Informatik

• 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.

• 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

• 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/K 040 Multimediaraum (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.

• 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
    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: 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)
    

• 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

    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: 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)
    

• 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 (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)
    

• 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
    

• 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
    

• 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)
    

• 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). 

     

• 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). 

     

• 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)
    

• 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)
    

• 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)
    

• 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)
    

• 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 Algebra

    Kommentar

    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)
    

• 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:

    1. Teilbarkeit in Ringen (insbesondere Z- und Polynomringe); Restklassen und Kongruenzen; Moduln und Ideale
    2. Euklidische, Hauptideal- und faktorielle Ringe
    3. Das quadratische Reziprozitätsgesetz
    4. Primzahltests und Kryptographie
    5. Die Struktur abelscher Gruppen (oder Moduln über Hauptidealringen)
    6. Satz über symmetrische Funktionen
    7. Körpererweiterungen, Galois-Korrespondenz; Konstruktionen mit Zirkel und Lineal
    8. 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)
    

• 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)
    

• 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)
    

• Module ohne Lehrangebot in diesem Semester

  168 Module
  • 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
  • Modul (Vorlesung+Übung 2+2 SWS) Nr. 16 0089bA4.44
  • Modul (Projekt 4 SWS) Nr. 17 0089bA4.45
  • Modul (Seminar 2 SWS) Nr. 18 0089bA4.46
  • Modul (Seminar 2 SWS) Nr. 19 0089bA4.47
  • Modul (V2 + Ü4 SWS, 8 LP) Nr. 20 0089bA4.48
  • Modul (V2 + Ü4 SWS, 8 LP) Nr. 21 0089bA4.49
  • Digitales Video 0089bA4.5
  • Modul (V2 + P2 SWS, 5 LP) Nr. 22 0089bA4.50
  • Modul (V2 + P2 SWS, 5 LP) Nr. 23 0089bA4.51
  • Modul (Prakt. 2 SWS, 4 LP) Nr. 24 0089bA4.52
  • Modul (Prakt. 2 SWS, 4 LP) Nr. 25 0089bA4.53
  • Modul (V4+2Ü, 10 LP SWS) Nr. 26 0089bA4.54
  • Modul (V4+2Ü, 10 LP SWS) Nr. 27 0089bA4.55
  • E-Learning Plattformen 0089bA4.6
  • Modul (Projekt 1 SWS) Nr. 1 0089bA4.7
  • Medizinische Bildverarbeitung 0089bA4.9
  • Spezialvorlesung Graphentheorie 0084bC3.3
  • Spezialvorlesung Kryptographie 0084bC3.6
  • Hauptvorlesung Logik und Modelltheorie 0084bC4.1
  • Numerik I 0084cA1.9
  • Aufbaumodul Kombinatorik und Graphentheorie 0280aA2.1
  • Vertiefungsmodul Diskrete Geometrie und Optimierung 0280aA2.2
  • Spezialmodul Visualisierung 0280aA4.6
  • Algorithmische Bioinformatik 0260aA1.4
  • Statistik für Biowissenschaften I 0260aA2.5
  • Statistik für Biowissenschaften II 0260aA2.6
  • Diskrete Mathematik 0262aA1.1
  • Algorithmen in der Systembiologie 0262aA1.3
  • Fortgeschrittene Algorithmen in der Bioinformatik 0262aA1.4
  • Sequenzanalyse und molekulare Evolution (A) 0262aA2.1
  • Vertiefung statistischer Methoden in Genetik und Bioinformatik (B) 0262aA2.10
  • Sequenzanalyse und molekulare Evolution (B) 0262aA2.2
  • Mathematische Aspekte und Algorithmen der Strukturbiologie (A) 0262aA2.3
  • Mathematische Aspekte und Algorithmen der Strukturbiologie (B) 0262aA2.4
  • Simulation molekularer und zellulärer Prozesse (A) 0262aA2.5
  • Simulation molekularer und zellulärer Prozesse (B) 0262aA2.6
  • Vertiefung statistischer Methoden in Genetik und Bioinformatik (A) 0262aA2.9
  • Theoretische Physik 1 0182aA2.1
  • Theoretische Physik 2 0182aA2.2
  • Atom- und Molekülphysik 0182aA4.2
  • Festkörperphysik 0182aA4.3
  • Biophysik 0182aA4.4
  • Einführung in die Astronomie und Astrophysik 0182aA4.5
  • Aufbaumodul Erkenntnis- und Wissenschaftstheorie 0044cB1.1
  • Aufbaumodul Sprachphilosophie und Hermeneutik 0044cB1.2
  • Aufbaumodul Metaphysik und Ontologie 0044cB1.3
  • Aufbaumodul Ethik 0044cB1.4
  • Aufbaumodul Politische und Sozialphilosophie und Anthropologie 0044cB1.5
  • Aufbaumodul Ästhetik 0044cB1.6
  • Allgemeine Psychologie 0281bA1.1
  • Differentielle und Persönlichkeitspsychologie 0281bA1.3
  • Sozialpsychologie 0281bA1.4
  • Entwicklungspsychologie 0281bA1.5