Modulhandbuch Naturwissenschaftliche Informatik (B.Sc.)

This module covers algorithmic techniques from various application areas. Depending on the actual lecture, these will be topics from one of the research areas of the Faculty of Technology like Bioinformatics or Cognitive Informatics, but other topics are also possible. Different algorithmic techniques will be discussed, for example optimization, combinatorial, stochastical, and geometric algorithms, graph theory, etc. The study of these algorithms will also include their computational analysis.

Skills

Students of this module will study algorithmic problems and train their skills how to solve them. In the seminar, original research literature will be read and presented both in oral and in written form. In the exercises, the algorithms will then be implemented.

Number of achievements

1 graded and 2 not graded examinations

Forms of examination

Written report in the Seminar (graded)
Talk in the Seminar (not graded)
Implementation task in the Exercise (not graded)

Conditions for ECTS acquisition

Talk in the Seminar: 2 ECTS
Written report in the Seminar: 2 ECTS
Successfull implementation task in the Exercise: 1 ECTS

Workload and ECTS

Special Algorithms Seminar: 120h
Algorithmic Implementation: 30h

Total: 5 ECTS

Prerequisites

Algorithms and Data Structures

Type and usability

Module for the Bachelor's courses

Informatics in the Natural Sciences (WP Advanced Computer Science), 6. Semester
Bioinformatics and Genome Reserach (WP Bioinformatics and Genome Research), 6. Semester
Bachelor Minor Computer Science (WP Advanced Computer Science), 6. Semester

Module for the Master's course

Informatics in the Natural Sciences (Additional Basics), 2. semester

Duration

Summer term: Special Algorithms, Algorithmic Implementation
every year

Computer Graphics

Title

Computer Graphics

Courses

Introduction to Computer Graphics (Lectures)

Responsible person

Prof. Dr. Mario Botsch

Contents

The lecture "Introduction to Computer Graphics" gives an introduction to the basic conecpts of Computer Graphics, focusing on efficient rendering and realistic visualization of three-dimensional scenes. The course is composed of a geometry part and a visualization part, where in the former different geometry representations and modeling operations for 3D objects will be discussed. Real-time rendering will be achieved by exploiting the hardware acceleration of modern graphics cards using OpenGL and custom shader programs. Computationally more expensive global illumination approaches allow for photo-realistic visualization. To facilitate a better understanding many of the discussed techniques will be implemented in the programming exercises.

The lecture can be combined with either the seminar "Hot Topics in Computer Graphics" or the project "Advanced Computer Graphics" to get the 10 credit points for the module "Computer Graphics".

In the seminar "Hot Topics in Computer Graphics" students will focus on advanced approaches and current research problems in Computer Graphics. Students will read, analyze, present, and discuss interesting state-of-the-art research papers.

In the programming project "Advanced Computer Graphics" teams of 2-4 students will design and implement advanced Computer Graphics projects, analyze their approach, and present the result at the end of the semester.

Skills

In the lecture students will learn the fundamental concepts of computer graphics. In the exercises they will gain practical experience by implementing the approaches discussed in the lecture. Students will get to know advanced topics in computer graphics by either discussing or implementing recent approaches in either the seminar or the project, respectively.

Number of achievements

1 graded or 1 not graded examination.

Forms of examination

Oral examination (20-30 min.) regarding the material of the lecture and the exercises.

Conditions for ECTS acquisition

Participation in the Exercises and passing of the Portfolio: 3 ECTS for exercises, 4 ECTS for oral examination
Partipation in the Seminar, Talk: 3 ECTS or Participation in the Project, Presentation: 3 ECTS

Workload and ECTS

Introduction to Computer Graphics: 210 h
Oral examination 90h

Total: 10 ECTS

Prerequisites

Basic knowledge in linear algebra is required. The practical exercises will be handled in C++.

Type and usability

Module for the Bachelor's courses

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik)
Bioinformatik und Genomforschung (WP Bioinformatik und Genomforschung)
Kognitive Informatik (WP Intelligente Systeme)
Medieninformatik und Gestaltung (WP Medieninformatik)
Nebenfach Informatik (WP Vertiefung Informatik)

Module for the Master's courses

Informatics in the Natural Sciences (Additional Basics)
Intelligent Systems (Additional Basics)
Interdisciplinary Media Sciences (Image processing technologies)

Duration

Winter term: Introduction to Computer Graphics
Summer term: Hot Topics in Computer Graphics or Advanced Computer Graphics
every year

Game Engineering and Simulation

Title

Game Engineering and Simulation

Courses

Game Engineering and Simulation (Project)

Responsible person

Dr. Thorsten Schneider

Contents

The course starts with up-to-date game development problems. Contents include specific and relevant knowledge domains such as informatics, software engineering, or game design. Using group work and learning-by-teaching methodology students do conceputual work and convert concepts to practical results. High practically and job oriented work is the primary goal of this course. Parts of the course might be setup as block course. Game Engineering targets at all relevant topics such as 3D Engines, artificial intelligence and multiplayer networks.

Skills

This course provides the consolidation of important models, procedures and methods of Game Engineering and simulation. The band width is defined from design to development to production. Students learn in independend groups to use their skills in practically oriented transfer of knowledge. Additionally they are forced to solve complex problems on their own and to use goal-oriented skills.

Number of achievements

1 not graded examination

Forms of examination

Project report and presentation

Conditions for ECTS acquisition

Passing of project: 10 ECTS

Workload and ECTS

Theoretical Engineering: 150h
Practical Engineering: 150h

Total: 10 ECTS

Prerequisites

Basic knowledge in Algorithms and Data Structures, Techniques of Software Development,
Software Engineering

Type and usability

Module for the Bachelor's courses

Informatics in the Natural Sciences (WP Advanced Computer Science)
Cognitive Informatics (WP Intelligent Systems)
Bioinformatics and Genome Research (WP Bioinformatics and Genome Research)
Media Informatics and Design (WP Media Informatics)
Minor Computer Science (WP Advanced Computer Science)

Module for the Master's courses

Intelligent Systems (Additional Basics)
Informatics in the Natural Sciences (Additional Basics)

Duration

Winter term, every year

Software Engineering

Title

Software Engineering

Courses

Software Engineering (Lecture and Exercises)

Responsible person

Dr. Thorsten Schneider

Contents

The course starts with an introduction into software engineering and motivates its appliances. Process-oriented development and development models are the core knowledge this course is based on. Processes such as requirements engineering, specification, analysis and design and testing are crucial knowledge domains of this course. Supporting processes such as cost estimation or software evolution are additional topics of this course. High practically and job oriented work is the primary goal of supporting exercises. Most important discussed process is project management which guides through this course.

Skills

This course provides the consolidation of important models, procedures and methods of Software Engineering. Students will learn about process-oriented software development and get trained during course exercises. Students will learn on how to solve complex problems on their own and how to apply learned models, procedures and methods using soft skills and direct kowledge transfer.

Number of achievements

1 graded or 1 not graded examination

Forms of examination

Written test or oral examination

Conditions for ECTS acquisition

Passing of the written test or oral examination: 5 ECTS

Workload and ECTS

Software Engineering: 150h

Total: 5 ECTS

Prerequisites

Basic knowledge in Algorithms and Data Structures

Type and usability

Module for the Bachelor's courses

Informatics in the Natural Sciences (WP Advanced Computer Science)
Cognitive Informatics (WP Intelligent Systems)
Bioinformatics and Genome Research (WP Bioinformatics and Genome Research)
Media Informatics and Design (WP Media Informatics)
Minor Computer Science (WP Advanced Computer Science)

Module for the Master's courses

Intelligent Systems (Additional Basics)
Informatics in the Natural Sciences (Additional Basics)

Duration

Winter term, every year

Vision in Human and Machine

Title

Vision in Human and Machine

Courses

Vision in Human and Machine (Lecture and Exercises, Project)

Responsible person

Dr. Heiko Wersing, Honda Research Institute Europe GmbH

Contents

This lecture gives an overview over the current state of knowledge about the human visual system and how this has led to new approaches to computer vision technology that are particularly suitable for embodied intelligent systems like humanoid robots. The lecture starts with an overview on the overall characteristics of human visual perception and a short review of the current state-of-the-art in computer vision. Then I will focus on the main human visual pathways for object recognition (“what”) and spatial perception (“where”) and present established models of early feature detection for these pathways. I will discuss the principle of redundancy reduction, which is an important concept for understanding sensory processing in the brain and explain methods like sparse coding for unsupervised learning of features. These methods have recently developed into well-established tools for general pattern recognition. Going from low-level perception to more high-level concepts, I will introduce the main models for object representation in the higher visual cortex and present corresponding hierarchical model implementations for object recognition which were shown to be very efficient in their application to humanoid robots. Another important topic will be the Gestalt laws of perception, and how the phenomena of perceptual grouping can be modeled using neurodynamical models for sensory segmentation. In the final part of the lecture I will focus on multi-modality and visual action-related representations like mirror-neurons in the brain and show how this has led to new learning and representation approaches for cognitive robots.

Skills

In the course of this lecture the students are introduced to the approach of biologically motivated computer vision, combining knowledge from experimental neuroscience and technical approaches to image and vision computing. They are introduced to the basic concepts of feature extraction, object recognition and segmentation and learn about the current neuroscientific research on the biological realiziations of these processes. Practical exercises in MATLAB and a group project are performed to gain an active and hands-on understanding of the learned theoretical concepts.

Number of achievements

1 graded and 1 not graded examination or 2 not graded examinations

Forms of examination

Oral examination on the Lecture (graded or not graded) and successfull solving of the practical exercises
Software Project in the Exercises and Written report (not graded)

Conditions for ECTS acquisition

Passing of the Oral examination and Software Project: 5 ECTS

Workload and ECTS

Lecture: 90h
Software Project: 60h

Total: 5 ECTS

Prerequisites

Basic knowledge in mathematics: Multidimensional analysis

Type and usability

Module for the Bachelor's courses

Informatics in the Natural Sciences (WP Advanced Computer Science)
Cognitive Informatics (WP Intelligent Systems)

Module for the Master's courses

Informatics in the Natural Sciences (Additional Basics)
Intelligent Systems (Additional Basics)

Duration

Every year following the winter term

Algorithmen und Datenstrukturen

Modultitel

Algorithmen und Datenstrukturen

Modultitel (Englisch)

Algorithms and Data Structures

Lehrveranstaltungen des Moduls

Algorithmen & Datenstrukturen I (Vorlesung)
Programmieren in Haskell (Vorlesung)
Algorithmen & Datenstrukturen II (Vorlesung und Übungen)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Robert Giegerich, AG Praktische Informatik

Lehrinhalte

Die Vorlesung Algorithmen und Datenstrukturen I führt in grundlegende Konzepte der Informatik ein. Sie behandelt Themen wie "Was ist Informatik?", Spezifikation und Algorithmus, Korrektheit und Effizienz von Programmen, Syntax und Semantik von Programmiersprachen, Programmiermethodik, etc. Zugleich erfolgt eine Einführung in das funktionale Programmieren in Haskell. Die Vorlesung Algorithmen und Datenstrukturen II behandelt objektorientierte Modellierung, die Sprache Java, und ausgewählte algorithmische Themen wie Textsuche und Hashing. Im Rahmen der Übungen ist im zweiten Teil des Semesters eine Programmieraufgabe selbständig in Java zu lösen.

Kompetenzen

Aufbau eines grundlegenden Verständnisses für Fragen der algorithmischen Modellierung und effizienten Implementierung, zusammen mit konkreter Kenntnis zweier Programmiersprachen, die unterschiedlichen Paradigmen angehören. Fähigkeit zur selbständigen Lösung einfacher Programmieraufgaben in Java.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

eine benotete Einzelleistung und eine unbenotete Einzelleistung

Prüfungsformen

benotete mündliche Prüfung (3 LP)
erfolgreiche Implementierung einer Programmieraufgabe (unbenotet) (6 LP)
aktive Teilnahme in Algorithmen und Datenstrukturen I und Programmieren in Haskell (jeweils 2,5 LP)

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Erfolgreiche Teilnahme in Algorithmen und Datenstrukturen I sowie Programmieren in Haskell ergibt jeweils 2,5 LP; erfolgreicher Abschluss des Programmierprojekts in Java (Algorithmen und Datenstrukturen II) ergibt 6 LP; Bestehen der mündlichen Prüfung über die drei Vorlesungen ergibt 3 LP.

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Algorithmen und Datenstrukturen I: Vorlesung Nachbereitung der Vorlesung	3 SWS x 16 Wochen 3h/Woche x 16 Wochen	= 48h = 48h
Programmieren in Haskell: Vorlesung Nachbereitung der Vorlesung	2 SWS x 16 Wochen 3h/Woche x 16 Wochen	= 32h = 48h
Algorithmen und Datenstrukturen II: Vorlesung Nachbereitung der Vorlesung Übungen Vorbereitung der Übungen	3 SWS x 16 Wochen 2h/Woche x 16 Wochen 2 SWS x 16 Wochen 4h/Woche x 16 Wochen	= 48h = 32h = 32h = 64h
Vorbereitung auf die Modulprüfung gesamt: 432h = 14 LP		= 80h

Leistungspunkte für das Modul: 14 LP

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

keine

Modultyp und Verwendbarkeit

Pflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik
Kognitive Informatik
Bioinformatik und Genomforschung

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Wintersemester: A & D I
Wintersemester: Programmieren in Haskell
Sommersemester: A & D II
jährlich

Angewandte Algorithmik

Modultitel

Angewandte Algorithmik

Modultitel (Englisch)

Applied Algorithmics

Lehrveranstaltungen des Moduls

Hauptseminar zu Algorithmen (Seminar)
Algorithmische Implementierung (Übung)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Jens Stoye, AG Genominformatik

Lehrinhalte

In diesem Modul werden vertiefende Kenntnisse zu Algorithmen aus verschiedenen Anwendungsbereichen vermittelt. Je nach konkreter Veranstaltung sind dies Beispiele aus einem an der Technischen Fakultät angesiedelten Forschungsgebiet wie der Bioinformatik oder der Kognitiven Informatik, aber auch andere Anwendungsgebiete sind denkbar. Dabei sollen verschiedene algorithmische Vorgehensweisen betrachtet werden, beispielsweise Optimierungsverfahren, kombinatorische, stochastische, geometrische Algorithmen, graphentheoretische Ansätze, etc. Neben der Betrachtung der Algorithmen soll auch deren Analyse thematisiert werden.

Kompetenzen

Den Studierenden werden verschiedene algorithmische Fragestellungen und Lösungsansätze vermittelt. Im Hauptseminar sollen der Umgang mit Originalliteratur, Präsentationstechniken und die Anfertigung einer schriftlichen Ausarbeitung geübt werden, in den Übungen sollen Implementierungen der untersuchten Algorithmen angefertigt werden.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

eine benotete und zwei unbenotete Einzelleistungen

Prüfungsformen

benotete Ausarbeitung im Hauptseminar
unbenoteter Vortrag im Hauptseminar
unbenotete Implementierungsaufgabe in der Übung

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Vortrag im Hauptseminar ergibt 2 LP, Ausarbeitung im Hauptseminar ergibt 2 LP, erfolgreiches Bearbeiten der Implementierungsaufgabe ergibt 1 LP.

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Hauptseminar zu Algorithmen:
Seminar
Vorbereitung des Vortrags
Erstellen der Ausarbeitung
gesamt: 120h = 4 LP

2 SWS x 16 Wochen

= 30h
= 45h
= 45h

Algorithmische Implementierung:
Implementierung
gesamt: 30h = 1 LP

= 30h

Leistungspunkte für das Modul: 5 LP

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Algorithmen und Datenstrukturen

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik), 6. Semester
Bioinformatik und Genomforschung (WP Bioinformatik und Genomforschung), 6. Semester
Nebenfach Informatik (WP Vertiefung Informatik), 6. Semester

Wahlpflichtmodul für den Masterstudiengang

Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung), 2. Semester

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Sommersemester: Hauptseminar zu Algorithmen, Algorithmische Implementierung
jährlich

Angewandte Robotik

Modultitel

Angewandte Robotik

Modultitel (Englisch)

Applied Robotics

Lehrveranstaltungen des Moduls

Angewandte Robotik (Fortgeschrittenen-Übungen, 4Ü)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Ralf Möller, AG Technische Informatik

Lehrinhalte

Im Modul Angewandte Robotik werden die im Modul Robotik vorgestellten Verfahren im Rahmen von Fortgeschrittenen-Übungen anhand von Robotik-Versuchen vertieft. Es muss eines von mehreren möglichen Projekten in Gruppen bearbeitet werden. Als Projekte stehen bspw. zur Auswahl: Steuerung eines Roboterarms, Navigation eines mobilen Roboters mit einem Laserscanner, visuelle Navigation eines mobilen Roboters, visuelle Hinderniserkennung bei einem mobilen Roboter. Die Programmierung erfolgt unter Tcl/Tk oder C++.

Kompetenzen

Durch das Modul Angewandte Robotik wird das im Modul Robotik erworbene Wissen vertieft und praktische Erfahrungen bei der Steuerung von Roboterarmen und mobilen Robotern werden erworben. Die Kenntnisse sind einerseits im industriellen Einsatz (Industrieroboter, fahrerlose Transportsysteme, Assistenzsysteme) anwendbar; andererseits ermöglicht das vermittelte Wissen den Einstieg in die Robotik als aktuelles Forschungsgebiet. Die Studenten erwerben Fähigkeiten bei der Darstellung ihrer Ergebnisse in Form eines Vortrages und einer Ausarbeitung.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

zwei unbenotete Einzelleistungen (oder zwei benotete Einzelleistungen: ab SS 2010)

Prüfungsformen

regelmäßige und aktive Teilnahme sowie erfolgreiche Bearbeitung der Übungsaufgaben
Abschlussvortrag (inkl. Demonstration) und schriftliche Ausarbeitung zum Übungsprojekt

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Regelmäßige und aktive Teilnahme an den Übungen sowie erfolgreiche Bearbeitung der Übungsaufgaben nach Maßgabe der Anforderungen, die zu Beginn der Veranstaltung bekannt gegeben werden, ergibt 4 LP, Abschlussvortrag (inkl. Demonstration) und schriftliche Ausarbeitung zum Übungsprojekt ergibt 1 LP.

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Übungen
Vor- und Nachbereitung
Vorbereitung Abschlussvortrag
schriftliche Ausarbeitung
gesamt: 160h = 5 LP

4 SWS x 16 Wochen
4h/Woche x 16 Wochen

= 64h
= 64h
= 8h
= 24h

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Teilnahme am Modul Robotik (ggf. parallel zu diesem Modul)

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik)
Kognitive Informatik (WP Intelligente Systeme)
Nebenfach Informatik (WP Vertiefung Informatik)

Wahlpflichtmodul für die Masterstudiengänge

Intelligente Systeme (Grundlagen Ergänzung)
Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Sommersemester, jährlich
begrenzte Teilnehmerzahl: 32

Anwendungen Kognitiver Systeme

Modultitel

Anwendungen Kognitiver Systeme

Modultitel (Englisch)

Applications of Cognitive Systems

Lehrveranstaltungen des Moduls

Maschinelles Lernen im Web (V+Ü) oder
Softcomputing für die Bioinformatik (V+Ü) oder
Modern Data Analysis (V+Pj)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Barbara Hammer, AG Theoretische Informatik

Lehrinhalte

In diesem Modul soll exemplarisch an einem Anwendungsgebiet wie etwa dem Web oder der Bioinformatik die praktische Bedeutung von Verfahren der Cognitive Sciences in Anwendungen demonstriert werden. Dazu sollen die jeweils relevanten Problemstellungen erörtert und die verwandten Verfahren mit den jeweiligen Problemspezifika erläutert werden. Spezielle Themen sind dabei etwa der Umgang mit komplexen Datenstrukturen, die Adaptation von Verfahren für sehr große Datenmengen, oder die Integration verschiedener Techniken zu einer adäquaten Verfahrenskette.

Kompetenzen

Die Studierenden sollen aktuelle Methoden der Cognitive Science kennenlernen und praktische Erfahrung sammeln, wie diese für komplexere Anwendungsgebiete eingesetzt werden. Dieses umfasst die mathematische Formalisierung der zugrundeliegenden Sachverhalte, die Kenntnis spezieller Algorithmen, als auch deren konkrete Umsetzung und Einbindung in Verfahrensketten. Die Veranstaltung wird von einem praktischen Teil begleitet, in dem die Studierenden die Verfahren konkret ausprobieren sollen.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

eine benotete (Portfolio mit mündlicher Prüfung) oder eine unbenotete (Portfolio mit Kolloquium) Einzelleistung

Prüfungsformen

Portfolio aus Übungsaufgaben bzw. Projektaufgaben, die veranstaltungsbezogen gestellt werden (Bestehensgrenze 50% der erzielbaren Punkte, individuelles Erläutern von Aufgaben) und abschließender mündlicher Prüfung/Kolloquium (15 min). Die abschließende mündliche Prüfung/Kolloquium bezieht sich auf den Stoff der Vorlesung und der Übungen bzw. Projekt.

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Regelmäßige und aktive Teilnahme an den Übungen, Erbringen des o.g. Portfolios ergeben 5 LP. (2 LP für Übungen, 3 LP für mündl. Prüfung/Kolloquium)

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Vorlesung
Nachbereitung der Vorlesung
Übungen bzw. Projekt
Vorbereitung der Übungen/Projekt
Vorbereitung auf die mdl. Prüfung
gesamt: 150h = 5 LP

2 SWS x 16 Wochen
2h x 16 Wochen
2h bzw. 2 SWS x 16 Wochen
1h x 16 Wochen

= 30h
= 30h
= 30h
= 15h
= 45h

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Empfohlen: Grundkenntnisse in Algorithmen und Datenstrukturen oder Grundlagen der Programmierung, Mathematik

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik)
Kognitive Informatik (WP Intelligente Systeme)
Bioinformatik und Genomforschung (WP Bioinformatik und Genomforschung)
Medieninformatik und Gestaltung (WP Medieninformatik)
Nebenfach Informatik (WP Vertiefung Informatik)

Wahlpflichtmodul für die Masterstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung)
Intelligente Systeme (Grundlagen Ergänzung)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

ein Semester, angeboten im SS
das Modul wird mindestens zweijährlich angeboten

Betriebssysteme

Modultitel

Betriebssysteme

Modultitel (Englisch)

Operating Systems

Lehrveranstaltungen des Moduls

Betriebssysteme (Vorlesung und Übungen)
C-Programmierung (Vorlesung)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Ralf Möller, AG Technische Informatik

Lehrinhalte

Die Vorlesung Betriebssysteme vermittelt grundlegende Betriebssystem-Konzepte: Aufgaben und Architektur von Betriebssystemen, Prozess- und Thread-Verwaltung, Synchronisationsmechanismen, Speicherverwaltung, Ein-Ausgabe- und Datei-Verwaltung. Die Konzepte werden am Beispiel des Betriebssystems Unix und des Linux-Kernels veranschaulicht. In den Übungen werden eine Reihe kleinerer Projekte zur betriebssystemnahen Programmierung in C bearbeitet (z.B. einfache Shell, threadbasierter Server, Scheduler). Eine begleitende Vorlesung zur Programmiersprache C (vier Veranstaltungen am Anfang des Semesters) erleichtert den Einstieg in die Programmierübungen.

Kompetenzen

Die Veranstaltung Betriebssysteme vermittelt grundlegende Betriebssystem-Konzepte am Beispiel des Betriebssystems Unix/Linux. In den Übungen werden die Konzepte anhand kleiner Projekte zur betriebssystemnahen Programmierung in der Programmiersprache C vertieft. Die Studenten sollen in die Lage versetzt werden, Betriebssystem-Konzepte zu verstehen und eigenständig betriebssystemnahe Programme zu schreiben, wobei der Schwerpunkt auf der Erzeugung und Steuerung von Prozessen, dem Entwurf threadbasierter Programme und der Anwendung von Synchronisationsmechanismen (z.B. Mutex-Locks, Semaphoren) in Zusammenhang mit Threads liegt.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

zwei unbenotete Einzelleistungen

Prüfungsformen

regelmäßige und aktive Teilnahme sowie erfolgreiche Bearbeitung der Übungsaufgaben
Klausur über die Inhalte der Vorlesung Betriebssysteme
regelmäßige und aktive Teilnahme an der Vorlesung C-Programmierung

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Vorlesung Betriebssysteme
Nachbereitung der Vorlesung
Vorlesung C-Programmierung
Übungen
Vorbereitung der Übungen
gesamt: 152h = 5 LP

2 SWS x 16 Wochen
2h/Woche x 16 Wochen
2 SWS x 4 Wochen
2 SWS x 16 Wochen
3h/Woche x 16 Wochen

= 32h
= 32h
= 8h
= 32h
= 48h

Leistungspunkte für das Modul: 5 LP

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Wünschenswert sind Kenntnisse in den Modulen "Werkzeuge und Programmierung" und "Rechnerarchitektur"

Modultyp und Verwendbarkeit

Pflichtmodul für die Bachelorstudiengänge:

Naturwissenschaftliche Informatik
Kognitive Informatik

Wahlpflichtmodul für den Bachelorstudiengang

Molekulare Biotechnologie (WP Informatik)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

3. Semester des Bachelorprogramms
jährlich

Bildverarbeitung

Modultitel

Bildverarbeitung

Modultitel (Englisch)

Image Processing

Lehrveranstaltungen des Moduls

Bildverarbeitung (Vorlesung und Übungen)
Anwendungsorientierte Bildverarbeitung (Vorlesung und Übungen) oder
Seminar zu ausgewählten Themen aus dem Bereich Bildverarbeitung

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr.-Ing. Franz Kummert

Lehrinhalte

Die Vorlesung "Bildverarbeitung" befasst sich mit Methoden zur automatischen Erfassung und Verarbeitung von Bildern mit Digitalrechnern. Ziel der Vorlesung ist es, grundlegende Methoden der Bildverarbeitung vorzustellen und deren praktische Einsatzfähigkeiten aufzuzeigen. Innerhalb der Vorverarbeitung werden Bilder so aufbereitet, dass bessere Ergebnisse bei der automatischen Verarbeitung erzielt werden können. Neben Verfahren, die im Ortsraum arbeiten, wie Normierung, Rangordnungs- und Morphologische Operationen, werden Techniken vorgestellt, die auf spektralen Bildrepräsentationen basieren. Ziel der nachfolgenden Bildsegmentierung ist es, ein (vorverarbeitetes) Bild in einfache, bedeutungstragende Teile zu zerlegen. Dabei unterscheidet man allgemeine, anwendungsunabhängige Methoden und Verfahren, die Wissen über den Bildinhalt für die Segmentierung ausnutzen. In dieser Vorlesung werden Methoden vorgestellt, die kein oder nur sehr wenig Wissen über die strukturellen Bildinhalte verwenden. Dies beinhaltet sowohl Verfahren zur Linien-, Regionen- und Texturfindung. Abschließend werden aktuelle Verfahren der Objektdetektion und -erkennung betrachtet.
Im Rahmen der Übungen zur Vorlesung werden die theoretischen Konzepte anhand praktischer Übungsbeispiele erläutert und vertieft. Die Vorlesung "Anwendungsorientierte Bildverarbeitung" stellt zunächst die in einer konkreten Entwicklungsumgebung für automatische Bildverarbeitungssysteme bereitgestellten Implementierungen der aus der Vorlesung "Bildverarbeitung" bekannten Verfahren vor. Im Rahmen der zugehörigen Übungen werden dann fortgeschrittene Techniken der digitalen Bildverarbeitung theoretisch erarbeitet und in Gruppenprojekten implementiert und evaluiert. Dabei realisiert jede Gruppe ein kleines, praxisnahes Anwendungsprojekt.
Alternativ zur Vorlesung "Anwendungsorientierte Bildverarbeitung" werden im Rahmen eines Seminars ausgewählte, spezialisierte Themen der digitalen Bildverarbeitung behandelt. Dabei wird ein Themenkomplex von jedem Teilnehmer aufbereitet und in einem Vortrag präsentiert. Zusätzlich wird eine Ausarbeitung zum jeweiligen Thema erstellt.

Kompetenzen

Die Studierenden erhalten einen Überblick über die Probleme und Lösungsmethoden, die zur automatischen Verarbeitung digitaler Bilder zum Einsatz kommen. Durch die Bearbeitung von praktischen Übungsaufgaben in der Vorlesung „Bildverarbeitung“ und der Durchführung eines Gruppenprojekts in den Übungen zur Vorlesung „Anwendungsorientierte Bildverarbeitung“ oder der eigenständigen Bearbeitung eines Seminarthemas wird das erworbene Wissen vertieft.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

eine benotete oder unbenotete mündliche Prüfung über die Inhalte der Vorlesung „Bildverarbeitung“
erfolgreiche Bearbeitung eines Gruppenprojekts (kurzer Vortrag, Demonstration und kurze Ausarbeitung) im Rahmen der Übungen zur Vorlesung Anwendungsorientierte Bildverarbeitung oder
erfolgreiche Teilnahme am Seminar (Vortrag und Ausarbeitung)

Prüfungsformen

mündliche Prüfung
Vortrag und Ausarbeitung (inkl. Programmdemonstration) zum Gruppenprojekt oder Seminarvortrag und Seminarausarbeitung (Hausarbeit)

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Bestehen der mündlichen Prüfung (ergibt 5,5 LP)
erfolgreiche Bearbeitung des Gruppenprojekts (ergibt 4,5 LP) oder
erfolgreiche Teilnahme am Seminar (ergibt 4,5 LP)

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Bildverarbeitung: Vorlesung Nachbereitung der Vorlesung Übungen Vorbereitung der Übungen Vorbereitung der Prüfung gesamt: 165h = 5,5 LP	2 SWS x 16 Wochen 2h/Woche x 16 Wochen 2 SWS x 16 Wochen 1,5h/Woche x 16 Wochen	= 32h = 32h = 32h = 24h = 45h
Anwendungsorientierte Bildverarbeitung: Vorlesung Nachbereitung der Vorlesung Übungen Vorbereitung der Übungen Vorbereitung Vortrags Erstellen der Ausarbeitung gesamt: 135h = 4,5 LP	1 SWS x 16 Wochen 1h/Woche x 16 Wochen 3 SWS x 16 Wochen 2h/Woche x 16 Wochen	= 16h = 16h = 48h = 32h = 7h = 16h
Seminar Bildverarbeitung Seminar Nachbereitung des Seminars Vorbereitung des Vortrags Erstellen der Ausarbeitung gesamt: 134h = 4,5 LP	2 SWS x 16 Wochen 2h/Woche x 16 Wochen	= 32h = 32h = 30h = 40h

Leistungspunkte für das Modul: 10 LP

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Abschluss des Moduls "Mustererkennung" bzw. "Musterklassifikation" hilfreich

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik)
Kognitive Informatik (WP Intelligente Systeme)
Bioinformatik und Genomforschung (WP Bioinformatik und Genomforschung)
Medieninformatik und Gestaltung (WP Medieninformatik)
Nebenfach Informatik (WP Vertiefung Informatik)

Wahlpflichtmodul für die Masterstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung)
Intelligente Systeme (Grundlagen Ergänzung)
Interdisziplinäre Medienwissenschaft

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Wintersemester: Bildverarbeitung
Sommersemester: Anwendungsorientierte Bildverarbeitung oder Seminar Bildverarbeitung
jährlich

Biomedizinische Bildverarbeitung

Modultitel

Biomedizinische Bildverarbeitung

Modultitel (Englisch)

Lehrveranstaltungen des Moduls

Biomedizinische Bildverarbeitung (Vorlesung, 4 SWS)

Modulverantwortliche(r)

Dr. Tim W. Nattkemper

Lehrinhalte

In dieser Vorlesung werden die wichtigsten bildgebenden Verfahren in der Biologie und Medizin und ihre primären Anwendungsfelder erklärt. Dabei werden sowohl 2D-(Sonographie, Mikroskopie, 2D Gele) als auch 3D-Datensätze (MRI, CT, PET) behandelt. Anschließend wird in die Methoden der (halb-)automatischen Auswertung dieser Datensätze eingeführt. Dabei werden ausgewählte Inhalte aus Mustererkennung, Bildverarbeitung, Datamining und Visualisierung im Bezug zu dieser Anwendungsdomäne einbezogen und vertieft.

T. Lehmann: Bildverarbeitung für die Medizin. Grundlagen, Modelle, Methoden, Anwendungen. Springer Verlag 1997
Webb: Introduction to Biomedical Imaging. Wiley-IEEE Press 2003.

Kompetenzen

Die Studierenden sollen aktuelle Methoden der Bildgebung in Medizin und Biologie kennen lernen und mit ihren individuellen Anwendungskontexten vertraut gemacht werden. Desweiteren soll den Studierenden die besonderen Anforderungen an Bildanalysesysteme in der Biologie und Medizin vermittelt werden.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

eine benotete Einzelleistung

Prüfungsformen

benotete mündliche Prüfung über Inhalte der Vorlesung

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Bestehen der mündlichen Prüfung ergibt 5 LP

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Vorlesung
Nachbereitung der Vorlesung
Vorbereitung auf die Modulprüfung
gesamt: 150h = 5 LP

4 SWS x 16 Wochen
2h/Woche x 16 Wochen

= ca. 60h
= ca. 30h
= 60h

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

keine

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik)
Bioinformatik und Genomforschung (WP Bioinformatik und Genomforschung)
Medieninformatik und Gestaltung (WP Medieninformatik)
Nebenfach Informatik (WP Vertiefung Informatik)

Wahlpflichtmodul für den Masterstudiengang

Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Wintersemester
jährlich

Biotechnologie I

Modultitel

Biotechnologie I

Modultitel (Englisch)

Biotechnology I (Fundamentals of bioengineering)

Lehrveranstaltungen des Moduls

Grundlagen der Biotechnologie (Vorlesung, 4 SWS)
Grundlagen der Bioverfahrenstechnik (Vorlesung und Übung, 3+1 SWS)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Erwin Flaschel

Lehrinhalte

Die Grundlagen der Biotechnologie werden vermittelt. Im ersten Semester wird mit einer allgemeinen Einführung in biochemische Grundlagen und die Kultivierung von Mikroorganismen begonnen. Danach wird auf der Grundlage der Zellbiologie die Anwendung pflanzlicher und tierischer Zellkulturen besprochen. Die Veranstaltung ist durchgehend produktorientiert, um zu zeigen, in welchen Feldern die Biotechnologie heute zur Anwendung kommt. Im zweiten Semester werden die verfahrenstechnischen Grundlagen gelegt, um eine allgemeine Basis zum Verständnis der Reaktions- und Aufarbeitungstechnik zu schaffen. Dies geht von der Bilanzierung von Prozessen über die Thermodynamik zu Stoff- und Wärmetransport. Verschiedene Prozessführungen werden anhand grundständiger Apparate und Verfahrensweisen diskutiert. Das Lesen von Verfahrensfließbildern, eine kleine Einführung in mathematische Anwendungen und regelungstechnisches Basiswissen gehören ebenfalls dazu. Der letzte Abschnitt der Veranstaltung wird im zweiten Semester zur Vorbereitung des Praktikums im dritten Semester genutzt. Voraussetzungen vor allem auf dem Gebiet der Analytik können hier in wünschenswerter Breite besprochen werden.

Kompetenzen

Die Studierenden sollen das weite Feld der Biotechnologie kennen lernen. Am Ende der Veranstaltung wird erwartet, dass biotechnologische Produktionsverfahren auf einer deskriptiven biologisch-chemischen Ebene nachvollzogen werden können. Darüber hinaus soll ein Fundament an verfahrenstechnischem Basiswissen gelegt werden, um auf einer einheitlichen Grundlage die folgenden Kapitel der Bioprozesstechnik zu verstehen.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

eine unbenotete Einzelleistung im 1. Semester und eine benotete Einzelleistung im 2. Semester

Prüfungsformen

je eine Klausur

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten ist das jeweilige Bestehen der beiden Klausuren.

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Jede der beiden Teilveranstaltungen umfasst 4 SWS bzw. 60 Zeitstunden Präsenz. Für das Selbststudium sollten 60 und für die Prüfungsvorbereitungen nochmals 30 Zeitstunden reichen. Das ergibt einen Arbeitsaufwand je Teilveranstaltung von 150 Zeitstunden.
Je Teilveranstaltung werden 5 Leistungspunkte vergeben, also insgesamt 10 Leistungspunkte für das Modul.

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Vorkenntnisse und andere Voraussetzungen sind nicht erforderlich.

Modultyp und Verwendbarkeit

Pflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Molekulare Biotechnologie
Naturwissenschaftliche Informatik (Vertiefung Biotechnologie)

Das Bestehen der benoteten Einzelleistungen ist Voraussetzung für die Zulassung zur Veranstaltung Biotechnologie I - Praktikum, das in normalem Turnus im 3. Semester stattfindet.

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Das Modul erstreckt sich über zwei Semester und ist für das 1. und 2. Semester des Bachelor-Studiengangs Molekulare Biotechnologie vorgesehen. Im Bachelor-Studiengang Naturwissenschaftliche Informatik mit dem Profil Biotechnologie sind die Veranstaltungen im 3. und 4. Semester vorgesehen. Die erste Teilveranstaltung wird daher im Wintersemester und die zweite im Sommersemester in jährlichem Zyklus angeboten.

Biotechnologie I - Praktikum

Modultitel

Biotechnologie I - Praktikum

Modultitel (Englisch)

Biotechnology I Practical Course

Lehrveranstaltungen des Moduls

Zwei Teilveranstaltungen Biotechnologie I Praktikum über 2 Semester

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Karl Friehs

Lehrinhalte

In diesem Modul werden die praktischen Grundlagen für die Biotechnologie vermittelt. Dazu gehören Laborversuche zu den Themen mikrobiologische Grundtechniken, Wachstum von Mikroorganismen sowie Sterilisation und Inaktivierungskinetik. Enzymatische Bestimmungsmethoden, Funktion der Sauerstoffelektrode, Bestimmung des kLa-Wertes für Sauerstoff, Wachstum von Zellkulturen und DNA-Analytik folgen thematisch.

Kompetenzen

Die Studierenden sollen grundlegende Techniken für das experimentelle Arbeiten in biotechnologisch ausgerichteten Laboratorien erlernen.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

je eine unbenotete Einzelleistung in jedem Semester

Prüfungsformen

mündliche Testate vor Versuchen und Versuchsprotokolle

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Teilnahme an allen Versuchen und Abgabe aller Versuchsprotokolle, die bei Bedarf korrigiert werden müssen.

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Jede der beiden Teilveranstaltungen umfasst 4 SWS Praktikum bzw. 60 Zeitstunden Präsenz. Für die Vorbereitung auf die Versuche werden 60 und für die Protokolle nochmals 30 Zeitstunden veranschlagt. Das ergibt einen Arbeitsaufwand je Teilveranstaltung von 150 Zeitstunden.
Je Teilveranstaltung werden 5 LP vergeben, also insgesamt 10 LP für das Modul.

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Leistungsnachweise für das Modul Biotechnologie I (Theorie) werden verlangt.

Modultyp und Verwendbarkeit

Pflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Molekulare Biotechnologie
Naturwissenschaftliche Informatik (Vertiefung Biotechnologie)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Die beiden Praktika finden im Wintersemester und im darauf folgenden Sommersemester im jährlichen Turnus statt.

Biotechnologie II

Modultitel

Biotechnologie II

Modultitel (Englisch)

Biotechnology II (Reaction engineering)

Lehrveranstaltungen des Moduls

Reaktionstechnik (Vorlesung und Übung, 3 + 1 SWS)
Grundoperationen (Vorlesung und Übung, 3 + 1 SWS)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Thomas Noll

Lehrinhalte

Die Grundlagen der Bioprozesstechnik werden vermittelt. Es beginnt mit der Reaktionstechnik und setzt sich im folgenden Semester mit den Grundoperationen fort. Die Reaktionstechnik wird am Beispiel enzymatischer Reaktionen eingeführt. Reaktionskinetik, Reaktorverhalten und das Zusammenspiel von Reaktion und Stofftransport werden an diesen rein reaktiven Systemen diskutiert. Die Kultivierungstechnik für mikrobielle Systeme und pflanzliche sowie tierische Zellen werden im zweiten Teil der Veranstaltung präsentiert. Hier stehen besondere Verfahrensstrategien im Mittelpunkt.
Im Teil Grundoperationen werden die Verfahren zur Aufarbeitung biotechnischer Produkte präsentiert. Dies reicht von der Zellabtrennung über Zellaufschluss bis zur chromatographischen Aufreinigung von Proteinen. Im Vordergrund stehen die Grundoperationen, die den Bedürfnissen der Biotechnologie in besonderer Weise entgegenkommen. Hierzu gehören insbesondere auch Membranprozesse und Extraktionsverfahren.
Parallel hierzu findet jeweils eine Übung statt, die auf das Praktikum im nachfolgenden Semester vorbereitet. Dies ist generell vorgesehen, um aus der Verknüpfung von Theorie und Praxis ein Maximum an Lerneffekt zu erzielen.

Kompetenzen

Die Studierenden sollen das optimale Zusammenspiel von Reaktions- bzw. Wachstumskinetik, Reaktorverhalten und Prozessführung für die Überführung biotechnischer Prozesse in die Praxis ableiten können. Die Prozesstechnik der Grundoperationen soll die Planung einer Sequenz von Aufarbeitungsprozessen zur Überführung biotechnischer Rohprodukte in eine marktfähige Form erschließen.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

je eine benotete Einzelleistung in beiden Semestern

Prüfungsformen

je eine Klausur

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten ist das jeweilige Bestehen der beiden Klausuren.

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Die Veranstaltung baut auf dem Modul Biotechnologie I auf.

Modultyp und Verwendbarkeit

Pflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Molekulare Biotechnologie
Naturwissenschaftliche Informatik (Vertiefung Biotechnologie)

Das Bestehen der benoteten Einzelleistungen ist Voraussetzung für die Zulassung zur Veranstaltung Biotechnologie II - Praktikum, das in normalem Turnus im 5. Semester stattfindet.

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Das Modul erstreckt sich über zwei Semester und ist für das 3. und 4. Semester des Bachelor-Studiengangs Molekulare Biotechnologie vorgesehen. Im Bachelor-Studiengang Naturwissenschaftliche Informatik mit dem Profil Biotechnologie sind die Veranstaltungen im 5. und 6. Semester vorgesehen. Die erste Teilveranstaltung wird daher im Wintersemester und die zweite im Sommersemester in jährlichem Zyklus angeboten.

Computer Vision

Modultitel

Computer Vision

Modultitel (Englisch)

Computer Vision

Lehrveranstaltungen des Moduls

Computer Vision (Vorlesung und Übung)

Modulverantwortliche(r)

Dr. Sven Wachsmuth, AG Angewandte Informatik

Lehrinhalte

Die Vorlesung Computer Vision behandelt Methoden zur Interpretation von Einzelbildern und Bildfolgen. Über die letzten 40 Jahre hat sich das Computer-Sehen als eigene Fachdisziplin etabliert, die neben der KI parallele Wurzeln in der Mustererkennung und Signalverarbeitung hat. Heutzutage sind Computer-Vision-Techniken in der Lage Objekte in komplexen Umgebungen wieder zuerkennen, diese trotz Verdeckungen über die Zeit hinweg zu verfolgen, Bewegungen eines Menschen zu interpretieren, autonome Fahrzeuge zu lokalisieren und zu navigieren, Dokumente und Handschrift zu erkennen oder die Struktur und Form eines Raumes/Objektes zu rekonstruieren.
In dem Modul werden Grundlagen aus verschiedenen Bereichen des Computer-Sehens vermittelt. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf der Interpretation von Szenen und menschlichen Handlungen. Neben unterschiedlichen Ansätzen zur Objekterkennung und Szenekategorisierung wird dabei auf die Verfolgung von starren und artikulierten Objekten eingegangen, sowie auf die Modellierung von Kontextinformation. Schließlich werden noch Aspekte des aktiven Roboter-Sehens behandelt.

Kompetenzen

Es wird der systematische Umgang mit Problemstellungen im Bereich Computer-Sehen vermittelt. Dabei liegt der Schwerpunkt auf der qualitativen Interpretation. Im Gegensatz zu genauen sensor-basierten Messverfahren, spielt dabei nicht die exakte Rekonstruktion eine Rolle, sondern die Abbildung von quantitativen Bilddaten auf bedeutungstragende Kategorien. Hierfür fließen Methoden der KI mit Methoden der Mustererkennung in einem spannenden Anwendungsfeld zusammen.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

eine benotete oder unbenotete Einzelleistung

Prüfungsformen

mündliche Prüfung (benotet) oder Kolloquium (unbenotet)

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Bestehen der mündlichen Prüfung (benotet) oder des Kolloquiums (unbenotet) über die Vorlesung und Übung ergibt 5 LP.

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Computer Vision:
Vorlesung
Nachbereitung der Vorlesung
Übung
Vorbereitung der Übung
Vorbereitung auf die Modulprüfung:
gesamt: 150h = 5 LP

2 SWS x 16 Wochen
2h/Woche x 16 Wochen
2h/Woche x 16 Wochen
1h/Woche x 16 Wochen

= 30h
= 30h
= 30h
= 15h
= 45h

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Vorkenntnisse in den Bereichen Bildverarbeitung und Musterklassifikation/Neuronale Netze werden empfohlen

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik)
Kognitive Informatik (WP Intelligente Systeme)
Bioinformatik und Genomforschung (WP Bioinformatik und Genomforschung)
Nebenfach Informatik (WP Vertiefung Informatik)

Wahlpflichtmodul für die Masterstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung)
Intelligente Systeme (Grundlagen Ergänzung)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Sommersemester: Vorlesung Computer Vision
jährlich

Datenbanken

Modultitel

Datenbanken

Modultitel (Englisch)

Database Systems

Lehrveranstaltungen des Moduls

Einführung in die Datenbanken und Modellierung (WS: 2V + 2Ü)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Philipp Cimiano

Lehrinhalte

In diesem Modul befassen wir uns mit den Grundlagen von Datenbanksystemen. Nach einem allgemeinen Überblick beschäftigen wir uns insbesondere mit dem relationalen Modell sowie mit der Anfragesprache SQL. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf dem Design von Datenbanken, insbesondere von relationalen Datenbanken. Zusätzlich zum relationalen Modell werden wir auch weitere Datenmodelle kennenlernen, wie z.B. das XML Datenmodell oder Objektorientierte Datenbankmodelle. Praktische Übungen mit MySQL, JDBC und XML runden die Vorlesung ab.

Kompetenzen

Die Vorlesung gibt einen Einblick in das Gebiet der Datenbanken und vermittelt Grundlagen und Handhabung der gängigen Datenbankmodelle und Methoden. Im Rahmen von Übungen wird das vermittelte Wissen durch praktische Aufgaben vertieft und umgesetzt. Die Studierenden werden durch die Arbeit mit konkreten Werkzeugen wie z.B. MySQL, XML und JAVA dazu befähigt, eigene Datenbanken und Applikationen zu entwerfen und zu implementieren.

Literatur

A. Silberschatz, H. F. Korth, S. Sudarshan, „Database Sysem Concepts“, 5th edition, McGraw Hill

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

eine benotete oder unbenotete Einzelleistung

Prüfungsformen

Die benotete oder unbenotete Einzelleistung beinhaltet folgendes Portfolio an Leistungen:

schriftlichen Klausur
erfolgreiche Bearbeitung der Übungsblätter (s. Vergabe von LP)

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Bestehen der schriftlichen Klausur (3 LP) und erfolgreiche Bearbeitung der Übungsaufgaben (2 LP). Die erfolgreiche Bearbeitung der Übungsaufgaben beinhaltet, dass mind. 60% der Aufgaben in den Übungsgruppen „votiert“ werden, d.h. die Bereitschaft zum Vorrechnen zu Beginn jeder Übungsgruppe explizit angegeben wird, sowie mindestens zweimaliges Vorrechnen der Lösung zu einer votierten Aufgabe nach Aufforderung durch den Tutor. Diese Leistungen ergeben insgesamt 5 LP.

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Vorlesung Datenbanken
Nachbereitung der Vorlesung:
Übungen
Vorbereitung der Übungen:
Vorbereitung der Prüfung
gesamt: 150h = 5 LP

2 SWS x 16 Wochen
2h/Woche x 16 Wochen
2 SWS x 16 Wochen
2h/Woche x 16 Wochen

= ca. 30h
= ca. 30h
= ca. 30h
= ca. 30h
= ca. 30h

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Algorithmen und Datenstrukturen bzw. Einführung in die Informatik/Grundlagen der Programmierung
Empfohlene Kenntnisse: Grundkenntnisse Mathematik

Modultyp und Verwendbarkeit

Pflichtmodul für den Bachelorstudiengang

Bioinformatik und Genomforschung

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik)
Kognitive Informatik (WP Intelligente Systeme)
Molekulare Biotechnologie (WP Informatik)
Medieninformatik und Gestaltung (WP Medieninformatik)
Nebenfach Informatik (WP Vertiefung Informatik)

Wahlpflichtmodul für die Masterstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung)
Intelligente Systeme (Grundlagen Ergänzung)
Interdisziplinäre Medienwissenschaft

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Wintersemester: Vorlesung und Übung
jährlich

Datenbanken II

Modultitel

Datenbanken II

Modultitel (Englisch)

Database Systems II

Lehrveranstaltungen des Moduls

Datenbanken II (SS: 2V + 2Ü)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Philipp Cimiano

Lehrinhalte

Das Modul erweitert und vertieft Datenstrukturen, Algorithmen und Architekturprinzipien von Datenbanksystemen. Dazu werden insbesondere die folgenden Themengebiete behandelt:

Physikalische Datenspeicherung (Filestruktur, Indices, Hashing etc.)
Anfragebearbeitung und –optimierung
Transaktionsmanagement
Recovery und Concurrency Control
Verteilte und Föderierte Datenbanken
Data Mining und Data Warehouses
Schema- und Datenintegration
Anwendungen (Bioinformatik, Semantic Web, Multimedia, Geographische Datenbanken)

Kompetenzen

Die Vorlesung vermittelt ein tieferes Verständnis von Datenbanksystemen, ihrem Aufbau, Implementierung und Anwendungen. Die Vorlesung vermittelt ebenfalls Grundlagen zu Techniken des Data Mining und der Datenintegration. Die Behandlung von konkreten Datenbankanwendungen in den Bereichen Semantic Web, Bioinformatik und Multimedia rundet die Vorlesung ab und liefert praxisrelevante Kenntnisse. Die erworbenen Kenntnisse sollen die Studierenden zur (Weiter-) Entwicklung von Datenbanksystemen sowie zur Realisierung nicht-trivialer Datenbankanwendungen befähigen.

Literatur

A. Silberschatz, H. F. Korth, S. Sudarshan, „Database System Concepts“, 5th edition, McGraw Hill, 2006
R. Elmasri und S.B. Navathe, „Fundamentals of Database Systems“, 5th edition, Pearson/Addison Wesley, 2007.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

eine benotete oder unbenotete Einzelleistung

Prüfungsformen

Die benotete oder unbenotete Einzelleistung beinhaltet folgendes Portfolio an Leistungen:

schriftlichen Klausur
erfolgreiche Bearbeitung der Übungsblätter (s. Vergabe von LP)

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Bestehen der mündlichen oder schriftlichen Prüfung (3 LP) sowie erfolgreiche Bearbeitung der Übungsblätter. Die erfolgreiche Bearbeitung der Übungsblätter beinhaltet die Lösung von mind. 60% der Aufgaben sowie das zweimalige Vorrechnen einer Aufgabe in den Übungsgruppen (2 LP). Diese Leistungen ergeben zusammen 5 LP.

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Vorlesung Datenbanken II
Nachbereitung der Vorlesung:
Übungen
Vorbereitung der Übungen:
Vorbereitung der Prüfung
gesamt: 150h = 5 LP

2 SWS x 16 Wochen
2h/Woche x 16 Wochen
2 SWS x 16 Wochen
2h/Woche x 16 Wochen

= ca. 30h
= ca. 30h
= ca. 30h
= ca. 30h
= ca. 30h

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Kenntnisse aus Datenbanken I (oder vergleichbare Kenntnisse aus anderen Vorlesungen)

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik)
Bioinformatik und Genomforschung (WP Bioinformatik und Genomforschung)
Kognitive Informatik (WP Intelligente Systeme)
Molekulare Biotechnologie (WP Informatik)
Medieninformatik und Gestaltung (WP Medieninformatik)
Nebenfach Informatik (WP Vertiefung Informatik)

Wahlpflichtmodul für die Masterstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung)
Intelligente Systeme (Grundlagen Ergänzung)
Interdisziplinäre Medienwissenschaft

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Sommersemester: Vorlesung und Übung (ab SS 2011)

Digitalelektronik

Modultitel

Digitalelektronik

Modultitel (Englisch)

Digital Electronics

Lehrveranstaltungen des Moduls

Digitalelektronik (Vorlesung und Übungen)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr.-Ing. Ulrich Rückert, AG Kognitronik und Sensorik

Lehrinhalte

In der Vorlesung und den praxisnahen Übungen des Moduls Digitalelektronik werden die Kenntnisse aus dem Modul Rechnerarchitektur vertieft. Über den Stoff des Moduls Rechnerarchitektur hinaus werden Grundkenntnisse der Elektrotechnik und Elektronik vermittelt, von Kirchhoffschen Sätzen über den Aufbau von Halbleitermaterialien, die Kennlinien von Transistoren, zeitliche Aspekte des Verhaltens von elektronischen Schaltern bis zu elektronischen Grundschaltungen digitaler Baugruppen. Die Übungen dienen der Festigung dieser Kenntnisse im Experiment sowie dem Erwerb praktischer Fähigkeiten beim Aufbau und bei der Analyse elektronischer Schaltungen (Aufbau von Schaltungen auf Experimentierboards, Messungen mit Multimeter und Oszilloskop usw.). Zum Abschluss der Veranstaltung wird eine einfache CPU auf einem FPGA-Board entworfen. Mittels eines Assemblerprogramms für diese CPU muss dann eine kleinere Steuerungsaufgabe (Modellbahnsteuerung) gelöst werden. Die begleitende Vorlesung unterstützt die Studierenden beim Erwerb der erforderlichen theoretischen Kenntnisse.

Kompetenzen

Die Studierenden sollen digitalelektronische Schaltungen und die Architektur digitaler Rechner und deren Programmierung verstehen. Sie sollen darüber hinaus in die Lage versetzt werden, selbständig digitale Schaltungen zu entwerfen, aufzubauen und zu testen sowie Prozessoren auch auf Assembler-Ebene zu programmieren.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

zwei unbenotete Einzelleistungen

Prüfungsformen

regelmäßige und aktive Teilnahme sowie erfolgreiches Bearbeiten der Übungsaufgaben einschließlich Kenntnisstandkontrolle und Protokollführung, Klausur über die Inhalte von Vorlesung und Übungen

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

regelmäßige und aktive Teilnahme an den Übungen sowie erfolgreiche Bearbeitung der Übungsaufgaben nach Maßgabe der Anforderungen, die zu Beginn der Veranstaltung bekannt gegeben werden, einschließlich bewerteter Protokolle (wöchentliche Kontrolle) und Kenntnisstandkontrolle ergibt 4 LP, Bestehen der Klausur über die Inhalte der Vorlesung und Übung ergibt 1 LP.

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Vorlesung
Nachbereitung der Vorlesung
praktische Übungen
Vor- und Nachbereitung der Übungen
gesamt: 144h = 5 LP

1 SWS x 16 Wochen
1h/Woche x 16 Wochen
3 SWS x 16 Wochen
4h/Woche x 16 Wochen

= 16h
= 16h
= 48h
= 64h

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Abschluss des Moduls „Rechnerarchitektur“ oder des Moduls „Grundlagen Technischer Informatik"

Persönliche Anwesenheit beim Termin zur Platzvergabe ist erforderlich.

Modultyp und Verwendbarkeit

Pflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik
Kognitive Informatik

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

4. Semester des Bachelorprogramms
jährlich

maximal 60 Teilnehmer

Digitale Kommunikation und Internetdienste

Modultitel

Digitale Kommunikation und Internetdienste

Modultitel (Englisch)

Digital Communication and Internet Services

Lehrveranstaltungen des Moduls

Digitale Kommunikation und Internetdienste (2V+1Ü)
Seminar Digitale Kommunikation (2S), Labor Digitale Kommunikation (2L)
gelegentlich angebotene Sonderveranstaltungen in Absprache mit dem Modulverantwortlichen

Modulverantwortliche(r)

Prof. Peter B. Ladkin Ph.D.

Lehrinhalte

Einführung in Protokoll-Dienste-Stack-Architektur; OSI Vergleichsmodell; TCP/IP-Stack-Architektur. Ethernet, IP, TCP, Anwendungsdienste (HTTP, SMTP, usw.). Eine Auswahl weiterer Themen wie WiFi (IEEE 802.11-Serie), Bluetooth. Lokale TCP/IP-Netze, WiFi-Ad-Hoc-Netze, Bluetooth-Piconetze, Quality-of-Service sowie auch nach der Interessenslage der Teilnehmer im Seminar. Praktischer Umgang mit Ethernet, Bridgeing, Routing und andere TCP/IP-Techniken, eine Einführung in Cisco IOS.

Literatur:

Folien zur Vorlesung, RVS-Internetskripte (Blume et al., Holtkamp, Holtmann, Stuphorn).
Tanenbaum, Computernetze.
Comer, Computernetze.
Kurose & Ross, Computernetze.
Peterson & Davie, Computernetze.
Panwar et al., TCP/IP Essentials: A Lab-Based Approach

Kompetenzen

Verständnis der Grundlagen der Digital-Kommunikationssysteme. Die praktische Fähigkeit, mehrere digitale Geräte miteinander zu vernetzen mit Ethernet und TCP/IP.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

vier unbenotete Einzelleistungen oder drei unbenotete und eine benotete Einzelleistung (Labor Digitale Kommunikation)

Prüfungsformen

Klausur und Übungsaufgaben (Vorlesung und Übungen), Vortrag (Seminar), Laborbericht

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Präsenzteilnahme in Digitale Kommunikation und Internetdienste (Vorlesung und Übungen), Labor Digitale Kommunikation und Seminar Digitale Kommunikation oder gelegentlich angebotene Sonderveranstaltungen genehmigt vom Modulverantwortlichen

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Digitale Kommunikation und Internetdienste (WS: 2V) 3 LP
Übungen zu Digitale Kommunikation und
Internetdienste (WS: 1Ü) 2 LP
Labor Digitale Kommunikation (SS: 2L) 3 LP
Seminar Digitale Kommunikation (SS: 2S) 2 LP

= 90h

= 60h
= 90h
= 60h

Leistungspunkte für das Modul: 10 LP

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Mathematik I, Grundlagen der Programmierung oder Algorithmen und Datenstrukturen

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik)
Medieninformatik und Gestaltung (WP Medieninformatik)
Bioinformatik und Genomforschung (WP Bioinformatik und Genomforschung)
Kognitive Informatik (WP Intelligente Systeme)
Nebenfach Informatik (WP Vertiefung Informatik)

Wahlpflichtmodul für die Masterstudiengänge

Intelligente Systeme (Grundlagen Ergänzung)
Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Beginn: Wintersemester, Dauer: 1 Jahr, Turnus: jährlich

3D Computer Vision: Methoden und industrielle Anwendungen

Modultitel

3D Computer Vision: Methoden und industrielle Anwendungen

Modultitel (Englisch)

Lehrveranstaltungen des Moduls

3D Computer Vision: Methoden und industrielle Anwendungen (Vorlesung und Übungen)
Gruppenprojekt

Modulverantwortliche(r)

Dr. Christian Wöhler, DaimlerChrysler Group Research

Lehrinhalte

Diese Blockvorlesung behandelt Methoden der 3D-Bildverarbeitung, d. h. der bildbasierten dreidimensionalen Rekonstruktion von natürlichen Szenen und Objekten. Am Beginn der Vorlesung stehen eine Einführung in die räumliche Geometrie auf Basis linearer Algebra, die Theorie der optischen Abbildung sowie grundlegende Methoden der linearen und nichtlinearen Kalibrierung von Kamerasystemen auf Basis unterschiedlicher Kameramodelle. Es folgt ein Überblick über die dreidimensionale Rekonstruktion von Szenen mit photogrammetrischen Verfahren anhand mehrerer Aufnahmen, insbesondere mit der klassischen Methode des Bündelausgleichs. Mustererkennungsmethoden zur automatischen Ermittlung von korrespondierenden Punkten auf den Bildern der Szene werden insbesondere anhand verschiedener Ansätze zur Stereo-Bildanalyse (z. B. merkmals- und korrelationsbasiertes sowie dichtes Stereo) erläutert. Darüberhinaus wird eine Einführung in Verfahren zur Bestimmung der dreidimensionalen Lage und Orientierung von Objekten ("Pose Estimation") anhand von Geometriemodellen gegeben. Weiterhin wird die dreidimensionale Rekonstruktion der Oberfläche von Objekten anhand ihrer physikalischen Eigenschaften (z.B. Shape from Shading, Specularities, Texture, Shadow, etc.) behandelt. Praktische Anwendungsbeispiele aus der aktuellen Forschung, insbesondere aus dem Fahrzeugbereich, der industriellen Produktion und auch aus der Astronomie, illustrieren jeden der betrachteten Themenbereiche.

Kompetenzen

Die Studierenden erhalten einen Überblick über grundlegende Methoden der dreidimensionalen Bildverarbeitung und photogrammetrische Basistechnologien. Im Rahmen der Vorlesung werden Präsenzübungen abgehalten, in denen ausgewählte, zuvor in der Vorlesung behandelte Verfahren anhand praktischer Anwendungsbeispiele von den Teilnehmern in MATLAB implementiert werden. Im Anschluß an die Blockvorlesung wird das erworbene Wissen durch eigenständige Bearbeitung eines vorlesungsbezogenen Themas im Rahmen eines Gruppenprojekts vertieft.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

benotete mündliche Prüfung über die Inhalte der Vorlesung, erfolgreiche Teilnahme an den Präsenzübungen, erfolgreiche Bearbeitung eines Gruppenprojekts (Software-Demonstration mit schriftlicher Ausarbeitung)

Prüfungsformen

Das Bestehen der mündlichen Prüfung und die erfolgreiche Bearbeitung des Gruppenprojekts ergeben insgesamt 5 LP.

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Das Bestehen der mündlichen Prüfung und die erfolgreiche Bearbeitung des Gruppenprojekts ergeben insgesamt 5 LP.

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Vorlesung:
Präsenzübungen:
Nachbereitung der Präsenzübungen:
Vorbereitung der Prüfung:
Gruppenprojekt (Erstellung der
Software-Demonstration):
Gruppenprojekt (Erstellung der
schriftlichen Ausarbeitung):
gesamt: 150h = 5 LP

3,5 h/Tag x 5 Tage
2,5 h/Tag x 5 Tage

= 17,5h
= 12,5h
= 10h
= 45h

= 40h

= 25h

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Abschluss des Moduls „Bildverarbeitung“ ist hilfreich.

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik)
Kognitive Informatik (WP Intelligente Systeme)

Wahlpflichtmodul für die Masterstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung)
Intelligente Systeme (Grundlagen Ergänzung)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

jährlich im Anschluß an das Wintersemester

Game Engineering und Simulation

Modultitel

Game Engineering und Simulation

Modultitel (Englisch)

Game Engineering and Simulation

Lehrveranstaltungen des Moduls

Game Engineering und Simulation (Projektarbeit)

Modulverantwortliche(r)

Dr. Thorsten Schneider

Lehrinhalte

Ausgehend von ausgewählten aktuellen Themen und Problemstellungen der Spieleentwicklung wird in der Veranstaltung auf spezifische und relevante Wissensdomänen der Informatik, des Software Engineering oder des Spieledesigns eingegangen. In Gruppenarbeit werden Konzepte erarbeitet und praktisch umgesetzt. Die praxis- und berufsorientierte Anwendung steht bei diesem Modul im Vordergrund. Die Lehrveranstaltung kann Anteile der Veranstaltung als Blockveranstaltung ausgliedern. Game Engineering behandelt alle relevanten Bereiche - darunter 3D Engines, Künstliche Intelligenz und Multiplayer-Netzwerke.

Kompetenzen

Ziel ist die Vertiefung wesentlicher Modelle, Verfahren und Methoden des Game Engineering und der Simulation. Die Bandbreite erstreckt sich von der Entwicklung über das Design bis zur Produktion. Insbesondere sollen die Studierenden in möglichst eigenständiger Gruppenarbeit ihre Fähigkeiten der praktischen Umsetzung von Kenntnissen praxisorientiert verbessern. Zudem sollen sie in der Lage sein, selbständig komplexe Probleme zu lösen und ihre Fähigkeiten zielorientiert einzusetzen.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

eine unbenotete Einzelleistung

Prüfungsformen

Projektbericht und Abschlusspräsentation

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Abgabe des Projektberichts einschließlich der Abschlusspräsentation ergibt 10 LP.

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Theoretisches Game Engineering: Teilnahme Vorbereitung Nachbereitung Abschlussdokumentation	4 SWS x 15 Wochen 2h/Woche x 15 Wochen 2h/Woche x 15 Wochen	= 60h = 30h = 30h = 30h
Praktisches Game Engineering: Teilnahme Vorbereitung Nachbereitung Abschlussdokumentation gesamt: 300h = 10 LP	4 SWS x 15 Wochen 2h/Woche x 15 Wochen 2h/Woche x 15 Wochen	= 60h = 30h = 30h = 30h

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Voraussetzungen: Algorithmen und Datenstrukturen oder Grundlagen der Programmierung, Techniken der Projektentwicklung
Vorkenntnisse: Softwareengineering I.

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik)
Kognitive Informatik (WP Intelligente Systeme)
Bioinformatik und Genomforschung (WP Bioinformatik und Genomforschung)
Medieninformatik und Gestaltung (WP Medieninformatik)
Nebenfach Informatik (WP Vertiefung Informatik)

Wahlpflichtmodul für die Masterstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung)
Intelligente Systeme (Grundlagen Ergänzung)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

einmalig im Sommersemester 2010, anschließend jedes Wintersemester

Grundlagen Datamining

Modultitel

Grundlagen Datamining

Modultitel (Englisch)

Foundations of Datamining

Lehrveranstaltungen des Moduls

Grundlagen Datamining (Vorlesung und Blockübung/Übungen, 2 + 2/1 SWS)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Helge Ritter

Lehrinhalte

Das Modul bietet eine Einführung in grundlegende Methoden des Datamining, der explorativen Datenanalyse und dafür einschlägigen Verfahren maschinellen Lernens und der Visualisierung von Daten.

Kompetenzen

Ziel ist die Vermittlung grundlegender Fragestellungen, Methoden und Anwendungsfelder des Datamining: Datenvorverarbeitung, Dimensionsreduktionsverfahren, Visualisierungstechniken, maschinelles Lernen, Signifikanzbewertung. Dabei werden die Anwendungsfelder Text- und Bilddatenmining, Datamining in der Bioinformatik und Zeitreihenanalyse berührt.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

eine benotete und eine unbenotete Einzelleistung

Prüfungsformen

Portfolio aus Übungsaufgaben, die veranstaltungsbezogen gestellt werden (50% der erzielbaren Punkte). Die Übungsaufgaben im Rahmen des Portfolios werden in der Regel wöchentlich ausgegeben, bei Blockübungen täglich.

benotete mündliche Prüfung über die Inhalte der Vorlesung

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Erfolgreiches Bearbeiten der Übungsaufgaben ergibt 1,5 LP, Bestehen der mündlichen Prüfung ergibt 3,5 LP.

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Datamining I Vorlesung Nachbereitung der Vorlesung	2 SWS x 16 Wochen 2h x 16 Wochen	= 30h = 30h
Blockübungen Nachbereitungen der Übungen oder Übungen Bearbeiten der Übungsaufgaben	6h x 1 Woche 1 SWS x 16 Wochen 2h x 16 Wochen	= 30h = 15h = 15h = 30h
Vorbereitung auf die Modulprüfung gesamt: 150h = 5 LP		= 45h

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Nützlich: Neuronale Netze und Lernen, Bildverarbeitung, Vertiefung Mathematik
Querbezüge zu: Information Visualization, Sequenzanalyse, Mustererkennung bzw. Musterklassifikation

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik)
Kognitive Informatik (WP Intelligente Systeme)
Bioinformatik und Genomforschung (WP Bioinformatik und Genomforschung)
Medieninformatik und Gestaltung (WP Medieninformatik)
Nebenfach Informatik (WP Vertiefung Informatik)

Wahlpflichtmodul für die Masterstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung)
Intelligente Systeme (Grundlagen Ergänzung)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Wintersemester, mindestens 2-jährlich

Grundlagen der Computergrafik

Modultitel

Grundlagen der Computergrafik

Modultitel (Englisch)

Computer Graphics

Lehrveranstaltungen des Moduls

Vorlesung "Einführung in die Computergrafik" (Vorlesung und Übung, 3+1 SWS)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Mario Botsch

Lehrinhalte

Dieses Modul vermittelt die theoretischen und praktischen Grundlagen der Computergrafik, wobei die effiziente und/oder realistische Visualisierung dreidimensionaler Szenen im Mittelpunkt steht. Die Vorlesung teilt sich in vier Blöcke auf: Im Geometrie-Block werden verschiedene Repräsentationen für 3D-Modell und 3D-Szenen behandelt, z.B. Dreiecksnetze, Splineflächen, oder Volumendaten. Diese Modelle können dann entweder möglichst foto-realistisch (Block Globale Beleuchtung) oder möglichst effizient (Block Echtzeit-Rendering) visualisiert werden. Im Bildbearbeitungs-Block werden Post-Processing- oder Kompressionsverfahren für die resultierenden Bilder besprochen. Zum besseren Verständnis wird ein Großteil dieser Verfahren in den praktischen Übungen implementiert, welche in vier Mini-Projekte zu den entsprechenden Themenblöcken aufgeteilt sind.

Kompetenzen

In der Vorlesung lernen Studierende die Grundlagen der Computergrafik kennen und sammeln in den Übungen praktische Erfahrungen mit deren Implementation. Diese beinhalteten sowohl theoretische Grundlagen der Geometrierepräsentation und des Lichttransportes, als auch praktische Aspekte wie effiziente Datenstrukturen und Algorithmen für Echtzeitanwendungen.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

eine benoteteEinzelleistung

Prüfungsformen

Abschließende mündliche Prüfung (15-25 min.) über Vorlesung und Übungen.

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

regelmäßige und aktive Teilnahme an Vorlesung und Übungen sowie Bestehen der abschließenden mündlichen Prüfung ergeben 10 LP (Vorlesung 3 LP, Übungen 4 LP, mündliche Prüfung 3 LP)

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Vorlesung
Nachbereitung der Vorlesung
Übungen
Vorbereitung der Übungen

Vorbereitung auf die Modulprüfung
gesamt: 300h = 10 LP

4 SWS x 16 Wochen
4h x 16 Wochen
1 SWS x 16 Wochen
4,5h x 16 Wochen
3h x 16 Wochen

= 60h
= 60h
= 15h
= 75h

= 90h

Leistungspunkte für das Modul: 10 LP

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Kenntnisse in C++

Mathematik I und II

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik)
Bioinformatik und Genomforschung (WP Bioinformatik und Genomforschung)
Kognitive Informatik (WP Intelligente Systeme)
Medieninformatik und Gestaltung (WP Medieninformatik)
Nebenfach Informatik (WP Vertiefung Informatik)

Wahlpflichtmodul für die Masterstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung)
Intelligente Systeme (Grundlagen Ergänzung)
Interdisziplinäre Medienwissenschaft (Bildverarbeitungtechnologien)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Wintersemester: Vorlesung
Sommersemester: Seminar/Projekt
jährlich

Grundlagen theoretischer Informatik

Modultitel

Grundlagen theoretischer Informatik

Modultitel (Englisch)

Lehrveranstaltungen des Moduls

Theoretische Informatik (Vorlesung und Übungen, 4V + 2Ü)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Ipke Wachsmuth

Lehrinhalte

Zentrale Gegenstände des Moduls sind die Formalisierung von Algorithmen und deren sprachliche Realisierungen als Programme sowie Problemlösungen durch Berechnungsverfahren. Neben formalen Sprachen und ihrer Typisierung nach Leistungsfähigkeit werden Grammatiken und Automaten behandelt. Es folgen Einführungen in die Berechenbarkeitstheorie, die sich mit grundsätzlichen Möglichkeiten und Grenzen der Algorithmisierbarkeit befasst, und in die Komplexitätstheorie, die untersucht, mit welchem Aufwand an Berechnungsressourcen (Rechenzeit, Speicherplatz) Probleme algorithmisch gelöst werden können. Abschließend werden Grundzüge der Logik im Hinblick auf ihre Rolle in informatischen Aufgabenstellungen vermittelt.

Kompetenzen

Grundsätzliches Verständnis der theoretischen Prinzipien der Informatik und Aneignung formaler Methoden wie z.B. Beweistechniken.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

eine benotete Einzelleistung

Prüfungsformen

Portfolio aus Übungsaufgaben, die veranstaltungsbezogen gestellt werden (Bestehensgrenze 60% der erzielbaren Punkte) und Abschlussklausur (90 min) oder abschließende mündliche Prüfung (15 - 12 min). Die Übungsaufgaben im Rahmen des Portofolios werden wöchentlich ausgegeben. Abschlussklausur oder abschließende mündliche Prüfung beziehen sich auf den Stoff der Vorlesung und der Übungen.

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Regelmäßige Teilnahme an der Vorlesung und an den Übungen, mind. 60% der maximal erreichbaren Punkte beim Bearbeiten der Übungsaufgaben, Bestehen der Klausur

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Teilnahme an der Vorlesung: Teilnahme an den Übungen: Bearbeiten der Übungszettel: gesamt: 150h = 5 LP	4 SWS x 16 Wochen 2 SWS x 16 Wochen	= 60h = 30h = 60h
Selbststudium und Klausurvorbereitung: gesamt: 90h = 3 LP		= 90h

Leistungspunkte für das Modul: 8 LP

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Vorausgesetzt werden Kenntnisse der Programmierung sowie Grundkenntnisse der naiven Mengenlehre und elementarer Beweistechniken wie des Beweisens durch Widerspruch und durch vollständige Induktion.

Im Bachelorstudiengang Nebenfach Informatik: Grundlagen der Programmierung

Modultyp und Verwendbarkeit

Pflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Kognitive Informatik
Naturwissenschaftliche Informatik
Nebenfach Informatik

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

jährlich im Wintersemester, Dauer 1 Semester

Hardware-Engineering

Modultitel

Hardware-Engineering

Modultitel (Englisch)

Hardware Engineering

Lehrveranstaltungen des Moduls

Seminar aus dem Bereich „Hardware-Engineering”
Übungen/Praktikum Hardware-Engineering
Seminar aus dem Bereich „parallele Rechnerarchitekturen”

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Ralf Möller, AG Technische Informatik

Lehrinhalte

Das Seminar im Bereich „Hardware-Engineering” befasst sich mit der Entwicklung von komplexen digitalen Schaltungen. Hierzu gehören die verschiedenen Arten von programmierbaren ICs, die beim Entwurf eingesetzten Beschreibungssprachen und die Vorgehensweise bei einem solchen Hardware-Entwurf. Ebenfalls behandelt wird die Fehlersuche in programmierbaren digitalen Schaltungen.
Die Übungen enthalten neben theoretischen Aufgaben auch kleine Projekte (Praktikumsaufgaben) zum Erlernen einer Hardware-Beschreibungssprache und zum Erlernen des Hardware-Entwurfsverfahren. Die Studenten sollen die im Seminar kennen gelernten Techniken vertiefen und praktisch anwenden.
Das Seminar im Bereich „parallele Rechnerarchitekturen” bietet einen Einblick in unterschiedliche parallele Architekturen moderner Computer. Hierbei wird zunächst ein grober Überblick gegeben und eine Klassifizierung der verschiedenen Ansätze vorgenommen. Im Anschluss werden ausgewählte Architektur-Konzepte genauer betrachtet.

Kompetenzen

Die Studierenden sollen den Entwurf von und die Fehlersuche in komplexen digitalen Schaltungen verstehen. Hierzu gehört auch die Kenntnis der Zielsystem- und der Entwicklungs-Hardware (programmierbare digitale und analoge ICs, Programmier- und Fehlersuchgeräte). Im zweiten Teilgebiet besteht das Lernziel in der Kenntnis der verschiedenen parallelen Rechnerarchitekturen, ihrer jeweiligen Eigenschaften und der zugehörigen Programmiermodelle.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

unbenoteter Vortrag mit schriftlicher Ausarbeitung oder Hausarbeit in einem der Seminare
unbenotete Übungsaufgaben/Praktikumsberichte

Prüfungsformen

bewerteter Vortrag und Ausarbeitung oder umfangreichere, bewertete Hausarbeit
bewertete Übungsaufgaben/Praktikumsberichte

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Vortrag/Ausarbeitung und Hausarbeit in ausreichendem Umfang und ausreichender Qualität regelmäßige Teilnahme an beiden Seminaren
bewertete Übungsaufgaben/Praktikumsberichte: zu erreichen sind mindestens 50% der Maximalpunktzahl

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

1. Seminar (aktiv) Seminar Vortrag und Ausarbeitung bzw. Hausarbeit gesamt: 64h = 2 LP	2 SWS x 16 Wochen	= 32h = 32h
2. Seminar (passiv) Seminar gesamt: 32h = 1 LP	2 SWS x 16 Wochen	= 32h
Übung/Praktikum Vorbereitung gesamt: 64h = 2 LP	2 SWS x 16 Wochen 2h/Woche x 16 Wochen	= 32h = 32h

Leistungspunkte für das Modul: 5 LP

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Abschluss des Moduls Rechnerarchitektur

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik)
Kognitive Informatik (WP Intelligente Systeme)
Bioinformatik und Genomforschung (WP Bioinformatik und Genomforschung)
Nebenfach Informatik (WP Vertiefung Informatik)

Wahlpflichtmodul für die Masterstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung)
Intelligente Systeme (Grundlagen Ergänzung)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

1. Seminar und Praktikum im Wintersemester
2. Seminar im Sommersemester
jährlich oder zweijährlich je nach Teilnehmerinteresse

Information Retrieval

Modultitel

Information Retrieval

Modultitel (Englisch)

Information Retrieval

Lehrveranstaltungen des Moduls

Einführung in das Information Retrieval (WS: 2V+2Ü)
Praktikum Information Retrieval (SS: 4Pr)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Philipp Cimiano

Lehrinhalte

Das Auffinden relevanter Informationen stellt eine zentrale Aktivität in unserer modernen Wissensgesellschaft dar. Relevante Informationen sind zum großen Teil in unstrukturierten Dokumenten (insbesondere Textdokumente) zu finden. Das Gebiet des Information Retrieval (IR) beschäftigt sich mit der Erforschung, Entwicklung und Anwendung von Methoden für den effizienten Zugriff und Suche auf großen Mengen von unstrukturierten Daten, insbesondere Texte, Bilder und Videos. In der Vorlesung werden folgende Themen behandelt:

Information Retrieval Modelle (insbesondere das Boolsche, das vektor-basierte und das probabilistische Modell)
Methoden zur Gewichtung von Termen
Techniken zur Indizierung
Sprachmodelle für das Information Retrieval
Relevance Feedback und Query Expansion für das Information Retrieval
Latent Semantic Indexing
Web Suche: Der Fall Google
Multimedia Retrieval

Ziel des Praktikums ist es, eine eigene Suchmaschine für einen größeren Datensatz (den Reuters Datensatz) zu entwickeln.

Kompetenzen

Nach Abschluss des Moduls sollten die Studierenden:

mit den wesentlichen Paradigmen sowie den gängigen Methoden und Modellen des Information Retrievals vertraut sein,
Techniken beherrschen, um große Mengen an unstrukturierten Daten im Hinblick auf das effiziente Retrieval zu indizieren,
ein Verständnis für fortgeschrittene Techniken wie die Verwendung von Sprachmodellen für das IR, relevance feedback sowie latent semantic indexing entwickelt haben,
die Funktionsweise von Web-Suchmaschinen verstehen, sowie
in der Lage sein, ein IR System selbstständig zu implementieren.

Literatur:

"Introduction to Information Retrieval", Manning, Raghavan, Schütze, Cambridge University Press, 2008
"Search Engines: Information Retrieval in Practice", Bruce Croft, Donald Metzler, Trevor Strohman, Pearson/Addison-Wesley, 2009
"Modern Information Retrieval", Baeza-Yates and Ribeiro-Neto, Addison-Wesley, 1999

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

eine benotete Einzelleistung (Klausur) und zwei unbenotete Einzelleistungen (Portfolio aus Übungsaufgaben und Praktikum)

Prüfungsformen

Klausur
Portfolio aus Übungsaufgaben, die veranstaltungsbegleitend gestellt werden (Bestehensgrenze 60% der erzielbaren Punkte, individuelles Erläutern der Lösungen). Die Übungsaufgaben im Rahmen des Portfolios werden in der Regel wöchentlich ausgegeben
erfolgreiches Absolvieren des Praktikums (Vorstellung der entwickelten Suchmaschine in Gruppen)

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Bestehen der Klausur (2 LP) und erfolgreiche Bearbeitung der Übungsaufgaben (3,5 LP) sowie erfolgreiches Absolvieren des Praktikums (4,5 LP) ergeben insgesamt 10 LP.

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Vorlesung
Nachbereitung Vorlesung
Vorbereitung der Übungen
Übungen
Vorbereitung der Klausur
Praktikum (Präsenz)
Vorbereitung Praktikum
gesamt: 300h = 10 LP

2 SWS x 16 Wochen
2h/Woche x 16 Wochen
2h/Woche x 16 Wochen
2 SWS x 16 Wochen

2 SWS x 16 Wochen

= 30h
= 30h
= 30h
= 30h
= 60h
= 30h
= 90h

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Kenntnisse in folgenden Gebieten werden empfohlen (stellen aber keine Voraussetzung dar): Algorithmen und Datenstrukturen, Grundkenntnisse Mathematik, Einführung in die Datenbanken und Modellierung

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik)
Kognitive Informatik (WP Intelligente Systeme)
Bioinformatik und Genomforschung (WP Bioinformatik und Genomforschung)
Medieninformatik und Gestaltung (WP Medieninformatik)
Nebenfach Informatik (WP Vertiefung Informatik)

Wahlpflichtmodul für die Masterstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung)
Intelligente Systeme (Grundlagen Ergänzung)
Interdisziplinäre Medienwissenschaft

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Wintersemester: Vorlesungen und Übungen (einmalig auch im SS 2010)
Sommersemester: Praktikum
Dauer 2 Semester

Information Visualization

Modultitel

Information Visualization

Modultitel (Englisch)

Information Visualization

Lehrveranstaltungen des Moduls

Information Visualization (Vorlesung, 4 SWS)

Modulverantwortliche(r)

Dr. Tim W. Nattkemper

Lehrinhalte

In dieser Vorlesung werden die Grundlagen der Information Visualization, also der Repräsentation von Daten und Datenräumen mit Hilfe der Computergrafik behandelt. Neben einer grundlegenden Einführung in das Thema der Datenvisualisierung und in die kognitionspsychologischen Aspekte werden vor allem neue Techniken und Anwendungsgebiete der Visualisierung besprochen: Glyphen, Hyperbolic Trees, Netmap, Virtual Worlds etc.

Literatur:

C. Ware: Information Visualization. Morgan Kaufmann Publishers 2004.
R. Spence: Information Visualization. Addison Wesley 2000.
E. R. Tufte: The Visual Display of Quantitative Information. Graphics Press 2002.

Kompetenzen

Die Studierenden sollen sowohl theoretische Grundlagen als auch handwerkliche Kenntnisse über das Themengebiet erwerben. Die vermittelten Inhalte sollen den Studierenden eine Grundlage für die visuelle Analyse von Daten liefern. Als Anwendungsfelder sollen verstärkt Daten aus den Naturwissenschaften besprochen werden.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

eine benotete oder unbenotete Einzelleistung

Prüfungsformen

benotete oder unbenotete Klausur über die Inhalte der Vorlesung

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Bestehen der Klausur ergibt 5 LP

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Vorlesung
Nachbereitung der Vorlesung
Vorbereitung auf die Modulprüfung
gesamt: ca. 150h = 5 LP

4 SWS x 16 Wochen
2h/Woche x 16 Wochen

= 60h
= 30h
= 60h

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

gute Ergänzung zum Modul „Grundlagen Datamining“

Modultyp und Verwendbarkeit

Pflichtmodul im Bachelorstudiengang

Medieninformatik und Gestaltung

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik)
Kognitive Informatik (WP Intelligente Systeme)
Bioinformatik und Genomforschung (WP Bioinformatik und Genomforschung)
Molekulare Biotechnologie (WP Informatik)
Nebenfach Informatik (WP Vertiefung Informatik)

Wahlpflichtmodul für die Masterstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung)
Intelligente Systeme (Grundlagen Ergänzung)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Sommersemester, jährlich

Künstliche Intelligenz

Modultitel

Künstliche Intelligenz

Modultitel (Englisch)

Lehrveranstaltungen des Moduls

Methoden der Künstlichen Intelligenz (Vorlesung und Übungen, 2V + 2Ü)
Seminar (2S) oder alternativ
Multiagentensysteme (Vorlesung + Übungen, 1V+1Ü)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Ipke Wachsmuth

Lehrinhalte

Das Gebiet Künstliche Intelligenz (KI) befasst sich mit der Konstruktion von informations-verarbeitenden Systemen – „intelligenten Agenten“ –, die kognitive Leistungen modellieren und in technischen Anwendungen verwerten. Es wird vermittelt, wie man Datenstrukturen zur Darstellung von Wissen maschinenverarbeitbar anlegen kann, wie man Problemlösungs- und Entscheidungsprozesse modellieren kann, wie man mit symbolverarbeitenden Computerprogrammen auf der Basis logischer Kalküle Schlussfolgerungen aus Annahmen ziehen kann und wie man mit Maschinen kommunizieren kann. Ein wichtiges Anwendungsgebiet der KI sind (Multi-)Agentensysteme, die in einer möglicherweise verteilten Umgebung kommunikativ und kooperativ verschiedene Aufgabe lösen.

Kompetenzen

Ziel ist die Vermittlung von grundlegenden Konzepten und Methoden symbolischer Informationsverarbeitung und deren Umsetzung in agentenorientierten Paradigmen.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

zwei benotete oder unbenotete Einzelleistungen
(von den Modulen Künstliche Intelligenz und Sprachverarbeitung im Studiengang Kognitive Informatik ist nur eines benotet zu erwerben)

Prüfungsformen

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Bearbeiten von Übungsaufgaben sowie Klausur zur Vorlesung "Methoden der KI" ergibt 6 LP.
Im Modulbereich "Multiagentensysteme" Seminarvortrag und entweder schriftliche Ausarbeitung oder Klausur bzw. alternativ Demonstration mit schriftlicher Ausarbeitung ergibt 4 LP.

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Im Modulbereich "Methoden der KI": Teilnahme an der Vorlesung Teilnahme an den Übungen Bearbeiten der Übungsaufgaben: Selbststudium und Klausurvorber.: gesamt: 180h = 6 LP	2 SWS x 16 Wochen 2 SWS x 16 Wochen	= 30h = 30h = 60h = 60h
Im Modulbereich "Multiagentensysteme": Teilnahme am Seminar/Vorlesung+Übung Seminarvortrag mit Ausarbeit. oder Klausur; alternativ Vorbereitung und Ausarbeitung einer Demonstration: Selbststudium: gesamt: 120h = 4 LP	2 SWS x 16 Wochen	= 30h = 60h = 30h

Leistungspunkte für das Modul: 10 LP

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Vorausgesetzt werden Programmierkenntnisse und Beherrschung einfacher Logikkalküle.
Grundkenntnisse der Theoretischen Informatik sind nützlich.

Modultyp und Verwendbarkeit

Pflichtmodul für den Bachelorstudiengang

Kognitive Informatik

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik)
Informatik als Nebenfach (WP Vertiefung Informatik)

Wahlpflichtmodul für den Masterstudiengang

Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung)
Intelligente Systeme (Grundlagen Ergänzung), falls nicht bereits im Bachelorstudiengang Kognitive Informatik absolviert

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

jährlich, Dauer 2 Semester

Mensch-Maschine-Interaktion

Modultitel

Mensch-Maschine-Interaktion

Modultitel (Englisch)

Human-Computer Interaction

Lehrveranstaltungen des Moduls

Vorlesung “Mensch-Maschine-Interaktion” mit Übungen (2+2 SWS)
Seminar mit Ausarbeitung (2 SWS) bzw. Projekt oder Praktikum zu "Natürliche Benutzerschnittstellen" (4 SWS)

Modulverantwortliche(r)

Dr.-Ing. Stefan Kopp

Lehrinhalte

Das Modul vermittelt die Grundlagen sowie aktuelle Trends der Mensch-Maschine-Interaktion mit besonderem Fokus auf natürliche Interaktion und intelligente, soziale Maschinen (Roboter oder virtuelle Agenten).

Der erste Modulbereich "Mensch-Maschine Interaktion" (6 LP) bietet zunächst fundamentale Kenntnisse des Designs gebrauchstauglicher Mensch-Maschine-Schnittstellen. Dazu gehören Techniken des Entwurfs, der Umsetzung und der Evaluation interaktiver Systeme, ebenso wie zentrale Kenntnisse der kognitiven Fähigkeiten und Einschränkungen von Nutzern. Zudem werden Grundlagen gelegt aus den Gebieten natürlich-sprachliche Dialogsysteme und multimodale Schnittstellen. Die vorlesungsbegleitenden Übungen dienen der praktischen Einübung der erlernten Methoden durch die Umsetzung und die Evaluation realer Schnittstellen.

Der zweite Modulbereich "Natürliche Benutzerschnittstellen" (4 LP) widmet sich den aktuellen Ansätzen und Techniken, Systeme mit intelligenten Fähigkeiten zur natürlichen Interaktion mit Nutzern auszustatten. Dazu gehören gesten-basierte Interfaces, konversationale Schnittstellen oder soziale Agenten und Roboter. Diese Inhalte können theoretisch in einem Seminar oder praktisch in Form eines Praktikums/Projekts erarbeitet werden.

Kompetenzen

Prinzipien und Methoden der Gestaltung tatsächlich gebrauchstauglicher Maschinen ("User-Centered Design"); Techniken von grafischen Oberflächen über natürlichen Sprachdialog bis hin zu multimodaler Interaktion und Interface-Agenten; Ansätze und Methoden der Modellierung konversationalen und sozialen Maschinenverhaltens und deren Einsatz in Mensch-Maschine/Mensch-Roboter-Interaktion.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

zwei benotete oder unbenotete Einzelleistungen

Prüfungsformen

Klausur oder mündliche Prüfung, Vortrag im Seminar mit schriftlicher Ausarbeitung,
praktische Ergebnisse und schriftliche Dokumentation im Projekt/Praktikum

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Regelmäßige aktive Teilnahme, Bearbeiten der Übungsaufgaben bzw. Projekte ergibt 3 LP, Bestehen der Klausur bzw. mündlichen Prüfung ergibt 3 LP (benotet oder unbenotet), Halten eines Vortrags und Anfertigung eines Essays im Seminar oder praktische Arbeit und schriftliche Ausarbeitung im Projekt bzw. Praktikum ergibt 4 LP (benotet oder unbenotet).

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Im Modulbereich "Mensch-Maschine Interaktion": Teilnahme an Vorlesung mit Vor-/Nachbereitung: Teilnahme an Übungen und Bearbeiten der Aufgaben: Wiederholung und Klausur-/Prüfungsvorbereitung: gesamt: 180h = 6 LP	= 60h = 90h = 30h
Im Modulbereich "Natürliche Benutzerschnittstellen": Aktive Teilnahme an Seminar bzw. Praktikum/Projekt: Vorbereitung eines Vortrags und Anfertigung eines Essays im Seminar bzw. Lösen der praktischen Aufgaben und Anfertigen einer schriftlichen Ausarbeitung im Projekt/Praktikum: gesamt: 120h = 4 LP	= 90h = 30h

Leistungspunkte für das Modul: 10 LP

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Algorithmen und Datenstrukturen bzw. Grundlagen der Programmierung

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik)
Kognitive Informatik (WP Intelligente Systeme)
Bioinformatik und Genomforschung (WP Bioinformatik und Genomforschung)
Medieninformatik und Gestaltung (WP Medieninformatik)
Nebenfach Informatik (WP Vertiefung Informatik)

Wahlpflichtmodul für die Masterstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung)
Intelligente Systeme (Grundlagen Ergänzung)
Interdisziplinäre Medienwissenschaft

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

jährlich, Dauer 2 Semester

Musterklassifikation

Modultitel

Musterklassifikation (ab WS 2009/10)

Modultitel (Englisch)

Pattern Classification

Lehrveranstaltungen des Moduls

Musterklassifikation (Vorlesung und Übungen, 3V + 1Ü)
Seminar zu ausgewählten Themen aus dem Bereich Musterklassifikation (2S)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Franz Kummert, AG Angewandte Informatik

Lehrinhalte

Mustererkennung gehört zu den Bemühungen der modernen Informationstechnik, Wahrnehmungsleistungen zu automatisieren wie wir sie sonst von natürlichen Vorbildern kennen. Klassifikation bedeutet dabei, dass ein Muster als Gesamtheit einem Begriff, d.h. einer Klasse zugewiesen wird. In der Vorlesung werden unterschiedliche Klassifikationsansätze wie z.B. der Bayes-Klassifikator bzw. der Mischverteilungsklassifikator, der Polynomklassifikator, Hidden-Markov-Modelle sowie das Multilayer-Perzeptron und die Support Vektor Maschinen behandelt.
Im Rahmen des Seminars werden ausgewählte, spezialisierte Themen der Musterklassifikation behandelt. Dabei wird ein Themenkomplex von jedem Teilnehmer aufbereitet und in einem Vortrag präsentiert. Zusätzlich wird eine Ausarbeitung zum jeweiligen Thema erstellt.

Kompetenzen

Vermittlung eines Einblicks in die wesentlichen Grundlagen und Konzepte von Verfahren der Musterklassifikation, so dass die Vor- und Nachteile der unterschiedlichen Verfahren eingeschätzt und für praktische Anwendungen genutzt werden können. Durch die eigenständige Bearbeitung eines Seminarthemas wird das erworbene Wissen vertieft.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

eine benotete Einzelleistung (mündliche Prüfung) und eine unbenotete Einzelleistung (Referat und Ausarbeitung) oder zwei unbenotete Einzelleistungen

Prüfungsformen

mündliche Prüfung, Vortrag und Ausarbeitung (Hausarbeit)

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Bestehen der mündlichen Prüfung ergibt 5,5 LP, erfolgreiche Teilnahme am Seminar ergibt 4,5 LP

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Musterklassifikation: Vorlesung Nachbereitung der Vorlesung Übungen Vorbereitung der Übungen Vorbereitung der Prüfung gesamt: 165h = 5,5 LP	3 SWS x 16 Wochen 2h/Woche x 16 Wochen 1 SWS x 16 Wochen 2h/Woche x 16 Wochen	= 45h = 30h = 15h = 30h = 45h
Seminar Musterklassifikation: Seminar Nachbereitung des Seminars Vorbereitung des Vortrags Erstellung der Ausarbeitung gesamt: 135h = 4,5 LP	2 SWS x 15 Wochen 2h/Woche x 15 Wochen	= 30h = 30h = 35h = 40h

Leistungspunkte für das Modul: 10 LP

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

keine

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik)
Kognitive Informatik (WP Intelligente Systeme)
Bioinformatik und Genomforschung (WP Bioinformatik und Genomforschung)
Medieninformatik und Gestaltung (WP Medieninformatik)
Nebenfach Informatik (WP Vertiefung Informatik)

Wahlpflichtmodul für die Masterstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung)
Intelligente Systeme (Grundlagen Ergänzung)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Wintersemester: Musterklassifikation
Sommersemester: Seminar Musterklassifkation
jährlich

Neuronale Netze und Lernen

Modultitel

Neuronale Netze und Lernen

Modultitel (Englisch)

Artificial Neural Networks and Machine Learning

Lehrveranstaltungen des Moduls

Neuronale Netze und Lernen I (Vorlesung und Übungen, 2+1 SWS)
Neuronale Netze und Lernen II (Vorlesung und Blockübungen, 2+2/1 SWS)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Helge Ritter

Lehrinhalte

Das Modul vermittelt ein Verständnis der grundlegenden Konzepte neuronaler Informationsverarbeitung. Ausgehend von Modellvorstellungen der Informationsverarbeitung in biologischen Neuronennetzen werden theoretische Grundlagen, Architekturen und Lernverfahren künstlicher neuronaler Netze dargestellt und in den Kontext maschinellen Lernens eingeordnet. In praktischen Übungen wird das Gelernte vertieft und mit Hilfe von Neurosimulatoren programmiertechnisch umgesetzt.

Kompetenzen

Nach Besuch der Veranstaltung sollen die Teilnehmer in der Lage sein, die Leistungsfähigkeit der besprochenen Verfahren einzuschätzen und sie auf Probleme in Anwendungsdomänen erfolgreich einzusetzen.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

eine benotete Einzelleistung

Prüfungsformen

Lösen von Übungsaufgaben, mündliche Prüfung über die beiden Vorlesungen

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

erfolgreiches Bearbeiten (mind. 50%) der Übungsaufgaben, erfolgreiche Teilnahme an den Blockübungen, Bestehen der mündlichen Prüfung über die die beiden Vorlesungen und Übungen

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Neuronale Netze und Lernen I Vorlesung Nachbereitung der Vorlesung Übungen Bearbeiten der Übungsaufgaben gesamt: 105 h = 4 LP	2 SWS x 16 Wochen 2h/Woche x 16 Wochen 1 SWS x 16 Wochen 2h/Woche x 16 Wochen	= 30h = 30h = 15h = 30h
Neuronale Netze und Lernen II Vorlesung Nachbereitung der Vorlesung Blockübungen gesamt: 90h = 3 LP	2 SWS x 16 Wochen 2h/Woche x 16 Wochen 6h x 1 Woche	= 30h = 30h = 30h
Vorbereitung auf die Modulprüfung: gesamt: 90h = 3 LP		= 90h

Leistungspunkte für das Modul: 10 LP

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Algorithmen und Datenstrukturen, Vertiefung Mathematik

Modultyp und Verwendbarkeit

Pflichtmodul für den Bachelorstudiengang

Kognitive Informatik

Wahlpflichtmodul für den Bachelorstudiengang

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik)
Nebenfach Informatik (WP Vertiefung Informatik)

Wahlpflichtmodul für die Masterstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung)
Intelligente Systeme (Grundlagen Ergänzung), falls nicht bereits im Bachelorstudiengang Kognitive Informatik absolviert

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Beginn: Wintersemester, Turnus: jährlich

Probabilistische Graphische Modelle

Modultitel

Probabilistische Graphische Modelle

Modultitel (Englisch)

Probabilistic Graphical Models

Lehrveranstaltungen des Moduls

Einführung in Probabilistische Graphische Modelle (Vorlesung und Übung)

Modulverantwortliche(r)

Dr. Sven Wachsmuth, AG Angewandte Informatik

Lehrinhalte

Probabilistische Graphische Modelle oder engl. Probabilistic Graphical Models (PGMs) sind eine Mischung aus Wahrscheinlichkeitstheorie und Graphentheorie. In den letzten Jahren hat sich herauskristallisiert, dass diese einen sehr natürlichen Zugang zu Umgang mit Unsicherheit und Komplexität in vielen Problemfeldern bieten. Einsatzgebiete erstrecken sich von Mustererkennung (Sprache, Bilder, Bioinformatik, etc.), über medizinische Anwendungen (Diagnose) bis zu Hilfeassistenten in Betriebsystemen (Welches Ziel verfolgt der Benutzer?).
In dem Modul werden zunächst die Grundlagen erarbeitet, auf denen die verschiedenen Ausprägungen von PGMs (Hidden-Markov-Modelle, Bayes’sche Netzwerke, Markov-Random-Fields, etc.) basieren. Dabei liefert die Theorie der PGMs eine einheitliche Betrachtungsweise auf die Probleme der Inferenz (Schlussfolgern) und des Parameterlernens, die teilweise auch auf (teil-) kontinuierliche Modelle, wie z.B. PCA oder Kalman-Filter, ausgedehnt werden kann. Auf das Lernen der Struktur wird am Beispiel der Bayes’schen Netzwerke eingegangen.
Ein weiterer Schwerpunkt der Vorlesung liegt darin, die Art und Weise der Problemmodellierung mit PGMs zu verstehen. Dies wird anhand von verschiedenen Beispielen aus den Gebieten Computer-Sehen, Spracherkennung, Bioinformatik und Diagnose diskutiert. In der Blockübung am Ende der Vorlesung wird der praktische Umgang mit PGMs anhand einer ausgewählten Problemstellung vertieft.

Kompetenzen

Es wird der systematische Umgang mit Problemstellungen vermittelt, die durch unsicheres Wissen gekennzeichnet sind, d.h. es sind nicht alle Fakten bekannt, Messungen können nur ungenau durchgeführt werden oder nicht alle Zusammenhänge sind bekannt. Dies ist in sehr vielen praktischen Problemen und Forschungsfeldern der Fall, in denen Daten interpretiert werden müssen, wie z.B. in den Naturwissenschaften oder im Bereich kognitive Systeme.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

eine benotete oder unbenotete Einzelleistung

Prüfungsformen

mündliche Prüfung (benotet) oder Kolloquium (unbenotet)

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Bestehen der mündlichen Prüfung (benotet) oder des Kolloquiums (unbenotet) über die Vorlesung und Übung ergibt 5 LP.

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Einführung in Probabilistische
Graphische Modelle:
Vorlesung
Nachbereitung der Vorlesung
Übung
Vorbereitung der Übung
Vorbereitung auf die Modulprüfung:
gesamt: 150h = 5 LP

2 SWS x 16 Wochen
2h/Woche x 16 Wochen
2h/Woche x 16 Wochen
1h/Woche x 16 Wochen

= 30h
= 30h
= 30h
= 15h
= 45h

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

keine

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik)
Kognitive Informatik (WP Intelligente Systeme)
Bioinformatik und Genomforschung (WP Bioinformatik und Genomforschung)
Nebenfach Informatik (WP Vertiefung Informatik)

Wahlpflichtmodul für die Masterstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung)
Intelligente Systeme (Grundlagen Ergänzung)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Wintersemester: Einführung in Probabilistische Graphische Modelle
jährlich

Rechnerarchitektur

Modultitel

Rechnerarchitektur

Modultitel (Englisch)

Computer Architecture

Lehrveranstaltungen des Moduls

Rechnerarchitektur (Vorlesung und Übungen, 2V + 2Ü)

ab SS 2010:

Rechnerarchitektur (Vorlesung und Übungen, 3V + 1Ü)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Ralf Möller, AG Technische Informatik

Lehrinhalte

Die Vorlesung Rechnerarchitektur befasst sich mit dem Pfad vom elektronischen Bauelement zum Digitalrechner. Ausgehend von schaltalgebraischen Beschreibungen werden Techniken für den Entwurf und die Analyse kombinatorischer Schaltungen und sequentieller Automaten vorgestellt. Darauf aufbauend werden Verfahren zur Kodierung von Zahlen und Zeichen, Schaltungen der Computer-Arithmetik sowie die Architektur von Rechnern und Prozessoren beschrieben. Am Beispiel der Intel-Architektur erfolgt eine Einführung in die Assembler-Programmierung. Die Übungen zur Vorlesung enthalten neben theoretischen Aufgaben auch kleinere Projekte zur Entwicklung von Assembler-Programmen für Intel-Prozessoren.

Kompetenzen

Die Studierenden sollen Kenntnisse über digitale Schaltungen und die Architektur digitaler Rechner und deren Programmierung auf Assembler-Niveau erwerben.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

eine benotete und eine unbenotete Einzelleistung

Prüfungsformen

regelmäßige und aktive Teilnahme sowie erfolgreiches Bearbeiten der Übungsaufgaben (unbenotet), Klausur über die Inhalte der Vorlesung (benotet)

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

regelmäßige und aktive Teilnahme an den Übungen sowie erfolgreiche Bearbeitung der Übungsaufgaben nach Maßgabe der Anforderungen, die zu Beginn der Veranstaltung bekannt gegeben werden, ergibt 3 LP, Bestehen der Abschlussklausur (mindestens 50% der Maximalpunktzahl) ergibt 2 LP.

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Vorlesung
Nachbereitung der Vorlesung
Übungen
Vorbereitung der Übungen
gesamt: 144h = 5 LP

2 SWS x 16 Wochen
2h/Woche x 16 Wochen
2 SWS x 16 Wochen
3h/Woche x 16 Wochen

= 32h
= 32h
= 32h
= 48h

ab SS 2010:

Vorlesung
Nachbereitung der Vorlesung
Übungen
Vorbereitung der Übungen
gesamt: 144h = 5 LP

3 SWS x 16 Wochen
1h/Woche x 16 Wochen
2 SWS x 16 Wochen
3h/Woche x 16 Wochen

= 48h
= 16h
= 32h
= 48h

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

wünschenswert sind Kenntnisse im Modul „Werkzeuge und Programmierung“

Modultyp und Verwendbarkeit

Pflichtmodul für die Bachelorstudiengänge:

Naturwissenschaftliche Informatik
Kognitive Informatik

Wahlpflichtmodul für den Bachelorstudiengang

Molekulare Biotechnologie (WP Informatik)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

2. Semester des Bachelorprogramms, jährlich

Regelungstechnik

Modultitel

Regelungstechnik

Modultitel (Englisch)

Control Theory

Lehrveranstaltungen des Moduls

Regelungstechnik (Vorlesung und Übungen, 3V + 2Ü)
Angewandte Regelungstechnik (Fortgeschrittenen-Übungen, 3Ü) (optional)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Ralf Möller, AG Technische Informatik

Lehrinhalte

Die Vorlesung und die Übungen Regelungstechnik vermitteln Grundlagen der Regelungstechnik, insbesondere zur Beschreibung und zum Entwurf einschleifiger Eingrößenregler im Laplacebereich und zur Systembeschreibung und zum Reglerentwurf im Zustandsraum. Es wird insbesondere auf die Regelung von Elektromotoren in Gelenken von Roboter-Manipulatoren und von Antriebsmotoren mobiler Roboter eingegangen. In den Fortgeschrittenen-Übungen sollen die Studenten dieses Wissen für die Steuerung eines balancierenden mobilen Roboters (full state controller und Beobachter) sowie eines Krans einsetzen. Dabei sind die entsprechenden Regleralgorithmen auszuwählen, zu parametrieren und in der Programmiersprache C zu implementieren.

Kompetenzen

Den Studenten werden die notwendigen theoretischen Kenntnisse vermittelt, um selbständig grundlegende regelungstechnische Probleme lösen zu können. Das Wissen wird mit der Anwendung in den Fortgeschrittenen-Übungen vertieft und verfestigt.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

vier unbenotete Einzelleistungen oder
eine benotete Einzelleistung (Klausur bzw. mündl. Prüfung) und drei unbenotete Einzelleistungen

Prüfungsformen

regelmäßige und aktive Teilnahme sowie erfolgreiche Bearbeitung der Übungsaufgaben (unbenotet) und erfolgreiches Bestehen der Klausur/mündliche Prüfung (ggf. benotet);
regelmäßige und aktive Teilnahme sowie erfolgreiche Bearbeitung der Fortgeschrittenen-Übungen (unbenotet) und Abschlussvortrag (einschl. Demonstration) und Ausarbeitung zu den Fortgeschrittenen-Übungen (unbenotet)

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

regelmäßige und aktive Teilnahme an den Übungen sowie erfolgreiches Bearbeiten der Übungsaufgaben nach Maßgabe der Anforderungen, die zu Beginn der Veranstaltung bekannt gegeben werden, ergibt 2 LP, Bestehen der Klausur bzw. mündlichen Prüfung ergibt 3 LP;
regelmäßige und aktive Teilnahme an den Übungen sowie erfolgreiches Bearbeiten der Fortgeschrittenen-Übungsaufgaben nach Maßgabe der Anforderungen, die zu Beginn der Veranstaltung bekannt gegeben werden, ergibt 4 LP, Referat und Ausarbeitung ergibt 1 LP.

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Das Modul kann mit oder ohne Fortgeschrittenen-Übungen abgeschlossen werden, es können entsprechend 5 LP oder 10 LP erworben werden.

Vorlesung Nachbereitung der Vorlesung Übungen Vorbereitung der Übungen gesamt: 160h = 5 LP	3 SWS x 16 Wochen 3h/Woche x 16 Wochen 2 SWS x 16 Wochen 2h/Woche x 16 Wochen	= 48h = 48h = 32h = 32h
Angewandte Regelungstechnik Vorbereitung der Übungen Ausarbeitung Vorbereitung Vortrag gesamt: 144h = 5 LP	3 SWS x 16 Wochen 4h/Woche x 16 Wochen	= 48h = 64h = 24h = 8h

Leistungspunkte für das Modul: 5 LP (ohne Fortgeschrittenen-Übungen) oder 10 LP (mit Fortgeschrittenen-Übungen)

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

keine

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge:

Naturwissenschaftliche Informatik (Vertiefung Informatik)
Kognitive Informatik (Vertiefung Intelligente Systeme)
Nebenfach Informatik (Vertiefung Informatik)

Wahlpflichtmodul für die Masterstudiengänge

Intelligente Systeme (Grundlagen Ergänzung)
Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Wintersemester: Regelungstechnik Vorlesung und Übungen
Sommersemester: Angewandte Regelungstechnik (Fortgeschrittenen-Übungen)
jährlich

maximal 20 Teilnehmer in Regelungstechnik (V+Ü)
maximal 16 Teilnehmer in den Fortgeschrittenen-Übungen (Angewandte Regelungstechnik)

Repräsentation und Verarbeitung multimodaler Dokumente

Modultitel

Repräsentation und Verarbeitung multimodaler Dokumente

Modultitel (Englisch)

Representation and analysis of multimodal documents

Lehrveranstaltungen des Moduls

Repräsentation und Verarbeitung multimodaler Dokumente (SS: 2V + 2Ü)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Alexander Mehler, AG Texttechnologie/Angewandte Computerlinguistik

Lehrinhalte

Die Vorlesung gibt einen Überblick über das Spektrum computerlinguistischer, korpuslinguistischer und texttechnologischer Ansätze zur Repräsentation und Verarbeitung von Diskursen vor allem in mündlicher und multimodaler Form. Thematisiert werden: (1) Theorien und Ansätze der Diskursstrukturierung und Diskursverarbeitung (Segmentierung, Klassifikation, Strukturierung, Parsing), (2) die computerbasierte Repräsentation und Verarbeitung von Diskursen, (3) Grundlagen und Methoden für die computerbasierte Simulation sprachlicher Prozesse sowie (4) Systeme und Verfahren für die korpusbasierte Verwaltung, Analyse und Annotation von Diskurseinheiten. Die Vorlesung behandelt genauer computerbasierte Formate und Verfahren für die Repräsentation und Analyse multimodaler Dokumente, die über mehrere Ein- und Ausgabekanäle produziert bzw. rezipiert werden. Vermittelt werden die theoretischen Grundlagen wie auch die empirische Erprobung von Ansätzen zur Analyse solcher Einheiten. Darüber hinaus thematisiert die Vorlesung die quantitative Modellierung von Diskursen. Behandelt werden Prozessmodelle (aus dem Bereich der Markov-Modellierung und des probabilistischen Parsings) sowie Verfahren der multivariaten Statistik zur automatischen Segmentierung, Klassifikation und Strukturierung von Diskurseinheiten.

Kompetenzen

Die Vorlesung führt in grundlegende Begriffe, Methoden und Aufgabengebiete der Modellierung und Analyse der multimodalen Kommunikation ein. Am Ende der Vorlesung sollen die Studierenden die Fähigkeit besitzen, ausgehend von der Analyse von Diskursen computerbasierte Formate für ihre Modellierung zu entwerfen, zu implementieren und anhand geeigneter Korpora praktisch zu erproben.

Literatur:

Carstensen, K.-U., Ebert, C., Endriss, C., Jekat, S., Klabunde, R., and Langer, H. (2009). Computerlinguistik und Sprachtechnologie. Spektrum Akademischer Verlag, Heidelberg.
Jurafsky, D. and Martin, J. H. (2000). Speech and Language Processing: an Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition. Prentice Hall, Upper Saddle River.
Schlobinski, P. (1996). Empirische Sprachwissenschaft. Westdeutscher Verlag, Opladen.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

zwei Einzelleistungen: Bestehen der Übungsaufgaben (unbenotet) und texttechnologische Modellierungsaufgabe (benotet oder unbenotet)

Prüfungsformen

Veranstaltungsbegleitendes Portfolio aus Übungsaufgaben (Bestehensgrenze 50% der erzielbaren Punkte), die in der Regel wöchentlich gestellt werden.
Erfolgreiche Umsetzung einer texttechnologischen Modellierungsaufgabe im Anschluss an die Übung.

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Erfolgreiche Bearbeitung der vorlesungsbegleitenden Übungsaufgaben ergeben 4 LP, Absolvierung des texttechnologischen Programmierprojekts ergibt 1 LP.

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Vorlesung
Nachbereitung der Vorlesung:
Übungen
Vorbereitung der Übungen:
Texttechn. Modellierungsaufgabe:
gesamt: 150h = 5 LP

2 SWS x 16 Wochen
2h/Woche x 16 Wochen
2 SWS x 16 Wochen
2h/Woche x 16 Wochen

= 30h
= 30h
= 30h
= 30h
= 30h

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Kenntnisse in folgenden Gebieten sind empfehlenswert, werden jedoch nicht vorausgesetzt: Algorithmen und Datenstrukturen, Grundkenntnisse Mathematik, Programmieren (in Java oder C++)

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik)
Kognitive Informatik (WP Intelligente Systeme)
Medieninformatik und Gestaltung (WP Medieninformatik)
Nebenfach Informatik (WP Vertiefung Informatik)

Wahlpflichtmodul für die Masterstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung)
Intelligente Systeme (Grundlagen Ergänzung)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Sommersemester: Vorlesung und Übungen

Robotik

Modultitel

Robotik

Modultitel (Englisch)

Robotics

Lehrveranstaltungen des Moduls

Mobile Roboter (Vorlesung und Übungen, 2V + 2Ü)
Robotermanipulatoren (Vorlesung und Übungen, 2V + 2Ü)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Ralf Möller, AG Technische Informatik

Lehrinhalte

Die Vorlesung "Mobile Roboter" gibt eine Einführung in die Methoden zur Steuerung mobiler Roboter: Sensoren, Kinematik, Pfadintegration, probabilistische Lokalisationsverfahren, SLAM-Verfahren, visuelle Navigation und Pfadplanung. Im zweiten Teil der Übungen zu Mobile Roboter müssen in einem Robotersimulator Aufgaben zur Kinematik, Pfadintegration, Lokalisation und visuellen Navigation gelöst werden (Programmierung in der Skriptsprache Tcl/Tk; dazu wird in einer der Vorlesungen eine kurze Einführung (1h) gegeben).

Die Vorlesung "Robotermanipulatoren" befasst sich mit der Steuerung von Roboterarmen und behandelt Vorwärts- und inverse Kinematik, Geschwindigkeitskinematik, Jacobi-Analyse, Bahnplanung und Dynamik.

Kompetenzen

Die Studenten erhalten einen Überblick über die Probleme und Lösungsmethoden in der Robotik. Durch Programmierübungen (Mobile Roboter) wird das erworbene Wissen vertieft, und praktische Erfahrungen bei der Steuerung von mobilen Robotern werden erworben. Die Kenntnisse sind einerseits im industriellen Einsatz (Industrieroboter, fahrerlose Transportsysteme, Assistenzsysteme) anwendbar; andererseits ermöglicht das vermittelte Wissen den Einstieg in die Robotik als aktuelles Forschungsgebiet.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

drei unbenotete Einzelleistungen oder
eine benotete Einzelleistung (Klausur bzw. mündl. Prüfung) und zwei unbenotete Einzelleistungen

Prüfungsformen

aktive und regelmäßige Teilnahme sowie erfolgreiche Bearbeitung der Übungsaufgaben (jeweils in Mobile Roboter und Robotermanipulatoren), Bestehen der Klausur bzw. mündlichen Prüfung über die Inhalte beider Vorlesungen (benotet oder unbenotet)

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

regelmäßige und aktive Teilnahme an den Übungen sowie Bearbeitung der Übungsaufgaben zu Mobile Roboter nach Maßgabe der Anforderungen, die zu Beginn der Veranstaltung bekannt gegeben werden, ergibt 5 LP; regelmäßige und aktive Teilnahme an den Übungen sowie Bearbeitung der Übungsaufgaben zu Robotermanipulatoren nach Maßgabe der Anforderungen, die zu Beginn der Veranstaltung bekannt gegeben werden, ergibt 4 LP; Bestehen der Modulabschlussklausur bzw. mündlichen Prüfung ergibt 1 LP.

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Mobile Roboter: Vorlesung Nachbereitung der Vorlesung Übungen Vorbereitung der Übungen gesamt: 144h = 5 LP	2 SWS x 16 Wochen 1h/Woche x 16 Wochen 2 SWS x 16 Wochen 4h/Woche x 16 Wochen	= 32h = 16h = 32h = 64h
Robotermanipulatoren: Vorlesung Nachbereitung der Vorlesung Übungen Vorbereitung der Übungen gesamt: 120h = 4 LP	2 SWS x 16 Wochen 1,5h/Woche x 16 Wochen 2 SWS x 16 Wochen 2h/Woche x 16 Wochen	= 32h = 24h = 32h = 32h
Vorbereitung auf Modulprüfung (Klausur oder mündlichen Prüfung) gesamt: 30h = 1 LP		= 30h

Leistungspunkte für das Modul: 10 LP

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Abschluss des Moduls „Betriebssysteme” oder vergleichbare Programmierkenntnisse

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik)
Kognitive Informatik (WP Intelligente Systeme)
Nebenfach Informatik (WP Vertiefung Informatik)

Wahlpflichtmodul für die Masterstudiengänge

Intelligente Systeme (Grundlagen Ergänzung)
Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Beginn im Wintersemester: Mobile Roboter
Fortsetzung im Sommersemester: Robotermanipulatoren
Klausur am Ende des SS über beide Vorlesungen, jährlich

begrenzte Teilnehmerzahl: 20

Sequenzanalyse

Modultitel

Sequenzanalyse

Modultitel (Englisch)

Sequence Analysis

Lehrveranstaltungen des Moduls

Sequenzanalyse I (Vorlesung und Übungen)
Sequenzanalyse II (Vorlesung)
Sequenzanalyse-Praktikum (Übung)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Jens Stoye, AG Genominformatik

Lehrinhalte

In diesem Modul werden die gängigen Techniken der Sequenzanalyse behandelt: Exakte und approximative Textsuche, paarweises und multiples Alignment, Datenstrukturen zur Indizierung von Texten, Werkzeuge zur schnellen Sequenzdatenbanksuche.

Kompetenzen

Den Studierenden werden die theoretischen Grundlagen der Sequenzanalyse vermittelt, sie lernen die gängigen Werkzeuge kennen und sammeln praktische Erfahrung mit diesen Werkzeugen.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

zwei benotete und eine unbenotete Einzelleistung

Prüfungsformen

Portfolio bestehend aus Übungsaufgaben und benoteter Klausur oder benoteter mündlicher Prüfung zu "Sequenzanalyse I". Erfolgreiches Lösen der Übungsaufgaben (Bestehensgrenze 50%) ist Voraussetzung für die Teilnahme an der Abschlussklausur oder der abschließenden mündlichen Prüfung. Die Übungsaufgaben werden in der Regel wöchentlich ausgegeben. Die benotete Abschlussklausur oder abschließende benotete mündliche Prüfung beziehen sich auf den Stoff der Vorlesung und der Übungen.
Benotete Klausur oder benotete mündliche Prüfung zu "Sequenzanalyse II".
Anfertigen eines Praktikumsberichts einschließlich eines Vortrags zu einem Thema des "Sequenzanalyse-Praktikums".

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Bestehen des Portofolios zu "Sequenzanalyse I" ergibt 5 LP. Bestehen der Klausur oder der mündlichen Prüfung zu "Sequenzanalyse II" ergibt 3 LP. Erstellen des Praktikumsberichts zum "Sequenzanalyse-Praktikum" ergibt 2 LP.

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Sequenzanalyse I: Vorlesung Nachbereitung der Vorlesung Übungen Vorbereitung der Übungen Vorbereitung auf die Klausur gesamt: 150h = 5 LP	2 SWS x 16 Wochen 1h/Woche x 16 Wochen 2 SWS x 16 Wochen 2h/Woche x 16 Wochen	= 30h = 15h = 30h = 30h = 45h
Sequenzanalyse II: Vorlesung Nachbereitung der Vorlesung Vorbereitung auf die Klausur gesamt: 90h = 3 LP	2 SWS x 16 Wochen 1h/Woche x 16 Wochen	= 30h = 15h = 45h
Sequenzanalyse-Praktikum: Praktikum Nachbereitung des Praktikums gesamt: 60h = 2 LP	2 SWS x 16 Wochen 2h/Woche x 16 Wochen	= 30h = 30h

Leistungspunkte für das Modul: 10 LP

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Algorithmen und Datenstrukturen oder Grundlagen der Programmierung

Modultyp und Verwendbarkeit

Pflichtmodul für den Bachelorstudiengang

Bioinformatik und Genomforschung, 3. + 4. Semester

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik), 5. + 6. Semester
Nebenfach Informatik (WP Vertiefung Informatik), 5. + 6. Semester

Wahlpflichtmodul für den Masterstudiengang

Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung), 1. + 2. Semester

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Wintersemester: Sequenzanalyse I
Sommersemester: Sequenzanalyse II
Sommersemester: Sequenzanalyse-Praktikum
jährlich

Software Engineering I

Modultitel

Software Engineering I

Modultitel (Englisch)

Software Engineering I

Lehrveranstaltungen des Moduls

Software Engineering I (Vorlesung und Übungen)

Modulverantwortliche(r)

Dr. Thorsten Schneider

Lehrinhalte

Ausgehend von einer Einführung in das Software Engineering (z.B. Prozesse, Vorgehensmodelle) wird in Software Engineering I auf die einzelnen Entwicklungsprozesse der Softwareentwicklung eingegangen. Neben den klassischen Entwicklungsprozessen (z.B. Anforderungsmanagement, Spezifikation, Analyse und Design, Testen) werden auch unterstützende Entwicklungsprozesse (z.B. Aufwandschätzung) behandelt. Ergänzende Themen des Software Engineering (z.B. Software Reuse, Software Evolution) werden abschließend behandelt. Die Themen werden in Übungen vertieft.

Kompetenzen

Ziel ist die Vermittlung der wesentlichen Modelle, Verfahren und Methoden des Software Engineering. Die Studierenden sollen prozessorientierte Softwareentwicklung beherrschen und durch Vertiefung in den Übungen verbessern. Zudem sollen sie in der Lage sein, für komplexe Probleme selbstständig Lösungen anhand gelernter Modelle, Verfahren und Methoden zu erarbeiten und moderne (Soft-) Skills einzusetzen.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

eine unbenotete oder benotete Einzelleistung

Prüfungsformen

mündliche oder schriftliche Prüfung

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Bestehen der Prüfung ergibt 5 LP für „Software Engineering I“

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Software Engineering I:
Vorlesung
Nachbereitung der Vorlesung
Übungen
Vorbereitung der Übungen
Vorbereitung auf die mündliche Prüfung
gesamt: 150h = 5 LP

2 SWS x 16 Wochen
1h/Woche x 16 Wochen
2 SWS x 16 Wochen
2h/Woche x 16 Wochen

= 30h
= 15h
= 30h
= 30h
= 45h

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Vorkenntnisse in Algorithmen und Datenstrukturen oder Grundlagen der Programmierung

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik)
Kognitive Informatik (WP Intelligente Systeme)
Bioinformatik und Genomforschung (WP Bioinformatik und Genomforschung)
Medieninformatik und Gestaltung (WP Medieninformatik)
Nebenfach Informatik (WP Vertiefung Informatik)

Wahlpflichtmodul für die Masterstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung)
Intelligente Systeme (Grundlagen Ergänzung)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Wintersemester: Software Engineering I
jährlich

Software Engineering II (bis SS 2011)

Modultitel

Software Engineering II (bis SS 2011)

Modultitel (Englisch)

Software Engineering II

Lehrveranstaltungen des Moduls

Software Engineering II (Vorlesung und Übungen)

Modulverantwortliche(r)

Dr. Thorsten Schneider

Lehrinhalte

In Software Engineering II wird auf spezifische Bereiche und Probleme des Software Engineering eingegangen. Neben der Betrachtung der Entwicklung sicherer Softwaresysteme (z.B. Secure Software Engineering, spezifische Vorgehensmodelle, Security Engineering, kritische Systeme) werden wesentliche relevante Managementthemen vorgestellt. Vertiefend wird dabei auf Projektmanagement und Qualitätsmanagement/Prozessmanagement eingegangen. Themen wie Mitarbeitermanagement, Soft Skills und Prozessverbesserung/Capability Maturity (z.B. Kennzahlensysteme, CMMI, SPICE) ergänzen die zuvor behandelten Managementthemen. Wesentliche Normen und Standards finden Berücksichtigung. Die Themen werden in Übungen vertieft.

Kompetenzen

Ziel ist die Vermittlung der wesentlichen Modelle, Verfahren und Methoden des Software Engineering. Insbesondere sollen die Studierenden die Projektmanagementsicht und die Management-orientierte Sicht der Softwareentwicklung beherrschen und durch Vertiefung in den Übungen verbessern. Zudem sollen sie in der Lage sein, für komplexe Probleme selbstständig Lösungen anhand gelernter Modelle, Verfahren und Methoden zu erarbeiten und moderne (Soft-) Skills einzusetzen.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

eine unbenotete oder benotete Einzelleistung

Prüfungsformen

mündliche oder schriftliche Prüfung

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Erfolgreiche Bearbeitung der Übungen und Bestehen der Prüfung ergibt 5 LP für „Software Engineering II“

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Software Engineering II:
Vorlesung
Nachbereitung der Vorlesung
Übungen
Vorbereitung der Übungen
Vorbereitung auf die mündliche Prüfung
gesamt: 150h = 5 LP

2 SWS x 16 Wochen
1h/Woche x 16 Wochen
2 SWS x 16 Wochen
2h/Woche x 16 Wochen

= 30h
= 15h
= 30h
= 30h
= 45h

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Vorkenntnisse in Software Engineering I

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik)
Kognitive Informatik (WP Intelligente Systeme)
Bioinformatik und Genomforschung (WP Bioinformatik und Genomforschung)
Medieninformatik und Gestaltung (WP Medieninformatik)
Nebenfach Informatik (WP Vertiefung Informatik)

Wahlpflichtmodul für die Masterstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung)
Intelligente Systeme (Grundlagen Ergänzung)

bis SoSe 2009 auch

Naturwissenschaftliche Informatik (Vertiefung Informatik)
Intelligente Systeme (Vertiefung Intelligente Systeme)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Sommersemester: Software Engineering II
jährlich

Spezielle Algorithmen der Bioinformatik für Nebenfach

Modultitel

Spezielle Algorithmen der Bioinformatik für Nebenfach

Modultitel (Englisch)

Special Algorithms in Bioinformatics for a Minor Subject

Lehrveranstaltungen des Moduls

Spezielle Algorithmen der Bioinformatik (Vorlesung und Übungen)
Algorithmische Implementierung (Übung)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Jens Stoye, AG Genominformatik

Lehrinhalte

In diesem Modul werden grundlegende Algorithmen der Bioinformatik behandelt, die nicht in das Gebiet der Sequenzanalyse fallen. Hierzu gehören beispielsweise Verfahren zur Rekonstruktion phylogenetischer Bäume, kombinatorische Algorithmen in der Genomik und Proteomik, Methoden zur Proteinstrukturvorhersage und zur Modellierung zellulärer Interaktions- und Regulationskreisläufe.

Kompetenzen

Den Studierenden werden die verschiedenen bioinformatischen Fragestellungen und Lösungsansätze vermittelt. In der Veranstaltung „Algorithmische Implementierung“ soll einer der untersuchten Algorithmen selbst implementiert werden.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

eine benotete und eine unbenotete Einzelleistung

Prüfungsformen

Portfolio bestehend aus Übungsaufgaben und benoteter Klausur oder benoteter mündlicher Prüfung zu "Spezielle Algorithmen der Bioinformatik". Erfolgreiches Lösen der Übungsaufgaben (Bestehensgrenze 50%) ist Voraussetzung für die Teilnahme an der Abschlussklausur oder der abschließenden mündlichen Prüfung. Die Prüfungsaufgaben werden in der Regel wöchentlich ausgegeben. Abschlussklausur oder abschließende mündliche Prüfung beziehen sich auf den Stoff der Vorlesung und der Übungen.
unbenotete Implementierungsaufgabe in der Übung

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Bestehen des Portofolios zu "Spezielle Algorithmen der Bioinformatik" ergibt 4 LP, erfolgreiches Bearbeiten der Implementierungsaufgabe ergibt 1 LP.

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Spezielle Algorithmen in der Bioinformatik: Vorlesung Nachbereitung der Vorlesung Übungen Vorbereitung der Übungen Vorbereitung auf die Klausur gesamt: 120h = 4 LP	2 SWS x 16 Wochen 1h/Woche x 16 Wochen 2 SWS x 16 Wochen 1h/Woche x 16 Wochen	= 30h = 15h = 30h = 15h = 30h
Algorithmische Implementierung: Implementierung gesamt: 30h = 1 LP		= 30h

Leistungspunkte für das Modul: 5 LP

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Voraussetzung: Algorithmen und Datenstrukturen oder Grundlagen der Programmierung
Empfohlen: Sequenzanalyse

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik), 5. + 6. Semester
Nebenfach Informatik (WP Vertiefung Informatik), 5. + 6. Semester

Wahlpflichtmodul für den Masterstudiengang

Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung), 1. + 2. Semester

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Wintersemester: Spezielle Algorithmen der Bioinformatik
Sommersemester: Algorithmische Implementierung,
jährlich

System-Safety und -Security I: Why-Because Analysis

Modultitel

System-Safety und -Security I: Why-Because Analysis

Modultitel (Englisch)

System Safety and Security I: Why-Because Analysis

Lehrveranstaltungen des Moduls

Vorlesung System Safety und Security I: Why-Because Analysis
Begleitlabor zu SysSafe I

Modulverantwortliche(r)

Prof. Peter B. Ladkin Ph.D.

Lehrinhalte

Grundlegende Begrifflichkeit und Ontologie zur Beschriebung der Safety-Eigenschaften komplexer heterogener Systeme; Kausalität und ihre formale Semantik. Why-Because-Analyse (WBA) zu Fehlern,
Versagen und System-Angriffen. Die Anwendung von WBA zu den Beispielen im Workbook durch die praktische Anwendung der Tools zur Analyse (z.B., VWBT, YBT2, IQualizeIT, CE4WBA).

Literatur:

Ladkin, Causal Analysis of Systems;
Ladkin et al., The WBA Workbook

Kompetenzen

Verständnis der Grundlagen der Kritischen-Fehler-Analyse komplexer heterogener Systeme und die Fähigkeit mit Hilfe der Tools solche Analysen erfolgreich durchzuführen.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

zwei unbenotete Einzelleistungen oder eine unbenotete und eine benotete (Labor WBA) Einzelleistung

Prüfungsformen

Laborberichte (Vorlesung I und Labor)

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Präsenzteilnahme in System Safety und Security I: Why-Because Analysis und Begleitlabor zu SysSafe I

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Vorlesung System Safety und Security I (WS: 2V) 2 LP
Begleitlabor zu SysSafe I (WS: 2L) 3 LP
gesamt: 150h = 5 LP

= 60h
= 90h

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Mathematik I, Algorithmen und Datenstrukturen oder Grundlagen der Programmierung
Nützlich: Grundlagen theoretischer Informatik

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik)
Kognitive Informatik (WP Intelligente Systeme)
Bioinformatik und Genomforschung (WP Bioinformatik und Genomforschung)
Medieninformatik und Gestaltung (WP Medieninformatik)
Nebenfach Informatik (WP Vertiefung Informatik)

Wahlpflichtmodul für die Masterstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung)
Intelligente Systeme (Grundlagen Ergänzung)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Beginn: Wintersemester
Dauer: 1 Semester
Turnus: jährlich

System-Safety und -Security II: Sicherheit und Risiko

Modultitel

System-Safety und -Security II: Sicherheit und Risiko

Modultitel (Englisch)

System Safety and Security II: Safety and Risk

Lehrveranstaltungen des Moduls

Vorlesung System Safety und Security II: Sicherheit und Risiko
Begleitseminar zu SysSafe II oder Begleitlabor zu SysSafe II oder gelegentlich angebotene Sonderveranstaltungen in Absprache mit dem Modulverantwortlichen

Modulverantwortliche(r)

Prof. Peter B. Ladkin Ph.D.

Lehrinhalte

Grundlegende Begrifflichkeit zu Risiko und Safety komplexer heterogener Systeme; Hazard-Analyse (z.B. FMEA, HAZOP, Ontological Hazard Analysis); Risiko-Einschätzung; die Functional-Safety Norm IEC 61508, Fault-Tree-Analyse, Event-Tree-Analyse

Literatur:

Ladkin, Causal Analysis of Systems;
Leveson, Safeware;
Neumann, Computer-Related Risks;
U.S. NRC, Fault Tree Handbook;
Kamen, Hassenzahl, Should We Risk It?; Bedford, Cooke, Probabilistic Risk Analysis;
Braband, Risikoanalysen in der Eisenbahn-Automatisierung;
Kumamoto, Henley, Probabilistic Risk Analysis and Management for Engineers and Scientists;
eine Auswahl von wissenschaftlichen und ingenieurwissenschaftlichen Veröffentlichungen

Kompetenzen

Verständnis der Grundlagen der Risiko-Einschätzung und Kritischen-Fehler-Analyse komplexer heterogener Systeme und Kenntnisse von State-of-the-Art Methoden zur Analyse

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

eine (Laborbericht) oder zwei unbenotete Einzelleistungen (mündliche Prüfung und Vortrag)

Prüfungsformen

Laborbericht (Vorlesung und Labor) oder mündliche Prüfung (Vorlesung) und Vortrag (Seminar)

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Präsenzteilnahme in System Safety und Security II: Sicherheit und Risiko
Begleitseminar oder Begleitlabor zu SysSafe II oder gelegentlich angebotene Sonderveranstaltungen genehmigt vom Modulverantwortlichen

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Vorlesung System Safety und Security II (WS: 2V) 3 LP
Begleitlabor oder -seminar zu SysSafe II (WS: 2L/2S) 2 LP
gesamt: 150h = 5 LP

= 90h
= 60h

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Mathematik I, Algorithmen und Datenstrukturen oder Grundlagen der Programmierung
Nützlich: Grundlagen theoretischer Informatik

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik)
Kognitive Informatik (WP Intelligente Systeme)
Bioinformatik und Genomforschung (WP Bioinformatik und Genomforschung)
Medieninformatik und Gestaltung (WP Medieninformatik)
Nebenfach Informatik (WP Vertiefung Informatik)

Wahlpflichtmodul für die Masterstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung)
Intelligente Systeme (Grundlagen Ergänzung)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Beginn: Wintersemester
Dauer: 1 Semester
Turnus: jährlich

System-Safety- und System-Securitymethoden

Modultitel

System-Safety- und System-Securitymethoden

Modultitel (Englisch)

Methods for System Safety and Security

Lehrveranstaltungen des Moduls

Vorlesung System Safety und Security I: Why-Because Analysis
Begleitlaborseminar zu SysSafe I
Vorlesung System Safety und Security II: Sicherheit und Risiko
Begleitseminar SysSafe II oder Begleitlabor zu SysSafe II oder gelegentlich angebotene Sonderveranstaltungen in Absprache mit dem Modulverantwortlichen

Modulverantwortliche(r)

Prof. Peter B. Ladkin Ph.D.

Lehrinhalte

Grundliegende Begrifflichkeit zur Beschreibung der Safety-Eigenschaften komplexer heterogener Systeme; Why-Because-Analyse zu Fehlern, Versagen und System-Angriffen; die Verwendung von WBA zu den Beispielen im Workbook durch die praktische Anwendung der Tools zur Analyse (VWBT, YBT2, IQualiseIT, CE4WBA); Hazard-Analyse (z.B. FMEA, HAZOP, Ontological Hazard Analysis); Risiko-Einschätzung; die Functional-Safety Norm IEC 61508, Fault-Tree-Analyse, Event-Tree-Analyse

Literatur:

Ladkin, Causal Analysis of Systems;
Leveson, Safeware;
Neumann, Computer-Related Risks;
U.S. NRC, Fault Tree Handbook;
Kamen, Hassenzahl, Should We Risk It?;
Bedford, Cooke, Probabilistic Risk Analysis;
Braband, Risikoanalysen in der Eisenbahn-Automatisierung;
Kumamoto, Henley, Probabilistic Risk Analysis and Management for Engineers and Scientists;
eine Auswahl von wissenschaftlichen und ingenieurwissenschaftlichen Veröffentlichungen

Kompetenzen

Verständnis der Grundlagen der Kritischen-Fehler-Analyse komplexer heterogenen Systeme und die Fähigkeit, mit Hilfe der Tools, solche Analyse erfolgreich durchzuführen. Verständnis der Grundlagen der Risiko-Einschätzung und Kritischen-Fehler-Analyse komplexer heterogener Systeme und Kenntnisse von State-of-the-Art Methoden zur Analyse

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

vier unbenotete Einzelleistungen oder drei unbenotete und eine benotete (Labor WBA) Einzelleistung

Prüfungsformen

mündliche Prüfung oder Klausur (Vorlesung II), Laborberichte (Vorlesung I und Labor, Vorlesung II und Labor), Vortrag (Seminar)

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Präsenzteilnahme in System Safety und Security I: Why-Because Analysis, Begleitlabor zu SysSafe I
System Safety und Security II: Sicherheit und Risiko und Begleitseminar SysSafe II oder Begleitlabor zu SysSafe II oder gelegentlich angebotene Sonderveranstaltungen genehmigt vom Modulverantwortlichen

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Vorlesung System Safety und Security I (WS: 2V) 2 LP
Begleitlabor zu SysSafe I (WS: 2S) 3 LP
Vorlesung System Safety und Security II (SS: 2V) 3 LP
Begleitlabor oder -seminar zu SysSafe II (SS: 2L/2S) 2 LP
gesamt: 300h = 10 LP

= 60h
= 90h
= 90h
= 60h

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Mathematik I, Algorithmen und Datenstrukturen oder Grundlagen der Programmierung
Nützlich: Grundlagen theoretischer Informatik

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik)
Kognitive Informatik (WP Intelligente Systeme)
Bioinformatik und Genomforschung (WP Bioinformatik und Genomforschung)
Medieninformatik und Gestaltung (WP Medieninformatik)
Nebenfach Informatik (WP Vertiefung Informatik)

Wahlpflichtmodul für die Masterstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung)
Intelligente Systeme (Grundlagen Ergänzung)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Beginn: Wintersemester
Dauer: 1 Jahr
Turnus: jährlich

Techniken der Projektentwicklung

Modultitel

Techniken der Projektentwicklung

Modultitel (Englisch)

Lehrveranstaltungen des Moduls

Grundlagen der Projektentwicklung (1V)
Softwaremodellierung mit UML, Projektanalyse und -präsentation (3V/S/Ü)
Softwaregruppenprojekt und Abschlusspräsentation

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Gerhard Sagerer, AG Angewandte Informatik

Lehrinhalte

Im Rahmen dieses Moduls werden die grundlegenden Techniken des Projektengineerings ausgehend von der Leistungserhebung über die Angebotserstellung bis zur konkreten Durchführung eines realen Projekts vermittelt. Zur objektorientierten Modellierung Softwareengineeringprozesses wird UML (Unified Modeling Language) eingesetzt. In Gruppen von ca. 12 Studierenden ist ein praktisch relevantes Softwareprojekt durchzuführen, wobei neben dem Entwurf und der Implementierung des Projekts auch Aspekte wie Analyse der Kundenwünsche, Interviewtechniken, Fragebogenentwurf und –auswertung, Risikoanalyse, Projektdokumentation, Projektpräsentation (mündlich, schriftlich) und Selbstorganisation in der Gruppe behandelt werden.

Kompetenzen

Die Studierenden sollen in der Lage sein, die grundlegenden Techniken des Softwareengineering in realen Softwareprojekten anwenden zu können. Die erlernten Techniken sollen es den Studierenden ermöglichen, in Teamarbeit eine anwendungsfallzentrierte Problemanalyse durchzuführen. Davon ausgehend sollen sie mittels UML ein objektorientiertes Modell für die zu erstellende Software entwerfen können, welches schrittweise bis hin zur Implementierung in Java verfeinert wird. Die Studierenden sollen ferner allgemeine Techniken des Projektmanagements beherrschen, die eine sinnvolle Teambildung sowie eine realistische Zeit- und Resourcenplanung ermöglichen. Zusätzlich erworbene Kenntnisse über Vortrags- und Präsentationstechniken sollen den Teilnehmern die Fähigkeit geben, alle Themen der Projektdurchführung effektiv zu kommunizieren.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

drei unbenotete Einzelleistungen und zwei unbenotete Gruppenleistungen

Prüfungsformen

Kolloquium, Diskussionsmoderation, Übungsaufgaben
Projektpräsentation, Softwareerstellung (Gruppenleistung)

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Bestehen des Kolloquiums für die Vorlesung ergibt 2 LP. Erfolgreiche Durchführung einer Diskussionsmoderation und erfolgreiche Bearbeitung der Übungsaufgaben für die Veranstaltung Softwaremodellierung mit UML, Projektanalyse und -präsentation ergibt 5 LP. Der Erwerb dieser 7 LP ist die Voraussetzung für die Teilnahme am Gruppenprojekt. Erfolgreiche Softwareentwicklung und -präsentation ergibt 7 LP.

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Grundlagen der Projektentwicklung: Vorlesung Nachbereitung der Vorlesung Vorbereitung Kolloquium gesamt: 60h = 2 LP	2 SWS x 8 Wochen 2h/Woche x 8 Wochen	= 15h = 15h = 30h
Softwaremodellierung mit UML, Projektanalyse und -präsentation: Vorlesung, Seminar, Übung Moderationsvorbereitung und Übungsaufgaben gesamt: 150h = 5 LP	3 SWS x 16 Wochen	= 45h =105h
Softwaregruppenprojekt Projektpräsentation gesamt: 210h = 7 LP	40h x 5 Wochen	=200h = 10h

Leistungspunkte für das Modul: 14 LP

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Algorithmen und Datenstrukturen oder Grundlagen der Programmierung

Modultyp und Verwendbarkeit

Pflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik
Kognitive Informatik
Bioinformatik und Genomforschung
Medieninformatik und Gestaltung

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Wintersemester: Vorlesungen, Seminar
Sommersemester: Softwaregruppenprojekt
jährlich

Texttechnologie

Modultitel

Texttechnologie

Modultitel (Englisch)

Text-technology

Lehrveranstaltungen des Moduls

Texttechnologie (WS: 2V + 2Ü)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Alexander Mehler, AG Texttechnologie/Angewandte Computerlinguistik

Lehrinhalte

Das Modul Texttechnologie behandelt die automatische Analyse und Repräsentation von Texten und Dokumenten im Bereich der geschriebenen Sprache. Am Beispiel des World Wide Web wird gezeigt, welche Struktureigenschaften Texte bzw. webbasierte Dokumente besitzen, wie diese mit Hilfe texttechnologischer Datenbanken zu repräsentieren sind und auf welche Weise schließlich diese Dokumente automatisch analysiert werden können. Die Dokumentanalyse betrifft eine Reihe grundlegender Aufgaben des Text und Web Mining. Dazu zählen unter anderen die Informationsextraktion und die Erkennung von Eigennamen sowie die automatische Klassifikation von Texten nach ihrem Inhalt, ihrer Struktur und ihrer Funktion. Einen zentralen Ausgangspunkt für die automatische Analyse von Texten bilden webbasierte Ressourcen wie zum Beispiel die Wikipedia. Die Vorlesung erläutert den Entwicklungsstand zur Erschließung dieser Ressource am Beispiel unterschiedlicher Kommunikationsbereiche (wie der Wissenskommunikation, der Pressekommunikation und der Wirtschaftskommunikation). Ferner führt die Vorlesung in den Bereich des Retrievals von Texten ein und somit in jene Grundlagen, auf denen Suchmaschinen basieren. Sämtliche theoretischen Konzepte der Vorlesung werden anhand des eHumanities Desktops exemplifiziert, der als rein webbasiertes Korpusmanagementsystem für die Texttechnologie entwickelt wurde. Auf diese Weise werden theoretische Konzepte stets auch praktisch anhand einschlägiger Aufgabenstellungen erprobt.

Kompetenzen

Die Vorlesung führt in grundlegende Begriffe, Methoden und Aufgabengebiete der Texttechnologie ein. Am Ende der Vorlesung sollen die Studierenden mit den grundlegenden Verfahrensweisen der automatischen Analyse von Texten und ihrer Repräsentation vertraut sein. Ferner sollen sie dazu in der Lage sein, einfache texttechnologische Anwendung zu entwickeln und anhand von Textkorpora zu erproben.

Literatur:

R. Feldman and J. Sanger. The Text Mining Handbook. Advanced Approaches in Analyzing Unstructured Data. Cambridge University Press, Cambridge, 2007.
G. Heyer, U. Quasthoff, and T. Wittig. Text Mining: Wissensrohstoff Text. W3L, Herdecke, 2006.
C. D. Manning and H. Schütze. Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 1999.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

zwei Einzelleistungen: Bestehen der Übungsaufgaben (unbenotet) und Programmierprojekt (benotet oder unbenotet)

Prüfungsformen

Veranstaltungsbegleitendes Portfolio aus Übungsaufgaben (Bestehensgrenze 50% der erzielbaren Punkte), die in der Regel wöchentlich gestellt werden.
Erfolgreiche Umsetzung eines texttechnologischen Programmierprojekts im Anschluss an die Übung.

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Erfolgreiche Bearbeitung der vorlesungsbegleitenden Übungsaufgaben ergeben 4 LP, Absolvierung des texttechnologischen Programmierprojekts ergibt 1 LP.

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Vorlesung
Nachbereitung der Vorlesung:
Übungen
Vorbereitung der Übungen:
Texttechn. Programmierprojekt
gesamt: 150h = 5 LP

2 SWS x 16 Wochen
2h/Woche x 16 Wochen
2 SWS x 16 Wochen
2h/Woche x 16 Wochen

= 30h
= 30h
= 30h
= 30h
= 30h

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Kenntnisse in folgenden Gebieten sind empfehlenswert, werden jedoch nicht vorausgesetzt: Algorithmen und Datenstrukturen, Grundkenntnisse Mathematik, Programmieren (in Java oder C++)

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik)
Kognitive Informatik (WP Intelligente Systeme)
Medieninformatik und Gestaltung (WP Medieninformatik)
Nebenfach Informatik (WP Vertiefung Informatik)

Wahlpflichtmodul für die Masterstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung)
Intelligente Systeme (Grundlagen Ergänzung)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Wintersemester: Vorlesung und Übungen

Vision in Human and Machine

Modultitel

Vision in Human and Machine

Modultitel (Englisch)

Vision in Human and Machine

Lehrveranstaltungen des Moduls

Vision in Man and Machine (Block-Vorlesung in Englischer Sprache und Übungen)
Gruppenprojekt

Modulverantwortliche(r)

Dr. Heiko Wersing, Honda Research Institute Europe GmbH

Lehrinhalte

Kompetenzen

Im Rahmen dieser Vorlesung lernen die Studierenden am Beispiel des visuellen Sytems des Menschen die äußerst fruchtbare interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen den experimentellen Neurowissenschaften und der technischen Bildverarbeitung mit neuronalen Architekturen kennen. Sie erwerben dabei Grundkenntnisse der Bildverarbeitung bezüglich Merkmalsextraktion, Objekterkennung und Segmentierung und lernen den aktuellen Stand der neurowissenschaftlichen Forschung zur biologischen Realisierung dieser Verarbeitungsprinzipien kennen. Praktische Übungen in MATLAB und Gruppenprojekte dienen der Vertiefung des erworbenen Wissen für Anwendungen aus der Computer Vision.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

benotete mündliche Prüfung über die Vorlesungsinhalte, erfolgreiche Teilnahme an den Präsenzübungen, erfolgreiche Barbeitung des Gruppenprojektes (Software-Projekt mit schriftlicher Ausarbeitung)

Prüfungsformen

benotete oder unbenotete mündliche Prüfung, Software-Projekt, schriftliche Ausarbeitung

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Die bestandene mündliche Prüfung und die erfolgreiche Bearbeitung des Gruppenprojektes ergeben insgesamt 5 LP

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Vorlesung: Präsenzübungen: Nachbereitung: Prüfungsvorbereitung gesamt: 90h = 3 LP	4h x 5 Tage 4h x 5 Tage	= 20h = 20h = 20h = 30h
Gruppenprojekt: Software Gruppenprojekt: Dokumentation gesamt: 60h = 2 LP		= 40h = 20h

Leistungspunkte für das Modul: 5 LP

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Grundkenntnisse in Mathematik: Mehrdimensionale Analysis

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik)
Kognitive Informatik (WP Intelligente Systeme)

Wahlpflichtmodul für die Masterstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung)
Intelligente Systeme (Grundlagen Ergänzung)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

jährlich im Anschluss an das Wintersemester

Visuelle Aufmerksamkeit und Blickbewegungen

Modultitel

Visuelle Aufmerksamkeit und Blickbewegungen

Modultitel (Englisch)

Visual Attention and Eye Movements

Lehrveranstaltungen des Moduls

Visuelle Aufmerksamkeit und Blickbewegungen (Vorlesung und Übung, 2+1 SWS)

Modulverantwortliche(r)

Dr. Hendrik Koesling

Lehrinhalte

In der Vorlesung werden zunächst die Grundlagen visueller Wahrnehmung und Aufmerksamkeit behandelt. Nach Einführung der Methodik der Blickbewegungsmessung, des sogenannten Eye Tracking, wird erarbeitet, wie mit Hilfe von Blickbewegungsdaten Rückschlüsse auf kognitive Verarbeitungsprozesse, z.B. Problemlösestrategien, gezogen und durch geeignete Algorithmen in Computermodellen nachgebildet werden können. Ausgewählte Blickbewegungsstudien verdeutlichen die Relevanz der Methodik in Grundlagenforschung und praktischen Anwendungsbereichen und führen unterschiedliche Modellansätze ein.

Literatur:

Duchowski, A. T. (2002). A Breadth-First Survey of Eye Tracking Applications, Behavior Research Methods, Instruments, & Computers, 34, pp. 455-470.
Hubel, D.H. (1989). Eye, Brain and Vision. New York: Scientific American Library.
Matlin M.W. & Foley, H.J. (1997). Sensation and Perception, 4th edition. Boston, MA: Allyn & Bacon.
Radach, R., Hyona, J. & Deubel, H. (2003) The mind's eye: cognitive and applied aspects of eye movement research. Boston: North-Holland/Elsevier.

Kompetenzen

Die Studierenden erwerben grundlegende Kompetenzen in den Bereichen visuelle Informationsverarbeitung, Aufmerksamkeit, Blickbewegungssteuerung, Eye-Tracking-Systeme und kognitive Modellierung. Zudem werden sie vertraut gemacht mit dem Konzept des empirisch-simulativen Arbeitens und sammeln erste Erfahrungen bei der praktischen Arbeit mit einem Eye Tracker.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

eine benotete und eine unbenotete Einzelleistung

Prüfungsformen

Portfolio aus Übungsaufgaben, die veranstaltungsbezogen gestellt werden (50% der erzielbaren Punkte). Die Übungsaufgaben im Rahmen des Portfolios werden in der Regel wöchentlich ausgegeben, bei Blockübungen täglich.

benotete mündliche Prüfung über die Inhalte der Vorlesung

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Erfolgreiches Bearbeiten der Übungsaufgaben ergibt 1,5 LP, Bestehen der mündlichen Prüfung ergibt 3,5 LP.

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Vorlesung
Nachbereitung Vorlesung
Übung
Vorbereitung Übung
Vorbereitung Prüfung
gesamt: 150h = 5 LP

2 SWS x 16 Wochen
2h/Woche x 16 Wochen
1 SWS x 16 Wochen
2h/Woche x 16 Wochen

= 30h
= 30h
= 15h
= 30h
= 45h

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

keine

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik)
Bioinformatik und Genomforschung (WP Bioinformatik und Genomforschung)
Kognitive Informatik (WP Intelligente Systeme)
Medieninformatik und Gestaltung (WP Medieninformatik)

Wahlpflichtmodul für die Masterstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung)
Intelligente Systeme (Grundlagen Ergänzung)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Wintersemester, jährlich

Werkzeuge und Programmierung

Modultitel

Werkzeuge und Programmierung

Modultitel (Englisch)

Lehrveranstaltungen des Moduls

Unix-Praktikum (2Pr, 9 Wochen)
Programmierübungen in Haskell (2Ü)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Robert Giegerich

Lehrinhalte

Im Unix-Praktikum werden praktische Fähigkeiten zum Umgang mit dem Betriebssystem Unix vermittelt. In den Programmierübungen werden elementare Programmierkonzepte der Informatik wie Datentypen, Rekursionsschemata und Programmiermethodik anhand von praktischen Übungsaufgaben vertieft.

Kompetenzen

Die Studierenden erwerben Kenntnisse und praktische Fähigkeiten im Umgang mit dem Betriebssystem Unix und erste Fähigkeiten in der selbständigen Bearbeitung von Programmieraufgaben.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

zwei unbenotete Einzelleistungen

Prüfungsformen

Vortrag und unbenotete Klausur über das Unix-Praktikum; Lösen von Übungsaufgaben in Haskell

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

aktive Teilnahme, Vortrag im Unix-Praktikum (ergibt 1 LP), Bestehen der Klausur zum Unix-Praktikum (ergibt 1 LP)
50% der Aufgabenpunkte und Vorträge in der Programmierübung (ergibt 3 LP)

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Unix-Praktikum: Praktikumsteilnahme Nachbereitung des Praktikums Klausurvorbereitung gesamt: 61h = 2 LP	2 SWS x 9 Wochen 2h x 9 Wochen	= 18h = 18h = 25h
Programmierübungen in Haskell: Übungen Lösen der Übungsaufgaben gesamt: 88h = 3 LP	2 SWS x 16 Wochen 3,5h x 16 Wochen	= 32h = 56h

Leistungspunkte für das Modul: 5 LP

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

keine

Modultyp und Verwendbarkeit

Pflichtmodul für die Bachelorstudiengänge:

Naturwissenschaftliche Informatik
Kognitive Informatik
Bioinformatik und Genomforschung

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Wintersemester; jährlich

Wissenschaftliches Rechnen

Modultitel

Wissenschaftliches Rechnen

Modultitel (Englisch)

Scientific Computing

Lehrveranstaltungen des Moduls

Wissenschaftliches Rechnen (Vorlesung und Übung, 2+1 SWS)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Mario Botsch

Lehrinhalte

Viele Fragestellungen in den Natur- und Ingenieurwissenschaften laufen am Ende auf die numerische Lösung mathematischer Probleme hinaus, wie z.B. das Lösen von Gleichungssystemen oder Minimieren von Fehlerfunktionalen. In dieser Vorlesung wird das häufig benötigte numerische Handwerkszeug kompakt und anhand von anschaulichen und interessanten Problemstellungen aus Computergrafik, Geometrieverarbeitung und physikalischer Simulation eingeführt. Der Schwerpunkt liegt dabei weniger auf der theoretischen Herleitung dieser Methoden, als vielmehr auf deren praktischen Umsetzung und effizienten Implementierung. Für Letzteres wird auch auf die Parallelisierung für Shared Memory Architekturen, wie z.B. Multi-Core CPUs und moderne Grafikkarten, eingegangen.

Die Themengebiete enthalten das Lösen dicht und dünn besetzter linearer Gleichungssysteme, Least Squares Approximationen und partielle Differentialgleichungen.

Literatur:

Vorlesungsskript
Trefethen, Bau, Numerical Linear Algebra, SIAM, 1997
Demmel, Applied Numerical Linear Algebra, SIAM, 1997
Press, Teukolsky, Vettering, Flannery, Numerical Recipes in C++: The Art of Scientific Computing, Cambridge University Press, 2002
Meyers, Effective C++, Addison-Wesley Professional, 2005.
Chapman, Jost, van der Pas, Using OpenMP: Portable Shared Memory Parallel Programming, MIT Press, 2007.

Kompetenzen

Die Studierenden lernen häufig gebrauchte numerische Verfahren kennen und wissen diese für gegebene Problemstellung einzusetzen und in die Praxis umzusetzen.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

eine benotete oder unbenotete Einzelleistung

Prüfungsformen

Portfolio aus Übungsaufgaben, die veranstaltungsbezogen gestellt werden (Bestehensgrenze 50% der erzielbaren Punkte, individuelles Erläutern von Aufgaben) und abschließender mündliche Prüfung (15 min). Die Übungsaufgaben werden in der Regel zweiwöchentlich ausgegeben. Die abschließende mündliche Prüfung bezieht sich auf den Stoff der Vorlesung und der Übungen.

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Regelmäßige und aktive Teilnahme an den Übungen, Erbringen des o.g. Portofolios ergeben 5 LP (2 LP für Übungsaufgaben, 3 LP für mündl. Prüfung).

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Vorlesung
Nachbereitung Vorlesung
Übung
Bearbeitung der Übungsaufgaben
Vorbereitung auf Prüfung
gesamt: 150h = 5 LP

2 SWS x 16 Wochen
2h/Woche x 16 Wochen
1 SWS x 16 Wochen
2,5h/Woche x 16 Wochen

= 32h
= 32h
= 16h
= 40h
= 30h

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Grundkenntnisse in linearer Algebra und Analysis werden vorausgesetzt.
Das Bearbeiten der praktischen Übungsaufgaben erfolgt in C++.

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik)
Bioinformatik und Genomforschung (WP Bioinformatik und Genomforschung)
Kognitive Informatik (WP Intelligente Systeme)
Medieninformatik und Gestaltung (WP Medieninformatik)
Molekulare Biotechnologie (WP Informatik)
Nebenfach Informatik (WP Vertiefung Informatik)

Wahlpflichtmodul für die Masterstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung)
Intelligente Systeme (Grundlagen Ergänzung)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Sommersemester, jährlich

Basismodul Biologie I (Theorie)

Modultitel

Basismodul Biologie I (Theorie)

Modultitel (Englisch)

Lehrveranstaltungen des Moduls

Vorlesung (4 SWS) mit ergänzender Kleingruppenarbeit (2,5 SWS)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. A. Hallmann

Lehrinhalte

Dieses Modul vermittelt den Studierenden eine Einführung in die Prinzipien der Biologie. Es werden Schlüsselkonzepte aus allen Ebenen der Biologie vorgestellt, wobei das Motto „vom Molekül zur Zelle zum Organismus“ als Leitmotiv dieses Moduls dient. Der Stoff wird dazu in Bereiche eingeteilt, die durch entsprechende Arbeitsgruppen vertreten sind. Die einzelnen Bereiche stimmen die Lehre so aufeinander ab, dass ein einheitliches und konsistentes Bild der Biologie entsteht.
Das Modul Theorie I orientiert sich inhaltlich, ebenso wie das anschließende Modul Theorie II, am Lehrbuch „Biologie" (Neil. A. Campbell und Jane B. Reece, Biologie, Aufl. April 2003, Spektrum Akademischer Verlag), das auch zur Vorbereitung und zum Selbststudium erforderlich ist. Durch die Theoriemodule I und II wird der Inhalt dieses Lehrbuchs in seiner vollen Breite abgedeckt.

Kompetenzen

Es soll ersichtlich werden, dass grundlegende Disziplinen der Biologie, wie die Biochemie, die Genetik, die Mikrobiologie, die Zellbiologie, die Physiologie und die Botanik, unterschiedliche Ansätze sind, die sich erst in ihrer übergreifenden Kombination dem eigentlichen Kern der Biologie, dem Verständnis des Lebens, nähern. In einer Kombination aus Vorlesungen und Seminaren mit Tutoriencharakter soll der von den Studierenden bereits im Selbststudium vorbereitete Unterrichtsstoff erarbeitet werden.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

eine unbenotete Einzelleistung (NWI); eine benotete Einzelleistung (MBT)

Prüfungsformen

Klausur

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Regelmäßige und aktive Teilnahme,
ein Einzelnachweis (als benotete Klausur)

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

100 Stunden für das Präsenzstudium (Kontaktphase), 140 Stunden für Selbststudium, 60 Stunden für Vorbereitung auf die Einzelleistung

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

keine

Modultyp und Verwendbarkeit

Fakultät für Biologie:

Fachliche Basis für alle Profile der Bachelorstudiengänge Biologie und Umweltwissenschaften

Technische Fakultät:

Pflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (Vertiefung Biologie)
Molekulare Biotechnologie

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

jährlich jeweils im Wintersemester

Basismodul Biologie II (Theorie)

Modultitel

Basismodul Biologie II (Theorie)

Modultitel (Englisch)

Lehrveranstaltungen des Moduls

Vorlesung (4 SWS) mit ergänzender Kleingruppenarbeit (2,5 SWS)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. F. Trillmich

Lehrinhalte

Moderne Biologie lässt sich in zwei Schwerpunkte gliedern, die sich thematisch auf die ersten beiden Semester aufteilen. War das Leitmotiv im Basismodul I „vom Molekül zur Zelle“, so befasst sich die zweite Lehreinheit mit dem Themenkomplex „vom Organismus zur Gruppe; Interaktionen zwischen Organismus und seiner biotischen und abiotischen Umwelt“. Die Kernfrage im 1. Semester war „wie funktioniert ein Organismus“, diese Frage wird hier erweitert auf „warum existiert ein Organismus?" (im Sinne von "Wozu dienen bestimmte Eigenschaften des Organismus in Bezug auf Überleben, Vermehren?") Dies sind die zentralen Fragen der Biologie, - erst eine Synthese aus beidem bringt uns zu der Erkenntnis, warum es Leben auf unserem Planeten gibt.

Kompetenzen

In dieser Lehreinheit soll durch Selbststudium (Campbell/Reece), ergänzende Vorlesungen und Kleingruppengespräche (Tutorien) ein allgemeines Bild von der Komplexität unserer biotischen Umwelt und den ihr zugrunde liegenden Regeln erarbeitet werden. Die Themenvielfalt wird von den entsprechenden Fachgruppen der Fakultät dargestellt. Der Überblick umfasst: Die historischen Ereignisse und die Entstehung der diversen Lebewelt (Evolutionsbiologie, spezielle Zoologie und Botanik), die Wahrnehmung der Umwelt und somatische Leistungen der Tiere (Tierphysiologie), das Beziehungsgefüge zwischen artgleichen und artfremden Organismen (Verhaltensforschung), sowie Mechanismen und Interaktionen zwischen Organismengruppen und ihrer Umwelt (Pflanzen- und Tierökologie). Die Themen sind so gewählt, dass ein konsistentes Bild der „organismischen“ Biologie entsteht.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

eine unbenotete Einzelleistung

Prüfungsformen

Klausur

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Regelmäßige und aktive Teilnahme, ein Einzelnachweis (als benotete Klausur)

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

100 Stunden für das Präsenzstudium (Kontaktphase), 140 Stunden für Selbststudium, 60 Stunden für Vorbereitung auf die Einzelleistung.

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

keine

Modultyp und Verwendbarkeit

Fakultät für Biologie:

fachliche Basis für alle Profile

Technische Fakultät:
Pflichtmodul für den Bachelorstudiengang

Naturwissenschaftliche Informatik (Vertiefung Biologie)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

jährlich jeweils im Sommersemester

Grundlagen der molekularen Biologie

Modultitel

Grundlagen der molekularen Biologie

Modultitel (Englisch)

Lehrveranstaltungen des Moduls

Grundlagen der Molekularen Biologie (WS: 4V)
Bakterien- und Phagengenetik (SS: 1V + 1Ü) oder
Molekulare Genetik (SS: 1 V + 1Ü)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Bernd Weisshaar

Lehrinhalte

Dieses Modul vermittelt den Studierenden eine Einführung in die Prinzipien der Biologie. Als Leitmotiv soll das Motto ‚vom Molekül zur Zelle zum Organismus’ dienen. Dabei soll ersichtlich werden, dass die einzelnen Disziplinen der Biologie (Biochemie, Physiologie, Genetik, Zellbiologie, Mikrobiologie und Botanik) unterschiedliche Ansätze sind, die erst in ihrer übergreifenden Kombination ein fundamentales Verständnis der Biologie ermöglichen. Inhaltliche Themen des Moduls sind: allgemeine Prinzipien des Aufbaus lebender Materie, Bau und Funktion biologisch wichtiger Moleküle, Architektur und Funktion von Zellen und Zellorganellen, Mechanismen der Stoffaufnahme, des Stofftransports, des Stoffumsatzes und der Ausscheidung, Struktur und Funktion der Bakterienzelle und grundlegende Aspekte der Genetik. Die Bakterien- und Phagengenetik bzw. die Molekulare Genetik wird vertiefend behandelt, da diese Lehrgebiete in besondere Weise die Voraussetzungen für das Verständnis weiterführender Veranstaltungen der Genetik und Genomforschung vermitteln.

Literatur: Neil. A. Campbell & Jane B. Reece, Biologie, Aufl. April 2003, Spektrum Akademischer Verlag.

Kompetenzen

Dieses Modul soll ein grundlegendes Verständnis der relevanten Aspekte der Allgemeinen Biologie vermitteln und damit die Voraussetzungen zum Verständnis der speziellen Genetik, der Genomforschung und spezieller Gebiete der Biologie schaffen. Grundlegendes Wissen der Biochemie, Zellbiologie, Stoffwechselphysiologie, Mikrobiologie und Genetik soll erlernt werden. Des weiteren sollen die Studenten auch verstehen, wie Erkenntnisse in den genannten Gebieten mit Hilfe von klassischen und modernen physiologischen, biochemischen und molekularbiologischen Verfahren gewonnen werden.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

zwei benotete Einzelleistungen (BIG), zwei unbenotete Einzelleistungen (NWI)

Prüfungsformen

benotete oder unbenotete Klausuren über die Inhalte der Vorlesungen, Lösen von Übungsaufgaben

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Bestehen der Klausur Grundlagen der Molekularen Biologie ergibt 6 LP,
Bestehen der Klausur zu Bakterien- und Phagengenetik oder Molekulare Genetik ergibt 4 LP.

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Lehrveranstaltungen:
Grundlagen der Molekularen Biologie (WS: 4V), 6 LP = 180h Arbeitsaufwand
Bakterien- und Phagengenetik (SS: 1V + 1Ü), 4 LP = 120h Arbeitsaufwand oder
Molekulare Genetik (SS: 1 V + 1Ü), 4 LP = 120h Arbeitsaufwand

Leistungspunkte für das Modul: 10 LP

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

keine

Modultyp und Verwendbarkeit

Pflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Bioinformatik und Genomforschung
Naturwissenschaftliche Informatik (Vertiefung Biotechnologie)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Wintersemester: Grundlagen der Molekularen Biologie (Vorlesung)
Sommersemester: Bakterien- und Phagengenetik (V+Ü) oder Molekulare Genetik (V + Ü)
Angebotsturnus: jährlich

Allgemeine Chemie I und II - Theorie

Modultitel

Allgemeine Chemie I und II – Theorie

Modultitel (Englisch)

Lehrveranstaltungen des Moduls

Lehrveranstaltungen im Wintersemester (Modul B1)

Grundlagen der Anorganischen Chemie I - Vorlesung, 2SWS
Grundlagen der Organischen Chemie I - Vorlesung, 2SWS
Grundlagen der Physikalischen Chemie I - Vorlesung, 2SWS
Grundlagen der Chemie - Übungen, 2SWS

Lehrveranstaltungen im Sommersemester (Modul B3)

Grundlagen der Anorganischen Chemie II - Vorlesung, 2 SWS
Grundlagen der Organischen Chemie II - Vorlesung, 2 SWS
Grundlagen der Physikalischen Chemie II - Vorlesung, 2 SWS
Grundlagen der Chemie - Übungen, 2 SWS

Modulverantwortliche(r)

Lehrinhalte

Ziel des Moduls Allgemeine Chemie ist der Erwerb eines grundlegenden Verständnisses der physikalischen und chemischen Eigenschaften von Molekülen entsprechend unserer heutigen Vorstellungen. Die Veranstaltungen umfassen Vorlesungen, Übungen und Selbststudium. Die Vorlesungen werden von einschlägigen Vertretern der Teilgebiete Anorganische, Organische und Physikalische Chemie gestaltet, wobei durch Bezugnahme auf die parallel laufenden Veranstaltungen der jeweils anderen Teilgebiete die Chemie als Gesamtheit vermittelt wird. In den Übungen werden die Studierenden in kleinen Gruppen von Assistenten betreut. Dort werden Themen aus der Vorlesung aufgegriffen. Ein Teil der gestellten Aufgaben dient dem Erwerb eines sicheren Umgangs mit dem in der Vorlesung behandelten Lernstoff. Ein anderer Teil der Aufgaben soll Analogien aufzeigen, Prinzipien verdeutlichen und Verständnis und Lösungskompetenz fördern. Folgende Themen werden besprochen:
Anorganische Chemie: Aufbau der Materie (Atome, Periodensystem, Moleküle, Arten der chemischen Bindung, Bindungskonzepte: VSEPR-Modell, MO-Theorie); Chemie in wässriger Lösung, Säure-Base-Theorien, Solvatation, Hydrolyse, Stöchiometrie, Löslichkeitsprodukt, pH- und pK-Wert-Berechnungen, Titrationen, Puffersysteme, Hydroxidfällung, Sulfidfällung; Komplexe; Redox-Reaktionen; Strukturchemie (Kristallsysteme, Gittertypen, Kugelpackungen); Chemie in Schmelzen; Kolloidchemie; Überblick über Hauptgruppenelemente, Chemie ausgewählter Hauptgruppenelemente (Wasserstoff, Edelgase, Alkali-, Erdalkalimetalle, Halogene, Sauerstoff, Schwefel, Bor, Aluminium, Stickstoff, Phosphor, Kohlenstoff, Silicium); Überblick über Nebengruppenelemente, Chemie ausgewählter Nebengruppenelemente (Titan, Vanadium, Chrom, Mangan, Eisen, Cobalt, Nickel, Kupfer, Zink, Edelmetalle), zusammenfassende Betrachtung der Elemente aus dem 4d- und 5d-Block; Magnetismus, Isomerien, Ligandenfeld-Theorie, Elektronenanregungsspektren, Beispiele aus der Bioanorganischen Chemie, Cluster-Chemie und Archäometrie, Anwendungen der Chemometrie.

Organische Chemie: Qualitative LCAO zur Beschreibung der Bindungen in organischen Molekülen, Hybridisierung, Molekülgeometrie (Isomerie, Konstitution, Konformation, Konfiguration, Chiralität), relative thermodynamische Stabilität von Isomeren; Bindung und Mesomerie; Stoffklassen und Nomenklatur (Alkane, Alkene, Alkine, Aromaten, organische Halogenide, Alkohole, Thioalkohole, Ether, Thioether, Amine, Azide, Nitro- und Azo-Verbindungen, Verbindungen mit Carbonyl- und Carboxyl-Gruppen, deren Derivate und Schwefel-Homologe); Beispiele von Naturstoffen zu diesen Stoffklassen (Terpene, Alkaloide, Pflanzenfarbstoffe, Kohlenhydrate, Aminosäuren, Peptide, Nucleinsäuren, Lipide); typische Reaktionen (Addition, Eliminierung, Substitution, Oxidation, Reduktion) der funktionellen Gruppen, ausgewählte Reaktionsmechanismen und energetischer Verlauf der Reaktionen (Hammond-Postulat, relative thermodynamische Stabilität von Zwischenstufen, elektronische Substituenteneffekte, Mesomerie, konkurrierende Reaktionen, Einfluss des Lösemittels, Regioselektivität, Stereoselektivität.

Physikalische Chemie: Wärmesatz von Hess; physikalische Eigenschaften von Verbindungen, zwischenmolekulare Kräfte; chemische Thermodynamik (Temperatur, Energie, Enthalpie, Arbeit, Entropie, Hauptsätze der Thermodynamik, physikalische und chemische Zustandsänderung), kinetische Gastheorie (Temperatur und kinetische Energie, Wärmekapazität von Gasen), chemische Kinetik (Reaktionsgeschwindigkeit, Reaktionsordnung, Aktivierungsenergie, Arrhenius-Gleichung, Katalyse), Phasenumwandlungen (Phasendiagramme von Reinsubstanzen, Clausius-Gleichung), Elektrochemie (Leitfähigkeit, Nullstrompotential und Thermodynamik), Transporterscheinungen (Diffusion, Wärmeleitung, Viskosität).

Kompetenzen

Die Studierenden sollen nach Abschluss der zwei Module Allgemeine Chemie mit den wesentlichen Konzepten und Modellvorstellungen und der Terminologie zur Beschreibung chemischer Verbindungen und Reaktionen vertraut sein. Außerdem soll die Verflechtung mit technischen Disziplinen und mit anderen Wissenschaften wie beispielsweise Biologie, Physik und Geologie sowie die Relevanz der Chemie im täglichen Leben aufgezeigt werden. Für Studierende, die keine weitere Chemie-Veranstaltung belegen, vermittelt sie die grundlegenden Kenntnisse und wichtigsten Konzepte der Chemie.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

Modul B1: zwei schriftliche, unbenotete Einzelleistungen
Modul B3: eine schriftliche, unbenotete Einzelleistung (NWI); eine benotete Einzelleistung (MBT),

die die jeweiligen Teilgebiete (Anorg., Org., Physikal. Chemie) proportional zum Anteil an der Vorlesungszeit umfassen.

Prüfungsformen

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

je Modul 10 LP

In der Vorlesungszeit: Präsenzzeit: 120h, Vor- und Nachbereitung: 90h;
in der vorlesungsfreien Zeit: 90h

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Es gibt keine Voraussetzung für die Teilnahme. Allerdings bauen die Inhalte der Veranstaltungen des zweiten Semesters auf denen des ersten Semesters auf.

Modultyp und Verwendbarkeit

Fakultät für Chemie:

Alle Profile im Kern- und Nebenfach, Bachelor Physik Profile Biophysik, Nanophysik

Technische Fakultät:
Pflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik (Vertiefung Chemie)
Molekulare Biotechnologie

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Die Veranstaltung Allgemeine Chemie - Theorie erstreckt sich über zwei Semester und wird im jährlichen Turnus mit Beginn im Wintersemester angeboten.

Chemie für Nebenfach

Modultitel

Chemie für Nebenfach

Modultitel (Englisch)

Lehrveranstaltungen des Moduls

Grundlagen der Chemie (3V + 1Ü)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Helmut Wenck

Lehrinhalte

Im Rahmen dieses Moduls wird chemisches Basiswissen vermittelt. Schwerpunkte liegen auf Redox- und Säure-Base-Theorien, Atom- und Molekülbau, der Organischen Chemie der funktionellen Gruppen, Energetik, Gleichgewichtslehre und der Kinetik inkl. Katalyse.

Kompetenzen

Die Studierenden sollen in die Lage versetzt werden, an einfachen Gesetzmäßigkeiten Wesen und Bedeutung der Chemie im Rahmen der Naturwissenschaften zu erlernen und deren Anwendungen zu verstehen.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

eine unbenotete Einzelleistung

Prüfungsformen

Klausur

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Bestehen der Klausur über die Vorlesung ergibt 5 LP

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Vorlesung
Nachbereitung der Vorlesung
Übungen
Vorbereitung der Übungen
gesamt: 105h = 3,5 LP

3 SWS x 16 Wochen
1h/Woche x 16 Wochen
1 SWS x 16 Wochen
2h/Woche x 16 Wochen

= ca. 45h
= ca. 15h
= ca. 15h
= ca. 30h

Vorbereitung auf die Modulprüfung: 45h = 1,5 LP
Leistungspunkte für das Modul: 5 LP

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

keine

Modultyp und Verwendbarkeit

Pflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik
Bioinformatik und Genomforschung

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Wintersemester: Vorlesung mit Übung
jährlich

Computational Chemistry

Modultitel

Computational Chemistry (Modul P13b)

Modultitel (Englisch)

Computational Chemistry

Lehrveranstaltungen des Moduls

Vorlesung und Praktikum (2V + 6Pr)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Uwe Manthe

Lehrinhalte

Das Modul führt in die praktische Anwendung theoretisch-chemischer Methoden ein. Numerische Verfahren und ihre praktische Anwendung werden erläutert und die Studierenden mit der Nutzung typischer Programme der Computerchemie vertraut gemacht. Möglichkeiten und Grenzen der verschiedenen Verfahren der theoretischen Chemie werden an Hand konkreter Fallbeispiele untersucht. Die Lehrveranstaltungen dieses Moduls sind Vorlesung und Praktikum. Die Vorlesung begleitet das Praktikum und erläutert die theoretischen Grundlagen der numerischen Verfahren, die im Praktikum Anwendung finden. Die Praktikumsversuche üben die konkrete Anwendung der Methoden ein und zeigen an Beispiele Möglichkeiten und Grenzen der Methoden auf. Ziel ist es, die Teilnehmer in die Lage zu versetzten, eigenständig Computerprogrammen der Theoretischen Chemie für vielfältige Anwendungen in allen Bereichen der Chemie sinnvoll nutzen zu können.

Kompetenzen

Die Veranstaltung soll die Teilnehmer in die Lage versetzten, eigenständig Computerprogrammen der Theoretischen Chemie für vielfältige Anwendungen in allen Bereichen der Chemie sinnvoll nutzen zu können. Neben dieser fachspezifischen Fähigkeit schult das Modul auch allgemeine Fähigkeiten im Bereich der Informatik, die eine Grundlage für das Arbeiten im Computerpraktikum sind. Diese Fähigkeiten sind eine wertvolle Qualifikation in vielen Berufsfeldern.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

eine benotete Einzelleistung

Prüfungsformen

mündliche Prüfung

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Leistungspunkte werden für den regelmäßigen Besuch von Vorlesungen und für die aktive Teilnahme am Praktikum sowie das Bestehen der modulbezogenen Einzelleistung vergeben.

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Vorlesung: 30h (Kontaktstudium), 30h (Selbststudium) = 2 LP
Praktikum: 90h (Kontaktstudium), 90h (Selbststudium) = 6 LP
mündliche Prüfung = 2 LP

Leistungspunkte für das Modul: 10 LP

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Eingangsvoraussetzung ist der erfolgreiche Abschluss des Moduls V9 bzw. V9a: Theoretische Chemie I oder der Nachweis von Kenntnissen zumindest vergleichbaren Umfangs. Begleitend sollte das Modul P13a: Theoretische Chemie II belegt werden, da entsprechende Kenntnisse aus diesem Modul im Veranstaltungsverlauf vorausgesetzt werden.

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für den Bachelorstudiengang

Naturwissenschaftliche Informatik (Vertiefung Chemie)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Das Modul ist zweisemestrig. Es wird jährlich beginnend im Wintersemester angeboten.

Theoretische Chemie I

Modultitel

Theoretische Chemie I (Modul V9a)

Modultitel (Englisch)

Lehrveranstaltungen des Moduls

Vorlesung und Übung (2V + 2Ü)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Uwe Manthe

Lehrinhalte

Das Modul führt in die theoretischen Grundlagen der Beschreibung atomarer und molekularer Systeme ein. Es vermittelt grundlegende Begriffe und Konzepte der Quantenmechanik und übt ihre Anwendung auf Atome, Moleküle und einfache Modellsysteme der Physik und Chemie ein. Einer fundierten Einführung in die Quantenmechanik schließt sich die Behandlung einfacher Modellprobleme an. Anschließend werden die für das theoretische Verständnis der Chemie zentralen, exakt lösbaren quantenmechanischen Systeme (harmonischer Oszillator, starrer Rotator, Wasserstoffatom) behandelt. Approximative Verfahren werden eingeführt und bilden die Grundlage der Diskussion der chemischen Bindung. Die Lehrveranstaltungen dieses Moduls sind Vorlesung und Übungen. In den Übungen werden die Studierenden in kleinen Arbeitsgruppen individuell betreut. Für den Lernerfolg ist das enge Ineinandergreifen von Vorlesung und Übungen von zentraler Bedeutung. Die Vorlesung vermittelt die theoretischen Grundlagen und stellt die Arbeitstechniken vor. Von entscheidender Bedeutung ist allerdings, dass Studierende diese Kenntnisse nicht nur passiv aufnehmen, sondern auch aktiv auf Problemstellungen anwenden können. Diese Kompetenz bei der Behandlung theoretischer Fragestellungen wird an Hand konkreter Übungsaufgaben in den Übungsgruppen geschult. Zudem erleichtert die konkrete Anwendung der erlernten Techniken und Begriffe das Verständnis des abstrakteren Vorlesungsstoffs.

Kompetenzen

Die Veranstaltung führt in die theoretischen Grundlagen der Beschreibung chemischer Systeme ein. Neben der Vermittlung dieser wichtigen fachlichen Kenntnisse ist die Schulung allgemeiner Fähigkeiten durch die Auseinandersetzung mit theoretischen Fragestellungen ein wichtiger Aspekt. Solche Fähigkeiten sind insbesondere die Abstraktion konkreter Problemstellungen und ihre systematische Zuordnung zu bekannten Problemgruppen sowie die Anwendung abstrakter Konzepte auf konkrete Fragestellungen. Diese Schulung theoretisch-analytischer Fähigkeiten vermittelt eine, für die spätere berufliche Tätigkeit zentrale, allgemeine Qualifikation.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

eine benotete Einzelleistung

Prüfungsformen

Klausur

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Die Leistungspunkte werden vergeben für die regelmäßige Teilnahme an Vorlesung und Übung, für aktive Teilnahme, die die Anfertigung von Aufgaben zu Übungszwecken einschließt, sowie für die benotete Einzelleistung.

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Vorlesung: 30h (Kontaktstudium), 30h (Selbststudium), Klausur = 3 LP
Übung: 30h (Kontaktstudium), 30h (Selbststudium) = 2 LP

Leistungspunkte für das Modul: 5 LP

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Module B1: Allgemeine Chemie I - Theorie.
Empfohlen werden Mathematikkenntnisse im Umfang und Inhalt der Module Mathematik I + II.

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für den Bachelorstudiengang

Naturwissenschaftliche Informatik (Vertiefung Chemie)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Das Modul ist einsemestrig. Es wird jährlich immer im Sommersemester angeboten.

Theoretische Chemie II

Modultitel

Theoretische Chemie II (Modul P13a)

Modultitel (Englisch)

Lehrveranstaltungen des Moduls

Vorlesung und Übung (2V + 2Ü)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Uwe Manthe

Lehrinhalte

Das Modul behandelt die elektronische Struktur von Atomen und Molekülen und die theoretische Beschreibung der chemischen Bindung und führt in numerische Methoden (Computational Chemistry) ein. Das Konzept der theoretischen Beschreibung von Mehrteilchensystemen in der Quantenmechanik wird eingeführt. Approximative Ansätze zur Beschreibung von Mehrteilchensystemen werden besprochen und auf einfache atomare und molekulare Beispielsysteme angewandt. Die Natur der chemischen Bindung wird diskutiert. Die numerischen Verfahren der theoretischen Chemie werden beschrieben und ihre Anwendungsmöglichkeiten aufgezeigt. Die Lehrveranstaltungen dieses Moduls sind Vorlesung und Übungen. Für den Lernerfolg ist das enge Ineinandergreifen von Vorlesung und Übungen von zentraler Bedeutung. Die Vorlesung vermittelt die theoretischen Grundlagen und stellt die Arbeitstechniken vor. Von entscheidender Bedeutung ist, dass Studierende diese Kenntnisse nicht nur passiv aufnehmen sondern auch aktiv auf Problemstellungen anwenden können. Diese Kompetenz bei der Behandlung theoretischer Fragestellungen wird an Hand konkreter Aufgaben in den Übungen geschult. Zudem erleichtert die konkrete Anwendung der erlernten Techniken und Begriffe das Verständnis des abstrakteren Vorlesungsstoffs.

Kompetenzen

Die Veranstaltung vermittelt ein vertieftes Verständnis der Theorie des Molekülbaus und der chemischen Bindung und führt in die Möglichkeiten, die die numerische theoretische Chemie bei der Beschreibung chemischer Probleme bietet, ein. Zudem vermittelt die Veranstaltung wichtige allgemeine Fähigkeiten, die durch die Auseinandersetzung mit theoretischen Fragestellungen geschult werden. Dies sind insbesondere die Abstraktion konkreter Problemstellungen und ihre systematische Zuordnung zu bekannten Problemgruppen sowie die Anwendung abstrakter Konzepte auf konkrete Fragestellungen. Diese Schulung theoretisch-analytischer Fähigkeiten vermittelt eine, für die spätere berufliche Tätigkeit zentrale, allgemeine Qualifikation.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

eine benotete Einzelleistung

Prüfungsformen

mündliche Prüfung

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Leistungspunkte werden für den regelmäßigen Besuch von Vorlesungen und Übungen, für aktive Teilnahme, die die Anfertigung von Aufgaben zu Übungszwecken einschließt, sowie für die benotete Einzelleistung.

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Vorlesung: 30h (Kontaktstudium), 30h (Selbststudium) = 2 LP
Übung: 30h (Kontaktstudium), 30h (Selbststudium) = 2 LP
mündliche Prüfung = 1 LP

Leistungspunkte für das Modul: 5 LP

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Eingangsvoraussetzung ist der erfolgreiche Abschluss des Moduls V9 bzw. V9a: Theoretische Chemie I oder der Nachweis von Kenntnissen zumindest vergleichbaren Umfangs.

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul für den Bachlorstudiengang

Naturwissenschaftliche Informatik (Vertiefung Chemie)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Das Modul ist einsemestrig. Es wird jährlich immer im Wintersemester angeboten.

Mathematik I

Modultitel

Mathematik I

Modultitel (Englisch)

Lehrveranstaltungen des Moduls

Vorlesung Lineare Algebra I (2 SWS) mit Übungen (1 SWS)
Vorlesung Analysis I (2 SWS) mit Übungen (1 SWS)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Ellen Baake

Lehrinhalte

In diesem Modul werden Gebiete der höheren Mathematik behandelt, die Grundlagen sind für die meisten im Verlauf des Studiums benötigten, mathematischen Kenntnisse und Verfahren.

Lineare Algebra I:
Gruppen, Körper, Vektorräume, lineare Unabhängigkeit, Basis, lineare Abbildungen, Matrizen (elementare Zeilentransformationen, Rang, Invertierbarkeit, Inverse, ...), lineare Gleichungsysteme, Determinante

Analysis I:
ganze Zahlen, vollständige Induktion, reelle Zahlen, Folgen, Grenzwert, Reihen, Stetigkeit, Differentialrechnung, Taylorreihe, Integralrechnung, elementare Differentialgleichungen

Kompetenzen

Die Studierenden sollen grundlegende mathematische Methoden kennen lernen und üben und die Fähigkeit erwerben sich einfache mathematische Sachverhalte selbstständig zu erarbeiten.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

Es ist eine benotete Einzelleistung in Form des u.g. Portfolios zu erbringen.

Prüfungsformen

Portfolio aus Übungsaufgaben, die veranstaltungsbezogen gestellt werden (Bestehensgrenze 50% der erzielbaren Punkte, individuelles Erläutern von Aufgaben) und Abschlussklausur (90-120 min) oder mündliche Abschlussprüfung (20-30 min). Die Übungsaufgaben im Rahmen des Portfolios werden in der Regel wöchentlich ausgegeben.
Abschlussklausur oder abschließende mündliche Prüfung beziehen sich auf den Stoff der Vorlesung und der Übungen.

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Regelmaessige und aktive Teilnahme an den Uebungen, Erbringen des o.g. Portfolios.

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Präsenzzeit: 6 SWS etwa 80 Stunden
Selbststudium und Lösen von Übungsaufgaben in kleinen Arbeitsgruppen: etwa 160 Stunden
Prüfungsleistung: 90 Minuten bei einer Klausur und 20 bis 30 bei einer mündlichen Prüfung
Leistungspunkte: 8 LP

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

keine

Modultyp und Verwendbarkeit

Pflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik
Bioinformatik und Genomforschung
Medieninformatik und Gestaltung
Kognitive Informatik

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Das Modul ist einsemestrig und wird jährlich im Wintersemester angeboten.

Mathematik II

Modultitel

Mathematik II

Modultitel (Englisch)

Lehrveranstaltungen des Moduls

Vorlesung Lineare Algebra II (2 SWS) mit Übungen (1 SWS)
Vorlesung Analysis II (2 SWS) mit Übungen (1 SWS)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Ellen Baake

Lehrinhalte

In diesem Modul werden Gebiete der höheren Mathematik behandelt, die
Grundlagen sind für die meisten im Verlauf des Studiums benötigten
mathematischen Kenntnisse und Verfahren.

Lineare Algebra II:
normierte, euklidische und unitaere Vektorraeume
Eigenwerte und Diagonalisierbarkeit
Funktionen von Matrizen (Exponentialfunktion)

Analysis II:
Differentiation und Integration im Rn, gewöhnliche Differentgleichungen,
Verbindungen zur Linearen Algebra.

Kompetenzen

Die Studierenden sollen grundlegende mathematische Methoden kennen lernen und üben und die Fähigkeit erwerben sich einfache mathematische Sachverhalte selbstständig zu erarbeiten.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

Es ist eine unbenotete Einzelleistung in Form des u.g. Portfolios zu erbringen.

Prüfungsformen

Portfolio aus Übungsaufgaben, die veranstaltungsbezogen gestellt werden (Bestehensgrenze 50% der erzielbaren Punkte, individuelles Erläutern von Aufgaben) und Abschlussklausur (90-120 min) oder mündliche Abschlussprüfung (20-30 min.). Die
Übungsaufgaben im Rahmen des Portfolios werden in der Regel wöchentlich ausgegeben.
Abschlussklausur oder abschließende mündliche Prüfung beziehen sich auf den Stoff der Vorlesung und der Übungen.

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Regelmäßige und aktive Teilnahme an den Übungen, Erbringen des o.g. Portfolios.

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Präsenzzeit: 6 SWS etwa 80 Stunden
Selbststudium und Lösen von Übungsaufgaben in kleinen Arbeitsgruppen: etwa 160 Stunden
Leistungspunkte: 8 LP

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Modul Mathematik I

Modultyp und Verwendbarkeit

Pflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik
Bioinformatik und Genomforschung
Medieninformatik und Gestaltung
Kognitive Informatik

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Das Modul ist einsemestrig und wird jährlich im Sommersemester angeboten.

Praktikum Mathematik

Modultitel

Praktikum Mathematik

Modultitel (Englisch)

Lehrveranstaltungen des Moduls

Praktikum (2 SWS)

Modulverantwortliche(r)

N.N.

Lehrinhalte

Es sollen mathematische und praktische Probleme mit Hilfe von Mathematica, Maple, MathLab oder einer entsprechenden Software bearbeitet und gelöst werden.

Kompetenzen

Die Studierenden sollen den Umgang mit einem solchen System ebenso beherrschen wie seine Verwendung bei Problemen aus der Praxis.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

Es ist eine unbenotete Einzelleistung durch das Lösen einer praktischen Aufgabe zu erbringen.

Prüfungsformen

Fachpraktische Prüfung

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Regelmäßige und aktive Teilnahme, Lösen einer praktischen Aufgabe

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Präsenzzeit: 2 SWS x 16 Wochen = ca. 30 h = 1 LP
Selbststudium (Lösen der Übungsaufgaben): 8 h/Woche x 16 Wochen = ca. 120 h = 4 LP

Leistungspunkte: 5 LP

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

keine

Modultyp und Verwendbarkeit

Fakultät für Mathematik:

Das Modul gehört zur fachlichen Basis im Vertieften Studium des Kernfachs Informatik

Technische Fakultät:
Pflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik
Kognitive Informatik

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Das Modul ist einsemestrig und wird jährlich im Sommersemester angeboten.

Vertiefung Mathematik

Modultitel

Vertiefung Mathematik

Modultitel (Englisch)

Lehrveranstaltungen des Moduls

Gewöhnliche Differentialgleichungen (2V, 2Ü)
Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik (2V, 2Ü)

Modulverantwortliche(r)

Prof. Dr. Barbara Gentz

Lehrinhalte

In diesem Modul wird in die Theorie der Differentialgleichungen und in die Stochastik eingeführt, unter Verwendung der Lehrinhalte aus dem Modul Mathematik (I und II). Im Teilmodul I werden Grundlagen der Theorie der gewöhnlichen Differentialgleichungen und deren Anwendungen erarbeitet: Banach’scher Fixpunktsatz, Existenz und Eindeutigkeit von Lösungen, geometrische Interpretation, Stabilität, numerische Lösungsverfahren. Im Teilmodul II werden die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik behandelt. Hierunter fallen Grundbegriffe für die mathematische Beschreibung des Zufalls (Wahrscheinlichkeitsräume, Zufallsvariablen, Verteilungen, bedingte Wahrscheinlichkeiten und Momente, erzeugende Funktionen), stochastische Standardmodelle, Gesetz der großen Zahl und zentraler Grenzwertsatz, sowie Markov-Ketten. Darauf aufbauend werden die Grundbegriffe der Statistik entwickelt: Eigenschaften von Schätzungen, Konstruktion von Konfidenzintervallen, Testen von Hypothesen, Regressions- und Varianzanalyse.

Kompetenzen

Im ersten Teilmodul sollen die Studierenden die grundlegenden Begriffe der Theorie der Differentialgleichungen kennenlernen. Dabei liegt ein besonderes Gewicht auf dem Modellierungsaspekt. Im zweiten Teilmodul liegt neben der Entwicklung des „stochastischen Denkens“ besonderes Augenmerk auf der Umsetzung konkreter Fragen aus Biologie und Informatik in der Sprache der Stochastik und Statistik und dem damit verbundenen Modellierungsaspekt.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

eine benotete Einzelleistung

Prüfungsformen

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

regelmäßige und aktive Teilnahme an den Übungen;
Erbringen des o.g. Portfolios

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik: 4 LP = 120 h Arbeitsaufwand
Differentialgleichungen: 4 LP = 120 h Arbeitsaufwand
Leistungspunkte: 8 LP

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

Mathematik I, Mathematik II

Modultyp und Verwendbarkeit

Pflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Naturwissenschaftliche Informatik
Kognitive Informatik

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

Differentialgleichungen: jährlich, SS
Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik: jährlich, SS

Computerphysik

Modultitel

Computerphysik

Lehrinhalte

siehe Webseiten der Fakultät für Physik: Modulbeschreibung Computerphysik

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul im Bachelorstudiengang

Naturwissenschaftliche Informatik (Vertiefung Physik)

Einführung in die Methoden der Theoretischen Physik

Modultitel

Einführung in die Methoden der Theoretischen Physik

Lehrinhalte

siehe Webseiten der Fakultät für Physik: Modulbeschreibung Einführung in die Methoden der Theoretischen Physik

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul im Bachelorstudiengang

Naturwissenschaftliche Informatik (Vertiefung Physik)

Einführung in die Physik III

Modultitel

Einführung in die Physik III

Lehrinhalte

siehe Webseiten der Fakultät für Physik: Modulbeschreibung Einführung in die Physik III

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul im Bachelorstudiengang

Naturwissenschaftliche Informatik (Vertiefung Physik)

Elementarteilchenphysik

Modultitel

Elementarteilchenphysik

Lehrinhalte

siehe Webseiten der Fakultät für Physik: Modulbeschreibung Elementarteilchenphysik

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul im Bachelorstudiengang

Naturwissenschaftliche Informatik (Vertiefung Physik)

Festkörper- und Oberflächenphysik

Modultitel

Festkörper- und Oberflächenphysik

Lehrinhalte

siehe Webseiten der Fakultät für Physik: Modulbeschreibung Festkörper- und Oberflächenphysik

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul im Bachelorstudiengang

Naturwissenschaftliche Informatik (Vertiefung Physik)

Grundlagen physikalischen Experimentierens

Modultitel

Grundlagen physikalischen Experimentierens

Lehrinhalte

siehe Webseiten der Fakultät für Physik: Modulbeschreibung Grundlagen physikalischen Experimentierens

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul im Bachelorstudiengang

Naturwissenschaftliche Informatik (Vertiefung Physik)

Physik für das Nebenfach

Modultitel

Physik für das Nebenfach

Modultitel (Englisch)

Lehrveranstaltungen des Moduls

Einführung in die Physik I (Nebenfach): Vorlesung + Übung (3 SWS+1 SWS)
Einführung in die Physik II (Nebenfach): Vorlesung + Übung (3 SWS+1 SWS)

Modulverantwortliche(r)

Dr. Markus Drescher

Lehrinhalte

Die Veranstaltungen führen an Hand von Demonstrationsexperimenten in die Physik unter experimentell-phänomenologischen Gesichtspunkten ein.
Kernpunkte der Vorlesung Einführung in die Physik I sind: Mechanik (Messen, und Maße, lineare Bewegungen, Drehbewegungen, Energie, Planetenbewegung, Bezugssysteme, Mechanik von Flüssigkeiten), Schwingungen und Wellen (Harmonischer Oszillator, gekoppelte Schwingungen, Wellenfortpflanzung, Schwebungen, Dopplereffekt, Energie und Energiedichte einer Welle), Wärmelehre (Temperatur, Wärmeenergie, Zustandgleichung von Gasen, Hauptsätze der Wärmelehre, Brownsche Molekularbewegung, Boltzmann-Verteilung, Wärmeleitung und Diffusion), Elektrizität und Magnetismus (Stromstärke, und elektrische Ladung, Elektrisches Feld und Coulombsches Gesetz, Arbeit im elektrischen Feld und elektrisches Potential, Materie im elektrischen Feld, Elektrischer Strom und Widerstand, Faradysches Induktionsgesetz, Wechselstrom, Magnetfeld), Optik (gemetrische Optik, Abbildungen, Wellenoptik, Brechung und Polarisation von Licht, Optische Instrumente).

Kernpunkte der Vorlesung Einführung in die Physik II sind: Vertiefung und Anwendung der klassischen Physik (Wärme, Schwingungen, Wellen, Elektrizität), Moderne Physik (Quantenphysik, Kernphysik, spezielle Relativitätstheorie, Atomphysik, Molekülphysik), Angewandte Physik (Spektroskopie, Energie und Energieumwandlung, Wärmehaushalt der Erde, globale Erwärmung).

Kompetenzen

Die Studierenden lernen die grundlegenden Begriffe, Phänomene und Konzepte der Physik kennen und sind in der Lage, Aufgaben aus diesem Bereich selbstständig zu lösen.

Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)

zwei unbenotete Leistungsnachweise

Prüfungsformen

Klausur

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

Bestehen der Klausur ergibt jeweils 5 LP

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

120 Stunden für das Präsenzstudium, 110 Stunden für Selbststudium, 70 Stunden für Vorbereitung auf die Einzelleistungen

Leistungspunkte für das Modul: 10 LP

Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse

keine

Modultyp und Verwendbarkeit

Pflichtmodul für die Bachelorstudiengänge

Kognitive Informatik
Naturwissenschaftliche Informatik
Bioinformatik und Genomforschung (nur Physik I)

Dauer des Moduls / Angebotsturnus

jährlich; Dauer 2 Semester; Beginn jeweils im Wintersemester

Theoretische Physik I

Modultitel

Theoretische Physik I

Lehrinhalte

siehe Webseiten der Fakultät für Physik: Modulbeschreibung Theoretische Physik I

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul im Bachelorstudiengang

Naturwissenschaftliche Informatik (Vertiefung Physik)

Theoretische Physik II

Modultitel

Theoretische Physik II

Lehrinhalte

siehe Webseiten der Fakultät für Physik: Modulbeschreibung Theoretische Physik II

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul im Bachelorstudiengang

Naturwissenschaftliche Informatik (Vertiefung Physik)

Theoretische Physik III

Modultitel

Theoretische Physik III

Lehrinhalte

siehe Webseiten der Fakultät für Physik: Modulbeschreibung Theoretische Physik III

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul im Bachelorstudiengang

Naturwissenschaftliche Informatik (Vertiefung Physik)

Mathematische Methoden der Physik I

Modultitel

Mathematische Methoden der Physik I

Lehrinhalte

siehe Webseiten der Fakultät für Physik: Modulbeschreibung Mathematische Methoden der Physik I

Modultyp und Verwendbarkeit

Wahlpflichtmodul im Bachelorstudiengang

Naturwissenschaftliche Informatik (Vertiefung Physik)

Bachelor

Master of Science

Module nach Anbietern

Modulhandbuch Naturwissenschaftliche Informatik (B.Sc.)

Master NWI (english)

Technische Fakultät

Fakultät für Biologie

Fakultät für Chemie

Fakultät für Mathematik

Fakultät für Physik

Applied Algorithmics

Computer Graphics

Game Engineering and Simulation

Software Engineering

Vision in Human and Machine

Algorithmen und Datenstrukturen

Angewandte Algorithmik

Angewandte Robotik

Anwendungen Kognitiver Systeme

Betriebssysteme

Bildverarbeitung

Biomedizinische Bildverarbeitung

Biotechnologie I

Biotechnologie I - Praktikum

Biotechnologie II

Computer Vision

Datenbanken

Datenbanken II

Digitalelektronik

Digitale Kommunikation und Internetdienste

3D Computer Vision: Methoden und industrielle Anwendungen

Game Engineering und Simulation

Grundlagen Datamining

Grundlagen der Computergrafik

Grundlagen theoretischer Informatik

Hardware-Engineering

Information Retrieval

Information Visualization

Künstliche Intelligenz

Mensch-Maschine-Interaktion

Musterklassifikation

Neuronale Netze und Lernen

Probabilistische Graphische Modelle

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