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INHALT & PFAD:
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Modulhandbuch der Informatik
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Fulltext:
Modulhandbuch
Informatik
Stand: November 2006
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Das Modulhandbuch enthält eine Kurzbeschreibung der regelmäßig angebotenen Module (sortiert
nach aufsteigenden Modulnummern). Für jedes Modul werden die folgenden Angaben gemacht:
· Modulnummer: Die Nummer besteht aus in der Regel drei Komponenten:
- Die erste Ziffer gibt den Modulbereich an. Es gibt die Modulbereiche Theorie (Mathematik und Theoretische Informatik, 6), Praxis (Praktische und Technische Informatik, 7),
Anwendung (Angewandte Informatik, einschließlich Informatik und Gesellschaft, 8), Projekte (9), und Nicht-Informatik (normalerweise Angebote anderer Studiengänge, keine
explizite Modulnummer vergeben).
- Die zweite/dritte Ziffer geben den Modulteilbereich an (thematische Gliederung des Lehrangebots, z. B. wichtig für die Studienberatung).
- Die vierte/fünfte Ziffer bezeichnen das konkrete Modul innerhalb des betreffenden Teilbereichs. Gibt es für ein Modul mehrere mögliche inhaltliche Ausprägungen, wird eine
weitere Nummer angehängt, die mit einem Schrägstrich abgetrennt wird.
· Modulbezeichnung: Name des Moduls.
· Modulkategorie: Um den Studierenden eine möglichst große Flexibilität bei der Ausgestaltung ihres Studiums zu erlauben, wurden die Module nicht strikt in solche für den BachelorSG und solche für den Master-SG getrennt. Stattdessen werden die Module in drei verschiedene Kategorien (Niveaus) eingeordnet: Grundlagenmodul (G) bedeutet im wesentlichen, daß
der Inhalt auf dem Niveau von klassischen Grundstudiumsveranstaltungen ist. Aufbaumodule
(A) sind Lerneinheiten, die inhaltlich direkt auf Grundlagenmodulen aufsetzen; Vertiefungsmodule (V) bauen im Allgemeinen auf Aufbaumodulen oder anderen Vertiefungsmodulen
auf. Inhaltlich sind Aufbaumodule häufig breiter angelegt, Vertiefungsmodule spezieller.
Grundlagenmodule sind primär für Bachelor-Studierende des 1.-3./4. Semesters konzipiert.
Aufbaumodule sind primär für Bachelor-Studierende im 4./5./6. Semester konzipiert, Vertiefungsmodule primär für Master-Studierende bzw. für Bachelor-Studierende im 5./6. Semester
(sofern die jeweiligen Modul-spezifischen Voraussetzungen bereits erfüllt sind, s. unten).
Diese Zuordnung der Modulkategorie zu Semesterstufen ist aber nicht bindend, da es auch
von den individuellen Schwerpunktsetzungen der Studierenden abhängt, wie sie ihr Studium
aufbauen.
· Pflichtmodul vs. Wahlpflichtmodul.
· Name des Modulbereichs sowie Modulteilbereichs (s. oben).
· Veranstaltungsform sowie Anzahl der SWS: Angabe, wieviele Semesterwochenstunden
(SWS) des Moduls auf welche Veranstaltungsform entfallen -- Vorlesung (V), Übung (UE),
Kurs (K), Seminar (S), Praktikum (P). Ein Kurs ist dabei als eine integrierte Form von Vorlesungs- und Übungsanteilen zu verstehen. Eine weitere Veranstaltungsform ist das Projekt.
· Anzahl der für das Modul vergebenen Credit Points: Die Vergabe von Kreditpunkten geht von
einem studentischen Arbeitsaufwand von durchschnittlich 30 Zeitstunden/Kreditpunkt aus.
· Turnus: Die meisten Grundlagenmodule werden alle 2 Semester angeboten, einige auch jedes
Semester. Viele Aufbau- und Vertiefungsmodule werden alle 2 Semester angeboten, andere
alle 4 oder 6 Semester. Darüber hinaus gibt es noch unregelmäßige spezielle Angebote, die in
diesem Modulhandbuch aber nicht aufgeführt werden. Letztere werden oft auf
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Vertiefungsniveau sein und sind daher nicht selten primär für Master-Studierende konzipiert.
· Voraussetzungen: Ein Modul kann sich (in verschiedenem Umfang) auf das Wissen aus anderen Modulen beziehen (so sollten Vertiefungsmodule in der Regel nur belegt werden, wenn
das Wissen aus den zugrundeliegenden Aufbaumodulen bereits vorliegt). Es können zwei
Stufen von Voraussetzungen unterschieden werden:
- Inhaltliche Voraussetzung: Dies ist der Normalfall einer Spezifi kation von Voraussetzungen. Der/die VeranstalterIn setzt bei der Stoffauswahl die Inhalte des angegebenen
Moduls voraus. Den Studierenden ist es formal freigestellt, das Modul auch ohne die
geforderte Voraussetzung zu besuchen; es wird aber i.d.R. davon abzuraten sein. Inhaltliche Voraussetzungen wurden angegeben als ,,Inhalte von Modulnummer``.
- Formale Voraussetzung: Der/die VeranstalterIn behält sich vor zu überprüfen, ob die
angegebene Voraussetzung erfüllt ist. Dies kann durch Vorlage des betreffenden Leistungsnachweises oder (falls dieser nicht vorliegt) auch durch ein Gespräch (über den
Inhalt des Moduls) geschehen. Formale Voraussetzungen wurden durch Nennung der
betreffenden Modulnummer angegeben.
· Vorgesehene Semester: Angabe, ab welchem Semester des Bachelor-SGs das Modul i.d.R.
frühestens belegt werden kann (bzw. ob es i.d.R. erst im Master-SG belegt werden kann).
Abhängig vom individuellen Studienplan kann das Modul aber natürlich auch in einer späteren Studienphase absolviert werden.
· Ziele: Kurzbeschreibung der inhaltlichen/methodischen Lernziele und ggf. der zu erwerbenden Schlüsselkompetenzen.
· Inhalte: Kurzbeschreibung der Modulinhalte.
· Form der Prüfung: Angabe, wie das Modul im Regelfall abgeprüft wird. Da die Prüfungsbedingungen im SG Informatik traditionell zum Modulbeginn zwischen Lehrenden und Studierenden abgesprochen werden, können sich auch Abweichungen ergeben.
· Unterlagen: Auflistung von für das Modul besonders relevanter Literatur (Skripte, Lehrbücher, etc.).
· Lehrende: Angabe der typischen Lehrenden. Bei etlichen Modulen wechseln sich turnusmäßig verschiedene Lehrende ab.
Nachfolgend werden zunächst die Module im Überblick aufgelistet (unterteilt in Grundlagenmodule einerseits und Aufbau-/Vertiefungsmodule andererseits) und anschließend im Einzelnen
beschrieben (in der Reihenfolge aufsteigender Modulnummern).
3
Grundlagenmodule
Die folgende Tabelle listet die jährlich angebotenen Grundlagenmodule auf, die meisten davon
sind Pflichtmodule. Je nach vorhandenen Lehrkapazitäten kann das Lehrangebot um weitere
Wahlpflichtmodule auf Grundlagenniveau ergänzt werden.
6 Modulbereich Theorie
60 Mathematik
600.01 Mathe 1: Logik und Algebra
600.02 Mathe 2: Lineare Algebra und Differential- und Integralrechnung
61 Einführung in die Theoretische Informatik
601.01 Theor. Inf. 1: Endliche Automaten, Kontextfreie Sprachen und Grundelemente der Berechenbarkeit
601.02 Theor. Inf. 2: Formale Sprachen, Berechenbarkeitsmodelle und Komplexität
7 Modulbereich Praxis
70 Einführung in die Praktische Informatik
700.01 Prakt. Inf. 1: Imperative Programmierung und Objektorientierung
700.02 Prakt. Inf. 2: Algorithmen und Datenstrukturen
700.03 Prakt. Inf. 3: Funktionale Programmierung
700.11 Techn. Inf. 1: Rechnerarchitektur und digitale Schaltungen
700.12 Techn. Inf. 2: Betriebssysteme und Nebenläufi gkeit
8 Modulbereich Anwendung
80 Einführung in die Angewandte Informatik
800.01 Informatik und Gesellschaft
800.02 Fachinformatik (in den Ausprägungen:
800.02/1 Grundlagen der Medieninformatik
800.02/2 Grundlagen der Wirtschaftsinformatik
800.02/3 Grundlagen der Produktionsinformatik)
9 Modulbereich Projekte
900.01 Propädeutik: Wissenschaftliches Arbeiten
901.01 Software-Projekt
4
Aufbau- und Vertiefungsmodule
Die folgende Tabelle listet die regelmäßig (i.d.R. alle ein bis drei Jahre) angebotenen Aufbau- und
Vertiefungsmodule auf. Die Liste geht davon aus, daß alle Hochschullehrerstellen besetzt sind --
andernfalls wird das Angebot nicht immer vollständig einzuhalten sein. Einige Nummern sind
für das zukünftige Lehrangebot von noch nicht besetzten Stellen reserviert; einige Modulangebote befi nden sich gerade in einer Phase der Neukonzeption und sind deshalb noch nicht im Einzelnen beschrieben worden.
Die Liste der regelmäßig angebotenen Aufbau- und Vertiefungsmodule wird in gewissen Abständen fortgeschrieben. Je nach vorhandenen Lehrkapazitäten können diese Module um weitere
Wahlpflichtmodule auf Aufbau- oder Vertiefungsniveau ergänzt werden. Im Rahmen der 4-Semester-Lehrplanung werden die tatsächlich angebotenen Module vorangekündigt.
Modulbereich Theorie
602 Algorithmen- und Komplexitätstheorie
602.01 Algorithmen auf Graphen
603 Formale Sprachen
603.01 Formale Sprachen: DNA Computing
603.02 Formale Sprachen: Graphtransformation
604 Theorie der Programmierung
604.01 Algebraische Spezifi kation
604.02 Logik
605 Theorie der KÜnstlichen Intelligenz
605.01 Theorie der Künstlichen Intelligenz
699 Spezielle Gebiete der Theoretischen Informatik
699.01 Syntaktische Methoden der Bilderzeugung
699.02 Petrinetze
699.03 Theorie reaktiver Systeme
Modulbereich Praxis
701 Rechnerarchitektur
701.01 Rechnerarchitektur
701.02 Hardware-Software Co-Design
701.03 Qualitätsorientierter Hardware-Entwurf
701.04 Evolutionäre Algorithmen
701.05 Schaltkreisentwurf
702 Betriebssysteme
702.01 Betriebssysteme 1
702.02 Betriebssysteme 2
702.03 Spezifi kation eingebetteter Systeme
703 Datenbanksysteme
703.01 Datenbanksysteme
703.02 Entwurf von Informationssystemen
5
704 Rechnernetze
704.01 Rechnernetze 1
704.02 Rechnernetze 2
704.03 Web-Technologien
705 Programmiersprachen und Übersetzer
705.01 Programmiersprachen
705.02 Übersetzerbau
705.03 Übersetzer-Praktikum
706 Softwaretechnik
706.01 Software-Reengineering
706.02 Softwaretechnik
706.03 Testautomatisierung 1
706.04 Testautomatisierung 2
706.05 Techniken des Entwurfs korrekter Software
707 Sichere Systeme
707.01 Informationssicherheit 1
707.02 Informationssicherheit 2
707.03 Safety Critical Systems 1
707.04 Safety Critical Systems 2
708 Grafische Datenverarbeitung
708.01 Grundlagen der Grafi schen Datenverarbeitung
708.02 Grafi sche Datenverarbeitung: Geometrische Modellierung
708.03 Grafi sche Datenverarbeitung: Grafi sche Darstellung (Rendering)
709 Bildverarbeitung
709.01 Bildverarbeitung 1
709.02 Bildverarbeitung 2
710 Künstliche Intelligenz
710.01 Künstliche Intelligenz 1 -- Grundlagen der Wissensrepräsentation und Wissensverarbeitung
710.02 Künstliche Intelligenz 2 -- Wissensakquisition und Wissensrepräsentation
710.03 Spezielle Themen der Künstlichen Intelligenz -- Verteilte Künstliche Intelligenz
711 Kognitive Systeme und Neuroinformatik
711.01 Cognitive Systems 1
711.02 Cognitive Systems 2
711.03 Raumkognition
711.04 Soft Computing 1
711.05 Soft Computing 2
711.06 Szenenanalyse und Mustererkennung
712 Robotik
712.01 Robot Design Lab (Robotik 1)
712.02 Verhaltensbasierte Robotik (Robotik 2)
712.03 Reinforcement Lernen für autonome Roboter (Robotik 3)
712.04 Biologische Grundlagen für autonome, mobile Roboter (Robotik 4)
799 Spezielle Gebiete der Praktischen Informatik
799.01 Spezielle Themen des Wearable Computing
6
Modulbereich Anwendung
800 Einführung in die Angewandte Informatik
800.10 Theorien und Methoden der Angewandten Informatik
801 Gestaltung soziotechnischer Systeme
801.01 Interaktive Systeme 1
801.02 Interaktive Systeme 2a: Interaction Design
801.03 Interaktive Systeme 2b: Usability of Digital Media
801.04 Computergestützte Arbeitsprozesse
801.05 Partizipative Softwareentwicklung
802 Informationstechnikmanagement
802.01 Informationstechnikmanagement 1
802.02 Informationstechnikmanagement 2
802.03 Wirtschaftlichkeit von IT-Systemen
803 Informatik und Gesellschaft
803.01 Ethische Probleme der Informatik
803.02 Datenschutz 1
803.03 Datenschutz 2
803.04 IT-Recht: ...
803.05 Computergestützte Kommunikation und Kooperation
803.06 Geschichte der Informatik: ...
803.07 Berufsbild der Informatik
803.08 Informatik und Behinderung
804 Medieninformatik
804.01 (reserviert)
804.02 (reserviert)
804.03 Digitale Medien in der Bildung
804.04 Mixed Reality: Durchdringung von Virtualität und Realität
804.05 Semiotik digitaler Medien
804.06 Media Economics
805 Wirtschafts- und Verwaltungsinformatik
805.01 E-Business 1
805.02 E-Business 2
805.03 Management-Informationssysteme
805.04 E-Government
806 Produktionsinformatik
806.01 Produktionssysteme
806.02 Mechatronik
806.03 Systemtechnik
806.04 Nanotechnische Produktionssysteme
899 Spezielle Gebiete der Angewandten Informatik
899.01 Signalverarbeitung im visuellen System...
899.02 Systemphysiologie und Anatomie des Nervensystems
Modulbereich Projekte
Im Modulbereich Projekte wird jedes Jahr eine Auswahl von verschiedenen einjährigen Projekten
auf Bachelor- bzw. Master-Niveau angeboten. Die fachlichen Inhalte variieren von Projekt zu
Projekt, so daß die nachfolgend angegebenen Modulbeschreibungen nur einige allgemeine Ziele
und Inhalte benennen können.
90 Projekte
903.xx Bachelor-Projekt
904.00 Master-Projekt-Vorbereitung
904.xx Master-Projekt
Nummer
600.01
Mathematische Grundlagen 1: Logik und Algebra
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Theorie
Modulteilbereich: Mathematik
V UE K S P Summe
Credit
points
8
angeboten
in jedem WiSe
Anzahl der
SWS
4 2 6
Voraussetzungen: keine (außer Schulmathematik bzw. Vorkurs Mathematik)
Vorgesehene Semester: 1. Semester
Ziele:
- Einsicht in Fragestellungen und Methoden der Mathematik
- Erwerb mathematischer Grundkenntnisse und Grundfertigkeiten
- Erwerb der Fähigkeit, über mathematische Gegenstände zu kommunizieren. Wann
immer es der Gegenstand zulässt, soll der Zusammenhang zwischen Mathematik und
Informatik aufgezeigt werden.
- Logisches Denken und Abstraktionsfähigkeit
- Aneignung formaler Konzepte und Methoden
Inhalte:
1. Sprache der Mathematik: Logische Grundbegriffe (Aussagen, Verknüpfungen,
Wahrheitstafeln, Quantoren, Negation)
2. mengentheoretische Grundbegriffe (Mengen, Relationen, Abbildungen,
Grundkonstruktionen)
3. Methode der Mathematik: Axiomatik, Beweistechniken
4. Ordnungsstrukturen: Geordnete Mengen, Verbände, Boolesche Algebren
5. Natürliche Zahlen: Kardinal- und Ordinalzahlen, endliche Mengen, vollständige
Induktion, Teilbarkeit, Kombinatorik
6. algebraische Strukturen: Algebren, Homomorphismen, Grundkonstruktionen
(Unteralgebren, Kongruenzenrelationen und Quotientenalgebren, Produkte, Summen,
initiale und freie Algebren)
7. spezielle Typen von Algebren: Gruppen, Monoide und Halbgruppen; Ringe und Körper,
spezielle Algebren: Monoid der natürlichen Zahlen, Ring der ganzen Zahlen, Körper der
rationalen Zahlen
8. Reelle Zahlen: Körper- und Ordnungsstruktur, metrische und topologische Struktur
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] W.Doerfler,W.Peschek:Einfuehrung in die Mathematik für Informatiker.
Hanser Verlag 1988
[2] Ch.Meinel,M.Mundhenk:Mathematische Grundlagen der Informatik, 2.Auflage,
Teubner Verlag 2002.
[3] R.L.Graham,D.E.Knuth,O.Patashnik:Concrete Mathematics. A Foundation for Computer
Science.Addison-Wesley Publ.Co.1988
Lehrende:
SG Mathematik
Nummer
600.02
Mathematische Grundlagen 2: Lineare Algebra und
Differential- und Integralrechnung
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Theorie
Modulteilbereich: Mathematik
V UE K S P Summe
Credit
points
8
angeboten
in jedem SoSe
Anzahl der
SWS
4 2 6
Voraussetzungen: Inhalte von 600.01
Vorgesehene Semester: 2. Semester
Ziele:
- Einsicht in Fragestellungen und Methoden der Mathematik
- Erwerb mathematischer Grundkenntnisse und Grundfertigkeiten
- Erwerb der Fähigkeit, über mathematische Gegenstände zu kommunizieren. Wann
immer es der Gegenstand zulässt, soll der Zusammenhang zwischen Mathematik und
Informatik aufgezeigt werden.
- Logisches Denken und Abstraktionsfähigkeit
- Aneignung formaler Konzepte und Methoden
Inhalte:
I. Lineare Algebra
1. Vektorräume: Koordinatensystem, Geraden in der Ebene und im Raum, Ebenen im Raum,
Untervektorräume, Basisbegriff, Matrizen, linearer Abbildungen mit geometrische Deutung
2. Skalarprodukt: Einführung und Definition, Geometrische Interpretation (Winkel,
Orthogonalprojektion und Abstand), Anwendung (Gleichung für Ebenen und Geraden,
Abstandsberechnung)
3. Inhaltsberechnung: Fläche von Parallelogrammen, Volumen von Parallelepipeden,
Vektorprodukt
4. Lineare Gleichungssysteme: Einführung, Struktur der Lösungsmenge, Lösungsverfahren
5. Matrizenmultiplikation: Rechenregeln, invertierbare Matrizen, Basiswechsel
6. Determinanten: Berechnung durch Spaltenumformungen, Cramersche Regel
II. Differentialrechnung
1. Die Ableitung: Definition und Interpretation, lineare Approximation, Differentiationsregeln
2. Exkurs: Grenzwertbegriff, reelle Funktionen und Stetigkeit
3. Kurvendiskussion: lokale Extrema, Mittelwertsatz, Vorzeichen der Ableitung
4. Exkurs: komplexe Zahlen
5. Trigonometrische Funktionen: Sinus, Cosinus, Tangens und Arcustangens
6. Logarithmus und Exponentialfunktion: natürlicher Logarithmus, Exponentialfunktion,
allgemeine Potenz
III. Integralrechnung
1. Treppenfunktionen, Konstruktion des Integrals, Hauptsatz der Infinitesimalrechnung
2. Exkurs: Suprenum und Infinum
3. Integrationstechniken: Substitution, partielle Integration, Partialbruch-Zerlegung
4. Anwendungen des Integrals: Fläche von Normalbereichen, Volumen von Normalkörpern,
Bogenlänge, uneigentliche Integrale
IV. Numerische Aspekte
1. Approximationsprobleme (bei Verwendung von Rechnern)
2. Probleme der Fehlerfortpflanzung
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] W.Doerfler,W.Peschek:Einfuehrung in die Mathematik für Informatiker.
Hanser Verlag 1988
[2] Ch.Meinel,M.Mundhenk:Mathematische Grundlagen der Informatik, 2.Auflage,
Teubner Verlag 2002.
[3] R.L.Graham,D.E.Knuth,O.Patashnik:Concrete Mathematics. A Foundation for Computer
Science.Addison-Wesley Publ.Co.1988
Lehrende:
SG Mathematik
Nummer
601.01
Theoretische Informatik 1: Endliche Automaten,
Kontextfreie Sprachen und Grundelemente der
Berechenbarkeit
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Theorie
Modulteilbereich: Einführung in die Theoretische Informatik
V UE K S P Summe
Credit
points
6
angeboten
in jedem WiSe
Anzahl der
SWS
2 2 4
Voraussetzungen: keine
Vorgesehene Semester: 1. Semester
Ziele:
- Kenntnis und Verständnis von fundamentalen Konzepten, Methoden und Ergebnissen
der Theoretischen Informatik am Beispiel endlicher Automaten, kontextfreier Sprachen
und eines Berechenbarkeitsmodells
- Fähigkeit zum Nachvollziehen und zur selbständigen Konstruktion einfacher Übersetzungen zwischen syntaktischen Konzepten sowie zum Verstehen und eigenen Führen
der zugehörigen Korrektheitsbeweise
- Fähigkeit zum Nachvollziehen und zur selbständigen Durchführung von einfachen
Induktionsbeweisen über die Struktur von Wörtern, Ableitungs- und Berechnungssequenzen
- Logisches Denken und Abstraktionsfähigkeit
- Aneignung formaler Konzepte und Methoden
- Kooperation und Teamfähigkeit durch Gruppenarbeit
Inhalte:
1. endliche Automaten
- Definition
- Erkennung regulärer Sprachen
- Potenz- und Produktautomat
- Leerheits- und Wortproblem
- Pumping-Lemma
- reguläre Ausdrücke
- rechtslineare Grammatiken
- Anwendungsbezüge: Modellierung technischer Systeme durch Statecharts,
Model Checking, Schaltungsentwurf (vgl. Technische Informatik)
2. Kontextfreie Sprachen
- kontextfreie Grammatiken
- Spracherzeugung
- Kontextfreiheitslemma
- Linksableitungen
- Spracherkennung durch Kellerautomaten
- Pumping-Lemma
- Anwendungsbezüge: Syntaxdefinition und -analyse von Programmiersprachen
3. Grundelemente der Berechenbarkeit
- ein Berechenbarkeitsmodell (while-Programme oder Turingmaschinen)
- berechenbare Funktionen
- Unentscheidbarkeit des Halteproblems
- Universalität
- Anwendungsbezüge: Programmierparadigmen
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
- H.-J. Kreowski: Theoretische Informatik 1, Skript
- J.E. Hopcroft, R. Motwani, J.D. Ullman: Einführung in die Automatentheorie, Formale
Sprachen und Komplexitätstheorie, Addison Wesley, 2002
- J.E. Hopcroft, R. Motwani, J.D. Ullman: Introduction to Automata Theory, Languages, and
Computation, Addison Wesley, 2001
- A.J. Kfoury, R.N. Moll, M.A. Arbib: A Programming Approach to Computability, Springer,
1982
Lehrende:
Prof. Dr. H.-J. Kreowski, N. N.
Nummer
601.02
Theoretische Informatik 2: Formale Sprachen,
Berechenbarkeitsmodelle und Komplexität
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Theorie
Modulteilbereich: Einführung in die Theoretische Informatik
V UE K S P Summe
Credit
points
6
angeboten
in jedem SoSe
Anzahl der
SWS
2 2 4
Voraussetzungen: Inhalte von 601.01
Vorgesehene Semester: empfohlen für das 4. Semester
Ziele:
- Gründliche Kenntnisse und vertieftes Verständnis von Konzepten, Methoden und
Ergebnissen aus den Kerngebieten der Theoretischen Informatik
- Fähigkeit zum Nachvollziehen und zur selbständigen Konstruktion einfacher Übersetzungen zwischen syntaktischen Konzepten sowie zum Verstehen und eigenen Führen
der zugehörigen Korrektheitsbeweise
- Fähigkeit zum Nachvollziehen und zur selbständigen Durchführung von einfachen Induktionsbeweisen über die Struktur von Wörtern, Ableitungs- und Berechnungssequenzen
- Logisches Denken und Abstraktionsfähigkeit
- Aneignung formaler Konzepte und Methoden
- Kooperation und Teamfähigkeit durch Gruppenarbeit
Inhalte:
1. Formale Sprachen
- Chomsky-Grammatiken und -Sprachen
- Erweiterung regulärer und kontextfreier Sprachen zur Chomsky-Hierarchie
- Nichtentscheidbarkeit des allgemeinen Wortproblems
- Entscheidbarkeit des Wortproblems für monotone Grammatiken
- schnelle Lösung des Wortproblems kontextfreier Sprachen
- strukturelle Eigenschaften kontextfreier Sprachen
2. Berechenbarkeitsmodelle
- Turingmaschinen oder while-Programme (je nachdem welches Modell im Modul 601.01
nicht eingeführt wird)
- rekursive Funktionen
- Churchsche These
- Äquivalenz von Turingmaschinen, while-Programmen und rekursiven Funktionen
3. Komplexität
- Aufwandsbegriff
- typische Beispiele wie Matrizenmultiplikation, Suchen und Sortieren o.ä.
- Aufwandsklassen
- Diskussion des P = NP-Problems
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
- H.-J. Kreowski: Theoretische Informatik 2, Skript
- J.E. Hopcroft, R. Motwani, J.D. Ullman: Einführung in die Automatentheorie, Formale
Sprachen und Komplexitätstheorie, Addison Wesley, 2002
- J.E. Hopcroft, R. Motwani, J.D. Ullman: Introduction to Automata Theory, Languages, and
Computation, Addison Wesley, 2001
- A.J. Kfoury, R.N. Moll, M.A. Arbib: A Programming Approach to Computability, Springer,
1982
Lehrende:
Prof. Dr. H.-J. Kreowski, N. N.
Nummer
602.01
Algorithmen auf Graphen
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Theorie
Modulteilbereich: Algorithmen- und Komplexitätstheorie
V UE K S P Summe
Credit
points
6
i. d. R.
angeboten
in jedem WiSe
Anzahl der
SWS
4 4
Voraussetzungen: 601.01, Inhalte von 601.02
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Einsichten in die Grundprinzipien der Analyse von Algorithmen
- Erkenntnisse über die Korrektheit, den Zeit- und Platzbedarf von Algorithmen
und die Komplexität algorithmischer Probleme sowie über die zugrunde liegenden
Gesetzmäßigkeiten.
- Fähigkeit zum Nachvollziehen und zur selbständigen Durchführung formaler
Konstruktionen auf Graphen und der Beweise von in diesem Zusammenhang
Interessierenden Eigenschaften
- Logisches Denken und Abstraktionsfähigkeit
- Aneignung formaler Konzepte und Methoden
- Kooperation und Teamfähigkeit durch Gruppenarbeit
Inhalte:
1. Analyse konkreter Algorithmen auf Graphen (z.B. Eulersch-Test, kürzeste Wege,
minimale aufspannende Bäume, maximale Flüsse u. ä.)
2. Reduktionsbegriff
3. NP-Vollständigkeit
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
- H.-J. Kreowski: Algorithmen auf Graphen, Skript
- D. Jungnickel: Graphen, Netzwerke und Algorithmen, BI Wissenschaftsverlag, 1990
- M.R. Garey, D.S. Johnson: Computers and Intractability, Freeman & Company, 1979
Lehrende:
Prof. Dr. H.-J. Kreowski
Nummer
603.01
Formale Sprachen: DNA Computing
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Theorie
Modulteilbereich: Formale Sprachen
V UE K S P Summe
Credit
points
6
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
4 4
Voraussetzungen: 601.01, Inhalte von 601.02
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Einsichten in die Grundideen und Prinzipien von DNA Computing
- Vertiefte Einsichten in die Erzeugung und Modellierung formaler Sprachen sowie
in die strukturellen und entscheidbarkeitstheoretischen Eigenschaften von grammatikalischen Systemen und Automatenmodellen im methodischen Zusammenhang mit
DNA Computing
- Entwickelte Fähigkeit zum Nachvollziehen von und zum Umgang mit komplexen
Reduktionen zwischen Sprachklassen und den zugehörigen Korrektheitsbeweisen
- Logisches Denken und Abstraktionsfähigkeit
- Aneignung formaler Konzepte und Methoden
- Kooperation und Teamfähigkeit durch Gruppenarbeit
Inhalte:
1. Grundlagen von DNA Computing
2. Spracherzeugung durch Sticker-Systeme, ins-del-Systeme und Splicing-Systeme
3. Methoden des Sprachklassenvergleichs
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
- G. Paun, G. Rozenberg, A. Salomaa: DNA Computing, Springer, 1998
Lehrende:
Prof. Dr. H.-J. Kreowski u. a.
Nummer
603.02
Formale Sprachen: Graphtransformation
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Theorie
Modulteilbereich: Formale Sprachen
V UE K S P Summe
Credit
points
6
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
4 4
Voraussetzungen: 601.01, Inhalte von 601.02
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Einsichten in die Prinzipien der regelbasierten Graphtransformation.
- Vertiefte Einsichten in die Erzeugung und Erkennung formaler Graphsprachen sowie in
ihre strukturellen und entscheidbarkeitstheoretischen Eigenschaften
- Entwickelte Fähigkeit zum Nachvollziehen von und zum Umgang mit regelbasierten
Methoden zur Graphtransformation und zur Durchführung der Beweise von in diesem
Zusammenhang interessierenden Eigenschaften
- Logisches Denken und Abstraktionsfähigkeit
- Aneignung formaler Konzepte und Methoden
- Kooperation und Teamfähigkeit durch Gruppenarbeit
Inhalte:
1. Graph-Grammatiken und ihre erzeugten Graphsprachen
2. Theorie kontextfreier Graphsprachen
3. Graphtransformationseinheiten und Interleaving-Semantik
4. Parallelität und Nebenläufigkeit
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
- H.-J. Kreowski: Graphtransformation, Skript
- G. Rozenberg: Handbook of Graph Grammars and Computing by Graph Transformation,
Vol. 1, World Scientific, 1997
Lehrende:
Prof. Dr. H.-J. Kreowski
Nummer
604.01
Algebraische Spezifikation
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Theorie
Modulteilbereich: Theorie der Programmierung
V UE K S P Summe
Credit
points
6
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
4 4
Voraussetzungen: 601.01, Inhalte von 601.02
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Einsichten in die Prinzipien der algebraischen Spezifikation von Datentypen
und datenverarbeitenden Systemen
- Erkenntnisse über operationelle Termersetzungs- sowie initiale und lose
Modellsemantik
- Vertiefte Einsichten in den Korrektheitsbegriff
- Fähigkeit zum Nachvollziehen von und zum Umgang mit formalen Modellierungsmethoden und ihren semantischen Eigenschaften
- Logisches Denken und Abstraktionsfähigkeit
- Aneignung formaler Konzepte und Methoden
- Kooperation und Teamfähigkeit durch Gruppenarbeit
Inhalte:
1. Gleichungsspezifikationen
2. Algebren (als Datentypen) und initiale Algebren
3. Korrektheit
4. Parametrisierte Spezifikationen
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
- H.-J. Kreowski: Algebraische Spezifikation, Skript
- H. Ehrig, B. Mahr: Fundamentals of Algebraic Specification 1, Springer, 1985
- E. Astesiano, H.-J. Kreowski, B. Krieg-Brückner (Eds.): Algebraic Foundations of Systems
Specification, Springer, 1999
Lehrende:
Prof. Dr. H.-J. Kreowski, Prof. Dr. L. Schröder (Vertretungsprofessur), u. a.
Nummer
604.02
Logik
Modultyp: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Theorie
Modulteilbereich: Theorie der Programmierung
V UE K S P Summe
Credit
points
6
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
4 4
Voraussetzungen: Inhalte von 600.01, 600.02, 601.01, 601.02
Vorgesehene Semester: Ab 5. Semester
Ziele:
- Verständnis für logische Notation
- Fähigkeit zum Umgang mit formalen Systemen
- Fähigkeit zur formalen Begriffsbildung
- Fähigkeit zur strukturierten und korrekten Durchführung formaler Beweise
- Verständnis metetheoretischer Problemstellungen in formalen Systemen
Inhalte:
- Einführung in die Prädikatenlogik erster Stufe. Themen:
- Aussagen- und Prädikatenlogik
- logische Formalisierung
- logische Folgerung
- Hintikka-Spiele
- Formales Beweisen
- Korrektheit
- Vollständigkeit
- Anwendungen in der Informatik (Programmverifikation, Prolog).
Form der Prüfung:
i. d. R. Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Jon Barwise and John Etchemendy: Language, Proof and Logic, CSLI, 1999
Lehrende:
Prof. Dr. H.-J. Kreowski, Dr. T. Mossakowski, Prof. Dr. L. Schröder
Nummer
605.01
Theorie der Künstlichen Intelligenz
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Theorie
Modulteilbereich: Theorie der Künstlichen Intelligenz
V UE K S P Summe
Credit
points
6
i. d. R.
angeboten
in jedem WiSe
Anzahl der
SWS
4 4
Voraussetzungen: 601.01
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
Inhalte:
Diese Modulbeschreibung wird im Zuge der Neuberufung der Stelle
"Theorie der Künstlichen Intelligenz" weiter ausgearbeitet.
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Lehrende:
N. N.
Nummer
699.01
Syntaktische Methoden der Bilderzeugung
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Theorie
Modulteilbereich: Spezielle Gebiete der Theoretischen Informatik
V UE K S P Summe
Credit
points
6
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
4 4
Voraussetzungen: 601.01, Inhalte von 601.02
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Kenntnisse über das Spektrum der syntaktischen Bilderzeugungsmethoden
- Einsichten in ihre verschiedenen strukturellen und entscheidbarkeitstheoretischen
Eigenschaften
- Entwickelte Fähigkeit zum Nachvollziehen von und zum Umgang mit bilderzeugenden
Methoden und ihren Eigenschaften insbesondere hinsichtlich ihrer Erzeugungsmächtigkeit im Vergleich
- Logisches Denken und Abstraktionsfähigkeit
- Aneignung formaler Konzepte und Methoden
- Kooperation und Teamfähigkeit durch Gruppenarbeit
Inhalte:
1. Verschiedene Bilderzeugungsmethoden (z.B. Kettencode-Bildsprachen,
Turtle-Geometrie-Bildsprachen, iterierte Funktionensysteme, Collagen-Grammatiken,
zelluläre Automaten)
2. Entscheidbarkeit und Unentscheidbarkeit bei Bildsprachen
3. Vergleich der Mächtigkeit der Erzeugungsmethoden
4. Kompositionseigenschaften von Bildern und Bildsprachen
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
- H.-J. Kreowski: Syntaktische Methoden der Bilderzeugung, Skript
- B. Grünbaum, G.C. Shephard: Tilings and Patterns, Freeman and Company, 1989
- H.-O. Peitgen, H. Jürgens, D. Saupe: Fractals for the Classroom Part One, Springer,
1992
- P. Prusienciewicz, A. Lindenmayer: The Algorithmic Beauty of Plants, Springer, 1990
Lehrende:
Prof. Dr. H.-J. Kreowski u. a.
Nummer
699.02
Petri-Netze
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Theorie
Modulteilbereich: Spezielle Gebiete der Theoretischen Informatik
V UE K S P Summe
Credit
points
6
i. d. R.
angeboten
unregelmäßig
Anzahl der
SWS
4 4
Voraussetzungen: 601.01, Inhalte von 600.02 und 601.02
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Einsichten in die Prinzipien der Modellierung mit Petri-Netzen
- Einsichten in die strukturellen und entscheidbarkeitstheoretischen Eigenschaften von
Petri-Netzen
- Kenntnis von Techniken zur Analyse von Petri-Netz-Modellen
- Fähigkeit zum Nachvollziehen und zur Durchführung von Beweisen von in diesem
Zusammenhang interessierenden Aussagen
- Logisches Denken und Abstraktionsfähigkeit
- Aneignung formaler Konzepte und Methoden
- Kooperation und Teamfähigkeit durch Gruppenarbeit
Inhalte:
1. Stellen/Transitionsnetze
2. Erreichbarkeitsanalyse
3. Nebenläufigkeit
4. Beschränktheit
5. Überdeckbarkeit
6. Lebendigkeit
7. Invarianten
8. Fairness
9. Prozesse
10. weitere Netztypen, insbesondere höhere Netze
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
- W. Reisig: Petri Nets: An Introduction, Springer, 1985
- W. Reisig: Petri-Netze, Springer, 1986
- P.H. Starke: Analyse von Petri-Netz-Modellen, Teubner, 1990
- B. Baumgarten: Petri-Netze, 2. Auflage, Spektrum Akad. Verl., 1996
- L. Priese, H. Wimmel: Theoretische Informatik: Petri-Netze, Springer, 2003
Lehrende:
Dr. R. Klempien-Hinrichs, Prof. Dr. H.-J. Kreowski
Nummer
699.03
Theorie reaktiver Systeme
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Theorie
Modulteilbereich: Sichere Systeme
V UE K S P Summe
Credit
points
6
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
2 2 4
Voraussetzungen: 601.01
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
In dieser Veranstaltung werden die theoretischen Grundlagen für Spezifikationsformalismen,
erarbeitet, welche sich besonders für nebenläufige reaktive Systeme (,,Embedded Systems")
eignen. Im Schwerpunkt befassen wir uns mit den Möglichkeiten der semantischen
Modellierung, und der Zuordnung semantischer Modelle zu gegebenen
Spezifikationsformalismen. Das Verständnis für diese Grundlagen ist auf vielen Gebieten
nicht nur nützlich, sondern unbedingt erforderlich:
· In der Forschung wird das hier vermittelte Wissen beim Entwurf neuer
Spezifikationsformalismen und Entwicklung zugehöriger Beweistheorien benötigt.
· Für die Praxis eröffnet die Kenntnis semantischer Modelle neue Möglichkeiten zur
automatischen Verifikation und Validierung von Anforderungen mittels Modellprüfung,
für die automatischen Softwaregenerierung aus Spezifikationen, sowie für das
automatisierte Testen.
Die Vorlesung eignet sich besonders als Grundlage für die Veranstaltung ,,Spezifikation
eingebetteter Systeme".
Inhalte:
1. Modelle der operationellen Semantik: Zustands-Transitionssysteme, markierte
Transitionssysteme (,,Labelled Transition Systems LTS"), Markierte Transitionssysteme mit
Zeit (,,Timed LTS"), Transitionssysteme mit Codierung der Refusal-Information Finite
State Machines (FSM) -- Interleaving-Semantics versus ,,true Parallelism" : Harel's StepSemantik für Statecharts Kripke-Strukturen
2. Modelle der denotationellen Semantik: Trace Modell, Failures-Modell, FailuresDivergence Modelle mit und ohne Zeit
3. Equivalenz und Verfeinerung: Bisimilarität Kongruenz -- Failures-Divergence
Refinement -- Failures Refinement Trace Refinement -- Testing Equivalence --
Definitionen mit und ohne Zeit
4. Fundamentale Modelleigenschaften: Deadlockfreiheit Safety- und Liveness-Properties
Fairness
5. Modell-orientierte Spezifikationsformalismen und ihre Semantik: Timed Automata
Hybrid Automata Timed CSP -- Netzlisten
6. Implizite Spezifikationsformalismen und ihre Semantik: Trace Logik mit und ohne Zeit
Temporallogiken: Linear Time Temporal Logic (LTL), Computation al Tree Logic (CTL)
7. Beweistheorien: Konsistenz Vollständigkeit -- Herleitung aus dem semantischen
Modell, dargestellt am Beispiel algebraischer Gesetze in Prozessalgebren (CSP)
8. Nachweis universeller Eigenschaften durch strukturelle Induktion über Syntax und
operationelle Semantik.
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Eine Übersicht mit Veranstaltungsinhalten, Aufgaben und Literaturhinweisen wird auf der
www-Seite zur Vorlesung zur Verfügung gestellt.
Lehrende:
Prof. Dr. J. Peleska
Nummer
700.01
Praktische Informatik 1: Imperative Programmierung und
Objektorientierung
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Einführung in die Praktische Informatik
V UE K S P Summe
Credit
points
8
angeboten
in jedem WiSe
Anzahl der
SWS
2 2 4 8
Voraussetzungen: keine
Vorgesehene Semester: 1. Semester
Ziele:
- Kenntnis der Konzepte und praktische Fertigkeiten in der Anwendung einer imperativen
Programmiersprache
- Verständnis für die Grundkonzepte der Objektorientierung
- Verständnis für die Entwicklung einfacher Algorithmen und Datenstrukturen
- Team-orientiertes Arbeiten zur Lösung von Problemstellungen
Die Vorlesungen Praktische Informatik 1 und 2 vermitteln essenzielles Grundwissen und
Basisfähigkeiten, deren Beherrschung für nahezu jede vertiefte Beschäftigung mit
Informatik sowohl in der industriellen Anwendung, als auch in der Forschung
Voraussetzung ist.
Inhalte:
1. Basiswissen: von Neumannsche Rechnerorganisation Grundlagen der
Rechnerarchitektur Programm und Prozess Programmiersprachen Compiler,
Assembler, Loader, Linker, Interpreter, Laufzeitumgebungen, Betriebssysteme Browser
Grafische Benutzungsschnittstellen Shells
2. Datenstrukturen: Information und ihre Repräsentation Datentypen und Typanalyse
Elementare und zusammengesetzte Datentypen rekursive Datentypen Kanonische
Operationen auf den eingeführten Datenstrukturen
3. Algorithmen: Begriff des Algorithmus Beschreibung von Algorithmen Algorithmische
Umsetzung kanonischer Operationen auf Datenstrukturen Kontrollstrukturen
Rekursion Grundlegende Strategien: Greedy-Strategie versus Divide-and-ConquerStrategie
4. Programmierparadigmen: (1) Imperative, funktionale und logische Programmierung (2)
Objektorientierte (imperative) Programmierung (3) Sequenzielle Programme versus
nebenläufige Programme
5. Grundkomponenten imperativer Programmiersprachen: Schnittstellen und Ein-/Ausgabe,
Variablen und Zuweisungen, Kontrollstrukturen, Blöcke, Funktionen, Rekursion
6. Syntax und Semantik imperativer Programmiersprachen: Syntax und Methoden der
Syntax-Spezifikation, reguläre Ausdrücke, (erweiterte) Backus-Naur-Form (E)BNF,
Syntaxgraphen operationelle Semantik für Zuweisungen und Kontrollstrukturen
7. Prinzipien der objektorientierten Programmierung: Geheimnisprinzip Methoden
Operationen Objekte Klassen Botschaften Ereignisverarbeitung Attribute
Vererbung Polymorphismus Overloading
8. Umsetzung der Punkte 2.-7. mit Java Illustration anhand einfacher Algorithmen
9. Programmdokumentation und zugehörige Hilfswerkzeuge, z.B. JavaDoc Doxygen
10. Testen von Programmen und zugehörige Hilfswerkzeuge, z.B. JUnit
11. Basisdienste im Internet:telnet, ftp und ihre sicheren Varianten ssh, scp, sftp
12. World-Wide -Web Grundbegriffe von HTML
Programmier-Praktikum: Programmentwicklung in Java Realisierung einzelner,
überschaubarer Programmieraufgaben
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] G. Saake und K.-U. Sattler: Algorithmen und Datenstrukturen. dpunkt.verlag, Heidelberg
(2004)
[2] R. Schiedermeier: Programmieren mit Java. Pearson, München (2005)
Weitere Informationen (Beispielprogramme, Musterlösungen, im WWW verfügbare Literatur)
sind auf der Web-Seite der Veranstaltung zu finden.
Lehrende:
Prof. Dr. J. Peleska, Prof. Dr. K. Schill, Dr. T. Röfer, u. a.
Nummer
700.02
Praktische Informatik 2: Algorithmen und
Datenstrukturen
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Einführung in die Praktische Informatik
V UE K S P Summe
Credit
points
6
angeboten
in jedem SoSe
Anzahl der
SWS
2 2 4
Voraussetzungen: 700.01
Vorgesehene Semester: 2. Semester
Ziele:
- Kenntnisse über komplexe Datenstrukturen und Algorithmen
- Fähigkeit zur Entwicklung von Algorithmen und Datenstrukturen zur Lösung vorgegebener
Probleme
- Beherrschung der Umsetzung von Datenstrukturen und Algorithmen in Java
- Team-orientiertes Arbeiten zur Lösung von Problemstellungen
Die Vorlesungen Praktische Informatik 1 und 2 vermitteln essenzielles Grundwissen und
Basisfähigkeiten, deren Beherrschung für nahezu jede vertiefte Beschäftigung mit
Informatik sowohl in der industriellen Anwendung, als auch in der Forschung
Voraussetzung ist.
Inhalte:
1. Komplexität von Algorithmen O(n)-Notation und asymptotische Analyse
2. Suchen und Sortieren auf Arrays: Binäre Suche Quicksort und weitere
Sortieralgorithmen Komplexitätsvergleiche
3. Mengen Bags Multimengen Relationen Funktionen: Datenstrukturen und
Algorithmen zur Realisierung kanonischer Operationen (z.B. Mengenalgebra)
4. Listen Stapel Warteschlangen: Datenstrukturen zur Realisierung (Arrays versus
Verkettung und dynamische Speicherallokation für Elemente), Algorithmen zur
Realisierung kanonischer Operationen (Listentraversion, Anfügen, Einfügen, Löschen,
Suchen, Stack-Operationen, FIFO-Warteschlangenoperationen)
5. Bäume: Binäre Bäume, AVL-Bäume, Rot-Schwarz-Bäume, B-Bäume Suchen,
Einfügen, Löschen, Traversion
6. Hashing: Hash-Array, Hashfunktion, Hash Buckets, offenes Hashing
7. Graphen: ungerichtete, gerichtete, gewichtete Graphen Repräsentation durch Knotenund Kantenlisten, durch Adjazenzmatrizen, Adjazenzlisten Algorithmen auf Graphen:
Breitensuche, Tiefensuche, Topologische Sortierung, kürzeste Wege auf gewichteten
Graphen: Dijkstras Algorithmus, Maximaler Durchfluss, Realisierung markierter
Transitionssysteme mit Graphen
8. Algorithmen zur Syntaxprüfung: Tokenizer und Parser systematische ParserGenerierung aus EBNF-Grammatiken
9. Textsuche: Knuth-Morris-Pratt Boyer-Moore Pattern Matching für reguläre Ausdrücke
10. Spezifikation von Programmen: Vor- und Nachbedingungen Invarianten
11. Verifikation: Parzielle und totale Korrektheit sequenzieller Programme Formale
Verifikation, z.B. Hoare Logik (Pre-/Postconditions) Eigenschaftsbeweis durch
Strukturelle Induktion
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] G. Saake und K.-U. Sattler: Algorithmen und Datenstrukturen. dpunkt.verlag, Heidelberg
(2004)
[2] R. Schiedermeier: Programmieren mit Java. Pearson, München (2005)
Weitere Informationen (Beispielprogramme, Musterlösungen, im WWW verfügbare Literatur)
sind auf der Web-Seite der Veranstaltung zu finden.
Lehrende:
Prof. Dr. J. Peleska, Prof. Dr. K. Schill, Dr. T. Röfer, u. a.
Nummer
700.03
Praktische Informatik 3: Funktionale Programmierung
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Einführung in die Praktische Informatik
V UE K S P Summe
Credit
points
6
angeboten
in jedem WiSe
Anzahl der
SWS
2 2 4
Voraussetzungen: Inhalte von 700.02
Vorgesehene Semester: 3. Semester
Ziele:
- Kenntnis der Konzepte und typischen Eigenschaften funktionaler Programmiersprachen,
- praktische Fähigkeiten in der Anwendung einer funktionalen Programmiersprache,
- Fähigkeit zur Entwicklung und Analyse von Datenstrukturen und Algorithmen in einer
funktionalen Programmiersprache,
- Fähigkeit zum Team-orientierten Arbeiten bei der Lösung von Problemstellungen.
Die Vorlesung Praktische Informatik 3 vermittelt essenzielles Grundwissen und
Basisfähigkeiten, deren Beherrschung für nahezu jede vertiefte Beschäftigung mit
Informatik Voraussetzung ist.
Inhalte:
1. Grundlagen der funktionalen Programmierung: Rekursion -- Definition von Funktionen
durch rekursive Gleichungen und Mustervergleich (pattern matching) -- Auswertung,
Reduktion, Normalform -- Funktionen höherer Ordnung, currying,Typkorrektheit und
Typüberprüfung
2. Typen: Algebraische Datentypen -- Typkonstruktoren -- Typklassen -- Polymorphie --
Standarddatentypen (Listen, kartesische Produkte, Lifting) und Standardfunktionen darauf
(fold, map, filter) -- Listenkomprehension
3. Algorithmen und Datenstrukturen: Unendliche Listen (Ströme) Bäume -- Graphen --
zyklische Datenstrukturen
4. Strukturierung und Spezifikation: Module Schnitstellen (Interfaces) Abstrakte
Datentypen -- Signaturen und Axiome
5. Theoretische Aspekte: Operationale und denotationelle Semantik -- Referentielle
Transparenz -- Lambda-Kalkül -- Kombinatorlogik Beweis durch Induktion und
Koinduktion -- Programmentwicklung durch Transformation
6. Fortgeschrittene Funktionale Programmierung: Monaden Funktionale I/O mit Monaden --
Reaktive und nebenläufige Programmierung -- Existentielle Typen
Programmentwicklung in Haskell Realisierung einzelner, überschaubarer
Programmieraufgaben in kleinen Gruppen
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] Simon Thompson: Haskell - The Craft of Functional Programming, Addison-Wesley,
2. Auflage 1999.
[2] Peter Pepper: Funktionale Programmierung. Springer-Verlag 1999.
Weiteres Lehrmaterial ist auf der Webseite des Veranstaltung zu finden:
· Folienkopien
· Übungsaufgaben mit Musterlösungen
· Hinweise auf Quellen im WWW
Die Haskell-Systeme hugs und ghci sind frei verfügbare Software (für Linux und Windows).
Lehrende:
Prof. Dr. B. Krieg-Brückner, Dr. C. Lüth, Dr. B. Hoffmann
Nummer
700.11
Technische Informatik 1:
Rechnerarchitektur und digitale Schaltungen
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Einführung in die Praktische Informatik
V UE K S P Summe
Credit
points
8
angeboten
in jedem SoSe
Anzahl der
SWS
4 2 6
Voraussetzungen: keine
Vorgesehene Semester: 2. Semester
Ziele:
- Kenntnis grundlegender Konzepte moderner Rechner
- Verständnis der Schaltkreismodellierung durch Boolesche Funktionen
- Hardware-Realisierung von arithmetischen Funktionen und Rechenwerken
- Einblicke in die Modellierung und Optimierung integrierter Schaltkreise
- Entwicklung von Kooperations- und Kommunikationsfähigkeiten durch gemeinsame
Bearbeitung von Übungsaufgaben
- Eingeständige Präsentation von Lösungen (in den wöchentlichen Tutorien)
- Selbständige Beurteilung von Rechnersystemen anhand der eingeführten Konzepte
- Beurteilung unterschiedlicher Hardware-Realisierungen unter den eingeführten
Optimierungszielen
Inhalte:
I. Rechnerarchitektur
1. Rechnersichtweisen: Ebenen und Sprachen, Hierarchie, Compiler, Interpreter
2. Aufbau und Funktionsweise: Hardware, Software, Firmware, Aufbau eines von-NeumannRechners, Arbeitsspeicher, Speicherzelle, Arbeitsweise eines Prozessors, Speicher, I/OBusse
3. Befehlssatz: RISC, CISC, Designprinzipien
4. Pipelining
5. Speicher: Hierachie, Organisation, Caches, Hintergrundspeicher
6. Parallelität: Ausprägungen, Klassifikation von parallelen Rechnerarchitekturen, Exkurs
über Verbindungsstrukturen
II. Digitale Schaltungen:
1. Schaltkreise: Technologien, Definition, Kosten, Semantik von kombinatorischen
Schaltkreisen, Simulation, Teilschaltkreise, Hierarchischer Entwurf, Beispiele
2. Kodierung: Zeichen, Zahlen, Zahlensysteme, Übertragung, Fehlerkorrektur, HammingCode, Huffman-Code, Festkommadarstellungen, Zahlendarstellung durch Betrag und
Vorzeichen, Einer-/Zweierkomplement-Darstellung, Gleitkommadarstellung (IEEE-754
Format)
3. Boolescher Kalkül: Funktion, Algebra, Ausdrücke, alternative Funktionsdarstellung, z.B.
durch Entscheidungsdiagramme
4. Zweistufige Schaltungen: Logiksynthese, Implikanten, Primimplikanten, Minimierung,
Quine/McClusky, Überdeckungsproblem
5. Integrierte Schaltungen, arithmetische Schaltungen, ALU
6. Schaltungen mit speichernden Elementen
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben, Präsentation mindestens einer Lösung im Tutorium
und Fachgespräch
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
B. Becker, R. Drechsler, P. Molitor, Technische Informatik Eine Einführung, Pearson
Studium, 2005
S. Tanenbaum, J. Goodman, Computerarchitektur, 4. Aufl., Pearson Studium, 2001
H. Wuttke, K. Henke, Schaltsysteme, Pearson Studium, 2002
W. Stallings, Computer Organization & Architecture, Prentice Hall, 2002
C. Siemers, A. Sikora, Taschenbuch Digitaltechnik, Fachbuchverlag Leipzig, 2002
T. Beierlein, O. Hagenbruch, Taschenbuch Mikroprozessortechnik, Fachbuchverlag Leipzig,
2001
D. Patterson, J. Hennessy, Computer Organization & Design - The Hardware/Software
Interface, Morgan Kaufmann Publishers, 1997
Lehrende:
Prof. Dr. R. Drechsler
Nummer
700.12
Technische Informatik 2:
Betriebssysteme und Nebenläufigkeit
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Einführung in die Praktische Informatik
V UE K S P Summe
Credit
points
8
angeboten
in jedem WiSe
Anzahl der
SWS
4 2 6
Voraussetzungen: Inhalte von 700.02 und 700.11
Vorgesehene Semester: 3. Semester
Ziele:
- In der Terminologie der Betriebssysteme und nebenläufigen Systeme kommunizieren
können.
- Abstraktionshierarchien (Speicherverwaltung, Dateisystem) in Bezug auf ihre Auswirkung
auf die Systemleistung einschätzen können.
- Lösungsvarianten für Systemsoftwarekomponenten und den Umgang mit Nebenläufigkeit
bewerten können (s. unten).
- Schutzmechanismen in Bezug auf Anwendungssicherheitsziele anwenden können.
- Selbständiges Entwickeln von einfachen Systemkomponenten in C++ für Unix.
- Im Rahmen von Übungsaufgaben Übertragung der globalen Strategien auf vorgegebene
Einzelsituationen.
- Durch den Übungsbetrieb in kleinen Gruppen wird die Kooperations- und Teamfähigkeit
gefördert.
Inhalte:
I. Grundlagen der Betriebssysteme
1. Betriebssysteme: Aufgaben, Rechnerbetriebsformen und Elemente von Betriebssystemen,
Anmerkungen zur Geschichte und Überblick über die Entwicklung der Betriebssysteme
2. Prozeßverwaltung: Einfache Prozesse, Prozeßeigenschaften, Unterbrechungen,
Systemaufrufe, Ausnahmen, Echtzeitbetrieb
3. Speicherverwaltung: Ein-/Auslagerungsverfahren
4. Dateisystem: Namen, Baumstruktur; Zugriffsoperationen; Abbildung auf reale Geräte;
Ein/Ausgabe; Sicherheit (Schutzmechanismen, Zugriffsrechte)
5. Befehlsinterpreter
II. Nebenläufigkeit
1. Synchronisation: Semaphore, (bedingte) kritische Abschnitte, Ereignisse, Monitore,
synchroner/asynchroner Nachrichtenaustausch, "Rendezvous", Kanäle, verteilte Systeme
mit Prozedurfernaufrufen
2. Verklemmungen, Lebendigkeit, Fairness; Korrektheit
3. Formale Spezifikation nebenläufiger Systeme, z.B. mit Petri-Netzen
4. Spezielle nebenläufige Systeme: Speisende Philosophen, Erzeuger/Verbraucher,
Leser/Schreiber usw.
5. Grundlagen der Rechnernetze, Client/Server-Architekturen, lokale und globale Netze
(Überblick)
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Andrew S. Tanenbaum: Modern Operating Systems, 2nd Edition, Prentice
Hall, 2001 (bzw. die deutsche Übersetzung: Moderne Betriebssysteme, 2. Auflage, Pearson
Studium, 2002)
Lehrende:
Prof. Dr. U. Bormann
Nummer
701.01
Rechnerarchitektur
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Rechnerarchitektur
V UE K S P Summe
Credit
points
6
i. d. R.
angeboten
in jedem WiSe
Anzahl der
SWS
2 2 4
Voraussetzungen: 700.11
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Klassifikation von Rechnersystemen
- Detaillierte Kenntnis der Konzepte moderner Rechner
- Probleme und deren Lösungen bei der Realisierung einzelner Konzepte
- Eigenständige Präsentation von Lösungen (in den wöchentlichen Tutorien)
- Eigenständige Klassifikation und Beurteilung von Rechnersystemen
- Beurteilung unterschiedlicher Hardware-Realisierungen bei der Betrachtung einzelner
Konzepte
Inhalte:
1. Klassifikation
2. Integrierte Schaltkreise
3. Entwurf
4. Maschinensprachen
5. Rechnerarithmetik
6. Datenpfad und Kontrolle
7. Pipelining
8. Speicherhierarchie
9. Interfaces
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
T. Flik, Mikroprozessortechnik und Rechnerstrukturen, 7. Aufl., Springer, 2005
B. Becker, R. Drechsler, P. Molitor, Technische Informatik Eine Einführung, Pearson
Studium, 2005
R. E. Bryant, D. O'Hallaron, Computer Systems, Prentice Hall, 2003
S. Tanenbaum, J. Goodman, Computerarchitektur, 4. Aufl., Pearson Studium, 2001
H. Wuttke, K. Henke, Schaltsysteme, Pearson Studium, 2002
W. Stallings, Computer Organization & Architecture, Prentice Hall, 2002
C. Siemers, A. Sikora, Taschenbuch Digitaltechnik, Fachbuchverlag Leipzig, 2002
T. Beierlein, O. Hagenbruch, Taschenbuch Mikroprozessortechnik, Fachbuchverlag Leipzig,
2001
D. Patterson, J. Hennessy, Computer Organization & Design - The Hardware/Software
Interface, Morgan Kaufmann Publishers, 1997
Lehrende:
Prof. Dr. R. Drechsler
Nummer
701.02
Hardware-Software Co-Design
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Rechnerarchitektur
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
2 2 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 2
Voraussetzungen: 700.11
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Syntheseansätze für HW/SW-Systeme
- Verständnis für den modernen Systementwurf
- Einblick in ein aktuelles Forschungsgebiet
- Alternativen für HW/SW-Implementierungen
- Effiziente Algorithmen, die auch in anderen Anwendungsgebieten verwendet werden
- Eigenständige Präsentation von Lösungen (in den wöchentlichen Tutorien)
- Beurteilung der Qualität von Systementwürfen
- Selbstständiges Erkennen der Probleme beim Entwurf eines komplexen Systems
Inhalte:
1. Zielarchitekturen für HW/SW-Systeme
2. Systementwurf - Modelle und Methoden
3. Compiler und Codegenerierung
4. Partitionierung
5. Schätzung der Entwurfsqualität
6. Weiterführende Codesign-Themen
Interface- und Kommunikationssynthese
Co-Simulation, Co-Emulation und Rapid Prototyping
Insbesondere werden folgende theoretisch/methodische Grundlagen im Zusammenhang
dieser Inhalte behandelt:
- Techniken des Compilerbau
- Vertiefung zu Algorithmen auf Graphen
- Komplexitätstheoretische Betrachtung der betrachteten Algorithmen
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Axel Sikora, Rolf Drechsler, Software-Engineering und Hardware-Design, Carl Hanser Verlag,
2002
Jürgen Teich, Digitale Hardware/Software-Systeme, Springer, 1997
Lehrende:
Prof. Dr. R. Drechsler
Nummer
701.03
Qualitätsorientierter Hardware-Entwurf
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Rechnerarchitektur
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
2 2 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 4
Voraussetzungen: 700.11
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Überblick über den Entwurfsablauf
- Methoden zur Validierung von Entwürfen
- Methoden und Algorithmen zur formalen Verifikation von Entwürfen
- Eigenständige Präsentation von Lösungen (in den wöchentlichen Tutorien)
- Sensibilisierung für das Problem der Qualitätssicherung beim Systementwurf
Inhalte:
1. Entwurfsablauf
2. Hardware-Beschreibung durch VHDL
3. Verifikation
4. Formale Methoden
5. Graphenbasierte Funktionsdarstellung
6. Äquivalenzvergleich
7. Modellprüfung
Aus der Übersicht lässt sich erkennen, dass ein überwiegender Teil der Vorlesung
theoretisch/methodische Grundlagen behandelt. Insbesondere werden folgende
theoretisch/methodischen Grundlagen im Zusammenhang dieser Inhalte behandelt:
- Boolesche Funktionen und Boolesche Algebra
- Datenstrukturen zur effizienten Repräsentation Boolescher Funktionen
- effiziente Algorithmen zur Manipulation Boolescher Funktionen
- Überführung von Systemen in automatentheoretische Modelle
- Temporallogiken zur Beschreibung von Eigenschaften für die Modellprüfung
- Erreichbarkeitsanalyse und Fixpunktiterationen in großen Zustandsräumen
- Komplexitätstheoretische Betrachtung der Algorithmen
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
G. Hachtel, F. Somenzi, Logic Synthesis and Verification Algorithms, Kluwer Academic
Publishers, 1996
K.L. McMillan: Symbolic Model Checking, Kluwer Academic Publishers, 1993
Lehrende:
Prof. Dr. R. Drechsler
Nummer
701.04
Evolutionäre Algorithmen
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Rechnerarchitektur
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
in jedem WiSe
Anzahl der
SWS
2 2 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 2
Voraussetzungen: 700.11
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
Zielsetzung der Veranstaltung sind der Erwerb von tiefgehenden Kenntnissen über
Evolutionären Algorithmen, sowohl in Theorie als auch Praxis. Dazu gehören algorithmische
Beschreibungen, aber auch ein praktischer Teil, der Implementierungen der einzelner
Methoden vorsieht. Ein weiterer Aspekt der Vorlesung ist die Mehrzieloptimierung, wodurch
für die Praxis relevante Problemstellungen im Bereich der Optimierung betrachtet werden.
Inhalte:
Evolutionäre Algorithmen sind Verfahren zur Lösung 'schwieriger'
Optimierungs- und Suchprobleme. Diese Optimierungsmethode orientiert
sich an der aus der Biologie bekannten Evolutionstheorie:
charakteristische Beschreibungen von Problemlösungen werden codiert
und bilden sogenannte Individuen, die mit Hilfe einer Fitnessfunktion
bewertet werden. Durch wiederholte Selektion, Rekombination und
Eliminierung werden immer neue und verbesserte Individuen, also
Lösungen erzeugt. Das Ziel ist es, diese im Laufe der Generationen
bzgl. ihrer Fitness zu verbessern, d.h. zu optimieren. Evolutionäre
Algorithmen sind oftmals in der Lage, bessere Lösungen zu finden als
andere bewährte Optimierungsmethoden. Die Vorlesung gibt eine detaillierte
Einführung zu Evolutionäre Algorithmen, sowohl in Theorie als auch Praxis.
Insbesondere werden folgende theoretisch/methodische Grundlagen im Zusammenhang
dieser Inhalte behandelt:
- Darstellung des Suchraumes für Optimierungsprobleme
- Optimalitätskriterien für Optimierungsprobleme
- Qualitätsabschätzung einer Lösung bei unbekanntem Optimum
- Kodierungsfunktionen zur Repräsentation mittels Evolutionärer Algorithmen
- Theoretische Grenzen Evolutionärer Algorithmen
- Theoretische Grundlagen der Mehrzieloptimierung
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Karsten Weicker: Evolutionäre Algorithmen, 2002
David Goldberg: Evolutionary Algorithms, 1989
John Koza: Genetic Programming, 1992
Originalarbeiten aus IEEE Transactions on Evolutionary Algorithms
Lehrende:
Dr. N. Drechsler
Nummer
701.05
Schaltkreisentwurf
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Rechnerarchitektur
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
2 2 4 Credit points: 6
Davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 2
Voraussetzungen: 700.11
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Detaillierte Kenntnis des Entwurfsablaufs für integrierte Schaltkreise
- Transformation von Problemen im Entwurf auf Graphenalgorithmen
- Algorithmen im Entwurfsablauf
- Aufwandsabschätzung der eingeführten Algorithmen
- Eigenständige Präsentation von Lösungen (in den wöchentlichen Tutorien)
- Einschätzung der Komplexität von Entwurfsproblemen
- Transformation eines gegebenen Problems auf ein bekanntes und Lösung durch effiziente
Algorithmen
Inhalte:
1. CAD in der Mikroelektronik
2. Hardwaremodellierung und Syntheseproblem
3. Scheduling
4. Binding
5. Boolesche Funktionen und ihre Darstellungen
6. Zweistufige Logiksynthese
7. Mehrstufige Logiksynthese
8. Analyse des Zeitverhaltens
9. Technologieanpassung
10. Sequentielle Schaltungen
Insbesondere werden folgende theoretisch/methodische Grundlagen im Zusammenhang
dieser Inhalte behandelt:
- Datenstrukturen zur Darstellung und Manipulation Boolescher Funktionen
- Komplexitätstheoretische Betrachtung unterschiedlicher Darstellungen
- Algorithmen zur Bestimmung von Scheduling, Binding
- Effiziente Berechnung kompakter zweistufiger Darstellungen Boolescher
Funktionen
- Algebraische Verfahren zur Logiksynthese
- Optimalität der Algorithmen bzgl. der Qualität der Lösung
- Komplexitätstheoretische Betrachtung der Laufzeiten ausgewählter Verfahren
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
G.Hachtel, F. Somenzi: Logic Synthesis and Verifications Algorithms, Kluwer Academic
Publishers 1996
G. DeMicheli: Synthesis and Optimization of Digital Circuits, McGraw-Hill, 1994
P. Molitor, C. Scholl: Datenstrukturen und effiziente Algorithmen für die Logiksynthese
kombinatorischer Schaltungen, B.G. Teubner Stuttgart, 1999
Lehrende:
Prof. Dr. R. Drechsler
Nummer
702.01
Betriebssysteme 1
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Betriebssysteme
V UE K S P Summe
Credit
points
6
i. d. R.
angeboten
in jedem SoSe
Anzahl der
SWS
2 2 4
Voraussetzungen: 700.12
Vorgesehene Semester: ab 4. Semester
Ziele:
In dieser Vorlesung erwerben die Teilnehmer Kenntnisse der Grundkonzepte und
Leistungsmerkmale moderner Betriebssysteme, sowie ihrer Anwendung in der
Systemprogrammierung. Damit werden sie in die Lage versetzt, bei Entwurf und Entwicklung
komplexer Anwendungen die richtigen Betriebssystemmechanismen und -dienste
auszuwählen und korrekt in die Applikation zu integrieren.
Inhalte:
Einführung in die Grundkonzepte heutiger Betriebssysteme:
1. Prozesse, Threads und Kommunikationsmechanismen
2. Speicherverwaltung
3. Dateisysteme
4. Ein-/Ausgabeverwaltung
5. Betriebsmittelvergabe
6. Synchronisation
7. Architekturen für Betriebssystemkerne
8. Zuverlässigkeitsmechanismen zur Gewährleistung von Safety, Security, Availability,
Reliability
9. Verifikation von Betriebssystemmechanismen mit Hilfe formaler Spezifikationen und
Modellprüfung.
Die Übungen vertiefen den Vorlesungsstoff anhand von Aufgaben aus den Bereichen
Systemprogrammierung Entwicklung von Algorithmen für Betriebssystemmechanismen
Verifikation von Betriebssystemmechanismen. Beispiele werden vor allem aus dem Bereich
der Unix-Betriebssysteme gewählt (Linux, Solaris). Programmierkenntnisse in C oder C++
sind Voraussetzung.
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Die Vorlesungsinhalte werden im Detail in der Web-Page zur Veranstaltung beschrieben;
siehe beispielsweise http://www.informatik.uni- bremen.de/agbs/lehre/ss04/bs1/index_d.html.
Dort findet sich auch ein ausführliches Literaturverzeichnis.
Lehrende:
Prof. Dr. J. Peleska
Nummer
702.02
Betriebssysteme 2
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Betriebssysteme
V UE K S P Summe
Credit
points
6
i. d. R.
angeboten
in jedem Jahr
Anzahl der
SWS
2 2 4
Voraussetzungen: 702.01
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
Die Vorlesung wendet sich an Studierende, die vertiefte Kenntnisse über die Interna von
Betriebssystemen erwerben wollen, um selbständig neue Betriebssystemdienste oder sogar
ganze Systeme zu entwickeln. Die hier vermittelten Kenntnisse sind heute vor allem in den
Anwendungsbereichen Mobilkommunikation, Mobile Computing, Wearable Computing und
Steuerung sicherheits-relevanter Anwendungen wichtig: Hier werden zur Zeit viele neue
Betriebssysteme oder Komponenten davon entwickelt, um den spezialisierten Anforderungen
der Anwendungsdomäne Rechnung zu tragen.
Inhalte:
Als ,,Anschauungsobjekt" für die Vorlesung dient das Linux-Betriebssystem, dessen frei
verfügbare Quellen eine gute Grundlage bieten, um Implementierungstechniken zu verstehen
und die Erweiterung des Kernels zu erlernen.
1. Implementierung von Systemaufrufen unter Linux
2. Scheduling Policies
3. Architektur, Objekte und Methoden des virtuellen Dateisystems.
4. Spezialthemen aus folgenden Bereichen: (1) Scheduling: Fairness-Eigenschaften und ihre
Verifikation (2) Fehlertolerante Systeme: Master-Standby Systeme, n-modulare
Redundanz, Byzantine Agreement. (3) Windows-Betriebssysteme: Fenster-orientiertes
Programmierparadigma Nachrichtenaustausch unter Windows Threads unter Windows
(4) Unix Streams.
Die Übungen vertiefen den Stoff anhand von Aufgaben aus den Bereichen
Systemprogrammierung Entwicklung von Systemaufrufen und Integration in den LinuxKernel Entwicklung von Dateisystemen Entwicklung von Linux Kernel-Modulen.
Programmierkenntnisse in C/C++ sind Voraussetzung.
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Die Vorlesungsinhalte werden im Detail in der Web-Page zur Veranstaltung beschrieben;
siehe beispielsweise http://www.informatik.uni-bremen.de/agbs/lehre/ss04/bs2/index_d.html.
Dort findet sich auch ein ausführliches Literaturverzeichnis.
Lehrende:
Prof. Dr. J. Peleska
Nummer
702.03
Spezifikation eingebetteter Systeme
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Betriebssysteme
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
2 2 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 4
Voraussetzungen:
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
Kennenlernen und Verstehen von Spezifikationsformalismen, die besonders für
die Beschreibung von eingebetteten Steuerungssystemen mit Echtzeitbedingungen
geeignet sind. Einführung in Paradigmen, d.h. wiederkehrende Grundmuster,
nach denen typische Anforderungen an Echtzeitsysteme klassifiziert und
beschrieben werden können. Übersicht über die aktuellen Forschungsthemen auf
diesem Gebiet.
Inhalte:
Spezifikationsformalismen, Ausdrucksmächtigkeit, Semantik und Anwendung an
Beispielen aus dem Gebiet Echtzeitsysteme:
1. Timed Automata,
2. Timed CSP,
3. Hybrid Statecharts für Systeme mit diskreten und analogen Steuerungsgrößen,
4. UML-Diagrammtypen mit Eignung für Echtzeitsysteme.
5. Systemparadigmen: Zeitgesteuerte (Time-Triggered) Systeme versus ereignisgesteuerte
(Event-Triggered) Systeme.
6. Basismechanismen für Echtzeitbetriebssysteme zur Umsetzung von Spezifikationen in
ausführbare Hardware/Software-Systeme.
Insbesondere werden folgende theoretisch/methodische Grundlagen im Zusammenhang
dieser Inhalte behandelt:
· Operationelle Semantik für formale Spezifikationsformalismen mit Zeit
· Formale Semantik hybrider Systeme
· Temporallogiken und ihre Modelle
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Die Vorlesungsinhalte werden im Detail in der Web-Page zur Veranstaltung beschrieben;
siehe beispielsweise http://www.informatik.uni-bremen.de/agbs/lehre/ws0405/ses.Dort findet
sich auch ein ausführliches Literaturverzeichnis.
Lehrende:
Prof. Dr. J. Peleska
Nummer
703.01
Datenbanksysteme
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Datenbanksysteme
V UE K S P Summe
Credit
points
8
i. d. R.
angeboten
in jedem WiSe
Anzahl der
SWS
4 2 6
Voraussetzungen: Inhalte von 601.01, 700.12, 901.01
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- In der Terminologie des Fachgebiets Datenbanksysteme sich ausdrücken können,
Datenbanksystem- und Anwendungskomponenten in der Terminologie beschreiben
können,
- Vertiefte Kenntnisse von und praktische Erfahrungen mit Datenbanksystemen insbesondere
im Entwurf, der Implementierung und der Administration erwerben,
- Lösungsvarianten für datenbanktechnische Probleme entwickeln können; insbesondere für
die Vielzahl der diskutierten Techniken: Voraussetzungen für deren Anwendung erkennen,
Aufwände abschätzen, Schemata und Anwendungen entwerfen und Einsatzgebiete für
Techniken bewerten können.
- Durch praktische Übungen wird die konkrete Realisierung von Datenbankanwendungen
geübt; das Sprachverständnis wird durch strikte Trennung von Syntax und Semantik
herausgebildet
Inhalte:
1. Einführung: Historische Entwicklung, Aufgaben und Architektur von Datenbanksystemen.
2. Wichtige Datenmodelle: Entity-Relationship-Modell, Relationenmodell, objektorientierte und
semistrukturietes Datenmodell. Syntax und Semantik der Modelle.
3. Relationale Datenbanksprachen: Einführende Klassifikation; Relationenalgebra und
Relationenkalküle als Grundlage für deskriptive Anfragesprachen. Konkrete Kalkülbasierte
Sprachen wie SQL, QUEL und QBE. Verwendung der Konzepte in modernen Datenbanksystemen. Syntax und Semantik der Sprachen. Vergleich der Sprachmächtigkeit.
4. Programmierschnittstellen: Verfahren für das relationale Datenmodell in modernen
Programmiersprachen wie Java.
5. Datenintegrität und Datenschutz: Begriffsklärung, Integritätsregeln in Datenbanksprachen.
Statische, transitionale und temporale Integritätsbedingungen. Trigger.
6. Zentrale Begriffe und Verfahren aus dem relationalen Datenbankentwurf. Normalformen:
1NF, 2NF, 3NF, BCNF, 4NF. Armstrong-Axiome. Normalisierungs-Algorithmen.
Form der Prüfung:
i. d. R. Hausarbeit oder Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder
mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Heuer, A., Saake, G.: Datenbanken - Konzepte und Sprachen. mitp-Verlag, Bonn, 2000.
Kemper, A.; Eickler, A.; Datenbanksysteme. Eine Einführung. Oldenbourg-Verlag, 2001.
Lehrende:
Prof. Dr. M. Gogolla
Nummer
703.02
Entwurf von Informationssystemen
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Datenbanksysteme
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
in jedem SoSe
Anzahl der
SWS
4 2 6 Credit points: 8
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 4
Voraussetzungen: Inhalte von 703.01
Vorgesehene Semester: ab 6. Semester
Ziele:
- In der Terminologie des Fachgebiets Datenbanksysteme sich ausdrücken können,
Datenbanksystemkomponenten und deren metamodellierungstechnischen Grundlagen in
der Terminologie beschreiben können
- Vertiefte Kenntnisse von Datenbanksystemen insbesondere in deren Metamodellierung
erwerben
- Durch Übungen wird die konkrete Realisierung und die Metamodellierung von Datenbanksystemen geübt; das Sprachverständnis wird durch strikte Trennung von Syntax und
Semantik herausgebildet
Inhalte:
1. Entwicklungszyklus von Informationssystemen
2. Objektorientierte, graphische Entwurfssprachen
3. Ansätze zur integrierten Beschreibung von Struktur und Verhalten
4. Unified Modeling Language UML und Metamodelle (UML-Diagramme zur Beschreibung
von Struktur und Verhalten, Object Constraint Language OCL, UML Specification
Environment USE, Metamodelierung von UML)
5. Metamodelierung von Datenmodellen und deren Transformation (Syntax und Semantik
des ER-Modells, Syntax und Semantik des Relationenmodells, Syntax und Semantik der
Transformation, Instanziierung und Validierung)
Insbesondere werden folgende theoretisch/methodische Grundlagen im Zusammenhang
dieser Inhalte behandelt:
- Zusammenhang zwischen UML/OCL und Prädikatenlogik erster Stufe
- Validierung von formalen OCL-Spezifikationen
- Grundlagen der Metamodellierung
- Metamodellierung von Datenbankmodellen und deren Transformation
Form der Prüfung:
i. d. R. Hausarbeit oder Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder
mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Rumbaugh, J., et al.: UML Reference Manual, Addison Wesles, 2004.
OMG: UML 2.0, 2004.
Lehrende:
Prof. Dr. M. Gogolla
Nummer
704.01
Rechnernetze 1
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Rechnernetze
V UE K S P Summe
Credit
points
8
i. d. R.
angeboten
in jedem WiSe
Anzahl der
SWS
6 6
Voraussetzungen: 700.12
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- In der Terminologie des Fachgebiets Rechnernetze kommunizieren können,
Systemkomponenten anhand dieser Terminologie klassifizieren können.
- Lösungsvarianten für kommunikationstechnische Probleme bewerten können; insbesondere
für die Vielzahl der behandelten Techniken (s. unten): Voraussetzungen erkennen,
Aufwände abschätzen, Konfigurationen entwickeln und Einsatzgebiete (auch quantitativ)
bewerten können.
- Mechanismen der Marktdurchsetzung von technischen Spezifikationen verstehen und
bewerten können.
- Im Rahmen von Übungsaufgaben Übertragung der globalen Strategien auf vorgegebene
Einzelsituationen.
- Durch den Übungsbetrieb in kleinen Gruppen wird die Kooperations- und Teamfähigkeit
gefördert.
Inhalte:
Einführung in Kommunikationssysteme: Grundlagen, Standards, Architekturen.
- ISO-Referenzmodell für offene Kommunikationssysteme (OSI-Modell)
- Dienste und Protokolle (Modemstandards, HDLC, ISDN, Ethernet, FDDI,
Internet-Protokolle, ASN.1/XDR, RPC, Betriebsprotokolle)
- Anwendungsstandards (u.a. FTP, TELNET, Namensdienste, E-Mail, WWW).
- Protokollunterstützung für Realzeitanwendungen (RTP, NTP, QoS, Streaming)
- Sicherheit in Rechnernetzen
- Standardisierungsprozesse
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
- Andrew S. Tanenbaum: Computer Networks, 4th Edition, Prentice Hall, 2002 (bzw. die
deutsche Übersetzung: Computernetzwerke, 4. Auflage, Pearson Studium, 2003)
- Carsten Bormann, Jörg Ott, Dirk Kutscher, Olaf Bergmann; Ute Bormann: Konzepte der
Internet-Technik, SPC TEIA Lehrbuch Verlag, 2002.
- http://rfc-editor.org/rfc.html (für die Internet-Standarddokumente)
Lehrende:
Prof. Dr. U. Bormann
Nummer
704.02
Rechnernetze 2
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Rechnernetze
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
in jedem SoSe
Anzahl der
SWS
4 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 2
Voraussetzungen: Inhalte von 704.01
Vorgesehene Semester: ab 6. Semester
Ziele:
- In der Terminologie des Fachgebiets Rechnernetze kommunizieren können,
Systemkomponenten anhand dieser Terminologie klassifizieren können.
- Lösungsvarianten für kommunikationstechnische Probleme bewerten können; insbesondere
für die Vielzahl der behandelten Techniken (s. unten): Voraussetzungen erkennen,
Aufwände abschätzen, Konfigurationen entwickeln und Einsatzgebiete (auch quantitativ)
bewerten können.
- Mechanismen der Marktdurchsetzung von technischen Spezifikationen verstehen und
bewerten können.
- Im Rahmen von Übungsaufgaben Übertragung der globalen Strategien auf vorgegebene
Einzelsituationen.
- Durch den Übungsbetrieb in kleinen Gruppen wird die Kooperations- und Teamfähigkeit
gefördert.
Inhalte:
- Gigabit-Netze: Übertragung und Vermittlung (ATM vs. IP-Switching)
- Mobile Kommunikation: Übertragung (Funk) und Vermittlung (Mobile IP etc.)
- Mehrpunktkommunikation: Dienste, Routing, zuverlässiger Transport
- Monomedia: Zeichen, Bilder, Grafik, Sprache, Video
- Anwendungsunterstützung: Session Management, Konferenzsteuerung
- Anwendungen: Videokonferenzen, IP-Telefonie, Multimediasysteme
- Offene Dokumentbearbeitung: SGML/XML, DSSSL/XSL-T, Hypermediadokumente
Insbesondere werden folgende theoretisch/methodischen Grundlagen im Zusammenhang
dieser Inhalte behandelt:
- Theorie schneller Vermittlungsssysteme
- Theorie der Funkausbreitung
- Grundlagen der QoS-Theorie
- Methodik des Protokolldesigns
- Quellen- und Kanalcodierung für paketvermittelte Netze
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
- Andrew S. Tanenbaum: Computer Networks, 4th Edition, Prentice Hall, 2002 (bzw. die
deutsche Übersetzung: Computernetzwerke, 4. Auflage, Pearson Studium, 2003)
- Carsten Bormann, Jörg Ott, Dirk Kutscher, Olaf Bergmann; Ute Bormann: Konzepte
Content-Repräsentation & Markup-Sprachen SPC TEIA Lehrbuch Verlag, 2002.
- http://rfc-editor.org/rfc.html (für die Internet-Standarddokumente)
- http://w3.org (für die Technical Reports und Recommendations des W3C)
Lehrende:
Prof. Dr. U. Bormann
Nummer
704.03
Web-Technologien
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Rechnernetze
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
4 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 2
Voraussetzungen:
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Die wichtigsten Technologien und Konzepte, wie sie heute im Web eingesetzt werden,
anwenden können
- Entwurfsprinzipien für strukturierte Dokumente und deren Schemata anwenden können,
insbesondere Trennung Struktur von Darstellung/Verarbeitung
- bestehende XML-Vokabulare schnell erfassen und anwenden können
- Dokumenttransformation als zentrales Element der Web-Technologien anwenden und
bezüglich der Anwendbarkeit auf ein spezifisches Szenario bewerten können
- Web-Services bzw. Semantic Web als Nutzung von Web-Infrastruktur für verteilte
Anwendungen bzw. Agentensysteme verstehen und anwenden können
Inhalte:
- Das Web: HTML + HTTP + URI
URI-Syntax, HTTP, MIME, HTML, CSS (Trennung von Logik und Layout)
- Strukturierte Dokumente, XML
Geschichte, SGML, XML; XHTML als Beispiel, XML und CSS, SAX und DOM, praktische
Übungen
- XML-Schemasprachen
DTD, W3C XML Schema, Relax-NG/Relax-NG Compact, praktische Übung
- Vokabulare
DocBook, SVG, SMIL, RSS,
- Dokumenttransformation, XSLT
XPath, XSLT-Regeln, Publikationssysteme: Beispiele (Website, Cocoon), ausführliche
praktische Übungen
- Application Server
JSP, Servlets, Übungen (Realisierung einer Anwendung mittlerer Komplexität)
- Web-Services
XML-RPC, SOAP, WSDL, UDDI, E-Business-Vokabulare, WS-*, Übungen (Realisierung
einer Anwendung mittlerer Komplexität)
- Semantic Web
RDF, Topic Maps, DAML/OIL, OWL
Insbesondere werden folgende theoretisch/methodischen Grundlagen im Zusammenhang
dieser Inhalte behandelt:
- XML-Schemasprachen: Formale Sprachen
- Dokumenttransformationen: Graphtransformation
- Semantic Web: Ontologien
- Strukturierte Dokumente/Vokabulare: Dokumentstrukturentwicklung
- Application Server: Systemdesign für Skalierbarkeit
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Wittenbrink, Heinz; Köhler, Werner et al.: XML, TEIA Lehrbuch-Verlag
Lehrende:
Prof. Dr. C. Bormann
Nummer
705.01
Programmiersprachen
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Programmiersprachen und Übersetzer
V UE K S P Summe
Credit
points
6
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
4 4
Voraussetzungen: Inhalte von 700.01, 700.02, 700.03
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
Die Studierenden sollen
- Wissen über die Konzepte von modernen Programmiersprachen, die Elemente des
imperativen, objektorientierten, funktionalen, logischen Programmierens und über Prinzipien
des Sprachentwurfs erwerben,
- Konzepte und Eigenschaften von Programmiersprachen anhand ihrer Beschreibungen und
Implementierungen untersuchen können,
- diese Fähigkeiten zum Erlernen neuer Programmiersprachen nutzen können,
- Beschreibungen und Implementierungen von Programmiersprachen vergleichen und
bewerten können,
- sich selbstständig und in kleinen Teams Wissen aneignen können.
Inhalte:
Konzepte
- Werte (Datenstrukturen und Ausdrücke).
- Speicher (Variablen und Befehle)
- Bindung (Vereinbarungen und Gültigkeitsbereiche).
- Abstraktion (Funktionen, Prozeduren und Parameterübergabe).
- Kapselung (Moduln, abstrakte Datentypen, Klassen, generische Pakete).
- Typsysteme (Überladen, Anpassungen, Polymorphie, Vererbung).
- Ablaufsteuerung (Sprünge, Ausweg, Ausnahmen).
- Nebenläufigkeit und Verteiltheit (Kommunikation und Konkurrenz).
Paradigmen (Programierstile)
- Imperatives Programmieren.
- Objekt-orientiertes Programmieren.
- Nebenläufiges Programmieren.
- Funktionales Programmieren.
- Logisches Programmieren.
Prinzipien des Sprachentwurfs
- Syntax.
- Semantik.
- Pragmatik.
In der Übung Anwendung der in der Vorlesung erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten bei
der Untersuchung spezifischer Konzepte und Eigenschaften von spezifischer
Programmiersprachen (z. B. Ada, Eiffel, Java, Haskell, Prolog)
Form der Prüfung:
i. d. R. mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] David A. Watt: Programming Language Design Concepts, Chichester:
Wiley and Sons (2004).
[2] Robert W. Sebesta: Concepts of Programming Languages 5/e, Reading,
MA: Addison-Wesley (2002).
Weiteres Lehrmaterial ist auf der Webseite des Veranstaltung zu finden:
· Online-Fassung des Buches David A. Watt: Programmiersprachen - Konzepte und
Paradigmen, München-Wien: Hanser (1996)
· Folienkopien
· Übungsaufgaben
· Beschreibungen der Referenzsprachen Ada, Eiffel, Java, Haskell, Prolog
· Hinweise auf Quellen im WWW
Implementierungen der Referenzsprachen Ada, Eiffel, Java, Haskell, Prolog stehen im
Rechnernetz des Studiengangs zur Verfügung.
Lehrende:
Dr. B. Hoffmann
Nummer
705.02
Übersetzerbau
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Programmiersprachen und Übersetzer
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
3 1 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 4
Voraussetzungen: Inhalte von 601.01, 601.02 und 705.01
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
Die Studierenden sollen
- Wissen über die Implementierung von Programmiersprachen mit Übersetzern und
Interpretern, Implementierungstechniken für die lexikalische, syntaktische, kontextuelle
Analyse und die Übersetzung in Maschinencode erwerben,
- dieses Wissen zur Implementierung typischer Sprachkonstrukte anwenden können,
- diese Fähigkeiten auf die Implementierung neuer Sprachen übertragen können,
- Implementierungstechniken von Programmiersprachen vergleichen und bewerten können,
- sich selbstständig und in kleinen Teams Wissen aneignen und darstellen können.
Inhalte:
- Implementierung von Programmiersprachen mit Interpretern, Übersetzern und
Entwicklungsumgebungen.
- Strukturierung von Übersetzern (Plattform(un)abhängigkeit, Bootstrap, Phasen).
- Lexikalische Analyse (reguläre Definitionen, endliche Automaten, Symboltabellen,
Benutzung von flex).
- Syntaxanalyse (kontextfreie Grammatiken, Ab- und aufsteigendes Parsieren, Baumaufbau,
Fehlerbehandlung, Benutzung von bison).
- Kontext-Analyse (Attributgrammatiken, Auswerter, Vereinbarungstabellen).
- Transformation von imperativen und objektorientierten Programmen in abstrakten
Maschinencode.
- Grundzüge der Codeerzeugung für konkrete Maschinen (globale Optimierung,
Registerzuteilung, Instruktionsauswahl, lokale Optimierung).
In der Übung Anwendung der in der Vorlesung erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten bei
der Implementierung spezifischer Übersetzer-Teilaufgaben für spezifische Konstrukte von
Programmiersprachen.
Insbesondere werden folgende theoretisch/methodische Grundlagen behandelt:
- Theorie der regulären und kontextfreien Sprachen
- Methodik der automatischen Konstruktion von deterministischen
endlichen Automaten für reguläre Definitionen
- Theorie des LL(k) und LR(k)-Parsierens (mit automatischer
Fehlerbehandlung)
- Methodik der Grammatikdefinition, -transformation und -disambiguierung.
- Theorie der Zweistufengrammatiken und Attributgrammatiken
- Methodik des Erzeugens von Auswertern für Attributgrammatiken
- Methodik der Spezifikation von abstrakten Datentypen (für
Bezeichnertabellen und Vereinbarungstabellen)
- Methodik der rekursiven Syntax-orientierten Definition für die
Transformation in abstrakten Maschinencode
Form der Prüfung:
i. d. R. mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] A.V. Aho, R. Sethi, J.D. Ullman. Compilerbau, 2 Bände, Bonn: Addison-Wesley (1988).
[2] R. Wilhelm, D. Maurer. Übersetzerbau: Theorie Konstruktion Generierung.
Berlin: Springer, 2. Auflage (1997).
Weiteres Lehrmaterial ist auf der Webseite des Veranstaltung zu finden:
· Folienkopien
· Übungsaufgaben.
Übersetzer-Werkzeuge lex/flex, yacc/bison stehen im Rechnernetz des Studiengangs zur
Verfügung.
Lehrende:
Dr. B. Hoffmann
Nummer
705.03
Übersetzer-Praktikum
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Programmiersprachen und Übersetzer
V UE K S P Summe
Credit
points
4
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
2 2
Voraussetzungen: 705.02
Vorgesehene Semester: ab 6. Semester
Ziele:
Die Studierenden sollen
- das im Modul Übersetzer (705.02) erworbene Wissen über Implementierungsechniken für
höhere Programiersprachen anwenden können,
- die Fähigkeit vertiefen, größere Programme nach den Regeln der Softwaretechnik in kleinen
Teams zu verstehen und zu erweitern,
- Erfahrung in der projektbezogenen Problemlösung in kleinen Teams erwerben.
Inhalte:
- Implementierung der lexikalischen Analyse (Transformation regulärer Definitionen in
endliche Automaten, Implementierung von Symboltabellen).
- Implementierung der Syntaxanalyse (Transformation von kontextfreien Grammatiken in
absteigende Parsierer, Implementierung des abstrakten Syntaxbaums).
- Implementierung der Kontext-Analyse (Entwicklung rekursiver Baumauswerter,
Implementierung von Vereinbarungstabellen).
- Erzeugung von abstraktem Maschinencode.
Form der Prüfung:
Semesterarbeit (Implementierung eines Übersetzers)
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
N. Wirth: Grundlagen und Techniken des Compilerbau, (1996). Bonn: Addison-Wesley.
Weiteres Lehrmaterial ist auf der Webseite des Veranstaltung zu finden:
· Entwicklungsumgebung für die Implementierung von Übersetzern (Oberon-System)
· Ein Übersetzer und Interpreter (das PL0-System)
· Aufgabenbeschreibung
Lehrende:
G. Feldmann, Dr. B. Hoffmann
Nummer
706.01
Software-Reengineering
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Softwaretechnik
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
in jedem Jahr
Anzahl der
SWS
3 1 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 2
Voraussetzungen: Inhalte von 901.01
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Die Pflege und Weiterentwicklung existierender Software verschlingt 50-80% der Kosten im
Software-Life-Cycle. Aus empirischen Untersuchungen ist bekannt, dass
Wartungsprogrammierer 50-60% ihrer Zeit nur mit der Analyse der Implementierung
verbringen, bevor sie eine Änderung tatsächlich durchführen und testen können.
Für sich persönlich können die Studierenden diese Zahl so interpretieren:
Mit sehr großer Wahrscheinlichkeit werden sie die meiste Zeit ihres späteren beruflichen
Daseins mit der Pflege und Weiterentwicklung existierender Software verbringen. Darauf
sollten sie vorbereitet werden.
Ziele:
In diesem Modul lernen Studierende
- auf welchen Ebenen man Code analysieren kann,
- wie man Schwachstellen des Codes auffindet,
- wie man duplizierten Code automatisch aufspürt,
- wie man Abhängigkeiten zwischen Anweisungen nachverfolgen kann
- wie man Code-Muster findet,
- wie man den Code automatisch transformieren kann,
- wie man die Stellen im Code findet, die eine bestimmte Funktionalität implementieren,
- wie man Vererbungshierarchien restrukturieren kann,
- wie man Software visualisieren kann,
- wie man Software-Architekturen rekonstruiert
- wie man Reengineering-Projekte organisiert.
Inhalte:
Software-Reengineering beschäftigt sich mit Wiedergewinnung verlorener Informationen über
existierende Software-Systeme (Reverse Engineering), Restrukturierung der Beschreibung
des Systems (Restructuring) und der nachfolgenden Implementierung der Änderungen
(Alteration). Reengineering hat dabei nicht nur mit alter Software zu tun; gerade neuere
objekt-orientierte Systeme erfordern oft schon bald eine Restrukturierung, weshalb sich ein
guter Teil der Vorlesung speziell objekt-orientierter Software widmet (Restrukturierung von
Klassenhierarchien, automatisches Refactoring). Auch im Kontext neuerer Ansätze des
Software-Engineerings zur Entwicklung ähnlicher Produkte als Produktlinie findet
Reengineering Einsatz.
- allgemeiner Überblick über das Thema sowie Beziehung des Reengineerings zu
verwandten Gebieten der Software-Wartung, Wrapping, etc.
- Zwischendarstellungen für Programmanalysen (abstrakte Syntaxbäume, Program
Dependency Graph, Single Static Assignment), Datenfluss-/Kontrollflussanalysen
- Software-Metriken
- Software-Architekturrekonstruktion: Reflektionsmethode, Software-Clustering, Symphony
- Program Slicing
- Klonerkennung
- Mustersuche
- automatische Code-Transformationen und Refactoring
- Begriffsanalyse
- Merkmalsuche
- Analyse und Restrukturierung von Vererbungshierarchien
- Software Visualisierung
- Planung und Durchführung von Reengineering-Projekten, Prozessmodelle des
Reengineerings
Die Übungen dienen, neben der Wiederholung und praktischen Vertiefung des
Vorlesungsinhalts, auch der Vorstellung existierender Reengineering-Werkzeuge.
Die Vorlesung Software-Reengineering beschäftigt sich mit der Methodik des systematischen
Informationengewinns über existierende Programme, die formale Repräsentation von
Programmen sowie mit Methoden für semantikerhaltende Transformationen von
Programmen. Die in der Vorlesung dargestellte formale Begriffsanalyse bildet eine
mathematisch fundierte Methode zur Analyse verschiedener Relationen in Programmen, die
auch in anderen Gebieten der Informatik eingesetzt werden kann.
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
- Serge Demeyer, Stephane Ducasse, Oscar Nierstrasz: Object Oriented Reengineering
Patterns, Morgan Kaufmann, 2002.
- Robert C. Seacord, Daniel Plakosh, and Grace A. Lewis: "Modernizing Legacy Systems"
Addison-Wesley, 2003.
- Martin Fowler: "Refactoring: Improving the Design of Existing Code" Addison-Wesley, 2000.
Lehrende:
Prof. Dr. R. Koschke
Nummer
706.02
Softwaretechnik
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Softwaretechnik
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
in jedem SoSe
Anzahl der
SWS
2 2 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 2
Voraussetzungen: 901.01
Vorgesehene Semester: ab 6. Semester
Rolle im Studienplan:
- vertieft die Kenntnisse des Moduls Softwareprojekt im ersten Studienabschnitt
- komplementiert das Modul Software-Reengineering durch Fokus auf
vorwärts gerichtete Entwicklungsmethoden
Ziele:
- fortgeschrittene Methoden der Softwaretechnik kennen, beurteilen
und umsetzen können
- Urteilsfähigkeit für technische Methoden
- Zusammenführung einzelner Methoden zu einem Ganzen
Inhalte:
Metriken
- was ist eine Metrik?
- Messtheorie
- Skalen
- Prozess-, Produkt- und Ressourcenmetriken
Entwicklungsprozesse
- alternative Software-Entwicklungsprozesse
(z.B. Clean-Room und Extreme Programming)
- Capability Maturity Model, Spice und Bootstrap
- Prozessverbesserungen
- Persönlicher Prozess
Software-Architektur
- Sichten und Blickwinkel, IEEE-Standard P1471
- Dokumentation von Software-Architektur und
Architekturbeschreibungssprachen
- Architekturmuster und Referenzarchitekturen
- Qualitätseigenschaften
- Entwurf von Architekturen
- Analyse von Architekturen (insbesondere SAAM und ATAM)
Software-Produktlinien
- Definition und Beispiele
- Vor- und Nachteile
- Practice Areas
- Einführung von Produktlinien
- Ansätze zur technischen Realisierung
- Beschreibungen und Notationen (z.B. Feature-Graphen)
- Besonderheiten beim Requirementsengineering,
Konfigurationsmanagement und Test
- Konfiguration von Produktlinien
Komponentenbasierte Entwicklung
- Eigenschaften, Vor- und Nachteile
- Komponentenmodell
- Schnittstellen und Kontrakte
- Managementfragen
- Rahmenwerke
- OMG CORBA und OMA
- Microsoft DCOM, OLE und ActiveX
- Sun Java und JavaBeans
Kosten- und Aufwandsschätzung
- insbesondere Function-Points und CoCoMo I und II
Empirische Softwaretechnik
- Bedeutung und Methoden der empirischen Softwaretechnik
- Bestandteile kontrollierter Experimente und Fallstudien
In der Vorlesung Softwaretechnik geht es ausschließlich um die Methodik der SoftwareEntwicklung nach Ingenieursprinzipien.
Das Kapitel 'Empirische Softwaretechnik' diskutiert grundlegende Methoden zum empirischwissenschaftlichen Erkenntnisgewinn bei der Softwareentwicklung.
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
- Paul Clements und Linda Northrop: Software Product Lines: Practices and Patterns,
Addison Wesley Professional, 2002
- Clemens Szyperski, Dominik Gruntz, Stephan Murer: Component Software,
Addison Wesley Professional, 2002
- Norman E. Fenton, Shari L. Pfleeger: Software Metrics A Rigorous & Practical Approach,
Second Edition, PWS Publishing Company, 1997
- Roger Pressman: Software Engineering -- A Practioner's Approach, fünfte Ausgabe,
McGraw-Hill, 2003
- Ian Sommerville: Software Engineering, Siebte Ausgabe, Addison-Wesley, 2004.
- Len Bass and Paul Clements and Rick Kazman: Software Architecture in Practice, zweite
Auflage, Addison Wesley, 2003.
- Frank Buschmann, Regine Meunier, Hans Rohnert and Peter Sommerlad, Michael Stal:
Pattern-oriented Software Architecture: A System of Patterns, Volume 1, Wiley, 1996.
- Christine Hofmeister, Robert Nord, Dilip Soni: Applied Software Architecture,
Addison Wesley, Object Technology Series, 2000.
Lehrende:
Prof. Dr. R. Koschke
Nummer
706.03
Testautomatisierung 1
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Softwaretechnik
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
in jedem WiSe
Anzahl der
SWS
4 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 2
Voraussetzungen: 700.12
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
In dieser Vorlesung erhalten die Teilnehmer eine Einführung in das systematische Testen
von Software und von eingebetteten Systemen. Damit werden sie in die Lage versetzt,
Teststrategien für komplexe Systeme eigenständig zu entwerfen. Weiterhin werden
Methoden zur automatisierten Testdatengenerierung , Testausführung und Testauswertung
auf Grundlage formaler Spezifikationen eingeführt. Im Fokus der Vorlesung steht der Test
eingebetteter Systeme.
Inhalte:
1. Der Testprozess in den Vorgehensmodellen des Software-Engineering
2. Testen auf unterschiedlichen Integrationsebenen: Vom Modultest bis zum Systemtest
3. Test-Abdeckungsmaße
4. Spezifikationsbasiertes Testen und seine Automatisierung
· Generierungsalgorithmen und Test-Orakel für kombinatorische Systeme
· Automatische Test-Trace Generierung auf Grundlage von Timed CSP
· Test Orakel für Timed CSP
· Die W-Methode für den Test gegen endliche Automaten
5. Testwerkzeuge
6. Entwurfskriterien für ,,gut testbare" Software
Insbesondere werden folgende theoretisch/methodische Grundlagen im Zusammenhang
dieser Inhalte behandelt:
· Konvergenz erschöpfender Testsuiten gegen Verfeinerungs- und Äquivalenzbeweise
beim Spezifikationsbasierten Testen.
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Die Vorlesungsinhalte werden im Detail in der Web-Page zur Veranstaltung beschrieben;
siehe beispielsweise http://www.informatik.uni-bremen.de/agbs/lehre/ss04/ta1. Dort lässt sich
der Foliensatz zur Vorlesung herunter laden.Dort findet sich auch ein ausführliches
Literaturverzeichnis.
Lehrende:
Prof. Dr. J. Peleska
Nummer
706.04
Testautomatisierung 2
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Softwaretechnik
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
in jedem SoSe
Anzahl der
SWS
4 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 2
Voraussetzungen: 706.03
Vorgesehene Semester: ab 6. Semester
Ziele:
In dieser Vorlesung werden Algorithmen zur Testautomatisierung auf Grundlage formaler
Spezifikationen eingeführt. Die Teilnehmer lernen die Entwicklung neuer
Automatisierungsverfahren und ihre Implementierung in Werkzeugen. Im Vordergrund stehen
Verfahren zum Test eingebetteter Echtzeitverfahren.
Die Vorlesung ist besonders für Teilnehmer geeignet, die auf diesem Gebiet eine
Abschlussarbeit schreiben möchten.
Inhalte:
1. Ordered Binary Decision Diagrams und ihr Einsatz beim Test kombinatorischer Systeme
2. Automatische Testdatengenerierung und Testauswertung gegen Timed Automata
3. Testautomatisierung auf Grundlage von Statecharts
4. Test hybrider Systeme, welche sowohl dikrete als auch analoge Messgrößen verarbeiten,
automatisierter Test gegen Hybrid Statecharts.
5. Kennenlernen von Grundfunktionen und Entwurfsmerkmalen von Werkzeugen für die
Testautomatisierung.
6. Werkzeug-gestützter Entwurf und Durchführung von Tests für typische Beispiele von
Echtzeit-Steuerungssystemen.
Insbesondere werden folgende theoretisch/methodische Grundlagen im Zusammenhang
dieser Inhalte behandelt:
· Operationelle Semantik von Timed Automata
· Gitterautomaten und die Erkennung von Äquivalenzverletzungen bei Timed Automata
· Entscheidbarkeitsprobleme Hybrider Systeme und der Bezug zu automatischer
Testdatengenerierung, sowie zur Existenz von Testsuiten, die gegen
Äquivalenzbeweise konvergieren.
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Die Vorlesungsinhalte werden im Detail in der Web-Page zur Veranstaltung beschrieben;
siehe beispielsweise http://www.informatik.uni-bremen.de/agbs/lehre/ws0405/ta2. Dort findet
sich auch ein ausführliches Literaturverzeichnis.
Lehrende:
Prof. Dr. J. Peleska
Nummer
706.05
Techniken des Entwurfs korrekter Software
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Softwaretechnik
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
4 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 3
Voraussetzungen: Inhalte von 604.02
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Beherrschung der grundlegenden Techniken der formalen Spezifikation und Entwicklung
- Einsicht in den formalen Softwareentwicklungsprozess und die Gesamtproblematik der
Korrektheit von Software
- Verständnis des Verhältnisses zwischen Logik und Programmen
- Beherrschung des Umgangs mit Beweiswerkzeugen
Inhalte:
- Konzepte und Methodik der Softwarespezifikation
- Syntax und Semantik von Spezifikationssprachen
- strukturierte Spezifikation
- algebraische Datentypen
- Konzepte und Anwendung automatischer und halbautomatischer Beweiser
- Programmentwicklung durch Anforderungsverfeinerung
Wie aus dieser Inhaltsübersicht deutlich wird, sind die theoretisch/methodischen Grundlagen
der formalen Softwareentwicklung ein wesentlicher Vertiefungsaspekt dieses Moduls
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] Michel Bidoit and Peter D. Mosses: CASL User Manual, LNCS 2900, Springer, 2004
[2] Peter D. Mosses (ed.): CASL Reference Manual, LNCS 2960, Springer, 2004
[3] Tobias Nipkow, Lawrence Paulson, and Markus Wenzel: Isabelle/HOL A Proof Assistant
for Higher Order Logic, LNCS 2283, Springer, 2002
Lehrende:
Dr. T. Mossakowski / Dr. L. Schröder
Nummer
707.01
Informationssicherheit 1
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Sichere Systeme
V UE K S P Summe
Credit
points
6
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
2 2 4
Voraussetzungen: Inhalte von 700.12
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Kenntnisse der Grundkonzepte der Informationssicherheit:
- Kenntnisse über die gängigsten Sicherheitsprobleme in heutigen IT-Infrastrukturen und
deren Ursachen;
- Notwendigkeit für den Einsatz von Sicherheitstechnik erkennen;
- Einschätzung der Grenzen der im Einsatz befindlichen Technologien;
- Verschiedene Bereiche von Sicherheitstechnik einordnen können;
- Modelle und Methoden zur systematischen Konstruktion sicherer Systeme;
Inhalte:
- Grundbegriffe der IT-Sicherheit, Bedrohungen und Sicherheitsprobleme Vertraulichkeit,
Integrität, Verfügbarkeit etc.; Viren, Würmer, Trojanische Pferde etc.
- Kryptografie (Symmetrisch, Asymmetrisch, Hash, PRF) DES, 3DES, AES; RSA, DSA; MD5,
SHA1
- Mechanismen zur Authentisierung und Integritätsprüfung digitaler Signaturen, Zertifikate,
PKI
- Zugriffskontrolle, Autorisierung, Rollen
- Sicherheitsprotokolle, z.B. Schlüsselaustausch Diffie-Hellman, TLS (SSL), Kerberos
- Probleme mit Protokollen Angriffe (fehlende Bindung, Replay, ...)
- Netzsicherheit (Firewalls/IDS, VPN, Anwendungssicherheit)
- Sicherheit in Layer 2 (GSM, WLAN, ...)
- Software-Zertifizierung: Common Criteria
- Mobiler Code
- Smart Cards, Trusted Computing Platform
- Security Engineering
- Organisationelle Sicherheit; Security: The Business Case
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Lehrende:
N. N. (Ansprechpartner: Prof. Dr. C. Bormann)
Nummer
707.02
Informationssicherheit 2
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Sichere Systeme
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
2 2 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 2
Voraussetzungen: 707.01
Vorgesehene Semester: ab 6. Semester
Ziele:
- Vertiefung der Kenntnisse der Grundkonzepte der Informationssicherheit:
- Vertiefte Kenntnisse über die gängigsten Sicherheitsprobleme in heutigen ITInfrastrukturen und deren Ursachen;
- Einschätzung der Grenzen der im Einsatz befindlichen Technologien;
- verschiedene Bereiche von Sicherheitstechnik einordnen können;
- Modelle und Methoden zur systematischen Konstruktion sicherer Systeme;
- Heranführung an Forschungsthemen aus dem Bereich der Informationssicherheit
Inhalte:
- Formale Methoden in der Informationssicherheit
- Sicherheitslogiken, Modellprüfung
- DRM, Watermarking
- Anonymität
- Zero Knowlegde Proofs
- Identity Management; Protokolle: Shibboleth, Liberty Alliance
- Sicherheit in der Praxis; Wiederherstellung nach erfolgten Angriffen
(Wie aus dieser Inhaltsübersicht deutlich wird, sind die theoretisch-/methodischen
Grundlagen der Informationssicherheit der wesentliche Vertiefungsaspekt dieses Moduls.)
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Lehrende:
N. N. (Ansprechpartner: Prof. Dr. C. Bormann)
Nummer
707.03
Safety Critical Systems 1
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Sichere Systeme
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
in jedem WiSe
Anzahl der
SWS
2 2 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 4
Voraussetzungen: 700.12
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
This lecture provides an introduction into some characteristic safety-related requirements to
be encountered when developing safety-critical (embedded) systems. We describe methods
that are considered as state-of-the-art or as promising research fields for hazard anlysis,
specification, design, verification, validation and test. Examples are provided from the fields of
avionics, railway control and medical systems. While it is not intended to study a specific
method in detail (this will be performed in Safety-Critical Systems 3) we wish to give a
comprehensive overview about requirements, methods and techniques that we consider as
crucial capabilities for engineers and computer scientists involved in the development of
safety-critical computer-based systems. Depending on the participants, the course may be
held in English. Course notes and other material are written in English.
Inhalte:
1. The concept of Dependability: Safety Reliability Availability Security.
2. A process model for the development of safety-critical systems.
3. Basic modelling techniques for safety-critical systems: Hazard models and hazard analysis
physical model controller model mathematical models to determine reliability and
availability.
4. Software design aspects for safety-critical systems. Verification, validation and test of
safety-critical systems.
5. Programming models for safety-critical systems programming
Exercises are taken from the field of railway control systems. Basic knowledge in C or Java
programming is required.
In particular, the following theoretical/methodological foundations are discussed in the context
of topics listed above:
· Mathematical foundations (probability theory and statistics) for the calculation of risk,
reliability and availability
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Die Vorlesungsinhalte werden im Detail in der Web-Page zur Veranstaltung beschrieben;
siehe beispielsweise http://www.informatik.uni-bremen.de/agbs/lehre/ws0405/scs1. Hier
können auch die Folien zur Vorlesung herunter geladen werden, und es findet sich dort ein
ausführliches Literaturverzeichnis.
Lehrende:
Prof. Dr. J. Peleska
Nummer
707.04
Safety Critical Systems 2
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Sichere Systeme
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
in jedem SoSe
Anzahl der
SWS
2 2 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 4
Voraussetzungen: 700.12
Vorgesehene Semester: ab 6. Semester
Ziele:
Introduction to international standards and process models for the development, verification
and product assurance of safety-critical systems. Practical application of standards in the
context of a software development case study. Depending on the participants, the course may
be held in English. Course notes and other material are written in English.
Inhalte:
Development and verification standards for software in safety-critical systems: RTCA DO178B (avionic software) CENELEC standards for software in safety-critical railway control
systems. Total quality management aspects applicable for companies developing safetycritical systems. Software development, verification, validation and test methods conforming
to these standards. The lectures are accompanied by a case study which is incrementally
developed during the semester: A small controller software component for a safety-critical
tramway control system is developed and verified according to the rules derived from the
standards. C programming skills are required.
In particular, the following theoretical/methodological foundations are discussed in the context
of topics listed above:
- Formal specification formalisms which are suitable for system/software modeling of
high-criticality systems (Level A/SIL-4 systems)
- Formal proofs as an alternative to testing high-criticality systems
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
- See web page for the course -
Lehrende:
Prof. Dr. J. Peleska
Nummer
708.01
Grundlagen der Grafischen Datenverarbeitung
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Grafische Datenverarbeitung
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
alle 2 Semester
Anzahl der
SWS
4 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 4
Voraussetzungen: 600.02, 700.03
Vorgesehene Semester: ab 4. Semester
Ziele:
Dieser Modul führt grundlegend in den Bereich ,,Grafische Datenverarbeitung" des Vertiefungsstudiums ein. Dementsprechend sollen die Studierenden die begrifflichen, algorithmischen und methodischen Grundlagen der Computergrafik kennen lernen. Das betrifft die
geometrische Modellierung, die grafische Präsentation dreidimensionaler Szenen in
Rastergrafik und den interaktiven Umgang mit grafischen Objekten. Sie sollen zumindest
einen Einblick in die erstaunliche Welt der algorithmischen Bilder gewinnen in eine visuell
zugängliche Welt nämlich, die die gesamte Bildtheorie vor völlig neue Fragen gestellt hat und
die in einigen entscheidenden Bereichen bahnbrechend für die Informatik insgesamt ist.Dem
methodischen und grundlegenden Ziel entspricht auf der anderen Seite der Erwerb erster
Fertigkeiten in der Programmierung interaktiver Grafik (z.B. in OpenGL). Daraus kann und
soll eine höhere Vertrautheit mit mathematischen Grundlagen der Linearen Algebra und der
Differentialrechnung entstehen.
Inhalte:
- Geometrische Modellierung (Kurve, Fläche, Körper, Koordinatensystem, homogene
Koordinaten, affine und projektive Transformationen);
- Grafische Präsentation (Strahlverfolgung, Beleuchtungsmodell, Strahlungsbilanz, z-Puffer
Algorithmus);
- Rastergrafik (Zeichnen von Linien, Füllen von Flächen, Enthaltensein eines Punktes in
einem Polygon, Clipping);
- Technik der grafischen Interaktion (logische und physikalische Geräte, Fenster, Menüs,
Auswahl und Identifizierung);
- Theoretischer Begriff vom Bild; Bildqualität
Wie aus dieser Inhaltsübersicht deutlich wird, sind die theoretisch/methodischen Grundlagen
der Grafischen Datenverarbeitung der wesentliche Vertiefungsaspekt dieses Moduls.
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
oder Hausarbeit (Programmentwicklung mit schriftlicher Ausarbeitung)
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
- J. Foley, A. van Dam, St. Feiner, J. Hughes, Computer graphics. Principles and practice
Alan Watt, 3D-Computergrafik
- Andrew Glassner, Principles of digital media synthesis
- Alan Watt, Fabio Policarpo, The computer image
Lehrende:
Prof. Dr. F. Nake
Nummer
708.02
Grafische Datenverarbeitung: Geometrische
Modellierung
Modultyp: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Grafische Datenverarbeitung
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
4 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 4
Voraussetzungen: 708.01
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
Von vorausgesetzten grundlegenden Kenntnissen der Grafischen Datenverarbeitung sowie
der Analytischen und Differential-Geometrie ausgehend sollen die Studierenden wichtige
Fragen der Modellierung von Kurven, Flächen und Körpern kennenlernen, aus denen
dreidimensionale Szenen aufgebaut werden. Sie sollen theoretische Gewandtheit im Umgang
mit solchen mathematischen Gebilden erlangen. Dabei wird besonderes Gewicht auf
methodische Sicherheit beim algorithmischen Umgang mit geometrischen Modellen gelegt.
Die Grafische Datenverarbeitung bietet günstige Gelegenheiten dafür, die eminente
Bedeutung und Notwendigkeit mathematischer und algorithmischer (das heißt naturgemäß
wiederum methodischer wie theoretischer) Grundlagen für die Entwicklung höchst komplexer
Anwendungen zu erkennen und z.T. auch praktisch zu erfahren. Dieses Ziel zieht sich
deswegen durch die Inhalte des gesamten Moduls hindurch.
Inhalte:
Rekapitulierend Grundlegendes aus der Differentialgeometrie (Kurven- und Flächentheorie)
Splines der verschiedenen Arten samt ihren Algorithmen, für Kurven und Flächen
Polygonnetze, insbesondere Dreiecksnetze
Approximation vs. Interpolation, Modelltreue vs. Berechnungs-Effizienz
Raumunterteilungen wie Oktantenbaum und Binary Space Partitioning
Constructive Solid Geometry
Phänomene wie Feuer und Wasser oder Haut und Haar als Beispiele für fortgeschrittene
physikalische oder biologische Modellbildung
Modellierung von Bewegung für Animationen
(Wie aus dieser Inhaltsübersicht deutlich wird, sind die theoretisch-/methodischen
Grundlagen der Grafischen Datenverarbeitung der wesentliche Vertiefungsaspekt dieses
Moduls.)
Form der Prüfung:
i. d. R. Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung oder evtl. schriftliche
Hausarbeit
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Wechselnde Lehrbuchliteratur, aber auch aktuellste Originalliteratur
Lehrende:
Prof. Dr. F. Nake
Nummer
708.03
Grafische Datenverarbeitung: Grafische Darstellung
(Rendering)
Modultyp: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Grafische Datenverarbeitung
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
4 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 4
Voraussetzungen: 708.01, Vorkenntnisse in OpenGL
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
Von grundlegenden Kenntnissen der Grafischen Datenverarbeitung und Erfahrung in der
(grafischen) Programmierung ausgehend sollen die Teilnehmenden Fragen der grafischen
Darstellung auf dem Rasterbildschirm (Präsentation, Rendering) eingehend kennenlernen.
Sie sollen daran in begrenztem Umfang auch praktische Erfahrung sammeln.
Zusammenhänge zwischen der mathematischen Formulierung, der algorithmischen Fassung
und der praktischen Programmierung sollen bekannter werden.
Inhalte:
- Beleuchtungsmodelle in dreidimensionellen Szenen
- Die sog. Rendering Equation
- Farbmodelle
- Schattierung von Flächenstücken: konstant, Gouraud, Phong
- Strahlverfolgung mit Detailfragen
- Strahlungsbilanz (Radiosity)
- z-Puffer Algorithmus
- Texturierung
Form der Prüfung:
i. d. R. Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung oder evtl. schriftliche
Hausarbeit
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Wechselnde Lehrbuchliteratur, aber auch aktuelle Originalliteratur
Lehrende:
Prof. Dr. F. Nake
Nummer
709.01
Bildverarbeitung 1
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Bildverarbeitung
V UE K S P Summe
Credit
points
6
i. d. R.
angeboten
in jedem WiSe
Anzahl der
SWS
2 2 4
Voraussetzungen: 700.02, 600.02
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Vermittlung und Übung der grundlegenden Verfahren, Methoden und Ansätze der digitalen
Bildverarbeitung
- Vermittlung von und Kommunikation in der Terminologie des Fachgebietes.
- Einordnung von einzelnen Methoden/Ansätzen des Fachgebietes in den Gesamtkontext und
dadurch Klassifikation der einzelnen Methoden anhand der Terminologie
- Einordnung des Fachgebietes (oder Teile des Fachgebietes) im Kontext zu anderen
Disziplinen
- Im Rahmen von Übungsaufgaben sollen Prinzipien - respektive grundlegende Verfahren -
auf einzelne konkrete Aufgabensituationen übertragen und gelöst werden
- Förderung von Kooperations- und Teamfähigkeit durch den Übungsbetrieb in kleinen
Gruppen (3-4 Studierende).
- Aneignung von Konzepten aus anderen Disziplinen
Inhalte:
Es wird Schritt für Schritt der Stoff von den bildgebenden Verfahren über die Vorverarbeitung,
Segmentierung und Merkmalsextraktion bis hin zur Klassifikation behandelt. So wird der
Prozess vom ,,Pixel zum Objekt" im Rahmen der Vorlesung beschritten. Die Inhalte sind dann
im Einzelnen:
- Grundlegende Begriffe der digitalen Bildverarbeitung
- Bildgebende Verfahren
- Vorverarbeitung: Kontrastverstärkende, entzerrende und auch rauschunterdrückende
Verarbeitungsmethoden zur Bildverbesserung bzw. restaurierung
- Binärbildverarbeitung (spez. Morphologie)
- Segmentierungsverfahren (Diskontinuitätskriterien, Homogenitätskriterien, hybride Ansätze)
basierend auf Kanten-, Textur- und Farbmerkmalen
- Bestimmung von statistischen, geometrischen und densitometrischen Merkmalen
- Klassifikation von Merkmalen (Wahrscheinlichkeit, Diskriminanten- und Distanzfunktionen)
Die Übungsaufgaben werden mit der am Technologie-Zentrum Informatik der Universität
Bremen entwickelten Software Orasis3D
umgesetzt und gelöst. Die Übungsaufgaben werden
per Übungsblätter ausgegeben. In den Übungen (max. 20 Studierende) werden die Aufgaben
besprochen.
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] Th. Hermes: Digitale Bildverarbeitung. Hanser-Verlag, 2004
[2] B. Jähne, H. Haußecker and P. Geißler: Handbook of Computer Vision and Application,
Academic Press, 1999
[3] W. Abmayr: Einführung in die digitale Bildverarbeitung. B.G. Teubner, 1994
[4] B. Jähne: Digitale Bildverarbeitung. Springer-Verlag, 1989 (auch spätere Auflagen
erhältlich)
[5] D.H. Ballard and C.M. Brown: Computer Vision. Prentice-Hall, Inc. Englewood Cliffs, New
Jersey, 1982
[6] F. Wahl: Digitale Bildsignalverarbeitung, Springer-Verlag, 1989
[7] R.O. Duda and P.E. Hart: Pattern Classification and Scene Analysis. Wiley & Sons, Inc.,
1973 (auch neuere Auflage erhältlich)
[8] W.D. Fellner: Computergrafik. BI Wissenschaftsverlag, 1992 (2te Auflage)
Lehrende:
Dr. T. Hermes
Nummer
709.02
Bildverarbeitung 2
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Bildverarbeitung
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
in jedem SoSe
Anzahl der
SWS
2 2 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 2
Voraussetzungen: 709.01
Vorgesehene Semester: ab 6. Semester
Ziele:
Kenntnisse und Einübung von weiterführenden Methoden der digitalen Bildverarbeitung. Die
Studierenden sollen nach der Veranstaltung in der Lage sein, abzuschätzen ob, wann und
welche Methoden der Bildverarbeitung für welche Anwendung eingesetzt werden können.
Im einzelnen:
- Vermittlung und Übung der weiterführenden Verfahren, Methoden und Ansätze der digitalen
Bildverarbeitung
- Vermittlung von und Kommunikation in der Terminologie des Fachgebietes.
- Einordnung von einzelnen Methoden/Ansätzen des Fachgebietes in den Gesamtkontext und
dadurch Klassifikation der einzelnen Methoden anhand der Terminologie
- Einordnung des Fachgebietes (oder Teile des Fachgebietes) im Kontext zu anderen
Disziplinen
- Im Rahmen von Übungsaufgaben sollen Prinzipien - respektive grundlegende Verfahren -
auf einzelne konkrete Aufgabensituationen übertragen und gelöst werden
- Förderung von Kooperations- und Teamfähigkeit durch den Übungsbetrieb in kleinen
Gruppen (3-4 Studierende).
- Aneignung von Konzepten aus anderen Disziplinen
Inhalte:
Weiterführende Methoden und Ansätze zur Szeneninterpretation. So wird der Prozess vom
,,Merkmal zur Szeneninterpretation" im Rahmen der Vorlesung beschritten. Die Inhalte sind
damit im Einzelnen:
- Fortsetzung von Bildverarbeitung 1.
- Klassifikation von Merkmalen
- Andere Betrachtungsweisen von Bildern, wie der sog. Ortsfrequenzraum (FourierTransformation)
- 3D-Bildverarbeitung (Modellierung und Gewinnung von 3D-Information aus 2D- Bildern)
- Bildfolgenanalyse (Blenden- und Korrespondenzproblem)
- Bestimmung von Verschiebungsvektoren und -vektorfeldern, ermittelbare Bewegung aus
einer Folge von 2D-Bildern, optischer Fluss
- BV-Systeme in der Praxis, insbesondere weiterführende Klassifikationstechniken zur
Szeneninterpretation
Hierbei werden insbesondere folgende theoretisch/methodische Grundlagen behandelt
· Grundlagen und Methodik der Klassifikation
· Theorie der Bewegungsschätzung (zum Beispiel Grundlagen der
Korrelationsverfahren oder der Differentiellen Verfahren)
· Theorie und Grundlagen von weiterführenden Klassifikationsansätzen (zum Beispiel
Beschreibungslogiken oder Relaxation)
· Grundlagen und Theorie der Fourieranalyse
Die Übungsaufgaben werden mit der am Technologie-Zentrum Informatik der Universität
Bremen entwickelten Software Orasis3D
umgesetzt und gelöst. Die Übungsaufgaben werden
per Übungsblätter ausgegeben. In den Übungen (max. 20 Studierende) werden die Aufgaben
besprochen.
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] Th. Hermes: Digitale Bildverarbeitung. Hanser-Verlag, 2004
[2] B. Jähne, H. Haußecker and P. Geißler: Handbook of Computer Vision and Application,
Academic Press, 1999
[3] W. Abmayr: Einführung in die digitale Bildverarbeitung. B.G. Teubner, 1994
[4] B. Jähne: Digitale Bildverarbeitung. Springer-Verlag, 1989 (auch spätere Auflagen
erhältlich)
[5] D.H. Ballard and C.M. Brown: Computer Vision. Prentice-Hall, Inc. Englewood Cliffs, New
Jersey, 1982
[6] F. Wahl: Digitale Bildsignalverarbeitung, Springer-Verlag, 1989
[7] R.O. Duda and P.E. Hart: Pattern Classification and Scene Analysis. Wiley & Sons, Inc.,
1973 (auch neuere Auflage erhältlich)
[8] W.D. Fellner: Computergrafik. BI Wissenschaftsverlag, 1992 (2te Auflage)
Lehrende:
Dr. T. Hermes
Nummer
710.01
Künstliche Intelligenz 1 - Grundlagen der Wissensrepräsentation
und Wissensverarbeitung
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Künstliche Intelligenz
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
in jedem WiSe
Anzahl der
SWS
2 2 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 6
Voraussetzungen: Inhalte von 711.01
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Vermittlung und Übung der grundlegenden Verfahren, Methoden und Ansätze der
Künstlichen Intelligenz
- Vermittlung von fachspezifischen Wissensinhalten insbesondere, aber nicht ausschließlich,
aus den Gebieten Suche, Logik, Planen, Maschinelles Lernen
- Vermittlung von und Kommunikation in der Terminologie des Fachgebietes
- Einordnung von einzelnen Methoden/Ansätzen des Fachgebietes in den Gesamtkontext und
dadurch Klassifikation der einzelnen Methoden anhand der Terminologie
- Einordnung des Fachgebietes (oder Teile des Fachgebietes) im Kontext zu anderen
Disziplinen
- Im Rahmen von Übungsaufgaben sollen Prinzipien - respektive grundlegende Verfahren -
auf einzelne konkrete Aufgabensituationen übertragen und gelöst werden
- Förderung von Kooperations- und Teamfähigkeit durch den Übungsbetrieb in Kleingruppen
(3-4 Studierende)
Inhalte:
In der Künstlichen Intelligenz hat man sich schon sehr früh Gedanken darüber gemacht, wie
man Wissen explizit darstellen kann, um dadurch zu einer Darstellung zu kommen, die es
erlaubt, dieses Wissen in Programmen zu verarbeiten - und dabei hat man nicht umsonst
Anleihen von überall dort aufgenommen, wo sich Leute über Wissen und logisches Denken
Gedanken gemacht haben - wie aus der Philosophie, wo seit ein paar tausend Jahren um
genaue Definitionen von Begriffen gerungen wird oder die mathematische Logik, die eine
ausgezeichnete Basis für die Semantik von Wissen und für seine Verarbeitung mittels
logischer Deduktion hergibt.
Darüber aufbauend ergeben sich starke Verbindungen zur Informatik - klar, wenn man die
Dinge letztendlich programmieren will: in der KI hat man schon seit Jahrzehnten die objektorientierte Programmierung verwendet und der letzte Schrei sind Agentenarchitekturen. Das
sind Software-Architekturen, die auf "intelligenten Objekten" aufbauen und von vielen Leuten
für die nächste große Neuheit in der "normalen" Informatik-Welt gehalten werden. Wer unsere
Veranstaltung mitmacht, wird diese brandneue Software-Technologie als einen integralen
Bestandteil der Formulierung, der Verarbeitung und der Kommunikation von Wissen kennenund benutzen lernen - und nebenbei auch noch einiges über Suchen in großen
Lösungsräumen, Planen, maschinelles Lernen und sogar Computer-Spiele erfahren.
Der Inhalt der Veranstaltung ist theoretisch/methodisch und behandelt insbesondere die
folgenden Themen:
- Grundlegende Begriffe der Künstlichen Intelligenz sowie Intelligenter Agenten
- Suche (uninformierte und informierte Verfahren)
- Spieltheoretische Ansätze in der KI
- Constraint Satisfaction
- Logik (Aussagenlogik, Prädikatenlogik, Entscheidungsverfahren)
- Planen (Klassisches Planen, Nicht-deterministisches Planen)
- Maschinelles Lernen (Klassifikationslernen, Neuronale Netze)
Die Übungsaufgaben werden in Form von Übungsblättern ausgegeben. In den Übungen
werden die Aufgaben besprochen.
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben sowie Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] Stuart Russell und Peter Norvig: Artificial Intelligence - A Modern Approach. Prentice Hall
International, 2. Auflage (2003)
[2] Günther Görz et al.: Handbuch der Künstlichen Intelligenz, Oldenbourg Verlag (2003)
[3] Uwe Schöning: Logik für Informatiker, Spektrum Akademischer Verlag, 5. Auflage (2000)
Lehrende:
Prof. Dr. O. Herzog, PD Dr. U. Visser, Dr. I. Timm
Nummer
710.02
Künstliche Intelligenz 2 - Wissensakquisition und
Wissensrepräsentation
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Künstliche Intelligenz
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
in jedem SoSe
Anzahl der
SWS
2 2 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 4
Voraussetzungen: 710.01
Vorgesehene Semester: ab 6. Semester
Ziele:
- Vermittlung und Übung von weiterführenden Verfahren, Methoden und Ansätzen der
Künstlichen Intelligenz
- Vermittlung von fachspezifischen Wissensinhalten insbesondere, aber nicht ausschließlich,
aus den Gebieten Akquisition, Repräsentation und verteiltes Wissen
- Vermittlung von und Kommunikation in der Terminologie der Fachgebiete
- Einordnung von einzelnen Methoden/Ansätzen des Fachgebietes in den Gesamtkontext und
dadurch Klassifikation der einzelnen Methoden anhand der Terminologie
- Einordnung des Fachgebietes (oder Teile des Fachgebietes) im Kontext zu anderen
Disziplinen
- Im Rahmen von wenigen umfassenden Übungsaufgaben sollen Prinzipien auf einzelne
konkrete Aufgabensituationen übertragen und gelöst werden
- Förderung von Kooperations- und Teamfähigkeit durch den Übungsbetrieb in Kleingruppen
(3-4 Studierende)
- Fachbezogene Fremdsprachenkompetenzen
Inhalte:
Wissensakquisition entspricht in weiten Grenzen der Systemanalyse, wie sie aus dem
Software Engineering bekannt ist. So beschäftigt sich die Wissensakquisition damit, wie in
Organisationen bestimmte Aufgaben so definiert werden können, daß sie z. B. einer
maschinellen Bearbeitung zugänglich sind. Es ist schon lange bekannt, daß das früher
benutzte einfache Bild der "Informationsextraktion" aus den Experten nicht trägt: es geht hier
um einen modellbasierten Prozeß, der das zu nutzende Wissen zuerst verbal, dann semiformal und schließlich formal dargestellt, um die Kluft zwischen dem Expertenwissen und
einer letzendlich in einer formalen Programmiersprache fixierten Anwendung schließen zu
können. In diesem Kontext spielt eine implementierungs-unabhängige
Wissensrepräsentation, die es erlaubt, statisches und dynamisches Wissen auf mehreren
Ebenen zu formulieren und (mindestens) zu validieren, eine große Rolle. Modellierung
komplexer bzw. realer Anwendungen erfordert zumeist eine Abbildung auf verteilte Systeme.
Die Ausrichtung der Veranstaltung beinhaltet die Nutzung von aktuellen Werkzeugen, die für
die einzelnen Lehrgebiete erhältlich und repräsentativ sind. Die Lehrinhalte sollen
insbesondere Bezug zum Stand der Forschung aufweisen. Die Inhalte sind im Einzelnen:
- Wissensakquisition (Maschinelle Lernverfahren, Data Mining)
- Wissensrepräsentation (Formale Ontologien, spezielle Entscheidungsverfahren)
- Verteiltes Wissen (Intelligente Agenten und Multiagentensysteme)
Theoretisch/methodische Inhalte nehmen etwa die Hälfte des Semesters ein und behandeln
insbesondere die folgenden Themen:
· Wissensakquisition (Data Mining und C4.5)
· Wissensrepräsentation (Formale Ontologien, Beschreibungslogiken)
· Verteiltes Wissen (ACL und KQML als Agentenkommunikationssprachen, Konflikte bei
Agentenkommunikation
Die Übungsaufgaben werden in Form von Übungsblättern ausgegeben. In den Übungen
werden die Aufgaben besprochen.
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben sowie Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] Stuart Russell und Peter Norvig: Artificial Intelligence - A Modern Approach. Prentice Hall
International, 2. Auflage (2003)
[2] Günther Görz et al.: Handbuch der Künstlichen Intelligenz, Oldenbourg Verlag (2003)
[3] Fayyad, U., Piatetsky-Shapiro, G., Smyth, P.: From Data Mining to Knowledge Discovery:
An Overview. In U. Fayyad & G. Piatetsky-Shapiro & P. Smyth (Eds.), Advances in
Knowledge Discovery and Data Mining (pp. 1-34). Menlo Park, CA: AAAI Press/MIT Press
(1996)
[4] Kubat, M., Bratko, I., Michalski, R. S.: A Review of Machine Learning Methods. In R. S.
Michalski & I. Bratko & M. Kubat (Eds.), Machine Learning and Data Mining: Methods and
Application (2nd ed., pp. 3-69). Chichester: John Wiley & Sons Ltd. (1999)
[5] Tom Mitchell: Machine Learning, McGraw Hill (1997)
[6] Quinlan, J. R.,: C4.5 Programs for Machine Learning, Morgan Kaufmann (1993)
[7] Uschold, M., Grüniger, M.,: Ontologies: Principles, Methods and Applications in
Knowledge Engineering Review 11 (2), 93-155 (1996)
[8] Baader, F., Calvanese, D., McGuinness, D.J., Nardi, D., Patel-Schneider, P.F. (eds.): The
Description Logic Handbook. Cambridge University Press, 2003, (2003)
[9] Visser, U.,: Intelligent Information Integration for the Semantic Web. Vol. 3159, Lecture
Notes in Computer Science, Springer-Verlag (2004)
[10] Michael Wooldridge: An Introduction to MultiAgent Systems. Verlag
John Wiley & Sons Ltd.. (2001)
[11] Gerhard Weiss (ed): Multiagent Systems - A Modern Approach to Distributed Artificial
Intelligence. The MIT Press, Cambridge, Messachusetts (1999)
Lehrende:
Prof. Dr. O. Herzog, PD Dr. U. Visser, Dr. I. Timm
Nummer
710.03
Spezielle Themen der Künstlichen Intelligenz Verteilte
Künstliche Intelligenz
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Künstliche Intelligenz
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
in jedem SoSe
Anzahl der
SWS
2 2 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 2
Voraussetzungen: 710.01
Vorgesehene Semester: ab 6. Semester
Ziele:
- Vermittlung und Übung von Verfahren, Methoden und Ansätzen der Verteilten Künstlichen
Intelligenz
- Vermittlung von fachspezifischen Wissensinhalten insbesondere, aber nicht ausschließlich, aus den Gebieten Logik, Koordination, Verteilte Problemlösung, Akquisition
und Organisation
- Vermittlung von und Kommunikation in der Terminologie der Fachgebiete
- Einordnung von einzelnen Methoden/Ansätzen des Fachgebietes in den Gesamtkontext
und dadurch Klassifikation der einzelnen Methoden anhand der Terminologie
- Einordnung des Fachgebietes (oder Teile des Fachgebietes) im Kontext zu anderen
Disziplinen
- Im Rahmen von wenigen umfassenden Übungsaufgaben sollen Prinzipien auf einzelne
konkrete Aufgabensituationen übertragen und gelöst werden
- Förderung von Kooperations- und Teamfähigkeit durch den Übungsbetrieb in Kleingruppen (3-4 Studierende)
- Fachbezogene Fremdsprachenkompetenzen
Inhalte:
In den letzten zwei Jahrzehnten hat die Bedeutung verteilter, kooperativer Systeme für die
Informatik und deren Anwendung erheblich an Bedeutung zugenommen. In diesem Rahmen
hat sich die Verteilte Künstliche Intelligenz (VKI) etabliert. Die VKI bemüht sich, Künstliche
Intelligenz (KI) in Hinsicht auf Skalierbarkeit, multiple Problemlösungsstrategien und
Wiederverwendbarkeit durch kooperative Systeme zu erweitern.
In dieser Veranstaltung werden die notwendigen Konzepte vermittelt, um Intelligente
Softwareagenten und Multiagentensysteme zu entwerfen und zu realisieren. Die Themen der
Vorlesung umfassen Begriffsbestimmung, Standardisierung, Logische Grundlagen,
Modellierung von Entscheidungs- und Systemverhalten, Verteilte Problemlösung (Ontologien,
Kommunikation, Koordination, Planung) und Organisation und Gesellschaften (u.a. Sozionik).
Begleitend werden praktische Übungen durchgeführt, die die grundlegenden Kenntnisse und
Fertigkeiten vermitteln, um Intelligente Agenten zu konstruieren und implementieren. Hierbei
findet das Agententoolkit JADE Anwendung.
Die Inhalte sind im Einzelnen:
· Logische Grundlagen und Modellierung (Multimodallogiken, Entscheidungsverhalten)
· Koordination (Interaktion und Kommunikation, logische und spieltheoretische Ansätze zur
Koordination, z.B. Auktionen)
· Verteilte Problemlösung (Verteiltes Planen, Gruppen- und Teambildung)
· Organisation (Emergenz, Strukturen, Rollen, Sozionik, Sicherheit, Offenheit)
Theoretisch/methodische Grundlagen werden insbesondere im Rahmen der folgenden
Themen vermittelt:
· Multimodallogiken, Ontologien
· Agentenkommunikationssprachen und Kommunikationsprotokolle
· Spieltheoretische Grundlagen
Die Übungsaufgaben werden in Form von Übungsblättern ausgegeben. In den Übungen
werden die Aufgaben besprochen.
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben sowie Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] Stuart Russell und Peter Norvig: Artificial Intelligence - A Modern Approach.
Prentice Hall International, 2. Auflage (2003)
[2] Davis, R. & Smith, R.: Negotiation as a Metaphor for Distributed Problem Solving,
Artificial Intelligence 20, pages 63-109 (1983)
[3] Bradshaw, J.: Software Agents, AAAI Press, (1997)
[4] Labrou, Y., Finin, T. & Peng, Y.: Agent Communication Languages: The Current
Landscape, IEEE Intelligent Agents, March/April 1999 (1999) pages 45-52
[5] Michael Wooldridge: An Introduction to MultiAgent Systems. Verlag John Wiley &
Sons Ltd. (2001)
[6] Michael Wooldridge: Reasoning about Rational Agents. The MIT Press, Cambridge,
Massachusetts (2000)
[7] Gerhard Weiss (ed): Multiagent Systems - A Modern Approach to Distributed Artificial
Intelligence. The MIT Press, Cambridge, Messachusetts (1999)
[8] Wooldridge and Lomuscio: M. Wooldridge and A. Lomuscio. Multi-Agent VSK Logic. In
Proceedings of the Seventh European Workshop on Logics in Artificial Intelligence
(JELIAI-2000). Springer-Verlag, September 2000.
Lehrende:
Prof. Dr. O. Herzog, PD Dr. I. Timm
Nummer
710.04
Intelligente Systeme im WWW
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Künstliche Intelligenz
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
in jedem WiSe
Anzahl der
SWS
2 2
Credit points: 4
davon theoretisch/methodische Grundlagen:
Voraussetzungen:
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
Innerhalb dieser Seminare sollen Themen aus den Bereichen Intelligente Systeme,
Semantic Web und Wissensmanagement vertieft werden. Dazu sollen aktuelle
und/oder forschungsrelevante Artikel von den Teilnehmern bearbeitet und in Vorträgen
vorgestellt werden.
Inhalte:
Die Themen werden in der Vorbesprechung bekanntgegeben. Mögliche Themen sind
z.B.
· Was ist das Web 2.0?
· Semantic Web
· Wissensrepräsentation (XML, RDF, OWL, F-Logic)
· Web Mining
· Knowledge Discovery
· Semantische Portale
Form der Prüfung:
i. d. R. ist das Ziel, ein gewähltes Thema (siehe oben) eigenständig bzw. in der Gruppe
(2-3 Studenten) zu bearbeiten, einen Vortrag darüber vorzubereiten und eine
schriftliche Ausarbeitung zu erstellen. Die Vortragsdauer beträgt 45 Min. Bei Interesse
kann auf freiwilliger Basis der Vortrag und/oder die Ausarbeitung in Englisch
durchgeführt werden.
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Die Inhalte werden im Detail in der Web-Page zur Veranstaltung beschrieben; siehe
beispielsweise http://www.tzi.de/~jh/teaching/ws07-08/iswww/. Dort findet sich auch ein
ausführliches Literaturverzeichnis.
Lehrende:
Dr. Jens Hartmann
Nummer
711.01
Cognitive Systems 1
Modultyp: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Kognitive Systeme und Neuroinformatik
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
in jedem SoSe
Anzahl der
SWS
4 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 4
Voraussetzungen: Inhalte von 601.01, 700.03
Vorgesehene Semester: ab 4. Semester
In dem Kurs werden Grundlagen für die Grundlagenveranstaltungen Künstliche Intelligenz 1,
Robotik 1 und Bildverarbeitung 1 sowie für die Vertiefungsveranstaltungen Cognitive
Systems 2, Soft Computing 1 und Raumkognition gelegt.
Ziele:
a) inhaltlich und methodisch:
- Sensibilisierung für die Anforderungen an intelligente Informationsverarbeitung
- Grundlegende Kenntnisse der Informationsverarbeitungsprinzipien natürlicher und
künstlicher intelligenter Systeme
- Grundlagenkenntnisse über kognitive Architekturen
- Selbstständiger Umgang mit interdisziplinärer wissenschaftlicher Literatur.
- Erste Erfahrungen mit kognitiver Modellierung und Simulation
b) Schlüsselkompetenzen:
Durch Beiträge der Kursteilnehmer und Diskussionen wird die Kooperations- und
Teamfähigkeit gefördert.
Inhalte:
A Einführung
1. Kognition, System, intelligente Informationsverarbeitung, Vergleich natürlicher und
künstlicher intelligenter Informationsverarbeitungssysteme
2. Informationsverarbeitung in Nervenzellen und Neuronenverbänden
3. Ebenen der Informationsverarbeitung, symbolische vs. subsymbolische Modelle,
Repräsentation
B Wahrnehmung
4. Grundlagen der visuellen Perzeption: Retina, Rezeptoren, visueller Cortex; visuelle,
auditive, taktile Wahrnehmung; Kontext, Wissen, Erwartung, Aufmerksamkeit
5. 3-dimensionale Perzeption, Gestaltgesetze, Farbwahrnehmung, Objekterkennung
6. Auditive, taktile, olfaktorische, gustatorische Perzeption. Multimodale Integration
perzeptueller Information.
C Gedächtnis und Schließen
7. Das Gedächtnis: perzeptuelles Gedächtnis, Kurzzeit-/ Arbeits-/ Langzeitgedächtnis
8. Problemlösen und mentale Modelle, analogische Repräsentationen und Präferenzen
9. Mentale Bilder, Rotation, Scanning, Aufmerksamkeit
D Lernen und Handeln
10. Lernen, Behalten und Vergessen
11. Kognitive Karten und räumliche Orientierung
12. Erwerb prozeduralen Wissens und Erlernen von Handlungsabläufen
E Sprachliche und nicht-sprachliche Kommunikation
13. Sprachproduktion und Sprachverstehen
14. Lexikon, Syntax, Semantik, Pragmatik; Kategorienbildung und Konzeptualisierung
15. Kommunikation mit Gesten, Skizzen, Diagrammen, Karten
Cognitive Systems 1 vermittelt Theorien der kognitiven Informationsverarbeitung und die
Methoden ihrer technischen Umsetzung in informatischen Modellen.
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] John R. Anderson, Cognitive psychology and its implications. W.H. Freeman and
Company, New York, 1995.
[2] Kevin Lynch, The image of the city, MIT Press Cambridge, MA (1960).
[3] George A. Miller, The magical number seven, plus or minus two. Some limits on our
capacity for processing information. The Psychological Review, 1956, vol. 63, pp. 81-97.
[4] Donald A. Norman, What is cognitive science?, D. Norman, ed, Perspectives on cognitive
science, Ablex, NJ 1981.
[5] Stephen E. Palmer, Vision Science, Bradford Books MIT Press Cambridge, MA (1999).
Lehrende:
Prof. C. Freksa, Ph.D. ,Dr. T. Barkowsky, Prof. Dr. K. Schill
Nummer
711.02
Cognitive Systems 2
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Kognitive Systeme und Neuroinformatik
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
in jedem WiSe
Anzahl der
SWS
4 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 2
Voraussetzungen: 711.01
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Der Kurs vertieft die Kenntnisse über Kognitive Systeme und vermittelt hands-on Erfahrung in
der kognitiven Modellierung.
Ziele:
- vertiefte Kenntnisse der Informationsverarbeitungsprinzipien natürlicher und künstlicher
intelligenter Systeme
- vertiefte Kenntnisse über kognitive Architekturen
- selbstständiger Umgang mit interdisziplinärer wissenschaftlicher Literatur
- Erfahrung mit kognitiver Modellierung und Simulation
- Durch Entwicklung kognitiver Modelle im Team werden Kooperationsfähigkeit und
strukturierte Systementwicklung gefördert.
Inhalte:
A Psychologische, neurowissenschaftliche und informatische Methoden
der Kognitionswissenschaft
B Kognitive Architekturen und Modellierungsansätze
C Fallstudien kognitiver Modellierung
D Methodische Probleme der Kognitionswissenschaft
Cognitive Systems 2 behandelt theoretische Grundlagen kumputationaler kognitiver
Architekturen und Methoden zur Umsetzung empirischer Befunde in kognitiven
Modellierungsarchitekturen. Dabei werden drei unterschiedliche Modellierungskonzepte
eingesetzt: SOAR, ACT-R, COGENT, um die theoretisch-methodischen Unterschiede
verschiedener Konzeptualisierungsansätze herauszuarbeiten.
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] http://sitemaker.umich.edu/soar
[2] http://act-r.psy.cmu.edu/
[3] http://cogent.psyc.bbk.ac.uk/
Lehrende:
Prof. C. Freksa, Ph.D., Dr. T. Barkowsky, Prof. Dr. K. Schill
Nummer
711.03
Raumkognition
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Kognitive Systeme und Neuroinformatik
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
2 Credit points: 4
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 2
Voraussetzungen: 711.01
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
Das Seminar dient einer Einführung in Ansätze zur Erforschung des räumlichen Denkens bei
Mensch oder Tier und bei simulierten oder realen autonomen mobilen Robotern.
- Durch eigenständige Bearbeitung von und Auseinandersetzung mit Originalliteratur wird
eine kritische Hinterfragung von Forschungsmethoden und der Interpretation von
Forschungsergebnissen gefördert
- Fähigkeiten zum Aufbau von Forschungsartikeln werden entwickelt
- Aufbereitung und Präsentation von Forschungsergebnissen wird geübt und diskutiert
Inhalte:
Das Seminar behandelt Originalpublikationen aus verschiedenen mit Raumkognition
befassten Disziplinen (z.B. Kognitive Psychologie, Geographie, Architektur, Linguistik,
Philosophie) aus der Perspektive von Informatik / Künstliche Intelligenz. Die Arbeiten werden
von Seminarteilnehmerinnen und -teilnehmern bearbeitet, präsentiert und diskutiert.
Folgende Theorien und Methoden werden behandelt: Kalküle zum qualitativen zeitlichen und
räumlichen Schließen, zum Beispiel
· Punkt- und Regionenkalküle
· ,,Allen calculus" und Semi-Intervall-Repräsentation
· RCC-5 und RCC-8 calculus
· Theorien topologischer räumlicher Kalküle
· Orientierungs-Kalküle
· Entfernungskalküle
· Ansätze zum Shape matching
Form der Prüfung:
i. d. R. mündlicher Vortrag und schriftliche Ausarbeitung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
wechselnd (wird im Seminar angegeben)
Lehrende:
Prof. C. Freksa, Ph.D., Dr. T. Barkowsky
Nummer
711.04
Soft Computing 1
Modultyp: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Kognitive Systeme und Neuroinformatik
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
in jedem SoSe
Anzahl der
SWS
4 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 4
Voraussetzungen: 711.01
Vorgesehene Semester: ab 6. Semester
Ziele:
- Überblick über formale Methoden zum Umgang mit unsicherem Wissen 1
- Überblick zu neuronalen Netzarchitekturen und formalen Methoden neuronaler
Verarbeitung 1
- Fähigkeit zur Bearbeitung von Problemen zur Erfassung und Repräsentation von
unsicherem und verrauschten Wissen in wissensbasierten und neuronalen Systemen
- Forschungsorientierte Literaturarbeit
- Präsentationsfähigkeit durch Vorstellung der Forschungsarbeit im Plenum
- Interdisziplinäres Denken
Inhalte:
1) Dimensionen der Unsicherheit
- Vagheit, Unsicherheit, Fuzziness
- Qualitative Repräsentation von unsicherem Wissen
- Datenerhebung,-bewertung und Verknüpfung
2) Kalküle zum Umgang mit unsicherem Wissen
- Wahrscheinlichkeit, Bayes-Netze, Anwendungen
- Evidenz-Theorie. Belief-Netze, Anwendungen
- Fuzzy Set Logik, Fuzzy Control, Anwendungen
- Umgang mit unsicherem Wissen beim Menschen
4) Neuronale Netze
- Prinzipien, Architekturen und Lernverfahren 1
Insbesondere werden folgende theoretisch/methodische Grundlagen im Zusammenhangg
dieser Inhalte behandelt:
- Axiomatik der Wahrscheinlichkeitstheorie, Theorie von Bayes-Netzen 1
- Axiomatik der Evidenz-Theorie (Shafer),Theorie von Belief-Netzen 1
- Axiomatik von auf Fuzzy Set Logik basierenden Ansätzen
- Theoretische Grundlagen zum Perzeptron, lineare Separierbarkeit, Feed-forward
Netze.
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben, mündlicher Vortrag, Fachgespräch oder
mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] Schill: Expertensysteme in der Medizin (1990)
[2] Shafer: A Mathematical Theorie of Evidence (1976)
[3] Jensen: Bayesian networks and decision Graphs
[4] Rojas: Theorie der neuronalen Netze (1996)
[5] Russel, Norvig: Artificial Intelligence: A modern approach (1995)
[6] ca. 10 Fachartikel zum Thema ,,Umgang mit unsicherem Wissen"
Lehrende:
Prof. Dr. K. Schill
Nummer
711.05
Soft Computing 2
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Kognitive Systeme und Neuroinformatik
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
in jedem SoSe
Anzahl der
SWS
4 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 4
Voraussetzungen: 711.04
Vorgesehene Semester: ab 1. Semester Master-Studiengang
Ziele:
- Vertiefte Kenntnisse über die formalen Prinzipien zum Entscheiden und
Schlussfolgern mit unsicherem Wissen
- Vertiefte Kenntnisse über die formalen Prinzipien neuronaler Netzsysteme
- Fähigkeit zur Abbildung von formalen Methoden auf praktische Anwendungen
- Überblick zu Methodische Grundlagen und Architekturen zur Integration von
symbolischen und neuronalen Systemen
- Forschungsorientierte Literaturarbeit
- Präsentationsfähigkeit durch Vorstellung und Diskussion der Literaturarbeit
- Problemorientiertes, interdisziplinäres Denken
Inhalte:
1) Fortgeschrittene Forschungsfragen zur Entwicklung symbolischer Systeme
- Schwerpunkte: Dynamischer Umgang mit unsicherem Wissen
- Entscheidungs- und Suchstrategien
2) Fortgeschrittene Forschungsfragen zur Entwicklung neuronaler Systeme
- Prinzipien und Architekturen, Lernverfahren 2
3) Hybride Systeme: Design und Anwendung
- Taxonomien von hybriden Systemen
- Architekturen: Function-Replacing-, Intrakommunikationsbasierte- und
- Polymorphe Hybridsysteme,
- Schnittstellen der Wissensverarbeitung
- Integration von bottom up und top down Prozessen
- Beispielsysteme, Entwicklungs-Tools und Environments
Insbesondere werden folgende theoretisch/methodische Grundlagen im Zusammenhang
dieser Inhalte behandelt:
- Theorie Beliefnetze 2
- Theorie Wahrscheinlichkeitsnetze 2
- Theorie neuronaler Netze 2 (Kohonennetze, Backpropagation.etc.)
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben, mündlicher Vortrag, Fachgespräch oder
mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] Rojas: Theorie der neuronalen Netze (1996)
[2] Jensen: Bayesian networks and decision graphs
[3] Russell, Norvig: Artifical Intelligence: A modern approach (1995)
[4] ca. 10 Fachartikel zum Thema "Uncertainty Modeling and Decision making"
[5] Goonatilake, Khebbal: Intelligent Hybride Systems (1995)
[5] ca. 5 Fachartikel zum Thema ,,Hybride Systeme"
Lehrende:
Prof. Dr. K. Schill
Nummer
711.06
Bioinspirierte Mustererkennung und Szenenanalyse
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Kognitive Systeme und Neuroinformatik
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
in jedem WiSe
Anzahl der
SWS
2 2 Credit points: 4
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 2
Voraussetzungen: keine
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Kenntnisse über die Informationsverarbeitung bei der Szenenanalyse und Mustererkennug
in biologischen Sehsystemen
- Kenntnisse über Modelle und neuroinformatische Ansätze zur Modellierung der
Szenenanalyse und Mustererkennung
- Überblick in die Modellierung von top-down kognitiven Prozessen und bottom-up
signalverarbeitenden Prozessen
- Forschungsorientierte Literaturarbeit
- Präsentationsfähigkeit durch Vorstellung und Diskussion der Literaturarbeit
Inhalte:
1) Neuronenmodelle, Lineare Systeme
2) Klassifikation von Mustern
3) Natural Scene Statistics
4) Objekterkennung und Invarianzleistung
5) Strukturbasierte vs. ansichtsbasierte Modellierung
6) Systeme zur Szenenanalyse und Aufmerksamkeitssteuerung
7) Mental Imagery
Insbesondere werden folgende theoretisch/methodische Grundlagen im Zusammenhang
dieser Inhalte behandelt:
- Lineare Systemtheorie
- Faltungsoperation
- Komplexe Zahlen
- Fouriertransformation
- Signalstatistik (Autokorrelation, Leistungsdichtespektrum, Multivariate
Verbundwahrscheinlichkeitsdichte)
Form der Prüfung:
Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] Ballard, Brown: Computer vision (1982)
[2] Horn Robot : vision (1986)
[3] Palmer : Vision Science (1999)
u.a. ca 20 Fachartikel zum Thema Szenenanalyse und Mustererkennung
Lehrende:
Dr. C. Zetzsche, Prof. Dr. K. Schill
Nummer
712.01
Robot Design Lab (Robotik 1)
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Robotik
V UE K S P Summe
Credit
points
6
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
2 2 4
Voraussetzungen:
Vorgesehene Semester: ab 4. Semester
Ziele:
- Verständnis der Robotik als integrierende Wissenschaft zwischen Elektrotechnik,
Mechatronik und Informatik
- Grundlegende Kentnisse der Funktionsweise und sicherer technischer Umgang mit
technologischen Komponenten für Robotik
- Bewertung von Sensoren für Roboter in verschiedenen Anwendungsbereichen
- Bewertung und Klassifikation von Motoren, Getrieben und Mechanismen für Roboter
- Kenntnisse der wichtigsten Methoden und Verfahren zur Kontrolle und Steuerung
von Robotern
- Kenntnisse in Anwendung und Programmierung des MPC565 embedded
Microcontrollers.
- In der Terminologie des Fachgebiets Robotik sicher kommunizieren können und
Systemkomponenten anhand der Terminologie klassifizieren und bewerten können.
- Durch den Übungsbetrieb in kleinen Gruppen wird die Kooperations- und Teamfähigkeit
geübt.
Inhalte:
- Sensor-Interfaces, Taster, Lichtsensoren, Widerstandspositionssensoren,
Optosensoren, Enkoder
- DC-Motoren, Getriebe, elektronische Kontrolle von Motoren,
Servomotoren,
- Einfaches Feedback Kontrolle, Proportional und Derivative Kontrolle,
Reactive und Sequentielle Kontrolle
- Der MPC565, FPGA's
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Martin, F. `Robotic Explorations: A Hands on Introduction to Engineering', Prentice Hall, New
Yersey (2001)
Lehrende:
Prof. Dr. F. Kirchner, u. a.
Nummer
712.02
Verhaltensbasierte Robotik (Robotik 2)
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Robotik
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
2 2 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 2
Voraussetzungen: Inhalte von 712.01
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Verständnis der Robotik als integrierende Wissenschaft zwischen Elektrotechnik,
Mechatronik und Informatik.
- Vertiefte Kenntnisse der Prinzipien und des Designs intelligenter 'behaviour based'
autonomer Roboter.
- Umgang und Erfahrung mit den Werkzeugen und Techniken zur Entwicklung o. g. Systeme
- Grundlegende Kenntnisse im Bereich des Einsatzes von 'Vorwissen' sowie von
Lernverfahren bei autonomen Robotern.
- Kenntnisse und grundlegende Einblicke in 'behaviour based' und hybride Architekturen,
modulare Wahrnehmung, sowie Ausblicke in die zukunftsweisenden Gebiete wie RoboterKolonien, selbstorganisierende Systeme und Humanoide Roboter.
- Prinzipien verhaltensbasierter Architekturen (Das Spektrum der Roboterkontrolle, Basis für
Verhalten in biologischen System, Verhalten in Roboter-Systemen, verhaltensbasierte
Architekturen)
- Wissen und Lernen bei autonomen Robotern (Fragen der Repräsentation bei 'behaviour
based' Systems, hybride deliberative/reactive Architekturen, sensorische Wahrnehmung als
Basis für verhaltensbasierte Kontrolle)
- Future Trends: Adaptives Verhalten und Lernen, kooperierende Systeme,
Selbstorganisation bei Robotern, Humanoide Systeme
Inhalte:
- Prinzipien verhaltensbasierter Architekturen
- Spektrum der Roboterkontrollansätze
- Basis für Verhalten in biologischen Systemen
- Verhalten in Robotersystemen
- verhaltensbasierte Architekturen
- Wissen und Lernen bei autonomen Robotern
- Repräsentation bei 'behaviour based' Systemen
- hybride deliberative/reaktive Architekturen
- Sensorische Wahrnehmung als Basis für verhaltensbasierte Kontrolle
- Adaptives Verhalten
- Lernen
- Kooperierende Systeme
- Selbstorganisation bei Robotern
- Humanoide Systeme und `future trends'
Insbesondere werden folgende theoretisch/methodische Grundlagen im Zusammenhang
dieser Inhalte behandelt:
- Neurowissenschaftliche und Psychologische Grundlagen für Verhalten
- Theorie der Wissensrepräsentation
- Theorie deliberativer Planer
- Methodik der modularen Wahrnehmung
- Theorie der künstlichen Neuronalen Netze
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Arkin, R.C., `Behaviour Based Robotics', MIT Press (1998)
Lehrende:
Prof. Dr. F. Kirchner, u. a.
Nummer
712.03
Reinforcement Lernen für autonome Roboter (Robotik 3)
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Robotik
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
2 2 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 2
Voraussetzungen: Inhalte von 712.02
Vorgesehene Semester: ab 6. Semester
Ziele:
- Verständnis der Robotik als integrierende Wissenschaft zwischen Elektrotechnik,
Mechatronik und Informatik.
- Grundlegende Kenntnisse der Reinforcement-Lernverfahren (RL)
- Kenntnisse der Anwendung und Anwendbarkeit von Reinforcement-Lernverfahren für
autonome Roboter
- Vertiefende Kenntnisse zu Spezialisierungen von Reinforcement-Lernverfahren im Bereich
Explorationskontrolle sowie Hierarchisierung.
- Bewertung von Problemklassen und Anwendungen für Reinforcement-Lernverfahren
- Bewertung und Klassifikation von grundlegenden Problemen der Explorationskontrolle
bei RL
- Kenntnisse der wichtigsten Methoden und Verfahren zur Explorationskontrolle bei RL
- Kenntnisse in Anwendung und Programmierung von hierarchischen Verfahren für RL
- In der Terminologie des Fachgebiets Robotik sicher kommunizieren können und
Systemkomponenten anhand der Terminologie klassifizieren und bewerten können.
- Durch den Übungsbetrieb in kleinen Gruppen wird die Kooperations- und Teamfähigkeit
geübt.
Inhalte:
- Reinforcement-Lernen (RL) -- Grundlagen
- Problemklassen und Anwendungen für Reinforcement-Lernverfahren
- Grundlegende Probleme der Explorationskontrolle bei RL
- Verfahren der Explorationskontrolle bei RL
- Hierarchische Verfahren für RL
Insbesondere werden folgende theoretisch/methodische Grundlagen im Zusammenhang
dieser Inhalte behandelt:
- Theorie Markovscher Entscheidungsprozesse
- Theorie des Dynamic Programming (Policy Iteration, Value Iteration)
- Theorie der Monte Carlo Methoden
- Theorie des ,Temporal Difference' TD() Lernens
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Sutton, R., Barto, A. `Reinforcement Learning: An Introduction', MIT-Press (1998)
Lehrende:
Prof. Dr. F. Kirchner, u. a.
Nummer
712.04
Biologische Grundlagen für autonome, mobile Roboter
(Robotik 4)
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Robotik
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
2 2 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 2
Voraussetzungen: Inhalte von 712.03
Vorgesehene Semester: Master-Studiengang
Ziele:
- Verständnis der Robotik als integrierende Wissenschaft zwischen Elektrotechnik,
Mechatronik und Informatik.
- Grundlegende Kenntnisse des allg. Aufbau und der Funktion des zentralen Nervensystems
- Kenntnisse der Entstehung, Weiterleitung und Beschreibung des Aktionspotentials bei
Nervenzellen
- Vertiefende Kenntnisse zu allgemeinen Grundlagen der motorischen Leistung bei
Vertebraten und Invertebraten
- Bewertung der Informationsverarbeitung in biologischen Systemen
- Bewertung und Klassifikation von biologischen Prinzipien im Bereich der Lokomotionskontrolle
- Kenntnisse der Übertragbarkeit und Anwendung biologischer Prinzipien bei der Kontrolle
mobiler autonomer Roboter
- In der Terminologie des Fachgebiets Robotik sicher kommunizieren können und
Systemkomponenten anhand der Terminologie klassifizieren und bewerten können.
- Durch den Übungsbetrieb in kleinen Gruppen wird die Kooperations- und Teamfähigkeit
geübt
Inhalte:
- Allgemeiner Aufbau und Funktion des zentralen Nervensystems
- Entstehung, Weiterleitung und Beschreibung des Aktionspotentials bei
Nervenzellen
- Allgemeine Grundlagen der motorischen Leistung bei Vertebraten und
Invertebraten
- Endogen aktive Zellen und zentrale Mustergeneratoren
- Anwendung biologischer Prinzipien der Lokomotionskontrolle bei
autonomen, mobilen Robotern
Insbesondere werden folgende theoretisch/methodische Grundlagen im Zusammenhang
dieser Inhalte behandelt:
- Theorie der Synaptischen Signaltransduktion und Axonalen Signaltransmission in
biologischen Systemen
- Theorie der Erzeugung rhythmischer Lokomotion in biologischen Systemen
- Theorie/Methodik der dezentralen Informationsverarbeitung in biologischen Systemen
- Methodik der Übertragung biologischer Prinzipien der Lokomotionskontrolle auf Roboter
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Kandel, E., Schwartz, J, Jessel, T (eds)'Principles of Neural Science', Elsevier Science
Publischers (1991)
Lehrende:
Prof. Dr. F. Kirchner, u. a.
Nummer
799.01
Spezielle Themen im Bereich des Wearable Computing
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Praxis
Modulteilbereich: Spezielle Gebiete der Praktischen Informatik
V UE K S P Summe
Credit
points
4
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
2 2
Voraussetzungen:
Vorgesehene Semester:
Ziele:
Inhalte:
Dieses Modul befindet sich in der Phase der Neukonzeption.
Form der Prüfung:
Mündlicher Vortrag und schriftliche Ausarbeitung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Lehrende:
Prof. Dr. O. Herzog,
Dr. H. Kenn
Nummer
800.01
Informatik und Gesellschaft
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Einführung in die Angewandte Informatik
V UE K
S
P Summe
Credit
points
6
angeboten
in jedem Semester
Anzahl
der SWS
2 2
Voraussetzungen: Inhalte von 900.01
Vorgesehene Semester: 3. oder 4. Fachsemester
Ziele:
- Verständnis der Informatik als über rein technische Aspekte hinausreichende
Wissenschaft der Gestaltung soziotechnischer Systeme;
- Grundlegende Kenntnisse und Verständnis gesellschaftlicher Wirkungen von Informationsund Kommunikationstechnologien in verschiedenen Bereichen (Themen s.u.);
- Kenntnis und Reflexion von divergierenden Interessen sowie von Gestaltungsoptionen beim
Einsatz von Informations- und Kommunikationstechniken;
- Fähigkeit, die individuellen und gesellschaftlichen Wirkungen des
Informationstechnikeinsatzes exemplarisch zu analysieren, darzustellen und zu bewerten;
- Entwicklung und Reflexion eigener Positionen zu gesellschaftlichen und ethischen Fragen
der Informatik;
- Erste Erfahrungen mit sozialwissenschaftlichen Forschungsmethoden im Zusammenhang
mit Gegenständen der Informatik.
- Anwendung von Recherchemethoden (Bibliothek und andere Quellen);
- Vergleich und Erörterung von Informationen und Positionen aus unterschiedlichen Quellen;
- Aneignung fachfremder Konzepte und Methoden;
- Anwendung und Reflexion verschiedener Präsentationsformen:
- Mündlicher Vortrag (unter Einsatz verschiedener Medien)
- Schriftliche Ausarbeitung (entsprechend der Kriterien wissenschaftlicher Arbeiten)
- Posterpräsentation (der Ergebnisse des Gruppenprojekts);
- Diskussionstraining;
- Kooperation und Teamfähigkeit durch Gruppenarbeit
Inhalte:
1. Sichtweisen der Informatik:
Wissenschaftstheoretische und ethische Aspekte der Informatik; Entwicklung der
Disziplin; Verantwortung der Informatiker und Informatikerinnen; Computer als
Werkzeug und Medium; Formalisierung und Modellbildung; Möglichkeiten und
Grenzen der ,,Künstlichen Intelligenz"; ...;
2. Arbeit:
Konzepte der Automation und ökonomische Rahmenbedingungen der
Automatisierung: Betriebliche Wirkungen des Rechnereinsatzes;
gesamtgesellschaftliche und gesamtwirtschaftliche Wirkungen, zwischenbetriebliche
Kooperation und Vernetzung, Arbeitsmarktentwicklung unter dem Einfluss des
Informationstechnikeinsatzes, geschlechtsspezifische Segmentierung des
Arbeitsmarktes, gesellschaftliche Strategien zur Vermeidung negativer sozialer
Wirkungen, betriebliche Ansätze zur Gestaltung computergestützter Arbeitssysteme;
neue Formen der Arbeit: Telearbeit, Telekooperation; Ergonomie;...;
3. Sozialisation, Bildung und Persönlichkeit:
Computereinsatz in Bildung, Ausbildung und Weiterbildung; Computer und
Kommunikation; Computer und Identität; geschlechtsspezifische Zugangsweisen;
Technikfaszination und -akzeptanz; ...;
4. Alltag:
Neue Medien und Computerkultur; Informatisierung des Haushalts; Computerspiele;
Informationstechnik und Behinderung; Dienstleistungen im Internet; Elektronische
Tauschbörsen und Marktplätze; mobile computing; Beschleunigung der Gesellschaft;
...;
5. Spezifische Einsatzfelder von Informations- und Kommunikationstechnik:
- Innere und äußere Sicherheit: Computereinsatz bei Polizei und Militär,
Videoüberwachung; ...;
- Umwelt:: Umweltfolgen der Informationstechnik, Beitrag der Informatik zum
Umweltschutz, ...;
- Gesundheitswesen: Informatik im Krankenhaus, Informatik in der Arztpraxis, ...;
- Politik: Partizipation, Internet und Demokratie, Online-Wahlen, ...;
- Globalisierung: Informatik und ,,3.Welt"; ...;
u.a.m.
6. Datenschutz:
Abgrenzung Datenschutz und Datensicherheit; verfassungsrechtliche und gesetzliche
Grundlagen, Prinzipien und Institutionen des Datenschutzes; rechtliche, technische
und organisatorische Maßnahmen des Datenschutzes; Datenschutz durch
Technikgestaltung; Datenschutz im Betrieb; Datenschutz im Internet; ...;
7. Rechtliche Fragen von IT-Entwicklung und Einsatz:
Multimedia-Gesetze; Lizenzen / Open Source; Softwarepatente; Urheberrechte;
Kryptographie-Debatte; Computerkriminalität; ...;
Lernmethoden:
Während die meisten Pflichtmodule in der Studienanfangsphase in Form von Vorlesungen
mit Übungen durchgeführt werden, wurde für ,,Informatik und Gesellschaft" bewusst die
Seminarform gewählt, da diese besonders geeignet ist für die kontroverse Diskussion und
Erörterung von Positionen, Bewertungen und Werten. Die Anzahl von 6 CPs kommt durch
einen (gegenüber einem typischen Seminar) deutlich erhöhten Arbeitsaufwand für die
Studierenden zustande.
1. Referat
a. mündlicher Vortrag zu einem ausgewählten Thema (ca. 30-45 Minuten) und
anschließende Diskussion;
b. schriftliche Ausarbeitung der Präsentation unter Berücksichtigung von in der
Diskussion ergänzend eingebrachten relevanten Informationen;
2. Vorbereiteter Diskussionsbeitrag zu einer anderen Präsentation;
3. Projekt
a. Gruppenarbeit in Form betreuten Selbststudiums zu einem selbst entwickelten
Thema mit methodischer Fundierung (i.d.R. eine kleine empirische Studie);
b. Schriftliches Exposé zum Beginn des Projektes;
c. Ergebnispräsentation am Semesterende im Rahmen einer Postersession.
Form der Prüfung:
Mündlicher Vortrag, schriftliche Ausarbeitung, Diskussionsbeiträge, Projekt und
Posterpräsentation, zusätzlich ggf. Fachgespräche zur Überprüfung der Beteiligung und
Einzelleistung von Studierenden
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Zu Beginn des Seminars wird eine umfangreiche, aktuelle themenspezifische Literaturliste zur
Verfügung gestellt.
Als Hintergrund/Überblick:
[1] Tübinger Studientexte Informatik und Gesellschaft (1999) (9 Hefte von verschiedenen
AutorInnen) Bereichsbibliothek Informatik (MZH 6190): 19h inf 001 f/170 f/178
[2] Zeitschrift ,,FIfF-Kommunikation" aktuelle Jahrgänge in der Bereichsbibliothek Informatik
(MZH 6190), ältere Jahrgänge in der Hauptbibliothek: z inf 034 j/896
[3] Fuchs, Ch.; Hofkirchner, W. (2003): Studienbuch Informatik und Gesellschaft. Norderstedt:
Books on Demand. Bereichsbibliothek Informatik (MZH 6190): 19h inf 030 m/887
[4] Friedrich, J.; Herrmann, T.; Peschek, M.; Rolf, A. (Hrsg.) (1995): Informatik und
Gesellschaft. Heidelberg: Spektrum. Hauptbibliothek: a inf 030 e/705
[5] Steinmüller, W. (1993): Informationstechnologie und Gesellschaft. Darmstadt: Wiss.
Buchges. Bereichsbibliothek Informatik (MZH 6190): 19h inf 800 e/041
Lehrende:
R.E. Streibl, Prof. Dr. A. Breiter, Prof. Dr. J. Friedrich, Prof. Dr. S. Maaß, u.a.
Nummer
800.02
Fachinformatik
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Einführung in die Angewandte Informatik
V UE K S P Summe
Credit
points
12
angeboten über
2 Sem., Beginn
in jedem WiSe
Anzahl der
SWS
2x2 2x2 2x4
Voraussetzungen: keine
Vorgesehene Semester: 1. und 2. Semester
Ziele:
- Kennenlernen eines spezifischen Anwendungsfeldes der Informatik
- Verständnis für die Methoden dieses Anwendungsfeldes
- Analyse exemplarischer Fallbeispiele
Inhalte:
Zur Zeit werden 3 Anwendungsfelder angeboten, die in den folgenden Modulbeschreibungen
ausgeführt werden; siehe
- 800.02/1 Grundlagen der Medieninformatik
- 800.02/2 Grundlagen der Wirtschaftsinformatik
- 800.02/3 Grundlagen der Produktionsinformatik
Auf Antrag beim Prüfungsamt kann auch ein anderes Anwendungsfeld (Nebenfach)
genehmigt werden.
Form der Prüfung:
s. Modulbeschreibungen 800.02/1, 800.02/2 und 800.02/3
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
s. Modulbeschreibungen 800.02/1, 800.02/2 und 800.02/3
Lehrende:
s. Modulbeschreibungen 800.02/1, 800.02/2 und 800.02/3
Nummer
800.02/1
Grundlagen der Medieninformatik
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Einführung in die Angewandte Informatik
V UE K S P Summe
Credit
points
12
angeboten über
2 Sem., Beginn
in jedem WiSe
Anzahl der
SWS
2x2 2x2 2x4
Voraussetzungen: keine
Vorgesehene Semester: 1. und 2. Semester
Ziele:
- Kenntnis der grundlegenden Begriffe und Konzepte der Mediengestaltung und entwicklung
- Entwicklung eines Verständnisses von der veränderten Rolle des ,,Computers als Medium"
- Exemplarische Kenntnis einzelner Anwendungen digitaler Medien im betrieblichen,
öffentlichen und privaten Bereich, einschließlich ihrer Rahmenbedingungen
- Fähigkeit zur methodischen und inhaltlichen Reflektion des Fachs
- Fähigkeit, interdisziplinäre Methoden zur Analyse, Bewertung und Gestaltung von Artefakten
anzuwenden
-Teamfähigkeit und kommunikative Kompetenz
Inhalte:
1. Historische Entwicklung und theoretische Fundierung der Medien
(Sozialhistorische Entwicklung, Medienbegriffe, medientheoretische Ansätze)
2. Anwendungsfelder der Medieninformatik
(e-Business, e-Government, e-Learning)
3. Medientypologie
(diskrete/kontinuierliche Medien; Informations-, Interaktions-, Kommunikations- und Kooperationsmedien; Repräsentations-, Präsentations- und Austauschmedien)
4. Physiologische/psychologische und gestalterische Grundlagen der Medieninformatik
(Wahrnehmungs- und Kognitionstheorien, Kommunikations- und Designtheorien)
5. Technische Grundlagen der Medieninformatik
(Telekommunikationssysteme; Sampling, Quantisierung, Codierung; Grafik-, Bild- und
Audioverarbeitung, Multimedia-Datenbank- und Information Retrieval-Systeme)
6. Praxis der Gestaltung digitaler Medien
(Inhaltsaufbereitung und -erschließung, Grafik-, Kommunikations- und Mediendesign,
Medien-Ergonomie, Organisation und Technik der Medienproduktion, Media Engineering)
7. Nutzungsformen und Wirkungen digitaler Medien
8. Institutionalisierung der Medien
(Medienökonomie, Medienrecht, Medienpolitik)
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungs- und Praktikumsaufgaben sowie Fachgespräch
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] Steinmetz, R.: Multimedia-Technologie. Springer Verlag: Berlin usw. 2000
[2] Fries, Ch.; Witt, R.: Grundlagen der Mediengestaltung. Hanser Fachbuchverlag: Leipzig:
2004
[3] McLuhan, M: Understanding Media. The Extensions of Man. Routledge: London/New York
2003 (1964)
Lehrende:
Prof. Dr. H. Schelhowe, Prof. Dr. J. Friedrich, Prof. Dr. H. Kubicek, u. a.
Nummer
800.02/2
Grundlagen der Wirtschaftsinformatik
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Einführung in die Angewandte Informatik
V UE K S P Summe
Credit
points
12
angeboten über
2 Sem., Beginn
in jedem WiSe
Anzahl der
SWS
2x2 2x2 2 x 4
Voraussetzungen: keine
Vorgesehene Semester: 1. und 2. Semester
Ziele:
- Kenntnis betriebswirtschaftlicher Grundbegriffe
- Verständnis der wirtschaftlichen Aspekte der Entwicklung und des Betriebs
informationstechnischer Systeme
- Kenntnis üblicher Verfahren zur Modellierung von Geschäftsprozessen und zur
wirtschaftlichen Beurteilung von Geschäftsideen auf der Basis informationstechnischer
Systeme
- Entwicklung von Kooperations- und Kommunikationsfähigkeiten durch gemeinsame
Bearbeitung von Übungsaufgaben
- Selbständige Erarbeitung einer Problemlösung an einem konkreten Fallbeispiel in einem
Team
- Präsentationsfähigkeiten durch Vorstellung der Fallstudie im Plenum
- Wirtschaftliches Denken
Inhalte:
Teil 1
1. Betriebswirtschaftliche Grundbegriffe
2. IT-gestützte Geschäftsideen und Geschäftsmodelle (Business Cases)
3. Businesspläne für IT-gestützte Geschäftsmodelle (Produktplanung, Marktanalyse,
Organisation und Personalplanung, Finanzierung, Planbilanz und Plan-Gewinn- und
Verlustrechnung)
Teil 2
1. Multiperspektivität von Anwendungen, Architekturmodelle
2. Konzepte und Methoden der Anwendungsbeschreibung (Ist-Analyse, Soll-Konzept,
Erhebungs- und Darstellungsmethoden), u.a. ARIS
3. Organisationssicht (Aufbau- und Ablauforganisation, Organigramm, Funktionsdiagramm)
4. Funktions- und Steuerungssicht (EVA-Diagramm, Ereignis-Prozessketten)
5. Daten- und Leistungssicht (Entity-Relationship-Modell)
6. UML
7. Anwendungsbewertung
Form der Prüfung:
i. d. R. jeweils Bearbeitung einer Fallstudie bzw. eines Praxisbeispiels
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Literatur zu Teil 1: Petra Schubert/Ralf Wölfle (Hrsg.): E-Business erfolgreich planen und
realisieren. Carl Hanser Verlag 2000.
Literatur zu Teil 2: A.-W.Scheer: Wirtschaftsinformatik. Referenzmodelle für industrielle
Geschäftsprozesse. Springer Verlag, aktuelle Auflage
Lehrende:
Prof. Dr. H. Kubicek, NN (Nachf. Lechner)
Nummer
800.02/3
Grundlagen der Produktionsinformatik
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Einführung in die Angewandte Informatik
V UE K S P Summe
Credit
points
12
angeboten über
2 Sem., Beginn
in jedem WiSe
Anzahl der
SWS
2x2 2x2 2 x 4
Voraussetzungen: keine
Vorgesehene Semester: 1. und 2. Semester
Ziele:
- Kenntnis produktionstechnischer Grundbegriffe
- Einsicht in Potenziale und Probleme rechnergestützter Produktion
- Erfahrungen mit den Produkt-Perspektiven: Zweck, Form, Material, Verhalten
- Erfahrungen und Verständnis der Spezifikation von Produkten und Prozessen
- Kommunikations- und Kooperationsfähigkeit durch Kleingruppenarbeit
- Unternehmerisches Denken durch Übungsfirmen zur Produktentwicklung
- Differenzierte Betrachtung von Nützlichkeit, Nutzbarkeit, Gebrauch
Inhalte:
1. Grundlagen der Produktion
- Produkt: Eigenschaften, Gebrauch, Wirkungen
- Produktionsprozess: Funktionen, Organisation
- Formalisierung und Objektivierung
- Entwicklung und Konstruktion
- Fertigungsverfahren und -organisation
- Fertigungseinrichtungen und Steuerungen
2. Durchführung der Produktion
- Planung und Steuerung
- Qualitätssicherung und Instandhaltung
- Integration und Vernetzung betrieblicher Funktionen (CIM)
- Simulation als Planungs- und Qualifikationsmittel
- Interessenkonstellationen, Vereinbarungen, Betriebskulturen
3.Produktionsmittel
Computer Aided Design, Speicherprogrammierbare Steuerungen, Computer Numerical
Control, Produktionsplanungs- und Steuerungssysteme
Form der Prüfung:
i. d. R. Projektorientierte Bearbeitung von Produkt- und Prozessspezifikationen, sowie
Fachgespräch
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] Engineer on a Disk, http://claymore.engineer.gvsu.edu/~jackh/eod/
[2] U. Rembold, A. Storr, B.O. Nnaji: CIM: Computeranwendungen in der Produktion
[3] Materialien: http://www.arteclab.uni-bremen.de/courses/
Lehrende:
Prof. Dr. W. Bruns, Prof. Dr. K.-H. Rödiger
Nummer
800.10
Theorien und Methoden der Angewandten Informatik
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Einführung in die Angewandte Informatik
V UE K S P Summe
i. d. R.
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
2 2 4 Credit points: 6
davon
theoretisch/methodische
Grundlagen: 6
Voraussetzungen: keine
Vorgesehene Semester: 1. Semester Master-Studiengang
Ziele:
- Kenntnis unterschiedlicher theoretischer Sichtweisen auf Anwendungen der
Informationstechnik
- Beurteilung der Eignung unterschiedlicher Theorien und Methoden zur Lösung von
praktischen Problemen der Entwicklung und Anwendung informationstechnischer Systeme
- Kenntnis und Reflexion gängiger Methoden zur Modellierung und zur Bewertung von
Anwendungen und Beurteilung ihrer Grenzen
- Entwicklung von Kooperations- und Kommunikationsfähigkeiten durch gemeinsame
Bearbeitung einer Fallstudie
- Selbständige Anwendung einer Methode auf ein konkretes Fallbeispiel
- Präsentationsfähigkeiten durch Vorstellung des Fallbeispiels im Plenum
Inhalte:
1. Grundbegriffe und wissenschaftstheoretische Grundlagen
2. Theoretische Zugänge
- Semiotik
- Theorien soziotechnischer Systeme sowie Organisations- und Entscheidungstheorien
- Technikbewertung und Technikfolgenabschätzung
- Technikgenese und diffusionsforschung
- Regulierung und Governance
3. Möglichkeiten und Grenzen von Methoden der Angewandten Informatik
- Modellierung von Geschäftsprozessen
- Vorgehensmodelle
- Gestaltung von Workflows
- Entscheidungsunterstützungssysteme
- Softwareergonomische Evaluation
- Kosten-/Nutzenanalyse von Anwendungen
(Wie aus dieser Inhaltsübersicht deutlich wird, sind die theoretisch-/methodischen
Grundlagen der Angewandten Informatik der wesentliche Vertiefungsaspekt dieses Moduls.)
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung eines Fallbeispiels mit zwei Methoden und explizite Reflektion von deren
Grenzen
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Reader mit Aufsätzen aus Fachzeitschriften und Sammelbänden
Lehrende:
Prof. Dr. H. Kubicek
Nummer
801.01
Interaktive Systeme 1
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Gestaltung soziotechnischer Systeme
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
in jedem WiSe
Anzahl der
SWS
2 2 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 2
Voraussetzungen: 901.01
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Lernziele:
- Kenntnis der psychologischen Grundlagen menschlicher Informationsverarbeitung
- Kenntnis grundlegender Konzepte und Handlungsanweisungen zur Gestaltung
- Fähigkeit, die Gebrauchstauglichkeit interaktiver Systeme evaluieren zu können
- Fähigkeit, fehlerhafte Interaktionen verbessern zu können
- Sachkompetenz und kommunikative Kompetenz
- Urteilsfähigkeit
- Juristische Kompetenz im Sinne der Ethischen Leitlinien der GI
Inhalte:
- Meilensteine der Interaktion
- Benutzbarkeit, Benutzungsfreundlichkeit, Gebrauchstauglichkeit und Evaluation
- Wahrnehmungssysteme: Visuelles, auditives, haptisches, vestibuläres System,
- Menschliche Informationsverarbeitung
- Mentale Modelle und Affordanz
- Konzepte: Handlungsorientierung, Objektorientierung
- Paradigmen, Metaphern
- Interaction devices: Tastatur, Maus, Lichtgriffel, Joy stick, Sensoren, Aktoren
- Interaktion wozu? Kommunikation, Kollaboration, Arbeit, Freizeit
- Software-Entwicklung und Interface Design
- Requirements Analysis
Insbesondere werden folgende theoretisch/methodische Grundlagen im Zusammenhang
dieser Inhalte behandelt:
- Wahrnehmung
- Menschliche Informationsverarbeitung
- Rolle der mentalen Modelle
- Theorie der Interaktion
Form der Prüfung:
i. d. R. Präsentation einer Alltags-Interaktion, schriftlicher Bericht, Fachgespräch oder
mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] Preece, J., Y. Rogers, and H. Sharp
Interaction Design Beyond Human-Computer Interaction, Wiley & Sons, New York,
N.Y. 2002
[2] Preim, B.
Entwicklung interaktiver Systeme, Springer Vlg., Berlin 1999
[3] Shneiderman, B. and C. Plaisant
Designing the User Interface: Strategies for Effective Human-Computer Interaction,
4th
ed., Pearson, Boston, MA 2004
Lehrende:
Prof. Dr. K.-H. Rödiger
Nummer
801.02
Interaktive Systeme 2a: Interaction Design
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Gestaltung soziotechnischer Systeme
V UE K S P Summe
Credit
points
6
i. d. R.
angeboten
in jedem SoSe
Anzahl der
SWS
2 2 4
Voraussetzungen: 801.01
Vorgesehene Semester: ab 6. Semester
Ziele:
- Fähigkeit, problemadäquate Software-Architekturen zu entwerfen
- Fähigkeit, softwaretechnische Prinzipien und Methoden auf die Entwicklung von Interfaces
anwenden zu können
- Fähigkeit, Besonderheiten (Barrierefreiheit, Internationalität, Sicherheit) in die Entwicklung
einzubeziehen
- Sachkompetenz und kommunikative Kompetenz
- Urteilsfähigkeit
- Juristische Kompetenz im Sinne der Ethischen Leitlinien der GI
Inhalte:
- Design und Prototyping
- Design Patterns
- Komponenten- und Schichtenarchitekturen
- Plattformen und Interface-Bibliotheken
- Qualitätsmanagement und Evaluation
- Barrierefreies Design
- Sprach-Ein-/Ausgabe
- Safety und Security von Interaktionen
- Internationales Design
- Ubiquitous and mobile computing
- Web-Design
Form der Prüfung:
i. d. R. Entwicklung eines Interfaces nach vorgegebener Aufgabenstellung, Fachgespräch
oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] Borchers, J.: A Pattern Approach to Interaction Design, Wiley, Chichester 2001
[2] Dix, A. et al.: Human-Computer Interaction, 3rd
ed., Pearson, Harlow 2004
[3] Winograd, T. (ed.): Bringing Design to Software, ACM Press, New York, NY 1996
Lehrende:
Prof. Dr. K.-H. Rödiger
Nummer
801.03
Interaktive Systeme 2b: Usability of Digital Media
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Gestaltung soziotechnischer Systeme
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
in jedem SoSe
Anzahl der
SWS
2 2 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 2
Voraussetzungen: 801.01
Vorgesehene Semester: ab 6. Semester
Ziele:
· Kenntnisse der speziellen Usabilityaspekte Digitaler Medien
· Befähigung zur nutzergerechten Gestaltung Digitaler Medien
· Einsicht in die besonderen Nutzungssituationen von Medien
· Fähigkeit zur Evaluation von Mediensystemen unter Benutzbarkeitsgesichtspunkten
Schlüsselkompetenzen:
· Fähigkeit interdisziplinäre Methoden zur Usabilityanalyse und Gestaltung einzusetzen
Inhalte:
1. Klassifizierung von Mediensystemen unter Nutzungsgesichtspunkten
2. Medienpsychologische und kognitive Grundlagen
3. Mediengestaltung vs. Medienergonomie
4. Non-WIMP-Systeme
5. Internationale Usability-Standards für Mediensysteme
6. Wechselnde Schwerpunkte bzgl. Technologien und Anwendungen:
· Usability mobiler Systeme, ubiquitous computing
· Accessabilityaspekte des Internet, WAI
· Informationsarchitektur von Web Sites
· Usability von immersiven Systemen (VR und AR-Systeme)
· Usability von e-Learningsystemen
· Freizeitanwendungen: Webshops, Spiele usw.
7. Spezielle Evaluationsverfahren für Mediensysteme
Insbesondere werden folgende theoretisch/methodische Grundlagen im Zusammenhang
dieser Inhalte behandelt:
- Wahrnehmungs- und Kognitionstheorie
- Semi-formale Methoden der Mediengestaltung
- Methoden der empirischen Usabilityanalyse (Testtheorie)
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungs-/Praktikumsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche
Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] Herczeg, M.: Interaktionsdesign: Gestaltung interaktiver und multimedialer Systeme.
Oldenbourg Verlag, München Wien 2006
[2] Nielsen, J.: Designing Web Usability: The Practice of Simplicity. New Riders,
London 2000.
[3] Rosenfeld, L.; Morville, P.: Information Architecture for the World Wide Web. O'Reilly,
Cambridge 1998
Lehrende:
Prof. Dr. J. Friedrich, u. a.
Nummer
801.04
Computergestützte Arbeitsprozesse
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Gestaltung soziotechnischer Systeme
V UE K S P Summe
i. d. R.
alle 2 Jahre
im SoSe
Anzahl der
SWS
4 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 2
Voraussetzungen: 901.01
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Kenntnis von Methoden zur Arbeitsanalyse und Kriterien guter Arbeitsgestaltung
- Verständnis des Zusammenhangs zwischen Softwareeinsatz /-gestaltung und
Arbeitsgestaltung
- Kennenlernen verschiedenartiger computergestützter Arbeitstätigkeiten
- Zuhören und Nachfragen
- Mündliche und schriftliche Präsentation von Inhalten
- Diskussion in Gruppen
Inhalte:
Der Schwerpunkt der Veranstaltung liegt auf der Analyse der Arbeitssituation von
Beschäftigten, die eingebunden in eine organisatorisch-technische Struktur ihre Aufgaben
unter Verwendung von Software erledigen (soziotechnisches System). Ausgehend von
arbeitspsychologischen Leitvorstellungen guter Arbeitsgestaltung sollen ihre Aufgaben im
Detail betrachtet und die unterstützende Software auf ihre Eigenschaften und Wirkungen
untersucht werden (u.a. Aufgabenangemessenheit, Benutzbarkeit). Es wird eine möglichst
große Vielfalt computergestützter Arbeitsprozesse in verschiedenen Branchen behandelt, z.B.
Verwaltungsarbeit (Einkauf, Personalwesen), Prozessplanung und steuerung (Produktion,
Logistik, Verkehrsüberwachung), interaktive Dienstleistungsarbeit (Call Center, Reisebüro,
Arztpraxis), Konstruktionstätigkeit, Labortätigkeiten, Nachrichtenproduktion.
Themen: Computergestützte Arbeitstätigkeiten, soziotechnische Gestaltung, Arbeits- und
Gesundheitsschutz, menschengerechte Aufgabengestaltung, Aufgabenanalyseverfahren,
organisatorisch-technische Trends (z.B. BPR, CRM, Workflow, Wissensmanagement,
integrierte betriebswirtschaftliche Systeme), ausgewählte Software, ergonomische
Softwaregestaltung, Softwareevaluation.
Im Rahmen dieser Veranstaltung werden folgende theoretisch/methodische Grundlagen
behandelt:
· Theorie menschengerechter Arbeitsgestaltung
· Methoden der Arbeitsanalyse
· Methoden der ergonomischen Evaluation von Software
Übung: Die Studierenden besuchen Betriebe und untersuchen exemplarisch Arbeitsplätze
nach vorgegebenen Methoden und Kriterien. Ihre Ergebnisse stellen sie im Kurs zur
Diskussion.
Form der Prüfung:
mündlicher Vortrag und schriftliche Ausarbeitung oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] Rolf A.: Grundlagen der Organisations- und Wirtschaftsinformatik. Springer, Berlin, 1998
[2] Richenhagen, G., Prümper, J. & Wagner, I.: Handbuch der Bildschirmarbeit. Luchterhand,
Neuwied, 1997,
[3] Dunckel, H., Volpert, W., Zölch, M., Kreutner, U., Pleiss, C. & Hennes, K.: Leitfaden zur
Kontrastiven Aufgabenanalyse und gestaltung bei Büro- und Verwaltungstätigkeiten. Das
KABA-Verfahren. Handbuch und Manual. Verlag der Fachvereine, Zürich, 1993
und weiteres.
Lehrende:
Prof. Dr. S. Maaß
Nummer
801.05
Partizipative Softwareentwicklung
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Gestaltung soziotechnischer Systeme
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
4 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 2
Voraussetzungen: Inhalte von 706.01 oder 801.01
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Verständnis der grundlegenden Schwierigkeiten aufgaben- und benutzerangemessener
Softwaregestaltung.
- Kenntnis von Methoden für die Zusammenarbeit von EntwicklerInnen und BenutzerInnen in
den unterschiedlichen Phasen der Systementwicklung, von der Anforderungsanalyse bis zur
gemeinsamen Software-Evaluation.
- Fähigkeit zur Anwendung dieser Methoden
- Infragestellung und Übung der eigenen Ausdrucksfähigkeit als TechnikexpertIn gegenüber
TechniknutzerInnen
- Zuhören und gezieltes Nachfragen
- Situationsangemessener Einsatz von Darstellungen und Material in der
Anforderungsanalyse
Inhalte:
1. Geschichte (Softwareengineering, Demokratisierung, neue Leitbilder/neue Rollen)
2. Bedingungen der partizipativen Softwareentwicklung
3. Erhebungstechniken allgemein
4.Ethnographische Verfahren / Interview im Kontext
5. Metaphors
6. CARD
7. Personas
8. Szenarien
9. Pictive
10. Paper Prototyping
11. Usability Testing
12.Die Rolle von Artefakten in der partizipativen Softwareentwicklung, Methodenvergleich
Alle Verfahren werden soweit möglich an einem durchgehenden virtuellen Projekt erprobt.
Im Rahmen dieser Veranstaltung werden folgende theoretisch/methodische Grundlagen
behandelt:
- Methoden der Kommunikation und Kooperation mit Benutzern
- Quantitative und qualitative Erhebungsmethoden
Form der Prüfung:
Mündliche Präsentation und schriftliche Ausarbeitung oder Anleitung von VerfahrensSitzungen mit schriftlicher Dokumentation oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] D. Schuler, A. Namioka (Eds.): Participatory Design. Principles and Practices. Lawrence
Erlbaum, Hillsdale, N.J., 1993
[2] J. Greenbaum, M. Kyng (Eds.): Design at Work. Cooperative Design of Computer
Systems. Lawrence Erlbaum, Hillsdale, N.J., 1991
[3] Neuere Artikel aus Fachzeitschriften und Sammelbänden
Lehrende:
Prof. Dr. S. Maaß
Nummer
802.01
Informationstechnikmanagement 1
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Informationstechnikmanagement
V UE K S P Summe
Credit
points
6
i. d. R.
angeboten
in jedem WiSe
Anzahl der
SWS
2 2 4
Voraussetzungen:
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Überblick über Aufgaben, Ziele und Funktionen des IT-Managements in Theorie und Praxis
- Kenntnisse über die Rolle, die Aufgaben und die Methoden des IT-Managements in
Unternehmen und Verwaltungen
- Kenntnisse über relevante technische, organisatorische und rechtliche Entscheidungsfelder
- Fähigkeit zur Bearbeitung von Problemen der Planung, der Realisierung und des Betriebs
der IT-Infrastruktur und Anwendungssystemen in Unternehmen und Verwaltungen.
- Entwicklung von Kooperations- und Kommunikationsfähigkeiten durch gemeinsame
Bearbeitung von Übungsaufgaben
- Selbständige Erarbeitung eines Konzeptes für das IT-Management an einem konkreten
Fallbeispiel in einem Team
- Präsentationsfähigkeiten durch Vorstellung einer Fallstudie im Plenum
Inhalte:
1. Grundbegriffe
2. Modelle des Informations(technik)managements
3. Ziele und Leitbilder des IT-Managements
4. Anwendungen als sozio-technische Systeme
5. Strategische Planung und Organisation des IT-Managements (zentral / dezentral)
6. IT-Sourcing (,,make or buy")
7. Beschaffung / E-Procurement
8. IT-Service und Support
9. IT-Sicherheit
10. Datenschutz
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben, Fallstudie (mit Präsentation und schriftlicher
Ausarbeitung) und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] Breiter, A., Kubicek, H., Reimers, K.: Informationstechnikmanagement, i.E. (2005)
[2] Krcmar, H.: Informationsmanagement, Springer, Berlin (2003)
[3] Voß, S., Gutenschwager, K.: Informationsmanagement, Springer, Berlin (2001)
[4] Zusätzlich Reader mit über 20 Fachartikeln (digital und in Papierform).
Lehrende:
Prof. Dr. H. Kubicek, Prof. Dr. A. Breiter
Nummer
802.02
Informationstechnikmanagement 2
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Informationstechnikmanagement
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
in jedem SoSe
Anzahl der
SWS
2 2 Credit points: 4
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 2
Voraussetzungen: 802.01
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Selbständige Erarbeitung vertiefter Fragestellungen des IT-Managements, insbesondere in
den Bereichen
1. IT Service Management IT Infrastructure Library (ITIL) und
2. IT-Controlling
- Forschungsorientierte Literaturarbeit
- Selbständige Verfassung einer Forschungsarbeit
- Präsentationsfähigkeiten durch Vorstellung der Forschungsarbeit im Plenum
Inhalte:
1. Grundlagen des IT Service Managements (ITSM) nach ITIL
2. Ziele von ITIL
3. Service Support
4. Service Delivery
5. Implementierungsplanung - Projektmanagement
6. Businessmodelle und Wirtschaftlichkeitsrechnung
7. Grundlagen des IT-Controlling
8. Produkt-/Prozess- und Portfolio-Controlling
9. Kennzahlensysteme
Insbesondere werden folgende theoretisch/methodische Grundlagen im Zusammenhang
dieser Inhalte behandelt:
- Methoden der Modellierung von IT-Service-Prozessen (nach ITIL)
- Methoden des IT-Controlling (Balanced Scorecards, TCO)
- Methoden der IT-Governance (nach COBIT)
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von fallbezogenen Problemstellungen, mündlicher Vortrag und schriftliche
Ausarbeitung.
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] Breiter, A., Kubicek, H., Reimers, K.: Informationstechnikmanagement, i.E. (2005)
[2] Krcmar, H.: Informationsmanagement, Springer, Berlin (2003)
[3] Grundlegende Literatur zu ITIL aus den Veröffentlichungen des Office of Government
Commerce (OGC)
Lehrende:
Prof. Dr. H. Kubicek, Prof. Dr. A. Breiter
Nummer
802.03
Wirtschaftlichkeit von IT-Systemen
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Informationstechnikmanagement
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
4 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 2
Voraussetzungen:
Vorgesehene Semester: ab 6. Semester
Ziele:
1. Kenntnis der unterschiedlichen Wirtschaftlichkeitsbetrachtungen und -anlässe
2. Kenntnis grundlegender wirtschaftlicher Bewertungskonzepte
3. Kenntnis qualitativer und quantitativer Bewertungsmethoden
4. Exemplarische Anwendung
Schlüsselkompetenzen
a) Entwicklung von Kooperations- und Kommunikationsfähigkeiten durch gemeinsame
Bearbeitung von Übungsaufgaben
b) Selbständige Erarbeitung einer vergleichenden Bewertung von Web-Angeboten
c) Präsentationsfähigkeiten durch Vorstellung der Fallstudie im Plenum
Inhalte:
1. Betriebswirtschaftliche Grundbegriffe
2. Anlässe und Ziele wirtschaftlicher Betrachtungen (Einsatzplanung, laufende Kontrolle, exPost Bewertung)
3. Methoden der Investitionsrechnung und Softwareauswahl
4. Bewertung von Anwendungssystemen
5. Ausgewählte Fallbeispiele
Theoretische Grundlagen werden in Teil 2 und 3 behandelt: neben den Theorien der
Geschäftsmodelle insbesondere Theorien der Unternehmensstrategien (Business Strategy)
und der Wettbewerbskräfte nach Porter.
Methodische Grundlagen werden bei der Bewertung der Geschäftsmodelle behandelt
(insbesondere Nutzwertanalyse. Porttfolioanalyse, Balanced Score Card Methode))
Form der Prüfung:
i. d. R. Hausarbeit / mündlicher Vortrag: vergleichende Analyse und Bewertung konkreter EBusiness-Angebote
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Pietsch, Th.: Bewertung von Informations- und Kommunikationssystemen, Ein Vergleich
betriebswirtschaftlicher Verfahren; Erich Schmidt Verlag GmbH & Co. Berlin 2003, S.38ff.
Lehrende:
Prof. Dr. H. Kubicek
Nummer
803.01
Ethische Probleme der Informatik
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Informatik und Gesellschaft
V UE K S P Summe
Credit
points
4
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
2 2
Voraussetzungen: 800.01
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Kenntnis ethischer Grundbegriffe
- Fähigkeit, die Konsequenzen informatischen Handelns beurteilen zu können
- Fähigkeit, ethische Konflikte diskutieren und bewerten zu können
- Fähigkeit, zwischen ethischen und rechtlichen Fragen differenzieren zu können
- Sachkompetenz und kommunikative Kompetenz
- Urteilsfähigkeit
- Juristische Kompetenz im Sinne der Ethischen Leitlinien der GI
Inhalte:
1. Einführung
- Grundbegriffe der Ethik
- Konzepte allgemeiner und angewandter Ethik, Technikethik, Informationsethik
- Ethische Leitlinien der Gesellschaft für Informatik
2. Referate zu ausgewählten ethischen Problemen der Informatik anhand von Fällen
- Freier Zugang zu Informationen, Digital Divide
- Geistiges Eigentum (an Software, Musik, Filmen)
- Datenschutz, Privatheit und Überwachung
- Sicherheit, Haftung, Verantwortung
- Cybercrime
Form der Prüfung:
i. d. R. mündlicher Vortrag und schriftliche Ausarbeitung zu ausgewählten Fällen
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] Johnson, D. G.: Computer Ethics. 3rd
ed., Prentice Hall, Upper Saddle River, N.J.
2001
[2] Kuhlen, R.: Informationsethik. UTB, Stuttgart 2004
[3] Spinello, R. A.: Case Studies in Information Technology Ethics. 2nd
ed., Prentice
Hall, Upper Saddle River, N.J. 2003
Lehrende:
Prof. Dr. K.-H. Rödiger
Nummer
803.02
Datenschutz 1
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Informatik und Gesellschaft
V UE K S P Summe
Credit
points
6
i. d. R.
angeboten
in jedem Jahr
Anzahl der
SWS
2 2 4
Voraussetzungen: 800.01
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Vertiefte Kenntnisse grundlegender Aspekte des Datenschutzes im öffentlichen und nichtöffentlichen Bereich
- Fähigkeit zur Beurteilung von IT-bezogenen Fragen aus datenschutzrechtlicher Sicht
- Entwicklung von Kooperations- und Kommunikationsfähigkeiten durch gemeinsame
Bearbeitung von Übungsaufgaben
- Fähigkeit zur Beurteilung eines Sachverhalts im Gutachtenstil
- Präsentationsfähigkeiten durch Vorstellung des Gutachtens im Plenum
Inhalte:
1. Begriffliche Abgrenzung Datenschutz, Datensicherheit, IT-Security, Privacy
2. Entstehungszusammenhang der Gesetzgebung
3. Rechtssystematik (BDSG, LDSGe, bereichsspezifische Regelungen)
4. Rechte und Pflichten der verantwortlichen Stelle nach BDSG
5. Technischer Datenschutz
6. Aufsicht, betriebliche Datenschutzbeauftragte, Datenschutzaudit und Selbstschutz
7. Datenübermittlung ins Ausland (insbes. i.V. m. i Outsourcing)
8. Bereichsspezifische Regelungen: Telekommunikation
Form der Prüfung:
i. d. R. gutachterliche Stellungnahme zu einer konkreten Fragestellung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Kommentar zum BDSG und TKG, Tätigkeitsberichte und Dokumente von
www.datenschutz.de
Lehrende:
Prof. Dr. H. Kubicek, Prof. Dr. A. Büllesbach
Nummer
803.03
Datenschutz 2
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Informatik und Gesellschaft
V UE K S P Summe
Credit
points
4
i. d. R.
angeboten
in jedem SoSe
Anzahl der
SWS
2 2
Voraussetzungen: 800.01
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Vertiefte Kenntnisse ausgewählter Aspekte des Datenschutzes im internatioanlen
Zusammenhang
- Fähigkeit zur Beurteilung von IT-bezogenen Fragen aus datenschutzrechtlicher Sicht
- Entwicklung von Kooperations- und Kommunikationsfähigkeiten durch gemeinsame
Bearbeitung von Fachliteratur
- Präsentationsfähigkeiten
Inhalte:
- Rechts- und Organisationsfragen im internationalen Datenverkehr (EU,
Drittstaatenregelung)
- Datenschutz in Multinationalen Unternehmen ( Company Privacy Policy)
Form der Prüfung:
Mündlicher Vortrag und schriftliche Ausarbeitung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Kommentar zum BDSG und TKG, Tätigkeitsberichte und Dokumente von
www.datenschutz.de
Lehrende:
Prof. Dr. A. Büllesbach
Nummer
803.04/1
IT-Recht: Geistiges Eigentum
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Informatik und Gesellschaft
V UE K S P Summe
Credit
points
4
i. d. R.
angeboten
in jedem SoSe
Anzahl der
SWS
2 2
Voraussetzungen: 800.01
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Kenntnis der zentralen Rechtsbegriffe im Eigentumsrecht
- Kenntnis der für die Informatik wesentlichen Vorschriften des Urheberrechts und des
Patentrechts
- Fähigkeit, Eigentumskonflikte bei Software und bei Texten im Internet diskutieren und
bewerten zu können
- Fähigkeit, zwischen ethischen und rechtlichen Fragen differenzieren zu können
- Juristische Kompetenz
- Sachkompetenz und kommunikative Kompetenz
- Urteilsfähigkeit im Sinne der Ethischen Leitlinien der GI
Inhalte:
1. Einführung
- Rechtsbegriffe immateriellen Eigentumrechts
- Überblick über Urheberrecht, Patentrecht, Markenrecht
2. Referate zu ausgewählten Problemen Geistigen Eigentums in der Informatik
- Wissen: Geistiges Eigentum oder Allmende
- WTO und TRIPS-Abkommen
- Urheberrecht, EU-Richtlinie zum Urheberrecht, WIPO, Digital Millennium Copyright Act
- Privatkopie: Die Situation von Wissenschaft und Bibliotheken
- Kopierschutz und Digital Rights Management
- Open Access
- Patentrecht, EU-Richtlinie zur Patentierbarkeit von Software
- Software-Patente und Open Source
Form der Prüfung:
i. d. R. mündlicher Vortrag und schriftliche Ausarbeitung zu ausgewählten Themen
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] Busse, R. et al.: Patentgesetz Kommentar. 6. Aufl., de Gruyter, Berlin 2003
[2] Schulze, G.: Meine Rechte als Urheber. 4. Aufl., DTV-Beck, München 2004
[3] Steckler, B.: Urheber-, Medien- und Werberecht, Cornelsen Vlg., Berlin 2004
Lehrende:
Prof. Dr. K.-H. Rödiger
Nummer
803.05
Computergestützte Kommunikation und Kooperation
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Informatik und Gesellschaft
V UE K S P Summe
Credit
points
4
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
2 2
Voraussetzungen: 800.01
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Unterscheidung verschiedener Kommunikationssituationen
- Einschätzung der Wirkungen und der Angemessenheit unterschiedlicher Medien und
Systeme für Kommunikations- und Kooperationszwecke.
- Fähigkeit zur Erschließung von technischer und sozialwissenschafticher Originalliteratur,
eigenständige Recherche in Digitalen Bibliotheken
- Mündliche und schriftliche Präsentation von Inhalten
- Diskussion in Gruppen
Inhalte
Auf der Basis meist techniksoziologischer Studien im Bereich computergestützter
Kommunikation und Kooperation werden unterschiedliche Systeme und Konzepte vorgestellt.
Die damit verbundenen Visionen, Chancen und Befürchtungen sowie Erfahrungen werden
diskutiert: Telefon, e-Mail, mobile Kommunikation, Videokonferenzen, Wikis, virtuelle
Gemeinschaften, Information Cities, virtuelle Identitäten, Blogs, Avatare, Vertrauen.
In der Veranstaltung selbst wird nach Diskussion eine digitale Plattform zur Materialhaltung
und zum Austausch unter den TeilnehmerInnen genutzt.
Form der Prüfung:
Mündlicher Vortrag und schriftliche Ausarbeitung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Reader mit Aufsätzen aus Fachzeitschriften und Sammelbänden; zusätzliche Recherche in
Digitalen Bibliotheken
Lehrende:
Prof. Dr. S. Maaß
Nummer
803.06
Geschichte der Informatik
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Informatik und Gesellschaft
V UE K S P Summe
Credit
points
4
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
2 2
Voraussetzungen: 800.01
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Innerhalb dieses Moduls werden unterschiedliche Seminare angeboten, denen ein
historischer Blick auf die Entwicklung der Informatik sowie Einsatzfelder der Informatik
und gesellschaftliche Bezüge gemeinsam ist.
Ziele:
- Differenzierte Auseinandersetzung mit technischen und soziotechnischen Aspekten
des Faches unter historischem Blickwinkel;
- Verständnis für historische Rahmenbedingungen und Einflussfaktoren;
- Gesellschaftliche Auseinandersetzung mit Informations- und Kommunikationstechnik
sowie digitalen Medien im Wandel der Zeit;
Inhalte:
Vertiefende Auseinandersetzung mit Themen aus einem oder mehreren Themenblöcken,
z.B.:
- Was ist Informatik? Jahrzehnte Kontroversen über Inhalte, Ziele und Theorien des
Faches
- Die Entwicklung des Mensch-Maschine-Interface
- Technik- und Medienkritik in Vergangenheit und Gegenwart
u.a.m.
Ggf. können bei Interesse der Studierenden im Zusammenhang mit der jeweiligen
Veranstaltung Exkursionen (z.B. in das Heinz-Nixdorf-Museum Paderborn) durchgeführt
werden.
Form der Prüfung:
mündlicher Vortrag und schriftliche Ausarbeitung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Hellige, H.-D. (Hrsg.) (2004): Geschichte der Informatik: Visionen, Paradigmen, Leitmotive.
Berlin: Springer. (Teilbibliothek Informatik: a inf 010/097a)
Dirk Siefkes, Peter Eulenhöfer, Heike Stach, Klaus Städtler (Hrsg.) (1999):
Sozialgeschichte der Informatik. Kulturelle Praktiken und Orientierungen. Wiesbaden:
Deutscher Universitätsverlag. (SuUB: a inf 010/877)
Lehrende:
H.-D. Hellige, R.E. Streibl
Nummer
803.07
Berufsbild der Informatik
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Informatik und Gesellschaft
V UE K S P Summe
Credit
points
4
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
2 2
Voraussetzungen: 901.01
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Kennenlernen typischer Tätigkeiten von InformatikerInnen
- Reflexion von Informatik-Lerninhalten vor diesem Hintergrund.
- Fähigkeit, sich ein (neues) Bild von Sachverhalten zu machen, die man schon zu
durchschauen glaubt
- Mündliche und schriftliche Präsentation von Inhalten
- Diskussion in Gruppen
Inhalte:
Informatische Berufsfähigkeit, Arbeitsmarkt für InformatikerInnen, Außenbild der Informatik,
Selbstdarstellung der Informatik, Bild des IT-Expertentums in der IT-Werbung, Befragung von
Diplom-InformatikerInnen in Betrieben, Diskussion mit Seminargästen aus verschiedenen
Berufsfeldern.
Form der Prüfung:
Mündlicher Vortrag und schriftliche Ausarbeitung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Reader mit Aufsätzen aus Fachzeitschriften
Lehrende:
Prof. Dr. S. Maaß
Nummer
803.08
Informatik und Behinderung
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Informatik und Gesellschaft
V UE K S P Summe
Credit
points
4
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
2 2
Voraussetzungen: 800.01
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Differenzierte Auseinandersetzung mit technischen, sozialen und ethischen Aspekten
des Themas, insbesondere:
- Möglichkeiten und Grenzen technischer Entwicklungen im sozialen Bereich;
- Kenntnis über Einsatzmöglichkeiten von Informations- und Kommunikationstechnik
zur Verbesserung der Selbständigkeit und Erweiterung von Handlungs- und
Kommunikationsmöglichkeiten von Menschen mit Behinderungen;
- Analyse und Bewertung möglicher Folgen und Nebenfolgen des Einsatzes neuer
Technologien;
- Erfahrungen in interdisziplinärer Kooperation in einem spezifischen Anwendungsfeld
(das Seminar richtet sich an Studierende der Informatik und der
Behindertenpädagogik)
Inhalte:
Vertiefende Auseinandersetzung mit Themen wie z.B.:
- Informationstechnische Hilfsmittel für spezifische körperliche Behinderungen, z.B.
,,Internet für Blinde", ,,automatisierte Übersetzung von Gebärdensprache", ,,virtuelle
taktile Karten", ,,autonomer Rollstuhl", spezielle Ein-/Ausgabeschnittstellen,
Fernsteuerungen u.v.a.m.
- Ausgrenzungen und ,,digital divide" vs. Barrierefreiheit und ,,universal access"
- Ergonomie, barrierefreie Gestaltung, Standards, Normen und Gesetze
- Computer in der pädagogischen, therapeutischen und diagnostischen Arbeit, z.B.
augmentative and alternative communication, spezifische Lernprogramme, etc.
- Vernetzung, z.B. Telearbeit, Information, Selbsthilfe und Öffentlichkeitsarbeit
- Ethische und gesellschaftliche Aspekte (z.B. Technik und Lebensqualität, pränatale
Diagnostik, Sozialgesetzgebung, etc.)
Ggf. können spezifische Falldarstellungen, Gastvorträge oder Exkursionen zu einzelnen
Themen in die Veranstaltung integriert werden
Die Lehrveranstaltung wird interdisziplinär v.a. für Studierende der Informatik, der Digitalen
Medien sowie der Behindertenpädagogik angeboten.
Form der Prüfung:
mündlicher Vortrag und schriftliche Ausarbeitung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
FIfF-Kommunikation Heft 2/2000 (Schwerpunkt: Informationstechnik und Behinderung)
Barrierefreie Onlinefassung unter: http://fiff.informatik.uni-bremen.de/itb.html
Lehrende:
R.E. Streibl
Nummer
804.03
Digitale Medien in der Bildung
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Medieninformatik
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
in jedem Jahr
Anzahl der
SWS
4 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 2
Voraussetzungen: Inhalte von 800.02
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Digitale Medien sollen in ihren theoretischen Grundlagen im Hinblick auf ihre Konstruktion
und Nutzung in Bildungskontexten verstanden werden
- Die Veränderung von Bildungsprozessen durch Digitale Medien soll theoretisch
durchdrungen werden
- Das Design von Bildungsmedien soll theoretisch erfasst und in seiner methodischen
Umsetzbarkeit reflektiert werden
- Grundlagen für die Einbettung in Bildungskontexte sollen theoretisch reflektiert und
praktisch erfahren werden
- Die Bedeutung von Lerntheorien für die Umsetzung in Software und in Lernarrangements
soll verstanden und erfahren werden.
Inhalte:
- Potenziale Digitaler Medien für Bildungskontexte;
- Lehr-Lernsysteme für Bildungsanwendungen;
- Entwicklung von Lehr-/Lernsystemen;
- kooperative Lernumgebungen.
- Veränderungen des Lernens in der Wissengesellschaft
- Theoretische Modelle vom Lernen und von pädagogischer Theorie
- Softwareentwicklungsmodelle für Bildungssoftware
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Lehrende:
Prof. Dr. H. Schelhowe
Nummer
804.04
Mixed Reality: Durchdringung von Virtualität and Realität
Modultyp: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Medieninformatik
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
4 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 2
Voraussetzungen: Inhalte von 901.01, 708.01
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Erfahrungen mit und Kenntnisse über die gegenseitige Durchdringung realer
(rechnerexterne, physikalischer) und virtueller (rechnerinterner, digitaler) Modellwelten
- Verständnis der Modellierung zur Illusionserzeugung und ihrer technischen Mittel
- Erfahrung mit Sensorik und Aktorik zur Verbindung physikalischer und digitaler Phänomene
- Kommunikations- und Kooperationsfähigkeit durch Kleingruppenarbeit
- Urteilsfähigkeit für Schein und Realität
- Übertragung des analytischen Fortsetzbarkeitsprinzips in die Mechatronik
Inhalte:
Es werden rechnergestützte Modelliertechniken für verteilte virtuelle Welten vorgestellt und
kleine Modelle programmiert.
Am Beispiel einfacher elektro-mechanischer Beispiele wird das Modellieren technischer
Systeme im Gegenständlichen vorgestellt und erkundet.
Das Spektrum verschiedener Durchdringungen (Mixed Reality) von Rechneraußen- und
Rechnerinnenwelt wird vorgestellt und exemplarisch konkretisiert
Die Positionen Augmented Reality (Anreicherungen der Realität durch rechnergenerierte,
projizierte Information) und Augmented Virtuality (Anreicherung der Virtualität durch
verbundene Gegenstände) werden theoretisch vorgestellt und in Übungen erkundet.
Einführung in eine universelle Interfacetechnik (Hyper-Bonds), Technologie (3D-Grafik,
Animation) und Einsatzbereiche von Virtual Reality Systemen werden vorgestellt und
diskutiert. Einsatzbereiche von Virtual Reality zur Verstärkung der Wirklichkeitswahrnehmung
(Augmented Reality) werden vorgestellt und an Beispielen erläutert.
Insbesondere werden folgende theoretisch/methodische Grundlagen im Zusammenhang
dieser Inhalte behandelt:
- Theoretische Grundlagen vereinheitlichter bidirektionaler Interfaces (Hyper-Bonds)
- Fortsetzbarkeit physikalischer Phänomene in Signal/Zeichenprozessen und umgekehrt
- Methodische Grundlagen zur Modellierung gemischter eingebetteter Systeme
Form der Prüfung:
Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] Ohta, Y., Tamura, H.: Mixed Reality Merging Real and Virtual Worlds, NY (1999)
[2] Bruns, F. W.: Lernen in Mixed Reality, In ABWF: Kompetenzentwicklung, Berlin (2003)
[3] Kato, H., Billinghurst, M. et al: ARToolKit. http://www.hitl.washington.edu (1999)
[4] Materialien: http://www.arteclab.uni-bremen.de/courses/
Lehrende:
Prof. Dr. W. Bruns
Nummer
804.05
Semiotik digitaler Medien
Modultyp: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Medieninformatik
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
4 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 4
Voraussetzungen: 803.01, 700.01
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
(Da der Kurs auch für M.Sc. Digital Media und dort in Englisch angeboten wird, sind die Ziele
und Inhalte auf Englisch formuliert)
- Understanding the basic theoretical concepts of the sign as a triadic and recursive relation,
and of semiosis as the dynamic existence of signs, mainly as in Peircean theory.
- Gaining an overview of the history of semiotics with its contradictions and methodical
development.
- Understanding the differences between prominent semiotic approaches (de Saussure,
Peirce, and Bühler), and how they influence the theoretical foundations of computing.
- Gaining insight into the new concept of an algorithmic sign, and in consequence of humancomputer interaction as a semiotic coupling, of the computer as the semiotic machine, of
software as a complex sign, and of executing programs as a sign process, thus becoming
aware of the usefulness of applying semiotics to software processes.
- Learning to apply semiotics to matters of interaction design.
- Gaining first experience with the difference of interpretation & construction, resp.
hermeneutic & rationalistic methods.
Inhalte
· The naive approach to signs in everyday life
· The theoretical concepts of de Saussure, Peirce, Bühler, Eco
· Syntactics, semantics, pragmatics
· History of semiotics
· The relation of media, signs, and human activities
· Early semiotic approaches to software
· The concept of algorithmic sign, its semioses, and software as algorithmic sign
· Computing science as computational semiotics, computer as instrumental medium
· Current trends of media
(Wie aus dieser Inhaltsübersicht deutlich wird, sind die theoretisch/methodischen Grundlagen
der Semiotik der wesentliche Vertiefungsaspekt dieses Moduls.)
Form der Prüfung:
vorzugsweise ein längeres Essay zu einem anspruchsvollen Thema mit Vortrag und
Verteidigung
Unterlagen:
Peter Bøgh Andersen & Frieder Nake, Computers and signs
Daniel Chandler, Semiotics the basics
Umberto Eco, A theory of semiotics
Winfried Nöth, Handbook of semiotics
Charles S. Peirce, The essential Peirce (Peirce edition project)
Lehrende:
Prof. Dr. F. Nake
N. N.
Nummer
804.06
Media Economics
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Medieninformatik
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
2 2 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 2
Voraussetzungen: 800.03
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Grundlegende Kenntnis der Medienwirtschaft
- Verständnis der wirtschaftlichen Aspekte von digitalen Medien
- Fähigkeit zur Planung eines wirtschaftlich aussichtsreichen Medienprojekts
- Entwicklung von Kooperations- und Kommunikationsfähigkeiten durch gemeinsame
Bearbeitung von Übungsaufgaben
- Selbständige Erarbeitung eines Businessplans für ein konkretes Fallbeispiel
- Präsentationsfähigkeiten durch Vorstellung des Businessplans im Plenum
Inhalte:
1. Medien und Medienwirtschaft
2. Grundlagen der Branchenanalyse (Industrial Analysis)
3. Analyse ausgewählter Branchen (Film, Fernsehen, Musik)
4. Geschäftsmodelle und Businesspläne
Insbesondere werden folgende theoretisch/methodische Grundlagen im Zusammenhang mit
den Branchenanalysen behandelt:
- Markttheorien
- Theorien der Marktmacht und -konzentration
- Methoden der Marktabgrenzung ("relevanter Markt", betriebswirtschaftlich und
kartellrechtlich)
- Methoden der statistischen Konzentrationsmessung
Form der Prüfung:
i.d.R. Bearbeitung einer Branchenanalyse und eines Businessplans in Gruppenarbeit
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] Alan B. Albarran: Media Economics. Iowa State Press 2002
[2] Bernd W. Wirtz: Medien- und Internetmanagement. 2. Aufl. 2002
Lehrende:
Prof. Dr. H. Kubicek
Nummer
805.01
E-Business 1
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Wirtschafts- und Verwaltungsinformatik
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
in jedem WiSe
Anzahl der
SWS
2 2 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 2
Voraussetzungen: keine
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
1. Kenntnis des Standes des IT-Einsatzes in Unternehmen
2. Kenntnis Geschäftsmodelle für internetgestützte Geschäftsprozesse
3. Kenntnis qualitativer und quantitativer Bewertungsmethoden für Geschäftsmodelle
4. Exemplairische Differenzierung für verschiedene Branchen
a) Entwicklung von Kooperations- und Kommunikationsfähigkeiten durch gemeinsame
Bearbeitung von Übungsaufgaben
b) Selbständige Erarbeitung einer vergleichenden Bewertung von Web-Angeboten
c) Präsentationsfähigkeiten durch Vorstellung der Fallstudie im Plenum
Inhalte:
1. Strukturen und Geschäftsprozesse von Produktions- und Dienstleistungsunternehmen
2. Theorien der Geschäftsmodelle
3. Unternehmensstratgien und Wettbewerbsstrategien
4. Bewertungsmethoden
5. Ausgewählte Fallbeispiele
Theoretische Grundlagen werden in Teil 2 und 3 behandelt: neben den Theorien der
Geschäftsmodelle insbesondere Theorien der Unternehmensstrategien (Business Strategy)
und der Wettbewerbskräfte nach Porter.
Methodische Grundlagen werden bei der Bewertung der Geschäftsmodelle behandelt
(insbesondere Nutzwertanalyse. Portfolioanalyse, Balanced Score Card Methode))
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fallstudie oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Lehrende:
N. N.
Nummer
805.02
E-Business 2
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Wirtschafts- und Verwaltungsinformatik
V UE K S P Summe
Credit
points
6
i. d. R.
angeboten
in jedem SoSe
Anzahl der
SWS
4 4
Voraussetzungen: keine
Vorgesehene Semester: ab 6. Semester
Ziele:
Verständnis für Gestaltung digitaler Medien im Bereich E-Business
Ausgewählte Anwendungen
Ausgewählte, für E-Business relevante Technologie
Kenntnis wesentlicher Fallbeispiele
Inhalte:
Untersuchung der wesentlichen Technologien des E-Business und ihrer
Einsatzgebiete.
Themen sind:
XML und Semantic Web, Content Management und Customer Relationship
Management Systeme sowie Kollaborationssysteme, Personalisierung, Individualisierung
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Lehrende:
N.N.
Nummer
805.03
Managementinformationssysteme
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Wirtschafts- und Verwaltungsinformatik
V UE K S P Summe
Credit
points
4
i. d. R.
angeboten alle 2
Jahre im SoSe
Anzahl der
SWS
2 2
Voraussetzungen:
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Selbständige Erarbeitung vertiefter Fragestellungen von IT-Anwendungen zur
Entscheidungsunterstützung (Management-Informationssysteme), insbesondere in
Unternehmen, öffentlichen Verwaltungen sowie Bildungseinrichtungen (Schulen und
Hochschulen, Weiterbildungsträger)
- Forschungsorientierte Literaturarbeit
- Selbständige Verfassung einer Forschungsarbeit
- Präsentationsfähigkeiten durch Vorstellung der Forschungsarbeit im Plenum
Inhalte:
1. Grundlagen und Geschichte von Managementinformationssystemen (MIS)
2. Empirische Studien über die Nutzung von MIS in verschiedenen Organisationen
3. Entscheidungsprozesse in Organisationen
4. Grundlagen des Wissensmanagements aus Sicht unterschiedlicher Disziplinen (von
Lernende Organisationen bis "Communities of Practice")
5. Technische und organisatorische Anforderungen an MIS
6. Technische Umsetzung (von Groupware bis Workflow-Syteme)
7. Data Mining, Data Warehouse und Online Analytical Processing (OLAP)
Form der Prüfung:
i. d. R. Bearbeitung von fallbezogenen Problemstellungen, mündlicher Vortrag und schriftliche
Ausarbeitung.
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] Turban, E.; Aronson, Jay E.; Liang, Ting-Peng: Decision Support Systems and Intelligent
Systems, 7th Edition, Perason: Upper Saddle River, NJ (2005)
[2] Choo, C.W.: The Knowing Organization, Oxford University Press, New York, NY (1998)
[3] Currie, W.L.; Galliers, B. (Eds.): Rethinking Management Information Systems, Oxford
University Press, New York, NY (1999)
Lehrende:
Prof. Dr. A. Breiter
Nummer
805.04
E-Government
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Wirtschafts- und Verwaltungsinformatik
V UE K S P Summe
Credit
points
6
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
2 2 4
Voraussetzungen:
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Kenntnis des Standes des IT-Einsatzes in der öffentlichen Verwaltung
- Kenntnis der Möglichkeiten der Abwicklung von Geschäftsprozessen der öffentlichen
Verwaltung über das Internet (Frontoffice und Backoffice) eines Konzeptes
- Kenntnis und Reflektion der Verfahren von Benchmarks und Rankings von E-GovernmentAngeboten
- Entwicklung von Kooperations- und Kommunikationsfähigkeiten durch gemeinsame
Bearbeitung von Übungsaufgaben
- Selbständige Erarbeitung einer vergleichenden Bewertung von Web-Angeboten
- Präsentationsfähigkeiten durch Vorstellung der Fallstudie im Plenum
Inhalte:
1. Strukturen und Prozesse in der öffentlichen Verwaltung
2. Überblick über aktuelle Online-Angebote (national und international)
3. Bewertungskriterien und aktuelle Benchmark-Studien
4. Ausgewählte Prozesse und ihr Umfeld
5. Process Reengineering und Verwaltungsreform
6. Mehrseitige Kosten-Nutzen-Analysen
Form der Prüfung:
i. d. R. Hausarbeit / mündlicher Vortrag: vergleichende Analyse und Bewertung konkreter EGovernmentangebote
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Jeweils aktuelle Benchmark- und Vergleichsstudien, Rankings u.ä.
Lehrende:
Prof. Dr. H. Kubicek
Nummer
806.01
Produktionssysteme
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Produktionsinformatik
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
alle 2 Jahre
Anzahl der
SWS
4 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 2
Voraussetzungen: Inhalte von 800.04
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Vertiefte Kenntnisse theoretischer Ansätze der Modellierung produktionstechnischer
Systeme
- Fähigkeit zur Beurteilung von Möglichkeiten, Grenzen und Wirkungen der
Automatisierungstechnik
- Fähigkeit zur Analyse und Gestaltung komplexer Produktionssysteme
- Kommunikations- und Kooperationsfähigkeit durch Kleingruppenarbeit
- Denken in Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen in komplexen Anlagen
- Entwicklungs- und Handhabungsstrategien komplexer Anlagen
- Einfühlung in Nutzungsperspektiven technischer Anlagen
Inhalte:
1. Modellierung hybrider Produktionsanlagen (Mechatronik)
2. Simulation und Evaluation modularer flexibler Fertigungsanlagen
3. Eingebettete Systeme - Steuerung realer und virtueller Geräte
4. Mensch-Maschine Interaktion in mechatronischen Systemen
Insbesondere werden folgende theoretisch/methodische Grundlagen im Zusammenhang
dieser Inhalte behandelt:
- Methodische Grundlagen des Entwurfs hybrider Produktionsanlagen
- Methodische Grundlagen der Analyse von Mensch-Maschine Systemen
Form der Prüfung:
i. d. R. Projektorientierte Spezifikation, Entwicklung und Evaluation einer Produktionsanlage
und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] Engineer on a Disk, http://claymore.engineer.gvsu.edu/~jackh/eod/
[2] U. Rembold, A. Storr, B.O. Nnaji: CIM: Computeranwendungen in der Produktion
[3] Materialien: http://www.arteclab.uni-bremen.de/courses/
Lehrende:
Prof. Dr. F.-W. Bruns, Dr. D. Müller
Nummer
806.02
Mechatronik
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Produktionsinformatik
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
in jedem SoSe
Anzahl der
SWS
2 2 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 3
Voraussetzungen: Inhalte von 800.04
Vorgesehene Semester: ab 4. Semester
Ziele:
- Erfahrungen und Grundverständnis mechatronischer Ursache-Wirkungsprinzipien.
- Zusammenhang von Struktur, Verhalten und Funktion (Zweck) in gemischt physikalischinformatischen Systemen
- Integrierter Entwurf mechatronischer Systeme (Steuerung, Regelung, Sensorik, Prozess)
- Kommunikations- und Kooperationsfähigkeit durch Kleingruppenarbeit
- Denken in Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen in komplexen Anlagen
- Entwurf und Implementierung komplexer Anlagen
- Einfühlung in Nutzungsperspektiven technischer Anlagen
Inhalte:
Es werden vereinheitlichte Sichten auf integrierte mechanische, elektrische, elektronische
und informationstechnische Systeme und deren formale Repräsentation vorgestellt und in
praktischen Aufgaben erkundet.
Mehrkörpersysteme (Masse-Feder-Dämpfer), elektrische Schaltkreise (Spule-KondensatorWiderstand) und pneumatische und hydraulische Systeme (Zylinder-Speicher-Ventile) haben
in vielen Bereichen analoge Verhaltensmerkmale, die sich durch Systeme von
Differentialgleichungen oder/und Zustandsautomaten beschreiben lassen.
Graphische Beschreibungssprachen, die Energieerhaltungsgesetze oder Leistungsflusskontinuitäten integriert haben, kommen dem Bedürfnis nach Anschaulichkeit entgegen.
Zentrale Modelliermittel sind deshalb Petri-Netze und Bond-Graphen.
Es werden Sichten auf Systeme und ihre soziotechnischen und umweltbezogenen Aspekte in
exemplarischen Anwendungsfällen erhellt.
Insbesondere werden folgende theoretisch/methodische Grundlagen im Zusammenhang
dieser Inhalte behandelt:
- Theoretische Grundlagen der Modellierung kontinuierlicher dynamischer Systeme
- Bond-Graphen Theorie
- Theoretische Grundlagen der Regelungstechnik
- Methodische Grundlagen der Modellierung und Simulation
Form der Prüfung:
i. d. R. Projektorientierte Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] Engineer on a Disk, http://claymore.engineer.gvsu.edu/~jackh/eod/
[2] Karnopp, D.C. et al: Systems Dynamics: A unified Approach, NY (1990):
[3] Van Amerongen, J.: IFAC Professional Brief. Modelling of Physical Systems for the Design
and Control of Mechatronic Systems (2002)
[4] Materialien: http://www.arteclab.uni-bremen.de/courses/
Lehrende:
Prof. Dr. F.-W. Bruns
Nummer
806.03
Systemtechnik
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Produktionsinformatik
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
alle 3 Jahre
Anzahl der
SWS
2 2 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 2
Voraussetzungen: Inhalte von 800.04
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Erfahrungen und vertiefte Kenntnisse systemtechnischer Prinzipien
- Erfahrungen in der Modellierung und Simulation technischer Systeme
- Kommunikations- und Kooperationsfähigkeit durch Kleingruppenarbeit
- Denken in Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen in komplexen Systemen
- Formale Beschreibung komplexer Systeme
- Perspektivenvielfalt technischer Systeme
Inhalte:
Systemtechnik als Kunst und Wissenschaft des Künstlichen. Abstraktion und Konkretisierung.
Differenzierung und Vereinheitlichung.
Merkmale von Systemen: Funktion, Struktur, Verhalten. Methoden der Analyse und
Synthese.
Beschreibungs- und Analysemittel: Von der Umgangssprache zu formalen, quantitativen und
qualitativen Methoden: Methoden der strukturierten und der objektorientierten Analyse,
Petri-Netze, Bond-Graphen, qualitatives Modellieren und Reasoning
Simulationsmethoden und hilfsmittel: Modellbildung, Experimente, Auswertung
Anwendungsgebiete, Beispiele aus Produktionstechnik, Biologie, Medizin, Ökologie
Insbesondere werden folgende theoretisch/methodische Grundlagen im Zusammenhang
dieser Inhalte behandelt:
- Theoretische Grundlagen der Systemtheorie
- Netzwerkanalyse, Bond-Graphen Modellierung
- Regelungstheorie
- Methoden des Projektmanagements
Form der Prüfung:
i. d. R. Projektorientierte Entwicklung eines informationstechnischen Systems und
Fachgespräch
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] Sage, A. P., Rouse, W. B.: Handbook of Systems Engineering and Management
Engineer on a Disk, http://claymore.engineer.gvsu.edu/~jackh/eod/
[2] Karnopp, D.C. et al (1990): Systems Dynamics: A unified Approach, NY
[3] Materialien: http://www.arteclab.uni-bremen.de/courses/
Lehrende:
Prof. Dr. F.-W. Bruns, Dr. D. Müller
Nummer
806.04
Nanotechnische Produktionssysteme
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Produktionsinformatik
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
alle 3 Jahre
Anzahl der
SWS
2 2 Credit points: 2
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 2
Voraussetzungen: Inhalte von 806.01
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Kenntnisse theoretischer und praktischer Ansätze zur Modellierung nanotechnischer
Produktionssysteme
- Verständnis vereinfachender Annahmen bei der mathematischen Behandlung
nanotechnischer Strukturen
- Fähigkeit zur Beurteilung von Möglichkeiten, Grenzen und Wirkungen der Nanotechnik
- Fähigkeit zur Analyse und Gestaltung nanotechnischer Systeme
- Kommunikations- und Kooperationsfähigkeit durch Kleingruppenarbeit
- Differenzierung von Phänomen, Modell (Physik, Mathematik), Vorhersage, Annäherung an
Kausalität und Determinismus
- Gestaltung von Möglichkeitsräumen
Inhalte:
1. Analytische und numerische Lösungsansätze für die vereinfachte Schrödinger-Gleichung
2. Konstruktionsprogramme für nanotechnische Strukturen
3. Konstruktion einfacher nanotechnischer Objekte
4. Stand der Praxis
5. Forschungsperspektiven
Insbesondere werden folgende theoretisch/methodische Grundlagen im Zusammenhang
dieser Inhalte behandelt:
- Theoretische Grundlagen der Nanotechnik
- Quantenmechanik.
- Physikalisch-mathematische Grundlagen der Schrödinger-Gleichung
- Näherungsansätze und ihre Berechenbarkeit.
Form der Prüfung:
Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] Drexler, K. E.: Nanosystems Molecular Machinery, Manufacturing and Computation
(1992)
[2] Feynman, P. R. : Lectures on Physics, Part III, Quantummechanics
[3] Materialien: http://www.arteclab.uni-bremen.de/courses/
Lehrende:
Prof. Dr. F.-W. Bruns
Nummer
899.01
Signalverarbeitung im visuellen System: Neurobiologische
Grundlagen, neuronale Codierungsprinzipien und
neuroinformatische Modelle
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Spezielle Gebiete der Angewandten Informatik
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
in jedem SoSe
Anzahl der
SWS
4 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 4
Voraussetzungen: keine
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
- Kenntnisse über Methoden und Modelle in der Neurobiologie
- Kenntnisse über die neuroinformatische Modellierung der Signalverarbeitung
- Übertragung von Erkenntnissen aus den Lebenswissenschaften in die neuroinformatische
Modellierung
- Forschungsorientierte Literaturarbeit
- Präsentationsfähigkeit von Literaturarbeiten
Inhalte:
Neurobiologische Grundlagen der visuellen Informationsverarbeitung:
Anatomie, Neurontypen
Neuronale Codierungsprinzipien:
Spikemuster, Populationscodierung
Neuroinformatische Modelle:
Informationstheorie, statistische Eigenschaften nichtlinearer Systeme, Systemtheorie.
Insbesondere werden folgende theoretisch/methodische Grundlagen im Zusammenhang
dieser Inhalte behandelt:
- Informationstheorie
- statistische Eigenschaften nichtlinearer Systeme
- Systemtheorie
Form der Prüfung:
Bearbeitung von Übungsaufgaben und mündlicher Vortrag und schriftliche Ausarbeitung
oder mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Lehrende:
Dr. C. Zetzsche (FB 3), Dr. W. Freiwald (FB 2)
Nummer
899.02
Systemphysiologie und Anatomie des Nervensystems
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Anwendung
Modulteilbereich: Spezielle Gebiete der Angewandten Informatik
V UE K S P Summe
Credit
points
2
i. d. R.
angeboten
in jedem WiSe
Anzahl der
SWS
2 2
Voraussetzungen: keine
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Dieses Modul befindet sich in der Phase der Neukonzeption.
Ziele:
Kenntnisse über funktionale Prinzipien und Systeme in der Neurobiologie und Anatomie für
die Modellierung von intelligenten Systemen
Inhalte:
Form der Prüfung:
i. d. R. mündliche Prüfung
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Lehrende:
N. N. (FB 3)
Prof. M. Fahle (FB 2)
Nummer
900.01
Propädeutik: Wissenschaftliches Arbeiten
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Projekte
Modulteilbereich: Propädeutik
V UE K S P Summe
Credit
points
2
angeboten
in jedem WiSe
Anzahl der
SWS
2 2
Voraussetzungen: keine
Vorgesehene Semester: 1. Semester
Ziele:
- Kennenlernen wesentlicher universitärer (Infra)Strukturen
- Grundlegende Kenntnisse wissenschaftlicher Vorgehensweisen
- Befähigung zu wissenschaftlichem Arbeiten (Recherche, Analyse, Strukturierung,
Darstellung von fachlichen Zusammenhängen)
- Befähigung zur Präsentation von Arbeitsergebnissen in unterschiedlichen Kontexten
- Erste Erfahrungen mit Referaten im universitären Kontext
- Entwicklung einer Feedback-Kultur für Präsentationen
- (Interkulturelle) Kooperation
Inhalte:
1. Problemformulierung und Recherchemethoden (Bibliotheken, OnlineDatenbanken, Internet)
2. Strukturierung und Formulierung im Rahmen wissenschaftlicher Argumentation
3. Erstellung wissenschaftlicher Arbeiten: Aufbau, Gliederung und Gestaltung; Zitierweise;
Quellenverzeichnis; ...;
4. Gestaltung von Präsentationen: Ziel; Kontext (Adressaten, Situation);
Präsentationsformen; Medien; ...;
5. Präsentationswerkstatt (praktische Übungen mit systematischem Feedback);
6. Ausgewählte Aspekte individuellen (Wahrnehmung, Gedächtnis,
Zeitmanagement, ...) und sozialen Lernens (Gruppenarbeit, Moderation)
Ablauf:
Das Modul wird in der Regel als Blockkurs vor Beginn der Lehrveranstaltungen des ersten
Semesters angeboten (nur in dringenden Ausnahmefällen sollte auf den
semesterbegleitenden Ausweichkurs zurückgegriffen werden).
In konzentrierter Weise werden teilweise in Vorlesungsform, teilweise in Seminarform die
Inhalte vermittelt und erarbeitet. In zufällig zusammengesetzten (oft interkulturellen)
Arbeitsgruppen werden Übungsaufgaben bearbeitet (die Bearbeitung reicht über die Dauer
des Blockkurses hinaus).
Alle TeilnehmerInnen halten im Laufe der Veranstaltung ein fünfminütiges Referat zu einem
selbst gewählten Sachthema (aktiv: Erleben der Präsentationssituation, passiv: Entwicklung
eines Qualitätsbewusstseins und einer Feedbackkultur bzgl. Präsentationen).
Form der Prüfung:
Bearbeitung der Übungsaufgaben, Kurzreferat, ggf. Fachgespräche
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] Franck, N.; Stary, J.: Die Technik wissenschaftlichen Arbeitens: eine praktische
Anleitung. 11. überarb. Aufl. Paderborn: Schöningh (2003). Standort SuUB u.a.:
a all 970/558(11)
[2] Eco, U.: Wie man eine wissenschaftliche Abschlussarbeit schreibt. 10. AUFL: Heidelberg:
C.F. Müller (2003)
Weitere Literaturhinweise in der Veranstaltung
Lehrende:
R. E. Streibl
Nummer
901.01
Software-Projekt
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Projekte
Modulteilbereich: Software-Projekt
V UE K S Projekt Summe
Credit
points
18
über 2. Sem.,
Beginn
in jedem WiSe
Anzahl der
SWS
6 6 12
Voraussetzungen: 700.02
Vorgesehene Semester: 3. und 4. Semester
Ziele:
Das angestrebte Ergebnis des Moduls insgesamt ist es, dass die
Studierenden die methodischen und praktischen Fähigkeiten erwerben,
eine Software-Lösung für ein vorgegebenes nicht-triviales Problem zu
finden und zu realisieren. Nicht-trivial bedeutet, dass die
Studierenden hierzu über die Dauer eines Jahres in Gruppen mit in der
Regel 5-6 Personen zusammenarbeiten und eine qualitativ hochwertige
Implementierung abgeben müssen. Dazu gehören die folgenden
Fähigkeiten, die vermittelt, eingeübt und beherrscht werden sollen:
- planerisches und systematisches Vorgehen bei der Software-Entwicklung
- Team-Organisation in einem einjährigen Software-Projekt
- Analyse eines Problems
- Erstellung einer Anforderungsspezifikation
- Entwurf einer Software-Lösung (sowohl im Großen auf der Ebene der Software-Architektur
als auch im Kleinen auf der Ebene von Datenstrukturen und Algorithmen) unter
Anwendung von Prinzipien der Softwaretechnik (s. unten)
- Implementierung eines Software-Systems
- Durchführung qualitätssichernder Maßnahmen (Tests und Reviews)
- Änderungs- und Konfigurationsmanagement
Inhalte:
Die folgenden, für ein solches Projekt notwendigen Themen der
Softwaretechnik werden in der Vorlesung vermittelt (die Notation UML
wird in den entsprechenden Abschnitten als Mittel zum Zweck und im
methodischen Zusammenhang eingeführt):
Allgemeines
- was ist Software?
- Eigenschaften von Software
- Software-Lebenszyklus
- die besondere Bedeutung der Wartung und Evolution
- Softwarekrise
- was ist Softwaretechnik?
Projektplanung
- Grundbegriffe der Projektplanung
- Vorgehen bei der Planung
- Inhalt des Projektplans
- Gantt-Diagramme und kritischer Pfad
- Projektrisiken
Software-Entwicklungsprozesse
- Wasserfallmodell
- Code&Fix
- V-Modell
- Testgetriebene Entwicklung
- Inkrementelle Entwicklung
- Spiralmodell
- Rational Unified Process
- Extreme Programming
Rechtlicher Rahmen der Softwareentwicklung
- Betriebsverfassungsgesetz (BetrVG), PersVG
- Arbeitsschutzgesetze, Verordnungen (BildscharbV)
- Datenschutzgesetze (BDSG)
- Normen und Richtlinien
Arbeits- und Organisationsgestaltung
- Analyse, Bewertung und Gestaltung von Arbeitstätigkeiten
- Aufbau- und Ablauforganisation, Organigramme, Business Process
Reengineering
- Gestaltung versus Entwicklung, Grenzen, situative Ansätze
Anforderungsanalyse
- Probleme bei der Anforderungsanalyse
- Schritte der Anforderungsanalyse
- Schritte der Ist-Analyse
- Erhebungstechniken bei der Ist-Analyse (Fragebögen, Interview im
Kontext) und Soll-Analyse (Varianten des Prototypings)
- Aufbau und Inhalt der Anforderungsspezifikation
- Produktqualitäten
- Bedeutung und angestrebte Eigenschaften der Anforderungsspezifikation
- Regeln für die Anforderungsspezifikation
- Objektorientierte Anforderungsanalyse mit Anwendungsfällen,
statischen und dynamischen Modellen mit Klassenbildung, die dem
Liskovschen Substitutionsprinzip genügt (unter Verwendung der
UML-Diagramme für Anwendungsfälle, Klassendiagramme, Interaktionsund Zustandsdiagramme)
Prüfung der Anforderungsspezifikation
- Software-Prüfungen im Allgemeinen
- Review-Varianten
- Abläufe von Reviews
- Review-Regeln
- Review-Checklisten
- Fallen und Gegenmittel
Software-Architektur
- Was ist Software-Architektur?
- Sichten (Views) und Blickwinkel (Viewpoints) der Software-Architektur
- Einflussfaktoren für die Software-Architektur
- Entwurf einer Software-Architektur
- Architekturstile
- Entwurfsmuster
- Modularisierung, Separation of Concern, Abstraktion, Information Hiding
- Architekturreview
Benutzungsschnittstellenentwurf
- Software-Ergonomie: Aspekte und Qualitäten
- Interaktionsformen und -mittel
- Werkzeuge
- Usability-Evaluationsverfahren
Einsatz von Datenbanken
- Aufgaben und Architektur von Datenbanksystemen;
externe, konzeptionelle und interne Ebene
- Objektorientierte und relationale Datenbankmodellierung
- Abbildung von objektorientierten Schemata auf relationale Datenbankschemata
- Relationale Datenbanksysteme
- Structured Query Language (SQL):
Schemadefinition, Datenmanipulation, Anfragen, Integritätsbedingungen
- Normalformen: 1NF, 2NF, 3NF
Implementierung
- Feinentwurf (Klassen, Zustands- und Aktivitätsdiagramme der UML)
- Programmiersprachen
- Programmierrichtlinien
- Code-Qualität und Metriken
- Vermeidung von Code-Redundanz
- Entwicklungsumgebungen
Test
- Möglichkeiten und Grenzen des Testens
- Test-Varianten: Black-Box, White-Box-Testen, statistisches Testen,
Regressionstesten, Mutationstesten
- Überdeckungsmaße
- Testvorbereitung, -durchführung und -protokollierung
Dokumentation
- interne Software-Dokumentation
- Benutzungshandbücher und Online-Hilfen
Systemeinführung und -ablösung
- Vorbereitung und Durchführung der Einführung
- Benutzerschulungen
- Datenkonvertierungen
Änderungs- und Konfigurationsmanagement
- Wartung, Evolution und Reengineering
- Bedeutung der Software-Wartung
- Gesetze von Lehman
- Änderungsprozesse
- Werkzeuge für das Konfigurationsmanagement
Form der Prüfung:
Projektorientierte Entwicklung eines größeren Softwaresystems
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
[1] Roger Pressman. Software Engineering -- A Practioner's Approach. Fünfte Ausgabe,
McGraw-Hill, 2003.
[2] Ian Sommerville. Software Engineering. Siebte Ausgabe, Addison-Wesley, 2004.
Lehrende:
Prof. Dr. R. Koschke, u. a.
Nummer
903.xx
Bachelor-Projekt
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Projekte
Modulteilbereich:
V UE K S Projekt Summe
Credit
points
18
über 2
Semester,
Beginn in
jedem
Wintersemester
Anzahl
der
SWS
9 9
Voraussetzungen: 901.01
Vorgesehene Semester: ab 5. Semester
Ziele:
Die fachlichen Ziele sind projektspezifisch und können daher nicht allgemein beschrieben
werden.
Projekte verfolgen darüber hinaus über eine Reihe von Metazielen, die in dem nachfolgend
beigefügten Papier ,,Elemente von Bachelor-/Master-Projekten im Studiengang Informatik``
beschrieben sind.
Inhalte:
Die fachlichen Inhalte sind projektspezifisch und können daher nicht allgemein beschrieben
werden. Kurzbeschreibungen der ab WiSe'04/05 beginnenden Projekte sind unter
http://www.informatik.uni-bremen.de/projektwahl zu finden.
Für eine Beschreibung der Metainhalte sei erneut auf ,,Elemente von Bachelor-/MasterProjekten im SG Informatik`` verwiesen.
Form der Prüfung:
Projektorientierte Entwicklung und Präsentation eines größeren informationstechnischen
Systems.
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Projektspezifisch
Lehrende:
Im Wechsel Angebote aus allen Arbeitsgruppen des Studiengangs Informatik
Nummer
904.00
Projektmanagement und Wissenschaftskultur:
Vorbereitung für das Master-Projekt
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Projekte
Modulteilbereich:
V UE K S P Summe
i. d. R.
angeboten
jedes Jahr
Anzahl der
SWS
4 4 Credit points: 6
davon theoretisch/methodische
Grundlagen: 2
Voraussetzungen: B.Sc.
Vorgesehene Semester: 1. Semester Master-Studiengang
Zur Vorbereitung auf die im 2. Semester des Master-Studiengangs beginnenden
Projekte werden in diesem Modul Erfahrungen aus den Bachelor-Projekten diskutiert
sowie vertiefend Wege zu einer erfolgreichen Projektdurchführung aufgezeigt und
erarbeitet.
Ziele:
- Fähigkeit zur Anwendung relevanter Methoden des Projektmanagements;
- Üben von Moderationstätigkeiten;
- Kenntnis und Verständnis wesentlicher wissenschaftstheoretischer Konzepte sowie
Überblick über projektrelevante wissenschaftliche Methoden;
- Reflexion grundlegender ethischer Aspekte der Projekt- und Berufstätigkeit;
Inhalte:
Teilweise in Form von Vorträgen (auch unter Einbeziehung von Gästen aus Wissenschaft und
Praxis), teilweise in Form seminaristischer Arbeit oder Kleingruppenarbeit wird die Brücke
geschlagen von theoretischen Grundlagen und bisherigen eigenen Erfahrungen (aus dem
Bachelor-Studium) zu wissenschaftlich fundierter Projektarbeit und Berufspraxis.
Folgende Themen werden dabei insbesondere behandelt:
- Projektmanagement: Zeit- und Ressourcenmanagement
- Moderationstechnik und Entscheidungsfindung
- Wissenschaftstheorie
- Wissenschaftskultur und Forschungsethik
- Interdisziplinäres Arbeiten / Beiträge der Informatik
In Kooperation mit den Veranstaltern der Master-Projekte werden erste Themenfindungs- und
Diskussionsphasen integriert und mit den Inhalten dieses Moduls in Verbindung gebracht.
Insbesondere werden folgende theoretisch/methodische Grundlagen im Zusammenhang
dieser Inhalte behandelt:
- Wissenschaftstheorie (u.a. Kuhn, Popper, Descartes)
- Einführung in die Testtheorie
Form der Prüfung:
u.a. Referate und schriftliche Ausarbeitung, Übungsaufgaben, regelmäßige aktive Mitarbeit
bei Trainings- und Arbeitsphasen, ggf. Fachgespräch
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
eine Literaturliste wird zu Beginn des Moduls zur Verfügung gestellt.
Lehrende:
K. Schill und R.E. Streibl (sowie Gäste)
Nummer
904.xx
Master-Projekt
Modulkategorie: Pflichtmodul
G A V Wahlpflichtmodul
Modulbereich: Projekte
Modulteilbereich:
V UE K S Projekt Summe
Credit
points
24
über 2 Semester,
Beginn in jedem
Sommersemester
Anzahl
der
SWS
12 12
Voraussetzungen:
Vorgesehene Semester: ab 2. Semester Master-Studiengang
Ziele:
Die fachlichen Ziele sind projektspezifisch und können daher nicht allgemein beschrieben
werden.
Projekte verfolgen darüber hinaus über eine Reihe von Metazielen, die in dem nachfolgend
beigefügten Papier ,,Elemente von Bachelor-/Master-Projekten im Studiengang Informatik``
beschrieben sind.
Inhalte:
Die fachlichen Inhalte sind projektspezifisch und können daher nicht allgemein beschrieben
werden.
Für eine Beschreibung der Metainhalte sei erneut auf ,,Elemente von Bachelor-/MasterProjekten im SG Informatik`` verwiesen.
Form der Prüfung:
Projektorientierte Entwicklung und Präsentation eines größeren informationstechnischen
Systems
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.):
Projektspezifisch
Lehrende:
Im Wechsel Angebote aus allen Arbeitsgruppen des Studiengangs Informatik
Elemente von Bachelor-/Master-Projekten im Studiengang Informatik
Das Projektstudium hat im SG Informatik an der Universität Bremen eine langjährige Tradition.
Die nachfolgende Ausarbeitung ist vor dem Hintergrund der Erfahrungen mit den Projekten im
Diplom-SG Informatik entstanden.
Das Projekt wird in der Bremer Informatik als eine eigene Lehrveranstaltungsform gesehen. Die
wesentlichen Ziele hierbei sind
· gruppenorientiertes Arbeiten in einer großen Gruppe,
· Teamfähigkeit (wobei die Kleingruppen nicht mehr ,,aus Sympathien``, sondern aus fachlicher Spezialisierung heraus entstehen),
· wissenschaftliches, selbstorganisiertes Arbeiten, welches deutlich über die Bearbeitung von
Übungsaufgaben hinausgeht,
· individuelle Vertiefung des Wissens in einem speziellen Gebiet,
· eigenständige Zielfindung innerhalb des von der betreuenden Arbeitsgruppe vorgegebenen
Themengebietes,
· Anwendung bereits erlernter Grundlagen (und Schaffung weiterer, ggf. in begleitenden nichtprojektspezifischen Lehrveranstaltungen).
Die folgenden Abschnitte beschreiben diese und andere Elemente des Projektstudiums ausführlicher.
a) Erheblicher Umfang: Das Projekt ist ein herausragender Bestandteil des Bremer Informatikstudiums. Durch diese Lehrform soll den Studierenden Gelegenheit gegeben werden, eine
konkrete Aufgabenstellung zu analysieren, die Aufgabe zu präzisieren, die erlernten Methoden bei der Lösung anzuwenden und die Ergebnisse wissenschaftlichen Anforderungen entsprechend darzustellen. Es nimmt während seiner einjährigen Laufzeit im Bachelor-Studiengang knapp ein Drittel der Arbeitszeit der Studierenden in Anspruch (zu einem nicht geringen
Maße auch in der vorlesungsfreien Zeit), im Master-Studiengang sogar etwas mehr als ein
Drittel.
b) Besonderer Ablauf: Die LV-Form Projekt ist deutlich anders organisiert als andere LV-Formen: Ein Projekt besteht zunächst einmal aus Arbeitsvorhaben und Plena. Die eigentliche
Projektarbeit findet in den Arbeitsvorhaben statt (da diese im Allgemeinen sehr individuell
gestaltet werden, werden sie im Vorlesungsverzeichnis i.d.R. nicht explizit aufgeführt).
Plena (i.d.R. wöchentlich) dienen der Zielfindung, der Koordination und dem Erfahrungsaustausch im Projekt (Berichte über den Projektfortschritt, Erörterung von Problemen, etc.).
Flankiert werden Projekte meist von einigen begleitenden (z. T. verpflichtenden) Kursen
und/oder Seminaren: Die Kurse behandeln grundlegende Voraussetzungen oder Ergänzungen
für die Projektarbeit; die Seminare vertiefen einzelne Aspekte des Projektthemas. Die Kurse
2
und Seminare sind in der Regel nicht auf die TeilnehmerInnen des Projekts beschränkt.
c) Praktische Relevanz des Themas: Die Themen der Projekte sollen praktische Relevanz haben
und auch über den Tellerrand der reinen Technik hinausblicken. Gegenstand von Projekten
sind Analyse, Planung, Gestaltung, Einsatz und Bewertung rechnergestützter Systeme und
Verfahren. Projekte sollten möglichst fachgebietsübergreifend sein; Kontakte zu externen
Partnern (andere Studiengänge, Industrie) sind erwünscht. Das Thema hat oft einen direkten
Bezug zum Forschungsgebiet des/r Betreuenden, sollte aber andererseits auch hinreichend
davon abgegrenzt sein, damit den Studierenden genügend Freiraum für eigene Schwerpunktsetzungen gegeben werden kann.
d) Umfassende Bearbeitung des Themas: Ein Projekt soll möglichst alle Phasen einer (Software-/Verfahrens-)Entwicklung durchlaufen, von einer Anforderungsdefi nition/Zielfi ndung
über Entwurf und Implementierung/Realisierung bis zu einer gewissen Auswertung/Qualitätssicherung. Projektverlauf und Ergebnisse werden in einem abschließenden Projektbericht
zusammengefaßt, zu dem alle Studierenden Beiträge leisten, die in die Projektbewertung einfließen. Ziel des Projekts ist aber stets nicht nur das angestrebte Resultat, sondern auch die
bei der Durchführung gesammelten Erfahrungen.
e) Selbstorganisation: Die Projekte laufen zu einem wesentlichen Teil selbstorganisiert ab. Zur
Projektorganisation wird im allgemeinen eine Koordinationsgruppe aus Studierenden gebildet, die im Laufe des Projekts personell wechselt (i.d.R. rotiert). Die Lehrenden sind eher
Projektbetreuer als Projektleiter. Die Kunst der Projektdidaktik besteht daher in der Herstellung der Balance zwischen frustrierenden Irrwegen und erfolgreichem eigenem Tun, zwischen zeitaufwendigen Suchprozessen und zielstrebiger Projektabwicklung, zwischen Technikverliebtheit und Arbeitsökonomie. Die Betreuung von Projekten ist somit trotz der starken
Selbstorganisation der Studierenden als ernsthafte Lehre anzusehen.
f) Teamarbeit: Projekte bearbeiten Probleme, die nur im Team gelöst werden können. Lassen
sich portionsgerecht zugeschnittene Übungsaufgaben zu Grundlagenvorlesungen zur Not
noch individuell lösen, so scheitert dieses Vorgehen bei realitätsnahen Problemen. Das projektorientierte Studium bereitet darauf vor, umfangreiche Problemstellungen aus der
beruflichen Praxis in arbeitsteiligen Teams kooperativ zu lösen. Kooperation fi ndet aber
nicht nur in Teams zwischen Informatikern oder mit anderen Fachdisziplinen statt, sondern
bezieht Auftraggeber und Anwender in den Prozeß ein. Voraussetzung für die Realisierung
eines erfolgreichen Projekts ist ein hohes Maß an sozialer Kompetenz bei den traditionell an
technischer Kompetenz interessierten Informatikern und Informatikerinnen. Soziale Kompetenz kann jedoch noch weniger als Entwurf oder Programmierung ,,theoretisch`` gelernt werden: Teamfähigkeit erwächst aus konkreter Kooperation im studentischen Projekt. Dieser
erfahrungsgeleitete Prozeß sollte durch die systematische Reflexion von Verhaltensweisen im
eigenen Team und durch die Vermittlung von Methoden der Selbststeuerung von Teams
ergänzt werden. Aus diesen Gründen sollten Projekte eine gewisse Mindestgröße nicht unterschreiten, damit einerseits die eigentliche Entwicklungsarbeit in Kleingruppen durchgeführt
werden kann, und andererseits auch die Abstimmung zwischen Entwicklungsgruppen geübt
werden kann. Andererseits sollten Projekte natürlich auch nicht zu groß werden, um noch
eine sinnvolle Betreuung zu gewährleisten. Die ideale Projektgröße wird bei etwa 15 Personen gesehen. Melden sich für ein Projekt weniger als 8 oder mehr als 25 Studierende an, so
3
entscheidet die Studienkommission nach Absprache mit den Anbietern über die Durchführbarkeit.
g) Identifikation mit dem Projekt: Im allgemeinen identifi zieren sich die Studierenden im Zuge
der Laufdauer zunehmend mit dem Projekt, was in der Regel zu einer erheblichen Motivation
der Studierenden führt. Dies wird einerseits durch eine gewisse Projektausstattung (Projektraum, Projektrechner, Projektbudget) und andererseits durch Ereignisse wie Projektwochenenden und den abschließenden Projekttag (Vorstellung der Ergebnisse im Studiengang) noch
unterstützt. Darüber hinaus ist im allgemeinen eine deutliche Integration des Projekts in die
Arbeitsgruppe des Projektbetreuers wünschenswert. Hieraus erwächst nicht selten eine Einbindung von Projektteilnehmern in die Arbeitsgruppe (z. B. als studentische Hilfskräfte).
h) Vorbereitungsveranstaltung für Bachelor-Projekte: Rechtzeitig vor Beginn der Projekte wird
für alle betroffenen Studierenden eine Veranstaltung angeboten, die der Vorbereitung auf das
Projekt sowie der Vorstellung der inhaltlichen Ausrichtung und der Auswahl der Projekte
dient.
i) Vorbereitungsveranstaltung für Master-Projekte: Die Projektwahl erfolgt bereits bei der
Bewerbung um einen Studienplatz im Master-Studiengang. Im ersten Semester des MasterStudiums wird das Pflichtmodul Master-Projekt-Vorbereitung angeboten, das in das Projektstudium allgemein sowie in das gewählte konkrete Projekt einführt, das im zweiten Studiensemester beginnt.
Bachelor- und Master-Projekte unterscheiden sich im wesentlichen hinsichtlich der Komplexität
des Vorhabens, der dazu erforderlichen fachlichen Voraussetzungen, des Ausmaßes an Eigenverantwortlichkeit der Studierenden sowie des Anspruchs an die wissenschaftliche Herangehensweise.
Die erforderliche Anzahl von Projekten innerhalb eines Jahrgangs ergibt sich aus der Jahrgangsstärke. Das Projektangebot wird im Rahmen der 4-Semester-Planung erfaßt. Es wird versucht,
ein inhaltlich möglichst breites Angebot sicherzustellen.
Modulhandbuch der Informatik
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