Informatik
Master Informatik (1. ÄO (2010) zur StO/PO von 2008)
0089b_MA120-
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: A6/SR 009 Seminarraum (Arnimallee 6)
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.
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19303811
Seminar
-
Seminar Ausgewählte Beiträge zum Software Engineering
0089bA1.17-
19305811
Seminar
Seminar: Beiträge zum Software Engineering (Lutz Prechelt)
Zeit: Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 17.10.2024)
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
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19305811
Seminar
-
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.
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19306017
Seminar/Proseminar
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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.
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19308412
Projektseminar
-
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.
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19319312
Projektseminar
Softwareprojekt: Coding IxD (Claudia Müller-Birn)
Zeit: -
Ort: keine Angabe
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
Weitergehende Informationen zu den Veranstaltungsinhalten finden Sie unter:
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.
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19314012
Projektseminar
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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: DatenbanksystemeKommentar
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 gehaltenLiteraturhinweise
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/K 040 Multimediaraum (Takustr. 9)
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19304801
Vorlesung
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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.
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19306017
Seminar/Proseminar
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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
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19323612
Projektseminar
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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.
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19314012
Projektseminar
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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.
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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)
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19315501
Vorlesung
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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.
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19320811
Seminar
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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)
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19311824
Methodenkurs
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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.
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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.
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19328301
Vorlesung
Datenvisualisierung (Claudia Müller-Birn)
Zeit: -
Ort: keine Angabe
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
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
- ausgehend von einer Problemstellung Methoden zur Konzipierung von Visualisierungen auswählen und anwenden können,
- wesentliche theoretische Grundlagen der Visualisierung zur grafischen Wahrnehmung und Kognition kennen,
- Visualisierungsansätze und deren Vor- und Nachteile kennen und auswählen können,
- Visualisierungslösungen kritisch bewerten können, und
- 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.
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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
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19333001
Vorlesung
Cybersecurity and AI I: Datenschutz, Biometrie, Zertifizierung (Gerhard Wunder)
Zeit: Mo 14:00-16:00, Di 12:00-14:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
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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.
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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)
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19327202
Übung
Übung zur Datenkompression (Heiko Schwarz)
Zeit: Mo 12:00-14:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
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19328302
Übung
Übung zu Data Visualization (Claudia Müller-Birn)
Zeit: -
Ort: keine Angabe
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19328602
Übung
Übung zu Kryptowährungen und Blockchain (Justus Purat)
Zeit: Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 17.10.2024)
Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
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19333002
Übung
Übung zu Cybersecurity and AI I (Gerhard Wunder)
Zeit: -
Ort: keine Angabe
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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)
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19320701
Vorlesung
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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
Datenvisualisierung (Claudia Müller-Birn)
Zeit: -
Ort: keine Angabe
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
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
- ausgehend von einer Problemstellung Methoden zur Konzipierung von Visualisierungen auswählen und anwenden können,
- wesentliche theoretische Grundlagen der Visualisierung zur grafischen Wahrnehmung und Kognition kennen,
- Visualisierungsansätze und deren Vor- und Nachteile kennen und auswählen können,
- Visualisierungslösungen kritisch bewerten können, und
- 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: Mo 14:00-16:00, Di 12:00-14:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
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
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 (Erster Termin: 17.10.2024)
Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
-
19333002
Übung
Übung zu Cybersecurity and AI I (Gerhard Wunder)
Zeit: -
Ort: keine Angabe
-
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)
-
19320701
Vorlesung
-
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.
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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)
-
19320701
Vorlesung
-
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 (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)
-
19330101
Vorlesung
-
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
-
19320501
Vorlesung
-
Modul (Vorlesung+Übung 2+2 SWS) Nr. 5
0089bA2.16-
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
-
19320501
Vorlesung
-
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)
-
19303501
Vorlesung
-
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
-
19320501
Vorlesung
-
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)
-
19315401
Vorlesung
-
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.
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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)
-
19315401
Vorlesung
-
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)
-
19320501
Vorlesung
-
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)
-
19303601
Vorlesung
-
Modul (Seminar 2 SWS) Nr. 5
0089bA3.14-
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).
-
19310817
Seminar/Proseminar
-
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).
-
19310817
Seminar/Proseminar
-
Betriebssysteme
0089cA3.1-
19312101
Vorlesung
Betriebssysteme (Barry Linnert)
Zeit: Mo 10:00-12:00, Do 12:00-14:00 (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)
-
19312101
Vorlesung
-
Aktuelle Forschungsthemen der Technischen Informatik
0089cA3.10-
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
-
19328602
Übung
Übung zu Kryptowährungen und Blockchain (Justus Purat)
Zeit: Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 17.10.2024)
Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
-
19328601
Vorlesung
-
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 (Erster Termin: 17.10.2024)
Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
-
19327201
Vorlesung
-
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)
-
19305101
Vorlesung
-
Stochastik I
0084cA1.8-
19200601
Vorlesung
Stochastik I (Ana Djurdjevac)
Zeit: Mo 14:00-16:00, Mi 12:00-14:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
Zielgruppe: Studierende ab dem 3. Semester
Voraussetzungen: Grundkenntnisse aus Analysis und Linearer AlgebraKommentar
Inhalt:
- Prinzipien des Zählens; Elemente der Kombinatorik
- Modelle vom Zufall abhängiger Vorgänge: Wahrscheinlichkeitsräume, Wahrscheinlichkeitsmaße
- Bedingte Wahrscheinlichkeiten; Unabhängigkeit; Bayes'sche Regel
- Zufallsvariablen und ihre Verteilungen; Kenngrössen der Verteilungen: Erwartungswert und Varianz
- Diskrete Verteilungen: Laplace-Verteilung; Binomialverteilung; geometrische Verteilung
- Approximation der Binomialverteilung durch die Normalverteilung;
- Approximation der Binomialverteilung durch die Poissonverteilung
- Verteilungen mit Dichten: Gleichverteilung; Normalverteilung; Exponentialverteilung
- Gemeinsame Verteilungen von mehreren Zufallsvariablen: diskret und mit Dichten; Unabhängigkeit von Zufallsvariablen; bedingte Verteilungen; Summen unabhängiger Zufallsvariablen und ihre Verteilungen
- Kenngrößen gemeinsamer Verteilungen: Erwartungswert, Kovarianz und Korrelation; bedingte Erwartung
- Grenzwertsätze: schwaches Gesetz der großen Zahl und relative Häufigkeiten; der zentrale Grenzwertsatz
- Datenanalyse und deskriptive Statistik: Histogramme; empirische Verteilung; Kenngrößen von Stichprobenverteilungen; Beispiele irreführender deskriptiver Statistiken; lineare Regression
- Elementare Begriffe und Techniken des Testens und Schätzens: Maximum-Likelihood-Prinzip; Konfidenzintervalle; Hypothesentests; Fehler erster und zweiter Art
Literaturhinweise
Literatur:
- E. Behrends: Elementare Stochastik, Springer, 2013
- H.-O. Georgii: Stochastik: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik, De Gruyter, 2007
- U. Krengel: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik, Vieweg, 2005
- D. Meintrup, S. Schäffler, Stochastik: Theorie und Anwendungen, Springer, 2005.
- Die meisten der oben aufgeführten Bücher gibt es online über die UB.
-
19200602
Übung
Übung zu Stochastik I (N.N.)
Zeit: Mo 12:00-14:00, Di 08:00-10:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
Ort: A6/SR 025/026 Seminarraum (Arnimallee 6)
-
19200601
Vorlesung
-
Algebra und Zahlentheorie
0084cB2.5-
19200701
Vorlesung
Algebra und Zahlentheorie (Kivanc Ersoy)
Zeit: Mo 08:00-10:00, Mi 08:00-10:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
Ort: A3/SR 120 (Arnimallee 3-5)
Kommentar
Inhalt
Ausgewählte Themen aus:- Teilbarkeit in Ringen (insbesondere Z- und Polynomringe); Restklassen und Kongruenzen; Moduln und Ideale
- Euklidische, Hauptideal- und faktorielle Ringe
- Das quadratische Reziprozitätsgesetz
- Primzahltests und Kryptographie
- Die Struktur abelscher Gruppen (oder Moduln über Hauptidealringen)
- Satz über symmetrische Funktionen
- Körpererweiterungen, Galois-Korrespondenz; Konstruktionen mit Zirkel und Lineal
- Nicht-abelsche Gruppen (Satz von Lagrange, Normalteiler, Auflösbarkeit, Sylowgruppen)
-
19200702
Übung
Übung zu Algebra und Zahlentheorie (N.N.)
Zeit: Mi 12:00-18:00 (Erster Termin: 16.10.2024)
Ort: A3/SR 119 (Arnimallee 3-5)
-
19200701
Vorlesung
-
Diskrete Mathematik I
0084cB3.2-
19202001
Vorlesung
Diskrete Geometrie I (Georg Loho)
Zeit: Di 10:00-12:00, Mi 10:00-12:00 (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 (Sophie Rehberg)
Zeit: Mo 16:00-18:00, Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
Ort: A6/SR 032 Seminarraum (Arnimallee 6)
-
19202001
Vorlesung
-
Numerik II
0084cB3.4-
19202101
Vorlesung
Basismodul: Numerik II (Volker John)
Zeit: Mo 10:00-12:00, Mo 14:00-20:00 (Erster Termin: 14.10.2024)
Ort: A6/SR 025/026 Seminarraum (Arnimallee 6)
Kommentar
Description: Extending basic knowledge on initial value problems with ordinary differential equations from Numerik I, the course presents methods for stiff problems and multistep methods. In the second part of the course iterative methods for solving linear systems of equations are studied.
Target Audience: Students of Bachelor and Master courses in Mathematics and of BMS
Prerequisites: Basics of calculus (Analysis I, II) linear algebra (Lineare Algebra I, II) and numerical analysis (Numerik I)
-
19202102
Übung
Übung zu Basismodul: Numerik II (André-Alexander Zepernick)
Zeit: Do 12:00-14:00 (Erster Termin: 17.10.2024)
Ort: A6/SR 025/026 Seminarraum (Arnimallee 6)
-
19202101
Vorlesung
-
-
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
-
Modul (Vorlesung/Übung integriert 2 SWS) Nr. 1 0089bA1.37
-
Modul (Kurs 2 SWS) Nr. 2 0089bA1.38
-
Modul (Projekt 1 SWS) Nr. 3 0089bA1.39
-
Modul (Vorlesung+Übung 2+1 SWS) Nr. 4 0089bA1.40
-
Modul (Seminar 2 SWS) Nr. 5 0089bA1.41
-
Modul (Vorlesung+Übung 2+2 SWS) Nr. 6 0089bA1.42
-
Modul (Seminar+Praktikum 1+1 SWS) Nr. 7 0089bA1.43
-
Modul (Projektseminar 3 SWS) Nr. 8 0089bA1.44
-
Modul (Vorlesung+Übung 4+2 SWS) Nr. 9 0089bA1.45
-
Modul (Vorlesung+Übung 2+2 SWS) Nr. 10 0089bA1.46
-
Modul (Praktikum 4 SWS) Nr. 11 0089bA1.47
-
Modul (Projekt 4 SWS) Nr. 12 0089bA1.48
-
Datenbanktechnologie 0089bA1.5
-
Modul (Vorlesung+Übung 2+2 SWS) Nr. 13 0089bA1.50
-
Modul (Vorlesung+Übung 2+2 SWS) Nr. 14 0089bA1.51
-
Modul (Vorlesung+Übung 2+2 SWS) Nr. 15 0089bA1.52
-
Modul (Projekt 4 SWS) Nr. 16 0089bA1.53
-
Modul (V4 + 2Ü SWS, 8 LP) Nr. 17 0089bA1.54
-
Modul (V4 + 2Ü SWS, 8 LP) Nr. 18 0089bA1.55
-
Modul (Projekt 4 SWS) Nr. 19 0089bA1.56
-
Modul (Projekt 4 SWS) Nr. 20 0089bA1.57
-
Modul (V4 + 2Ü SWS, 10 LP) Nr. 21 0089bA1.58
-
Modul (Prakt. 2 SWS, 4 LP) Nr. 22 0089bA1.59
-
Empirische Bewertung in der Informatik 0089bA1.6
-
Modul (Prakt. 2 SWS, 4 LP) Nr. 23 0089bA1.60
-
Fortgeschrittene Aspekte der Funktionalen Programmierung 0089bA1.7
-
Rechnersicherheit 0089bA1.8
-
Künstliche Intelligenz 0089bA1.9
-
Modellgetriebene Softwareentwicklung 0089cA1.11
-
Rechnersicherheit 0089cA1.16
-
Übersetzerbau 0089cA1.19
-
Computergrafik 0089cA1.2
-
Grundlagen des Softwaretestens 0089cA1.7
-
Softwareprojekt Anwendungen von Algorithmen 0089bA2.11
-
Modul (Vorlesung/Übung integriert 2 SWS) Nr. 1 0089bA2.12
-
Modul (Kurs 2 SWS) Nr. 2 0089bA2.13
-
Modul (Vorlesung+Übung 2+1 SWS) Nr. 3 0089bA2.14
-
Modul (Seminar 2 SWS) Nr. 4 0089bA2.15
-
Modul (Vorlesung+Übung 4+2 SWS) Nr. 6 0089bA2.17
-
Modul (Vorlesung+Übung 2+2 SWS) Nr. 7 0089bA2.18
-
Modul (Praktikum 4 SWS) Nr. 8 0089bA2.19
-
Algorithmische Geometrie 0089bA2.2
-
Modul (Projekt 4 SWS) Nr. 9 0089bA2.20
-
Modul (Seminar 2 SWS) Nr. 10 0089bA2.21
-
Modul (V2 + 2Ü SWS, 5 LP) Nr. 11 0089bA2.22
-
Modul (V4 + 2Ü SWS, 8 LP) Nr. 12 0089bA2.23
-
Modul (V4 + 2Ü SWS, 10 LP) Nr. 13 0089bA2.24
-
Modul (V4 + 2Ü SWS, 10 LP) Nr. 14 0089bA2.25
-
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
-
Modelchecking 0089cA2.2
-
Algorithmische Geometrie 0089cA2.4
-
Modul (Vorlesung/Übung integriert 2 SWS) Nr. 1 0089bA3.10
-
Modul (Kurs 2 SWS) Nr. 2 0089bA3.11
-
Modul (Projekt 1 SWS) Nr. 3 0089bA3.12
-
Modul (Vorlesung+Übung 2+1 SWS) Nr. 4 0089bA3.13
-
Modul (Vorlesung+Übung 2+2 SWS) Nr. 6 0089bA3.15
-
Modul (Seminar+Praktikum 1+1 SWS) Nr. 7 0089bA3.16
-
Modul (Projektseminar 3 SWS) Nr. 8 0089bA3.17
-
Modul (Vorlesung+Übung 4+2 SWS) Nr. 9 0089bA3.18
-
Modul (Vorlesung+Übung 2+2 SWS) Nr. 10 0089bA3.19
-
Mikroprozessor-Praktikum 0089bA3.2
-
Modul (Praktikum 4 SWS) Nr. 11 0089bA3.20
-
Modul (Projekt 4 SWS) Nr. 12 0089bA3.21
-
Modul (Vorlesung+Übung 2+2 SWS) Nr. 13 0089bA3.22
-
Modul (Vorlesung+Übung 2+2 SWS) Nr. 14 0089bA3.23
-
Modul (Projekt 4 SWS) Nr. 15 0089bA3.24
-
Modul (Seminar 2 SWS) Nr. 16 0089bA3.25
-
Modul (V2 + Ü4 SWS, 8 LP) Nr. 17 0089bA3.26
-
Modul (V2 + Ü4 SWS, 8 LP) Nr. 18 0089bA3.27
-
Modul (V2 + Ü4 SWS, 10 LP) Nr. 19 0089bA3.28
-
Ausgewählte Themen der Technischen Informatik 0089cA3.12
-
Mikroprozessor-Praktikum 0089cA3.2
-
Mobilkommunikation 0089cA3.3
-
Projektmanagement 0089bA4.25
-
Modul (Projekt 1 SWS) Nr. 1 0089bA4.26
-
Existenzgründungen in der IT-Industrie 0089bA4.27
-
Modul (Vorlesung/Übung integriert 2 SWS) Nr. 2 0089bA4.28
-
Modul (Kurs 2 SWS) Nr. 3 0089bA4.29
-
Modul (Projekt 1 SWS) Nr. 4 0089bA4.30
-
Modul (Vorlesung+Übung 2+1 SWS) Nr. 5 0089bA4.31
-
Modul (Seminar 2 SWS) Nr. 6 0089bA4.32
-
Modul (Vorlesung+Übung 2+2 SWS) Nr. 7 0089bA4.33
-
Modul (Seminar+Praktikum 1+1 SWS) Nr. 8 0089bA4.34
-
Modul (Projektseminar 3 SWS) Nr. 9 0089bA4.35
-
Modul (Vorlesung+Übung 4+2 SWS) Nr. 10 0089bA4.36
-
Modul (Vorlesung+Übung 2+2 SWS) Nr. 11 0089bA4.37
-
Modul (Praktikum 4 SWS) Nr. 12 0089bA4.38
-
Modul (Projekt 4 SWS) Nr. 13 0089bA4.39
-
Modul (Vorlesung+Übung 2+2 SWS) Nr. 14 0089bA4.42
-
Modul (Vorlesung+Übung 2+2 SWS) Nr. 15 0089bA4.43
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Modul (Vorlesung+Übung 2+2 SWS) Nr. 16 0089bA4.44
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Modul (Projekt 4 SWS) Nr. 17 0089bA4.45
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Modul (Seminar 2 SWS) Nr. 18 0089bA4.46
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Modul (Seminar 2 SWS) Nr. 19 0089bA4.47
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Modul (V2 + Ü4 SWS, 8 LP) Nr. 20 0089bA4.48
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Modul (V2 + Ü4 SWS, 8 LP) Nr. 21 0089bA4.49
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Digitales Video 0089bA4.5
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Modul (V2 + P2 SWS, 5 LP) Nr. 22 0089bA4.50
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Modul (V2 + P2 SWS, 5 LP) Nr. 23 0089bA4.51
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Modul (Prakt. 2 SWS, 4 LP) Nr. 24 0089bA4.52
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Modul (Prakt. 2 SWS, 4 LP) Nr. 25 0089bA4.53
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Modul (V4+2Ü, 10 LP SWS) Nr. 26 0089bA4.54
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Modul (V4+2Ü, 10 LP SWS) Nr. 27 0089bA4.55
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E-Learning Plattformen 0089bA4.6
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Modul (Projekt 1 SWS) Nr. 1 0089bA4.7
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Medizinische Bildverarbeitung 0089bA4.9
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Spezialvorlesung Graphentheorie 0084bC3.3
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Spezialvorlesung Kryptographie 0084bC3.6
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Hauptvorlesung Logik und Modelltheorie 0084bC4.1
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Numerik I 0084cA1.9
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Aufbaumodul Kombinatorik und Graphentheorie 0280aA2.1
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Vertiefungsmodul Diskrete Geometrie und Optimierung 0280aA2.2
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Spezialmodul Visualisierung 0280aA4.6
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Algorithmische Bioinformatik 0260aA1.4
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Statistik für Biowissenschaften I 0260aA2.5
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Statistik für Biowissenschaften II 0260aA2.6
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Diskrete Mathematik 0262aA1.1
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Algorithmen in der Systembiologie 0262aA1.3
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Fortgeschrittene Algorithmen in der Bioinformatik 0262aA1.4
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Sequenzanalyse und molekulare Evolution (A) 0262aA2.1
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Vertiefung statistischer Methoden in Genetik und Bioinformatik (B) 0262aA2.10
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Sequenzanalyse und molekulare Evolution (B) 0262aA2.2
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Mathematische Aspekte und Algorithmen der Strukturbiologie (A) 0262aA2.3
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Mathematische Aspekte und Algorithmen der Strukturbiologie (B) 0262aA2.4
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Simulation molekularer und zellulärer Prozesse (A) 0262aA2.5
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Simulation molekularer und zellulärer Prozesse (B) 0262aA2.6
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Vertiefung statistischer Methoden in Genetik und Bioinformatik (A) 0262aA2.9
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Theoretische Physik 1 0182aA2.1
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Theoretische Physik 2 0182aA2.2
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Atom- und Molekülphysik 0182aA4.2
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Festkörperphysik 0182aA4.3
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Biophysik 0182aA4.4
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Einführung in die Astronomie und Astrophysik 0182aA4.5
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Aufbaumodul Erkenntnis- und Wissenschaftstheorie 0044cB1.1
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Aufbaumodul Sprachphilosophie und Hermeneutik 0044cB1.2
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Aufbaumodul Metaphysik und Ontologie 0044cB1.3
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Aufbaumodul Ethik 0044cB1.4
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Aufbaumodul Politische und Sozialphilosophie und Anthropologie 0044cB1.5
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Aufbaumodul Ästhetik 0044cB1.6
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Allgemeine Psychologie 0281bA1.1
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Differentielle und Persönlichkeitspsychologie 0281bA1.3
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Sozialpsychologie 0281bA1.4
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Entwicklungspsychologie 0281bA1.5
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