminar/Proseminar
      Seminar/Proseminar: Data Visualization and Mining (Agnès Voisard)
      Zeit: Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 17.10.2024)
      Ort: A6/SR 009 Seminarraum (Arnimallee 6)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Vorbesprechungstermin wird noch bekannt gegeben.

      Kommentar

      Im Rahmen des Seminars beschätigen sich die Studierenden mit Themen aus den Bereichen Datenvisualisierung und Data Mining.

      Literaturhinweise

      Wird bekannt gegeben.

  • Vertiefungsmodul (Projekt 4 SWS)

    0086bA5.13
    • 19308412 Projektseminar
      Softwareprojekt: Datenverwaltung (Agnès Voisard, Muhammed-Ugur Karagülle)
      Zeit: Mo 12:00-14:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
      Ort: T9/K 040 Multimediaraum (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.

      Die Veranstaltung wird in zwei Phasen durchgeführt. Die zweite Phase (Implementierung, Test, Auslieferung) kann als Blockveranstaltung in der vorlesungsfreien Zeit durchgeführt werden.

      Literaturhinweise

      Wird bekannt gegeben. / To be announced.
    • 19319312 Projektseminar
      Softwareprojekt: Coding IxD (Claudia Müller-Birn)
      Zeit: -
      Ort: keine Angabe

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Weitergehende Informationen zu den Veranstaltungsinhalten finden Sie unter:

      https://www.mi.fu-berlin.de/en/inf/groups/hcc/teaching/winter_term_2022_23/software_project_coding_ixd.html

      Die Lehrveranstaltung findet in Kooperation mit der Weissensee Kunsthochschule Berlin statt. Wir treffen uns jeden Mittwoch im Labor des Exzellenzclusters „Bild Wissen Gestaltung“ an der HU Berlin.

      Adresse

      Sophienstrasse 22a, 2.HH, 2.Stock, 10178 Berlin

      www.interdisciplinary-laboratory.hu-berlin.de

       

      Kommentar

      Coding IxD: Designing Neoanalog Artefacts

      In dieser Veranstaltung bilden wir Studierende der Informatik und des Produktdesigns gemeinsam aus. Neben dem Ziel der interdisziplinären geht es vor allem darum, gemeinsam interaktive Systeme zu imaginieren, die "intelligent" sind: Damit meinen wir "Intelligenz" durch Code (Algorithmen), der sorgfältig mit Material, Form und Kontext umgeben ist und dabei sowohl menschliche Fähigkeiten als auch Restriktionen (z.B. Biases) zutiefst respektiert.

      Wir verstehen diese Veranstaltung als experimentellen Raum, in dem sich verschiedene Perspektiven treffen, austauschen, reflektieren und weiterentwickeln können. Jedes Semester werden die Studierenden in kleinen Projektteams von bis zu vier Mitgliedern herausgefordert, einen bestimmten Anwendungskontext zu untersuchen. Innerhalb dieses Kontextes entwerfen die Teams ein neues Anwendungs- oder Produktkonzept.

      Wir leiten diesen Gestaltungsprozess durch verschiedene, sorgfältig abgestimmte Methoden an, die vor allem verwendet werden, um die Ideen der Studierenden anzuregen. Die Studierenden durchlaufen mehrere Runden der Ideenfindung und verfeinern das resultierende Konzept in verschiedenen Prototyp-Versionen. Das überzeugendste oder vielversprechendste Interaktionskonzept, das es erlaubt, die Qualität und Essenz des Produktkonzepts zu erfassen, wird in einem funktionierenden Prototyp umgesetzt.

      Die Studierenden werden von einem Team aus erfahrenen Dozierenden aus der Informatik und der Gestaltung, aber auch Fachexpert:innen (je nach Themengebiet) begleitet. Diese Personen geben Feedback zu den verschiedenen Konzept-Iterationen. Bei Bedarf werden spezielle Workshops zu ausgewählten Themen organisiert, die vom Prototyping bis zum Projektmanagement reichen. Die gesamte Veranstaltung wird kontinuierlich evaluiert, um den methodischen Werkzeugkasten zu erweitern.

      Dieses Veranstaltungsangebot ist eine Kooperation der Forschungsgruppe Human-Centered Computing am Institut für Informatik der Freien Universität Berlin und dem Fachbereich Produktdesign der Weißensee Kunsthochschule Berlin (KHB).

      Neben den regelmäßigen wöchentlichen Treffen bietet die KHB jeden Montag von 10 bis 13 Uhr kostenlose Workshops an, deren Teilnahme für Informatikstudierende freiwillig ist.

      Literaturhinweise

      Zimmerman, John, Jodi Forlizzi, and Shelley Evenson. "Research through design as a method for interaction design research in HCI." Proceedings of the SIGCHI conference on Human factors in computing systems. 2007.

      Pierce, James, et al. "Expanding and refining design and criticality in HCI." Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems. 2015.

      Anthony Dunne and Fiona Raby. 2013. Speculative Everything: Design, Fiction, and Social Dreaming. The MIT Press.

  • Vertiefungsmodul (Projekt 4 SWS) I

    0086bA5.23
    • 19308412 Projektseminar
      Softwareprojekt: Datenverwaltung (Agnès Voisard, Muhammed-Ugur Karagülle)
      Zeit: Mo 12:00-14:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
      Ort: T9/K 040 Multimediaraum (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.

      Die Veranstaltung wird in zwei Phasen durchgeführt. Die zweite Phase (Implementierung, Test, Auslieferung) kann als Blockveranstaltung in der vorlesungsfreien Zeit durchgeführt werden.

      Literaturhinweise

      Wird bekannt gegeben. / To be announced.
    • 19319312 Projektseminar
      Softwareprojekt: Coding IxD (Claudia Müller-Birn)
      Zeit: -
      Ort: keine Angabe

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Weitergehende Informationen zu den Veranstaltungsinhalten finden Sie unter:

      https://www.mi.fu-berlin.de/en/inf/groups/hcc/teaching/winter_term_2022_23/software_project_coding_ixd.html

      Die Lehrveranstaltung findet in Kooperation mit der Weissensee Kunsthochschule Berlin statt. Wir treffen uns jeden Mittwoch im Labor des Exzellenzclusters „Bild Wissen Gestaltung“ an der HU Berlin.

      Adresse

      Sophienstrasse 22a, 2.HH, 2.Stock, 10178 Berlin

      www.interdisciplinary-laboratory.hu-berlin.de

       

      Kommentar

      Coding IxD: Designing Neoanalog Artefacts

      In dieser Veranstaltung bilden wir Studierende der Informatik und des Produktdesigns gemeinsam aus. Neben dem Ziel der interdisziplinären geht es vor allem darum, gemeinsam interaktive Systeme zu imaginieren, die "intelligent" sind: Damit meinen wir "Intelligenz" durch Code (Algorithmen), der sorgfältig mit Material, Form und Kontext umgeben ist und dabei sowohl menschliche Fähigkeiten als auch Restriktionen (z.B. Biases) zutiefst respektiert.

      Wir verstehen diese Veranstaltung als experimentellen Raum, in dem sich verschiedene Perspektiven treffen, austauschen, reflektieren und weiterentwickeln können. Jedes Semester werden die Studierenden in kleinen Projektteams von bis zu vier Mitgliedern herausgefordert, einen bestimmten Anwendungskontext zu untersuchen. Innerhalb dieses Kontextes entwerfen die Teams ein neues Anwendungs- oder Produktkonzept.

      Wir leiten diesen Gestaltungsprozess durch verschiedene, sorgfältig abgestimmte Methoden an, die vor allem verwendet werden, um die Ideen der Studierenden anzuregen. Die Studierenden durchlaufen mehrere Runden der Ideenfindung und verfeinern das resultierende Konzept in verschiedenen Prototyp-Versionen. Das überzeugendste oder vielversprechendste Interaktionskonzept, das es erlaubt, die Qualität und Essenz des Produktkonzepts zu erfassen, wird in einem funktionierenden Prototyp umgesetzt.

      Die Studierenden werden von einem Team aus erfahrenen Dozierenden aus der Informatik und der Gestaltung, aber auch Fachexpert:innen (je nach Themengebiet) begleitet. Diese Personen geben Feedback zu den verschiedenen Konzept-Iterationen. Bei Bedarf werden spezielle Workshops zu ausgewählten Themen organisiert, die vom Prototyping bis zum Projektmanagement reichen. Die gesamte Veranstaltung wird kontinuierlich evaluiert, um den methodischen Werkzeugkasten zu erweitern.

      Dieses Veranstaltungsangebot ist eine Kooperation der Forschungsgruppe Human-Centered Computing am Institut für Informatik der Freien Universität Berlin und dem Fachbereich Produktdesign der Weißensee Kunsthochschule Berlin (KHB).

      Neben den regelmäßigen wöchentlichen Treffen bietet die KHB jeden Montag von 10 bis 13 Uhr kostenlose Workshops an, deren Teilnahme für Informatikstudierende freiwillig ist.

      Literaturhinweise

      Zimmerman, John, Jodi Forlizzi, and Shelley Evenson. "Research through design as a method for interaction design research in HCI." Proceedings of the SIGCHI conference on Human factors in computing systems. 2007.

      Pierce, James, et al. "Expanding and refining design and criticality in HCI." Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems. 2015.

      Anthony Dunne and Fiona Raby. 2013. Speculative Everything: Design, Fiction, and Social Dreaming. The MIT Press.

  • Vertiefungsmodul (Seminar)

    0086bA5.4
    • 19306017 Seminar/Proseminar
      Seminar/Proseminar: Data Visualization and Mining (Agnès Voisard)
      Zeit: Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 17.10.2024)
      Ort: A6/SR 009 Seminarraum (Arnimallee 6)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Vorbesprechungstermin wird noch bekannt gegeben.

      Kommentar

      Im Rahmen des Seminars beschätigen sich die Studierenden mit Themen aus den Bereichen Datenvisualisierung und Data Mining.

      Literaturhinweise

      Wird bekannt gegeben.

  • Projektseminar Datenverwaltungssysteme

    0089bA1.13
    • 19303811 Seminar
      Projektseminar: Datenverwaltung (Muhammed-Ugur Karagülle, Agnès Voisard)
      Zeit: Do 12:00-14:00 (Erster Termin: 17.10.2024)
      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.

  • Seminar Ausgewählte Beiträge zum Software Engineering

    0089bA1.17
    • 19305811 Seminar
      Seminar: Beiträge zum Software Engineering (Lutz Prechelt)
      Zeit: Do 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 02.09.2024)
      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

  • Seminar Datenverwaltung

    0089bA1.18
    • 19306017 Seminar/Proseminar
      Seminar/Proseminar: Data Visualization and Mining (Agnès Voisard)
      Zeit: Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 17.10.2024)
      Ort: A6/SR 009 Seminarraum (Arnimallee 6)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Vorbesprechungstermin wird noch bekannt gegeben.

      Kommentar

      Im Rahmen des Seminars beschätigen sich die Studierenden mit Themen aus den Bereichen Datenvisualisierung und Data Mining.

      Literaturhinweise

      Wird bekannt gegeben.

  • Softwareprojekt Datenverwaltung

    0089bA1.21
    • 19308412 Projektseminar
      Softwareprojekt: Datenverwaltung (Agnès Voisard, Muhammed-Ugur Karagülle)
      Zeit: Mo 12:00-14:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
      Ort: T9/K 040 Multimediaraum (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.

      Die Veranstaltung wird in zwei Phasen durchgeführt. Die zweite Phase (Implementierung, Test, Auslieferung) kann als Blockveranstaltung in der vorlesungsfreien Zeit durchgeführt werden.

      Literaturhinweise

      Wird bekannt gegeben. / To be announced.

  • Softwareprojekt Web-Technologien

    0089bA1.24
    • 19314012 Projektseminar
      Softwareprojekt: Semantische Technologien (Adrian Paschke)
      Zeit: Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.10.2024)
      Ort: A7/SR 031 (Arnimallee 7)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Weitere Informationen finden sich auf der Veranstaltungsseite der AG Corporate Semantic Web.

      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 KI Technologien übernehmen. Bei der Umsetzung der Aufgaben werden vertiefte Programmierkenntnisse in der Anwendung semantischer Technologien und künstlicher Intelligenz (KI) 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.
    • 19319312 Projektseminar
      Softwareprojekt: Coding IxD (Claudia Müller-Birn)
      Zeit: -
      Ort: keine Angabe

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Weitergehende Informationen zu den Veranstaltungsinhalten finden Sie unter:

      https://www.mi.fu-berlin.de/en/inf/groups/hcc/teaching/winter_term_2022_23/software_project_coding_ixd.html

      Die Lehrveranstaltung findet in Kooperation mit der Weissensee Kunsthochschule Berlin statt. Wir treffen uns jeden Mittwoch im Labor des Exzellenzclusters „Bild Wissen Gestaltung“ an der HU Berlin.

      Adresse

      Sophienstrasse 22a, 2.HH, 2.Stock, 10178 Berlin

      www.interdisciplinary-laboratory.hu-berlin.de

       

      Kommentar

      Coding IxD: Designing Neoanalog Artefacts

      In dieser Veranstaltung bilden wir Studierende der Informatik und des Produktdesigns gemeinsam aus. Neben dem Ziel der interdisziplinären geht es vor allem darum, gemeinsam interaktive Systeme zu imaginieren, die "intelligent" sind: Damit meinen wir "Intelligenz" durch Code (Algorithmen), der sorgfältig mit Material, Form und Kontext umgeben ist und dabei sowohl menschliche Fähigkeiten als auch Restriktionen (z.B. Biases) zutiefst respektiert.

      Wir verstehen diese Veranstaltung als experimentellen Raum, in dem sich verschiedene Perspektiven treffen, austauschen, reflektieren und weiterentwickeln können. Jedes Semester werden die Studierenden in kleinen Projektteams von bis zu vier Mitgliedern herausgefordert, einen bestimmten Anwendungskontext zu untersuchen. Innerhalb dieses Kontextes entwerfen die Teams ein neues Anwendungs- oder Produktkonzept.

      Wir leiten diesen Gestaltungsprozess durch verschiedene, sorgfältig abgestimmte Methoden an, die vor allem verwendet werden, um die Ideen der Studierenden anzuregen. Die Studierenden durchlaufen mehrere Runden der Ideenfindung und verfeinern das resultierende Konzept in verschiedenen Prototyp-Versionen. Das überzeugendste oder vielversprechendste Interaktionskonzept, das es erlaubt, die Qualität und Essenz des Produktkonzepts zu erfassen, wird in einem funktionierenden Prototyp umgesetzt.

      Die Studierenden werden von einem Team aus erfahrenen Dozierenden aus der Informatik und der Gestaltung, aber auch Fachexpert:innen (je nach Themengebiet) begleitet. Diese Personen geben Feedback zu den verschiedenen Konzept-Iterationen. Bei Bedarf werden spezielle Workshops zu ausgewählten Themen organisiert, die vom Prototyping bis zum Projektmanagement reichen. Die gesamte Veranstaltung wird kontinuierlich evaluiert, um den methodischen Werkzeugkasten zu erweitern.

      Dieses Veranstaltungsangebot ist eine Kooperation der Forschungsgruppe Human-Centered Computing am Institut für Informatik der Freien Universität Berlin und dem Fachbereich Produktdesign der Weißensee Kunsthochschule Berlin (KHB).

      Neben den regelmäßigen wöchentlichen Treffen bietet die KHB jeden Montag von 10 bis 13 Uhr kostenlose Workshops an, deren Teilnahme für Informatikstudierende freiwillig ist.

      Literaturhinweise

      Zimmerman, John, Jodi Forlizzi, and Shelley Evenson. "Research through design as a method for interaction design research in HCI." Proceedings of the SIGCHI conference on Human factors in computing systems. 2007.

      Pierce, James, et al. "Expanding and refining design and criticality in HCI." Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems. 2015.

      Anthony Dunne and Fiona Raby. 2013. Speculative Everything: Design, Fiction, and Social Dreaming. The MIT Press.

  • Spezielle Aspekte der Datenverwaltung

    0089bA1.26
    • 19304801 Vorlesung
      Spezielle Aspekte der Datenverwaltung: Geospatial Databases (Agnès Voisard)
      Zeit: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 15.10.2024)
      Ort: T9/055 Seminarraum (Takustr. 9)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Zielgruppe:

      Studierende im Masterstudiengang Voraussetzungen: Datenbanksysteme

      Kommentar

      Diese Vorlesung dient der Einführung in raumbezogene Datenbanken, wie sie insbesondere in geographischen Informationssystemen (GIS) Verwendung finden. Schwerpunkte sind u.a. die Modellierung raumbezogener Daten, Anfragesprachen und Optimierung sowie raumbezogene Zugriffsmethoden und Navigationssysteme ("Location-based services"). Grundwissen in Datenbanken ist erforderlich. Die Vorlesung beinhaltet Übungsblätter und Rechnerpraktika mit PostGIS.

      Sonstiges: Die Vorlesung wird in englischer Sprache gehalten

      Literaturhinweise

      Handouts are enough to understand the course.

      The following book will be mostly used: P. Rigaux, M. Scholl, A. Voisard.Spatial Databases - With Application to GIS. Morgan Kaufmann, May 2001. 432 p. (copies in the main library)
    • 19304802 Übung
      Übung zu Spezielle Aspekte der Datenverwaltung: Geospatial Databases (Agnès Voisard)
      Zeit: Do 14:00-16:00 (Erster Termin: 17.10.2024)
      Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)

  • Seminar Datenbanksysteme

    0089bA1.33
    • 19306017 Seminar/Proseminar
      Seminar/Proseminar: Data Visualization and Mining (Agnès Voisard)
      Zeit: Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 17.10.2024)
      Ort: A6/SR 009 Seminarraum (Arnimallee 6)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Vorbesprechungstermin wird noch bekannt gegeben.

      Kommentar

      Im Rahmen des Seminars beschätigen sich die Studierenden mit Themen aus den Bereichen Datenvisualisierung und Data Mining.

      Literaturhinweise

      Wird bekannt gegeben.

  • Softwaretechnik-Projekt

    0089bA1.35
    • 19323612 Projektseminar
      Softwareprojekt: AMOS-Projekt (Lutz Prechelt, Dirk Riehle)
      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)

      Weiteres

      • SWS: 4 SWS (2 SWS VL, 2 SWS Team-Meeting)
      • Semester: Jedes Wintersemester
      • 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 und Bewerten sie den Aufwand von Anforderungen und setzen sie im Projekt um.

      Studierende werden in Teams von 7-8 Personen organisiert. 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 90min. Vorlesung (Teilnahme freiwillig) gefolgt von einem 90min. Team-Meeting (Teilnahme verpflichtend).
      Er findet mittwochs statt: Mi 10:15-11:45 (Vorlesung) + Mi 12:30-14:00 (Team-Meeting)

      ACHTUNG: Dieser Kurs findet extern statt und verwendet einen zusätzlichen Prozess für die Anmeldung: https://amos.uni1.de - dort finden Sie Detailinformation und  den Registrierungslink zum Kurs.

      Literaturhinweise

      http://goo.gl/5Wqnr7

  • Softwareprojekt Künstliche Intelligenz

    0089bA1.36
    • 19314012 Projektseminar
      Softwareprojekt: Semantische Technologien (Adrian Paschke)
      Zeit: Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.10.2024)
      Ort: A7/SR 031 (Arnimallee 7)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Weitere Informationen finden sich auf der Veranstaltungsseite der AG Corporate Semantic Web.

      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 KI Technologien übernehmen. Bei der Umsetzung der Aufgaben werden vertiefte Programmierkenntnisse in der Anwendung semantischer Technologien und künstlicher Intelligenz (KI) 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.

  • Computer Vision

    0089bA1.4
    • 19315501 Vorlesung
      Computer Vision (Tim Landgraf)
      Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.10.2024)
      Ort: A6/SR 032 Seminarraum (Arnimallee 6)

      Kommentar

      Inhalt

      In der Computer Vision geht es um die Erkennung von Objekten oder Ereignissen in Kamerabildern. Im Gegensatz zur reinen Bildverarbeitung arbeiten wir oft mit einer Folge von Bildern. In der Vorlesung werden wir wegbereitende Veröffentlichungen vorstellen. Die Vorlesung schließt mit einer ausführlichen Betrachtung des gegenwärtigen State-of-the-Art.
       

       
    • 19315502 Übung
      Übung zu Computer Vision (Tim Landgraf)
      Zeit: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 15.10.2024)
      Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)

  • Seminar IT-Sicherheit

    0089bA1.49
    • 19320811 Seminar
      Seminar: Ausgewählte Themen der IT-Sicherheit & Privatsphäre (Marian Margraf)
      Zeit: Mo 14:00-16:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
      Ort: T9/K 040 Multimediaraum (Takustr. 9)

      Kommentar

      Das Seminar behandelt Themen aus IT Sicherheit und Privatsphäre. Insbesondere behandeln wir ausgewählte Themen aus :

      • Usable Security und Privacy
      • Mobile Security
      • Cache-based sidechannel attacks

      Dabei wird jeweils ein Thema von einer Person bearbeitet und den restlichen Teilnehmern im Rahmen einer Präsentation vorgestellt. Am Ende des Semesters ist zum jeweiligen Thema außerdem ein Seminarpaper abzugeben. Details werden im Rahmen der ersten Veranstaltung besprochen.

      Das Seminar wird in deutscher und nach Bedarf auch in englischer Sprache angeboten.

      Literaturhinweise

      Daniel J. Bernstein, Johannes Buchmann, Erik Dahmen (Eds.): Post-Quantum Cryptography.

  • Aktuelle Forschungsthemen der Algorithmik

    0089bA2.1
    • 19320501 Vorlesung
      Quantenkryptoanalyse (Marian Margraf)
      Zeit: Di 10:00-12:00, Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.10.2024)
      Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)

      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: -
      Ort: keine Angabe

  • Seminar Technische Informatik

    0089bA3.6
    • 19310817 Seminar/Proseminar
      Seminar/Proseminar: Internet of Things & Security (Technische Informatik) (Emmanuel Baccelli)
      Zeit: Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 17.10.2024)
      Ort: T9/137 Konferenzraum (Takustr. 9)

      Kommentar

      Seminar Technische Informatik on Internet of Things & Security

      In large part, the Internet of Things (IoT) will consist of interconnecting low-end devices with very small memory capacity (a few kBytes) and limited energy consumption (1000 times less than a RaspberryPi).
      The IoT promises a new world of applications, but also brings up specific challenges in terms of programmability, energy efficiency, networking and security.
      After an introductory session at the start of the term, MSc students will pick a topic related to current technologies in the field of Internet of Things & Security, and write a report (IEEE LaTex template, 12 A4 pages including figures and references, single column, 1.5 spacing, 11-point font) discussing corresponding questions. At the end of the term, the participants present their results in the form a short talk (20 minutes + 10 minutes Q&A) in a meeting, which will also include cross-reviewing of student's reports. During the term, there will be deadlines for status reports, but no weekly meetings of the complete seminar group.

      Tentative Schedule: 

      Mid October: introductory session
      After 1 week: topic selection
      After 4 weeks: deadline to submit tentative outline for the report
      After 8 weeks: deadline to submit alpha version of the report
      After 10 weeks: deadline to submit beta version of the report & assignment for cross-reviewing of reports
      End of semester: - deadline to submit final version of the report    - presentation session (including Q&A and oral cross-review)

      Literaturhinweise

      The typical bibliography and online resources that will be in scope to survey for this seminar includes:
      - reviewing academic publications, e.g. papers from IEEE, ACM conferences/journals (available on scholar.google.com);
      - reviewing network protocol open standard specifications, e.g. IETF drafts and Request For Comments (RFC);
      - reviewing open source implementations (e.g. available on GitHub). 

       

  • Seminar zur Mathematik

    0084cB1.1
    • 19202211 Seminar
      Seminar zur Diskreten Mathematik I (Tibor Szabo)
      Zeit: Mo 14:00-16:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 08.10.2024)
      Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)

      Kommentar

      Das Seminar führt die Untersuchung der Konzepte der Abzählenden Kombinatorik und diskreten Strukturen fort, die wir im Kurs Diskrete Mathematik 1 begonnen haben.     

    • 19203311 Seminar Abgesagt
      Proseminar/Seminar Gruppentheorie (N.N.)
      Zeit: -
      Ort: keine Angabe

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Die Teilnehmer sollten mit linearer Algebra vertraut sein, etwa im Umfang der Vorlesung 'Lineare Algebra 1' und nach Möglichkeit auch 'Lineare Algebra 2'. Wenn es interessierte Studenten gibt, die bereits 'Algebra und Zahlentheorie' gehört haben, so gibt es auch für diese interessante Vortragsthemen.

      Kommentar


      In diesem (Pro)Seminar werden wir die aus den Anfängervorlesungen bekannten Grundbegriffe der Gruppentheorie festigen und ein paar tieferliegende Eigenschaften und Sätze studieren. Mögliche Schlagworte sind auflösbare Gruppen, nilpotente Gruppen, Darstellungen von endlichen Gruppen, der Satz von Schur-Zassenhaus, die Sätze von P. Hall.
      Es können sowohl Seminar- als auch Proseminarscheine erworben werden.

  • Diskrete Mathematik I

    0084cB3.2
    • 19202001 Vorlesung
      Diskrete Geometrie I (Georg Loho)
      Zeit: Di 10:00-12:00, Mi 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 15.10.2024)
      Ort: A3/SR 120 (Arnimallee 3-5)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Gute Kenntnisse der linearen Algebra werden vorausgesetzt. Vorbildung in Kombinatorik und Geometrie sind hilfreich.

      Kommentar

      Das ist die erste Vorlesung in einem Zyklus von drei Vorlesungen in diskreter Geometrie. Das Ziel dieser Vorlesung ist es, mit diskreten Strukturen und verschiedenen Beweistechniken vertraut zu werden. Der Inhalt wird aus einer Auswahl aus den folgenden Themen bestehen:

      Polyeder und polyedrische Komplexe
      Konfigurationen von Punkten, Hyperebenen und Unterräumen
      Unterteilungen und Triangulierungen
      Theorie von Polytopen
      Darstellungen und der Satz von Minkowski-Weyl
      Polarität, einfache und simpliziale Polytope, Schälbarkeit
      Schälbarkeit, Seitenverbände, f-Vektoren, Euler- und Dehn-Sommerville Gleichungen
      Graphen, Durchmesser, Hirsch Vermutung
      Geometrie linearer Programmierung
      Lineare Programme, Simplex-Algorithmus, LP Dualität
      Kombinatorische Geometrie, geometrische Kombinatorik
      Arrangements von Punkten und Geraden, Sylvester-Gallai, Erdös-Szekeres
      Arrangements, Zonotope, zonotopale Kachelungen, orientierte Matroide
      Beispiele, Beispiele, Beispiele
      Reguläre Polyope, zentralsymmetrische Polytope
      Extremale Polytope, zyklische/nachbarschaftliche Polytope, gestapelte Polytope
      Kombinatorische Optimierung und 0/1-Polytope
       

      Literaturhinweise

      • G.M. Ziegler "Lectures in Polytopes"
      • J. Matousek "Lectures on Discrete Geometry"
      • Further literature will be announced in class.
    • 19202002 Übung
      Übung zu Diskrete Geometrie I (Georg Loho)
      Zeit: Mo 16:00-18:00, Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
      Ort: A6/SR 032 Seminarraum (Arnimallee 6)

  • Module ohne Lehrangebot in diesem Semester

    111 Module
    • Funktionale Programmierung 0086bA1.1
    • Objektorientierte Programmierung 0086bA1.2
    • Datenstrukturen und Datenabstraktion 0086bA1.3
    • Grundlagen der Technischen Informatik 0086bA2.1
    • Betriebs- und Kommunikationssysteme 0086bA2.3
    • Praktikum Technische Informatik 0086bA2.4
    • Ausgewählte Themen der Technischen Informatik 0089cA3.12
    • Mikroprozessor-Praktikum 0089cA3.2
    • Mobilkommunikation 0089cA3.3
    • Proseminar Informatik 0086bA3.2
    • Datenbanksysteme 0086bA3.3
    • Modellgetriebene Softwareentwicklung 0089cA1.11
    • Rechnersicherheit 0089cA1.16
    • Übersetzerbau 0089cA1.19
    • Computergrafik 0089cA1.2
    • Grundlagen des Softwaretestens 0089cA1.7
    • Modelchecking 0089cA2.2
    • Algorithmische Geometrie 0089cA2.4
    • Analysis I 0084aA1.1
    • Lineare Algebra I 0084aA2.1
    • Logik und Diskrete Mathematik 0086bA4.1
    • Lineare Algebra 0086bA4.4
    • Vertiefungsmodul (Vorlesung 4+2 SWS) 0086bA5.1
    • Vertiefungsmodul (Vorlesung 2+2 SWS) II 0086bA5.10
    • Vertiefungsmodul (Vorlesung 2 SWS) I 0086bA5.11
    • Vertiefungsmodul (Vorlesung 4+2 SWS) II 0086bA5.14
    • Vertiefungsmodul (Vorlesung 4+2 SWS) III 0086bA5.15
    • Vertiefungsmodul (Vorlesung 2+2 SWS) III 0086bA5.16
    • Vertiefungsmodul (Vorlesung 2+2 SWS, Miniprojekt) 0086bA5.17
    • Vertiefungsmodul (Vorlesung 2+2 SWS, Miniprojekt) I 0086bA5.18
    • Vertiefungsmodul (Begleitprojekt 2 SWS, 3 LP) 0086bA5.19
    • Vertiefungsmodul (Vorlesung 2+2 SWS) 0086bA5.2
    • Vertiefungsmodul (Begleitprojekt 2 SWS, 3 LP) I 0086bA5.20
    • Vertiefungsmodul (Begleitprojekt, 3 LP) 0086bA5.21
    • Vertiefungsmodul (Begleitprojekt, 3 LP) I 0086bA5.22
    • Vertiefungsmodul (V 2 SWS, 3 LP) II 0086bA5.24
    • Vertiefungsmodul (Vorl. 2+1 SWS, 4 LP) 0086bA5.25
    • Vertiefungsmodul (Vorl. 2+2 SWS, 6 LP) 0086bA5.26
    • Vertiefungsmodul (Vorl. 3+1 SWS, 7 LP) 0086bA5.27
    • Vertiefungsmodul (Vorl. 3+2 SWS, 9 LP) 0086bA5.28
    • Vertiefungsmodul (Vorl. 2+1 SWS, 4 LP) I 0086bA5.29
    • Vertiefungsmodul (Vorlesung 2 SWS) 0086bA5.3
    • Vertiefungsmodul (Vorl. 2+2 SWS, 6 LP) I 0086bA5.30
    • Vertiefungsmodul (Vorl. 3+1 SWS, 7 LP) I 0086bA5.31
    • Vertiefungsmodul (Vorl. 3+2 SWS, 9 LP) I 0086bA5.32
    • Vertiefungsmodul (Praktikum/Projekt 2 SWS) 0086bA5.5
    • Vertiefungsmodul (Praktikum/Projekt 3 SWS) 0086bA5.6
    • Vertiefungsmodul (Praktikum/Projekt 4 SWS) 0086bA5.7
    • Vertiefungsmodul (Vorlesung 4+2 SWS) I 0086bA5.8
    • Vertiefungsmodul (Vorlesung 2+2 SWS) IV 0086bA5.85
    • Vertiefungsmodul (4+2 SWS, 10 LP) 0086bA5.86
    • Vertiefungsmodul (4+2 SWS, 10 LP) I 0086bA5.87
    • Vertiefungsmodul (Seminar, 5 LP) 0086bA5.88
    • Vertiefungsmodul (Seminar, 5 LP) I 0086bA5.89
    • Vertiefungsmodul (Vorlesung 2+2 SWS) I 0086bA5.9
    • Vertiefungsmodul (Prakt. 2 SWS, 4 LP) 0086bA5.90
    • Vertiefungsmodul (Prakt. 2 SWS, 4 LP) I 0086bA5.91
    • Vertiefungsmodul (V2 + P2 SWS, 5 LP) 0086bA5.92
    • Vertiefungsmodul (V2 + P2 SWS, 5 LP) I 0086bA5.93
    • Betriebssysteme 0089bA1.1
    • Mobilkommunikation 0089bA1.10
    • Mustererkennung 0089bA1.11
    • Netzbasierte Informationssysteme 0089bA1.12
    • Robotik 0089bA1.14
    • Semantisches Geschäftsprozessmanagement 0089bA1.15
    • Semantik von Programmiersprachen 0089bA1.16
    • Seminar Künstliche Intelligenz 0089bA1.19
    • Bildverarbeitung 0089bA1.2
    • Seminar über Programmiersprachen 0089bA1.20
    • Softwareprojekt Mobilkommunikation 0089bA1.22
    • Softwareprojekt Übersetzerbau 0089bA1.23
    • Softwareprozesse 0089bA1.25
    • Telematik 0089bA1.27
    • Transaktionale Systeme 0089bA1.28
    • Übersetzerbau 0089bA1.29
    • Computergrafik 0089bA1.3
    • Verteilte Systeme 0089bA1.30
    • XML-Technologien 0089bA1.31
    • Telematik-Projekt 0089bA1.32
    • Seminar Moderne Web Technologien 0089bA1.34
    • Datenbanktechnologie 0089bA1.5
    • Empirische Bewertung in der Informatik 0089bA1.6
    • Fortgeschrittene Aspekte der Funktionalen Programmierung 0089bA1.7
    • Rechnersicherheit 0089bA1.8
    • Künstliche Intelligenz 0089bA1.9
    • Softwareprojekt Anwendungen von Algorithmen 0089bA2.11
    • Algorithmische Geometrie 0089bA2.2
    • Ausgewählte Themen der Algorithmik 0089bA2.3
    • Höhere Algorithmik 0089bA2.4
    • Kryptographie und Sicherheit in Verteilten Systemen 0089bA2.6
    • Modelchecking 0089bA2.7
    • Seminar über Algorithmen 0089bA2.8
    • Mikroprozessor-Praktikum 0089bA3.2
    • Projektmanagement 0089bA4.25
    • Existenzgründungen in der IT-Industrie 0089bA4.27
    • Digitales Video 0089bA4.5
    • E-Learning Plattformen 0089bA4.6
    • Medizinische Bildverarbeitung 0089bA4.9
    • Elementargeometrie 0082aB1.3
    • Analysis II 0084aA1.2
    • Lineare Algebra II 0084aA2.2
    • Computerorientierte Mathematik I 0084aA3.1
    • Computerorientierte Mathematik II 0084aA3.2
    • Einführung in die Numerische Mathematik (Numerik I) 0084aA4.1
    • Einführung in die Elementare Stochastik (Stochastik I) 0084aA4.2
    • Einführung in die Elementare Stochastik 0084bA4.2
    • Algorithmische Bioinformatik 0260aA1.4
    • Statistik für Biowissenschaften I 0260aA2.5
    • Physik für Biologie, Geowissenschaften, Informatik und Mathematik 0086bK3.1
    • Physikalisches Praktikum für Geowissenschaften, Informatik und Mathematik 0086bK3.2
    • Zusätzliche Lehrveranstaltungen Informatik 0086bL1.1