Veranstaltungsverzeichnis Bachelor
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Nummer INFM1010 |
Titel Mathematik für Informatik 1: Analysis |
Art der Vorlesung Pflicht |
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ECTS | 9 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
270 h Kontaktzeit:
90 h / 6 SWS Selbststudium:
180 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Themen sind u. a. Grundlagen (mathematisches Argumentieren; Mengen; Abbildungen und Relationen; natürliche Zahlen), reelle Zahlen, Folgen und Reihen, Grenzwerte und Wachstum von Funktionen, Differential- und Integralrechnung, Taylorentwicklung. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden kennen die Grundlagen der Analysis, die eine wichtige Voraussetzung in allen Bereichen der Informatik darstellen. Sie haben die Fähigkeit zu formal korrekten (mathematischen) Argumentationen und Darstellung. Durch die Arbeit in kleinen Übungsgruppen haben die Studierenden die Fähigkeit zur gemeinsamen Bearbeitung von Problemen und zur kritischen Beurteilung von Lösungswegen anderer Studierenden. Durch die Beschäftigung mit streng formalen Inhalten und Werkzeugen wird argumentative Genauigkeit entwickelt |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Dorn, Eckstein | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | Wintersemester 2022 | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM, INFM, MDZINFM, MEINFM |
Nummer INFM1020 |
Titel Mathematik für Informatik 2: Lineare Algebra |
Art der Vorlesung Pflicht |
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ECTS | 9 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
270 h Kontaktzeit:
90 h / 6 SWS Selbststudium:
180 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Sommersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Themen sind u. a. Algebra (Gruppen, Ringe, Körper, Polynomringe, Nebenklassen und Satz von Lagrange) und Lineare Algebra (Vektorräume, lineare Abbildungen und deren Matrixdarstellung, Rang einer Matrix, Basiswechsel, Orthonormalbasen, lineare Gleichungssysteme und deren Lösung mittels Gauß- Algorithmus, Determinante, Eigenvektoren und Eigenwerte, orthogonale und symmetrische Matrizen. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden erhalten Kenntnisse über algebraische Strukturen und der linearen Algebra und deren Anwendungen in der Informatik. Sie sind in der Lage, über abstrakte algebraische Strukturen zu argumentieren, und können die Methoden und Algorithmen der linearen Algebra zur Lösung linearer Gleichungssysteme und Beschreibung geometrischer Sachverhalte korrekt anwenden. Die Studierenden verfügen nach diesem Modul über Sicherheit in der formal korrekten mathematischen Argumentation und ihrer Darstellung. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Dorn, Markwig | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | Sommersemester 2022 | |
Geplant für | Sommersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM, INFM, MDZINFM, MEINFM |
Nummer INFM1110 |
Titel Praktische Informatik 1: Deklarative Programmierung |
Art der Vorlesung Pflicht |
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ECTS | 9 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
270 h Kontaktzeit:
90 h / 6 SWS Selbststudium:
180 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Elemente des Programmierens, Fallunterscheidungen und Verzweigungen, zusammengesetzte und gemischte Daten, Programmieren mit Akkumulatoren, Higher-Order-Funktionen, interaktive Programme, rekursive Datenstrukturen und rekursive Funktionen, Pattern Matching, Entwurf von Programmen, Entwurfsrezepte, Reduktionssemantik und Programmäquivalenz |
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Qualifikationsziele | Studierende kennen Konstruktionsanleitungen für die systematische Konstruktion von Computerprogrammen und können diese sachgerecht einsetzen. Sie kennen die Charakteristika des funktionalen Paradigmas und können seine Stärken und Grenzen einschätzen. Sie können Probleme strukturieren, abstrakt beschreiben und danach Programme in einem disziplinierten Prozess entwickeln. Sie können ihre Ergebnisse verständlich präsentieren und Details ihres Lösungswegsn in der Fachterminologie erläutern. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Grust, Ostermann | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | Wintersemester 2022 | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM, INFM, MDZINFM, MEINFM |
Nummer INFM1120 |
Titel Praktische Informatik 2: Imperative und objektorientierte Programmierung |
Art der Vorlesung Pflicht |
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ECTS | 9 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
270 h Kontaktzeit:
90 h / 6 SWS Selbststudium:
180 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Sommersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Modellierung von Daten, Klassenkonzept, Komposition und Vereinigung von Klassenreferenzen, Klassenhierarchien, objektorientierte Modellierung und Programmierung, Methoden und Parameterübergabe, Kapselung von Daten, abstrakte Klassen, Sichtbarkeit und Zugriffsrechte, imperative Methoden, GUIProgrammierung, Debugging |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden kennen Methoden und Werkzeuge der objektorientierten Modellierung und Programmierung und können diese sachgerecht einsetzen. Sie kennen die Charakteristika der zustandsbehafteten Programmierung und verstehen die Notwendigkeit der Kapselung des Zustands von Objekten. Grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen der Informatik können von den Studierenden mit Methoden der imperativen und objektorientierten Programmierung implementiert und getestet werden. Darüber hinaus können die Studierenden effektiv Fehler in Programmen lokalisieren und beseitigen. Sie sind bereit, ihre Programmierkenntnisse in anschließenden größeren Projekten effektiv einzusetzen. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Brachthäuser, Pons-Moll | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | Sommersemester 2022 | |
Geplant für | Sommersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM, INFM, MDZINFM, MEINFM |
Nummer INFM2111 |
Titel Praktische Informatik 3: Software Engineering |
Art der Vorlesung Pflicht |
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ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Das Modul behandelt die Themen Einführung in Softwaretechnik, Softwareprojektmanagement, |
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Qualifikationsziele | Kompetenzen: Studierende können die wesentlichen Bereiche des Software Engineering benennen und im Kontext eines Softwareentwicklungsprojekts einordnen; sie können etablierte Softwareentwicklungswerkzeuge zielgerecht einsetzen; sie sind in der Lage, grundlegende Qualitätssicherung wie automatisierte Tests durchzuführen; sie können Softwaresysteme unter Einsatz von grundlegenden objektorientierten und funktionalen Entwurfsmustern entwerfen und implementieren. |
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Teilnahmevoraussetzungen |
INFM1110 Praktische Informatik 1: Deklarative Programmierung, INFM1120 Praktische Informatik 2: Imperative und objektorientierte Programmierung |
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Dozent/in | Brachthäuser, Ostermann | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | Wintersemester 2022 | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM, INFM, MDZINFM, MEINFM |
Nummer INFM1310 |
Titel Technische Informatik 1: Digitaltechnik |
Art der Vorlesung Pflicht |
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ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Die Veranstaltung vermittelt den Studierenden grundlegende Kenntnisse, wie sie zum Aufbau und Verständnis digitaler Schaltkreise erforderlich sind. Es wird zunächst in den so genannten Logik- und Register-Transfer-Entwurf eingeführt und dabei die Themen Boolesche Algebra, Schaltalgebra, Schaltnetze, konjunktive und disjunktive Minimalformen, Flipflops (RS, JK, D, T etc.), Schaltwerksanalyse und -synthese, digitale Standardkomponenten, Speicherstrukturen (RAM, ROM, EPROM, Flash) und programmierbare Logik (PLA, FPGA) vertieft. Anschließend werden physikalische Grundlagen zur Funktionsweise und Anwendung passiver Komponenten (Widerstände, Kondensatoren, Spulen) sowie Halbleiter-Bauelemente (Dioden, Transistoren) besprochen und die Realisierungen in verschiedenen Halbleiter-Technologien behandelt. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden besitzen grundlegende Kompetenzen in der Technischen Informatik. Sie kennen formale und programmiersprachliche Schaltungsbeschreibung sowie den Aufbau und die Funktion aller wichtigen Grundschaltungen und Rechenwerke. Die Studierenden erwerben dabei die Kompetenz digitale Schaltungen selbstständig entwerfen, analysieren und optimieren zu können. Sie können Werkzeuge für den Hardwareentwurf sowie zur Bewertung von charakteristischen Eigenschaften wie Leistungsaufnahme einsetzen. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Bringmann, Zell | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | Wintersemester 2022 | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INFM2010 |
Titel Mathematik für Informatik 3: Fortgeschrittene Themen |
Art der Vorlesung Pflicht |
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ECTS | 9 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
270 h Kontaktzeit:
90 h / 6 SWS Selbststudium:
180 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Themen sind u. a. mehrdimensionale Analysis, Fourierreihen, Optimierung (Extremwertprobleme unter Nebenbedingungen, Lagrange Multiplikatoren, Algorithmen in der diskreten und kontinuierlichen Optimierung), Themen aus der diskreten Mathematik wie zum Beispiel Zahlentheorie mit Anwendungen in der Kryptologie. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden erhalten Kenntnisse in der mehrdimensionalen Analysis, der Zahlentheorie und deren Anwendung in der Kryptologie und der Optimierung. Sie sind nach diesem Modul in der Lage, Bezüge zwischen verschiedenen mathematischen Teilgebieten herzustellen und ihre Bedeutung für die Informatik zu benennen. |
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Teilnahmevoraussetzungen |
INFM1010 Mathematik für Informatik 1: Analysis, INFM1020 Mathematik für Informatik 2: Lineare Algebra |
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Dozent/in | Dorn, Levina | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | Wintersemester 2022 | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM, INFM, MDZINFM2510, MEINFM |
Nummer INF2021 (BIOINFM2021) |
Titel Mathematik für Informatik 4: Stochastik (Stochastik) |
Art der Vorlesung Pflicht |
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ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Sommersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Themen sind u. a. Wahrscheinlichkeitsräume, Zufallsvariablen, Verteilungen, Unabhängigkeit, Gesetz der großen Zahlen, zentraler Grenzwertsatz, Stochastische Prozesse, stochastische Modelle, Stichproben und Schätzen & Testen. Für Studierende des B.Sc.Informatik (Hauptfach) wird diese Veranstaltung im Modul "Mathematik für Informatik 4: Numerik oder Stochastik" (INFM2020) anerkannt. Für Studierende des B.Sc. Bioinformatik ist diese Veranstaltung Pflicht (BIONINFM2021). |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden erhalten Basiswissen in der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. Sie sind in der Lage, einfache zufallsabhängige Phänomene mathematisch zu beschreiben und zu analysieren. Sie können grundlegende stochastische Methoden in der Informatik (z.B. Bioinformatik, randomisierte Algorithmen) anwenden. |
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Teilnahmevoraussetzungen |
INFM1010 Mathematik für Informatik 1: Analysis, INFM1020 Mathematik für Informatik 2: Lineare Algebra |
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Dozent/in | Teufl | |
Literatur / Sonstiges | Georgii, H.-O.: Stochastik, de Gruyter; Krengel, U.: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik, Vieweg; Wolff, M., Hauck, P. und Küchlin, W.: Mathematik für Informatik und Bioinformatik, Springer |
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Zuletzt angeboten | Sommersemester 2022 | |
Geplant für | Sommersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM, INFM2020, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF2022 (MAT-95-41) |
Titel Mathematik für Informatik 4: Numerik (Numerik) |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
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ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Sommersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Themen sind u. a. Interpolation und Approximation, numerische Integration, numerische Differentiation, lineare Gleichungssysteme, Ausgleichsrechnung und numerische Behandlung nichtlinearer Gleichungen. Anmerkung: Wenn keine eigene Veranstaltung für Studierende der Informatik angeboten wird, gilt die Teilnahme an den ersten zwei Dritteln der Veranstaltung Numerik Iängeboten im Fachbereich Mathematik als äquivalent. Die Prüfung bezieht sich dann auf diesen Teil. Für Studierende des B.Sc.Informatik (Hauptfach) wird diese Veranstaltung im Modul "Mathematik für Informatik 4: Numerik oder Stochastik" (INFM2020) anerkannt. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden erhalten Kenntnisse über grundlegende numerische Verfahren. Sie sind in der Lage, Algorithmen der numerischen Mathematik zu analysieren, insbesondere hinsichtlich Fehlerfortpflanzung und Stabilität, und zu implementieren. |
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Teilnahmevoraussetzungen |
INFM1010 Mathematik für Informatik 1: Analysis, INFM1020 Mathematik für Informatik 2: Lineare Algebra |
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Dozent/in | wechselnde Dozenten | |
Literatur / Sonstiges | Literatur wird in den jeweiligen Veranstaltungen bekannt gegeben. |
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Zuletzt angeboten | Sommersemester 2022 | |
Geplant für | Sommersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | INFM2020, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INFM2110 |
Titel Praktische Informatik 4: Teamprojekt |
Art der Vorlesung Pflicht |
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ECTS | 9 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
270 h Kontaktzeit:
90 h / 6 SWS Selbststudium:
180 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Sommersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Praktikum | |
Inhalt | Das Modul behandelt die Themen Einführung in Software Engineering, Programmieren im Großen, Projektorganisation, Modulkonzept, Design by Contract, Pflichtenheft vs. Lastenheft, Entwurfsmuster (Observer, Model-View- Controller, Adapter, Proxy), Events und Nachrichten, Code Reviews, Unit Tests und Projektdokumentation. Die spezifizierten Kompetenzen werden integriert in Fachveranstaltungen erworben. Somit fließt die erreichte Note in die finale Bachelornote mit ein. |
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Qualifikationsziele | Studierende kennen Methoden und Techniken für den Entwurf und die Programmierung komplexer Software im Team und können diese sach- und fachgerecht praktisch einsetzen. Sie können ihre eigenen Beiträge zum Gesamtprojekt übersichtlich und kompetent darstellen und flexibel auf notwendige Änderungen reagieren. Außerdem können sie ihr Projekt selbständig organisieren und den Projektfortschritt ermitteln. Die Studierenden haben außerdem folgende Kompetenzen erworben: Präsentieren, Organisieren, Kommunikation, Problemlösungsfähigkeiten und kritisches Hinterfragen. |
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Teilnahmevoraussetzungen |
INFM1110 Praktische Informatik 1: Deklarative Programmierung, INFM1120 Praktische Informatik 2: Imperative und objektorientierte Programmierung, INFM2111 Praktische Informatik 3: Software Engineering |
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Dozent/in | Brachthäuser | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | Sommersemester 2022 | |
Geplant für | Sommersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM, INFM, MDZINFM, MEINFM |
Nummer INFM2310 |
Titel Technische Informatik 2: Informatik der Systeme |
Art der Vorlesung Pflicht |
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ECTS | 9 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
270 h Kontaktzeit:
90 h / 6 SWS Selbststudium:
180 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Sommersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Die Grundvorlesung gibt einen Überblick zu den folgenden fünf Bereichen: Internet, Kodierung, Assemblerprogrammierung, Rechnerarchitektur, Betriebssysteme und Energieversorgung. Bei allen 5 Bereichen wird eine grundsätzliche Systemsicht vermittelt. Inhaltlich werden bei den 5 Bereichen die folgenden Themen behandelt: • Internet: Protokollschichten und grundlegender Aufbau des Internets |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden kennen Grundlagen in den Bereichen Internet, Kodierung, Assemblerprogrammierung, Rechnerarchitektur, Betriebssysteme und Energieversorgung. Sie können wichtige Begriffe, Zusammenhänge sowie Vor- und Nachteile erklären. Sie verstehen den prinzipiellen Aufbau und die Funktionsweise der behandelten Systeme auf verschiedenen Ebenen. Sie sind in der Lage, ihre Strukturen und Funktionsweisen zu skizzieren und zu interpretieren. Sie können die theoretisch erworbenen Konzepte in der Praxis wiedererkennen und Gelerntes anwenden. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Menth | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | Sommersemester 2022 | |
Geplant für | Sommersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | INFM, MDZINFM2510, MEINFM |
Nummer INF2311 |
Titel Technische Informatik 2: Informatik der Systeme (6 ECTS) |
Art der Vorlesung Pflicht |
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ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Sommersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Die Grundvorlesung gibt einen Überblick zu den folgenden fünf Bereichen: Internet, Kodierung, Assemblerprogrammierung, Rechnerarchitektur, Betriebssysteme und Energieversorgung. Bei allen 5 Bereichen wird eine grundsätzliche Systemsicht vermittelt. Inhaltlich werden bei den 5 Bereichen die folgenden Themen behandelt: • Internet: Protokollschichten und grundlegender Aufbau des Internets |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden kennen Grundlagen in den Bereichen Internet, Kodierung, Assemblerprogrammierung, Rechnerarchitektur, Betriebssysteme und Energieversorgung. Sie können wichtige Begriffe, Zusammenhänge sowie Vor- und Nachteile erklären. Sie verstehen den prinzipiellen Aufbau und die Funktionsweise der behandelten Systeme auf verschiedenen Ebenen. Sie sind in der Lage, ihre Strukturen und Funktionsweisen zu skizzieren und zu interpretieren. Sie können die theoretisch erworbenen Konzepte in der Praxis wiedererkennen und Gelerntes anwenden. 6LP IDS |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Menth | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | Sommersemester 2022 | |
Geplant für | Sommersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3310, MDZINFM2510 |
Nummer INFM2420 |
Titel Theoretische Informatik 1: Algorithmen und Datenstrukturen (früher: Algorithmen) |
Art der Vorlesung Pflicht |
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ECTS | 9 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
270 h Kontaktzeit:
90 h / 6 SWS Selbststudium:
180 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung | |
Inhalt | Einführung: Rechenmodelle, Effizienzmaße; Sortierverfahren: Quicksort, Heapsort, Mergesort; Elementare Datenstrukturen: Listen, Bäume, Graphen, Dynamische Suchstrukturen, Hashing; Graphenalgorithmen: Durchmusterung, kürzeste Wege, aufspannende Bäume; Algorithmen auf Zeichenketten: Mustersuche; Programmieren: erlernte Algorithmen und Datenstrukturen |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden haben Basiswissen über grundlegende Datenstrukturen in der Informatik sowie von Algorithmen für grundlegende Probleme. In diesem Rahmen kennen sie das selbständige kreative Entwickeln von Algorithmen und Datenstrukturen. Die Studierenden kennen die Wechselwirkungen zwischen Datenstrukturen und Algorithmen und können diese auf konkrete Beispiele anwenden. Sie können aufgrund der erlernten Analysetechniken einfache algorithmische Ansätze nach ihrer Qualität, Effizienz und Komplexität bewerten. Zudem sind die Studierenden in der Lage, die erlernten Algorithmen und Datenstrukturen zu implementieren. |
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Teilnahmevoraussetzungen |
INFM1010 Mathematik für Informatik 1: Analysis, INFM1020 Mathematik für Informatik 2: Lineare Algebra, INFM1110 Praktische Informatik 1: Deklarative Programmierung, INFM1120 Praktische Informatik 2: Imperative und objektorientierte Programmierung |
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Dozent/in | Kaufmann, Schlipf, von Luxburg | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | Wintersemester 2022 | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM, INFM, MDZINFM2510, MEINFM |
Nummer INFM2410 |
Titel Theoretische Informatik 2: Formale Sprachen, Berechenbarkeit und Komplexitätstheorie (früher Theoretische Informatik) |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
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ECTS | 9 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
270 h Kontaktzeit:
90 h / 6 SWS Selbststudium:
180 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Themen sind u.a. Formale Sprachen, Automaten, Berechenbarkeit, Entscheidbarkeit und rekursive Aufzählbarkeit, Existenz unentscheidbarer Probleme, erster Satz von Rice, Komplexitätstheorie, Zeit- und Platzbedarf und NP-Vollständigkeit. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden haben die Fähigkeit, die Standardkonstruktionen aus dem Bereich endlicher Automaten und regulärer Ausdrücke auszuführen. Sie haben ein Verständnis des Phänomens der Nichtberechenbarkeit und der Häufigkeit seines Auftretens sowie ein Grundverständnis des Begriffs der NP-Vollständigkeit und seiner Motivation. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Hennig, von Luxburg | |
Literatur / Sonstiges | Kenntnisse der Vorlesungen "Mathematik für Infomatik 1: Analysis" (INFM1010) und "Theoretische Informatik 1: Algorithmen und Datenstrukturen" (INFM2420) werden empfohlen. |
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Zuletzt angeboten | Sommersemester 2022 | |
Geplant für | Sommersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM, INFM, MDZINFM2510, MEINFM |
Nummer INF3131 |
Titel Einführung in Relationale Datenbanksysteme (DB1) |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
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ECTS | 9 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
270 h Kontaktzeit:
90 h / 6 SWS Selbststudium:
180 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur + Übungsnote |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Datenbankeinsatz; Datenbankmodelle und -sprachen (Typen, Deklarativität, Datenunabhängigkeit, Persistenz); Relationales Datenmodell und SQL; Normalformen, funktionale Abhängigkeiten; Entity-Relationship-Modell; Relationale Algebra; Rekursive Anfragen; Praktischer Einsatz (PostgreSQL) |
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Qualifikationsziele | Dieses Modul vermittelt eine breite Basis von Datenbanksystemgrundlagen (vor allem: relationaler Datenbanksysteme). Die Studierenden können Datenbanksysteme anfragen, ändern. Die Studierenden erlernen die Grundlagen relationaler Datenmodelle und deren Implementation in Form von SQL-basierten Datenbanksystemen. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Grust | |
Literatur / Sonstiges | Kemper/Eickler: Datenbanksysteme: Eine Einführung |
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Zuletzt angeboten | Wintersemester 2021 | |
Geplant für | Sommersemester 2023 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3139 |
Titel Ausgewählte Themen zu Datenbanksystemen |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
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ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur + Übungsnote |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Diese Vorlesung vertieft spezifische theoretische Grundlagen, Implementierungsaspekte und den praktischen Einsatz von Datenbanktechnologie. Der Fokus liegt auf Themen, die in der generellen Einführungsvorlesung Datenbanksysteme~1 keine detaillierte Berücksichtigung finden können. Objekte des Studiums sind reale (quell-offene) Datenbanksysteme sowie prototypische Nachbauten ausgewählter Komponenten von Datenbanksystemen. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden verstehen ausgewählte detaillierte Aspekte von Datenbanktechnologien. Dabei reicht das Spektrum von der Anbindung externer Datenbankapplikationen bis zu Interna des Datenbankkerns, die einen effizienten Datenbankbetrieb überhaupt erst gewährleisten. Die Erschließung dieser komplexen Details fördert und fordert Disziplin sowie ein Selbststudium der bereitgestellten Materialien. Die Studierenden verstehen die Laufzeitcharakteristika von Datenbanksystemen und sind mit relevanten Benchmarks vertraut. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Grust | |
Literatur / Sonstiges | Klassische und aktuelle Forschungsartikel zum Thema |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer MEINFM3142 |
Titel Graphische Datenverarbeitung |
Art der Vorlesung Pflicht |
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ECTS | 9 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
270 h Kontaktzeit:
90 h / 6 SWS Selbststudium:
180 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch und Englisch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Einführung und Motivation grundlegender Konzepte und Techniken in der Computergrafik. Aus vielen Bereichen werden elementare Datenstrukturen und Algorithmen vorgestellt. Behandelt werden: Ray Tracing, Lichttransport, Signalverarbeitung, Texturen, Bildfilter, Farbdarstellung und Wahrnehmung, OpenGL-Programmierung, 3D-Splines und Oberfläche sowie Visualisierungstechniken. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden kennen die wichtigsten Algorithmen und Datenstrukturen zur Repräsentation dreidimensionaler Szenen (Geometrie, Lichtquellen, optische Materialeigenschaften, Texturen) sowie Operationen und Methoden zur Erzeugung realistischer Bilder aus 3D-Szenenbeschreibungen (Rendering-Gleichung und OpenGL). Sie können einfache Rendering- und Interaktionstechniken implementieren. |
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Teilnahmevoraussetzungen |
INFM1110 Praktische Informatik 1: Deklarative Programmierung, INFM1120 Praktische Informatik 2: Imperative und objektorientierte Programmierung |
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Dozent/in | Lensch | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | Wintersemester 2022 | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, MDZINFM2510, MEINFM |
Nummer MEINFM3143 |
Titel Bildverarbeitung |
Art der Vorlesung Pflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch und Englisch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | U. a. werden folgende Themen behandelt: Fourierreihen, Fouriertransformation, Eigenschaften der Fouriertransformation, Diskrete Fouriertransformation, Abtastung und Aliasing, Lineare Operationen, PSF, LSI- Systeme, FIRund IIR-Filter, Bildrekonstruktion (Wiener Filter), Multiskalenrepräsentation, Wavelets, Kantendetektion, Segmentierung, Bildzuordnung, Cross-Correlation, morphologische Operationen |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden kennen die mathematischen Grundlagen der Bildverarbeitung und wissen, welche Algorithmen für die grundlegenden Aufgaben bei der Bildverarbeitung existieren und wie diese angewandt werden. In den Übungen haben die Studierenden gelernt, ihre theoretischen Kenntnisse zur Lösung |
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Teilnahmevoraussetzungen |
INFM1010 Mathematik für Informatik 1: Analysis, INFM1020 Mathematik für Informatik 2: Lineare Algebra, INFM1110 Praktische Informatik 1: Deklarative Programmierung, INFM1120 Praktische Informatik 2: Imperative und objektorientierte Programmierung |
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Dozent/in | Schilling | |
Literatur / Sonstiges | Es soll entweder (INFM1110 oder INFM1120) und (INFM1010 oder INFM1020) bestanden worden sein. |
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Zuletzt angeboten | Wintersemester 2022 | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, MDZINFM2510, MEINFM |
Nummer INF3144 |
Titel Bildverarbeitung (Praktikum) |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Sommersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Praktikum | |
Inhalt | Implementierung von Algorithmen aus dem Bereich der Bildverarbeitung. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden können selbständig Algorithmen zur Lösung einfacher Probleme auf der Gebiet der Bildverarbeitung planen und erstellen und dabei ihre theoretischen Kenntnisse anwenden. |
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Teilnahmevoraussetzungen | MEINFM3143 Bildverarbeitung | |
Dozent/in | Schilling | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | Sommersemester 2022 | |
Geplant für | Sommersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, MDZINFM2510, MEINFM3210, MEINFM3220 |
Nummer INF3145 |
Titel Wissenschaftliche Visualisierung |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Sommersemester | |
Unterrichtssprache | Englisch | |
Prüfungsform | Mündliche Prüfung (bei großer Teilnehmerzahl Klausur) |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Die Fortschritte in der modernen Hochleistungsrechner- und Sensortechnologie führen zu immer größeren und komplexeren Daten in vielen Bereichen wie den (Lebens-)Wissenschaften, der Medizin, der Physik oder dem Ingenieurwesen. Interaktive Visualisierung ist oft ein entscheidender Schritt, um diese Daten zu analysieren. Die wissenschaftliche Visualisierung befasst sich mit der Darstellung von Daten, die eine räumliche Struktur (meist dreidimensional) aufweisen, z.B. medizinische Volumina aus CT- oder MRT-Scannern oder molekulare Strukturen. In dieser Vorlesung werden die Schritte der Visualisierungspipeline besprochen, die von den Eingabedaten bis zum endgültigen Bild oder der interaktiven Darstellung des Datensatzes führen. Dazu gehören Interpolation und Filterung, Mapping-Techniken sowie die Grundlagen der (Farb-)Wahrnehmung, Computergrafik/Rendering und Interaktion. Es werden Visualisierungsmethoden für verschiedene Arten von wissenschaftlichen Daten vorgestellt, darunter Teilchen, 3D-Skalarfelder (Volumen), Vektorfelder und Tensorfelder. Insbesondere wird die Anwendung dieser Methoden für die Visualisierung von biologischen sowie medizinischen Daten diskutiert. Methoden aus der Informationsvisualisierung (d.h. die Visualisierung abstrakter, nicht-räumlicher Daten) sind nicht Teil dieser Vorlesung, da diese in BIO4364 - Visualisierung biologischer Daten besprochen werden. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden |
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Teilnahmevoraussetzungen | MEINFM3142 Graphische Datenverarbeitung | |
Dozent/in | Krone | |
Literatur / Sonstiges | Lecture slides will be made available for download. |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | Sommersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, MDZINFM2510, MEINFM3210, MEINFM3220 |
Nummer INF3146 |
Titel Computerspiele / Special Effects 1 |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch und Englisch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Praktikum | |
Inhalt | Praktikum mit wechselnden Schwerpunkten: Implementierung von Computerspielen oder interaktiven 3D-Anwendungen, Verwendung spezieller VR/ARHardware, Programmierung von mobilen Grafikanwendungen, Umsetzung visueller Spezialeffekte in Animationen |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden können selbständig in Gruppen ein Programmierprojekt planen und durchführen. Techniken zur Erstellung von interaktiven Anwendungen und Spielen und die Benutzung geeigneter Bibliotheken sind bekannt und eingeübt. |
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Teilnahmevoraussetzungen | MEINFM3142 Graphische Datenverarbeitung | |
Dozent/in | Lensch | |
Literatur / Sonstiges | Entwicklungsumgebung wird zur Verfügung gestellt |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, MDZINFM2510, MEINFM3210, MEINFM3220 |
Nummer INF3147 |
Titel Computerspiele / Special Effects 2 |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Sommersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch und Englisch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Praktikum | |
Inhalt | Computerspiele / Special Effects 2: Praktikum mit wechselnden Schwerpunkten: Implementierung von Computerspielen oder interaktiven 3D-Anwendungen, Verwendung spezieller VR/ARHardware, Programmierung von mobilen Grafikanwendungen, Umsetzung visueller Spezialeffekte in Animationen |
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Qualifikationsziele | Computerspiele / Special Effects 2: Die Studierenden können selbständig in Gruppen ein Programmierprojekt planen und durchführen. Techniken zur Erstellung von interaktiven Anwendungen |
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Teilnahmevoraussetzungen | MEINFM3142 Graphische Datenverarbeitung | |
Dozent/in | Lensch | |
Literatur / Sonstiges | Entwicklungsumgebung wird zur Verfügung gestellt |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, MDZINFM2510, MEINFM3210, MEINFM3220 |
Nummer INF3148 |
Titel Bildkommunikation |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Unregelmäßig | |
Unterrichtssprache | Deutsch und Englisch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | In der Vorlesung werden aktuelle Themen aus dem Bereich Visual Computing behandelt. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden kennen aktuelle Verfahren aus dem Bereich Visual Computing und wissen, wie diese angewandt werden. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Schilling | |
Literatur / Sonstiges | Vorlesungsfolien werden zum Download bereitgestellt. |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, MDZINFM2510, MEINFM3210, MEINFM3220 |
Nummer INF3149 |
Titel Ausgewählte Themen der grafischen Datenverarbeitung |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
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ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Wird noch bekannt gegeben. |
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Lehrform(en) | Vorlesung | |
Inhalt | Spezielle Themen aus dem Bereich der grafischen Datenverarbeitung, Renderingalgorithmen, Renderinghardware, Computer Vision und Patternerkennung, Modellierung, Lernverfahren in der CG und CV. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden haben spezielle Themen aus dem Bereich der grafischen Datenverarbeitung kennengelernt. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Lensch | |
Literatur / Sonstiges | Hängen von den aktuellen Themen ab und werden zur Verfügung gestellt |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, MDZINFM2510, MEINFM3210, MEINFM3220 |
Nummer INF3151 |
Titel Grundlagen des maschinellen Lernens |
Art der Vorlesung Pflicht |
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ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Sommersemester | |
Unterrichtssprache | Englisch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | In diesem Modul sollen grundlegende Prinzipien und einfache Algorithmen aus dem Bereich des statistischen Lernens vermittelt werden. Themen sind u.a.: Verschiedene Lernprobleme und Ansätze zur Lösung, Grundprinzipien des statistischen Lernens (Satz von Bayes, Entscheidungstheorie, grundlegende Probleme, Evaluation von Ergebnissen), einfache Baseline Modelle aus dem Bereich des überwachten und unüberwachten Lernens (Dichteschätzung, Klassifizierung, Clustering), ML im gesellschaftlichen Kontext. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden kennen grundlegende Prinzipien und Verfahren des maschinellen Lernens und wissen um deren prinzipiellen Grenzen. In den Übungen haben sie gelernt, kleine praktische Probleme mit den behandelten Verfahren zu lösen und entsprechende Algorithmen praktisch zu implementieren. |
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Teilnahmevoraussetzungen |
INFM1110 Praktische Informatik 1: Deklarative Programmierung, INFM1120 Praktische Informatik 2: Imperative und objektorientierte Programmierung |
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Dozent/in | Martius | |
Literatur / Sonstiges | The interested students should have passed the lectures INFM1110 or INFM1120 before taking this lecture. The lecture will follow the book 'Introduction to Machine Learning', 4th Edition, Ethem Alpaydin, MIT Press. It will cover the Chapters 1-12 and 20. |
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Zuletzt angeboten | Sommersemester 2022 | |
Geplant für | Sommersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3152 |
Titel Grundlagen des maschinellen Lernens (Praktikum) |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Wird noch bekannt gegeben. |
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Lehrform(en) | Praktikum | |
Inhalt | Implementierung von Programmen mit Algorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden können selbständig (in kleinen Gruppen) Programme zur Lösung einfacher Probleme auf dem Gebiet des maschinellen Lernens planen und erstellen und dabei ihre theoretischen Kenntnisse anwenden. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Schilling | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3153 |
Titel Grafik, Computer Vision und Maschinelles Lernen |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Unregelmäßig | |
Unterrichtssprache | Englisch | |
Prüfungsform | Wird noch bekannt gegeben. |
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Lehrform(en) | Proseminar | |
Inhalt | Spezielle Themen aus den Bereichen der Computergrafik, Computer Vision sowie Lernverfahren in diesen Gebieten, z.B. Computational Photography, Renderingalgorithmen, Renderinghardware, und Interaktive Systeme |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden haben spezielle Themen aus dem Bereich der Computergrafik/ Computer Vision kennengelernt und können ein Thema anhand vorgegebener und selbst recherchierter Literatur erarbeiten, vor der Gruppe präsentieren und diskutieren und in einer schriftlichen Ausarbeitung das Wesentliche verständlich und korrekt darstellen. |
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Teilnahmevoraussetzungen | MEINFM3142 Graphische Datenverarbeitung | |
Dozent/in | Lensch, Pons-Moll, Schilling | |
Literatur / Sonstiges | Hängen von den aktuellen Themen ab und werden zur Verfügung gestellt |
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Zuletzt angeboten | Wintersemester 2022 | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | INFM1510, MEINFM1510 |
Nummer INF3154 |
Titel Einführung in Neuronale Netze |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Sommersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | In der Vorlesung werden nach einer kurzen Einführung in die biologischen Grundlagen die wichtigsten Algorithmen künstlicher neuronaler Netze und ihre Theorie vorgestellt. In der Übung werden die theoretischen Kenntnisse durch Lösung praktischer Aufgaben mit Simulatoren für neuronale Netze vertieft. |
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Qualifikationsziele | Ziel dieses Moduls ist, Grundlagenwissen über neuronale Netze zu vermitteln. Die Studierenden lernen die wichtigsten Netzmodelle und ihre Eigenschaften kennen. Sie lernen, damit Mustererkennungsprobleme (Klassifikation, Regression) zu lösen. Teilweise programmieren sie auch Netzmodelle selbst bzw. nutzen moderne Simulatoren (JavaNNS, JMatlab). |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Zell | |
Literatur / Sonstiges | Skriptum zur Vorlesung, und Lehrbuch A. Zell: Simulation neuronaler Netze, Oldenbourg-Verlag |
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Zuletzt angeboten | Sommersemester 2022 | |
Geplant für | Sommersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, INFM3410, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3155 |
Titel Künstliche Neuronale Netze |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Unregelmäßig | |
Unterrichtssprache | Deutsch und Englisch | |
Prüfungsform | Praktikumsleistung incl. Vortrag und Ausarbeitung |
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Lehrform(en) | Praktikum | |
Inhalt | Die Studierenden machen sich in Teams von ca. 3 Studierenden mit Simulatoren neuronaler Netze (JavaNNS, Weka, Matlab) und verschiedenen Netzmodellen und Trainingsverfahren vertraut und lösen in der zweiten Praktikumshälfte ein reales Mustererkennungsproblem in Teams von 2-3 Studierenden. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden lernen die Modelle aus der Vorlesung an einem größeren realen Problem anzuwenden. Die Studierenden lernen dabei auch Problemanalyse, Teamarbeit, Zeiteinteilung, Dokumentation und Vortragstechnik. |
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Teilnahmevoraussetzungen | INF3154 Einführung in Neuronale Netze | |
Dozent/in | Zell | |
Literatur / Sonstiges | Wird in der Vorbesprechung ausgeteilt. |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3156 |
Titel Artificial Intelligence |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch und Englisch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung | |
Inhalt | Das Modul behandelt ungefähr die erste Hälfte des Buches von Stuart Russel, Peter Norvig: Artificial Intelligence, A Modern Approach, 3rd. Edition. Dazu gehören: Einführung, Grundlagen und Geschichte der KI, Intelligente Agenten, Problemlösen durch Suche, Heuristische Suchverfahren, lokale Suchverfahren, Suchen mit nichtdeterministischen Aktionen und partiellen Beobachtungen, Suchverfahren mit Gegnern (adversarial search), Suchverfahren für Spiele, Alpha-Beta-Pruning, Stochastische Spiele, Constraint Satisfaction-Probleme, Backtracking-Suche, Logische Agenten, Agenten basierend auf Aussagenlogik, Prädikatenlogik und Wissensrepräsentation darin, Unifikation und Lifting, Forward Chaining, Backward Chaining, Prolog, klassisches Planen, Hierarchisches Planen und Multiagenten-Planen, Wissensrepräsentation. Die Konzepte der Vorlesung werden in Übungen und Programmieraufgaben mit Lisp bzw. Java vertieft. Studierende lernen damit, Probleme mit KI-Techniken selbständig zu lösen. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden besitzen Grundlagenwissen über künstliche Intelligenz basierend auf dem international bekanntesten KI-Lehrbuch von Russel/Norvig. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Zell | |
Literatur / Sonstiges | Skriptum zur Vorlesung, und Lehrbuch S. Russel, P. Norvig: Artifi- cial Intelligence: A Modern Approach, 3rd Edition, Pearson |
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Zuletzt angeboten | Wintersemester 2022 | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, INFM3410, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3159 |
Titel Ausgewählte Themen des Maschinellen Lernens |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Unregelmäßig | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Vortrag und Ausarbeitung |
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Lehrform(en) | Proseminar | |
Inhalt | Spezielle Themen aus dem Bereich des Maschinellen Lernens, jährlich wechselnd, je nach Aktualität der Themen, z.B. künstliche neuronale Netze, Support-Vektor-Maschinen, Kernel-Verfahren, Gauß-Prozesse, grafische Modelle, Markov-Prozesse, Kernel-Anwendungen in der Chemoinformatik und Bioinformatik, evolutionäre Algorithmen. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden haben spezielle Themen aus dem Bereich des maschinellen Lernens kennengelernt. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Alle Dozenten | |
Literatur / Sonstiges | Hängt von den aktuellen Themen ab und wird zur Verfügung gestellt |
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Zuletzt angeboten | - | |
Geplant für | - | |
Zugeordnete Studienbereiche | INFM1510, MEINFM1510 |
Nummer INF3163 |
Titel Grundlagen der Mensch-Computer-Interaktion |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Unregelmäßig | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur (mündliche Prüfung bei geringer Teilnehmeranzahl) |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Einführung in menschliche Wahrnehmung und Aktorik, Nutzerschnittstellen, Planung und Durchführung von Nutzertests, graphische und statistische Auswertung von Nutzertests, User-Centered Design, Analysemethoden, Prototyping, heuristische Evaluation, gesellschaftliche Aspekte von technischen Systemen. |
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Qualifikationsziele | Kompetenzen: Die Studierenden kennen Grundlagen der menschlichen Informationsverarbeitung, verschiedene Interaktionsschnittstellen zur Ein- und Ausgabe sowie Ablauf und Methoden nutzerzentrierter Softwareentwicklung. Sie können Nutzertests planen, durchführen und auswerten. Sie haben einen Überblick über die Bedeutung von technischen Systemen in der Gesellschaft, insbesondere den Einsatz von Assistenzsystemen. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Walter | |
Literatur / Sonstiges | wird in der Vorlesung bekanntgegeben |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, MDZINFM2510, MEINFM3220 |
Nummer MEINFM3164 |
Titel User Experience (UX) |
Art der Vorlesung Pflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
|
Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch und Englisch | |
Prüfungsform | Klausur |
|
Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | User-centered Design, Analysemethoden, Prototyping, Usability Heuristiken, Heuristische Evaluation, Ästhetische Gestaltungsprinzipien, Durchführung und Auswertung von Nutzertests |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden lernen Grundlagen des Interaction-Designs und können Entwurfsprozesse verstehen und anwenden. Im Fokus dieser Lehrveranstaltung steht eine benutzerzentrierte Sicht auf neue technologische Systeme. Die Studierenden kennen Methoden zur Problemanalyse und zum Erstellen von Prototypen, grundlegende ästhetische Prinzipien für den Entwurf von Nutzeroberflächen, und Umsetzungsmöglichkeiten mit Markup-Sprachen. Sie können heuristische Evaluationen und Nutzertests durchführen und auswerten. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Krone | |
Literatur / Sonstiges | - |
|
Zuletzt angeboten | Wintersemester 2021 | |
Geplant für | Sommersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, MDZINFM, MEINFM |
Nummer MEINFM3171 |
Titel Einführung in Internettechnologien (Grundlagen der Internettechnologien) |
Art der Vorlesung Pflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
|
Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Sommersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
|
Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Entwicklung und Protokolle für das Web, Prinzip dynamischer Web-Sites auf dem Client und auf dem Server, XML sowie XHTML, CSS, HTML5, CGI-Mechanismus, PERL als CGI-Sprache, Dynamische Web-Sites mit PHP, Datenbankanbindung mit PHP, Die Smarty- Template-Engine, Clientseitige Web-Entwicklung mit JavaScript, Document-Object-Model (DOM), Gemischte Web-Applikationen mit AJAX, Elektronische Lernmaterialien und Kommunikationsforen in Moodle |
|
Qualifikationsziele | Die Studierenden können nach diesem Modul selbständig einfache Web-Applikationen entwickeln. Sie verstehen die gängigen server- und clientseitigen Techniken dafür. Die Studierenden beherrschen dafür verschiedene, weit verbreitete Programmiersprachen. Ebenfalls können die Studierenden einfache Web-Applikationen mit Datenbankanbindung selbständig realisieren. |
|
Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Walter | |
Literatur / Sonstiges | - |
|
Zuletzt angeboten | Sommersemester 2022 | |
Geplant für | Sommersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, MDZINFM, MEINFM |
Nummer INF3172 |
Titel Grundlagen der Web-Entwicklung |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
|
Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
|
Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Protokolle und Netzwerktechnik für das Web, der ApacheWebserver im Detail, Content-Management-Systeme, insb. TYPO3, Frameworks, insbesondere ZEND-Framework, CakePHP und Ruby on Rails, Software-Architekturen für das Web, Klassifikation von Web-Applikationen, Webservices, Mediaformate für das Web (MIME), Performance-Test für Web-Applikationen, Projektmanagement für das WWW, Techniken des Internet 2: Shibboleth und mehr, Web-Sicherheit, rechtliche Aspekte im Netz: TKG, DSG, TMG und mehr |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden verstehen die Prinzipien des Webs und wissen, verschiedene Techniken zu beurteilen. Sie verstehen die Arbeitsweise des Web-Servers und können selbständig Web-Server installieren, konfigurieren und betreiben. Sie kennen verschiedene Software-Architekturen im Web und können einfache Anwendungen nach diesen umsetzen. Die Arbeitsweise und Einsatzbereiche verschiedener Frameworks und Content-Management-Systeme ist den Studierenden aktiv vertraut. Darüber hinaus kennt der Studierende die aktuellen rechtlichen Rahmenbedingungen für den Betrieb eines Web-Servers und ist in der Lage, die wichtigsten Sicherheitslücken zu erkennen und zu schließen. |
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Teilnahmevoraussetzungen | MEINFM3171 Einführung in Internettechnologien (Grundlagen der Internettechnologien) | |
Dozent/in | Walter | |
Literatur / Sonstiges | Walter, T.: Kompendium derWeb-Programmierung, Springer 2007 Kappel, G., Pröll, B., Reich, S., Retschitzegger: Web-Engineering, dpunkt 2004 |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, MDZINFM2510, MEINFM3210, MEINFM3220 |
Nummer INF3173 |
Titel Gestaltung digitaler Medien |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Projektarbeit mit schriftlicher Dokumentation |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Grundlagen der Gestaltung, Gestaltgesetze, Typografie, Layout, Gestaltungsund Grundlinienraster, Bildauswahl, Bildaufbereitung für das Web, Wirkung und Symbolik von Farben, Grundlagen Adobe Photoshop und Indesign |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden beherrschen die grundlegende Gestaltung von Print- und Online-Medien. Sie kennen die grundlegende Typografie und ihre Einsatzbereiche und produzieren in der Druckvorstufe hochwertige Druckvorlagen. Ebenso können sie Medien für die Präsentation im Web und andere Online-Medien aufbereiten und selbständig Online-Medien gestalten. Die gängigen Werkzeuge werden von den Teilnehmern aktiv bedient. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Walter | |
Literatur / Sonstiges | J. Böhringer, P. Bühler, P. Schlaich:Kompendium der Mediengestaltung, Springer, 2008 |
|
Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, MDZINFM2510, MEINFM3210, MEINFM3220 |
Nummer INF3179 |
Titel Ausgewählte Themen zur Web-Entwicklung und Multimedia |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Unregelmäßig | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung | |
Inhalt | Wird noch bekannt gegeben. |
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Qualifikationsziele | Wird noch bekannt gegben |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Walter | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, MDZINFM2510, MEINFM3210, MEINFM3220 |
Nummer INF3181 |
Titel Programmiersprachen I |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 9 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
270 h Kontaktzeit:
90 h / 6 SWS Selbststudium:
180 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Sommersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch und Englisch | |
Prüfungsform | Klausur oder mündliche Prüfung; erfolgreiche Übungsteilnahme ist Prüfungsvoraussetzung. |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Programmiersprachen sind eine der bedeutendsten intellektuellen Erfindungen des 20. Jahrhunderts. Das Thema dieser Veranstaltung sind die Grundlagen der Programmiersprachen: Was für Sprachkonzepte gibt es, was bedeuten sie, wie benutzt man sie. Einige Stichworte zu den behandelten Themen: Lambda- Kalkül, Interpreter, Auswertungsstrategien, Continuations, Fixpunkte und Rekursion, Monaden, Objekte und Klassen, Typsysteme, Modulsysteme, Makros, domänenspezifische Sprachen, Scheme, Haskell, Scala, Java. |
|
Qualifikationsziele | Die Studierenden sind in der Lage, Programmiersprachen fachlich zu beurteilen und zu vergleichen. Sie können die Bedeutung oben genannter Programmiersprachenkonstrukte präzise mit Fachterminologie beschreiben und in der Form von Interpretern implementieren. Sie können die Bedeutung der unterschiedlichen Programmiersprachenkonzepte für den Programmierer einschätzen und in sinnvoller Art und Weise anwenden. |
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Teilnahmevoraussetzungen |
INFM1110 Praktische Informatik 1: Deklarative Programmierung, INFM1120 Praktische Informatik 2: Imperative und objektorientierte Programmierung |
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Dozent/in | Ostermann | |
Literatur / Sonstiges | wird in der Vorlesung bekanntgegeben. |
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Zuletzt angeboten | Sommersemester 2022 | |
Geplant für | Sommersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, INFM3410, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3182 |
Titel Compilerbau |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 9 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
270 h Kontaktzeit:
90 h / 6 SWS Selbststudium:
180 h |
|
Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur oder mündliche Prüfung; erfolgreiche Übungsteilnahme ist Prüfungsvoraussetzung. |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Wie funktioniert die Übersetzung einer hochsprachlichen Programmiersprache in Maschineninstruktionen? Ein Verständnis davon ist nicht nur für die Entwickler von Compilern interessant, sondern jeder gute Programmierer sollte wissen, wie moderne Compiler und virtuelle Maschinen funktionieren: Auf der einen Seite ermöglicht es ein tieferes Verständnis davon, was passiert, wenn ein Programm ausgeführt wird; auf der anderen Seite sind viele der Technologien aus dem Compilerbau auch in vielen anderen Programmen sinnvoll verwendbar. Einige Stichworte zum Inhalt: Parsing, Abstrakte Syntaxbäume, Zwischenrepräsentationen, Datenflussanalyse, Registerallokation, Optimierungen, Laufzeitsysteme und virtuelle Maschinen, Compiler für objektorientierte und funktionale Sprachen. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden sind in der Lage, die unterschiedlichen Phasen eines Compilers zu verstehen. Sie können selbstständig Compiler für einfache Programmiersprachen implementieren und verstehen die Abwägungen und Alternativen, die es beim Design und der Auswahl von Compilertechnologien gibt. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Alle Dozenten | |
Literatur / Sonstiges | Andrew W. Appel, Modern Compiler Implementation in ML, Cambridge University Press. |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3183 |
Titel Implementierung von Programmiersprachen |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
|
Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Bewertung des Praktikumsergebnisses |
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Lehrform(en) | Praktikum | |
Inhalt | Ziel dieses Praktikums ist die Implementierung eines Teils einer Programmiersprache. Dazu erarbeiten wir in der ersten Semesterhälfte verschiedene Aspekte der Implementierung einer Programmiersprache (z.B. syntaktische Prüfung, Typprüfung, Zwischenstufen (ANF, SSA, CPS), Kontrollfluss) mit Hilfe von Programmieraufgaben. Danach wählen die Studierenden in Absprache mit dem Veranstalter einen Teil einer existierenden oder selbst entworfenen Programmiersprache aus und implementieren diesen Teil in der zweiten Semesterhälfte. |
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Qualifikationsziele | Die Teilnehmer verstehen den Aufbau und die Funktionsweise von Compilern und verwandten |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Brachthäuser | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3189 |
Titel Ausgewählte Themen zu Programmiersprachen und Compilerbau |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
|
Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung | |
Inhalt | Anwendungsnahe Konzepte und Techniken zu Programmiersprachen, die über einführende Vorlesungen hinausgehen und auf die Anfertigung einer Bachelorarbeit vorbereiten |
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Qualifikationsziele | Kompetenzen: Die Studierenden besitzen tiefergehende Kenntnisse zu ausgewählten Konzepten von Programmiersprachen und entsprechenden Implementierungstechniken. Sie können Konzepte und Techniken in Bezug auf ihre Verwendbarkeit in einem bestimmten Anwendungskontext bewerten und fachgerecht einsetzen. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Ostermann | |
Literatur / Sonstiges | Wird in den jeweiligen Veranstaltungen angegeben |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3199 |
Titel Ausgewählte Themen der Praktischen Informatik |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur + Übungsnote |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Anwendungsnahe Konzepte der Praktischen Informatik, die über einführende Vorlesungen hinausgehen und auf die Anfertigung einer Bachelorarbeit vorbereiten. |
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Qualifikationsziele | Studierende besitzen tiefergehende Kenntnisse in ausgewählten Bereichen der Praktischen Informatik, können Konzepte in Bezug auf ihre Verwendbarkeit in einem bestimmten Anwendungskontext bewerten und fachgerecht einsetzen. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Ostermann | |
Literatur / Sonstiges | Wird in der Vorlesung bekanntgegeben. |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3211 |
Titel Software Design und Programmiertechniken |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
|
Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Unregelmäßig | |
Unterrichtssprache | Deutsch und Englisch | |
Prüfungsform | Klausur oder mündliche Prüfung; erfolgreiche Übungsteilnahme ist Prüfungsvoraussetzung. |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Das Ziel dieser Lehrveranstaltung ist die Vermittlung von Wissen darüber, wie Entwurfs- und Programmiertechniken die Effektivität von Entwicklern während des gesamten Software-Lebenszyklus verbessern kann. Neben klassischen Themen wie Design- und Architekturpattern, Design-Heuristiken und Framework- Entwurf werden wir eine breite Palette von Tools und Programmiertechniken kennenlernen, beispielsweise zum Refactoring oder zur Implementierung domänenspezifischer Sprachen. Sie werden sowohl Techniken aus der Forschung als auch aus der industriellen Praxis kennenlernen und durch das Lesen von wissenschaftlichen Artikeln und dem Experimentieren mit praktischen Tools ihr Wissen vertiefen. |
|
Qualifikationsziele | Die Studierenden sind in der Lage, Entwurfstechniken wie Design Pattern zu verstehen und anzuwenden. Sie können einen Softwareentwurf beurteilen und verstehen die Abwägungen zwischen Modularität, Erweiterbarkeit, Performance usw. Studierende können mit Fachterminologie den Zusammenhang zwischen Programmiersprachen und Designtechniken beschreiben und sind in der Lage, in modernen Programmiersprachen fortgeschrittene Programmiertechniken zum Softwaredesign einzusetzen. |
|
Teilnahmevoraussetzungen |
INFM1110 Praktische Informatik 1: Deklarative Programmierung, INFM1120 Praktische Informatik 2: Imperative und objektorientierte Programmierung |
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Dozent/in | Ostermann | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3212 |
Titel Funktionale Programmierung |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Jedes Semester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur + Übungsnote |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Diese Lehrveranstaltung nutzt die Programmiersprache Haskell, um grundlegende und praxisrelevante Konzepte der funktionalen Programmierung zu explorieren. Die ersten drei Wochen des Kurses führen die Teilnehmer in Haskell ein, danach werden weiterführende Ideen des funktionalen Paradigmas thematisiert: algebraische Datentypen; parametrische Polymorphie; Typklassen; domänenspezifische Sprachen und ihre Einbettung; Monaden; Parallelität. Das Material wird mittels Foliensatz, Tafelanschrieben und \emph{Live Coding} vermittelt. |
|
Qualifikationsziele | Die Studierenden können grundlegende und weiterführende Konzepte der funktionalen Programmierung in Haskell nachvollziehen. Die Studierenden beschreiben komplexe Datenstrukturen mit den Mitteln des Haskell-Typsystems und entwickeln selbständig Programme, um anspruchsvolle algorithmische Probleme zu lösen. Fortgeschrittene Methoden zur Abstraktion sowohl von Daten (bspw. generalisierte algebraische Datentypen) als auch von Verhalten (z.B. Monad-Transformer) können analysiert und neu geschaffen werden. Die Studierende erschließen sich den Zugang zur weiterführenden Literatur und zu Forschungsthemen in der funktionalen Programmierung. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Grust | |
Literatur / Sonstiges | Bird: Thinking Functionally Hutton: Programming in Haskell Bird/Wadler: Introduction to Functional Programming |
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Zuletzt angeboten | Wintersemester 2021 | |
Geplant für | Sommersemester 2023 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3213 |
Titel Programmiertechniken |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
|
Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Jedes Semester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Abnahme des Praktikumsprojekts im Verlauf des Semesters, Präsentation und Ausarbeitung |
|
Lehrform(en) | Praktikum | |
Inhalt | Das Ziel dieses Praktikums ist das Erlernen des praktischen Umgangs mit fortgeschrittenen Programmiertechniken, beispielsweise aus dem Bereich der funktionalen Programmierung oder der Compilertechnologie. Zu diesem Zweck wird im Rahmen des Praktikums eine größeres Projekt zum Erlernen der jeweiligen Programmiertechniken durchgeführt. |
|
Qualifikationsziele | Die Studierenden sind in der Lage, die Komplexität eines mittelgroßen Programmierprojekts zu beherrschen. Sie sind in der Lage, fortgeschrittene Programmiertechniken in dem Themengebiet des Praktikums sinnvoll und zielgerichtet einzusetzen. Die Studierenden können den Stand ihres Projekts adäquat präsentieren und effektiv im Team arbeiten. |
|
Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Ostermann | |
Literatur / Sonstiges | - |
|
Zuletzt angeboten | Sommersemester 2022 | |
Geplant für | Sommersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3219 |
Titel Ausgewählte Themen der Softwaretechnik |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
|
Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
|
Lehrform(en) | Vorlesung | |
Inhalt | inhalt 3219 |
|
Qualifikationsziele | goals 3219 |
|
Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Ostermann | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3221 |
Titel Computational Intelligence in Games |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
|
Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Projekt, Präsentation und Ausarbeitung |
|
Lehrform(en) | Praktikum | |
Inhalt | Teams von ca. 3 Studierenden bearbeiten eine aktuelle Aufgabe im Bereich der CI in Games. Sie programmieren oder erweitern ein Computer Spiel mit intelligenten, typischerweise selbstlernenden Agenten. Dabei wird vor allem auch das Potential für die autonome Entwicklung von selbst lernenden Künstlichen Intelligenzen exploriert und evaluiert. |
|
Qualifikationsziele | Die Studierenden könnten intelligente Agenten in Computerspiele integrieren. Im Allgemeinen sammeln sie praktische Erfahrung in der Integration von intelligenten Mechanismen in Computerspielen und Simulationsumgebungen. Sie entwickeln ein Verständnis darüber, wie schnell künstliche Agenten lernen können. Insbesondere verstehen sie das Zusammenspiel zwischen der Komplexität der Spielumgebung, der Mächtigkeit des Lernalgorithmus und dem Fokus (bias) des Lernalgorithmus, bestimmte Strukturen in der Umgebung zu entdecken. |
|
Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | ||
Literatur / Sonstiges | Spezifische Informationen zu den Aufgabenbereichen werden gestellt. / Grundwissen in Künstlicher Intelligenz, Kognitiven Architekturen und dem Maschinellen Lernen sind hilfreich aber nicht zwingend notwendig. |
|
Zuletzt angeboten | - | |
Geplant für | - | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, MDZINFM2510, MEINFM3210, MEINFM3220 |
Nummer INF3223 |
Titel Angewandte Statistik I |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
|
Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
|
Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Einführung und Motivation grundlegender statistischer Methoden anhand von praktischen Beispielen aus den Neurowissenschaften, der Wahrnehmungsforschung und der Bildverarbeitung. Der Schwerpunkt liegt auf der praktischen Anwendung aller Methoden und deren Implementation in der Programmiersprache Python. Behandelt werden diskrete und kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilungen, deskriptive Statistik (z.B. Lage-, Streuungs- und Zusammenhangsmaße, Korrelationen), induktive Statistik (z.B. Tests, Regression) sowie explorative Statistik. Wahrscheinlichkeitsverteilungen werden theoretisch eingeführt und praktisch angewendet. Eine Kurzeinführung in die Programmiersprache Python und die Verwendung von Notebooks erleichtert die Anwendung von Statistik-Paketen. |
|
Qualifikationsziele | Die Studierenden kennen grundlegende statistische Methoden, können diese korrrekt anwenden und in Software implementieren. Die Studierenden sind in der Lage, Versuche selbst zu planen und auszuwerten und dabei typische Fehler zu vermeiden. Sie können der Literatur dargestellte Ergebnisse kritisch hinterfragen. |
|
Teilnahmevoraussetzungen |
INFM1010 Mathematik für Informatik 1: Analysis, INFM1020 Mathematik für Informatik 2: Lineare Algebra |
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Dozent/in | Wannek | |
Literatur / Sonstiges | Fahrmeir, Künstler, Pigeot, Tutz: Statistik; Springer-Verlag. / |
|
Zuletzt angeboten | Wintersemester 2022 | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3224 |
Titel Virtual Reality and Simulation |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
|
Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Projekt 60% , Präsentation und Ausarbeitung 40% |
|
Lehrform(en) | Praktikum | |
Inhalt | Teams von ca. 3 Studierenden bearbeiten eine aktuelle Aufgabe im Bereich der Virtual Reality; typischerweise in Unity. Dabei geht es meist um Funktionalitätserweiterungen, Contentgenerierung, Datenaufnahme und die Integration von Sensoren (z.B. Vicon, LeapMotion, Eye Tracking, intertiales Tracking, etc.). |
|
Qualifikationsziele | Die Studierenden sammeln praktische Erfahrung im Umgang mit und der Erweiterung von Virtual Reality Umgebungen und der online Interaktion mit diesen Umgebungen. Sie können eine Virtual Reality Umgebung programmieren und aktivieren. Außerdem wissen sie, wie man mit geeigneten Trackingmethoden in solche eine Umgebung eintauchen kann und mit dieser effektiv interagieren kann. Außerdem können Sie Daten von VR Interaktionen effektiv online und zeitlich akkurat synchronisiert aufnehmen. |
|
Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Butz | |
Literatur / Sonstiges | Spezifische Informationen zu den Aufgabenbereichen werden gestellt. / Erfahrungen mit Simulationsumgebungen, VRs, und insbesondere Unity etc. sind hilfreich aber nicht notwendig. |
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Zuletzt angeboten | - | |
Geplant für | - | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, MDZINFM2510, MEINFM3210, MEINFM3220 |
Nummer INF3333 |
Titel IT Service and Security Management |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
|
Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Unregelmäßig | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur (mündliche Prüfung bei geringer Teilnehmeranzahl) |
|
Lehrform(en) | Vorlesung | |
Inhalt | IT Service Management umfasst alle Methoden und Maßnahmen zur zielgerichteten Steuerung von IT. Die Ziele für die IT entstammen dem unterstützten Business und die Unterstützung erfolgt in Form von IT-Services. Ein wesentlicher qualitativer Aspekt ist die Bereitstellung von IT Services mit einem erforderlichen Sicherheitsniveau. Durch die Verschmelzung von IT mit vielen anderen Bereichen in Unternehmen und im Alltag entstehen neue Herausforderungen und Chancen. In dieser Vorlesung werden die Methoden und Maßnahmen für ein IT Service Management behandelt und das notwendige organisatorische Wissen durch Anwendungsbeispiele im Bereich von Schnittstellen vermittelt. Der Grundpfeiler Informationssicherheitsmanagement wird mit den Bestandteilen IT-Sicherheit und Datenschutz sowohl methodisch, als auch praxisnah betrachtet. Die Inhalte sind: Methoden im IT Service Management, Schnittstellen im Bereich ITSM (methodisch und praktisch), Projektmanagement in der IT, Anforderungsmanagement, Portfolio-Management eines IT-Service-Providers, Informationssicherheitsmanagement, Datenschutz und Datensicherheit, Anwendungsbereiche der IT Security, Zertifizierungen, Normen und Gesetze |
|
Qualifikationsziele | Die Studierenden besitzen grundlegende Kenntnisse von IT-Organisation, deren Aufbau, Abläufe sowie grundlegende Kenntnisse zu IT-Projekten und dem Thema Projektmanagement. Anhand etablierter Frameworks (ITIL) und Standards (ISO 20000) können die Studierenden komplexe IT-Servicestrukturen verstehen und managen. Dabei können sie die eingesetzten Prozesse beschreiben, steuern und weiterentwickeln. |
|
Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Menth | |
Literatur / Sonstiges | - |
|
Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3311 |
Titel Chip-Design |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
|
Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
|
Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | In Rahmen dieses Moduls wird ein Überblick über die verwendete Halbleitertechnologie und den Layoutentwurf geliefert sowie Berechnungsverfahren für die Schaltungsdimensionierung vorgestellt. Im Vordergrund stehen Verfahren der Schaltungssimulation, das Einüben von Entwurf, Analyse und Auswahl von Grundschaltungen, die Einschätzung von Begrenzungen und Kosten, und die Abschätzung der möglichen zukünftigen Technologie-Entwicklungen. Die Vorlesung ist wie folgt gegliedert: Einführung in die Begriffswelt der integrierten Schaltungen, Schaltungssimulation, Abriss der Halbleitertechnologie und der Aufbau- und Verbindungstechnik, Grundschaltungen und Dimensionierungskriterien, Theorie des MOS-Transistors |
|
Qualifikationsziele | Die Studierenden verstehen die Konzepte der Schaltungstechnik für integrierte, digitale CMOS-Schaltungen. Dies befähigt sie dazu, integrierte Schaltungen zu verstehen und die in diesem Kontext in der industriellen Praxis häufig auftretenden Probleme, wie beispielsweise Schaltungsdimensionierung, ergebnisorientiert zu lösen. Durch die begleitenden Übungen vertiefen die Studierenden das in der Vorlesung vermittelte Wissen durch Anwendung auf konkrete Problemstellungen. Das selbstständige Arbeiten in kleinen Gruppen fördert Eigenverantwortung und Teamfähigkeit der Studierenden. |
|
Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | ||
Literatur / Sonstiges | Rabaey, Chandrakasan, Nikolic: Digital Integrated Circuits, a design perspective; 2nd ed. Pearson Education, Prentice Hall, 2003. J. Lienig: Layoutsynthese elektronischer Schaltungen; Springer, 2006. |
|
Zuletzt angeboten | - | |
Geplant für | - | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3310, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3312 |
Titel Chip-Design (Praktikum) |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
|
Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
|
Lehrform(en) | Praktikum | |
Inhalt | Ziel des Praktikums ist die rechnergestützte Anwendung wesentlicher in Vorlesung und Übung vermittelter Konzepte zum Schaltungsentwurf integrierter Schaltungen (Chip Design). Im Verlaufe des Praktikums können die Studierenden lernen, wie komplexe Chips mit modernsten Design-Tools entwickelt werden. In Kooperation mit der Firma Cadence erhalten die Teilnehmenden Einblick in die MMSIM-Technologie und erlernen den praktischen Umgang mit der aktuellen Custom-Design-Plattform Virtuoso und dem Visualisierungstool Viva. Das Praktikum gliedert sich wie folgt: Modellierung von Bauteilen und Grundschaltungen, Generieren von Netzlisten, Verwenden unterschiedlicher Analysearten der Schaltungssimulation, Schaltungssimulation von SPICE-Beschreibungen mit Cadence Virtuoso Spectre, Analyse und Betrachtung physikalischer Phänomene wie Schwellspannung und Substrateffekt, Bestimmen von Subthreshold-Strömen und statischer Verlustleitung, Simulationsgestützte Schaltungsdimensionierung |
|
Qualifikationsziele | goals 3312 |
|
Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | ||
Literatur / Sonstiges | Rabaey, Chandrakasan, Nikolic: Digital Integrated Circuits, a design perspective; 2nd ed. Pearson Education, Prentice Hall, 2003. J. Lienig: Layoutsynthese elektronischer Schaltungen; Springer, 2006. |
|
Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3310, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer MEINFM3321 |
Titel Grundlagen der Multimediatechnik |
Art der Vorlesung Pflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
|
Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Dieses Modul behandelt Grundlagen, Systemaspekte, Speichermedien sowie Basisanwendungen der Multimediatechnik. Die Grundlagen für die Verarbeitung digitaler Audio- und Videodaten bilden das Shannon’sche Abtasttheorem und die Pulse-Code-Modulation (PCM). Hieraus haben sich verschiedene Techniken entwickelt, die auf das jeweilige Medium spezialisiert sind. Die Audiotechnik beinhaltet Musik- und Sprachverarbeitung, die Videotechnik beruht im Wesentlichen auf der Entwicklung des digitalen Fernsehens bis hin zu aktuellen Videostreaming-Anwendungen. Die Datenraten dieser Medien erfordern entsprechende Kompressionsverfahren, die sowohl in Hardware als auch in Software realisiert werden können. Ergänzend hierzu werden moderne Speichermedien für die Aufzeichnung und Wiedergabe von Multimediadaten vorgestellt und die Erstellung von Multimedieninhalten sowie Techniken für die Speicherung und Suche in Multimediadatenbanken diskutiert. |
|
Qualifikationsziele | Die Studierenden kennen aktuelle Techniken aus dem Bereich multimedialer Medien. Insbesondere vor dem Hintergrund höchster Ansprüche an die Qualität multimedialer Daten sowie zunehmender breitbandiger Vernetzung kennen die Studierenden entsprechende Schlüsseltechniken. Die Studierenden verstehen die Funktionsweisen und Möglichkeiten dieser Technologien. Sie sind damit in der Lage, diese in der Praxis problemadäquat anzuwenden. Die Übungsaufgaben werden in kleinen Gruppen bearbeitet. Dadurch werden Verantwortungsbewusstsein, Kooperations- und Kommunikationsfähigkeit der Studierenden erweitert. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Kuehne | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | Wintersemester 2022 | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3310, MDZINFM2510, MEINFM |
Nummer INF3322 |
Titel Multimediatechnik |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
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ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Praktikum | |
Inhalt | Ergänzend zum Modul Grundlagen der Multimediatechnik dient dieses begleitende Praktikum zur Vertiefung der vermittelten Inhalte. In Gruppen von max. drei Teilnehmenden werden die Themenbereiche durch entsprechende Aufgabenstellungen praktisch umgesetzt. Zu Beginn steht die Einarbeitung in unterschiedliche Bildformate, deren Erstellung, Konvertierung und spezifischen Eigenschaften. Daran knüpft die gezielte Bearbeitung von Bilddaten mittels geeigneter Werkzeuge an. Ein weiterer Fokus liegt auf Audio- und Videoformaten, deren Eigenschaften und Erstellung am Beispiel ausgewählter Formate. Hierbei wird umfassendes Grundlagenwissen über die entsprechenden Techniken und Verfahren, z.B. DCT und Wavelets, vermittelt. Die Umsetzung dieses Basiswissens in Multimediaanwendungen erfolgt am Beispiel des BD-Masterings, Multimediaanwendungen auf mobilen Endgeräten, Videokonferenz und der Handhabung von Multimediadatenbanken und Medienservern mit Fokus auf geeigneten Methoden der Inhaltsanalyse und Beschreibung. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden können die Konzepte aus dem Modul "Grundlagen der Multimediatechnik" praktisch anwenden. Sie können gezielt Multimediadaten, wie beispielsweise Audio-/Video-Daten bearbeiten und Abfragealgorithmen erstellen. Sie können verschiedenen algorithmische Strategien bewerten und situationsadäquat anwenden. Die Studierenden kennen die Vor- und Nachteile von DCT- und Wavelet-Transformation und können diese auf konkrete Beispiele anwenden. |
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Teilnahmevoraussetzungen | MEINFM3321 Grundlagen der Multimediatechnik | |
Dozent/in | Bringmann | |
Literatur / Sonstiges | Das Modul INF3321 Grundlagen der Multimediatechnik kann parallel belegt werden. Literatur: |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3310, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3331 |
Titel Grundlagen des Internets |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
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ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Unregelmäßig | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur, Übungsleistungen können als Bonuspunkte in die Klausur einfließen |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Protokolle und Standards, OSI-Modell, Vermittlungsprinzipien: Bridges, Switches, Routers; IP-Adressen, IPv4/IPv6, ARP/NDP, DHCP, ICMP, Intradomain- und Interdomain-Routing, Fluss- und Lastkontrolle, Transportprotokolle, UDP, TCP, Sockets, Domain Name System (DNS), Anwendungsprotokolle, Firewalls, Network Address Translation (NAT), Peer-to-Peer Networking |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden haben ein grundlegendes Verständnis über das Funktionsprinzip und die Organisation des Internets. Sie können wichtige Begriffe des Fachgebiets richtig anwenden und haben eine fundierte Grundlage für ein vertiefendes Studium im Bereich Kommunikationsnetze. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Menth | |
Literatur / Sonstiges | Kurose, Ross: “Computer Networking: A Top-Down Approach” |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | Wintersemester 2025 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3310, MDZINFM2510, MEINFM3210, MEINFM3220 |
Nummer INF3332 |
Titel Internet-Praktikum |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Unregelmäßig | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Benotete Praktikumsversuche bestehend aus Theorie und Praxis mit abschließender Klausur oder mündlicher Prüfung |
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Lehrform(en) | Praktikum | |
Inhalt | Einführende Vorlesungseinheiten zu jedem Versuch, praktische Übungen zuhause zum Kennenlernen der Experimentierumgebung (Linux-Kommandozeile, Basisbefehle für Netzadministration, Mitschneiden von Verkehr) sowie benotete Präsenzübungen im Experimentallabor zu folgenden Themen: Netzwerksicherheit, Angriffe und Angriffssabwehr, VPN, WLAN, ausgewählte Anwendungsprotokolle. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden können im Team arbeiten und haben Ausdauer beim Lösen von technischen Aufgaben. Sie sind in der Lage eigenständig nach weiterführenden Informationen im Internet zu recherchieren sowie englische Fachtexte zu lesen, zu verstehen und umzusetzen. Sie können einfache Konfigurationen von Rechnernetzen selbständig durchführen und Eigenschaften von grundlegenden Protokollen experimentell evaluieren. |
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Teilnahmevoraussetzungen | INF3331 Grundlagen des Internets | |
Dozent/in | Menth | |
Literatur / Sonstiges | Wird während des Praktikums zur Verfügung gestellt. |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | Sommersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3310, MDZINFM2510, MEINFM3210, MEINFM3220 |
Nummer INF3334 |
Titel Ausgewählte Themen zu Kommunikationsnetzen |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
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ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Unregelmäßig | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur und evtl. Übungsnote |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Anwendungsnahe technische Konzepte in Kommunikationsnetzen, die über einführende Vorlesungen hinausgehen und auf die Anfertigung einer Bachelorarbeit vorbereiten. |
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Qualifikationsziele | Studierende besitzen tiefergehende Kenntnisse im Bereich der Kommunikationsnetze und können Konzepte in Bezug auf ihre Verwendbarkeit in einem bestimmten Anwendungskontext bewerten und fachgerecht einsetzen. |
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Teilnahmevoraussetzungen | INF3331 Grundlagen des Internets | |
Dozent/in | Menth | |
Literatur / Sonstiges | Wird in der Vorlesung bekanntgegeben. |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3339c |
Titel Spezielle Kapitel der Praktischen Informatik |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung | |
Inhalt | Regelmäßig im Wintersemester wird in diesem Modul die Vorlesung "Compilerbau" angeboten: In der Vorlesung werden anwendungsnahe Konzepte und Techniken zu Programmiersprachen und Compilerbau vermittelt. Konkret werden zunächst die Phasen des Compilerbaus anhand eines Java-Compilers eingeführt. Als Implementierungstechnik wird die funktionale Programmiersprache Haskell verwendet. Dazu werden die notwendigen Grundlagen der funktionalen Programmierung aufbauend auf den Kenntnissen der Grundvorlesung vermittelt. Im 2. Teil der Lehrveranstaltung werden die Studierenden in Gruppenarbeit einen Mini-Java-Compiler mit den gelernten Techniken implementieren. |
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Qualifikationsziele | wird noch hinzugefügt |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Alle Dozenten, Plümicke | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | Wintersemester 2022 | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3341 |
Titel Grundlagen der Rechnerarchitektur |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
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ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Sommersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Dieses Modul befasst sich mit dem grundlegenden Aufbau moderner Rechnersysteme. Themen sind u.a. Methoden zur Klassifikation und Bewertung von Rechnerarchitekturen, Pipelining zur beschleunigten Befehlsverarbeitung, Speicherhierarchie und Caches, Hauptspeichertechnologien, virtuelle Speicherverwaltung, Techniken zur Sprungvorhersage, Kommunikation zwischen Prozessor und Peripherie und Grundprinzipien des Hardware- und Rechnerentwurfs. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden haben ein grundlegendes Verständnis über den Aufbau, die Organisation und das Operationsprinzip von Rechnersystemen. Dies befähigt sie dazu Mikroprozessorsysteme für verschiedene Einsatzgebiete zu bewerten, zu vergleichen und auszuwählen. Des Weiteren versetzen die erworbenen Kenntnisse die Studierenden in die Lage, den Zusammenhang zwischen Hardware-Konzepten und deren Auswirkungen auf die Software zu verstehen. Dies ermöglicht es den Veranstaltungsteilnehmenden systemnahe Funktionen sowie effiziente Programme zu entwickeln. Durch die begleitenden Übungen vertiefen die Studierenden das in der Vorlesung vermittelte Wissen durch Anwendung auf konkrete Problemstellungen. Da die Übungen selbsttätige in kleinen Gruppen zu bearbeiten sind, wird neben der Eigenverantwortung auch die Teamfähigkeit der Studierenden geschult. |
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Teilnahmevoraussetzungen |
INFM1310 Technische Informatik 1: Digitaltechnik, INFM2310 Technische Informatik 2: Informatik der Systeme |
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Dozent/in | Bringmann | |
Literatur / Sonstiges | • David A. Patterson & John L. Hennessy; Computer Organization and Design RISC-V Edition: The Hardware / Software Interface 2. Auflage; Morgan Kaufmann, Elsevier, 2020. • D. A. Patterson, J. L. Hennessy: Rechnerorganisation und Rechnerentwurf: Die Hardware/Software-Schnittstelle; Oldenbourg Wissenschaftsverlag, 4. Auflage, 2011. • J. L. Hennessy, D. A. Patterson: Computer Architecture: A Quantitive Approach; Morgan Kaufmann Publishers Inc., 6. Auflage, 2018. |
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Zuletzt angeboten | Wintersemester 2021 | |
Geplant für | Sommersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3310, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3342 |
Titel Grundlagen der Rechnerarchitektur |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
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ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Praktikum | |
Inhalt | Das Praktikum vertieft durch praktische Aufgaben u.a. die folgenden Themengebiete des Moduls Grundlagen der Rechnerarchitektur: Leistungsbewertung von Rechnersystemen, Instruktionsausführung in Prozessoren, Entwurf und Implementierung systemnaher Funktionen, Optimierung von Programmen unter Ausnutzung des Wissens über die Abläufe der Instruktionsverarbeitung, System- und Hardwareentwurf, virtuelle Speicherverwaltung sowie die Entwicklung und Anwendung von Simulatoren zur Systemanalyse. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden sind in der Lage, das im Modul "Grundlagen der Rechnerarchitektur" erlernte Wissen anzuwenden und zu vertiefen. Sie können entsprechende praktische Probleme analysieren und lösen und Aufgaben in der industriellen Praxis ergebnisorientiert bearbeiten. Die Aufgaben werden von den Studierenden in kleinen Gruppen selbsttätig bearbeitet. Dies trainiert neben Team-, Kommunikations- und Konfliktfähigkeiten auch das Verantwortungsbewusstsein |
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Teilnahmevoraussetzungen | INF3341 Grundlagen der Rechnerarchitektur | |
Dozent/in | Bringmann | |
Literatur / Sonstiges | • D. A. Patterson, J. L. Hennessy: Computer Organization and Design: The Hardware/Software Interface; ARM Edition (basierend auf 5. Auflage) Morgan Kaufmann, Elsevier, 2017. |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3310, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3351 |
Titel Grundlagen der Robotik |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
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ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur (mündliche Prüfung bei geringer Teilnehmeranzahl) |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Das Modul Grundlagen der Robotik konzentriert sich insbesondere auf stationäre Roboter (Manipulatoren). Einführung, Ziele und Einsatzgebiete von Robotern, Raumkoordinaten und Transformationen, Manipulator-Kinematik, Inverse Manipulator-Kinematik, Geschwindigkeiten und statische Kräfte, Manipulatordynamik |
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Qualifikationsziele | Ziel dieses Moduls ist, Grundlagenwissen über Robotik zu vermitteln. Die Studierenden lernen Methoden zur Beschreibung der Kinematik von Robotern und zur Lösung von Aufgaben zur Positions- und Pfadplanung. Sie lernen Einsatzgebiete, Antriebsformen und Charakteristika von Industrierobotern kennen und können dies auf reale Probleme anwenden. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Zell | |
Literatur / Sonstiges | Skriptum Robotik 1 (Zell) nach Lehrbuch, weitere Lit. wird zu Beginn der Vorlesung bekanntgegeben |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3310, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3359 |
Titel Ausgewählte Themen der Robotik |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
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ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur oder Vortrag und Ausarbeitung |
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Lehrform(en) | Vorlesung | |
Inhalt | Dieses Modul befasst sich mit aktuellen Themen aus dem Bereich der Robotik. Diese werden anhand aktueller Literatur aus Forschung und Industrie an die Studierenden vermittelt. Das Modul richtet sich vor allem an Studierende, die erweiterte Kenntnisse in diesem Bereich erwerben wollen. |
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Qualifikationsziele | Kompetenzen :Die Studierenden haben einen Einblick in aktuelle Themengebiete der Robotik. Durch eigenverantwortliche Bearbeitung der Themen werden Selbstdisziplin sowie Lese- und Lernkompetenz der Studierenden trainiert. Moderationskompetenz, Rhetorik und Kritikfähigkeit der Studierenden werden in besonderem Maße durch die Präsentation des Themas vor fachkundigem Publikum verbessert. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Zell | |
Literatur / Sonstiges | Aktuelle Literatur, die in der Vorbesprechung bekanntgegeben wird. |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3310, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3399 |
Titel Ausgewählte Themen der Technischen Informatik |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung | |
Inhalt | inhalt 3399 |
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Qualifikationsziele | goals 3399 |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Alle Dozenten | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3310, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3411 |
Titel Methoden der Algorithmik |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Sommersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | In diesem Modul geht es um die Bereitstellung der Grundlagen für den Bereich Algorithmik. Dieses Modul schließt thematisch und methodisch an das Pflichtmodul Algorithmen an. Es umfasst eine weite Palette, die von der theoretischen Konzeption von Problemlösungsverfahren, verschiedenen Komplexitätsklassen und Anwendungsbereiche bis hin zu praktischen Aspekten wie Algorithm Engineering reichen. Themen sind u.a. Graphen und Netzwerke, Randomisierte Algorithmen, Lineares Programmieren, Approximationen, Parametrisierung und Parallelität |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden weisen erweiterte Kenntnisse über Methoden für Datenstrukturen und Algorithmen auf, insbesondere für verschiedene Algorithmenklassen wie Graphenalgorithmen, randomisierte Algorithmen, parametrisierte Algorithmen, geometrische Algorithmen und parallele Algorithmen. Zu den einzelnen Themen können die Studierenden die Methoden selbständig auf Fallbeispiele |
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Teilnahmevoraussetzungen | INFM2420 Theoretische Informatik 1: Algorithmen und Datenstrukturen (früher: Algorithmen) | |
Dozent/in | Kaufmann | |
Literatur / Sonstiges | Cormen, Leiserson, Rivest, Stein: Introduction to Algorithms; Mehlhorn, Näher: LEDA - A platform for combinatorial and geometric computation; |
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Zuletzt angeboten | Sommersemester 2022 | |
Geplant für | Sommersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3410, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3412 |
Titel Graphenalgorithmen in der Anwendung |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Praktikum | |
Inhalt | Diese Veranstaltung behandelt grundlegende Graphen- und Netzwerkalgorithmen mit Betonung auf Anwendungen. Zu verschiedenen Anwendungen, unter anderem aus den Bereichen Netzwerkanalyse, Clustern von Daten, Visualisierung von Graphen, etc. werden wichtige Methoden vorgestellt und ihre Umsetzung auf die Anforderungen der entsprechenden Anwendung diskutiert. Begleitend wird ein Praktikum angeboten. Themen sind u.a. Netzwerkanalyse, Mustersuche, Clustering und Graphenzeichnen. |
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Qualifikationsziele | In diesem Modul erhalten die Studierenden erweiterte Kenntnisse im Bereich Graphen- und Netzwerkalgorithmen. Sie können einfache und auch schwierigere Probleme aus verschiedenen Anwendungsbereichen formalisieren und Graphen- und Netzwerkverfahren innerhalb der formalen Grundlagen anwenden. (Einfache) Erweiterungen der grundlegenden Verfahren können von den Studierenden selbständig entworfen und realisiert werden. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Kaufmann | |
Literatur / Sonstiges | Cormen, Leiserson, Rivest, Stein: Introduction to Algorithms Mehlhorn, Näher: LEDA - A platform for combinatorial and geometric computation Papadimitriou, Steiglitz: Combinatorial optimization : algorithms and complexity |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3410, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3413 |
Titel Algorithmische Geometrie |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung | |
Inhalt | inhalt 3413 |
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Qualifikationsziele | goals 3413 |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Schlipf | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | Wintersemester 2023 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3410, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3421 |
Titel Komplexitätstheorie |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur (mündliche Prüfung bei geringer Teilnehmeranzahl) |
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Lehrform(en) | Vorlesung | |
Inhalt | Themen sind u.a. Komplexitätsmaße und ihre grundlegenden Beziehungen, Hierarchiesätze, Reduktion und Vollständigkeit, Alternierung und Schaltkreise, die polynomielle Hierarchie und Komplexität von Fragen der Approximierbarkeit. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden haben eine Übersicht über das Gefüge der wichtigsten Komplexitätsklassen und daher einen Bezugsrahmen zur komplexitätsmäßigen Einordnung kombinatorischer Fragestellungen. Sie haben ein Problembewusstsein entwickelt bzgl.\ der anscheinenden notorischen Schwierigkeit der kombinatorischen Fragestellungen sowie der formalen Ungewissheit dieser Sachlage. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Lange | |
Literatur / Sonstiges | Hopcroft u. Ullman, Introduction to automata theory, languages and computation, 1979 Rogers, The theory of recursive functions and effective computability, 1989 Arora and Barak. Computational complexity: a modern approach, 2009. |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3410, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3441 |
Titel Formale Sprachen |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung | |
Inhalt | inhalt 3441 |
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Qualifikationsziele | goals 3441 |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Lange | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3410, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3452 |
Titel Datenkompression |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur (mündliche Prüfung bei geringer Teilnehmeranzahl) |
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Lehrform(en) | Vorlesung | |
Inhalt | Themen sind u.a.\ verlustfreie Datenkompression, Präfixcodes und Entropie, Wörterbuch-Techniken, B-W-Transformation, Lauflängenkodierung, Fax, Verlustbehafteter Fall, Quantisierung, Differentialkodierung, Teilbandkodierung, Transformkodierung |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden haben ein Grundverständnis der Möglichkeiten und Grenzen der Datenkompression, eine Übersicht über die wichtigsten Verfahren und Kenntnis ihrer Arbeitsweise sowie die Fähigkeit zum Einsatz von Standardverfahren. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Lange | |
Literatur / Sonstiges | Strutz: Datenkompression |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3410, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3459 |
Titel Ausgewählte Themen zur Computersicherheit |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung | |
Inhalt | inhalt 3459 |
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Qualifikationsziele | goals 3459 |
|
Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | ||
Literatur / Sonstiges | - |
|
Zuletzt angeboten | - | |
Geplant für | - | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3410, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3481 |
Titel Mathematische Logik |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Grundlagen der Aussagenlogik und der Prädikatenlogik erster Stufe. Hierzu gehören insbesondere logische Deduktionssysteme und Semantik prädikaten\-logischer Sprachen sowie, als zentrales Theorem, der Vollständigkeitssatz und seine Anwendungen. |
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Qualifikationsziele | Studierende sollen selbständig mit Termstrukturen umgehen und Logik als Sprache zur Modellierung und Spezifikation von Problemen anwenden können. Es wird der Entwurf, die Umsetzung und die Anwendung von Logikkonzepten verschiedenster Art eingeübt. Dabei werden die Studierenden auch mit den Grenzen der Ausdrucksmöglichkeit formaler Konzepte vertraut gemacht. Das stärkt zugleich die Fähigkeit, sich grundsätzlich und kritisch mit der Reichweite und den Anwendungsmöglichkeiten formaler Werkzeuge auseinanderzusetzen. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Piecha | |
Literatur / Sonstiges | D. van Dalen, Logic and Structure, Springer-Verlag, 2008. P. Schroeder-Heister, Skriptum Mathematische Logik (siehe Homepage des Veranstalters) |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3410, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3482 |
Titel Automatisches Beweisen -- Grundlagen |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Benotung der Übungsaufgaben |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Implementierung von mechanischen Beweisverfahren aus der Vorlesung INF3482 Automatisches Beweisen -- Grundlagen in ca. 5 Übungsaufgaben. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden erhalten Grundkenntnisse in der Implementierung automatischer Beweisverfahren und deren Fähigkeiten und Einsatzmöglichkeiten. Sie können die praktische Relevanz der mathematischen Logik für die Informatik anhand konkreter Beispiele bewerten. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | ||
Literatur / Sonstiges | Aufgabenbeschreibungen, Dokumentation der verwendeten Systeme |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3410, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3483 |
Titel Einführung in die Logik |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
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ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Sommersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Es werden elementare Grundlagen der Logik dargestellt. Hierzu gehören die Syntax und Semantik der Aussagenlogik und der Prädikatenlogik erster Stufe, Normalformen sowie Logikkalküle wie z.B. der Resolutionskalkül und der Kalkül des natürlichen Schließens. |
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Qualifikationsziele | Erwerb von logischen Grundkenntnissen, die für die Informatik unabdingbar sind. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Piecha | |
Literatur / Sonstiges | Literatur: siehe Homepage des jeweiligen Veranstalters. Hinweis: Diese Veranstaltung entspricht der früheren Veranstaltung INF2620 (Pflicht für Studierende des B.Sc. Informatik nach PO 2015 Pflicht; zu belegen im Modul "Logik & Proseminar (übK)" [INFM2620]). |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | Sommersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3410, MDZINFM2510, MEINFM3210, MEINFM3220 |
Nummer INF3489a |
Titel Ausgewählte Themen des Symbolischen Rechnens |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
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ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung | |
Inhalt | inhalt 3489a |
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Qualifikationsziele | goals 3489a |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | ||
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3410, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3489b |
Titel Ausgewählte Vertiefte Themen des Symbolischen Rechnens |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
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ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | inhalt 3489b |
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Qualifikationsziele | goals 3489b |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | ||
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3410, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3499 |
Titel Ausgewählte Themen der theoretischen Informatik |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung | |
Inhalt | Die Inhalte sind wechselnd. Pro Modul wird ein grundlegendes Kapitel der theoretischen Informatik behandelt. Nach einer Einführung in dieses Gebiet werden wichtige Themen behandelt. |
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Qualifikationsziele | goals 3499 |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | ||
Literatur / Sonstiges | In diesem Modul erhalten die Studierenden eine Einführung in ein Gebiet der theoretischen Informatik. Nach Abschluss des Moduls haben sie einen Überblick und grundlegende Kenntnisse in diesem Gebiet und sind in der Lage, eine Bachelorarbeit in diesem Gebiet zu schreiben. |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3410, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3521 |
Titel Graphenalgorithmen |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Abnahme des Programmierprojekts im Verlauf des Semesters |
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Lehrform(en) | Praktikum | |
Inhalt | Dieses Praktikum ergänzt das entsprechende Modul, das aus Vorlesung und Übung besteht. Hier werden ausgewählte Methoden der Vorlesung in Anwendungsszenarien implementiert, getestet und dokumentiert. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden können mehrere der Methoden softwaretechnisch in einem kleinen Projektsumsetzen. Diese Umsetzung erstreckt sich von Anforderungsanalyse, über Design und Implementierung bis hin zu Text und Dokumentation. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | ||
Literatur / Sonstiges | Originalliteratur wird bekanntgegeben |
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Zuletzt angeboten | - | |
Geplant für | - | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3410, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3615 |
Titel Didaktik der Technischen Informatik |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
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ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Wöchentliche Teambesprechungen und Abschlussbewertung |
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Lehrform(en) | Proseminar | |
Inhalt | Forschung, rechnergestützte Lehrmethoden, Betreuung und Durchführung von Übungen und Präsenzübungen begleitend zur Vorlesung Einführung in die Technische Informatik, rechnergestützte Organisation des Übungsbetriebs mittels CIS, Erkennen und Beurteilen von Wissenslücken, Bewertung der Komplexität von Übungsaufgaben, eigenständiges Erarbeiten von Aufgabenstellungen und Musterlösungen, Korrektur und Bewertung mit und ohne Rechnerunterstützung, Suche nach Plagiaten. |
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Qualifikationsziele | Studierende beherrschen den Stoff der Vorlesung "Einführung in die Technische Informatik" sicher, wissen diese im Umfeld der Informatik zu positionieren und können darüber selbständig referieren sowie eigene Beispiele und Aufgaben erarbeiten und andere Studierende beim Lösen der Übungsaufgaben anleiten. Sie kennen die Grundlagen von Gruppenkommunikation und -motivation, sammeln Erfahrung in der Anleitung zum selbständigen Arbeiten und können so Hilfestellung bei Lernproblemen leisten. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | ||
Literatur / Sonstiges | W. Schiffmann, R. Schmitz. Technische Informatik 1: Grundlagen der digitalen Elektronik. 5. Auflage, Springer, 2004. |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | INFM1510, MEINFM1510 |
Nummer INF3651 |
Titel Anwendungen der Diskreten Mathematik |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
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ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Unregelmäßig | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Vortrag und Ausarbeitung |
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Lehrform(en) | Proseminar | |
Inhalt | Wechselnde Themen aus Anwendungsbereichen der diskreten Mathematik in der Informatik Das konkrete Seminarangebot in einem bestimmten Semester entnehmen Sie bitte dem Vorlesungsverzeichnis in alma. Hinweis zum Sommersemester 2024: |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden erarbeiten sich selbstständig ein begrenztes Thema aus dem Umfeld der diskreten Mathematik. Sie sind in der Lage, dieses Thema strukturiert und verständlich zu präsentieren, auf Diskussionsbeiträge einzugehen und in einer schriftlichen Ausarbeitung zusammenzufassen. Die Teilnehmer sind in der Lage, ihren Kommilitonen im Rahmen ihrer Präsentation ein wertsch\"atzendes Feedback zu geben. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Schlipf | |
Literatur / Sonstiges | wird in der 1. Sitzung bekannt gegeben / will be announced in the first session. |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | Sommersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | INFM1510, MEINFM1510 |
Nummer INF3652 |
Titel Einführung in die theoretische Informatik |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
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ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Vortrag und Ausarbeitung |
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Lehrform(en) | Proseminar | |
Inhalt | Pro Veranstaltung werden mehrere Themen aus einem Teilgebiet der theoretischen Informatik behandelt. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden sind in der Lage, sich selbständig in ein Thema aus einem Gebiet der theoretischen Informatik an Hand schriftlicher Quellen einzuarbeiten, dieses anderen in einem Vortrag darzulegen. Dabei muss das Verständnis weit genug gedungen sein, um Rückfragen und weitergehende Fragen der Studierenden und Betreuer beantworten zu können. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | ||
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | INFM1510, MEINFM1510 |
Nummer INF3653 |
Titel Effiziente Algorithmen |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
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ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Vortrag und Ausarbeitung |
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Lehrform(en) | Proseminar | |
Inhalt | Das Proseminar beinhaltet das Erarbeiten von schriftlichen Quellen unter Betreuung zu Themen aus dem Bereich Effiziente Algorithmen. Die Präsentation und das schriftliche Zusammenfassen schließen den Seminarbeitrag jeweils ab. Aktive Teilnahme an den einzelnen Sitzungen ist ein wichtiger Bestandteil des Proseminars. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden können einen begrenzten Sachverhalt aus dem Bereich Effiziente Algorithmen aus schriftlicher Quelle selbständig erarbeiten, verstehen und in Form eines Vortrages präsentieren und auch in einer Diskussion vor einem Plenum vertreten. Neben der mündlichen Präsentation können sie das erarbeitete Thema schriftlich darlegen und zusammenfassen. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Kaufmann | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | INFM1510, MEINFM1510 |
Nummer INF3654 |
Titel Graphentheorie |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
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ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Vortrag und Ausarbeitung |
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Lehrform(en) | Proseminar | |
Inhalt | Pro Veranstaltung werden verschiedene Themen aus dem Gebiet der Graphentheorie behandelt. Beispiele: Planarität Netzwerkflüsse Färbbarkeit Zusammenhang. Dieses Seminar wird ab dem Sommersemester 2024 unter dem Titel "Beweise aus dem Buch" im Modul "Anwendungen der diskreten Mathematik" (INF3651) angeboten; siehe: https://modul.cs.uni-tuebingen.de/main/module/detail/86/ |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden haben einen grundlegenden Überblick über die Graphentheorie und ihre Anwendung sowie vertiefte Kenntnisse in einem Thema der Graphentheorie. Die Studierenden sind in der Lage, sich selbständig in ein Thema aus einem Gebiet der Graphentheorie an Hand schriftlicher Quellen einzuarbeiten und dieses anderen in einem Vortrag darzulegen. Dabei muss das Verständnis weit genug gedrungen sein, um Rückfragen und weitergehende Fragen der Studierenden und Betreuer beantworten zu können. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Schlipf, wechselnde Dozenten | |
Literatur / Sonstiges | wird in der 1. Sitzung / zu Beginn der Vorlesungszeit bekannt gegeben |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | INFM1510, MEINFM1510 |
Nummer INF3655 |
Titel Graphik und Bildverarbeitung |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Unregelmäßig | |
Unterrichtssprache | Englisch | |
Prüfungsform | Wird noch bekannt gegeben. |
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Lehrform(en) | Proseminar | |
Inhalt | Das Proseminar beinhaltet das Erarbeiten von schriftlichen Quellen zu Themen aus den Bereichen Computergraphik und Bildverarbeitung unter Betreuung. Präsentation und das schriftliche Zusammenfassen schließen den Seminarbeitrag jeweils ab. Aktive Teilnahme an den einzelnen Sitzungen ist ein wichtiger Bestandteil des Proseminars. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden können einfache Verfahren aus den Gebieten Computergraphik und Bildverarbeitung präsentieren und kritisch diskutieren. |
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Teilnahmevoraussetzungen |
MEINFM3142 Graphische Datenverarbeitung, MEINFM3143 Bildverarbeitung |
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Dozent/in | Lensch, Schilling | |
Literatur / Sonstiges | Hängt von den aktuellen Themen ab und wird zur Verfügung gestellt |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | INFM1510, MEINFM1510 |
Nummer INF3657 |
Titel Maschinelles Lernen |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Vortrag und Ausarbeitung |
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Lehrform(en) | Proseminar | |
Inhalt | Maschinelle Lernverfahren spielen eine wichtige Rolle bei der Datenanalyse und Modellierung sowohl in der Industrie als auch in der Forschung. Diese Verfahren können Modelle aus Daten erlernen und diese auf unbekannte Instanzen anwenden. Beispiele für die praktische Anwendung sind z.B. Schrifterkennung, Bilderkennung, Warenkorbanalysen, Spamfilter, oder Eigenschaftsvorhersa- ge chemischer Verbindungen. Es werden grundlegende maschinelle Lernverfahren, ihre theoretischen Grundlagen und deren praktischen Anwendung vorgestellt. Zudem werden Validierungsstrategien und Parameteroptimerungsmethoden vorgestellt. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden lernen neben den fachlichen Kompetenzen des Proseminars auch die wissenschaftliche Analyse eines Themas, Vorbereitung eines wissenschaftlichen Vortrags, Vortragsdurchführung, Kommunikation mit Zuhörern, kritischen wissenschaftlichen Diskurs und Verfassen einer wissenschaftlichen Abhandlung zu ihrem Seminarthema. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | ||
Literatur / Sonstiges | Literatur wird in der Vorbesprechung angegeben. |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | INFM1510, MEINFM1510 |
Nummer INF3658 |
Titel Maschinelles Lernen in der Bioinformatik |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Vortrag und Ausarbeitung |
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Lehrform(en) | Proseminar | |
Inhalt | Maschinelle Lernverfahren spielen in der Bioinformatik und Chemoinformatik eine wichtige Rolle bei der Datenanalyse und Modellierung. Es werden grundlegende maschinelle Lernverfahren, ihre theoretischen Grundlagen und deren praktische Anwendung in der Bioinformatik (z.B. bei Sequenzanalyse, Proteinähnlichkeitsanalyse, Drug Design, Protein-Ligand-Wechselwirkungen, Transkriptionsfaktorbindestellenvorhersage etc.) vorgestellt. Zudem werden Validierungsstrategien und Parameteroptimerungs-Methoden vorgestellt. |
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Qualifikationsziele | Maschinelles Lernen in der Bioinformatik: Die Studierenden lernen neben den fachlichen Kompetenzen des Proseminars auch die wissenschaftliche Analyse eines Themas, Vorbereitung eines wissenschaftlichen Vortrags, Vortragsdurchführung, Kommunikation mit Zuhörern, kritischen wissenschaftlichen Diskurs und Verfassen einer wissenschaftlichen Abhandlung zu ihrem Seminarthema. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | ||
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM1510, INFM1510, MDZINFM1510, MEINFM1510 |
Nummer INF3659 |
Titel Mathematische Logik |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Vortrag und Ausarbeitung |
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Lehrform(en) | Proseminar | |
Inhalt | Elementare Themen aus der mathematischen Logik, die im Modul "Vorlesung Mathematische Logik'' nur gestreift werden können, werden durch Präsentationen der Studierenden vertieft. |
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Qualifikationsziele | Neben der inhaltlichen Kompetenz im Bereich der mathematischen Logik (siehe Modulbeschreibung ``Vorlesung Mathematische Logik'') erlernen die Studierenden, ein elementares Thema der mathematischen Logik selbständig zu erarbeiten, durch eine Präsentation anderen zu vermitteln und formal präzise schriftlich zu fixieren. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | ||
Literatur / Sonstiges | Literatur und Lernmaterialien werden jeweils im Netz bereitgestellt |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | INFM1510, MEINFM1510 |
Nummer INF3660 |
Titel Mobile Roboter |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Proseminar | |
Inhalt | inhalt 3660 |
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Qualifikationsziele | goals 3660 |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | ||
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | INFM1510, MEINFM1510 |
Nummer INF3661 |
Titel Moderne evolutionäre Optimierungsverfahren |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
|
Lehrform(en) | Proseminar | |
Inhalt | inhalt 3661 |
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Qualifikationsziele | goals 3661 |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | ||
Literatur / Sonstiges | - |
|
Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | INFM1510, MEINFM1510 |
Nummer INF3663 |
Titel Kommunikationsnetze |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Vortrag und Ausarbeitung |
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Lehrform(en) | Proseminar | |
Inhalt | Wechselnde Themen aus dem Gebiet Kommunikationsnetze. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden können ein Thema aus schriftlichen Quellen verstehen und aufarbeiten, in einer selbst erstellten Ausarbeitung zusammenfassen und selbständig in Form eines Vortrags mit Diskussion präsentieren. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | ||
Literatur / Sonstiges | Wird in der Vorbesprechung bekanntgegeben. |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | INFM1510, MEINFM1510 |
Nummer INF3664 |
Titel Interessante Probleme des ACM Programmier-Wettbewerbs |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Unregelmäßig | |
Unterrichtssprache | Deutsch und Englisch | |
Prüfungsform | Präsentation |
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Lehrform(en) | Proseminar | |
Inhalt | Die Teilnehmer dieses Seminars bearbeiten je ein ausgewähltes Thema des jährlich stattfindenden ACM International Collegiate Programming Challenge (ICPC). Dies umfasst die Konzeption von Lösungsvorschlägen und deren Implementation. Die Teilnehmer vermitteln diese Lösungen im Form eines ca. 30-minütigen Vortrages und demonstrieren die entstandene Software. Zu gleichen Teilen liegt der Fokus auf (a) inhaltlichen Aspekten und (b) Fragen zur Vortragstechnik. Zusätzlich fasst eine kompakte schriftliche Ausarbeitung den erarbeiteten Lösungsweg zusammen. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden können geeignete Programmierparadigmen und –sprachen für die Problemlösung adäquat auswählen. Lese- und Lernkompetenzen werden erlangt. Die kompakte und effektive Darstellung der erworbenen Wissens in Form von Vortrag und Text wird erlernt. Der/die Studierende agiert sicher vor dem Plenum. Gefördert und gefordert werden Selbstdisziplin, Kritikfähigkeit, Sprachkompetenz sowie Empathie. Als Zuhörer sind die Teilnehmer in der Lage, ihren Kommilitonen zu inhaltlichen und formalen Aspekten der Präsentation kritisches aber faires Feedback zu geben. |
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Teilnahmevoraussetzungen |
INFM1110 Praktische Informatik 1: Deklarative Programmierung, INFM1120 Praktische Informatik 2: Imperative und objektorientierte Programmierung |
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Dozent/in | Grust | |
Literatur / Sonstiges | Ausgewählte Originalaufgaben des ACM ICPC Programmierwettbewerbes Literatur zu rogrammierparadigmen und –sprachen Hinweise zur Vortragstechnik und Erstellung von wissenschaftlichen Artikeln |
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Zuletzt angeboten | Wintersemester 2021 | |
Geplant für | Sommersemester 2023 | |
Zugeordnete Studienbereiche | INFM1510, MEINFM1510 |
Nummer INF3665 |
Titel Spieltheorie |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Vortrag und Ausarbeitung |
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Lehrform(en) | Proseminar | |
Inhalt | Pro Veranstaltung werden verschiedene Themen aus dem Gebiet der Spieltheorie behandelt. Beispiele: Nashgleichgewicht, Repeated Games, Mechanism Design |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden haben einen grundlegenden Überblick über die Spieltheorie und ihre Anwendung sowie vertiefte Kenntnisse in einem Thema der Spieltheorie. Die Studierenden sind in der Lage, sich selbständig in ein Thema aus einem Gebiet der Spieltheorie an Hand schriftlicher Quellen einzuarbeiten und dieses anderen in einem Vortrag darzulegen. Dabei muss das Verständnis weit genug gedungen sein, um Rückfragen und weitergehende Fragen der Studierenden und Betreuer beantworten zu können. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | ||
Literatur / Sonstiges | Ken Binmore: Playing for Real Osborne and Rubinstein: A Course in Game Theory |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | INFM1510, MEINFM1510 |
Nummer INF3666 |
Titel Symbolisches Rechnen |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Vortrag und Ausarbeitung |
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Lehrform(en) | Proseminar | |
Inhalt | Wechselnde Themenstellungen zu bereits etablierten Methoden des Symbolischen Rechnens aus den Teilgebieten Computer Logik und Computer Algebra. Es wird die selbstständige Einarbeitung in Lehrbücher und wissenschaftliche Literatur und die verständliche Aufbereitung der Inhalte für Fachkollegen geübt. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden erwerben sowohl soziale als auch technische Grundkompetenzen. Sie arbeiten sich unter Anleitung selbstständig anhand von wissenschaftlicher Literatur in einen Teilbereich des Symbolischen Rechnens ein. Sie fassen technische Inhalte zusammen und präsentieren sie den Teilnehmern in einem Vortrag. Die Zusammenfassung besteht aus Rechner gestützten Vortragsfolien, einer schriftlichen Ausarbeitung und ggf. auch in einer Umsetzung in ein kleines Softwaresystem. Neben der technischen Weiterbildung werden auch soziale Kompetenzen wie Kommunikationsfähigkeit, Moderationskompetenz, rhetorische Fähigkeiten und Kritikfähigkeit gestärkt. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | ||
Literatur / Sonstiges | Wissenschaftliche Lehrbücher; themenbezogene wissenschaftliche Artikel. |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | INFM1510, MEINFM1510 |
Nummer INF3667 |
Titel Moderne Architekturen Eingebetteter Systeme |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Vortrag und Ausarbeitung |
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Lehrform(en) | Proseminar | |
Inhalt | Wechselnde Themen zu Technologien und Methoden aus dem Umfeld der Technischen Informatik. Bitte Ankündigungen und Aushänge beachten. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden können einen Sachverhalt aus schriftlichen Quellen verstehen, aufarbeiten und selbständig in Form eines Vortrags mit Diskussion präsentieren und in einer selbst erstellten Ausarbeitung zusammenfassen. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Bringmann | |
Literatur / Sonstiges | wird in der Vorbesprechung bekannt gegeben |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | INFM1510, MEINFM1510 |
Nummer INF3668 |
Titel Wissenschaftliches Arbeiten in der Algorithmik |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Vortrag und Ausarbeitung |
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Lehrform(en) | Proseminar | |
Inhalt | Das Proseminar beinhaltet die Grundlagen des akademischen Arbeitens. Insbesondere das Erlernen gängiger Standards ist wichtig. Ein herausragender Punkt ist das wissenschaftliche Publizieren in der Algorithmik. Ein zweiter Punkt ist das strukturierte Vorgehen beim Planen, Programmieren und Evaluieren eigener Implementierungen. Das Proseminar bietet eine gute Vorbereitung/Einarbeitung in die in der Algorithmik verwendeten Methoden und Werkzeuge. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden weisen eine Grundlage zum wissenschaftlichen Arbeiten mit Betonung des Gebietes der Algorithmik auf. Sie beherrschen wesentliche Werkzeuge zum Publizieren und kennen auch unsere Softwarebibliothek zum Entwurf von Graphenalgorithmen und Methoden zur Graphenvisualisierung. Sie können Prinzipien des wissenschaftlichen Arbeitens anwenden, zusammenfassen |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Kaufmann, Schlipf | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | INFM1510, MEINFM1510 |
Nummer INF3669 |
Titel Grundlagen von Datenbanksysteme |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Vortrag und Ausarbeitung |
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Lehrform(en) | Proseminar | |
Inhalt | Studierende erarbeiten sich klassische und aktuelle Inhalte der Datenbankforschungsliteratur, um diese den Teilnehmern des Seminars im Form eines ca. 30-minütigen Vortrages zu vermitteln. Zu gleichen Teilen liegt der Fokus auf (a) inhaltlichen Aspekten und (b) Fragen zur Vortragstechnik. Zusätzlich fasst eine kompakte schriftliche Ausarbeitung die erarbeiteten Inhalte zusammen. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden können die Inhalte wissenschaftlicher Materialien sowie Sekundärliteratur selbständig erschließen. Lese- und Lernkompetenzen werden erlangt. Die kompakte und effektive Darstellung des erworbenen Wissens in Form von Vortrag und Text wird erlernt. Der/die Studierende agiert sicher vor dem Plenum. Gefördert und gefordert werden Selbstdisziplin, Kritikfähigkeit, Sprachkompetenz sowie Empathie. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | ||
Literatur / Sonstiges | Klassische und aktuelle Original-Forschungsarbeiten aus dem Gebiet der relationalen und post-relationalen Datenbanktechnologie Hinweise zur Vortragstechnik und Erstellung von wissenschaftlichen Artikeln |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | INFM1510, MEINFM1510 |
Nummer INF3671 |
Titel Technische Anwendungen der Informatik: Hardware- und Softwareentwicklung eingebetteter Systeme |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
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ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Vortrag und Ausarbeitung |
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Lehrform(en) | Proseminar | |
Inhalt | Dieses Modul befasst sich mit aktuellen Themen aus den Bereichen technische Informatik und eingebettete Systeme. Diese werden anhand aktueller Literatur aus Forschung und Industrie an die Studierenden herangebracht. Das Modul richtet sich vor allem an Studierende, die erweiterte Kenntnisse in diesem Bereich erwerben wollen. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden haben einen Einblick in aktuelle Themengebiete der technischen Informatik und können die Methoden des durchzuarbeitenden Themas analysieren, beschreiben und bewerten. Die eigenverantwortliche Bearbeitung eines Themas trainiert Selbstdisziplin sowie Lese- und Lernkompetenz der Studierenden. Durch Präsentation des Themas vor einem fachkundigem Publikum erwerben die Studierenden eine verbesserte Moderationskompetenz und trainieren ihre Rhetorik und Kritikfähigkeit. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | ||
Literatur / Sonstiges | Aktuelle Literatur, die in der Vorbesprechung bekannt gegeben wird. |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | INFM1510, MEINFM1510 |
Nummer INF3672 |
Titel Visual Computing |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Wird noch bekannt gegeben. |
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Lehrform(en) | Proseminar | |
Inhalt | Das Seminar beinhaltet das Erarbeiten von schriftlichen Quellen zu aktuellen Themen aus dem Bereich Visual Computing. Präsentation und das schriftliche Zusammenfassen schließen den Seminarbeitrag jeweils ab. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden können aktuelle Literatur aus dem Gebiet des Visual Computing verstehen, präsentieren und kritisch diskutieren. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | ||
Literatur / Sonstiges | Hängt von den aktuellen Themen ab und wird zur Verfügung gestellt |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | INFM1510, MEINFM1510 |
Nummer INF3674 |
Titel Aktuelle Themen aus dem Bereich Programmiersprachen und Softwaretechnik |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Jedes Semester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Benotete Vorträge, Diskussionen und Beiträge zu einem Peer-Review-Prozess. |
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Lehrform(en) | Proseminar | |
Inhalt | Thema des Seminars sind aktuelle Forschungsgebiete aus dem Bereich Programmiersprachen, beispielsweise zu domänenspezifischen Sprachen, Programmanalyse, Typsystemen, Programmiertechniken, Refactoring oder Debugging. Wir lesen und diskutieren gemeinsam aktuelle Aufsätze zu dem jeweiligen Gebiet. Aktueller Hinweis: Im Sommersemester 2024 wird das Proseminar "Memory Managament" angeboten. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden sind in der Lage, einfache wissenschaftliche Aufsätze in dem Themengebiet zu lesen, verstehen und diese adäquat zu präsentieren und darüber zu diskutieren. Die Studierenden haben einen Überblick über aktuelle Forschungsfragen im Themengebiet. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Ostermann | |
Literatur / Sonstiges | wechselnd je nach Thema |
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Zuletzt angeboten | Sommersemester 2021 | |
Geplant für | Sommersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | INFM1510, MEINFM1510 |
Nummer INF3675 |
Titel Modularität |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Benotete Vorträge, Diskussionen und Beiträge zu einem Peer-Review-Prozess. |
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Lehrform(en) | Proseminar | |
Inhalt | Thema des Seminars sind aktuelle Forschungsarbeiten, die sich mit der Modularität von Programmen befassen, beispielsweise aus dem Bereich der Typ- und Modulsysteme, Metaprogrammierung, Entwurfsmuster oder domänenspezifischer Sprachen. Wir lesen und diskutieren gemeinsam aktuelle Aufsätze zu dem jeweiligen Gebiet. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden sind in der Lage, einfache wissenschaftliche Aufsätze in dem Themengebiet zu lesen, verstehen und diese adäquat zu präsentieren und darüber zu diskutieren. Die Studierenden haben einen Überblick über aktuelle Forschungsfragen im Themengebiet und können diese mit Fachterminologie beschreiben. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | ||
Literatur / Sonstiges | wechselnd je nach Thema |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | INFM1510, MEINFM1510 |
Nummer INF3240 |
Titel Natural Language Processing: Eine praktische Einführung |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Übung, Abschlussprojekt |
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Lehrform(en) | Vorlesung | |
Inhalt | Unter den Begriff der maschinellen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) fasst man die maschinelle Analyse und Generierung von natürlichen Sprachdaten. Zu den prominente NLP-Anwendungen zählen etwa Spracherkennung, Rechtschreib- und Grammatikkorrektur, maschinelle Übersetzung, Chatbots und Sprachassistenzsysteme. Diese Veranstaltung bietet eine Einführung in Grundbegriffe und -techniken aus den Teilbereichen der Wort- , Satz- und Textanalyse, z.B. Wort-Normalisierung, semantische Wortnetze, Tagging, Chunking, Parsing, Textklassifikation. Die Veranstaltung ist als praktische Einführung konzipiert und setzt sich aus Vorlesungen und Programmierübungen zusammen. Es werden keine linguistischen oder computerlinguistischen Kenntnisse vorausgesetzt; allgemeine Programmierkenntnisse müssen aber bereits vorhanden sein. Dies ist kein Programmierkurs! Die Veranstaltung richtet sich daher an fortgeschrittene Bachelorstudierende der Informatik. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden besitzen grundlegende Kenntnisse über allgemeine Konzepte, Ressourcen und Verfahren im Bereich der maschinellen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) und können diese in Form kleiner Programme praktisch umsetzen. |
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Teilnahmevoraussetzungen |
INFM1110 Praktische Informatik 1: Deklarative Programmierung, INFM1120 Praktische Informatik 2: Imperative und objektorientierte Programmierung |
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Dozent/in | Lichte | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | Wintersemester 2022 | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, MDZINFM2510, MEINFM3210, MEINFM3220 |
Nummer MEINF1101 |
Titel Anwendungen der Multimediatechnik |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Sommersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Der Fokus dieses Moduls liegt auf den Anwendungsbereichen der Multimediatechnik. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf der Inhaltsanalyse von Multimediadaten. Zu Beginn werden grundlegende Algorithmen zur Bildverbesserung und Bildanalyse vorgestellt. Daran schließen Techniken zur Audio- und Videoanalyse an. In der Audioanalyse werden Verfahren zur Sprach- und Musikerkennung behandelt, die Videoanalyse fokussiert auf Techniken zur Schnitterkennung. Ein zweiter Schwerpunkt liegt im Bereich Lokalisierung, Navigation und mobiler Assistenz. Schließlich werden geeignete Beschreibungsverfahren zur Erstellung und Programmierung von Multimediadaten (Autorensysteme) vorgestellt, wobei Aspekte der Mensch/Maschine-Interaktion, Benutzbarkeit sowie subjektives Empfinden und Ästhetik behandelt werden. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden kennen fortgeschrittene Techniken aus dem Bereich multimedialer Medien, insbesondere vor dem Hintergrund wissenschaftlicher Fragestellungen (Bildverbesserung, Inhaltsanalyse multimedialer Inhalte, Sprach- und Gestenerkennung). Sie verstehen die Funktionsweisen und Möglichkeiten dieser Technologien, sind in der Lage diese in Wissenschaft und Praxis anzuwenden und können eigene Multimediaapplikationen entwickeln. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | ||
Literatur / Sonstiges | K. D. Tönnies: Grundlagen der Bildverarbeitung; Pearson Studium, 2005. |
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Zuletzt angeboten | - | |
Geplant für | - | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3310, MDZINFM2510, MEINFM3210, MEINFM3220 |
Nummer MEINFM2510-A |
Titel Wahlpflichtfach Medienwissenschaft |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 12 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
360 h Kontaktzeit:
120 h / 8 SWS Selbststudium:
240 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung, Seminar | |
Inhalt | Die Vorlesung bietet eine umfassende Einführung in die medienwissenschaftlichen Forschungsfelder (Gegenstandsbereiche, Paradigmen, Methodologie, Methoden) sowie in die Grundzüge der Mediengeschichte. Sie ist integrativ ausgerichtet, d.h. sie führt systematisch in die wissenschaftstheoretischen Grundlagen der beiden großen Fachtraditionen der Medienkulturwissenschaft und der Kommunikationswissenschaft ein. In der Vorlesung werden anhand exemplarischer Themenfelder aus allen Mediengattungen (Print, Hörmedien, Film, Fernsehen, Online, Games) die Grundlagen des Fachs vermittelt sowie verschiedene methodische Herangehensweisen am konkreten Beispiel durchgespielt. Dazu gehört insbesondere Einführungen Folgende Themenfelder stehen im Rahmen des medienpraktischen Seminars zur konkreten Bearbeitung an: Themenfindung, Recherche; Techniken der Interviewführung; |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden sind in der Lage, |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Schilling | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | MEINFM2510 |
Nummer MEINFM2510-B |
Titel Wahlpflichtfach Medienwissenschaft (Sportwissenschaft) |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 12 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
360 h Kontaktzeit:
120 h / 8 SWS Selbststudium:
240 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung | |
Inhalt | Die Vorlesung „Grundlagen der Medien und Kommunikation im Sport“ wendet sich insbesondere der Kommunikator-, Inhalts-, Medien-, Rezipienten- und Wirkungsforschung zu, aber auch rechtliche, ökonomische und technische Aspekte des Verhältnisses zwischen Sport und Medien werden in dieser Lehrveranstaltung berücksichtigt. In den Lehrredaktionen werden medienpraktische Erfahrungen gesammelt. Hierbei werden folgende Inhalte behandelt: Prinzipien der adressatengerechten Kommunikation und des textsortenspezifischen Formulierens, Themenrecherche und Aufbereitung in Print- und Onlinemedien sowie in Hörfunk und Fernsehen, medienspezifischer Umgang mit Quellenmaterial, medienspezifische Regeln der Textproduktion und Anfertigung von Medienbeiträgen, PR-Konzeptionen und PR-Kampagnen. Ein besonderes Augenmerk liegt hierbei auf den Besonderheiten der Medien, PR und Kommunikation im Bereich Sport. Die medienpraktische Arbeit wird individuell oder in Kleingruppen durchgeführt und mit einem Werkstück abgeschlossen. Die Vorlesung und die Lehrredaktionen werden gemeinsam mit Studierenden der Sportwissenschaft mit dem Studienprofil Medien und Kommunikation besucht. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden haben gelernt, das Verhältnis zwischen Sport, Medien und Kommunikation aus unterschiedlichen Forschungsperspektiven zu betrachten und kritisch zu reflektieren und dabei die Produktionsbedingungen von Medien sowie die theoriegeleitete und systematische Analyse von Sportberichterstattung in den Medien sowie der Public Relations-Kommunikation zu berücksichtigen. In den Lehrredaktionen haben die Studierenden geübt, Inhalte in medienspezifische und adressatengerechte Darstellungsformen umzusetzen, sie können medienspezifische Anforderungen an die Gestaltung eines Beitrags anwenden sowie eigenständig Medienbeiträge konzipieren und produzieren. Sie hatten die Gelegenheit, ihr medienpraktisches Basiswissens gezielt zu vertiefen sowie ihre Teamfähigkeit und Selbstorganisation zu verbessern. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Schilling | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | MEINFM2510 |
Nummer INF3185 |
Titel Programmieren in C/C++ |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Abnahme des Programmierprojekts im Verlauf des Semesters |
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Lehrform(en) | Vorlesung | |
Inhalt | Einführung in C und C++, Syntax und Semantik der imperativen und objektorientierten Sprachelemente von C++, Standardbibliotheken, Entwicklungsumgebungen, Entwicklung eigener Programme |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden haben durch Übungen und anhand eines Programmierprojekts gelernt, selbständig Programme zu entwerfen und zu implementieren. Sie kennen die Syntax und Semantik der Sprachen C und C++ und können diese anwenden. |
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Teilnahmevoraussetzungen | INFM1120 Praktische Informatik 2: Imperative und objektorientierte Programmierung | |
Dozent/in | Kohlbacher, Lensch | |
Literatur / Sonstiges | Wird im Kurs zur Verfügung gestellt. |
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Zuletzt angeboten | Wintersemester 2022 | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, MDZINFM2510, MEINFM3210, MEINFM3220 |
Nummer BIOINFM1110 |
Titel Einführung in die Bioinformatik |
Art der Vorlesung Pflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Sommersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
|
Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Das Modul vermittelt einen ersten Einblick in die Bioinformatik. Dazu werden in der Vorlesung ausgewählte spannende Themen der Bioinformatik kurz vorgestellt. Perspektivisch wird dabei erläutert, wie die in den ersten beiden Jahren des Bioinformatikstudiums vermittelten Grundkenntnisse dabei zur Anwendung kommen. Die Themen decken dabei die gesamte Breite der Bioinformatik ab, variieren dabei aber, um einen großen Aktualitätsbezug zu haben. Die Themen werden von den Studierenden in Übungen nachbearbeitet und zusammengefasst dargestellt. Eine Auswahl möglicher Themen ist: Das erworbene Wissen wird in selbständig durchgeführten Übungen vertieft. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden besitzen einen Überblick der wesentlichen Teilgebiete der Bioinformatik, wie Sequenzierung, Phylogenie, Metagenomik und Wirkstoffdesign und kennen die Zusammenhänge der Teilgebiete und können diese fachlich zueinander einordnen. Das Interesse der Studierenden an den Grundlagenveranstaltungen wird verstärkt und die Motivation für die fachliche Breite des Studiums vermittelt. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | wechselnde Dozenten | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | Sommersemester 2022 | |
Geplant für | Sommersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM, MDZINFM2510, MDZINFM3110 |
Nummer BIOINFM2110 |
Titel Grundlagen der Bioinformatik |
Art der Vorlesung Pflicht |
---|---|---|
ECTS | 9 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
270 h Kontaktzeit:
90 h / 6 SWS Selbststudium:
180 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Sommersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch und Englisch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | In der Vorlesung stehen die fundamentalen Algorithmen der Bioinformatik im Vordergrund. In den begleitenden Übungen soll der Studierende einerseits praktische Erfahrung in der Anwendung von Standardtools der Bioinformatik auf Fragestellungen aus den Lebenswissenschaften gewinnen, andererseits aber auch das Schreiben eigener Computerprogramme geübt werden. Es wird großerWert darauf gelegt, dass das erworbene Wissen in begleitenden Übungen in Kleingruppen selbstständig vertieft wird. Dieses Pflichtmodul ist die Grundlage aller weiteren Bioinformatik-Veranstaltungen. Inhalte der Vorlesung sind: Paarweises Alignieren, Multiples Alignieren, BLAST, Phylogenie, Markovmodelle, (Genom-)Sequenzierung, Maschinelles Lernen, RNS-Sekundärstruktur, Protein-Sekundärstruktur, Protein-Tertiärstruktur. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden kennen grundlegende Konzepte und Methoden der Bioinformatik sowie mathematische Methoden zur Modellierung biologischer Probleme. Durch Beschäftigung mit typischen bioinformatischen Fragestellungen sind die Studierenden darauf vorbereitet, die im Berufsalltag aufkommenden Situationen zu bewältigen. Sie können biologische Probleme erkennen und als bioinformatische Probleme zu beschreiben, abstrahieren und dann lösen. |
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Teilnahmevoraussetzungen |
INFM1110 Praktische Informatik 1: Deklarative Programmierung, INFM1120 Praktische Informatik 2: Imperative und objektorientierte Programmierung |
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Dozent/in | Nieselt | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | Sommersemester 2022 | |
Geplant für | Sommersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM, INFM2510, MDZINFM, MEINFM3210 |
Nummer BIOINF2111 |
Titel Grundlagen der Bioinformatik (Proseminar) |
Art der Vorlesung Pflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
|
Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch und Englisch | |
Prüfungsform | Vortrag und Ausarbeitung |
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Lehrform(en) | Proseminar | |
Inhalt | Im Proseminar werden ausgewählte Themen der Vorlesung “Grundlagen der Bioinformatik vertieft und ergänzt. Hierbei wird ein Vortrag (ca. 30 Minuten) über ein Thema gehalten sowie eine schriftliche Ausarbeitung (ca. 8 Seiten) vom Studierenden angefertigt. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden lernen unter Anleitung zu einem überschaubaren Thema durch systematische Recherche grundlegende algorithmische Konzepte und Methoden der Bioinformatik zusammen zu fassen, zu beurteilen, einzuordnen, wissenschaftlich korrekt darzustellen und zu präsentieren. Die Studierenden sind in der Lage, in verständlicher sowie wissenschaftlicher Weise das vorgegebene Thema sowohl mündlich als auch schriftlich zu kommunizieren. Sie können eine inhaltliche Diskussion leiten sowie aktiv daran teilnehmen. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Nieselt | |
Literatur / Sonstiges | Ausgewählte Lehrbücher und Artikel |
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Zuletzt angeboten | Sommersemester 2022 | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM1510, MDZINFM1510 |
Nummer BIOINF3310 |
Titel Phylogenie und Evolution |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Unregelmäßig | |
Unterrichtssprache | Englisch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Dieser Kurs bietet eine detaillierte Einführung in die phylogenetische Analyse. Zu den Themen gehören distanzbasierte Methoden, Parsimony-Methoden, Likelihood-Methoden und Bayes'sche Inferenz. Wir befassen uns auch mit dem Konzept der Kompatibilität und einigen seiner Verallgemeinerungen, wobei letztere zu phylogenetischen Netzwerken führen. |
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Qualifikationsziele | Dieses Modul baut direkt auf das Modul Grundlagen der Bioinformatik auf und erweitert und ergänzt es: Ein detaillierter und aktueller Überblick über Probleme und Methoden in der Bioinformatik rund um die Phylogenie wird gegeben. Die Studierenden kennen die Grundlagen dieses Themengebiets. Sie können Anwendungsmöglichkeiten phylogenetischer Methoden erkennen und sinnvoll einsetzen. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Huson | |
Literatur / Sonstiges | Huson, Rupp and Scornavacca, Cambridge, 2010 |
|
Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2210, BIOINFM2510, INFM2510, MDZINFM2510, MDZINFM3110, MEINFM3210 |
Nummer BIOINF3321 |
Titel Sequenzanalyse |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Englisch | |
Prüfungsform | Klausur + Übungsnote |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Die Themen dieses Kurses sind Sequenzaufbau, Sequenzanalyse und Sequenzvergleich. Wir befassen uns mit den theoretischen und algorithmischen Grundlagen der verschiedenen Ansätze. Wir diskutieren weit verbreitete Implementierungen und untersuchen Anwendungen. |
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Qualifikationsziele | Dieses Modul vermittelt die fachlichen Grundlagen im Bereich Sequenzanalyse. Es wird ein Grundverständnis |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | ||
Literatur / Sonstiges | Es wird ein Skript zur Vorlesung herausgegeben. |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2210, BIOINFM2510, INFM2510, MDZINFM2510, MDZINFM3110, MEINFM3210 |
Nummer BIOINF3330 |
Titel Expressions-Bioinformatik |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch und Englisch | |
Prüfungsform | Klausur, Übungen werden bewertet um die Zulassung für die Klausur zu erlangen |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Dieses Modul vermittelt die fachlichen Grundlagen der Technologien zur Analyse von Expressionsdaten, sowohl auf RNA als auch auf Proteinebene. Der Fokus liegt auf der RNA-Ebene, jedoch wird ein inhaltliches Ziel sein zu erkennen, welche gemeinsamen Analysenverfahren für sogenannte Abundanzdaten, wie sie typische Transcriptomics und Proteomicsexperimente erzeugen, einsetzbar sind. Themen sind u.a. Algorithmen zum Design von Experimenten, Normalisierungsverfahren (von Roh- zu Primär- zu normalisierten Daten, Dimensionsreduktion mittels der Hauptkomponentenanalyse sowie Multidimensionalem Skalieren (MDS), Clusterverfahren, Visualisierung von Abundanzdaten, einfache statistische Verfahren des Hypothesentestings (parametrische und nichtparametrische Tests, multiples Testen, ANOVA) zur differentiellen Genexpression, und Klassifikationsverfahren (LDA). |
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Qualifikationsziele | Methoden und erworbene Fähigkeiten der verschiedenen Module der ersten zwei Studienjahre (z.B. Algorithmen, statistische Methoden, Programmierkenntnisse) werden auf konkrete Fragen eines wichtigen Themengebiets der Bioinformatik angewandt. Die Studierenden analysieren Expressionsexperimente und erlernen das Programmieren der Skriptsprache R. Sie begreifen die Zusammenhänge zwischen den verschiedenen Aspekten des bislang Gelernten und können es auf praktische Problemstellungen anwenden. Sie sind in der Lage, aktiv Probleme zu erfassen, kritisch zu diskutieren und Lösungswege zu erstellen. Damit wird die methodische Kompetenz des Studierenden erhöht. |
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Teilnahmevoraussetzungen |
BIOINFM2110 Grundlagen der Bioinformatik, INF2021 (BIOINFM2021) Mathematik für Informatik 4: Stochastik (Stochastik) |
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Dozent/in | Nieselt | |
Literatur / Sonstiges | Ausführliches Skript und ausgewählte Lehrbücher und Artikel |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2210, BIOINFM2510, INFM2510, MDZINFM2510, MDZINFM3110, MEINFM3210 |
Nummer BIOINF3340 |
Titel Protein-Evolution und Engineering |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
|
Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Die Endnote bestimmt sich aus Vortrag, Ausarbeitung und Beteiligung an den Diskussionen. |
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Lehrform(en) | Proseminar | |
Inhalt | Das Proseminar behandelt grundlegende sowie aktuelle Arbeiten zur Protein-Evolution und vermittelt so einen Überblick über dieses aktuelle Forschungsfeld. Es beschäftigt sich mit dem Ursprung von Proteinen, Mechanismen der Evolution, Klassifizierung von Proteinfaltungen und den Einfluss evolutionärer Konzepte auf das Gebiet des Protein Engineering. |
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Qualifikationsziele | Überblick über das Gebiet der Protein Evolution und Verständnis über die Anwendung evolutionärer Konzepte für das Protein Engineering. Verbesserte englische Sprachkompetenz. Verbesserte Präsentations- und Diskussionskompetenz. Übung im Verfassen eines wissenschaftlichen Aufsatzes. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | ||
Literatur / Sonstiges | Originalarbeiten und zusätzliche Materialien werden im Proseminar ausgegeben. |
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Zuletzt angeboten | - | |
Geplant für | - | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM1510 |
Nummer BIOINF3350 |
Titel Protein Evolution und Design |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung | |
Inhalt | inhalt bio 3350 |
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Qualifikationsziele | goals bio 3350 |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | ||
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | - | |
Geplant für | - | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2210, MDZINFM3110 |
Nummer BIOINF3360 |
Titel Computational Immunomics |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
|
Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Unregelmäßig | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur, Übungsleistungen können als Bonuspunkte in die Klausur einfließen |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Diese Vorlesung bietet eine Einführung in die Welt der Immunoinformatik. Sie beschäftigt sich mit der Anwendung von Informatikmethoden zur Lösung immunologischer Probleme, z.B. der Entwicklung neuartiger Impfstoffe. Kernthemen sind u.a. Einführung in die Immunologie, Methoden des maschinellen Lernens, Vorhersage von MHC-Peptid-Bindung, Vorhersage von Antigenprozessierung, Impfstoffentwurf und Systemimmunologie. |
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Qualifikationsziele | Verständnis im Umgang mit immunologischen Daten. Transfer von methodischen Kompetenzen (maschinelles Lernen) auf konkrete biologische Anwendungen (Immunologie). Fähigkeit, eigene Werkzeuge zur Immunoinformatik im Team zu entwickeln und einzusetzen. Projektarbeit stärkt die Teamfähigkeit und die Präsentationskompetenz. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Kohlbacher | |
Literatur / Sonstiges | Vorlesungsfolien werden in der Vorlesung verteilt. Goldsby, Kindt, Osborne, Kuby: Immunology (5th ed.), Freeman, 2003; Murphy \& Weaver: |
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Zuletzt angeboten | Sommersemester 2020 | |
Geplant für | Sommersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2210, BIOINFM2510, INFM2510, MDZINFM2510, MDZINFM3110, MEINFM3210 |
Nummer BIOINF3370 |
Titel Computational Systems Biology |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Die Endnote bestimmt sich aus Vortrag, Ausarbeitung und Beteiligung an den Diskussionen. |
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Lehrform(en) | Proseminar | |
Inhalt | Die bereits vorhandenen Kenntnisse in Systembioinformatik werden hier aufgegriffen und an konkreten forschungsnahen Fragestellungen vertieft. Dazu zählen methodische Arbeiten aus dem Bereich der OmicsDatenanalyse (Genomik, Transkriptomik, Proteomik, Metabolomik). Der zweite größere inhaltliche Block beschäftigt sich mit der Integration dieser heterogenen Daten im Kontext biologischer Netzwerke. Die Rekonstruktion und Simulation solcher Netzwerke bildet den Inhalt des dritten Teils des Seminars. |
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Qualifikationsziele | Kenntnis des aktuellen Forschungsstands im Bereich der theoretischen Systembiologie. Transfer von bekannten algorithmischen Techniken auf Probleme der Datenanalyse und Netzwerkbiologie. Verbesserte englische Sprachkompetenz. Verbesserte Präsentationskompetenz. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | ||
Literatur / Sonstiges | Originalarbeiten und zusätzliche Materialien werden im Proseminar ausgegeben. |
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Zuletzt angeboten | - | |
Geplant für | - | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM1510 |
Nummer BIOINF3371 |
Titel Systembiologie I |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Sommersemester | |
Unterrichtssprache | Englisch | |
Prüfungsform | Mündliche Prüfung (bei großer Teilnehmerzahl Klausur), Übungspunkte können als Notenbonus in die Bewertung der Prüfung eingehen. |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Heutzutage sind Genomsequenzen für zahlreiche Organismen verfügbar. Ausgehend von diesen Bauplänen des Lebens sind wir nun in der Lage, alle Komponenten biologischer Systeme in ihrer Gesamtheit zu erfassen, deren Wechselwirkungen zu beschreiben und in Netzwerke abzubilden, um das Wirkungsgefüge aller zellulären Prozesse beschreiben zu können. Diese Netzwerke bilden die Grundlage für Computermodelle, deren Simulation Vorhersagen über beobachtbare Phänomene ermöglicht. Diese Vorlesung bietet eine Einführung in die grundlegenden Konzepte der Systembiologie und richtet sich gleichermaßen an Bachelorstudenten der Mathematik, Informatik, Bioinformatik und Biologie, da die Systembiologie all diese Fachgebiete miteinander verbindet und in ihrem größeren Kontext zusammenführt. Wir lernen, wie biologische Netzwerke aufgebaut und modelliert werden können. Wir behandeln, wie die charakteristischen Eigenschaften dieser Modelle bestimmt und daraus wesentliche Aussagen zum Systemverhalten bis hin zum Phänotyp abgeleitet werden können. Teilnahmevoraussetzung sind grundlegende Kenntnisse linearer Algebra und der Biochemie. Durch die Anwendung mathematischer Konzepte auf biologische Fragestellung bereitet diese Veranstaltung auf den unumkehrbaren Trend eines stetig steigenden Anteils mathematischer und rechnergestützter Inhalte in der biologischen Ausbildung vor. |
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Qualifikationsziele | Die Studenten erwerben grundlegende Kenntnisse in Theorie und Anwendung der Systembiologie: |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Dräger | |
Literatur / Sonstiges | 1. Bernhard Ø. Palsson. 2006. Systems Biology: Properties of Reconstructed Networks. Cambridge University Press, New York, ISBN 978-0521859035. |
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Zuletzt angeboten | Wintersemester 2021 | |
Geplant für | Sommersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2210, MDZINFM3110 |
Nummer BIOINF3380 |
Titel Ausgewählte Themen der Bioinformatik |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Die Endnote bestimmt sich aus Vortrag, Ausarbeitung und Beteiligung an den Diskussionen. |
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Lehrform(en) | Proseminar | |
Inhalt | Es werden aktuelle Forschungsthemen aus der Bioinformatik behandelt |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden haben aktuelle Themen aus dem Bereich Bioinformatik kennengelernt. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | ||
Literatur / Sonstiges | Artikel zu aktuellen Themen der Bioinformatik |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM1510, MDZINFM1510 |
Nummer BIOINF3399 |
Titel Ausgewählte Themen der Bioinformatik |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Sommersemester | |
Unterrichtssprache | Englisch | |
Prüfungsform | Klausur |
|
Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Die Inhalte sind wechselnd. Je nach Veranstaltung wird ein grundlegendes Kapitel der Bioinformatik behandelt. Nach einer Einführung in dieses Gebiet werden wichtige Themen behandelt. |
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Qualifikationsziele | In dieser Veranstaltung erhalten die Studierenden eine Einführung in ein Gebiet der Bioinformatik. Nach Abschluss haben sie einen Überblick und grundlegende Kenntnisse für das behandelte Gebiet und sind in der Lage, eine Bachelorarbeit in diesem Gebiet zu schreiben. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | ||
Literatur / Sonstiges | Veranstaltungsspezifisch |
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Zuletzt angeboten | Sommersemester 2022 | |
Geplant für | Sommersemester 2023 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2210, MDZINFM3110 |
Nummer BIOINF3380 |
Titel Ausgewählte Themen der Systembiologie |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Vortrag und Ausarbeitung |
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Lehrform(en) | Proseminar | |
Inhalt | Systembiologie ist ein Gemeinschaftsprojekt vielfältiger wissenschaftlicher Disziplinen mit dem Ziel, aus der Gesamtheit aller Bausteine des Lebens auf den zu erwartenden Phänotyp schließen zu können. Dazu kommen Computermodelle der betrachteten Lebensformen zum Einsatz, deren Simulation Aufschluss über die vielfältigen Vorgänge in lebenden Systemen gewährt. Dieses Proseminar bietet einen weitgefächerten Einblick in vielfältige Bereiche der rechnergestützten Systembiologie. In ausgewählten Themen werden grundlegende Techniken zur Modellierung und Simulation eingeführt, darunter die auf Einschränkungen basierende Modellierung, kinetische Modellierung, der stochastische Gillespie-Algorithmus, Stichprobenverfahren sowie Anwendungsmöglichkeiten in der Biotechnologie und im Gesundheitswesen. Die Studierenden präsentieren und diskutieren aktuelle Publikationen in Kombination mit den Grundlagen dahinterstehender Theorien, Methoden und Algorithmen. Durch Diskussionen ausgewählter Publikationen werden die Studierenden lernen, rechnergestützte Modellierung als Werkzeug einzusetzen und experimentelle Daten in die Modelle einfließen lassen können. - Erlernen grundlegender Konzepte in der biologischen Netzwerkmodellierung für einen integrativen Ansatz zur Untersuchung lebender Systeme. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden erwerben einen weitgefächerten Überblick der Systembiologie. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | ||
Literatur / Sonstiges | Herbert M. Sauro, Systems Biology: Introduction to Pathway Modeling. Ambrosius Publishing, 2018. |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM1510, MDZINFM1510 |
Nummer MDZINFM1410 |
Titel Grundlagen der Medizininformatik |
Art der Vorlesung Pflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
|
Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Typische Berufsfelder und Einsatzgebiete für Medizininformatiker in Einrichtungen des Gesundheitswesens und der IT-Industrie, Rahmenbedingungen der IT im Gesundheitswesen, IT- Unterstützung der Informationslogistik im Krankenhaus, Prozessmodellierung im Vorfeld der Implementierung von IT-Systemen, Kernanwendungen in medizinischen Informationssystemen (Beispiele aus dem Krankenhaus), wichtige medizinische Informations- und Datenstrukturen, IT-relevante medizinische Begriffsordnungen, Klassifikationen und deren Verwendung in medizinischen Dokumentationssystemen zum Zweck des Information-Retrievals, besondere Problemstellungen wie z.B. die rechnerunterstützte Kommunikation im Krankenhaus und der Datenschutz. Überblick über ausgewählte Spezialgebiete der IT im Gesundheitswesen. / IT-bezogene Exkursion in das Universitätsklinikum |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden kennen die häufigsten Anwendungsbereiche rechnerunterstützter Verfahren in Einrichtungen des Gesundheitswesens (speziell Krankenhäuser). Sie kennen außerdem wichtige Problemstellungen der IT für die Unterstützung des diagnostisch-therapeutischen Prozesses (am Beispiel Krankenhaus) und auch die Lösungsansätze. Der Umgang mit besonders IT-relevanten medizinischen Begriffsordnungen bzw. Klassifikationen ist ihnen vertraut. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Lautenbacher | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | Wintersemester 2022 | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | MDZINFM |
Nummer MDZINF2310 |
Titel Biostatistik |
Art der Vorlesung Pflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
|
Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
|
Lehrform(en) | Vorlesung | |
Inhalt | Beschreibende Statistik Korrelation, Lineare Regression Wahrscheinlichkeitsrechnung, Diagnostik Verteilungen, Konfidenzintervalle Tests auf Lageunterschiede und Tests auf Häufigkeitsunterschiede Spezielle Schätzverfahren, FTest, Varianzanalyse Klinische Studien, Relatives Risiko und Odds Ratio, Logistische Regression Überlebenszeit: Kaplan-Meyer, Logrank-Test, Relative Hazard, Cox-Regression Vergleich von Messmethoden: Bland & Altman, Inter- Rater- Agreement, Kappa Fallzahlplanung |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden haben Basiswissen in der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. Sie sind in der Lage, einfache zufallsabhängige Phänomene mathematisch zu beschreiben und zu analysieren. Sie können grundlegende stochastische Methoden in der Informatik (z.B. Medizininformatik, Bioinformatik) anwenden. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | ||
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | Wintersemester 2022 | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | MDZINFM |
Nummer MDZINFM2430 (MDZINF2420) |
Titel Telemedizin |
Art der Vorlesung Pflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
|
Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
|
Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Einführung in Kommunikationsnetzwerke; Kommunikation über moderne IP-Netze; Quality of Service in IP-Netzen; Verfahren der Multimediakommunikation in Netzen; Computer und Multimedia Einführung in Informations- und Kodierungstheorie; Kompressionsverfahren für digitale Medien; Medientechnische Aspekte telemedizinischer Anwendungen (Bild- gestützte Konsultations und Therapiedienste, Teleradiologie, Telepathologie, Telechirurgie) |
|
Qualifikationsziele | Die Teilnehmer haben ein tiefgehendes Verständnis der Problematik digitaler Medien und insbesondere deren Übertragung über Netzwerke gewonnen. Sie kennen die wichtigsten Kompressionsverfahren für digitale Medien und deren jeweilige Einsatzgebiete. Sie können die Multimediafähigkeiten herkömmlicher Netze einschätzen und wissen um Verbesserungsmöglichkeiten. Sie kennen die meisten heute relevanten telemedizinischen An- wendungen und können in speziellen Anwendungssituationen beurteilen, ob die informationstechnischen Voraussetzungen für deren Einsatz geschaffen sind. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Abele, Walter | |
Literatur / Sonstiges | - |
|
Zuletzt angeboten | Wintersemester 2022 | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, MDZINFM, MEINFM3210, MEINFM3220 |
Nummer MDZINF3110 |
Titel Medizinische Visualisierung |
Art der Vorlesung Pflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
|
Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
|
Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Medizinische Bilddaten, Aufnahmetechniken, Eigenschaften von 2D und 3D Skalar-, Vektor- und Tensor-Daten, Grundlegende Visualisierungsverfahren, Isoflächen, Rendering, Transferfunktionen, Volume-Rendering, Partikelverfolgung, Line-Integral-Convolution, Interaktive Visualisierungstechniken. |
|
Qualifikationsziele | Die Studierenden kennen die grundlegenden Verfahren zur Visualisierung medizinischer Bilddaten und wissen, welche Algorithmen dafür existieren und wie diese angewandt werden. |
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Teilnahmevoraussetzungen | MEINFM3143 Bildverarbeitung | |
Dozent/in | Schilling | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | Wintersemester 2022 | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | MDZINFM |
Nummer MDZINF3310 |
Titel Introduction to Statistical Machine Learning for Bioinformaticians and Medical Informaticians |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
|
Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Sommersemester | |
Unterrichtssprache | Englisch | |
Prüfungsform | Mündliche oder schriftliche Prüfung je nach Teilnehmerzahl; 60 % Übungspunkte als Voraussetzung; eine begrenzte Anzahl von Übungspunkten kann als Bonuspunkte in der Prüfung angerechnet werden. |
|
Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Diese Vorlesung bietet eine Einführung in das statistische maschinelle Lernen mit dem Schwerpunkt auf der praktischen Anwendung in der biomedizinischen Datenanalyse. Sie umfasst grundlegende Methoden des überwachten (Klassifikation, Regression) und unüberwachten Lernens. Die Themen umfassen unter anderem: |
|
Qualifikationsziele | Die Studierenden sind in der Lage, die wichtigsten Begriffe, Probleme und Algorithmen des statistischen maschinellen Lernens zu erklären. Sie sind in der Lage zu entscheiden, welche Art von Methoden für die Analyse eines bestimmten biomedizinischen Datensatzes erfolgversprechend ist und diese Entscheidung durch theoretische Argumente und empirische Studien zu begründen. |
|
Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Eggeling, Pfeifer | |
Literatur / Sonstiges | Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie and Robert Tibshirani: An Introduction to Statistical Learning with Applications in R, Springer Texts in Statistics. Further books will be announced in the first lecture. |
|
Zuletzt angeboten | Sommersemester 2022 | |
Geplant für | Sommersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2210, BIOINFM2510, INFM2510, MDZINFM2510, MDZINFM3110, MEINFM3210 |
Nummer MEINFM3000 |
Titel Ethik und Recht in der Medieninformatik |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
|
Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Sommersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Hausarbeit |
|
Lehrform(en) | Proseminar | |
Inhalt | Das Seminar behandelt aktuelle ethische und rechtliche Aspekte und Fragestellungen in Bezug auf den Einsatz von Medien in der Informationsgesellschaft und im Rahmen des digitalen Wandels. Typische Themen sind dabei der verantwortungsvolle Umgang mit Daten (insbesondere im Hinblick auf den zunehmenden Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Medieninformatik), Digitalisierung, Urheberrecht, Softwarerecht, Social Media, Privatheit / Datenschutz (DSGVO), Überwachung, Medien-, Technik- und Informationsethik. |
|
Qualifikationsziele | Die Studierenden kennen wichtige, die Informatik betreffende gesetzliche Regelungen und haben sich mit aktuellen ethischen und rechtlichen Fragestellungen in der Medieninformatik auseinandergesetzt. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Grothe, Walter | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | Sommersemester 2021 | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | MEINFM |
Nummer INF3179 |
Titel Realtime- und On Demand-Medien im Internet |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
|
Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Sommersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
|
Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | inhalt INF3179 |
|
Qualifikationsziele | goals INF3179 |
|
Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Abele, Walter | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | Sommersemester 2022 | |
Geplant für | Sommersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, MDZINFM2510, MEINFM3210, MEINFM3220 |
Nummer INF3241 |
Titel Maschinelle Sprachverarbeitung (NLP) |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
|
Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Unregelmäßig | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Vortrag und Ausarbeitung |
|
Lehrform(en) | Proseminar | |
Inhalt | Ausgewählte Themen aus dem Bereich der maschinellen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) wie zum Beispiel Word-Sense Disambiguation, Parsing, Textklassifikation und -generierung. Hinweis: Im Sommersemester 2024 werden folgende Seminare angeboten: |
|
Qualifikationsziele | Die Studierenden haben ausgewählte Themen aus dem Bereich der NLP kennengelernt und können ein Thema anhand vorgegebener und selbst recherchierter Literatur erarbeiten, vor der Gruppe präsentieren und diskutieren und in einer schriftlichen Ausarbeitung das Wesentliche verständlich und wissenschaftlich adäquat darstellen. |
|
Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Lichte | |
Literatur / Sonstiges | wechselnd je nach Thema |
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Zuletzt angeboten | Wintersemester 2022 | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | INFM1510, MEINFM1510 |
Nummer INF3460 |
Titel Information Theory |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
|
Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Englisch | |
Prüfungsform | Regelmäßige Übungen (mit Lösungen im Anschluss), aber keine kontinuierliche Bewertung. Eine schriftliche Abschlussprüfung. Die Prüfung findet in geschlossener Form statt, Sie können jedoch ein doppelseitiges A4-Blatt mit Notizen mitnehmen. |
|
Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Wie der Name schon sagt, handelt es sich um einen Theoriekurs, der im Wesentlichen mathematisch ist, wenn auch stark durch praktische Probleme der Informationsverarbeitung motiviert. Es wird keine Programmieraufgaben geben. Wir werden einige Beweise (in den Vorlesungen) erbringen, insbesondere die Theoreme der Quellen- und Kanalcodierung beweisen. In einigen Übungen und Prüfungsfragen werden Sie (einfache) Beweise erbringen müssen. Sie müssen in der Lage sein, eine Reihe von mathematischen Berechnungen von Hand durchzuführen. |
|
Qualifikationsziele | Das allgemeine Ziel des Kurses ist es, die Grundlagen der Informationstheorie zu vermitteln. Konkret bedeutet dies die Theoreme der Quellen- und Kanalcodierung, die beschreiben, wie man Informationen komprimieren und übertragen kann. Wir werden auch einige der Verbindungen zwischen der Informationstheorie und dem maschinellen Lernen kennenlernen. Je nachdem, wie schnell ich arbeiten kann, werden wir uns auch mit der Kolmogorov-Komplexität (Informationstheorie für endliche Folgen) beschäftigen. Sie werden einige praktische Kompressionsverfahren (Huffman- und arithmetische Kodierung) und einfache Blockcodes für die Kanalcodierung kennen lernen. Sie werden einige der Ideen der Bayes'schen Inferenz kennenlernen. Dabei lernen Sie einige der Kernbegriffe der Informationstheorie kennen, darunter die mathematische Definition von Information, die Entropie, die relative Entropie und die asymptotische Äquipartitionseigenschaft, die mit dem Gesetz der großen Zahlen zusammenhängt und mit der wir die wichtigsten Theoreme des Kurses beweisen werden. |
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Teilnahmevoraussetzungen | INF2021 (BIOINFM2021) Mathematik für Informatik 4: Stochastik (Stochastik) | |
Dozent/in | Williamson | |
Literatur / Sonstiges | Text: David McKay, Information Theory, Inference and learning Algorithms. Freely available online at https://www.inference.org.uk/itprnn/book.pdf -- Pre-requisite : Probability theory – you need to know (elementary) probability theory. By “elementary” I do not mean having only an elementary understanding, but rather the style of probability theory usually learned by engineers – i.e. without the measure-theoretic machinery. If you have passed the course 'INF2021 Stochastik' you should be fine. If you have not done it, but reckon you know the material anyway, I provide a self-administered test to help you judge your degree of preparedness. |
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Zuletzt angeboten | Wintersemester 2022 | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3410, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3184 |
Titel Einführung in Linux |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
---|---|---|
ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
|
Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
|
Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Themen sind u.a. eine kurze allgemeine Einführung in Linux, Hardware und Festplattenaufteilung, Arbeiten an der Konsole, Textprocessing, Prozessmanagement, Arbeiten mit Dateisystemen, Rechteverwaltung, Dokumentation, Administrative Tätigkeiten und Installieren von Software. |
|
Qualifikationsziele | Die Studierenden kennen den grundlegenden Aufbau und Struktur eines Linux Betriebssystems. Sie sind in der Lage ein solches System effizient zu bedienen und zu administrieren. Durch die begleitenden Übungen vertiefen die Studierenden das in der Vorlesung vermittelte Wissen durch Anwendung auf konkrete Problemstellungen. Das selbstständige Arbeiten fördert die Eigenverantwortung und Kommunikationsfähigkeit der Studierenden. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Dozenten/Arbeitsgruppenleiter, Kockler | |
Literatur / Sonstiges | Steffen Wendzel, Johannes Plötner. Einstieg in Linux: Eine distributionsunabhängige Einführung. Galileo Press, 3. Auflage, 2007 |
|
Zuletzt angeboten | Wintersemester 2022 | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INFM2320 |
Titel Technische Informatik 3: Praktikum Mikrocomputer |
Art der Vorlesung Pflicht |
---|---|---|
ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
|
Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Jedes Semester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Hausarbeit, mündliche Prüfung |
|
Lehrform(en) | Praktikum | |
Inhalt | Aufbau von digitalen Schaltungen mit entsprechenden Grundbausteinen. Umgang mit Geräten wie Oszilloskop, Funktionsgenerator und diversen Messgeräten. Umgang mit elektronischen Halbleiter-Bauelementen. Grundlagen der digitalen Elektronik und Aufbau von logischen Schaltungen aus einfachen Gattern. Entwurf und Aufbau digitaler Schaltungen aus kombinatorischer und sequentieller Logik. Verstehen der Schaltung einer sehr einfachen CPU. Einführung in die Hardware-nahe Programmierung sowie in die Erstellung von Assembler- und Mikroprogrammen. Durchführung eines kleinen Programmierprojekts unter Verwendung eines eingebetteten Einplatinen-Computers mit MEMS-Sensorik. |
|
Qualifikationsziele | Durch das Praktikum Microcomputer haben die Studierenden die Grundlagen der Technischen Informatik, der Rechnerorganisation und der Programmierung eingebetteter Systeme in induktiver Lernform vertieft. Die Studierenden haben praktische Erfahrungen im Umgang mit elektronischen Schaltungen erworben und sind in der Lage, Theorie und Praxis der technischen Informatik durch analytisches, problemlösendes Denken zu verbinden. Die Studierenden haben die systematische Planung, Durchführung und Dokumentation von Praktikumsversuchen erlernt sowie Problemlösungs- und Organisationsfähigkeiten erworben. Durch die Arbeit in kleinen Gruppen sowie die selbstständige Vorbereitung der Praktikumsversuche und deren Präsentation werden Teamfähigkeit, Kommunikationsfähigkeit und Sprachkompetenz der Studierenden und damit wichtige berufsorientierende überfachliche Kompetenzen erworben. |
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Teilnahmevoraussetzungen | INFM1310 Technische Informatik 1: Digitaltechnik | |
Dozent/in | Bringmann | |
Literatur / Sonstiges | Verwendbarkeit: Module aus dem technischen Bereich |
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Zuletzt angeboten | Wintersemester 2022 | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | INFM, MEINFM3210 |
Nummer INF3222 (KOGM2310) |
Titel Perception: Psychophysics and Modeling |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
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ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Englisch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung | |
Inhalt | In diesem Modul lernen die Studierenden die zentralen Prinzipien und Grenzen der visuellen und auditiven Wahrnehmung sowie deren Untersuchung mittels psychophysischer Ansätze kennen. Konkret werden folgende Themen behandelt: |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden kennen die zentralen Konzepte und psychophysischen Methoden im Bereich der visuellen und auditiven Wahrnehmung, aktuelle komputationale Ansätze in diesen Bereichen sowie deren theoretische Grundlagen. Sie können diese Prinzipien und Ansätze wiedergeben und einordnen. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Wichmann | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | Wintersemester 2021 | |
Geplant für | Wintersemester 2023 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3186 |
Titel Programmieren mit Abhängigen Typen |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
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ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch und Englisch | |
Prüfungsform | Bewertung des Praktikumsergebnisses |
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Lehrform(en) | Praktikum | |
Inhalt | Typsysteme helfen Programmierern, Eigenschaften von Programmen über alle Ausführungen des Programms hinweg sicherzustellen. Je ausdrucksstärker das Typsystem ist, desto mehr Eigenschaften lassen sich auf diese Weise abdecken. Eine besonders ausdrucksstarke Klasse von Typsystemen sind solche mit abhängigen Typen. Bei diesen kann der Typ von Programmen von konkreten Laufzeitwerten abhängen. Das Programmieren in solchen Programmiersprachen erfordert theoretisches Wissen und vor allem praktische Erfahrung. Beides wird in diesem Praktikum vermittelt. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden wissen, was eine Programmiersprache mit abhängigen Typen ausmacht, welche zusätzliche Ausdrucksstärke auf der Typebene verfügbar ist und können diese praktisch in konkreten Programmen nutzen. Sie erkennen, welche Eigenschaften des Programms durch abhängige Typen sichergestellt werden können und welche Fehlerquellen vermieden werden können. Sie verstehen auch, welcher zusätzliche Aufwand dazu betrieben werden muss und können so eine informierte Entscheidung über die Nutzung einer Programmiersprache mit abhängigen Typen treffen. |
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Teilnahmevoraussetzungen | INFM1110 Praktische Informatik 1: Deklarative Programmierung | |
Dozent/in | Brachthäuser | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | Wintersemester 2023 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3432 |
Titel Graphentheorie |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
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ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Unregelmäßig | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | In diesem Modul geht es um die Grundlagen in der Graphentheorie. Viele Probleme, insbesondere in der Algorithmik, können auf Graphen zurück geführt werden, daher spielt die Graphentheorie sowohl in der Mathematik als auch in der Informatik eine grosse Rolle. Die Studierenden lernen u.a. Themen wie Planarität, Färbbarkeit, Matchings, Faktoren und Hamiltonkreise kennen. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden kennen die wichtigsten Grundlagen in der Graphentheorie und können graphentheoretische Konzepte in geeignetem Kontext anwenden. Sie kennen grundlegende Begriffe wie Planarität, Teilgraphen, Faktoren, Graphenfärbarkeit. Sie sind in der Lage einfache Probleme auf Graphen zurückzuführen und diese selbstständig zu lösen. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Schlipf | |
Literatur / Sonstiges | Wird in der 1. Sitzung bekannt gegeben. / Will be announced in the first session. |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | Sommersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3410, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer INF3187 |
Titel Effective Programming with Effects |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
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ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Unregelmäßig | |
Unterrichtssprache | Englisch | |
Prüfungsform | Bewertung des Praktikumsergebnisses |
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Lehrform(en) | Praktikum | |
Inhalt | Das Ziel dieses Praktikums ist es, das Programmieren mit algebraischen Effekten und Handlern kennenzulernen. Effektsysteme unterstützen die Entwicklung korrekter Software, Effektbehandlung ermöglicht eine sinnvolle Strukturierung von komplexem Kontrollfluss. Im Rahmen des Praktikums programmieren Studierende in der am Lehrstuhl entwickelten Forschungssprache "Effekt". Die erlernten Konzepte sind jedoch universell anwendbar und können zur Strukturierung von Programmen unabhängig von der verwendeten Programmiersprache genutzt werden und dienen so zum Beispiel als mentales Modell für verbreitete Bibliotheken wie "React" oder "Pyro". Der erste Teil des Semesters konzentriert sich auf das Verständnis der verschiedenen Aspekte von algebraischen Effekten und Handlern durch praktische Programmieraufgaben. Anschließend wählen die Studierenden in Absprache mit dem Veranstalter ein Thema aus und entwickeln im zweiten Teil des Semesters selbstständig ein Softwareprojekt, wobei sie ihr erworbenes Wissen in realistischen Szenarien anwenden. Wichtige Vorabinformation: |
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Qualifikationsziele | Die Teilnehmer erhalten ein umfassendes Verständnis der theoretischen Grundlagen und praktischen Auswirkungen von Effekten und Handlern. Sie werden die Fähigkeit entwickeln, diese Konzepte effektiv zu nutzen, um Softwarelösungen zu entwerfen und zu implementieren. Darüber hinaus verbessern die Teilnehmer ihre Kommunikationsfähigkeiten, indem sie Lösungsansätze formulieren und sich an Diskussionen über die Anwendung und die Auswirkungen von Effekten und Handlern beteiligen. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Brachthäuser | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2510, INFM2510, INFM3110, MDZINFM2510, MEINFM3210 |
Nummer BIOINF3510 |
Titel Biomedical Data Literacy |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
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ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Englisch | |
Prüfungsform | Klausur |
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Lehrform(en) | Vorlesung, Übung | |
Inhalt | Grundlagen des Umgangs mit biomedizinischen Forschungsdaten. Einführung weiterführender statistischee Datenanalysemethoden (z.B. Statistische Modellierung, Mixture-Modelle). Die Veranstaltung gibt einen Einblick in Clustermethoden und Grundlagen der Testtheorie. Diskutiert werden weiterhin Themen wie die Hauptkomponentenanalyse (PCA), Zeitreihenanalyse mittels autoregressiver Modelle und die auf Differentialgleichungen basierende Modellierung. Thema sind zudem die Bilddatenanalyse und grundlegende Methoden des überwachten Lernens. |
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Qualifikationsziele | Durch Besuch dieser Veranstaltung erwerben die Studierende essenzielle Kompetenzen, um Data Science-Projekte durchzuführen. Sie werden mit den Grundlagen datengetriebener Forschung vertraut gemacht. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Claassen, Nahnsen | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIOINFM2210, BIOINFM2510, MDZINFM3110 |
Nummer MDZINF1330 |
Titel Medizinische Terminologie |
Art der Vorlesung Pflicht |
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ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Wintersemester | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | - |
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Lehrform(en) | Vorlesung | |
Inhalt | Bestandteil des Pflichtmodule "Medizinische Terminologie & Humanbiologie I" (MDZINFM1310). Sprachwissenschaftlicher Hintergrund der medizinischen Fachsprache: Funktion der Medizinischen Fachsprache als Teil der allgemeinen Wissenschaftssprache. Einflüsse moderner Fremdsprachen. Synonymie, Eponymie, Metonymie-, Deklinationen, Orthographie und gängige Abkürzungen; Phonetik; Grammatik. Übersetzen von medizinischen Befunden und Texten. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden kennen die Grundlagen der medizinische Fachsprache (sprachlicher Aufbau, Orthographie, Synonyme, Einflüsse moderner Fremdsprachen) und sie verstehen medizinischen Terminologie als interdisziplinärer Schnittstelle (zwischen den beteiligten Fachdisziplinen). |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Walter, wechselnde Dozenten | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | MDZINFM |
Nummer MDZINF3511 |
Titel Einführung in die klinische Neurowissenschaft |
Art der Vorlesung Wahlpflicht |
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ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Unregelmäßig | |
Unterrichtssprache | Deutsch | |
Prüfungsform | - |
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Lehrform(en) | Vorlesung | |
Inhalt | Diese Veranstaltung ist nur im Modul "Wahlpflichtfach Biologie oder Medizin" (MDZINFM3510) im B.Sc. Medizininformatik anerkennbar. Inhalte der Veranstaltung: |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden sollen sich anhand der vermittelten Inhalte eine Klassifikation von Krankheiten des Zentralnervensystems aneignen. Dies ermöglicht es ihnen, einen bestimmten Krankheitsnamen der Läsionsstelle im Gehirn zuzuordnen sowie der Ätiologie, dem Pathomechanismus, den Symptomen und dem Therapieansatz. |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Bornemann | |
Literatur / Sonstiges | - |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche |