Modulkatalog für den M.Sc. Informatik · Modulkatalog für den M.Sc. Informatik (180 LP) B4-6 Abkürzungen Lehrform . P Projekt . S Seminar . Ü Übung . V Vorlesung . Die Zahlen

M5la

Modulkatalog für den Master of Science

Informatik (120 LP)

Fakultät für Mathematik und Informatik Friedrich-Schiller-Universität Jena

Entwurf, in der Fassung vom 02.12.2009

Modulkatalog für den M.Sc. Informatik (180 LP) B4-2

A: Informatik (57 LP) ................................................................................................................................................... 9 Wahlpflichtmodule (36 LP, je 9 LP aus jeder Säule) ............................................................................................... 9

Intelligente informationsverarbeitende Systeme [INT] ....................................................................................... 9 FMI-IN0017 Einführung in die Künstliche Intelligenz (6 LP) ........................................................... 9 FMI-IN0018 Einführung in die Theorie künstlicher Neuronaler Netze (6 L) ................................... 11 FMI-BI0025 Evolutionäre Algorithmen (6 L) .................................................................................. 13 FMI-IN0023 Grundlagen und Techniken der Constraint-Programmierung (6 LP) .......................... 14 FMI-IN0034 Maschinelles Lernen und Datamining (6 LP) .............................................................. 15 FMI-IN0035 Modelle für die symbolische Informationsverarbeitung mit LISP und Prolog (6 LP) 16 FMI-IN0036 Mustererkennung (6 LP).............................................................................................. 18 FMI-IN0046 Rechnersehen I (6 LP) ................................................................................................. 20 FMI-IN0048 Rechnersehen II (6 LP) ................................................................................................ 21 FMI-IN0083 Signalorientierte Bildverarbeitung (6 LP) ................................................................... 22 FMI-IN0054 Spezielle Musteranalysesysteme (3 LP) ...................................................................... 23 FMI-IN0085 Spezielle Probleme im Rechnersehen (3 LP) .............................................................. 24 FMI-IN0056 Stochastische Grammatikmodelle (6 LP) .................................................................... 25

Informations- und Softwaresysteme [SWS] ...................................................................................................... 26 FMI-IN0077 Architekturen lose gekoppelter Systeme (3 LP) .......................................................... 26 FMI-IN0072 Datenbankadministration (3 LP) ................................................................................. 27 FMI-IN0011 Datenbanksysteme Spezialisierung (3 LP) .................................................................. 28 FMI-IN0073 Datenbanksystemimplementierung (3 LP) .................................................................. 29 FMI-IN0074 Fehlertolerante Systeme (3 LP) ................................................................................... 30 FMI-IN0078 Informationssysteme in mobilen und drahtlosen Umgebungen (3 LP) ....................... 31 FMI-IN0066 Mobile Agenten (3 LP) ................................................................................................ 32 FMI-IN0067 Mobiler Code (3 LP) ................................................................................................... 33 FMI-IN0035 Modelle für die symbolische Informationsverarbeitung mit LISP und Prolog (6 LP) 34 FMI-IN0068 Programmierung Mobiler Endgeräte (3 LP) ................................................................ 36 FMI-IN0079 Semantische Datenintegration (3 LP) .......................................................................... 37 FMI-IN0080 Semantische Prozessintegration (3 LP) ....................................................................... 38 FMI-IN0052 Softwaretechnik Spezialisierung I (3 LP) .................................................................... 39 FMI-IN0053 Softwaretechnik Spezialisierung II (6 LP) .................................................................. 40 FMI-IN0058 Verteilte Systeme Spezialisierung I (3 LP) ................................................................. 41 FMI-IN0059 Verteilte Systeme Spezialisierung II (6 LP) ................................................................ 42

Parallele und eingebettete Systeme [PAR] ........................................................................................................ 43 FMI-IN0007 Cluster und Grid Computing (6 LP) ............................................................................ 43 FMI-IN0088 Digitale Schaltungstechnik (6 LP) ............................................................................... 44 FMI-IN0089 Digitale Signalverarbeitung (6 LP) .............................................................................. 45 FMI-IN0090 Eingebettete Systeme und Robotik (6 LP)................................................................... 46 FMI-IN0020 Gerätetreiber (6 LP) ..................................................................................................... 47 FMI-IN0106 Grundlagen der Rechnerarithmetik (6 LP) .................................................................. 48 FMI-IN0107 Intervallarithmetik (6 LP) ............................................................................................ 50 FMI-IN0087 Mikroprozessor-Architekturen (3 LP) ......................................................................... 52 FMI-IN0092 Programmierung paralleler Rechnersysteme (3 LP) .................................................... 53 FMI-IN0117 Projekt VLSI-Entwurf (6 LP) ...................................................................................... 54 FMI-IN0108 Rechnerarithmetische Schaltungen (6 LP) .................................................................. 55

Theoretische Informatik/Algorithmik [TIA] ..................................................................................................... 57 FMI-IN0097 Algorithmische Graphtheorie (6 LP) ........................................................................... 57 FMI-IN0081 Algorithmische Logik (3 LP) ...................................................................................... 58 FMI-IN0094 Diskrete Strukturen III (3 LP) ..................................................................................... 59 FMI-IN0028 Komplexitätstheorie (6 LP) ......................................................................................... 60 FMI-IN0101 Konvexe Optimierung (6 LP) ...................................................................................... 61 FMI-IN0098 Parametrisierte Algorithmik (6 LP) ............................................................................. 62

Vertiefung (21 LP aus einer Vertiefung inklusive Seminar) .................................................................................. 63 Algorithmik (ALG) ........................................................................................................................................... 64 FMI-IN0099 Approximative Methoden in der Geometrie (6 LP)..................................................... 64 FMI-BI0008 Algorithmische Massenspektrometrie (6 LP) .............................................................. 65 FMI-IN0100 Approximationsalgorithmen (6 LP) ............................................................................. 66



FMI-IN0019 Automaten und Sprachen (6 LP) ................................................................................. 67 FMI-BI0011 Bioinformatische Methoden in der Genomforschung (6 LP) ...................................... 68 FMI-IN0023 Grundlagen und Techniken der Constraint-Programmierung (6 LP) .......................... 69 FMI-IN0101 Konvexe Optimierung (6 LP) ...................................................................................... 70 FMI-IN0082 Logik und Beweisbarkeit (6 LP) ................................................................................. 71 FMI-IN0098 Parametrisierte Algorithmik (6 LP) ............................................................................. 72 FMI-IN0102 Projekt Algorithm Engineering (6 LP) ........................................................................ 73 FMI-IN0103 Randomisierte Algorithmen (6 LP) ............................................................................. 74 FMI-IN0104 Seminar Algorithmik (3 LP) ........................................................................................ 75

Digitale Bildverarbeitung (DBV) ...................................................................................................................... 76 FMI-IN0111 Anwendungspraktikum 3-D Rechnersehen (6 LP) ...................................................... 76 FMI-IN0048 Rechnersehen II (6 LP) ................................................................................................ 77 FMI-IN0083 Signalorientierte Bildverarbeitung (6 LP) ................................................................... 78 FMI-IN0085 Spezielle Probleme im Rechnersehen (3 LP) .............................................................. 79 FMI-IN0084 Zustandsschätzung und Aktionsauswahl (6 LP) .......................................................... 80 FMI-IN0110 Seminar Fortgeschrittenes Methoden im Rechnersehen (3 LP .................................... 82

Entwicklung und Management komplexer Softwaresysteme (KSS) ................................................................. 83 FMI-IN0077 Architekturen lose gekoppelter Systeme (3 LP) .......................................................... 83 FMI-IN0072 Datenbankadministration (3 LP) ................................................................................. 84 FMI-IN0073 Datenbanksystemimplementierung (3 LP) .................................................................. 85 FMI-IN0074 Fehlertolerante Systeme (3 LP) ................................................................................... 86 FMI-IN0024 Grundlagen und Techniken des automatischen Planens (6 LP) ................................... 87 FMI-IN0078 Informationssysteme in mobilen und drahtlosen Umgebungen (3 LP) ....................... 88 FMI-IN0066 Mobile Agenten (3 LP) ................................................................................................ 89 FMI-IN0067 Mobiler Code (3 LP) ................................................................................................... 90 FMI-IN0068 Programmierung Mobiler Endgeräte (3 LP) ................................................................ 91 FMI-IN0079 Semantische Datenintegration (3 LP) .......................................................................... 92 FMI-IN0080 Semantische Prozessintegration (3 LP) ....................................................................... 93 FMI-IN0065 Softwareentwicklungsprojekt II (9 LP) ....................................................................... 94 FMI-IN0069 Seminar Entwicklung und Management komplexer Softwaresysteme (3 LP) ............ 96

Künstliche Intelligenz und Mustererkennung (KIME) ...................................................................................... 97 FMI-IN0004 Ausgewählte Kapitel der Begründungsverwaltung (6 LP) .......................................... 97 FMI-IN0023 Grundlagen und Techniken der Constraint-Programmierung (6 LP) .......................... 98 FMI-IN0024 Grundlagen und Techniken des automatischen Planens (6 LP) ................................... 99 FMI-IN0034 Maschinelles Lernen und Datamining (6 LP) ............................................................ 100 FMI-IN0056 Stochastische Grammatikmodelle (6 LP) .................................................................. 101 FMI-IN0112 Seminar Mensch und Maschine (3 LP) ..................................................................... 102

Rechnerarithmetik (RAR) ................................................................................................................................ 103 FMI-IN0106 Grundlagen der Rechnerarithmetik (6 LP) ................................................................ 103 FMI-IN0107 Intervallarithmetik (6 LP) .......................................................................................... 105 FMI-IN0108 Rechnerarithmetische Schaltungen (6 LP) ................................................................ 107 FMI-IN0109 Seminar Rechnerarithmetik (3 LP) ............................................................................ 109

Technische Informatik (TI) ............................................................................................................................. 110 FMI-IN0088 Digitale Schaltungstechnik (6 LP) ............................................................................. 110 FMI-IN0090 Eingebettete Systeme und Robotik (6 LP)................................................................. 111 FMI-IN0108 Rechnerarithmetische Schaltungen (6 LP) ................................................................ 112 FMI-IN0093 Seminar Technische Informatik (3 LP) ..................................................................... 114

B: Mathematik (6 LP) ............................................................................................................................................... 115 Wahlpflichtmodule (6 LP).................................................................................................................................... 115

FMI-MA1101 Algorithmische Algebra (6 LP) ................................................................................. 115 FMI-MA1602 Diskrete und experimentelle Optimierung B (6 LP) .................................................. 116 FMI-MA0642 Einführung in die diskrete Optimierung (6 LP) ......................................................... 117 FMI-MA0244 Gewöhnliche Differentialgleichungen (6 LP) ........................................................... 118 FMI-IN0082 Logik und Beweisbarkeit (6 LP) ............................................................................... 120 FMI-MA0741 Statistische Verfahren (6 LP) .................................................................................... 121

C: Fachübergreifenden Grundlagen und überfachlichen Schlüsselkompetenzen (27 LP) ........................................ 122 Projektarbeit (6 LP) .............................................................................................................................................. 122



FMI-IN0904 Projektarbeit (6 LP) ................................................................................................... 122 Wahlpflichtmodule Nebenfach [NF] (12 LP) ....................................................................................................... 123

Computerlinguistik/Sprachtechnologie ........................................................................................................... 124 M-GSW-09 Computerlinguistik I (10 LP) .................................................................................... 124 M-GSW-10 Computerlinguistik II/ Sprachtechnologie (10 LP) ................................................... 125

Mathematik ...................................................................................................................................................... 126 FMI-MA1101 Algorithmische Algebra (6 LP) ................................................................................. 126 FMI-MA0642 Einführung in die diskrete Optimierung (6 LP) ......................................................... 127 FMI-MA1602 Diskrete und Experimentelle Optimierung B (6 LP) ................................................. 128 FMI-MA0244 Gewöhnliche Differentialgleichungen (6 LP) ........................................................... 129 FMI-MA0741 Statistische Verfahren (6 LP) .................................................................................... 131 FMI-MA0104 Codierungstheorie mit Übung (9 LP) ........................................................................ 132 FMI-MA0109 Topologie 1 (9 LP) .................................................................................................... 133 FMI-MA0181 Proseminar Algebra (3 LP) ........................................................................................ 135 FMI-MA0281 Proseminar Analysis (3 LP) ....................................................................................... 136

Ökologie .......................................................................................................................................................... 137 Ök NF 1 Grundlagen der Ökologie (9 LP) ............................................................................... 137 Ök NF 2.1 Natur- und Umweltschutz 1 (9 LP) ........................................................................... 138 Ök NF 2.2 Pflanzenökologie 1 (6 LP) ......................................................................................... 139 Ök NF 2.22 Pflanzenökologie 1+2 (9 LP) ..................................................................................... 140 Ök NF 2.3 Humanökologie (6 LP) .............................................................................................. 141 Ök NF 2.4 Theoretische Ökologie 1 (6 LP) ................................................................................ 142 Ök NF 2.44 Theoretische Ökologie 1+2 (9 LP) ............................................................................ 143 Ök NF 2.5 Natur- und Umweltschutz 2 (6 LP) ........................................................................... 144 Ök NF 2.6 Mathematische Biologie 1 (6 LP) .............................................................................. 145 Ök NF 2.66 Mathematische Biologie 1+2 (12 LP) ....................................................................... 146 Ök NF 3.1 Ökologie von Lebensgemeinschaften (9 LP) ............................................................ 147 Ök NF 3.2 Verhalten und Evolution (6 LP) ................................................................................ 148

Philosophie ...................................................................................................................................................... 149 Ba-Phi 1.1 Einführung in die Philosophie (10 LP) ...................................................................... 149 Ba-Phi 2.1 Praktische Philosophie (10 LP) ................................................................................. 150 Ba-Phi 2.2 Theoretische Philosophie (10 LP) ............................................................................. 151 Ba-Phi 3.1 Geschichte der Philosophie (10 LP) .......................................................................... 152 Ba-Phi 3.2 Fachübergreifende Themen der Philosophie (10 LP) ................................................ 153 LA-Phi 3.2 Schwerpunkt I (5 LP) ................................................................................................ 154 LA-Phi 3.3 Schwerpunkt II (5 LP) ............................................................................................... 155

Physik .............................................................................................................................................................. 156 128.210 Theoretische Mechanik (8 LP) ................................................................................. 156 128.110 Grundkurs Experimentalphysik I (Mechanik, Wärmelehre) (8 LP) .......................... 157 128.120 Grundkurs Experimentalphysik II (Elektrodynamik, Optik) (8 LP) .......................... 158 128.120 Grundpraktikum Experimentalphysik II (8 LP) ........................................................ 159 128.340 Mathematische Methoden der Physik I (4 LP) .......................................................... 160 128.130 Grundkurs Physik der Materie I (Atome, Kerne, Elementarteilchen) (4 LP) ............ 162 128.180 Grundkurs Physik der Materie II (Festkörper) (4 LP) ............................................... 163

Psychologie ..................................................................................................................................................... 164 PsyN-P1 Einführung und Methoden der Psychologie (10 LP) ................................................. 164 PsyN-P2 Allgemeine Psychologie (10 LP) ............................................................................... 165 PsyN-WP1 Grundlagen der Psychologie I (10 LP) ...................................................................... 166 PsyN-WP2 Grundlagen der Psychologie II (10 LP) ..................................................................... 168 PsyN-WP4.1 Arbeits-, Betriebs- und Organisationspsychologie (10 LP) ....................................... 170 PsyN-WP4.2 Biologische und klinische Psychologie (10 LP) ........................................................ 171 PsyN-WP4.3 Intervention und Evaluation (10 LP) ......................................................................... 172 PsyN-WP4.4 Pädagogische Psychologie (10 LP) ........................................................................... 173

Wirtschaftswissenschaften ............................................................................................................................... 174 BW34.1 Basismodul Einführung in die Betriebswirtschaftslehre (6 LP) ................................ 174 BW23.5 Basismodul Einführung in die Volkswirtschaftslehre (6 LP) .................................... 175 BW11.1 Basismodul Grundlagen des Marketing-Management (6 LP) ................................... 176



BW10.1 Basismodul Operations Management (6 LP) ............................................................. 177 BW12.2 Basismodul Investition, Finanzierung und Kapitalmarkt (6 LP) ............................... 178 BW15.1 Basismodul Buchführung (3 LP) ............................................................................... 179 BW15.2 Basismodul Rechnungslegung und Controlling (6 LP) ............................................. 180 BW16.1 Basismodul Management (6 LP) ............................................................................... 181 BW17.1 Basismodul Planung und Entscheidung (6 LP) ......................................................... 182 BW31.2 Basismodul Einführung in die Wirtschaftsinformatik (6 LP) .................................... 183 BW24.1 Basismodul Empirische und Experimentelle Wirtschaftsforschung (6 LP) .............. 184 BW20.4 Basismodul Mikroökonomik (5 LP) .......................................................................... 185 BW21.4 Basismodul Makroökonomik (5 LP) ......................................................................... 186 BW23.6 Basismodul Finanzwissenschaft (5 LP) ..................................................................... 187

Wahlpflichtmodule allgemeine Schlüsselqualifikationen [ASQ] (9 LP).............................................................. 188 FMI-IN0026 Informatik und Gesellschaft (3 LP) ........................................................................... 189 FMI-IN0032 Literaturarbeit und Präsentation (3 LP) ..................................................................... 190 FMI-IN0045 Projektmanagement (3 LP) ........................................................................................ 191

Abschlussarbeit (30 LP) ............................................................................................................................................ 192 FMI-IN0902 Master-Arbeit ............................................................................................................ 192



Abkürzungen Lehrform

P Projekt S Seminar Ü Übung V Vorlesung Die Zahlen vor der jeweiligen Lehrform repräsentieren die entsprechenden Semesterwochen-stunden (SWS).

Säulen Informatik

INT Intelligente informationsverarbeitende Systeme PAR Parallele und eingebettete Systeme SWS Informations- und Softwaresysteme TIA Theoretische Informatik/Algorithmik

Vertiefungen im M.Sc. Informatik

ALG Algorithmik DBV Digitale Bildverarbeitung KIME Künstliche Intelligenz und Mustererkennung KSS Entwicklung und Management komplexer Softwaresysteme (KSS) RAR Rechnerarithmetik TI Technische Informatik

Modultyp

P Pflichtmodul WP Wahlpflichtmodul

Sonstiges MAT Mathematik im M.Sc. Informatik ALG(TI) Algorithmik (Theoretische Informatik) im B.Sc. und M.Sc. Mathematik



Regelstudienplan

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Nivellierungsmodule Nivellierungsmodule gemäß §7 (2) Studienordnung sind:

FMI-IN0007: Cluster und Grid Computing (6 LP)

FMI-IN0017: Einführung in die Künstliche Intelligenz (6 LP) FMI-IN0036: Mustererkennung (6 LP) FMI-IN0046: Rechnersehen I (6 LP)

Diese Module können nur auf Antrag belegt werden, wenn dieses zum Erwerb notwen-diger Vorkenntnisse für die gewählte Vertiefungsrichtung erforderlich ist.



A: Informatik (57 LP)

Wahlpflichtmodule (36 LP, je 9 LP aus jeder Säule)

Intelligente informationsverarbeitende Systeme [INT] FMI-IN0017 Einführung in die Künstliche Intelligenz (6 LP)

Modultitel (deutsch) Einführung in die Künstliche Intelligenz Modultitel (englisch) Introduction to Artificial Intelligence Modulnummer FMI-IN0017 25.02.09 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (INT) für den B.Sc. Informatik

Wahlpflichtmodul (INT) für den B.Sc. Angewandte Informatik

Wahlpflichtmodul (INT) für den M.Sc. Informatik (auf Antrag)

Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik)

Modul-Verantwortlicher Clemens Beckstein Leistungspunkte (ECTS credits) 6 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl. Prüfungs-

vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.

Lehrform (SWS) 3V + 1Ü (mit Kleinprojekten) Häufigkeit des Angebots (Modultur-nus)

jedes zweite Wintersemester

Dauer des Moduls 1 Semester Voraussetzung für die Zulassung zum Modul

- FMI-IN0013 (Diskrete Strukturen I) - FMI-IN0014 (Diskrete Strukturen II)

Empfohlene Vorkenntnisse für das Modul

Kenntnisse der Theoretischen Informatik sowie der Logik

Voraussetzung für die Zulassung zur Modulprüfung

Bearbeitung der Übungsaufgaben/Kleinprojekte mindestens 50% der erzielbaren Punkte erreicht

Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten (Prüfungsform)

Klausur (120min) oder mdl. Prüfung (30min) zur Vorlesung

Inhalte Im Rahmen dieser Lehrveranstaltung werden behandelt: - die wichtigsten Suchmethoden der KI, - das logische Rüstzeug für die symbolische Wissensrepräsentation

(insbes. Resolutionsbeweisen und der Tableaux-Kalkül), - das Schließen über Glaube und Wissen (epistemische Logiken), - Elemente der Argumentationstheorie, - die Verarbeitung begrifflichen Wissens (Beschreibungslogiken), - annahmenbasiertes, nicht-monotones und probabilistisches Schlie-

ßen (insbes. auch Frames, Semantische Netze und Bayes-Netze) (Qualifikations-)Ziele Vertrautheit mit grundlegenden Konzepten und Methoden symbolischer

Informationsverarbeitung zur Modellierung kognitivver Leistungen und Lösung technischer Probleme. Einsicht in Möglichkeiten und Grenzen der symbolischen KI.

Literatur Ginsberg, M.L., Essentials of Artificial Intelligence, Morgan Kaufmann,



San Mateo, CA, 1993. Görz, G., Rollinger, C.-R., Schneeberger, J. (Hrsg.): Handbuch der Küns-tlichen Intelligenz, Oldenbourg Verlag, München, 2000. Russel, S., Norvig, P., Artificial Intelligence, A Modern Approach, Pren-tice Hall Series in AI, 2nd edition, 2003. Sowa, J.F., Knowledge Representation: Logical, Philosophical, and Computational Foundations, Brooks/Cole, Thomson Learning, Pacific Grove, CA, 2000.



FMI-IN0018 Einführung in die Theorie künstlicher Neuronaler Netze (6 L)

Modultitel (deutsch) Einführung in die Theorie künstlicher Neuronaler Netze Modultitel (englisch) Introduction to Artificial Neural Networks Modulnummer FMI-IN0018 25.02.09 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)



Wahlpflichtmodul (INT) für den M.Sc. Informatik

Wahlpflichtmodul für den B.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik)

Pflichtmodul für das Anwendungsfach Computational Neuroscience zum B.Sc. Angewandte Informatik

Modul-Verantwortlicher Clemens Beckstein Leistungspunkte (ECTS credits) 6 (für Studenten des B.Sc. Angewandte Informatik mit Anwendungsfach

Computational Neuroscience entfallen davon je 3 Punkte auf das Anwen-dungsfach und 3 Punkte auf den Wahlpflichtbereich INT)

Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl.

Prüfungsvorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.


jeweils im Wintersemester


- FMI-IN0013 (Diskrete Strukturen I) - FMI-IN0014 (Diskrete Strukturen II) - FMI-MA0022 (Lineare Algebra) - FMI-MA0017 (Analysis) - FMI-MA0007 (Stochastik)


Kenntnisse der Praktischen und Theoretischen Informatik


Bearbeitung der Übungsaufgaben/Kleinprojekte Mindestens 50% der erzielbaren Punkte erreicht


Klausur (120min) oder mdl. Prüfung (30min) zur Vorlesung

Inhalte Im Rahmen dieser Lehrveranstaltung werden behandelt - Grundlagen des Konnektionismus, - wesentliche Architekturen und Lernverfahren Neuronaler Netze

sowie deren algorithmische Komplexität, - Elemente der Generalisierungs- und Approximationstheorie, - unüberwachte Neuronale Netze und selbstorganisierende Karten, - Verfahren zur Strukturoptimierung von Neuronalen Netzen. Neben theoretischen werden auch praktische Übungen mit Hilfe von MATLAB durchgeführt.

(Qualifikations-)Ziele - Solide Kenntnis der Grundlagen künstlicher neuronaler Netze aus der Sicht der Informatik (neuronale Netze als informatische Verarbeitungsmodelle).

- Fähigkeit, neuronale Netze zur Lösung unüblicher Probleme oder widersprüchlicher Spezifikationen einzusetzen und die Qualität der so gefundenen Lösungen einzuschätzen.



Literatur Hagan, M.T., Demuth, H.B., Beale, M.H., Neural Network Design, PWS Publishing Company, Boston, MA, 1995. Nilsson, N.J., The Mathematical Foundations of Learning Machines, Morgan Kaufmann, San Francisco, 1990. Parberry, I., Circuit Complexity and Neural Networks, MIT-Press, Cam-bridge, MA, 1994. Rojas, R., Theorie der neuronalen Netze, Springer-Verlag, Berlin, 1991.



FMI-BI0025 Evolutionäre Algorithmen (6 L)

Modultitel (deutsch) Evolutionäre Algorithmen

Modultitel (englisch) Evolutionary Algorithms

Modulnummer FMI-BI0025

Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Bioinformatik) Wahlpflichtmodul (INT) für den M.Sc. Informatik

Modul-Verantwortlicher Peter Dittrich

Leistungspunkte (ECTS credits) 6 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl. Prüfungs-vorbereitung)

60 Std. 120 Std.

Lehrform (SWS) 2V + 2Ü

Häufigkeit des Angebots (Modultur-nus)

Alle 3 Semester


Keine


Keine


Voraussetzung für die Zulassung zur Modulprüfung: Bearbeitung der Übungsaufgaben (mindestens 80% der Übungszettel und 50% der Punkte)


Mündliche oder schriftliche Prüfung

Inhalte Einführung (Optimierung / Motivation, Evolutionsprinzip, Übersicht und Historisches) - Evolutionsstrategie (Basisverfahren, Schrittweitenanpassung, Theorie, Meta- Evolutionsstrategie) - Genetische Algorithmen (Experimentieren, Basisverfahren, Theorie, klassifizierende Systeme) - Genetische Programmierung (Basisverfahren, Repräsentationen, Introns) - Multikriterielle Optimierung (aggregierende Verfahren, Pareto-Optimalität, multikriterielle evolutionäre Algorithmen, Diversitätserhaltung) – Ausgewählte fortgeschrittene Themen (bspw. dynamische Zielfunktion)

(Qualifikations-)Ziele Evolutionäre Algorithmen als universelles Problemlösewerkzeug in ihrer grundlegenden Funktionsweise zu verstehen und sie praktisch einsetzen zu können.

Literatur „Einführung in evolutionaere Algorithmen: Optimierung nach dem Vorbild der Evolution", Volker Nissen, Vieweg, 1997 „Evolutio-nary computation in bioinformatics", ed. by G.B. Fogel and D.W. Corne, Morgan Kaufmann, 2003



FMI-IN0023 Grundlagen und Techniken der Constraint-Programmierung (6 LP)

Modultitel (deutsch) Grundlagen und Techniken der Constraint-Programmierung Modultitel (englisch) Theory and Practice of Constraint Programming Modulnummer FMI-IN0023 16.12.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (KIME, ALG, INT) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik)

Modul-Verantwortlicher Clemens Beckstein Leistungspunkte (ECTS credits) 6 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl.


180 Std. 60 Std. 120 Std.


unregelmäßig


- FMI-IN0071 (Deklarative Programmierung) - FMI-IN0070 (Grundlagen der Modellierung und Programmierung) - FMI-IN0041 (Objektorientierte Programmierung)


- FMI-IN0013 (Diskrete Strukturen I) - FMI-IN0001 (Algorithmen und Datenstrukturen) - FMI-IN0005 (Automaten und Berechenbarkeit)


keine


mündliche Prüfung (30min) zur Vorlesung

Inhalte Gegenstand der Constraint-Programmierung ist es, mit Hilfe von rech-nerverständlich formulierten Bedingungen, sog. Constraints, reale Objek-te und deren Wechselbeziehungen in einem vorgegebenen Weltauschnitt so zu modellieren, dass das dabei entstehende, formale Modell direkt als Programm zur Identifikation der relevanten, impliziten Eigenschaften des Objektsystems eingesetzt werden kann. Dieses Problem der Identifikati-on wird dann als Constraint-Problem bezeichnet. Typische Vertreter von Constraint-Problemen sind z.B. kombinatorische Optimierungsprobleme. In der Vorlesung wird eine Einführung in Grundlagen und Techniken der Constraint-Programmierung erfolgen. Dabei wird der praktische Schwer-punkt auf die Constraint-Logikprogrammierung mit Sicstus-Prolog gelegt werden.

(Qualifikations-)Ziele - Grundverständnis von deklarativer Modellierung, - Fähigkeit zur Identifikation von Problemen aus der Praxis, zu deren

Lösung Constraint-Programmierung besonders geeignet ist , - Praktische Vertrautheit mit der Constraint-(Logik-) Programmierung

Literatur Apt, Krzysztof: Principles of Constraint Programming, Cambridge University Press, 2003. Marriottt, Kim; Stuckey, Peter: Programming with Constraints An Intro-duction, MIT-Press, 1998. Rossi, F; van Beek, P; Walsh, T.: Handbook of Constraint Programming, Elsevier, 2006.



FMI-IN0034 Maschinelles Lernen und Datamining (6 LP)

Modultitel (deutsch) Maschinelles Lernen und Datamining Modultitel (englisch) Machine Learning and Datamining Modulnummer FMI-IN0034 12.11.09 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (KIME, INT) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik)

Wahlpflichtmodul (INF) für den M.Sc. Computational Science

Modul-Verantwortlicher Ernst Günter Schukat-Talamazzini Leistungspunkte (ECTS credits) 6 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl. Prüfungs-

vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.

Lehrform (SWS) 4V (mit Projektanteil) Häufigkeit des Angebots (Modultur-nus)

jährlich im Wintersemester


Keine


FMI-IN0036 (Mustererkennung)


Keine


Klausur (120min) oder mündliche Prüfung (30min) zur Vorlesung

Inhalte Strukturaufdeckung, Klassifizierung oder Entwicklungsvorhersage aus großen Datenfluten (Finanzprozesse, Handel und Transport, med./biol. Datensätze, Klimamesswerte, elektronische Dokumente, Fertigungsau-tomatisierung) – Vorlesungsthemen sind u.a.: Skalentypen; Visualisierung hochdimensionaler Daten (PCA, MDS, ICA); überwachte Lernverfahren (Versionenraum, Entscheidungsbaum, lineare/logistische Modelle); unüberwachte Lernverfahren (hierarchisch, (fuzzy) K-means, spektral); Graphische Modelle (Bayesnetze, Markov-netze, Induktion und Inferenz)

(Qualifikations-)Ziele Tiefgreifende Fachkenntnisse des Gebiets Maschinelles Lernen Fähigkeit zur Analyse, Design und Realisierung von ML-Systemen Flächendeckende Übersicht aktueller Techniken des Datamining Vertiefte Kenntnisse im Gebiet „Graphische Modelle“

Literatur Bishop, Christopher: Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006. Mitchell, Tom Michael: Machine Learning. McGraw-Hill, 1997. Edwards, David: Introduction to Graphical Modelling. New York, Sprin-ger, 1995.



FMI-IN0035 Modelle für die symbolische Informationsverarbeitung mit LISP und Prolog (6 LP)

Modultitel (deutsch) Modelle für die symbolische Informationsverarbeitung mit LISP und

Prolog Modultitel (englisch) Symbol processing with LISP and Prolog Modulnummer FMI-IN0035 16.12.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (INT, SWS) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik)

Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Wirtschaftsinformatik


vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.


unregelmäßig






Bearbeitung der Übungsaufgaben / Kleinprojekte Mindestens 50% der erzielbaren Punkte erreicht



Inhalte Einführung in wesentliche Bereiche der KI-Programmierung unter der einheitlichen Sichtweise von Sprachentwicklung, -implementierung und –nutzung. Die Grundidee ist dabei die folgende: Jedem zu lösenden KI-Programmierproblem entspricht ein angepasstes Verarbeitungsmodell (eine abstrakte Maschine), das gefunden und mit Hilfe einer zugeordne-ten Programmiersprache operabel gemacht werden kann. Da sich Prog-rammiersprachen aber auch uminterpretieren lassen, indem ihnen kon-zeptionell ein neues Verarbeitungsmodell zugrundegelegt wird, entsteht dabei eine Ausdrucksvielfalt, die zu verschiedenen Programmierstilen führt (Stoyan 1988). In der Lehrveranstaltung wird für eine Auswahl von Programmierstilen dargestellt, wie sie einerseits in der funktionalen Programmiersprache LISP und zum anderen in der Logik–Programmiersprache Prolog reali-sierbar sind.

(Qualifikations-)Ziele Die Studenten sollen dazu befähigt werden, mit KI-Programmiersprachen umzugehen, sie zu verstehen und zu implementieren. Sie sollen dabei ein Gefühl für die Vielfalt der Verarbeitungsmodelle bekommen, auf denen die Sprachen beruhen, und die Unterschiedlichkeit der Programmierstile, denen der Programmierer folgen kann.

Literatur Abelson, H., Sussman, G.J., Structure and Interpretation of Computer



Programs, 2nd edition, MIT Press, 1996. Görz, G., Rollinger, C.-R., Schneeberger, J. (Hrsg.): Handbuch der Küns-tlichen Intelligenz, Oldenbourg Verlag, München, 2000. Stoyan, H., Programmiermethoden der Künstlichen Intelligenz Band I und II, Springer-Verlag, Berlin, 1988.



FMI-IN0036 Mustererkennung (6 LP)

Modultitel (deutsch) Mustererkennung Modultitel (englisch) Pattern Recognition Modulnummer FMI-IN0036 11.11.09 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (INT) für den B.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul (INT) für den B.Sc. Angewandte Informatik Wahlpflichtmodul (Wahlpflichtbereich 2) für den B.Sc. Bioinformatik Wahlpflichtmodul (INT) für den M.Sc. Informatik (auf Antrag) Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik) Pflichtmodul für das Anwendungsfach Computational Neuroscience zum B.Sc. Angewandte Informatik


vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.

Lehrform (SWS) 3 V + 1 Ü Häufigkeit des Angebots (Modultur-nus)

jährlich im Sommersemester


- FMI-MA0022 (Lineare Algebra) - FMI-MA0017 (Grundlagen der Analysis) - FMI-IN0013 (Diskrete Strukturen I)


- FMI-IN0070 (Grundlagen der Modellierung und Programmierung) oder FMI-IN0040 (Grundlagen der Modellierung und Programmie-rung (Grundteil)) oder FMI-IN0025 (Strukturiertes Programmieren für Bioinformatiker)

- FMI-IN0001 (Algorithmen und Datenstrukturen) - FMI-MA0007 (Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie)


Bearbeitung der Übungsaufgaben Mindestens 50% der erzielbaren Punkte erreicht


Klausur (120min) oder mündliche Prüfung (30min) zur Vorlesung Studiengangbezogene Erfolgsmetriken

Inhalte Einführung in die Methoden der Mustererkennung zur maschinellen Modellierung und Simulation komplexer Informationsverarbeitungspro-zesse, wie sie insbesondere bei der Wahrnehmung und Auswertung vi-sueller, akustischer oder taktiler Sinneseindrücke durch den Menschen auftreten. Diskretisierung/Filterung/Normierung; Merkmalauswahl und Merkmal-transformation; statistische, diskriminative und nichtparametrische Klas-sifikatoren; unüberwachtes Lernen; Zeitreihen

(Qualifikations-)Ziele Umfassendes Verständnis von Musteranalysetechniken und deren fach-übergreifendem Einsatz und Nutzen Einblick in einschlägige Anwendungsgebiete der Mustererkennung Vertiefte Kenntnisse des Gebietes „Numerische Klassifikatoren“ Fähigkeit Modelle und Systeme der Mustererkennung zu entwickeln

Literatur Niemann, Heinrich: Pattern Analysis and Understanding, Springer 1990. Duda, Richard; Hart, Peter; Stork,Dave: Pattern Classification, Wiley 2001.



Bishop, Christopher: Pattern Recognition and Machine Learning, Springer 2006.



FMI-IN0046 Rechnersehen I (6 LP)

Modultitel (deutsch) Rechnersehen I Modultitel (englisch) Computer Vision I Modulnummer FMI-IN0046 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)



Wahlpflichtmodul (Wahlpflichtbereich 2) für den B.Sc. Bioinformatik

Wahlpflichtmodul (INT) für den M.Sc. Informatik (auf Antrag) Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik) Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Computational Science

Modul-Verantwortlicher Joachim Denzler (Vertreter Herbert Süße) Leistungspunkte (ECTS credits) 6 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl. Prüfungs-

vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.

Lehrform (SWS) 3V +1Ü Häufigkeit des Angebots (Modultur-nus)



keine


keine


60 % der erreichbaren Punkte aus den Übungsaufgaben


Klausur (60 Min.) oder mündliche Prüfung zur Vorlesung

Inhalte Bilddatenstrukturen, Mathematische Beschreibung und Schätzung von Störprozessen, Theorie linearer Systeme, Bildvorverarbeitung und -verbesserung im Ortsbereich, Fourieranalyse, Bildvorverarbeitung und -verbesserung im Frequenzbereich, Nicht-lineare Filter, Farbbildverar-beitung, Multiskalenanalyse, einfache Bildmerkmale und deren Extrak-tion, Segmentierung (Linien, Regionen, Textur), Grundlagen der Bewe-gungsberechnung, Grundlagen der 2-D Objekterkennung

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden kennen grundlegende mathematische Methoden und Techniken der digitalen Bildverarbeitung um Verfahren zur Bildverbes-serung, Extraktion von 2D Information aus Bildern sowie deren Interpre-tation zu realisieren. Die Studierenden sind ebenfalls in der Lage kom-merzielle Tools (MATLAB) zu nutzen, um einfache Systeme zur Verar-beitung und Interpretation von Bildinformation zu implementieren. Stu-dierende erhalten damit Einblick, wie intelligente Systeme von Kameras aufgenommene Daten verarbeiten und interpretieren können. Im Bereich der Master-Studiengänge werden im Rahmen der Übungsse-rien Einblicke in die theoretischen Grundlagen der vorgestellten Verfah-ren anhand spezieller Übungsaufgaben gegeben.

Literatur Gonzalez, Woods: Digital Image Processing. Prentice Hall. 2002. Tönnies: Grundlagen der Bildverarbeitung. Pearson. 2005.



FMI-IN0048 Rechnersehen II (6 LP)

Modultitel (deutsch) Rechnersehen II Modultitel (englisch) Computer Vision II Modulnummer FMI-IN0048 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (DBV, INT) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik)


vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.

Lehrform (SWS) 3V+ 1Ü Häufigkeit des Angebots (Modultur-nus)



FMI-IN0046 (Rechnersehen I)


Kenntnisse in linearer Algebra, Analysis und Wahrscheinlichkeitstheorie





Inhalte Bildentstehungsprozess, Kameramodelle, Projektive Geometrie und deren Bedeutung für die Bildverarbeitung, Kamerakalibrierung, Stereo-bildverarbeitung (Epipolargeometrie, deren Schätzung sowie Rekons-truktion von 3-D Information aus 2-D Bildern), Struktur aus Bewegung, 3-D Bewegungsberechnung, Methoden der 3-D Objekterkennung (Merkmale, Modelle, Klassifikation), Robuste Bildverarbeitung

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden kennen grundlegende mathematische Modelle, Metho-den und Techniken des maschinellen Sehens, um aus 2-D Bildern Infor-mation über die 3-D Welt zu ermitteln. Im Schwerpunkt besitzen Studie-rende Kenntnisse über die zugrunde liegenden Mathematik und kennen die Probleme, die aus verrauschten Sensordaten entstehen, sowie effi-ziente Realisierungen der zugehörigen Algorithmen. In den Übungen erlernen die Studierende unter Verwendung von MATLAB sowie des Bildverarbeitungsystems ICE die Fähigkeit, Algorithmen in effiziente Software umzusetzen, die aus real aufgenommen, verrauschten Sensor-daten robust 3-D Information aus der Welt ermittelt und damit ein Grundbaustein für ein intelligentes System darstellt, das seine Umgebung mittels Sensoren wahrnimmt. Ebenfalls kennen Studierende aktuelle Verfahren zum Interpretieren von Bildinformation, dabei speziell Ob-jekterkennung und Bewegungsberechung.

Literatur Trucco, Verri: Introductory Techniques for 3-D Computer Vision. Pren-tice Hall.1998. Hartley, Zisserman: Multiple View Geometry in Computer Vision. Cam-bridge University Press. 2004. Faugeras, Luong: The Geometry of Multiple Images. MIT Press, 2001.



FMI-IN0083 Signalorientierte Bildverarbeitung (6 LP)

Modultitel (deutsch) Signalorientierte Bildverarbeitung Modultitel (englisch) Signal Oriented Image Processing Modulnummer FMI-IN0083 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)


Modul-Verantwortlicher Herbert Süße Leistungspunkte (ECTS credits) 6 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl. Prüfungs-

vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.

Lehrform (SWS) 4V Häufigkeit des Angebots (Modultur-nus)




Kenntnisse aus dem Bereich der Signalverarbeitung


keine



Inhalte Diskretisierung analoger Signale (Sampling), Lineare Filter (Faltung und Korrelation), LSI-Systeme, die Fouriertransformation mit Anwendun-gen in der Bildverarbeitung, Fourierdeskriptoren von Konturen, signal-basierte Registrierung von Bildern, weitere Transformationen wie z.B. DCT, Hadamard, Wavelet, Bilder als stochastische Felder, Bildrestaura-tion wie z.B. Wiener Filter

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden kennen die grundlegenden Probleme die auftreten, wenn man Bilder als zweidimensionale Signale auffasst. Sie können mit Grundbegriffen der LSI-Theorie umgehen und kennen ausführlich alle Formen der Fouriertransformation. Weiterhin kennen sie die Probleme der Bildregistrierung und Bildrestauration. Die Studierenden wissen, welche praktischen Probleme der Bildverarbeitung mit signalbasierten Methoden gelöst werden können. Weiterhin wissen die Studierenden, wie signalbasierte Methoden effizient implementiert werden, z.B. mittels FFT.

Literatur Bose T.: Digital Signal and Image Processing. John Wiley & Sons 2004. Granlund G.H.; Knutsson H.: Signal Processing for Computer Vision. Kluwer Academic Publishers 1995. Umbaugh S.E.: Computer Imaging - Digital Image Analysis and Process-ing. CRC Press 2005. Süße H.: Signalbasierte Bildverarbeitung, E-book, Jena 2009.



FMI-IN0054 Spezielle Musteranalysesysteme (3 LP)

Modultitel (deutsch) Spezielle Musteranalysesysteme Modultitel (englisch) Pattern Analysis Systems Modulnummer FMI-IN0054 19.12.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (INT) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik)


vorbereitung)

90 Std. 30 Std. 60 Std.




keine


- FMI-IN0036 (Mustererkennung) - Vorkenntnisse aus den Bereichen Künstliche Intelligenz und Digitale

Bildverarbeitung Voraussetzung für die Zulassung zur Modulprüfung

keine


mündliche Prüfung (30min) zur Vorlesung oder Ausarbeitung/ Präsenta-tion zu einer Projektaufgabe

Inhalte - Komplexe Musteranalyseaufgaben mit longitudinalen Daten (Sprach- und Sprechererkennung, (Hand)schrifterkennung, DNA-Motive, Musikretrieval)

- Geeignete Lernverfahren (z.B. Hidden Markov Modelle; siehe Web-seite zum Kurs für Detailinformationen), unterstützende Werkzeuge, Vorverarbeitung und Etikettierung der Lerndaten und syntaktische Modellierungsverfahren am Beispiel einer oder mehrerer ausgewähl-ter Aufgabenstellungen

(Qualifikations-)Ziele - Vertiefte Kenntnis der Methoden syntaktischer Musteranalyse - Kompetenzen der Analyse, des Designs und der Realisierung von

Musteranalysesystemen realistischer Größenordnung - Fertigkeiten der Nutzung ausgewählter Softwarewerkzeuge der syn-

taktischen Musteranalyse Literatur Schukat-Talamazzini, Ernst G.: Automatische Spracherkennung. Vieweg

Verlag, Wiesbaden 1995. Fink, Gernot A: Mustererkennung mit Markov-Modellen. Teubner Ver-lag, Wiesbaden 2003. Liu, Zhi-Qiang; Cai, Jinhai; Buse, Richard: Handwriting Recognition. SFSC Vol. 133. Springer 2003.



FMI-IN0085 Spezielle Probleme im Rechnersehen (3 LP)

Modultitel (deutsch) Spezielle Probleme im Rechnersehen Modultitel (englisch) Recent Advances in Computer Vision Modulnummer FMI-IN0085 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)


Modul-Verantwortlicher Joachim Denzler (Vertreter Herbet Süße) Leistungspunkte (ECTS credits) 3 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl. Prüfungs-

vorbereitung)

90 Std. 30 Std. 60 Std.




- FMI-IN0046 (Rechnersehen I) - FMI-IN0048 (Rechnersehen II)


keine


keine


mündliche Prüfung

Inhalte Forschungsnahe Behandlung von jüngsten Entwicklungen und Ergebnis-sen aus allen Bereichen der Digitalen Bildverarbeitung anhand der Vor-stellung von Ergebnissen aus internationalen Tagungen, Workshops und laufenden wissenschaftlichen Projekten. Themen: Objekterkennung, Objektverfolgung, 3-D Rekonstruktion, Ma-schinelles Lernen, Bildverarbeitung und Computergrafik, Robotik

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden lernen aktuelle Arbeiten aus dem Bereich des Rechner-sehens und somit die Stand der Kunst aus Sicht der Forschung kennen und erwerben damit auch die Fähigkeit, aktuelle wissenschaftliche Arbei-ten zu verstehen und zu bewerten. Speziell erlernen sie die Bewertung von wissenschaftlichen Arbeiten und besitzen auch erste Erfahrung in Bereich Forschungsmanagement und Forschungspräsentation



FMI-IN0056 Stochastische Grammatikmodelle (6 LP)

Modultitel (deutsch) Stochastische Grammatikmodelle Modultitel (englisch) Stochastic Grammars Modulnummer FMI-IN0056 19.12.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)




vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.




keine




keine



Inhalte Grammatische Modellierung von Zeichenfolgen natürlicher („Texte“) und künstlicher (z.B. Nukleotid- oder Aminosäuresequenzen) Sprachen. Vorlesungsthemen sind u.a.: - Schwach kontextfreie Grammatiken (IG, TAG, HG, CG); - Grammatikinduktion/Goldsätze; Information/Kompression; robuste

Häufigkeitsschätzung (Bayes, Good-Turing, Zipf); N-Gramme, Interpolation, Maximum-Entropie; stochastische Phrasenstruktur-grammatiken; korpuslinguistische Verfahren (Tagging, Kategorisie-rung, Kollokation); Information Retrieval; Maschinelle Übersetzung

(Qualifikations-)Ziele - Umfassendes Verständnis der Informationstheorie, symbolwertiger Zufallsprozesse und stochastischer Phrasenstrukturgrammatiken

- Tiefgreifende Fachkenntnisse eines breiten Methodenspektrums der Sprachmodellierung und Fähigkeiten ihrer Bewertung und ihres Ein-satzes in konkreten Aufgabenstellungen

- Fähigkeiten zu Analyse, Design und Realisierung von Modellen und Systemen der maschinellen Sprachverarbeitung (z.B. IR/MÜ)

Literatur Manning, Christopher; Schütze, Hinrich: Foundations of Statistical NLP. MIT Press, Cambridge MA 2001. Charniak, Eugene: Statistical Language Learning. MIT Press, Cambridge MA 1993. Partee, Barbara; ter Meulen, Alice; Wall, Robert: Mathematical Methods in Linguistics. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht 1993.



Informations- und Softwaresysteme [SWS]

FMI-IN0077 Architekturen lose gekoppelter Systeme (3 LP)

Modultitel (deutsch) Architekturen lose gekoppelter Systeme Modultitel (englisch) Architectures of loosely coupled systems Modulnummer FMI-IN0077 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (KSS, SWS) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Wirtschaftsinformatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik) Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Computational Science

Modul-Verantwortlicher Birgitta König-Ries Leistungspunkte (ECTS credits) 3 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl. Prüfungs-

vorbereitung)

90 Std. 30 Std. 60 Std.


in der Regel jährlich im Sommersemester


keine


erfolgreicher Besuch der Veranstaltungen zur Säule Informations- und Softwaresysteme

Zulassungsvoraussetzung zur Modul-prüfung

keine


Klausur oder mündliche Prüfung

Inhalte aktuelle Architekturmodelle zur Realisierung lose gekoppelter Systeme, z.B. SOA

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden kennen fortgeschrittene Konzepte der Realisierung lose gekoppelter Systeme. Sie sind in der Lage für Anwendungsfälle die pas-sende Lösung auszuwählen, ihre Wahl zu begründen und eine detaillierte Lösung zu konzipieren.

Literatur Tanenbaum, Andrew; van Steen, Maarten: Distributed Systems. Alonso, Gustavo et al.: Web Services. Concepts, Architectures and Ap-plications. aktuelle Veröffentlichungen bei ICSOC, ECOWS etc.



FMI-IN0072 Datenbankadministration (3 LP)

Modultitel (deutsch) Datenbankadministration Modultitel (englisch) Database Administration Modulnummer FMI-IN0072 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (KSS, SWS) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Wirtschaftsinformatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik)

Modul-Verantwortlicher Klaus Küspert Leistungspunkte (ECTS credits) 3 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl.


90 Std. 30 Std. 60 Std.




keine


- FMI-IN0021 (Grundlagen der Informations- und Softwaresysteme) - FMI-IN0008 (Datenbanksysteme I)


keine


Klausur oder mündliche Prüfung zur Vorlesung

Inhalte Ein wesentlicher Aspekt des Managements komplexer Softwaresysteme liegt in der Administration des verwendeten zugrunde liegenden Daten-banksystems. In der Lehrveranstaltung wird auf die Aufgaben im Zu-sammenhang mit Datenbankadministration eingegangen und es werden einige Aspekte hiervon vertieft besprochen. Dazu gehören Tuning des Datenbanksystems und der -anwendung ebenso wie etwa Speichermana-gement, Fragen der Rechteverwaltung und Archivierung von Daten und Datenbank. Auf die zunehmend wichtiger werdenden Möglichkeiten der Selbstadministration heutiger Datenbanksysteme – als Teil von angest-rebtem Autonomous Computing – wird ebenfalls eingegangen.

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden lernen die wesentlichen Aufgaben bei der Datenbank-administration kennen, die möglichen „Stellschrauben“ und ihre Bedeu-tung und auch die Automatisierungsmöglichkeiten in dem Zusammen-hang. Erwerb von Produktwissen neben dem Methodenwissen spielt dabei eine wesentliche Rolle.

Literatur Theo Härder, Erhard Rahm: Datenbanksysteme: Konzepte und Techni-ken der Implementierung. Springer-Verlag. Systemliteratur zur Datenbankadministration u.a. der Hersteller IBM und Oracle (System Administration Guide).



FMI-IN0011 Datenbanksysteme Spezialisierung (3 LP)

Modultitel (deutsch) Datenbanksysteme Spezialisierung Modultitel (englisch) Database Systems Specialization Modulnummer FMI-IN0011 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (SWS) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik)



90 Std. 30 Std. 60 Std.


in der Regel jährlich im Sommersemester, bei Bedarf auch im Winterse-mester


FMI-IN0008 (Datenbanksysteme I)


keine


keine


Klausur oder mündliche Prüfung zu den Vorlesungsinhalten

Inhalte Ein aktuell ausgewähltes Spezialgebiet aus dem Themenbereich Daten-banksysteme (z.B. Data Warehousing, Verteilte Datenbanksysteme, Da-tenbankarchivierung, Datenbank-Tuning und -optimierung etc.) wird den Teilnehmern inhaltlich vermittelt und auch mit vielen Beispielen und Anwendungen der Praxis unterlegt.

(Qualifikations-)Ziele Die Studenten lernen ein Spezialgebiet der Datenbanktechnologie vertieft kennen und die dort relevanten Technologien und auch wichtige Pro-duktbezüge zu verstehen und teils anzuwenden.



FMI-IN0073 Datenbanksystemimplementierung (3 LP)

Modultitel (deutsch) Datenbanksystemimplementierung Modultitel (englisch) Database System Implementation Modulnummer FMI-IN0073 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)




90 Std. 30 Std. 60 Std.




keine




keine



Inhalte Die Vorlesung vermittelt schwerpunktmäßig Kenntnisse über die Interna von Datenbanksystemen. Sie orientiert sich dabei inhaltlich und struktu-rell an bekannten Schichtenmodellen des internen Aufbaus eines Daten-banksystems und geht verschiedene dieser Schichten detailliert durch. Angereichert wird dies zusätzlich durch Produktwissen, also durch die Erläuterungen von Realisierungen in heute üblichen Datenbanksystemen. Strukturen und Schnittstellen werden dabei ebenso diskutiert wie die einhergehenden Performance-Aspekte.

(Qualifikations-)Ziele Gutes Verstehen der internen Abläufe in einem Datenbanksysteme, d.h. was etwa mit Datenbankanweisungen „geschieht“ auf ihrem internen Weg durch das Datenbanksystem.

Literatur Theo Härder, Erhard Rahm: Datenbanksysteme: Konzepte und Techni-ken der Implementierung. Springer-Verlag. Gunter Saake, Andreas Heuer, Kai-Uwe Sattler: Datenbanken: Imple-mentierungstechniken. mitp-Verlag. Jim Gray, Andreas Reuter: Transaction Processing: Concepts and Tech-niques. Morgan Kaufmann.



FMI-IN0074 Fehlertolerante Systeme (3 LP)

Modultitel (deutsch) Fehlertolerante Systeme Modultitel (englisch) Fault Tolerant Systems Modulnummer FMI-IN0074 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)




90 Std. 30 Std. 60 Std.


in der Regel jährlich im Wintersemester


keine




keine



Inhalte Fehlertoleranz spielt eine wesentliche Rolle in einer Vielzahl von Soft-ware- und Informationssystemen. Im Bereich der Datenbanksysteme ist der Begriff eng mit dem Transaktionskonzept und dessen Umsetzung verbunden, geht aber auch deutlich darüber hinaus. In der Lehrveranstal-tung wird Fehlertoleranz einführend von Hardware- und allgemeiner Softwareseite betrachtet, auch mit Aspekten aus dem Software Enginee-ring versehen. Im Hauptteil der Lehrveranstaltung wird erörtert, wie Datenbanksysteme bzw. allgemein Datenhaltungssysteme robust gegen das Auftreten von Fehlern im laufenden Betrieb gemacht werden können, welche Arten von Redundanzen auf den verschiedenen Ebenen hierfür notwendig sind, welche Kosten damit einhergehen (Performance-Aspekte also) und welcher Nutzen damit verbunden ist.

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden lernen die Notwendigkeit für die Bereitstellung fehler-toleranter Systeme kennen und die Möglichkeiten, Fehlertoleranz in ein System einzubeziehen, dies vorwiegend die Datenhaltungsaspekte betref-fend.

Literatur Klaus Küspert: Fehlererkennung und Fehlerbehandlung in Speicherungs-strukturen von Datenbanksystemen. Springer-Verlag.



FMI-IN0078 Informationssysteme in mobilen und drahtlosen Umgebungen (3 LP)

Modultitel (deutsch) Informationssysteme in mobilen und drahtlosen Umgebungen Modultitel (englisch) Information systems in mobile and wireless environments Modulnummer FMI-IN0078 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)



vorbereitung)

90 Std. 30 Std. 60 Std.




keine




keine



Inhalte Lokations- und Kontextabhängige Anfragen, Informationsanpassung an mobile Geräte, Sensordatenbanken, ubiquitäre Informationssysteme, Datenschutzaspekte, mobile Datenbanken

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden kennen Realisierungsmöglichkeiten mobiler und ubi-quitärer Informationssysteme und setzen sich mit ihren gesellschaftlichen Auswirkungen auseinander. Sie besitzen die Fähigkeit, für gegebene Fragestellungen aus dem Be-reich mobiler und ubiquitärer Informationssysteme geeignete Lösungen zu entwickeln und dabei Vor- und Nachteile unterschiedlicher Ansätze abzuwägen. Sie sind in der Lage, eigene und fremde Lösungen hinsich-tlich technischer Aspekte aber auch hinsichtlich ihrer Implikationen für Datenschutz und Privatsphäre zu bewerten und ggf. Verbesserungsmög-lichkeiten vorzuschlagen.

Literatur Höpfner, Hagen: König-Ries, Birgitta; Türker, Can: Mobile Datenbanken und Informationssysteme. Schiller, Jochen: Mobilkommunikation. aktuelle Veröffentlichungen bei MMS, MDM etc.



FMI-IN0066 Mobile Agenten (3 LP)

Modultitel (deutsch) Mobile Agenten Modultitel (englisch) Mobile Agents Modulnummer FMI-IN0066 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (KSS, SWS) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik) Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Wirtschaftsinformatik

Modul-Verantwortlicher Wilhelm Rossak, Christian Erfurth Leistungspunkte (ECTS credits) 3 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl.


90 Std. 30 Std. 60 Std.




keine


- Grundkenntnisse in verteilten Systemen - FMI-IN0021 (Grundlagen der Informations- und Softwaresysteme)


keine



Inhalte Grundlagen der Agententechnologie, -anwendung und Umsetzung. Themen umfassen u.a. Agenten-orientiertes Design, Sicherheit, Notatio-nen, Prozesse und Werkzeugunterstützung

(Qualifikations-)Ziele Beherrschung von Konzepten und Strukturen der Softwareentwicklung auf Basis einer globalen Systemsicht („systems engineering“) mit Fokus auf der Agententechnologie. Erlangung von technologischen Kompeten-zen im Bereich der Agententechnologie und deren nichttechnischen Auswirkungen. Befähigung der Lösung neuer Probleme innerhalb dieser Spezialisierung und der Weiterentwicklung der Informatik.

Literatur Braun, Peter; Rossak, Wilhem: Mobile Agents Basic Concepts, Mobility Models and the Tracy Toolkit. Erfurth, Christian: Proaktive autonome Navigation mobiler Agenten (Dissertation). Ciancarini, Paolo; Wooldridge, Michael J. (Eds.): Agent-Oriented Software Engineering.



FMI-IN0067 Mobiler Code (3 LP)

Modultitel (deutsch) Mobiler Code Modultitel (englisch) Mobile Code Modulnummer FMI-IN0067 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)


Modul-Verantwortlicher Wolfram Amme, Wilhelm Rossak Leistungspunkte (ECTS credits) 3 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl.


90 Std. 30 Std. 60 Std.




- - FMI-IN0021 (Grundlagen der Informations- und Softwaresysteme)


- Kenntnisse in Programmiersprachen und Programmierung - Grundkenntnisse in verteilten Systemen


keine



Inhalte Ein System zur mobilen Codeerzeugung besteht aus einer Produzenten- und einer Konsumentenseite. Die Produzentenseite übersetzt das Einga-beprogramm in eine Zwischencodepräsentation, die von der Konsumen-tenseite über das Internet geladen und auf der Zielarchitektur ausgeführt werden kann. In der Vorlesung wird dem Studenten ein vollständiges und allgemein einsetzbares System zur mobilen Codeerzeugung vorges-tellt. Im Einzelnen werden u.a. Themen wie syntaktische Analyse, Prog-rammanalyse, statische und dynamische Optimierungsverfahren, Verifi-kations- und Kodierungstechniken sowie der Aufbau von Zwischencode-formaten diskutiert.

(Qualifikations-)Ziele Erwerb grundlegender Kenntnisse und Fertigkeiten im Umgang mit gän-gigen Techniken und Werkzeugen im Bereich des mobilen Codes, Lö-sung von neuen Problemen (auch unüblichen Problemen) innerhalb der gewählten Spezialisierung.

Literatur Reinhard Wilhelm, Helmuth Seidl: Übersetzerbau. Virtuelle Maschinen. Springer Verlag, 2007. B. Alpern, C. Attanasio, J. Barton, et al.: The Jalapeno Virtual Machine. In: IBM System Journal 39(1), 2000, Seite 211 - 237. W. Amme, J. von Ronne, M. Franz: A SSA-based mobile code: Imple-mentation and empirical evaluation. In: ACM Transaction on Ar-chitetures and Code Optimization 4 (2), 2007, Article-No 13.



FMI-IN0035 Modelle für die symbolische Informationsverarbeitung mit LISP und Prolog (6 LP)

Modultitel (deutsch) Modelle für die symbolische Informationsverarbeitung mit LISP und

Prolog Modultitel (englisch) Symbol processing with LISP and Prolog Modulnummer FMI-IN0035 16.12.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (INT, SWS) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik)

Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Wirtschaftsinformatik


vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.


unregelmäßig






Bearbeitung der Übungsaufgaben / Kleinprojekte Mindestens 50% der erzielbaren Punkte erreicht



Inhalte Einführung in wesentliche Bereiche der KI-Programmierung unter der einheitlichen Sichtweise von Sprachentwicklung, -implementierung und –nutzung. Die Grundidee ist dabei die folgende: Jedem zu lösenden KI-Programmierproblem entspricht ein angepasstes Verarbeitungsmodell (eine abstrakte Maschine), das gefunden und mit Hilfe einer zugeordne-ten Programmiersprache operabel gemacht werden kann. Da sich Prog-rammiersprachen aber auch uminterpretieren lassen, indem ihnen kon-zeptionell ein neues Verarbeitungsmodell zugrundegelegt wird, entsteht dabei eine Ausdrucksvielfalt, die zu verschiedenen Programmierstilen führt (Stoyan 1988). In der Lehrveranstaltung wird für eine Auswahl von Programmierstilen dargestellt, wie sie einerseits in der funktionalen Programmiersprache LISP und zum anderen in der Logik–Programmiersprache Prolog reali-sierbar sind.

(Qualifikations-)Ziele Die Studenten sollen dazu befähigt werden, mit KI-Programmiersprachen umzugehen, sie zu verstehen und zu implementieren. Sie sollen dabei ein Gefühl für die Vielfalt der Verarbeitungsmodelle bekommen, auf denen die Sprachen beruhen, und die Unterschiedlichkeit der Programmierstile, denen der Programmierer folgen kann.

Literatur Abelson, H., Sussman, G.J., Structure and Interpretation of Computer



Programs, 2nd edition, MIT Press, 1996. Görz, G., Rollinger, C.-R., Schneeberger, J. (Hrsg.): Handbuch der Küns-tlichen Intelligenz, Oldenbourg Verlag, München, 2000. Stoyan, H., Programmiermethoden der Künstlichen Intelligenz Band I und II, Springer-Verlag, Berlin, 1988.



FMI-IN0068 Programmierung Mobiler Endgeräte (3 LP)

Modultitel (deutsch) Programmierung Mobiler Endgeräte Modultitel (englisch) Software development for Mobile Devices Modulnummer FMI-IN0068 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)


Modul-Verantwortlicher Andreas Hartmann, Wilhelm Rossak Leistungspunkte (ECTS credits) 3 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl.


90 Std. 30 Std. 60 Std.




keine


- Kenntnisse in Programmiersprachen und Programmierung (Java) - Grundkenntnisse in der Softwareentwicklung


keine


erfolgreich abgeschlossene Projektarbeit

Inhalte Die Programmierung auf mobilen Geräten unterscheidet sich von der Softwareentwicklung auf dem PC/Server. Es werden verschiedene Be-triebssysteme für mobile Geräte vorgestellt und Besonderheiten im Ver-gleich zum Desktop- oder Serversystem herausgestellt. Nach dem Erler-nen von Grundkonzepten in der Programmierung für mobile Endgeräte werden vertiefte Kenntnisse, wie Kommunikation, Oberflächengestal-tung, Ereignisbehandlung und Spezialmodule (GPS, MMAPI) in realisti-schen Projekten zur Anwendung gebracht.

(Qualifikations-)Ziele Studierende haben vertiefte Kenntnisse von Betriebssystemen für mobile Geräte, welche unübliche Lösungsansätze in der Softwareentwicklung erfordern. Sie besitzen Fertigkeiten in der mobilen Programmierung mittels Java, einschließlich Spezialkenntnisse für optionale Module. In mehrwöchigen Projekten bringen sie eigenverantwortlich arbeitend und unter der Bildung von Entwicklungsteams das Erlernte zur Anwendung. In Zusammenarbeit mit Unternehmen bzw. durch industrienahe Projekte erhalten Studierende die Kompetenz und ein umfassendes Verständnis zur Softwareentwicklung im Spezialbereich der mobilen Endgeräte.

Literatur Klaus-Dieter Schmatz: Java Micro Edition. Ansgar Gerlicher; Stephan Rupp: Symbian OS Eine Einführung in die Anwendungsentwicklung. Eduard Glatz: Betriebssysteme.



FMI-IN0079 Semantische Datenintegration (3 LP)

Modultitel (deutsch) Semantische Datenintegration Modultitel (englisch) Semantic Data Integration Modulnummer FMI-IN0079 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)



vorbereitung)

90 Std. 30 Std. 60 Std.




keine


- erfolgreicher Besuch der Veranstaltungen zur Säule Informations- und Softwaresysteme

- FMI-IN0077 (Architekturen lose gekoppelter Systeme) Zulassungsvoraussetzung zur Modul-prüfung

keine



Inhalte Aspekte der semantischen Datenintegration: Integrationsarchitekturen, Methoden zur (automatischen) Abbildung zwischen Datenbankschemas, Integration von Instanzen, Umgang mit fehlerhaften Informationen

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden kennen die theoretischen Grundlagen der semantischen Datenintegration. Sie kennen gängige Ansätze und die Grenzen ihrer Anwendbarkeit. Sie können für gegebene Probleme unterschiedliche Lösungsmöglichkeiten diskutieren und geeignete Systeme entwerfen. Sie können die Funktionsweise von Verfahren zur Datenintegration be-schreiben und diese in – auch komplexen – Beispielen anwenden.

Literatur Conrad, Stefan: Föderierte Datenbanksysteme. Naumann, Felix; Leser, Ulf: Informationsintegration. aktuelle Veröffentlichungen bei VLDB, EDBT, CoopIS etc.



FMI-IN0080 Semantische Prozessintegration (3 LP)

Modultitel (deutsch) Semantische Prozessintegration Modultitel (englisch) Semantic ProcessIntegration Modulnummer FMI-IN0080 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)



vorbereitung)

90 Std. 30 Std. 60 Std.




keine




keine



Inhalte Aspekte der semantischen Prozessintegration: Integrationsarchitekturen, Ontologien, Beschreibungssprachen, Kompositionsverfahren, aktuelle Beispiele

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden kennen die theoretischen Grundlagen der semantischen Prozessintegration. Sie kennen gängige Ansätze und die Grenzen ihrer Anwendbarkeit und können diese an Beispielen anwenden. Die Studie-renden besitzen die Fähigkeit für gegebene Problemstellungen geeignete Lösungen zu entwerfen. Sie kennen existierende Werkzeuge und können mit diesen umgehen.

Literatur Huhns, Michael; Singh, Munindar: Service-Oriented Computing: Seman-tics, Processes, Agents. Studer, Rudi; Grimm, Stefan; Abecker, Andreas: Semantic Web Ser-vices. Concepts, Technologies and Applications. aktuelle Veröffentlichungen bei ESWC, ISWC etc.



FMI-IN0052 Softwaretechnik Spezialisierung I (3 LP)

Modultitel (deutsch) Softwaretechnik Spezialisierung I Modultitel (englisch) Softwareengineering Specialization I Modulnummer FMI-IN0052 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (SWS) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Wirtschaftsinformatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik)



90 Std. 30 Std. 60 Std.

Lehrform (SWS) 2 P Häufigkeit des Angebots (Modultur-nus)

in der Regel jährlich im Sommersemester; bei Bedarf auch im Winterse-mester


- FMI-IN0021 (Grundlagen der Informations- und Softwaresysteme)


FMI-IN0027 (Ingenieurmäßige Softwareentwicklung)


keine


Klausur oder mündliche Prüfung zur Vorlesung und Übung

Inhalte Aktuell ausgewähltes Spezialgebiet aus dem Themenbereich Software-technik in Zusammenarbeit mit laufender Forschung, Industrieprojekten oder direkten Partnern aus der Industrie (z.B. direkt reaktive Systeme, Peer-to-Peer Systeme, Workflow-Systeme, mobileAgententechnologien, Programmierung mobiler Plattformen, etc.). Methoden und Werkzeuge des Spezialgebietes werden projektartig erarbeitet und durch Theorie ergänzt.

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden kennen ein Spezialgebiet der angewandten Software-technik und erwerben vor allem Kompetenz in der Integration des bear-beiteten Spezialgebiets in die Gesamtstruktur der Softwaretechnik und angewandten Systementwicklung. Befähigungsziele: - Vertiefte Kenntnisse und Fertigkeiten im Software Engineering - Vertiefte Kenntnisse und Fertigkeiten im Umgang mit

Entwicklungswerkzeugen - Vertiefter Einblick in ein Anwendungsgebiet - Nachgewiesene Kompetenz in Projektmanagement und in der

Teamführung - Professionelle schriftliche und mündliche Präsentation von

Arbeitsergebnissen - Nachgewiesene Kompetenz in der Kommunikation - Nachgewiesene Transferkompetenz - Erkenntnisse über den Zusammenhang von Informatik und

Gesellschaft Literatur Je nach angebotenem Spezialgebiet



FMI-IN0053 Softwaretechnik Spezialisierung II (6 LP)

Modultitel (deutsch) Softwaretechnik Spezialisierung II Modultitel (englisch) Softwareengineering Specialization II Modulnummer FMI-IN0053 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (SWS) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Wirtschaftsinformatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik)

Modul-Verantwortlicher Wilhelm Rossak, Wolfram Amme, Christian Erfurth Leistungspunkte (ECTS credits) 6 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl.


180 Std. 60 Std. 120 Std.

Lehrform (SWS) 2V + 2Ü Häufigkeit des Angebots (Modultur-nus)

in der Regel jährlich Wintersemester; bei Bedarf auch im Sommersemes-ter


- FMI-IN0021 (Grundlagen der Informations- und Softwaresysteme)


FMI-IN0027 (Ingenieurmäßige Softwareentwicklung)


keine


Klausur oder mündliche Prüfung zur Vorlesung und Übung

Inhalte Aktuell ausgewähltes Spezialgebiet aus dem Themenbereich Software-technik in Zusammenarbeit mit laufender Forschung, Industrieprojekten oder direkten Partnern aus der Industrie (z.B. direkt reaktive Systeme, Peer-to-Peer Systeme, Workflow-Systeme, mobile Agententechnologien, Programmierung mobiler Plattformen, etc.). Methoden und Werkzeuge des Spezialgebietes werden in Theorie und Praxis aufgearbeitet und in kleinerem Umfang eingeübt.

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden kennen ein Spezialgebiet der angewandten Software-technik in fundierter Theorie und mit anteiliger Praxis. Sie erwerben erste Fertigkeiten im Spezialbereich mit Blich auf typische Anwendungsge-biete. Befähigungsziele: - Vertiefte Kenntnisse und Fertigkeiten im Software Engineering - Vertiefte Kenntnisse und Fertigkeiten im Umgang mit

Entwicklungswerkzeugen - Detaillierte Anwendung erworbener Kenntnisse auf ein Spezialfach,

oder Anwendungsgebiet, interdisziplinäres Denken - Kompetenz in Projektmanagement, Projektorganisation, und

Verwaltung von Ressourcen sowie Zeitmanagement - Schriftliche und mündliche Präsentation von Arbeitsergebnissen - Kommunikationsbereitschaft, Kommunikationsfähigkeit,

Teamfähigkeit - Erkenntnisse über den Zusammenhang von Informatik und

Gesellschaft - Einstieg in wissenschaftliche Arbeit, Transferkompetenz

Literatur Je nach angebotenem Spezialgebiet



FMI-IN0058 Verteilte Systeme Spezialisierung I (3 LP)

Modultitel (deutsch) Verteilte Systeme Spezialisierung I Modultitel (englisch) Distributed Systems Specialization I Modulnummer FMI-IN0058 13.11.09 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (SWS) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Wirtschaftsinformatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik) Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Computational Science


vorbereitung)

90 Std. 30 Std. 60 Std.

Lehrform (SWS) 2P Häufigkeit des Angebots (Modultur-nus)

in der Regel jährlich im Sommersemester; bei Bedarf auch im Winterse-mester


FMI-IN0021 (Grundlagen der Informations- und Softwaresysteme)



erfolgreiche Durchführung des Projektes


mündliche Prüfung über das angefertigte Projekt

Inhalte Aktuell ausgewähltes Spezialgebiet aus dem Themenbereich verteilte Systeme (z.B. Dienstorientierung, Portaltechnologie, etc.) Methoden und Werkzeuge des Spezialgebietes werden projektartig erarbeitet und durch Theorie ergänzt. Als Projekt kann eine theoretische Arbeit (schriftliche Ausarbeitung plus Präsentation) oder eine praktische Arbeit (Implemen-tierung) gewählt werden. Projektarbeiten sind sowohl als Einzel- als auch als Gruppenarbeiten möglich. Eine Differenzierung zwischen Bachelor- und Masterniveau erfolgt durch angepasste Aufgabenstellungen.

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden kennen ein Spezialgebiet der verteilten Systeme und erwerben vor allem Kompetenz in der praktischen Umsetzung einer komplexen Problemstellung sowie praktische Erfahrungen im Projekt-management.

Literatur Tanenbaum, Andrew; van Steen, Maarten: Verteilte Systeme George Coulouris, George; Dollimore, Jean ; Kindberg, Tim; Mu, Judith: Verteilte Systeme Spezialliteratur je nach ausgewähltem Gebiet, etwa: Alonso, Gustavo ; Casati, Fabio ; Kuno, Harumi ; Machiraju, Vijay: Web Services: Concepts, Architectures and Applications (Data-Centric Sys-tems and Applications)



FMI-IN0059 Verteilte Systeme Spezialisierung II (6 LP)

Modultitel (deutsch) Verteilte Systeme Spezialisierung II Modultitel (englisch) Distributed Systems Specialization II Modulnummer FMI-IN0059 13.11.09 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (SWS) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Wirtschaftsinformatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik) Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Computational Science

Modul-Verantwortlicher Birgitta König-Ries Leistungspunkte (ECTS credits) 6 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl.


180 Std. 60 Std. 120 Std.

Lehrform (SWS) 2 V + 2 Ü Häufigkeit des Angebots (Modultur-nus)

in der Regel jährlich Wintersemester; bei Bedarf auch im Sommersemes-ter


FMI-IN0021 (Grundlagen der Informations- und Softwaresysteme)


keine


Anfertigung einer Projektarbeit


- 35% Bewertung der Projektarbeit - 65% mündliche Prüfung oder Klausur

Inhalte Aktuell ausgewählte Spezialgebiete aus dem Themenbereich Verteilte Systeme in Zusammenarbeit mit laufender Forschung, Industrieprojekten oder direkten Partnern aus der Industrie. Aktuelle Realisierungsmöglich-keiten für verteilte Systeme in der Praxis werden ebenso betrachtet wie aktuelle Forschungsansätze aus diesem Bereich. In der Projektarbeit arbeiten die Studierenden ein Teilgebiet auf. Hier kann entweder eine theoretische Arbeit (schriftliche Ausarbeitung plus Präsentation) oder eine praktische Arbeit (Implementierung) gewählt werden. Projektarbeiten sind sowohl als Einzel- als auch als Gruppenar-beiten möglich.

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden kennen mehrere Spezialgebiete der verteilten Systeme in fundierter Theorie und haben sich in eines dieser Gebiete selbstständig tiefer eingearbeitet. Sie erwerben erste Fertigkeiten im Spezialbereich mit Blick auf typische Anwendungsgebiete sowie Fähigkeiten zur Literatur-recherche, Aufarbeitung und schriftlicher und mündlicher Präsentation ihrer Kenntnisse.

Literatur Tanenbaum, Andrew; van Steen, Maarten: Verteilte Systeme George Coulouris, George; Dollimore, Jean ; Kindberg, Tim; Mu, Judith: Verteilte Systeme



Parallele und eingebettete Systeme [PAR]

FMI-IN0007 Cluster und Grid Computing (6 LP)

Modultitel (deutsch) Cluster und Grid Computing Modultitel (englisch) Cluster and Grid Computing Modulnummer FMI-IN0007 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (PAR) für den B.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul (PAR) für den B.Sc. Angewandte Informatik Wahlpflichtmodul (Wahlpflichtbereich 2) für den B.Sc. Bioinformatik Wahlpflichtmodul (PAR) für den M.Sc. Informatik (auf Antrag) Wahlpflichtmodul für dem M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik) Pflichtmodul (INF) für den M.Sc. Computational Science

Modul-Verantwortlicher N.N. Leistungspunkte (ECTS credits) 6 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl. Prüfungs-

vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.




keine


Rechnerstrukturen oder Parallele und Eingebettete Systeme




mündliche Prüfung zur Vorlesung

Inhalte Beispiele für Hochleistungsrechnen mit Cluster und Grid Computing, Cluster- und Grid-Computing-Architekturen, Netzwerke in Cluster-Rechnern, Programmierung von Cluster-Rechnern unter MPI, Middlewa-re für Cluster-Rechner und Grid-Computing, Standardisierung von Grid-Diensten, Leistungsmaße für paralleles Rechnen

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden kennen das notwendige Grundwissen hinsichtlich Auf-bau und Funktionsweise eines Cluster-Rechners und von Grid-Rechensystemen. Sie erhalten in den praktischen Übungen durch Prog-rammierung eines Linux-Clusters die Fähigkeit, Simulationsstudien auf weit verbreiteten Parallelrechnern wie einem Cluster-Rechner durchzu-führen. Ferner lernen die Studierenden anhand des Jenaer Campus Grids den Einsatz von Grid-Rechentechnik. Mit Hilfe des erworbenen Wissens und der gewonnenen praktischen Erfahrung beherrschen die Studieren-den die selbständige Durchführung von Simulationsstudien mittels Hoch-leistungsrechentechnik und den allgemeinen Umgang mit dieser Techno-logie, die ein unverzichtbarer Bestandteil beim Entwurf und bei der Ana-lyse technischer und naturwissenschaftlicher Systeme ist.



FMI-IN0088 Digitale Schaltungstechnik (6 LP)

Modultitel (deutsch) Digitale Schaltungstechnik Modultitel (englisch) Digital Circuit Technology Modulnummer FMI-IN0088 27.2.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (TI, PAR) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik)


vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.




keine


Grundlagen der Technischen Informatik


keine


mündliche Prüfung zur Vorlesung und Übung

Inhalte Anwendung Boolescher Algebra für den optimierten Schaltungsentwurf, Analyse sequentieller und kombinatorischer Schaltungen, Grundlagen der (elektrischen) digitalen Schaltungstechnik, Simulation digitaler Schaltungen mit SPICE, Einführung in die Grundprinzipien des Messens an digitalen Systemen

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden lernen vertieft die im Bachelor-Studium vermittelten Grundkenntnisse der Technischen Elektronik. Sie sind befähigt zur Zu-sammenarbeit mit Elektrotechnikern und Physikern beim Entwurf digita-ler Modelle und Systeme. Sie berherrschen den selbständigen Entwurf von digitalen Schaltungen.

Literatur Ernst, R. ; Könenkamp, I.: Digitale Schaltungstechnik für Elektrotechni-ker und Informatiker. Borucki, L.: Digitaltechnik. Scarbata, G.: Synthese und Analyse Digitaler Schaltungen.



FMI-IN0089 Digitale Signalverarbeitung (6 LP)

Modultitel (deutsch) Digitale Signalverarbeitung

Modultitel (englisch) Digital Signal Processing Modulnummer FMI-IN0089 27.2.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (PAR) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik) Wahlpflichtmodul (INF) für den M. Sc.Computational Science

Modul-Verantwortlicher Wolfgang Koch Leistungspunkte (ECTS credits) 6 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl. Prüfungs-

vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.




keine


- Parallele und Eingebettete Systeme - Rechnerstrukturen


keine



Inhalte Digitale Signale, Abtasttheorem, AD-Wandler, Zeitbereich, Impulsant-wort, Faltung, Korrelation, Frequenzbereich, Fourieranalyse, z-Transformation, Digitale Filter, FIR-Filter, Filterentwurf, FFT, FFT-Algorithmus, Fensterung, schnelle Faltung, Programmierung von DSP-Prozessoren

(Qualifikations-)Ziele Erwerb von theoretischen Kenntnissen über Digitale Signalverarbeitung und Erwerb praktischer Fähigkeiten im Umgang mit Signalen. Befähi-gung zur Zusammenarbeit mit Elektrotechnikern und Physikern bei Mess- und Signalverarbeitungsaufgaben.

Literatur Wendemuth, A.: Grundlagen der digitalen Signalverarbeitung. Grünigen, D.Ch. von.: Digitale Signalverarbeitung.



FMI-IN0090 Eingebettete Systeme und Robotik (6 LP)

Modultitel (deutsch) Eingebettete Systeme und Robotik Modultitel (englisch) Embedded Systems und Robotics Modulnummer FMI-IN0090 27.2.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)



vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.




FMI-IN0037 (Parallele und Eingebettete Systeme)


- Grundkenntnisse in Eingebetteten Systemen und im Hardwa-re/Software-Codsign

- Grundkenntnisse in Parallelrechnerarchitektur Zulassungsvoraussetzung zur Modul-prüfung

keine


mündliche Prüfung zu Vorlesung und Übung

Inhalte Analog-/Digital-Wandler, Aufbau und Funktionsweise von Sensoren, Busstrukturen in Eingebetteten Systemen, Formale Hilfsmittel beim Entwurf Eingebetteter Systeme, Struktur und Programmierung von DSPs / FPGAs und Mikro-Controllern, Eingebettete Betriebssysteme (Multi-tasking, Echtzeit), Robotik, Entwurf mobiler Roboter, Roboterfußball-Systeme

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden lernen den konzeptionellen und den rechnergestützten Entwurf von Eingebetteten Systemen. Sie kennen die Grundprinzipien der Robotik. Ergänzende Laborübungen qualifizieren Sie für eine Tätig-keit in der Systementwicklung im Bereich der Automatisierungstechnik.

Literatur Marwedel, P.: Eingebettete Systeme. Bräunl, T.: Embedded Robotics. Vahid, F.: Embedded System Design: A Unified Hardware/Software Introduction.



FMI-IN0020 Gerätetreiber (6 LP)

Modultitel (deutsch) Gerätetreiber Modultitel (englisch) Device Drivers Modulnummer FMI-IN0020 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (PAR) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik)

Wahlpflichtmodul für das Lehramt Informatik Modul-Verantwortlicher Wolfgang Koch Leistungspunkte (ECTS credits) 6 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl. Prüfungs-

vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.

Lehrform (SWS) 2V+2Ü Häufigkeit des Angebots (Modultur-nus)



keine


- Programmierung in C oder C# oder Java - Grundlagen der Technischen Informatik - Systemsoftware


Anfertigung eines kleinen Projektes


Projektbericht mündliche Prüfung

Inhalte Treiber, Gerätesteuerung, Kernelmodule, Linux: Kernelmodul-Treiber, Windows: WDM- bzw. WDF- Kernel Mode Treiber, Compilieren, Laden und Entladen von Treibern, Einfache Funktions-Treiber, Öffnen, Lesen, Schreiben, Erweiterte Funktions-Treiber, IO-Control, Timer, Synchroni-sation, Hardware-Management, Blockierende Treiber, Interrupts, Bottom Half, Plug und Play

(Qualifikations-)Ziele

Erwerb von theoretischen Kenntnissen über Gerätetreiber und Fähigkeiten, einfache Treiber selbst zu schreiben. Befähigung zur Zusammenarbeit mit Hardwareentwicklern.



FMI-IN0106 Grundlagen der Rechnerarithmetik (6 LP)

Modultitel (deutsch) Grundlagen der Rechnerarithmetik Modultitel (englisch) Foundations of Computer Arithmetic Modulnummer FMI-IN0106 01.03.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (RAR, PAR) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik)


Modul-Verantwortlicher Eberhard Zehendner Leistungspunkte (ECTS credits) 6 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl. Prüfungs-

vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.

Lehrform (SWS) 2V + 2Ü (u.a. mit Kleinprojekten) Häufigkeit des Angebots (Modultur-nus)



keine


keine


keine


mündliche Prüfung

Inhalte Wie rechnet eigentlich ein Rechner? Dieser grundlegenden, für Anwen-dungen in den verschiedensten Gebieten enorm wichtigen Frage soll in dieser Lehrveranstaltung detailliert nachgegangen werden. Der erste Teil der Vorlesung beschäftigt sich mit Methoden und Ergeb-nissen einer darstellungsunabhängigen Formalisierung der Rechner-arithmetik: Maschinenarithmetik als Approximation wohlbekannter Strukturen der Algebra (natürliche Zahlen, ganze Zahlen, Restklassen-ringe oder -körper) bzw. Analysis (Körper der rationalen, reellen oder komplexen Zahlen). Typisierung der Zahlenbereiche (Ganzzahlsysteme, Festkommasysteme, Gleitkommasysteme, Rationalarithmetik, logarith-mische Zahlensysteme sowie weitere unkonventionelle Zahlensysteme, z.B. Arithmetik variierender Genauigkeit oder adaptive Arithmetik). Anomalien bei Anwendung der üblichen Operationen auf die gewählten Zahlenbereiche. Definitionslücken, Überlauf, Rundung, Rundungsfehler, Genauigkeit, Gültigkeit oder Ungültigkeit erwarteter Gesetzmäßigkeiten. Spielräume bei der Festlegung von Zahlenbereichen und Operationen. Effekte sukzessiver Ausführung mehrerer elementarer Rechenschritte. Im zweiten Teil der Vorlesung werden gebräuchliche externe oder inter-ne Zahlendarstellungen besprochen, darunter insbesondere Ganzzahl-, Festkomma-, Gleitkomma- und logarithmische Zahlendarstellungen, redundante Zahlendarstellungen, Residuen- und gepackte Arithmetik.



Der dritte Teil der Vorlesung stellt fundamentale Algorithmen zur Durch-

führung arithmetischer Operationen vor: Addition, Subtraktion, Multipli-kation, Division, Rest sowie diverse Konversionsoperationen; für nicht ganzzahlige Operanden zusätzlich Quadratwurzel, Exponentiation, Loga-rithmierung, trigonometrische Funktionen, CORDIC-Verfahren, Norma-lisierung, Rundung. Die Vorlesung schließt mit einem praxisorientierten Teil, in dem die Arithmetik spezifischer Anwendungen (Mikroprozessoren, PCs, PDAs, Taschenrechner, Mobilfunkgeräte, Währungsumrechnung, Tabellen-kalkulation, Computergrafik, Text- und Formelsatz, Computer-Algebra-Systeme, Programmiersprachen, etc.) systematisch eingeordnet und in-sbesondere die wichtigen IEEE-Gleitkommastandards 754, 854 und 754R ausführlich besprochen werden. In Selbststudium und Gruppenarbeit können die Studierenden anhand ausgewählter Beispielszenarien die Auswirkungen von Entscheidungen hinsichtlich Zahlenbereich, Zahlendarstellung, Rundung etc. praktisch erfahren, statistische Beobachtungen zu Wirkungen und Häufigkeit der Anomalien machen sowie Software-Implementierungen verschiedener arithmetischer Algorithmen herstellen und miteinander vergleichen.

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden haben Einsicht in grundsätzliche rechnerarithmetische Probleme und Zusammenhänge, prinzipielle Grenzen der Rechner-arithmetik und wichtige Unterschiede zum idealisierten mathematischen Rechnen. Sie kennen die typischen Zahlenbereiche und -darstellungen, aktuelle Standards sowie fundamentale Algorithmen zur Durchführung arithmetischer Operationen in Digitalrechnern. Sie sind zu selbstständi-ger und korrekter Implementierung derartiger Algorithmen in Software sowie zu regelmäßiger systematischer Erneuerung des erworbenen Fach-wissens fähig. Sie besitzen Kompetenz in fachlicher Kommunikation mit Planern, Entwicklern und Anwendern rechnerarithmetischer Systeme.

Literatur Koren, Israel: Computer Arithmetic Algorithms. 2nd edition. Parhami, Behrooz: Computer Arithmetic: Algorithms and Hardware Designs. 2nd edition. Muller, Jean-Michael: Elementary Functions: Algorithms and Implemen-tation.



FMI-IN0107 Intervallarithmetik (6 LP)

Modultitel (deutsch) Intervallarithmetik Modultitel (englisch) High-Accuracy Computer Arithmetic and Enclosure Methods Modulnummer FMI-IN0107 29.02.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)




vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.




keine


- FMI-IN0106 (Grundlagen der Rechnerarithmetik) - Kenntnisse aus Funktionalanalysis und Numerik


keine


mündliche Prüfung

Inhalte Berechnungen in klassischer Gleitkomma-Arithmetik sind prinzipiell fehlerbehaftet. Direkte rechnerarithmetische Implementierungen von in reellen oder komplexen Räumen entwickelten Algorithmen können völlig falsche Ergebnisse liefern. Bewährte Fehlerschranken der Numerischen Mathematik tendieren zur Überschätzung der tatsächlichen Fehler. Abhilfe schaffen Einschlussverfahren, in denen nicht mehr mit Werten, sondern mit im Rechner einfach manipulierbaren Mengen von Werten gerechnet wird, unter denen sich mit Sicherheit das gesuchte Ergebnis befindet. Die einfachste Form solcher Einschlüsse stellen Intervalle dar, deren Grenzen Maschinenzahlen sind. In der Vorlesung werden zunächst die Grundlagen der Intervallrechnung auf Digitalrechnern eingeführt. Dann wird gezeigt, wie der drohenden Aufblähung der Intervalle entgegengewirkt werden kann. Es wird die Notwendigkeit einer möglichst genauen Skalarproduktoperation zur Erzielung der gewünschten Ergebnisgenauigkeit demonstriert. Mit diesen Hilfsmitteln lassen sich dann auch Algorithmen realisieren, die durch gesicherten Einschluss implizit die Existenz einer Lösung und ggf. deren lokale Eindeutigkeit beweisen können. Dies wird zur sicheren Berechnung von Funktionswerten, Nullstellen, Eigenwerten, der Lösung endlicher oder unendlicher linearer oder nichtlinearer Gleichungssysteme sowie zur Berechnung verifizierter Lösungen von Differential- oder In-tegralgleichungen benutzt. Theorie und Anwendungen können von den Studierenden mit Hilfe geeigneter Programmbibliotheken an ausgewähl-ten Beispielen eigenständig praktisch erprobt werden.



(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden kennen die Theorie der Intervallarithmetik auf Digital-rechnern sowie wichtige Anwendungen. Sie sind in der Lage, Programm-systeme zur Intervallrechnung zu benutzen, Intervallarithmetik praktisch einzusetzen und auf klassische Probleme der Numerischen Mathematik anzuwenden. Sie besitzen ein Verständnis der prinzipiellen Grenzen der Numerischen Mathematik bei alleiniger Verwendung traditioneller Me-thoden der Rechnerarithmetik. Sie sind zur Bewertung und Handhabung von komplexer, unvollständiger oder widersprüchlicher Information mit Hilfe intervallarithmetischer Ansätze fähig.

Literatur Jaulin, Luc; Kieffer, Michel; Didrit, Olivier; Walter, Eric: Applied Inter-val Analysis. With Examples in Parameter and State Estimation, Robust Control and Robotics. Petkovic, Miodrag S.; Petkovic, Ljiljana D.: Complex Interval Arithmetic and Its Applications. Krämer, Walter; Kulisch, Ulrich; Lohner, Rudolf: Numerical Toolbox for Verified Computing. Vol. 2 : Advanced Numerical Problems.



FMI-IN0087 Mikroprozessor-Architekturen (3 LP)

Modultitel (deutsch) Mikroprozessor-Architekturen Modultitel (englisch) Architectures of microprocessors Modulnummer FMI-IN0087 27.2.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (PAR) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik) Wahlpflichtmodul (INF) für den M.Sc. Computational Science


vorbereitung)

90 Std. 30 Std. 60 Std.

Lehrform (SWS) 2V (mit integrierter Übung) Häufigkeit des Angebots (Modultur-nus)



keine


Kenntnisse in Rechnerstrukturen


keine



Inhalte Architektur und Funktionsweise moderner Mikroprozessoren, Vermitt-lung fortgeschrittener allgemeiner Prinzipien in der Architektur von Mik-roprozessoren; hierarchische Sprungvorhersage-Techniken, Vertiefung Cache-Architekturen und Effizienzanalysen, Multikern- und Vielkern-Architekturen

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden kennen den genauen Aufbau moderner Mikroprozes-soren und deren innerer Funktionsweise. Dabei steht das Vermitteln sowohl allgemeiner Prinzipien als auch die Architektur konkreter in der Praxis eingesetzter Prozessoren (Pentium, AMD, Cell) im Vordergrund. Die Studierenden sind in der Lage diese Prozessoren für rechenintensive Anwendungen, wie. z.B. in den Rechnergestützten Wissenschaften (Computational Science), einzusetzen.

Literatur Hennessy, J.L. and Patterson, D.A.: Computer Architecture. A Quantita-tive Approach, 4.Auflage. Arevalo, A. et.al.: Programming the Cell Broadband Engine. Flynn, M.J., Hung, P.: Microprocessor Design Issues: Thoughts on the Road Ahead. In: IEEE Micro May/June 2005 (Vol. 25, No. 3), S. 16-31.



FMI-IN0092 Programmierung paralleler Rechnersysteme (3 LP)

Modultitel (deutsch) Programmierung paralleler Rechnersysteme Modultitel (englisch) Programming of parallel computing systems Modulnummer FMI-IN0092 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (PAR) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik) Pflichtmodul (INF) für den M.Sc. Computational Science


vorbereitung)

90 Std. 30 Std. 60 Std.

Lehrform (SWS) 1V + 1P Häufigkeit des Angebots (Modultur-nus)



keine


- Kenntnisse in Parallelarchitekturen - Kenntnisse in Cluster- und Grid Computing


50 % der Punkte der im Praktikum gestellten Aufgaben


mündliche Prüfung zur Vorlesung und Praktika

Inhalte - Programmierung Nachrichten-gekoppelter Systeme mit MPI und PVM

- Programmierung Speicher-gekoppelter Systeme mit OpenMP und POSIX

- Analyse und Leistungsbewertung von Programmen auf Multi- und Viel-Kern-Prozessoren

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden kennen die Unterschiede der Nachrichten- und Spei-cher-gekoppelten Programmierung. Sie wenden die Standard-Programmierumgebungen MPI und OpenMP für die Programmierung von Cluster-Rechnern / Multi-Cluster-Rechnern und Multikern-Prozessoren an. Sie beherrschen ferner den Umgang mit Analyse-Werkzeugen für die Programmierung von Multi- und Vielkern-Architekturen.



FMI-IN0117 Projekt VLSI-Entwurf (6 LP)

Modultitel (deutsch) Projekt VLSI-Entwurf Modultitel (englisch) VLSI Design Project Modulnummer FMI-IN0117 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (PAR) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik)

Modul-Verantwortlicher Werner Erhard, Andreas Reinsch Leistungspunkte (ECTS credits) 6 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl.


180 Std. 45 Std. 135 Std.




FMI-IN0061 (Einführung in den VLSI-Entwurf)


keine


keine


erfolgreiche Bearbeitung eines kleinen Projekts, positiv bewerteter Projekt-bericht

Inhalte Kerninhalt der Lehrveranstaltung ist die Vertiefung von Kenntnissen auf den Gebieten Modellierung, Simulation und Synthese digitaler Schaltkreise. In der Vorlesung wird die Simulation und die Analyse des Zeitverhaltens auf Chipebene betrachtet, es wird gezeigt, wie die Wahl bestimmter VHDL-Sprachkonstrukte und Synthese-Parameter das Syntheseergebnis bezüglich des Zeitverhaltens, des Ressourcenverbrauchs und der Anordnung der ein-zelnen Komponenten auf der Schaltkreisebene beeinflussen. Der effiziente Umgang mit Simulations- und Synthesewerkzeugen (Scriptsteuerung) ist ein weiterer Schwerpunkt. Im Praktikum ist ein in Absprache mit dem Modul-Verantwortlichen selbst-gewähltes kleines Projekt weitgehend eigenständig zu bearbeiten. Teamar-beit ist erwünscht.

(Qualifikations-)Ziele Es werden Kenntnisse und Erfahrungen zum gesamten Entwurfsprozess digitaler Systeme vertieft. Die Lehrveranstaltung geht auf Möglichkeiten und Probleme bei Entwicklung, bei der Simulation und bei der experimen-tellen Erprobung digitaler Schaltkreise (FPGAs) ein. Bereits erworbene Kenntnisse und Fertigkeiten sind durch die Bearbeitung eines Projekts von der Modellierung bis zur experimentellen Erprobung im Team unter Beweis zu stellen.



FMI-IN0108 Rechnerarithmetische Schaltungen (6 LP)

Modultitel (deutsch) Rechnerarithmetische Schaltungen Modultitel (englisch) Computer Arithmetic Design Modulnummer FMI-IN0108 01.03.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (RAR, TI, PAR) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik)


vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.




keine


FMI-IN0106 (Grundlagen der Rechnerarithmetik) FMI-IN0088 (Digitale Schaltungstechnik) FMI-IN0117 (Projekt VLSI-Entwurf)


keine


mündliche Prüfung

Inhalte Die Vorlesung beschäftigt sich mit der Umsetzung abstrakter rechner-arithmetischer Systeme in konkrete elektronische Schaltungen. Dieser Prozess lässt häufig eine Vielzahl von Entscheidungen zu, die u.a. der Optimierung von Kenngrößen der Schaltung (z.B. Latenz, Hardware-Aufwand, Energiebedarf) oder der Erfüllung strenger Anforderungen (wie Antwortzeiten oder Durchsatz) dienen. Der Fokus der Vorlesung liegt auf der Implementierung von Ganzzahl-Arithmetik. Fest- bzw. Gleitkomma-Arithmetik wird in angemessenem Umfang berücksichtigt; dies umfasst den Umgang mit Fehlersituationen, Rundungsverfahren aus technischer Sicht sowie die Umsetzung wichtiger Standards. Behandelt werden Typumwandlungen, Addition, Subtraktion, Multiplikation, Divi-sion, Divisionsrest, Quadratwurzel sowie die Auswertung häufig benötig-ter Standardfunktionen. Technologieunabhängig werden zunächst gebräuchliche Codierungen für Ziffern und Zahlen vorgestellt, wobei auch redundante Darstellungen zum Einsatz kommen. Anschließend werden typische Grundbausteine und prinzipielle Strukturen kompletter Schaltungen hierfür besprochen und in einem traditionellen Zeit- und Aufwandsmodell bewertet.



Anschließend wird die auf spezielle Technologien, insbesondere CMOS

und FPGA, bezogene Abbildung der Codierungen, Strukturen und logi-schen Verknüpfungen auf die elektrische Ebene studiert. Dabei werden sowohl einfache, häufig verwendete Schaltungen als auch ausgefeilte Lösungen, die an die Grenze des Machbaren gehen, vorgestellt. Zu den hierfür verwendeten Techniken zählen: Implementierung von Standard-funktionen durch tabellenbasierte oder Shift-and-Add-Algorithmen, z.B. CORDIC-Verfahren, MMX, Parallelisierung arithmetischer Operationen auf Bitebene, verschiedene Formen von Pipelining, asynchrone Rechen-schaltungen sowie hybride Strukturen und massiver Einsatz redundanter Codierungen. In die Vorlesungsinhalte fließen dabei aktuelle Ergebnisse aus der eigenen Forschung zu energie-effizienter Rechnerarithmetik und Beispiele aus der Praxis (u.a. Mikroprozessoren und digitale Filter) ein. In Selbststudium, Gruppenarbeit und Übung werden Entwurf, Spezifika-tion, Optimierung und Validierung arithmetischer Schaltkreise erlernt.

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden kennen grundlegende Methoden, Techniken, Probleme und Bausteine des Entwurfs arithmetischer Schaltungen sowie den Stand der aktuellen Forschung und sind zu regelmäßiger systematischer Er-neuerung des erworbenen Fachwissens fähig. Sie besitzen Fertigkeiten im praktischen Entwurf arithmetischer Schaltkreise und können theoreti-sche wie praktische Resultate hinsichtlich ihrer Güte sicher beurteilen.

Literatur Ercegovac, Milos D.; Lang, Tomás: Digital Arithmetic. Flynn, Michael J.; Oberman, Stuart F.: Advanced Computer Arithmetic Design. Deschamps, Jean-Pierre; Bioul, Gery J. A.; Sutter, Gustavo D.: Synthesis of Arithmetic Circuits. FPGA, ASIC and Embedded Systems.



Theoretische Informatik/Algorithmik [TIA] FMI-IN0097 Algorithmische Graphtheorie (6 LP)

Modultitel (deutsch) Algorithmische Graphtheorie Modultitel (englisch) Algorithmic Graph Theory Modulnummer FMI-IN0097 09.11.09 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (TIA) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik) Wahlpflichtmodul (ALG(TI)) für den M.Sc. Mathematik

Modul-Verantwortlicher Martin Mundhenk, Rolf Niedermeier Leistungspunkte (ECTS credits) 6 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl.


180 Std. 60 Std. 120 Std.

Lehrform (SWS) 4 V/ Ü Häufigkeit des Angebots (Modultur-nus)

unregelmäßig


keine


FMI-IN0002 (Grundlagen der Algorithmik)


Übungskriterien, die zum Modulbeginn festgelegt werden


Klausur oder mündliche Prüfung (Festlegung erfolgt zu Beginn des Mo-duls)

Inhalte Es werden die Grundlagen der Graphentheorie betrachtet, wobei der besondere Schwerpunkt auf algorithmischen Eigenschaften liegt. Darauf aufbauend werden effiziente Algorithmen für Graphprobleme betrachtet oder NP-Härte von Problemen nachgewiesen. Beispiele für Themen: Netzwerkflüsse, Zusammenhang von Graphen, Färbungen, Matchings, Planare Graphen, Rundreisen, Hypergraphen

(Qualifikations-)Ziele Vertiefte Kenntnisse von Graphalgorithmen und graphtheoretischen Konzepten. Befähigung zu Entwurf und Analyse effizienter Graphalgo-rithmen. Einsicht in die Modellierung realer Probleme mit Graphen und deren Lösung auf dieser Basis.

Literatur Dieter Jungnickel: Graphs, Network and Algorithms, Springer.



FMI-IN0081 Algorithmische Logik (3 LP)

Modultitel (deutsch) Algorithmische Logik Modultitel (englisch) Algorithmic Logic Modulnummer FMI-IN0081 09.11.09 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (TIA) für den M.Sc. Informatik

Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik)

Wahlpflichtmodul (ALG(TI)) für den M.Sc. Mathematik

Modul-Verantwortlicher Martin Mundhenk Leistungspunkte (ECTS credits) 3 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl.


90 Std. 30 Std. 60 Std.

Lehrform (SWS) 2 V/Ü Häufigkeit des Angebots (Modultur-nus)



keine


FMI-IN0013 (Diskrete Strukturen 1)




Bestehen der Abschlussprüfung: Klausur oder mündliche Prüfung (Fest-legung erfolgt zu Beginn des Moduls)

Inhalte Logik wird von der algorithmischen Seite betrachtet. Dazu wird der Re-solutionskalkül für Aussagen- und Prädikatenlogik eingeführt. Die Theo-rie von Herbrand wird benutzt, um die Vollständigkeit des Resolutions-kalküls zu beweisen. Anschließend werden die direkt daraus entwickelten Grundideen der Logik-Programmierung betrachtet.

(Qualifikations-)Ziele Kenntnis von mathematischen und algorithmischen Grundlagen des logi-schen Programmierens; Befähigung zum Umgang mit Aussagen- und Prädikatenlogik; Einsicht in Vollständigkeitsbeweise von Logiken.

Literatur Schöning: Logik für Informatiker, Spektrum Akad. Verlag. 2000 Fitting: First-Order Logic and Automated Theorem Proving Springer, 1996



FMI-IN0094 Diskrete Strukturen III (3 LP)

Modultitel (deutsch) Diskrete Strukturen III Modultitel (englisch) Discrete Structures III Modulnummer FMI-IN0094 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (TIA) für den B.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul (TIA) für den B.Sc. Angewandte Informatik Wahlpflichtmodul (TIA) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik)

Modul-Verantwortlicher Jörg Vogel Leistungspunkte (ECTS credits) 3 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl. Prüfungs-

vorbereitung)

90 Std. 30 Std. 60 Std.



Dauer des Moduls ein Semester Voraussetzung für die Zulassung zum Modul

keine







Inhalte Spezielle Konzepte aus - Graphentheorie - Prädikatenlogik - Codierungstheorie

(Qualifikations-)Ziele Vertiefte Kenntnisse in Diskreter Mathematik. Befähigung zum Einsatz anspruchsvoller Beweistechniken. Einsicht in die Anwendungen diskre-ter Strukturen in der Informatik.

Literatur Ralph Grimaldi: Discrete and Combinatorial Mathematics: An Applied Introduction, Addison-Wesley



FMI-IN0028 Komplexitätstheorie (6 LP)

Modultitel (deutsch) Komplexitätstheorie Modultitel (englisch) Computational Complexity Modulnummer FMI-IN0028 09.11.09 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (TIA) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik) Wahlpflichtmodul (ALG(TI)) für den M.Sc. Mathematik

Modul-Verantwortlicher Rolf Niedermeier (Vertreter Jörg Vogel) Leistungspunkte (ECTS credits) 6 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl.


180 Std. 60 Std. 120 Std.


alle zwei Jahre


keine


- FMI-IN0001 (Algorithmen und Datenstrukturen) - FMI-IN0005 (Automaten und Berechenbarkeit)





Inhalte Einführung in die strukturelle Komplexitätstheorie: die Komplexitätsmaße Zeit und Raum und daraus definierte Klassen Einzelne Themen beispielsweise: - Komplexitätsklassen - Theorie der NP-Vollständigkeit - Hierarchiesätze - Polynomialzeithierarchie

(Qualifikations-)Ziele Vertiefte Kenntnisse in Theoretischer Informatik und der quantitativen Grenzen der Berechenbarkeit. Befähigung zur komplexitätstheoretischen Einordnung konkreter Berechnungsprobleme. Einsicht in die PvsNP Frage und damit verknüpfter Thematiken.

Literatur Christos. H. Papadimitriou: Computational Complexity, Addison-Wesley. Ingo Wegener: Komplexitätstheorie, Springer.



FMI-IN0101 Konvexe Optimierung (6 LP)

Modultitel (deutsch) Konvexe Optimierung Modultitel (englisch) Convex Optimization Modulnummer FMI-IN0101 09.11.09 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (ALG, TIA) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik) Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Computational Science Wahlpflichtmodul (ALG(TI)) für den M.Sc. Mathematik

Modul-Verantwortlicher Joachim Giesen Leistungspunkte (ECTS credits) 6 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl. Prüfungs-

vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.


mindestens alle 3 Jahre


keine


FMI-IN0095 (Algorithmische Geometrie)


Übungskriterien, die zu Modulbeginn festgelegt werden


Abschlussprüfung: Klausur oder mündliche Prüfung; Festlegung erfolgt zu Beginn des Moduls

Inhalte Konvexe Mengen und Funktionen, konvexe Optimierungsprobleme, line-are, konvexe quadratische und semi-definite Programme, Dualität, Elip-soidmethode, simplexartige Algorithmen

(Qualifikations-)Ziele Grundlegendes Verständnis für die Theorie und Praxis der konvexen Optimierung. Einsicht in die Beschränkungen der verschiedenen Verfahren, z.B. nume-rische Stabiltät.

Literatur - Boyd, Stephen P.; Vandenberghe, Lieven: Convex Optimization Convex Optimization.

- Gärtner, Bernd; Matousek, Jiri: Understanding and Using Linear Programming.



FMI-IN0098 Parametrisierte Algorithmik (6 LP)

Modultitel (deutsch) Parametrisierte Algorithmik Modultitel (englisch) Parameterized Algorithmics Modulnummer FMI-IN0098 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (ALG, TIA) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik) Wahlpflichtmodul (ALG(TI)) für den M.Sc. Mathematik

Modul-Verantwortlicher Rolf Niedermeier Leistungspunkte (ECTS credits) 6 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl. Prüfungs-

vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.


jedes Wintersemester


keine







Inhalte Behandlung von Algorithmen zur exakten Lösung NP-schwerer Optimie-rungsprobleme unter Berücksichtigung wichtiger Problemparameter wie z.B. der Lösungsgröße; behandelte Themen u.a. Graph- und Netzwerkprobleme, Zeichenketten-probleme, Probleme der algorithmischen Biologie; vorgestellte Techniken u.a. Datenreduktion, tiefenbeschränkte Suchbäu-me, Farbkodierung, iterative Kompression, Baumzerlegung von Graphen

(Qualifikations-)Ziele Kenntnis des Ansatzes der parametrisierten Komplexitätsanalyse zur Handhabung NP-schwerer Probleme. Befähigung zu Entwurf und Analy-se parametrisierter Algorithmen. Einsicht in die komplexitätstheoreti-schen Grenzen des parametrisierten Ansatzes.

Literatur Rod G. Downey; Michael R. Fellows: Parameterized Complexity, Springer. Jörg Flum; Martin Grohe: Parameterized Complexity Theory, Springer. Rolf Niedermeier: Invitation to Fixed-Parameter Algorithms, Oxford University Press.



Vertiefung (21 LP aus einer Vertiefung inklusive Seminar) Module entsprechend Anlage 2 der Studienordnung aus einer der folgenden Vertiefungen:

- Algorithmik (ALG) - Digitale Bildverarbeitung (DBV) - Entwicklung und Management komplexer Softwaresysteme (KSS) - Künstliche Intelligenz und Mustererkennung (KIME) - Rechnerarithmetik (RAR) - Technische Informatik (TI)

Im Folgenden sind die Modulbeschreibungen der Vertiefungen aufgeführt.



Algorithmik (ALG)

FMI-IN0099 Approximative Methoden in der Geometrie (6 LP)

Modultitel (deutsch) Approximative Methoden in der Geometrie Modultitel (englisch) Approximation Methods in Geometry Modulnummer FMI-IN0099 09.11.09 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (ALG) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik) Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Computational Science Wahlpflichtmodul (ALG(TI)) für den M.Sc. Mathematik

Modul-Verantwortlicher Joachim Giesen Leistungspunkte (ECTS credits) 6 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl.


180 Std. 60 Std. 120 Std.




keine







Inhalte Approximative Methoden in der algorithmischen (hoch-dimensionalen) Geometrie: räumliche Unterteilungsdatenstrukturen, nächste-Nachbarn-Datenstrukturen, approximative geometrische Optimierung, niedrig di-mensionale Einbettungen, geometrisches Sampling, Polytoptheorie

(Qualifikations-)Ziele - Aktives Verständnis für die kombinatorischen und metrischen Besonderheiten hoch-dimensionaler Räume.

- Befähigung zu Design, Analyse und Implementierung von geometrischen Approximationsalgorithmen.

Literatur - Matousek, Jiri: Lectures on Discrete Geometry. - Chazelle, Bernard: The Discrepancy Method: Randomness and

Complexity.



FMI-BI0008 Algorithmische Massenspektrometrie (6 LP)

Modultitel (deutsch) Algorithmische Massenspektrometrie Modultitel (englisch) Computational mass spectrometry

Modulnummer FMI-BI0008 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Bioinformatik) Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Computational Science - Anwendungen: Bereich Biologie, Bioinformatik, Computational NeuroScience Wahlpflichtmodul (ALG) für den M.Sc. Informatik

Modul-Verantwortlicher Sebastian Böcker Leistungspunkte (ECTS credits) 6 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl.


180 Std. 60 Std. 120 Std.


alle 2 Jahre im Wintersemester


keine


FMI-BI0003 (Einführung in die Bioinformatik I) FMI-BI0004 (Einführung in die Bioinformatik II)


50 % der erreichbaren Punkte aus den Übungsaufgaben oder Abschluss-kolloquium



Inhalte Massenspektrometrie (MS) ist die Standard-Analysetechnik, um Proteine und Metaboliten zu identifizieren und zu quantifizieren. Hier sollen mathematische und informatische Modelle und Methoden vorgestellt werden, die eine automatische Analyse dieser Daten ermöglichen: Einführung in die MS, MS in der Proteomik, Tandem MS und de novo Sequenzierung von Peptiden, Kombinatorik gewichteter Strings, Metaboliten-MS, gebräuchliche Analyse-Software, alignieren von Massenspektren, Fragmentwahrscheinlichkeiten, Datenbanksuche mit Sequenzierfehlern, Schrotschuss-Proteomik.

(Qualifikations-)Ziele • Grundlegendes Verständnis von Techniken der Kombinatorik, In-formatik und Stochastik, die bei der Auswertung von MS-Daten be-nötigt werden

• Abstraktionsvermögen und Modellierungsfähigkeit für Probleme der MS und die zugrunde liegende biologische Fragestellung

• Umgang mit Messfehlern (falsch positive und falsch negative Peaks, Massenungenauigkeiten)

• Umgang mit fehlerhaften Ergebnissen, Korrekturmöglichkeiten • gebräuchliche Software für die Analyse von MS-Daten Kennen und

Benutzen können • Transferkompetenz für die informatische Analyse von Messdaten

Literatur Reinert et al., Algorithmische Bioinformatik, Kapitel 13, 2004 Eidhammer et al., Computational Methods for Mass Spectrometry Pro-teomics, 2007



FMI-IN0100 Approximationsalgorithmen (6 LP)

Modultitel (deutsch) Approximationsalgorithmen Modultitel (englisch) Approximation Algorithms Modulnummer FMI-IN0100 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (ALG) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik) Wahlpflichtmodul (ALG(TI)) für den M.Sc. Mathematik


vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.


in der Regel alle zwei Jahre im Sommersemester


keine







Inhalte Behandlung von Algorithmen zur effizienten Bestimmung von Nähe-rungslösungen von zumeist NP-schweren Optimierungsproblemen. Einzelne Themen beispielsweise - Graphprobleme, Zeichenkettenprobleme, Probleme der algorithmi-

schen Biologie, Ressourcenverteilung - kombinatorische Algorithmen; Lösungsansätze beruhend auf linea-

rem Programmieren; Randomisierung - Approximationshärte, approximationserhaltende Reduktionen, App-

roximationsklassen (Qualifikations-)Ziele Kenntnis des approximativen Ansatzes zur Handhabung NP-schwerer

Probleme. Befähigung zu Entwurf und Analyse von Approximationsal-gorithmen. Einsicht in die Grenzen des approximativen Ansatzes.

Literatur G. Ausiello; P.Crescenzi; G. Gambosi; V. Kann; A. Marchetti-Spaccamela; M. Protasi: Complexity and Approximation. Combinatorial Optimization - Problems and Their Approximability Properties, Springer. V. Vazirani Vijay: Approximation Algorithms, Springer.



FMI-IN0019 Automaten und Sprachen (6 LP)

Modultitel (deutsch) Automaten und Sprachen

Modultitel (englisch) Automata and Languages Modulnummer FMI-IN0019 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (ALG) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul (ALG(TI)) für den M.Sc. Mathematik

Modul-Verantwortlicher Jörg Vogel Leistungspunkte (ECTS credits) 6 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl.


180 Std. 60 Std. 120 Std.

Lehrform (SWS) 4(V+Ü) Häufigkeit des Angebots (Modultur-nus)

in der Regel alle zwei Jahre im Wintersemester


keine


FMI-IN0005 (Automaten und Berechenbarkeit)





Inhalte Sprachklassen der Chomsky-Hierarchie, deren gegenseitige Beziehun-gen, Charakterisierungen und Eigenschaften, insbesondere auch automa-tentheoretische Charakterisierungen; Normalformen und Gleichungssys-teme; Beziehungen zu Programmiersprachen, Ausgewählte Themen.

(Qualifikations-)Ziele Vertiefte Kenntnisse in Theoretischer Informatik und der Modellierung mit Automaten und Grammatiken. Befähigung zur Analyse von Parser-Algorithmen. Einsicht in die Wechselwirkung zwischen Beschreibungs-mächtigkeit und effizienter Analysierbarkeit.

Literatur Thomas A. Sudkamp: Languges and Machines: an Introduction to the Theory of Computer Science, Kindle Edition.



FMI-BI0011 Bioinformatische Methoden in der Genomforschung (6 LP)

Modultitel (deutsch) Bioinformatische Methoden in der Genomforschung

Modultitel (englisch) Computational Genomics

Modulnummer FMI-BI0011 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Bioinformatik) Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Computational Science - Anwendungen: Bereich Biologie, Bioinformatik, Computational NeuroScience Wahlpflichtmodul (ALG) für den M.Sc. Informatik

Modul-Verantwortlicher Sebastian Böcker Leistungspunkte (ECTS credits) 6 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl.


180 Std. 60 Std. 120 Std.




keine


FMI-BI0003 (Einführung in die Bioinformatik I) FMI-BI0004 (Einführung in die Bioinformatik II)


50 % der erreichbaren Punkte aus den Übungsaufgaben oder Abschluss-kolloquium


mündliche oder schriftliche Prüfung

Inhalte In diesem Modul werden verschiedene bioinformatische Techniken in der Genomforschung behandelt, beispielsweise: Algorithmen zur Genomkartierung, Methoden der vergleichenden Genomik (Sorting by Reversals, Gencluster), informatische Methoden beim Design und der Analyse von DNA-Microarrays (Deposition-Sequenz, Platzierung der Proben, Clustering, Visualisierung), sowie Verfahren zur RNA-Strukturvorhersage und zum RNA-Strukturvergleich.

(Qualifikations-)Ziele • Grundlegendes Verständnis von ausgesuchten Techniken der Informatik, die in verschiedenen Gebieten der modernen Genomanalyse Anwendung finden

• Abstraktionsvermögen und Modellierungsfähigkeit für mehrere sehr unterschiedliche Probleme der Biologie

• Fähigkeit, bioinformatische Methoden in einen „historischen Kontext“ innerhalb der Biologie und Biotechnologie zu setzen, bedingt durch den sehr schnellen Wechsel von Aufgaben und Fragestellungen in diesem Bereich

• Transferkompetenz für die informatische Bearbeitung von sehr heterogenen biologischen Problemen

Literatur Gascuel, Mathematics of Evolution and Phylogeny, 2005 Durbin et al., Biological Sequence Analysis, Kapitel 9+10, 1999 Causton et al., Microarray Gene Expression Data Analysis: A Beginner's Guide, 2003








180 Std. 60 Std. 120 Std.


unregelmäßig






keine









FMI-IN0101 Konvexe Optimierung (6 LP)

Modultitel (deutsch) Konvexe Optimierung Modultitel (englisch) Convex Optimization Modulnummer FMI-IN0101 09.11.09 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (ALG, TIA) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik) Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Computational Science Wahlpflichtmodul (ALG(TI)) für den M.Sc. Mathematik

Modul-Verantwortlicher Joachim Giesen Leistungspunkte (ECTS credits) 6 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl. Prüfungs-

vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.




keine







Inhalte Konvexe Mengen und Funktionen, konvexe Optimierungsprobleme, line-are, konvexe quadratische und semi-definite Programme, Dualität, Elip-soidmethode, simplexartige Algorithmen

(Qualifikations-)Ziele Grundlegendes Verständnis für die Theorie und Praxis der konvexen Optimierung. Einsicht in die Beschränkungen der verschiedenen Verfahren, z.B. nume-rische Stabiltät.

Literatur - Boyd, Stephen P.; Vandenberghe, Lieven: Convex Optimization Convex Optimization.

- Gärtner, Bernd; Matousek, Jiri: Understanding and Using Linear Programming.



FMI-IN0082 Logik und Beweisbarkeit (6 LP)

Modultitel (deutsch) Logik und Beweisbarkeit Modultitel (englisch) Logic and Provability Modulnummer FMI-IN0082 16.12.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (ALG, MAT) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik)

Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Mathematik



180 Std. 60 Std. 120 Std.


in der Regel alle 2 Jahre


keine


Grundbegriffe der Logik


Die Kriterien (z.B. 50% der erreichbaren Punkte aus den Übungsaufga-ben) werden zu Beginn der Veranstaltung bekanntgegeben.


Bestehen der Abschlussprüfung: Klausur oder mündliche Prüfung. Die Prüfungsform wird zu Beginn der Veranstaltung bekanntgegeben.

Inhalte Logik wird von ihrer mathematischen Seite betrachtet. Es wird ein Be-weissystem (z.B. Hilbert-Kalkül oder natürliches Schließen) vorgestellt. Korrektheit und Vollständigkeit des Beweissystems werden für Aussa-gen- und Prädikatenlogik nachgewiesen (Vollständigkeitssatz von Gö-del). Die Grenzen dieser Beweissysteme werden aufgezeigt (Unvollstän-digkeitssatz von Gödel).

(Qualifikations-)Ziele Kenntnisse von Logiken, Beweissystemen sowie deren Korrektheit und Vollständigkeit; Befähigung zum Verständnis anderer Beweissysteme; Einsicht in die Grenzen von Beweissystemen.

Literatur van Dalen, Dirk: Logic and Structure. Springer Verlag, 2004 Mendelson, Elliot: Introduction to mathematical logic. Chapman & Hall, 2001 Ebbinghaus, H.D.; Flum, J.; Thomas, W.: Einführung in die mathemati-sche Logik. Spektrum Akademischer Verlag, 2007



FMI-IN0098 Parametrisierte Algorithmik (6 LP)

Modultitel (deutsch) Parametrisierte Algorithmik Modultitel (englisch) Parameterized Algorithmics Modulnummer FMI-IN0098 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (ALG, TIA) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik) Wahlpflichtmodul (ALG(TI)) für den M.Sc. Mathematik


vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.


jedes Wintersemester


keine







Inhalte Behandlung von Algorithmen zur exakten Lösung NP-schwerer Optimie-rungsprobleme unter Berücksichtigung wichtiger Problemparameter wie z.B. der Lösungsgröße; behandelte Themen u.a. Graph- und Netzwerkprobleme, Zeichenketten-probleme, Probleme der algorithmischen Biologie; vorgestellte Techniken u.a. Datenreduktion, tiefenbeschränkte Suchbäu-me, Farbkodierung, iterative Kompression, Baumzerlegung von Graphen

(Qualifikations-)Ziele Kenntnis des Ansatzes der parametrisierten Komplexitätsanalyse zur Handhabung NP-schwerer Probleme. Befähigung zu Entwurf und Analy-se parametrisierter Algorithmen. Einsicht in die komplexitätstheoreti-schen Grenzen des parametrisierten Ansatzes.

Literatur Rod G. Downey; Michael R. Fellows: Parameterized Complexity, Springer. Jörg Flum; Martin Grohe: Parameterized Complexity Theory, Springer. Rolf Niedermeier: Invitation to Fixed-Parameter Algorithms, Oxford University Press.



FMI-IN0102 Projekt Algorithm Engineering (6 LP)

Modultitel (deutsch) Projekt Algorithm Engineering Modultitel (englisch) Project Algorithm Engineering Modulnummer FMI-IN0102 11.11.09 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)


Modul-Verantwortlicher Joachim Giesen, Martin Mundhenk, Rolf Niedermeier Leistungspunkte (ECTS credits) 6 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl. Prüfungs-

vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.

Lehrform (SWS) 4P Häufigkeit des Angebots (Modultur-nus)

in der Regel alle zwei Jahre


keine




Kriterien, die zu Modulbeginn festgelegt werden, etwa ein Vortrag oder eine schriftliche Ausarbeitung; regelmäßige Teilnahme an den Veranstal-tungen


Die Prüfung kann nur durch Wiederholung des ganzen Moduls wieder-holt werden.

Inhalte Entwurf und Implementierung von Algorithmen für in der Regel NP-harte Probleme; besondere Betonung von Effizienzgesichtspunkten; behandelte Themen u.a. Graph- und Netzwerkprobleme, Zeichenketten-probleme etc. Arbeit z.T. mit Daten aus realen Anwendungen; methodische Ansätze wie z.B. Datenreduktion, effiziente Suchstrategien, dynamisches Programmieren.

(Qualifikations-)Ziele Vertrautheit mit praxisrelevanten und forschungsnahen Methoden zur algorithmischen Lösung diskreter Probleme; Tuning der Performanz von Algorithmen. Beherrschung fortgeschrittener Programmiertechniken

Literatur Bjarne Stroustrup: The C++ Programming Language. Stanley B. Lippman; Josee Lajoie; Barbara E. Moo: C++ Primer. Scott Meyers: Effective C++: 55 Specific Ways to Improve Your Pro-grams and Designs. Andrew Koenig; Barbara E. Moo :Accelerated C++. Practical Program-ming by Example.



FMI-IN0103 Randomisierte Algorithmen (6 LP)

Modultitel (deutsch) Randomisierte Algorithmen Modultitel (englisch) Randomized Algorithms Modulnummer FMI-IN0103 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)



vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.


in der Regel alle zwei Jahre im Sommersemester


keine







Inhalte Zusammenstellung mathematischer Grundlagen, Techniken der Laufzeit-analyse an Beispielen randomisierter Datenstrukturen, randomisierte Algorithmen für Probleme auf Graphen, randomisierte Algorithmen für geometrische Probleme, randomisierte Algorithmen für zahlentheoreti-sche Probleme, weitere Themen nach Schwerpunktsetzung der Vorlesung

(Qualifikations-)Ziele Kenntnis randomisierter Methoden für den Entwurf und die Analyse von Algorithmen. Befähigung zu einfachen probabilistischen Analysen. Ein-sicht in die Grenzen randomisierter Algorithmen.

Literatur Motwani Rajeev; Raghavan Prabhakar: Randomized Algorithms, Cam-bridge University Press. Mitzenmacher Michael; Upfal Eli: Probability and Computing, Cam-bridge University Press.



FMI-IN0104 Seminar Algorithmik (3 LP)

Modultitel (deutsch) Seminar Algorithmik Modultitel (englisch) Seminar Algorithmics Modulnummer FMI-IN0104 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (Seminar ALG) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul (ALG(TI)) für den M.Sc. Mathematik

Modul-Verantwortlicher Joachim Giesen, Martin Mundhenk, Rolf Niedermeier Leistungspunkte (ECTS credits) 3 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl.


90 Std. 30 Std. 60 Std.

Lehrform (SWS) 2S (die Zahl der Teilnehmer ist beschränkt) Häufigkeit des Angebots (Modultur-nus)

in der Regel jedes Semester

Dauer des Moduls ein Semester oder Blockseminar Voraussetzung für die Zulassung zum Modul

keine


keine


Vortrag einschließlich einer schriftlichen Ausarbeitung; regelmäßige Teilnahme an den Veranstaltungen


Die Prüfung kann nur durch Wiederholung des ganzen Moduls wieder-holt werden.

Inhalte Themen der Theoretischen Informatik und Algorithmik (Qualifikations-)Ziele Vertiefte, selbstständige Beschäftigung mit einem ausgewählten wissen-

schaftlichen Thema der aktuellen Forschung; Kompetenz in mündlicher und schriftlicher Präsentation



Digitale Bildverarbeitung (DBV)

FMI-IN0111 Anwendungspraktikum 3-D Rechnersehen (6 LP)

Modultitel (deutsch) Anwendungspraktikum 3-D Rechnersehen Modultitel (englisch) Practical 3-D Computer Vision Modulnummer FMI-IN0111 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (DBV) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik)

Modul-Verantwortlicher Joachim Denzler (Vertreter Herbert Süße) Leistungspunkte (ECTS credits) 9 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl.


270 Std. 90 Std. 180 Std.

Lehrform (SWS) 2V+4P Häufigkeit des Angebots (Modultur-nus)



keine


- Module aus dem Bereich DBV des M.Sc. Informatik - Kenntnisse in der Programmiersprache C/C++


keine


- Erfolgreicher Abschluss von mind. 60% der Kleinprojekten und Abgabe von Projektberichten zu allen Kleinprojekten

- Die Prüfung kann nur durch Wiederholung des ganzen Moduls wiederholt werden

Inhalte Inhalt des Moduls ist die Realisierung von Kleinprojekten (in der Regel 5) aus dem Bereich der 3-D Bildverarbeitung. Die Entwicklung erfolgt in dem am Lehrstuhl vorhandenen Bildverarbeitungssystem ICE in C/C++. Die entwickelten Programme sollen systematisch evaluiert und bewertet und in Projektberichten vorgestellt werden. In der Präsenzzeit sollen Ideen zur Realisierung erarbeitet, vorgestellt, getestet und bewertet werden.

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden verstehen die in der Lehrveranstaltungen zur Digitalen Bildverarbeitung kennen gelernten Techniken anzuwenden, um größere Systeme in einer höheren Programmiersprache umzusetzen, zu testen und zu evaluieren. Dabei liegt der Schwerpunkt darauf, das Zusammenspiel verschiedener Techniken aus der Digitalen Bildverarbeitung bei der Lö-sung konkreter praktischer Probleme zu verstehen und dabei mit ver-rauschten, nicht-idealen Daten zu arbeiten. Des Weiteren erlangen die Studierenden weiterführende Erfahrungen in Projektarbeit im Bereich Digitale Bildverarbeitung und vertiefen Kenntnisse über zugehörige Tools und deren Anwendung (Entwicklungsumgebungen, Debugger, etc.).



FMI-IN0048 Rechnersehen II (6 LP)

Modultitel (deutsch) Rechnersehen II Modultitel (englisch) Computer Vision II Modulnummer FMI-IN0048 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)



vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.

Lehrform (SWS) 3V+ 1Ü Häufigkeit des Angebots (Modultur-nus)



FMI-IN0046 (Rechnersehen I)


Kenntnisse in linearer Algebra, Analysis und Wahrscheinlichkeitstheorie





Inhalte Bildentstehungsprozess, Kameramodelle, Projektive Geometrie und deren Bedeutung für die Bildverarbeitung, Kamerakalibrierung, Stereo-bildverarbeitung (Epipolargeometrie, deren Schätzung sowie Rekons-truktion von 3-D Information aus 2-D Bildern), Struktur aus Bewegung, 3-D Bewegungsberechnung, Methoden der 3-D Objekterkennung (Merkmale, Modelle, Klassifikation), Robuste Bildverarbeitung

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden kennen grundlegende mathematische Modelle, Metho-den und Techniken des maschinellen Sehens, um aus 2-D Bildern Infor-mation über die 3-D Welt zu ermitteln. Im Schwerpunkt besitzen Studie-rende Kenntnisse über die zugrunde liegenden Mathematik und kennen die Probleme, die aus verrauschten Sensordaten entstehen, sowie effi-ziente Realisierungen der zugehörigen Algorithmen. In den Übungen erlernen die Studierende unter Verwendung von MATLAB sowie des Bildverarbeitungsystems ICE die Fähigkeit, Algorithmen in effiziente Software umzusetzen, die aus real aufgenommen, verrauschten Sensor-daten robust 3-D Information aus der Welt ermittelt und damit ein Grundbaustein für ein intelligentes System darstellt, das seine Umgebung mittels Sensoren wahrnimmt. Ebenfalls kennen Studierende aktuelle Verfahren zum Interpretieren von Bildinformation, dabei speziell Ob-jekterkennung und Bewegungsberechung.

Literatur Trucco, Verri: Introductory Techniques for 3-D Computer Vision. Pren-tice Hall.1998. Hartley, Zisserman: Multiple View Geometry in Computer Vision. Cam-bridge University Press. 2004. Faugeras, Luong: The Geometry of Multiple Images. MIT Press, 2001.



FMI-IN0083 Signalorientierte Bildverarbeitung (6 LP)

Modultitel (deutsch) Signalorientierte Bildverarbeitung Modultitel (englisch) Signal Oriented Image Processing Modulnummer FMI-IN0083 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)


Modul-Verantwortlicher Herbert Süße Leistungspunkte (ECTS credits) 6 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl. Prüfungs-

vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.





Kenntnisse aus dem Bereich der Signalverarbeitung


keine



Inhalte Diskretisierung analoger Signale (Sampling), Lineare Filter (Faltung und Korrelation), LSI-Systeme, die Fouriertransformation mit Anwendun-gen in der Bildverarbeitung, Fourierdeskriptoren von Konturen, signal-basierte Registrierung von Bildern, weitere Transformationen wie z.B. DCT, Hadamard, Wavelet, Bilder als stochastische Felder, Bildrestaura-tion wie z.B. Wiener Filter

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden kennen die grundlegenden Probleme die auftreten, wenn man Bilder als zweidimensionale Signale auffasst. Sie können mit Grundbegriffen der LSI-Theorie umgehen und kennen ausführlich alle Formen der Fouriertransformation. Weiterhin kennen sie die Probleme der Bildregistrierung und Bildrestauration. Die Studierenden wissen, welche praktischen Probleme der Bildverarbeitung mit signalbasierten Methoden gelöst werden können. Weiterhin wissen die Studierenden, wie signalbasierte Methoden effizient implementiert werden, z.B. mittels FFT.

Literatur Bose T.: Digital Signal and Image Processing. John Wiley & Sons 2004. Granlund G.H.; Knutsson H.: Signal Processing for Computer Vision. Kluwer Academic Publishers 1995. Umbaugh S.E.: Computer Imaging - Digital Image Analysis and Process-ing. CRC Press 2005. Süße H.: Signalbasierte Bildverarbeitung, E-book, Jena 2009.



FMI-IN0085 Spezielle Probleme im Rechnersehen (3 LP)

Modultitel (deutsch) Spezielle Probleme im Rechnersehen Modultitel (englisch) Recent Advances in Computer Vision Modulnummer FMI-IN0085 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)


Modul-Verantwortlicher Joachim Denzler (Vertreter Herbet Süße) Leistungspunkte (ECTS credits) 3 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl. Prüfungs-

vorbereitung)

90 Std. 30 Std. 60 Std.






keine


keine


mündliche Prüfung

Inhalte Forschungsnahe Behandlung von jüngsten Entwicklungen und Ergebnis-sen aus allen Bereichen der Digitalen Bildverarbeitung anhand der Vor-stellung von Ergebnissen aus internationalen Tagungen, Workshops und laufenden wissenschaftlichen Projekten. Themen: Objekterkennung, Objektverfolgung, 3-D Rekonstruktion, Ma-schinelles Lernen, Bildverarbeitung und Computergrafik, Robotik

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden lernen aktuelle Arbeiten aus dem Bereich des Rechner-sehens und somit die Stand der Kunst aus Sicht der Forschung kennen und erwerben damit auch die Fähigkeit, aktuelle wissenschaftliche Arbei-ten zu verstehen und zu bewerten. Speziell erlernen sie die Bewertung von wissenschaftlichen Arbeiten und besitzen auch erste Erfahrung in Bereich Forschungsmanagement und Forschungspräsentation



FMI-IN0084 Zustandsschätzung und Aktionsauswahl (6 LP)

Modultitel (deutsch) Zustandsschätzung und Aktionsauswahl Modultitel (englisch) State Estimation and Action Selection Modulnummer FMI-IN0084 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (DBV) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik)

Modul-Verantwortlicher Joachim Denzler Leistungspunkte (ECTS credits) 6 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl. Prüfungs-

vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.






Kenntnisse aus der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik


keine


Klausur (60 Min.) oder mdl. Prüfung zur Vorlesung

Inhalte Diese Vorlesung behandelt zwei wichtige Aspekte der maschinellen Sensordatenverarbeitung: die Schätzung des Zustands aus der (gestörten) Beobachtung von Sensordatenfolgen sowie die optimale Aktionsauswahl aufgrund der (fehlerbehafteten) Schätzung über den Zustand. Im ersten Teil werden klassische Verfahren zur Zustandsschätzung von determinis-tischen sowie von stochastischen Systemen, das Kalman-Filiter und An-sätze aus dem Bereich der Partikel Filter vorgestellt. Der zweite Teil der Vorlesung beschäftigt sich mit Methoden, die Sensordatenaufnahme durch Aktionen gezielt zu beeinflussen. Ausgehend von Markov- Model-len und partiell beobachtbaren Markov-Modellen werden Verfahren aus dem Bereich des Reinforcement Learning vorgestellt sowie ein informa-tionstheoretisches Vorgehen zur Aktionsauswahl basierend auf dem MMI-Prinzip. Im dritten Teil schließt die Vorlesung mit Verfahren zur Sensordatenfusion und einigen Beispielanwendungen.

(Qualifikations-)Ziele Studierende sind in der Lage, ein gegebenes Zustandsschätzproblem zu identifizieren, zu modellieren und mit geeigneten Verfahren aus ver-rauschten Sensordaten den wahren Zustand zu schätzen. Ebenfalls verfü-gen Studierende über das Wissen, wie Aktionen eines maschinellen Sys-tems modelliert werden können und welche Verfahren sich prinzipiell eignen, um Zustandsschätzung durch gezielte Aktionen durch den Rech-ner robuster zu machen. Des Weiteren kennen Studierende Methoden zur adaptiven Sensordatenfusion und können solche im Bereich der Zu-standsschätzung anwenden.

Literatur Denzler: Probabilistische Zustandsschätzung und Aktionsauswahl im Rechnersehen. Logos Verlag. 2003. Bar-Shalom, Fortman: Tracking and Data Association. Academic Press, 1988.



Sutton, Barto: Reinforcement Learning. A Bradford Book. 1998.



FMI-IN0110 Seminar Fortgeschrittenes Methoden im Rechnersehen (3 LP

Modultitel (deutsch) Seminar Fortgeschrittene Methoden im Rechnersehen Modultitel (englisch) Seminar Advanced Methods in Computer Vision Modulnummer FMI-IN0110 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (Seminar DBV) für den M.Sc. Informatik


vorbereitung)

90 Std. 30 Std. 60 Std.

Lehrform (SWS) 2S Häufigkeit des Angebots (Modultur-nus)





keine


keine


erfolgreicher Vortrag und schriftliche Ausarbeitung

Inhalte Das Seminar behandelt wechselnde weiterführende fachliche Themen aus dem Bereich des 3-D Rechnersehenes.

(Qualifikations-)Ziele Der Studierende erlernt die vertiefte, selbstständige Beschäftigung mit einem ausgewählten Thema der Digitalen Bildverarbeitung oder angren-zender Gebiete sowie die dazu notwendige Literaturrecherche anhand von Zeitschriften und Konferenzbänden. Des Weiteren erlangt er Fähig-keiten, die ihm die selbstständige Aufarbeitung eines Spezialthemas und die schriftliche Präsentation eines wissenschaftlichen Gegenstandes er-möglichen.



Entwicklung und Management komplexer Softwaresysteme (KSS)

FMI-IN0077 Architekturen lose gekoppelter Systeme (3 LP)

Modultitel (deutsch) Architekturen lose gekoppelter Systeme Modultitel (englisch) Architectures of loosely coupled systems Modulnummer FMI-IN0077 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (KSS, SWS) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Wirtschaftsinformatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik) Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Computational Science


vorbereitung)

90 Std. 30 Std. 60 Std.




keine




keine



Inhalte aktuelle Architekturmodelle zur Realisierung lose gekoppelter Systeme, z.B. SOA

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden kennen fortgeschrittene Konzepte der Realisierung lose gekoppelter Systeme. Sie sind in der Lage für Anwendungsfälle die pas-sende Lösung auszuwählen, ihre Wahl zu begründen und eine detaillierte Lösung zu konzipieren.

Literatur Tanenbaum, Andrew; van Steen, Maarten: Distributed Systems. Alonso, Gustavo et al.: Web Services. Concepts, Architectures and Ap-plications. aktuelle Veröffentlichungen bei ICSOC, ECOWS etc.



FMI-IN0072 Datenbankadministration (3 LP)

Modultitel (deutsch) Datenbankadministration Modultitel (englisch) Database Administration Modulnummer FMI-IN0072 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)




90 Std. 30 Std. 60 Std.




keine




keine



Inhalte Ein wesentlicher Aspekt des Managements komplexer Softwaresysteme liegt in der Administration des verwendeten zugrunde liegenden Daten-banksystems. In der Lehrveranstaltung wird auf die Aufgaben im Zu-sammenhang mit Datenbankadministration eingegangen und es werden einige Aspekte hiervon vertieft besprochen. Dazu gehören Tuning des Datenbanksystems und der -anwendung ebenso wie etwa Speichermana-gement, Fragen der Rechteverwaltung und Archivierung von Daten und Datenbank. Auf die zunehmend wichtiger werdenden Möglichkeiten der Selbstadministration heutiger Datenbanksysteme – als Teil von angest-rebtem Autonomous Computing – wird ebenfalls eingegangen.

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden lernen die wesentlichen Aufgaben bei der Datenbank-administration kennen, die möglichen „Stellschrauben“ und ihre Bedeu-tung und auch die Automatisierungsmöglichkeiten in dem Zusammen-hang. Erwerb von Produktwissen neben dem Methodenwissen spielt dabei eine wesentliche Rolle.

Literatur Theo Härder, Erhard Rahm: Datenbanksysteme: Konzepte und Techni-ken der Implementierung. Springer-Verlag. Systemliteratur zur Datenbankadministration u.a. der Hersteller IBM und Oracle (System Administration Guide).



FMI-IN0073 Datenbanksystemimplementierung (3 LP)

Modultitel (deutsch) Datenbanksystemimplementierung Modultitel (englisch) Database System Implementation Modulnummer FMI-IN0073 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)




90 Std. 30 Std. 60 Std.




keine




keine



Inhalte Die Vorlesung vermittelt schwerpunktmäßig Kenntnisse über die Interna von Datenbanksystemen. Sie orientiert sich dabei inhaltlich und struktu-rell an bekannten Schichtenmodellen des internen Aufbaus eines Daten-banksystems und geht verschiedene dieser Schichten detailliert durch. Angereichert wird dies zusätzlich durch Produktwissen, also durch die Erläuterungen von Realisierungen in heute üblichen Datenbanksystemen. Strukturen und Schnittstellen werden dabei ebenso diskutiert wie die einhergehenden Performance-Aspekte.

(Qualifikations-)Ziele Gutes Verstehen der internen Abläufe in einem Datenbanksysteme, d.h. was etwa mit Datenbankanweisungen „geschieht“ auf ihrem internen Weg durch das Datenbanksystem.

Literatur Theo Härder, Erhard Rahm: Datenbanksysteme: Konzepte und Techni-ken der Implementierung. Springer-Verlag. Gunter Saake, Andreas Heuer, Kai-Uwe Sattler: Datenbanken: Imple-mentierungstechniken. mitp-Verlag. Jim Gray, Andreas Reuter: Transaction Processing: Concepts and Tech-niques. Morgan Kaufmann.



FMI-IN0074 Fehlertolerante Systeme (3 LP)

Modultitel (deutsch) Fehlertolerante Systeme Modultitel (englisch) Fault Tolerant Systems Modulnummer FMI-IN0074 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)




90 Std. 30 Std. 60 Std.




keine




keine



Inhalte Fehlertoleranz spielt eine wesentliche Rolle in einer Vielzahl von Soft-ware- und Informationssystemen. Im Bereich der Datenbanksysteme ist der Begriff eng mit dem Transaktionskonzept und dessen Umsetzung verbunden, geht aber auch deutlich darüber hinaus. In der Lehrveranstal-tung wird Fehlertoleranz einführend von Hardware- und allgemeiner Softwareseite betrachtet, auch mit Aspekten aus dem Software Enginee-ring versehen. Im Hauptteil der Lehrveranstaltung wird erörtert, wie Datenbanksysteme bzw. allgemein Datenhaltungssysteme robust gegen das Auftreten von Fehlern im laufenden Betrieb gemacht werden können, welche Arten von Redundanzen auf den verschiedenen Ebenen hierfür notwendig sind, welche Kosten damit einhergehen (Performance-Aspekte also) und welcher Nutzen damit verbunden ist.

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden lernen die Notwendigkeit für die Bereitstellung fehler-toleranter Systeme kennen und die Möglichkeiten, Fehlertoleranz in ein System einzubeziehen, dies vorwiegend die Datenhaltungsaspekte betref-fend.

Literatur Klaus Küspert: Fehlererkennung und Fehlerbehandlung in Speicherungs-strukturen von Datenbanksystemen. Springer-Verlag.



FMI-IN0024 Grundlagen und Techniken des automatischen Planens (6 LP)

Modultitel (deutsch) Grundlagen und Techniken des automatischen Planens Modultitel (englisch) Theory and Practice of Automated Planning Modulnummer FMI-IN0024 16.12.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (KIME, KSS) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik)


vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.


unregelmäßig






keine



Inhalte Planen stellt die Schlußfolgerungsseite des Handelns dar --- einen ab-strakten und expliziten Denkprozess, durch den Elementarhandlungen aus einem Grundrepertoir ausgewählt und zu komplexen (Handlungs-) Plänen zusammengesetzt werden, die ein bestimmtes, vorgegebenes Ziel nach ebenfalls vorgegebenen Kriterien möglichst gut zu erreichen gestat-ten. Automatisches Planen stellt das Teilgebiet der Künstlichen Intelli-genz dar, in dem dieser Denkprozeß mit Hilfe von Computern formal nachgebildet und automatisiert werden soll. In der Vorlesung soll eine Einführung in Grundlagen und Techniken des rechnergestützten Planens gegeben werden.

(Qualifikations-)Ziele - Vertrautheit mit zentralen Planungsalgorithmen und deren Anwen-dung in der Praxis,

- Fähigkeit, konkrete Planungsprobleme angemessen formal zu mo-dellieren und für deren Lösung ggf. anzupassende Planungsalgo-rithmen einzusetzen.

Literatur Ghallab, Malik; Nau, Dana; Traverso, Paolo: Automated Planning: Theo-ry and Practice, Morgan Kaufmann Publishers, 2004. Russell, S.; Norvig, P.: Artificial Intelligence a modern approach. Pren-tice Hall, Second Edition, 2003, Chapters 4 (Search), 11 (Planning) and 12 (Applications of Planning). Wilkins, D. E.: Practical Planning: Extending the Classical AI Planning Paradigm. San Mateo, Morgan Kaufmann Publishers, 1988.



FMI-IN0078 Informationssysteme in mobilen und drahtlosen Umgebungen (3 LP)

Modultitel (deutsch) Informationssysteme in mobilen und drahtlosen Umgebungen Modultitel (englisch) Information systems in mobile and wireless environments Modulnummer FMI-IN0078 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)



vorbereitung)

90 Std. 30 Std. 60 Std.




keine




keine



Inhalte Lokations- und Kontextabhängige Anfragen, Informationsanpassung an mobile Geräte, Sensordatenbanken, ubiquitäre Informationssysteme, Datenschutzaspekte, mobile Datenbanken

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden kennen Realisierungsmöglichkeiten mobiler und ubi-quitärer Informationssysteme und setzen sich mit ihren gesellschaftlichen Auswirkungen auseinander. Sie besitzen die Fähigkeit, für gegebene Fragestellungen aus dem Be-reich mobiler und ubiquitärer Informationssysteme geeignete Lösungen zu entwickeln und dabei Vor- und Nachteile unterschiedlicher Ansätze abzuwägen. Sie sind in der Lage, eigene und fremde Lösungen hinsich-tlich technischer Aspekte aber auch hinsichtlich ihrer Implikationen für Datenschutz und Privatsphäre zu bewerten und ggf. Verbesserungsmög-lichkeiten vorzuschlagen.

Literatur Höpfner, Hagen: König-Ries, Birgitta; Türker, Can: Mobile Datenbanken und Informationssysteme. Schiller, Jochen: Mobilkommunikation. aktuelle Veröffentlichungen bei MMS, MDM etc.



FMI-IN0066 Mobile Agenten (3 LP)

Modultitel (deutsch) Mobile Agenten Modultitel (englisch) Mobile Agents Modulnummer FMI-IN0066 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)




90 Std. 30 Std. 60 Std.




keine


- Grundkenntnisse in verteilten Systemen - FMI-IN0021 (Grundlagen der Informations- und Softwaresysteme)


keine



Inhalte Grundlagen der Agententechnologie, -anwendung und Umsetzung. Themen umfassen u.a. Agenten-orientiertes Design, Sicherheit, Notatio-nen, Prozesse und Werkzeugunterstützung

(Qualifikations-)Ziele Beherrschung von Konzepten und Strukturen der Softwareentwicklung auf Basis einer globalen Systemsicht („systems engineering“) mit Fokus auf der Agententechnologie. Erlangung von technologischen Kompeten-zen im Bereich der Agententechnologie und deren nichttechnischen Auswirkungen. Befähigung der Lösung neuer Probleme innerhalb dieser Spezialisierung und der Weiterentwicklung der Informatik.

Literatur Braun, Peter; Rossak, Wilhem: Mobile Agents Basic Concepts, Mobility Models and the Tracy Toolkit. Erfurth, Christian: Proaktive autonome Navigation mobiler Agenten (Dissertation). Ciancarini, Paolo; Wooldridge, Michael J. (Eds.): Agent-Oriented Software Engineering.



FMI-IN0067 Mobiler Code (3 LP)

Modultitel (deutsch) Mobiler Code Modultitel (englisch) Mobile Code Modulnummer FMI-IN0067 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)


Modul-Verantwortlicher Wolfram Amme, Wilhelm Rossak Leistungspunkte (ECTS credits) 3 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl.


90 Std. 30 Std. 60 Std.




- - FMI-IN0021 (Grundlagen der Informations- und Softwaresysteme)


- Kenntnisse in Programmiersprachen und Programmierung - Grundkenntnisse in verteilten Systemen


keine



Inhalte Ein System zur mobilen Codeerzeugung besteht aus einer Produzenten- und einer Konsumentenseite. Die Produzentenseite übersetzt das Einga-beprogramm in eine Zwischencodepräsentation, die von der Konsumen-tenseite über das Internet geladen und auf der Zielarchitektur ausgeführt werden kann. In der Vorlesung wird dem Studenten ein vollständiges und allgemein einsetzbares System zur mobilen Codeerzeugung vorges-tellt. Im Einzelnen werden u.a. Themen wie syntaktische Analyse, Prog-rammanalyse, statische und dynamische Optimierungsverfahren, Verifi-kations- und Kodierungstechniken sowie der Aufbau von Zwischencode-formaten diskutiert.

(Qualifikations-)Ziele Erwerb grundlegender Kenntnisse und Fertigkeiten im Umgang mit gän-gigen Techniken und Werkzeugen im Bereich des mobilen Codes, Lö-sung von neuen Problemen (auch unüblichen Problemen) innerhalb der gewählten Spezialisierung.

Literatur Reinhard Wilhelm, Helmuth Seidl: Übersetzerbau. Virtuelle Maschinen. Springer Verlag, 2007. B. Alpern, C. Attanasio, J. Barton, et al.: The Jalapeno Virtual Machine. In: IBM System Journal 39(1), 2000, Seite 211 - 237. W. Amme, J. von Ronne, M. Franz: A SSA-based mobile code: Imple-mentation and empirical evaluation. In: ACM Transaction on Ar-chitetures and Code Optimization 4 (2), 2007, Article-No 13.



FMI-IN0068 Programmierung Mobiler Endgeräte (3 LP)

Modultitel (deutsch) Programmierung Mobiler Endgeräte Modultitel (englisch) Software development for Mobile Devices Modulnummer FMI-IN0068 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)


Modul-Verantwortlicher Andreas Hartmann, Wilhelm Rossak Leistungspunkte (ECTS credits) 3 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl.


90 Std. 30 Std. 60 Std.




keine


- Kenntnisse in Programmiersprachen und Programmierung (Java) - Grundkenntnisse in der Softwareentwicklung


keine


erfolgreich abgeschlossene Projektarbeit

Inhalte Die Programmierung auf mobilen Geräten unterscheidet sich von der Softwareentwicklung auf dem PC/Server. Es werden verschiedene Be-triebssysteme für mobile Geräte vorgestellt und Besonderheiten im Ver-gleich zum Desktop- oder Serversystem herausgestellt. Nach dem Erler-nen von Grundkonzepten in der Programmierung für mobile Endgeräte werden vertiefte Kenntnisse, wie Kommunikation, Oberflächengestal-tung, Ereignisbehandlung und Spezialmodule (GPS, MMAPI) in realisti-schen Projekten zur Anwendung gebracht.

(Qualifikations-)Ziele Studierende haben vertiefte Kenntnisse von Betriebssystemen für mobile Geräte, welche unübliche Lösungsansätze in der Softwareentwicklung erfordern. Sie besitzen Fertigkeiten in der mobilen Programmierung mittels Java, einschließlich Spezialkenntnisse für optionale Module. In mehrwöchigen Projekten bringen sie eigenverantwortlich arbeitend und unter der Bildung von Entwicklungsteams das Erlernte zur Anwendung. In Zusammenarbeit mit Unternehmen bzw. durch industrienahe Projekte erhalten Studierende die Kompetenz und ein umfassendes Verständnis zur Softwareentwicklung im Spezialbereich der mobilen Endgeräte.

Literatur Klaus-Dieter Schmatz: Java Micro Edition. Ansgar Gerlicher; Stephan Rupp: Symbian OS Eine Einführung in die Anwendungsentwicklung. Eduard Glatz: Betriebssysteme.



FMI-IN0079 Semantische Datenintegration (3 LP)

Modultitel (deutsch) Semantische Datenintegration Modultitel (englisch) Semantic Data Integration Modulnummer FMI-IN0079 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)



vorbereitung)

90 Std. 30 Std. 60 Std.




keine




keine



Inhalte Aspekte der semantischen Datenintegration: Integrationsarchitekturen, Methoden zur (automatischen) Abbildung zwischen Datenbankschemas, Integration von Instanzen, Umgang mit fehlerhaften Informationen

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden kennen die theoretischen Grundlagen der semantischen Datenintegration. Sie kennen gängige Ansätze und die Grenzen ihrer Anwendbarkeit. Sie können für gegebene Probleme unterschiedliche Lösungsmöglichkeiten diskutieren und geeignete Systeme entwerfen. Sie können die Funktionsweise von Verfahren zur Datenintegration be-schreiben und diese in – auch komplexen – Beispielen anwenden.

Literatur Conrad, Stefan: Föderierte Datenbanksysteme. Naumann, Felix; Leser, Ulf: Informationsintegration. aktuelle Veröffentlichungen bei VLDB, EDBT, CoopIS etc.



FMI-IN0080 Semantische Prozessintegration (3 LP)

Modultitel (deutsch) Semantische Prozessintegration Modultitel (englisch) Semantic ProcessIntegration Modulnummer FMI-IN0080 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)



vorbereitung)

90 Std. 30 Std. 60 Std.




keine




keine



Inhalte Aspekte der semantischen Prozessintegration: Integrationsarchitekturen, Ontologien, Beschreibungssprachen, Kompositionsverfahren, aktuelle Beispiele

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden kennen die theoretischen Grundlagen der semantischen Prozessintegration. Sie kennen gängige Ansätze und die Grenzen ihrer Anwendbarkeit und können diese an Beispielen anwenden. Die Studie-renden besitzen die Fähigkeit für gegebene Problemstellungen geeignete Lösungen zu entwerfen. Sie kennen existierende Werkzeuge und können mit diesen umgehen.

Literatur Huhns, Michael; Singh, Munindar: Service-Oriented Computing: Seman-tics, Processes, Agents. Studer, Rudi; Grimm, Stefan; Abecker, Andreas: Semantic Web Ser-vices. Concepts, Technologies and Applications. aktuelle Veröffentlichungen bei ESWC, ISWC etc.



FMI-IN0065 Softwareentwicklungsprojekt II (9 LP)

Modultitel (deutsch) Softwareentwicklungsprojekt II Modultitel (englisch) Project in Applied Softwaredevelopment Modulnummer FMI-IN0065 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (KSS) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Wirtschaftsinformatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik)

Modul-Verantwortlicher Wilhelm Rossak, Christian Erfurth, Birgitta König-Ries, Klaus Küspert Leistungspunkte (ECTS credits) 9 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl. Prüfungs-

vorbereitung)

270 Std. 90 Std. 180 Std.




keine


abgeschlossene Säule „Informations- und Softwaresysteme“


- 50% der erreichbaren Punkte aus dem Projekt - Alle Meilensteine und Berichte im Projekt erfolgreich passiert


mündliche Prüfung zur Vorlesung

Inhalte Softwareentwicklung mit Schwerpunkt auf der praktischen Umsetzung eines anspruchsvollen Projektes aus einem Anwendungsgebiet (z.B. eCommerce, eGovernment, eHealth, Computerlinguistik, etc.). Das Pro-jekt zeichnet sich dabei zum einen durch realistischen Umfang, zum anderen durch eine komplexe Aufgabenstellung, die die Umsetzung moderner Konzepte der Softwareentwicklung (z.B. Entwicklung auf/für mobile Geräte, Verwendung von Agentenplattformen, Selbstorganisie-rende Architekturen etc…) erzwingt.

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden kennen die praktische Umsetzung der Entwicklung von größeren Softwaresystemen auf einem typischen Anwendungsgebiet. Sie wenden moderne Softwareparadigmen in realistischen Fragestellungen an. Kompetenzen im Umgang mit Kunden, in der Teamarbeit, in der Präsentation von Zwischenergebnissen, im Umgang mit Abweichungen von der ursprünglichen Projektplanung und mit sozial anspruchsvollen Situationen werden geschult: Aktives Coaching in realen Situationen. Befähigungsziele: - Tiefgreifende Fachkenntnisse in der Systementwicklung - Profunde Kenntnisse in Prinzipien der Informatik - Erarbeitung von Lösungen auch für unübliche Probleme oder wider-

sprüchliche Spezifikationen - Bewertung und Handhabung von Komplexen und auch widersprüch-

lichen Informationen - Umfassendes Verständnis für anwendbare Techniken und deren

fachübergreifenden Einsatz - Fähigkeit Modelle und Systeme zu entwickeln und dabei innovative



Methoden einzusetzen - Befähigung zur eigenverantwortlicher Arbeit als Informatiker - Befähigung zur Leitung eines Teams aus unterschiedlichen Diszipli-

nen und Niveaus - Vertiefter Einblick in ein (zusätzliches) Anwendungsgebiet

Literatur Je nach Thema, Projekttyp und Anwendungsgebiet



FMI-IN0069 Seminar Entwicklung und Management komplexer Softwaresysteme (3 LP)

Modultitel (deutsch) Seminar Entwicklung und Management komplexer Softwaresysteme Modultitel (englisch) Seminar Design and Management of Complex Software Systems Modulnummer FMI-IN0069 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (Seminar KSS) für den M.Sc. Informatik Wahl-pflichtmodul für den M.Sc. Wirtschaftsinformatik

Modul-Verantwortlicher Clemens Beckstein, Birgitta König-Ries, Klaus Küspert, Wilhelm Rossak Leistungspunkte (ECTS credits) 3 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl.


90 Std. 30 Std. 60 Std.




keine


keine


keine


Prüfungsleistungen: Vortrag (ca. 45 Minuten): 40% Schriftliche Ausarbeitung (ca. 5000 Worte): 60% Regelmäßige Teilnahme und aktive Beteiligung an den Veranstaltungen

Inhalte weiterführende Aspekte der Entwicklung und des Managements komple-xer Softwaresysteme

(Qualifikations-)Ziele Vertiefte, selbstständige Beschäftigung mit einem ausgewählten Thema aus dem Bereich verteilte Systeme. Literaturrecherche. Schriftliche Prä-sentation eines wissenschaftlichen Gegenstandes. Kompetenz in öffentli-chen Vorträgen.



Künstliche Intelligenz und Mustererkennung (KIME)

FMI-IN0004 Ausgewählte Kapitel der Begründungsverwaltung (6 LP)

Modultitel (deutsch) Ausgewählte Kapitel der Begründungsverwaltung Modultitel (englisch) Reason-Maintenance Modulnummer FMI-IN0004 16.12.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (KIME) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik)


vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.

Lehrform (SWS) 4 V Häufigkeit des Angebots (Modultur-nus)

sporadisch, im Sommersemester




Kenntnisse der Praktischen und Theoretischen Informatik sowie der Logik


keine



Inhalte Viele Problemlösungssysteme verwenden eine Wissensbasis, in der Wis-sen über die Welt repräsentiert ist. Ein Teil des zur Problemlösung not-wendigen Wissens wird dort explizit gespeichert. Der andere Teil liegt lediglich implizit vor und wird vom Problemlöser erst während der Prob-lemlösung über Schlußfolgerungsprozesse expliziert. Probleme entste-hen dabei, sobald sich die repräsentierte Welt ändert, da dann die Wis-sensbasis entsprechend revidiert werden muß. Eine rechnergestützte Revision der Wissensbasis setzt voraus, daß man in ihr zusätzlich fes-thält, wie die abgeleiteten Sachverhalte vom expliziten Wissen abhän-gen. Die Verwaltung von Begründungen zur Repräsentation dieser Ab-hängigkeiten obliegt sog. Begründungsverwaltungssystemen.

(Qualifikations-)Ziele - Solide Kenntnis von Architektur und formalen Grundlagen von Begründungsverwaltungssystemen

- Befähigung zur Implementierung eigener, anwendungsspezifischer Begründungsverwaltungssysteme

Literatur Beckstein, Clemens: Begründungsverwaltung: Grundlagen, Systeme und Algorithmen, Teubner-Verlag, 1996. Forbus, K.D.; de Kleer, Johan: Building Problem Solvers, MIT PRess, 1993. Tsang, E.: Foundations of Constraint Satisfaction, Academic Press, 1993.








180 Std. 60 Std. 120 Std.


unregelmäßig






keine









FMI-IN0024 Grundlagen und Techniken des automatischen Planens (6 LP)

Modultitel (deutsch) Grundlagen und Techniken des automatischen Planens Modultitel (englisch) Theory and Practice of Automated Planning Modulnummer FMI-IN0024 16.12.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (KIME, KSS) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik)


vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.


unregelmäßig






keine



Inhalte Planen stellt die Schlußfolgerungsseite des Handelns dar --- einen ab-strakten und expliziten Denkprozess, durch den Elementarhandlungen aus einem Grundrepertoir ausgewählt und zu komplexen (Handlungs-) Plänen zusammengesetzt werden, die ein bestimmtes, vorgegebenes Ziel nach ebenfalls vorgegebenen Kriterien möglichst gut zu erreichen gestat-ten. Automatisches Planen stellt das Teilgebiet der Künstlichen Intelli-genz dar, in dem dieser Denkprozeß mit Hilfe von Computern formal nachgebildet und automatisiert werden soll. In der Vorlesung soll eine Einführung in Grundlagen und Techniken des rechnergestützten Planens gegeben werden.

(Qualifikations-)Ziele - Vertrautheit mit zentralen Planungsalgorithmen und deren Anwen-dung in der Praxis,

- Fähigkeit, konkrete Planungsprobleme angemessen formal zu mo-dellieren und für deren Lösung ggf. anzupassende Planungsalgo-rithmen einzusetzen.

Literatur Ghallab, Malik; Nau, Dana; Traverso, Paolo: Automated Planning: Theo-ry and Practice, Morgan Kaufmann Publishers, 2004. Russell, S.; Norvig, P.: Artificial Intelligence a modern approach. Pren-tice Hall, Second Edition, 2003, Chapters 4 (Search), 11 (Planning) and 12 (Applications of Planning). Wilkins, D. E.: Practical Planning: Extending the Classical AI Planning Paradigm. San Mateo, Morgan Kaufmann Publishers, 1988.



FMI-IN0034 Maschinelles Lernen und Datamining (6 LP)

Modultitel (deutsch) Maschinelles Lernen und Datamining Modultitel (englisch) Machine Learning and Datamining Modulnummer FMI-IN0034 12.11.09 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)




vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.




Keine




Keine



Inhalte Strukturaufdeckung, Klassifizierung oder Entwicklungsvorhersage aus großen Datenfluten (Finanzprozesse, Handel und Transport, med./biol. Datensätze, Klimamesswerte, elektronische Dokumente, Fertigungsau-tomatisierung) – Vorlesungsthemen sind u.a.: Skalentypen; Visualisierung hochdimensionaler Daten (PCA, MDS, ICA); überwachte Lernverfahren (Versionenraum, Entscheidungsbaum, lineare/logistische Modelle); unüberwachte Lernverfahren (hierarchisch, (fuzzy) K-means, spektral); Graphische Modelle (Bayesnetze, Markov-netze, Induktion und Inferenz)

(Qualifikations-)Ziele Tiefgreifende Fachkenntnisse des Gebiets Maschinelles Lernen Fähigkeit zur Analyse, Design und Realisierung von ML-Systemen Flächendeckende Übersicht aktueller Techniken des Datamining Vertiefte Kenntnisse im Gebiet „Graphische Modelle“

Literatur Bishop, Christopher: Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006. Mitchell, Tom Michael: Machine Learning. McGraw-Hill, 1997. Edwards, David: Introduction to Graphical Modelling. New York, Sprin-ger, 1995.



FMI-IN0056 Stochastische Grammatikmodelle (6 LP)

Modultitel (deutsch) Stochastische Grammatikmodelle Modultitel (englisch) Stochastic Grammars Modulnummer FMI-IN0056 19.12.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)




vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.




keine




keine



Inhalte Grammatische Modellierung von Zeichenfolgen natürlicher („Texte“) und künstlicher (z.B. Nukleotid- oder Aminosäuresequenzen) Sprachen. Vorlesungsthemen sind u.a.: - Schwach kontextfreie Grammatiken (IG, TAG, HG, CG); - Grammatikinduktion/Goldsätze; Information/Kompression; robuste

Häufigkeitsschätzung (Bayes, Good-Turing, Zipf); N-Gramme, Interpolation, Maximum-Entropie; stochastische Phrasenstruktur-grammatiken; korpuslinguistische Verfahren (Tagging, Kategorisie-rung, Kollokation); Information Retrieval; Maschinelle Übersetzung

(Qualifikations-)Ziele - Umfassendes Verständnis der Informationstheorie, symbolwertiger Zufallsprozesse und stochastischer Phrasenstrukturgrammatiken

- Tiefgreifende Fachkenntnisse eines breiten Methodenspektrums der Sprachmodellierung und Fähigkeiten ihrer Bewertung und ihres Ein-satzes in konkreten Aufgabenstellungen

- Fähigkeiten zu Analyse, Design und Realisierung von Modellen und Systemen der maschinellen Sprachverarbeitung (z.B. IR/MÜ)

Literatur Manning, Christopher; Schütze, Hinrich: Foundations of Statistical NLP. MIT Press, Cambridge MA 2001. Charniak, Eugene: Statistical Language Learning. MIT Press, Cambridge MA 1993. Partee, Barbara; ter Meulen, Alice; Wall, Robert: Mathematical Methods in Linguistics. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht 1993.



FMI-IN0112 Seminar Mensch und Maschine (3 LP)

Modultitel (deutsch) Seminar Mensch und Maschine Modultitel (englisch) Seminar Human and Machine Modulnummer FMI-IN0112 16.12.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (Seminar KIME) für den M.Sc. Informatik

Modul-Verantwortlicher Clemens Beckstein, Bernd-Olaf Küppers Leistungspunkte (ECTS credits) 3 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl. Prüfungs-

vorbereitung)

90 Std. 30 Std. 60 Std.


jedes Semester


keine


keine


keine


erfolgreicher Vortrag und schriftliche Ausarbeitung

Inhalte Die Seminare behandeln zentrale Themen des Problemfeldes „Mensch und Maschine“ aus interdisziplinärer Perspektive. Dabei sollen methodo-logische und wissenschaftsphilosophische Probleme, die bei der struk-turwissenschaftlichen (insb. informatischen) Modellierung der höheren kognitiven Fähigkeiten des Menschen (z.B. Problemlösen und Sprach-verstehen) auftreten, im Mittelpunkt stehen. Klassische und aktuelle Theorien werden vorgestellt, auf ihre kategorialen und methodischen Voraussetzungen hin untersucht, mit den Ergebnissen der einzelwissen-schaftlichen Forschung konfrontiert und hinsichtlich ihrer Relevanz für ein sowohl empirisch gehaltvolles als auch begrifflich kohärentes Bild des Menschen diskutiert.

(Qualifikations-)Ziele Vermittlung des Forschungs- und Diskussionstandes bei der Modellie-rung höherer kognitiver Kompetenzen des Menschen; Einübung der interdisziplinären Zusammenarbeit zwischen Philosophie und Informatik durch die konkrete Analyse zentraler anthropologischer Fragestellungen; Gewinnung eines Verständnisses für die Rolle des Computers als ein strukturwissenschaftliches und philosophisches Forschungsinstrument (computational philosophy)



Rechnerarithmetik (RAR)

FMI-IN0106 Grundlagen der Rechnerarithmetik (6 LP)

Modultitel (deutsch) Grundlagen der Rechnerarithmetik Modultitel (englisch) Foundations of Computer Arithmetic Modulnummer FMI-IN0106 01.03.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)




vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.




keine


keine


keine


mündliche Prüfung

Inhalte Wie rechnet eigentlich ein Rechner? Dieser grundlegenden, für Anwen-dungen in den verschiedensten Gebieten enorm wichtigen Frage soll in dieser Lehrveranstaltung detailliert nachgegangen werden. Der erste Teil der Vorlesung beschäftigt sich mit Methoden und Ergeb-nissen einer darstellungsunabhängigen Formalisierung der Rechner-arithmetik: Maschinenarithmetik als Approximation wohlbekannter Strukturen der Algebra (natürliche Zahlen, ganze Zahlen, Restklassen-ringe oder -körper) bzw. Analysis (Körper der rationalen, reellen oder komplexen Zahlen). Typisierung der Zahlenbereiche (Ganzzahlsysteme, Festkommasysteme, Gleitkommasysteme, Rationalarithmetik, logarith-mische Zahlensysteme sowie weitere unkonventionelle Zahlensysteme, z.B. Arithmetik variierender Genauigkeit oder adaptive Arithmetik). Anomalien bei Anwendung der üblichen Operationen auf die gewählten Zahlenbereiche. Definitionslücken, Überlauf, Rundung, Rundungsfehler, Genauigkeit, Gültigkeit oder Ungültigkeit erwarteter Gesetzmäßigkeiten. Spielräume bei der Festlegung von Zahlenbereichen und Operationen. Effekte sukzessiver Ausführung mehrerer elementarer Rechenschritte. Im zweiten Teil der Vorlesung werden gebräuchliche externe oder inter-ne Zahlendarstellungen besprochen, darunter insbesondere Ganzzahl-, Festkomma-, Gleitkomma- und logarithmische Zahlendarstellungen, redundante Zahlendarstellungen, Residuen- und gepackte Arithmetik.



Der dritte Teil der Vorlesung stellt fundamentale Algorithmen zur Durch-

führung arithmetischer Operationen vor: Addition, Subtraktion, Multipli-kation, Division, Rest sowie diverse Konversionsoperationen; für nicht ganzzahlige Operanden zusätzlich Quadratwurzel, Exponentiation, Loga-rithmierung, trigonometrische Funktionen, CORDIC-Verfahren, Norma-lisierung, Rundung. Die Vorlesung schließt mit einem praxisorientierten Teil, in dem die Arithmetik spezifischer Anwendungen (Mikroprozessoren, PCs, PDAs, Taschenrechner, Mobilfunkgeräte, Währungsumrechnung, Tabellen-kalkulation, Computergrafik, Text- und Formelsatz, Computer-Algebra-Systeme, Programmiersprachen, etc.) systematisch eingeordnet und in-sbesondere die wichtigen IEEE-Gleitkommastandards 754, 854 und 754R ausführlich besprochen werden. In Selbststudium und Gruppenarbeit können die Studierenden anhand ausgewählter Beispielszenarien die Auswirkungen von Entscheidungen hinsichtlich Zahlenbereich, Zahlendarstellung, Rundung etc. praktisch erfahren, statistische Beobachtungen zu Wirkungen und Häufigkeit der Anomalien machen sowie Software-Implementierungen verschiedener arithmetischer Algorithmen herstellen und miteinander vergleichen.

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden haben Einsicht in grundsätzliche rechnerarithmetische Probleme und Zusammenhänge, prinzipielle Grenzen der Rechner-arithmetik und wichtige Unterschiede zum idealisierten mathematischen Rechnen. Sie kennen die typischen Zahlenbereiche und -darstellungen, aktuelle Standards sowie fundamentale Algorithmen zur Durchführung arithmetischer Operationen in Digitalrechnern. Sie sind zu selbstständi-ger und korrekter Implementierung derartiger Algorithmen in Software sowie zu regelmäßiger systematischer Erneuerung des erworbenen Fach-wissens fähig. Sie besitzen Kompetenz in fachlicher Kommunikation mit Planern, Entwicklern und Anwendern rechnerarithmetischer Systeme.

Literatur Koren, Israel: Computer Arithmetic Algorithms. 2nd edition. Parhami, Behrooz: Computer Arithmetic: Algorithms and Hardware Designs. 2nd edition. Muller, Jean-Michael: Elementary Functions: Algorithms and Implemen-tation.



FMI-IN0107 Intervallarithmetik (6 LP)

Modultitel (deutsch) Intervallarithmetik Modultitel (englisch) High-Accuracy Computer Arithmetic and Enclosure Methods Modulnummer FMI-IN0107 29.02.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)




vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.




keine


- FMI-IN0106 (Grundlagen der Rechnerarithmetik) - Kenntnisse aus Funktionalanalysis und Numerik


keine


mündliche Prüfung

Inhalte Berechnungen in klassischer Gleitkomma-Arithmetik sind prinzipiell fehlerbehaftet. Direkte rechnerarithmetische Implementierungen von in reellen oder komplexen Räumen entwickelten Algorithmen können völlig falsche Ergebnisse liefern. Bewährte Fehlerschranken der Numerischen Mathematik tendieren zur Überschätzung der tatsächlichen Fehler. Abhilfe schaffen Einschlussverfahren, in denen nicht mehr mit Werten, sondern mit im Rechner einfach manipulierbaren Mengen von Werten gerechnet wird, unter denen sich mit Sicherheit das gesuchte Ergebnis befindet. Die einfachste Form solcher Einschlüsse stellen Intervalle dar, deren Grenzen Maschinenzahlen sind. In der Vorlesung werden zunächst die Grundlagen der Intervallrechnung auf Digitalrechnern eingeführt. Dann wird gezeigt, wie der drohenden Aufblähung der Intervalle entgegengewirkt werden kann. Es wird die Notwendigkeit einer möglichst genauen Skalarproduktoperation zur Erzielung der gewünschten Ergebnisgenauigkeit demonstriert. Mit diesen Hilfsmitteln lassen sich dann auch Algorithmen realisieren, die durch gesicherten Einschluss implizit die Existenz einer Lösung und ggf. deren lokale Eindeutigkeit beweisen können. Dies wird zur sicheren Berechnung von Funktionswerten, Nullstellen, Eigenwerten, der Lösung endlicher oder unendlicher linearer oder nichtlinearer Gleichungssysteme sowie zur Berechnung verifizierter Lösungen von Differential- oder In-tegralgleichungen benutzt. Theorie und Anwendungen können von den Studierenden mit Hilfe geeigneter Programmbibliotheken an ausgewähl-ten Beispielen eigenständig praktisch erprobt werden.



(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden kennen die Theorie der Intervallarithmetik auf Digital-rechnern sowie wichtige Anwendungen. Sie sind in der Lage, Programm-systeme zur Intervallrechnung zu benutzen, Intervallarithmetik praktisch einzusetzen und auf klassische Probleme der Numerischen Mathematik anzuwenden. Sie besitzen ein Verständnis der prinzipiellen Grenzen der Numerischen Mathematik bei alleiniger Verwendung traditioneller Me-thoden der Rechnerarithmetik. Sie sind zur Bewertung und Handhabung von komplexer, unvollständiger oder widersprüchlicher Information mit Hilfe intervallarithmetischer Ansätze fähig.

Literatur Jaulin, Luc; Kieffer, Michel; Didrit, Olivier; Walter, Eric: Applied Inter-val Analysis. With Examples in Parameter and State Estimation, Robust Control and Robotics. Petkovic, Miodrag S.; Petkovic, Ljiljana D.: Complex Interval Arithmetic and Its Applications. Krämer, Walter; Kulisch, Ulrich; Lohner, Rudolf: Numerical Toolbox for Verified Computing. Vol. 2 : Advanced Numerical Problems.







vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.




keine




keine


mündliche Prüfung










FMI-IN0109 Seminar Rechnerarithmetik (3 LP)

Modultitel (deutsch) Seminar Rechnerarithmetik Modultitel (englisch) Advanced Computer Arithmetic Modulnummer FMI-IN0109 29.02.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (Seminar RAR) für den M.Sc. Informatik


vorbereitung)

90 Std. 30 Std. 60 Std.

Lehrform (SWS) 2 S Häufigkeit des Angebots (Modultur-nus)


Dauer des Moduls 1 Semester oder Blockseminar Voraussetzung für die Zulassung zum Modul

keine


FMI-IN0106 (Grundlagen der Rechnerarithmetik)


keine


Erfolgreicher Vortrag und schriftliche Ausarbeitung. Die Prüfung kann nur durch Wiederholung des ganzen Moduls wieder-holt werden.

Inhalte Das Seminar behandelt wechselnde weiterführende fachliche Themen aus dem Bereich der Rechnerarithmetik.

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden erlernen die vertiefte, selbstständige Beschäftigung mit ausgewählten weiterführenden Themen der Rechnerarithmetik sowie die dazu notwendige Recherche anhand von Zeitschriften, Konferenzbänden, Büchern und Forschungsinhalten im Internet. Sie entwickeln Kompetenz in öffentlichen Vorträgen und in der selbstständigen schriftlichen Dar-stellung eines wissenschaftlichen Gegenstandes. Sie erlangen Kenntnisse über relevante Probleme der aktuellen Forschung zur Rechnerarithmetik.



Technische Informatik (TI)

FMI-IN0088 Digitale Schaltungstechnik (6 LP)

Modultitel (deutsch) Digitale Schaltungstechnik Modultitel (englisch) Digital Circuit Technology Modulnummer FMI-IN0088 27.2.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)



vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.




keine


Grundlagen der Technischen Informatik


keine



Inhalte Anwendung Boolescher Algebra für den optimierten Schaltungsentwurf, Analyse sequentieller und kombinatorischer Schaltungen, Grundlagen der (elektrischen) digitalen Schaltungstechnik, Simulation digitaler Schaltungen mit SPICE, Einführung in die Grundprinzipien des Messens an digitalen Systemen

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden lernen vertieft die im Bachelor-Studium vermittelten Grundkenntnisse der Technischen Elektronik. Sie sind befähigt zur Zu-sammenarbeit mit Elektrotechnikern und Physikern beim Entwurf digita-ler Modelle und Systeme. Sie berherrschen den selbständigen Entwurf von digitalen Schaltungen.

Literatur Ernst, R. ; Könenkamp, I.: Digitale Schaltungstechnik für Elektrotechni-ker und Informatiker. Borucki, L.: Digitaltechnik. Scarbata, G.: Synthese und Analyse Digitaler Schaltungen.



FMI-IN0090 Eingebettete Systeme und Robotik (6 LP)

Modultitel (deutsch) Eingebettete Systeme und Robotik Modultitel (englisch) Embedded Systems und Robotics Modulnummer FMI-IN0090 27.2.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)



vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.




FMI-IN0037 (Parallele und Eingebettete Systeme)


- Grundkenntnisse in Eingebetteten Systemen und im Hardwa-re/Software-Codsign

- Grundkenntnisse in Parallelrechnerarchitektur Zulassungsvoraussetzung zur Modul-prüfung

keine


mündliche Prüfung zu Vorlesung und Übung

Inhalte Analog-/Digital-Wandler, Aufbau und Funktionsweise von Sensoren, Busstrukturen in Eingebetteten Systemen, Formale Hilfsmittel beim Entwurf Eingebetteter Systeme, Struktur und Programmierung von DSPs / FPGAs und Mikro-Controllern, Eingebettete Betriebssysteme (Multi-tasking, Echtzeit), Robotik, Entwurf mobiler Roboter, Roboterfußball-Systeme

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden lernen den konzeptionellen und den rechnergestützten Entwurf von Eingebetteten Systemen. Sie kennen die Grundprinzipien der Robotik. Ergänzende Laborübungen qualifizieren Sie für eine Tätig-keit in der Systementwicklung im Bereich der Automatisierungstechnik.

Literatur Marwedel, P.: Eingebettete Systeme. Bräunl, T.: Embedded Robotics. Vahid, F.: Embedded System Design: A Unified Hardware/Software Introduction.







vorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.




keine




keine


mündliche Prüfung










FMI-IN0093 Seminar Technische Informatik (3 LP)

Modultitel (deutsch) Seminar Technische Informatik Modultitel (englisch) Seminar Computer Engineering Modulnummer FMI-IN0093 27.02.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (Seminar TI) für den M.Sc. Informatik


vorbereitung)

90 Std. 30 Std. 60 Std.




keine


Parallele und Eingebettete Systeme


regelmäßige, aktive Teilnahme an den Veranstaltungen


Vortrag (ca. 45 Minuten): 50% schriftliche Ausarbeitung (ca. 10-15 Seiten): 50%

Inhalte Weiterführende Themen der Technischen Informatik, insbesondere Rechnerarchitektur, mit wechselnder, aktueller Themenauswahl

(Qualifikations-)Ziele Vertiefte, selbstständige Erarbeitung eines Problems aus einem Gebiet der Technischen Informatik (paralleles Rechnen, Rechnerarchitektur oder Eingebettete Systeme). Beherrschung wissenschaftlicher Literaturrecher-che. Schriftliche Präsentation eines wissenschaftlichen Gegenstandes. Kompetenz in öffentlichen Vorträgen. Erfahren aktueller Probleme in der Forschung der Technischen Informatik.



B: Mathematik (6 LP)

Wahlpflichtmodule (6 LP)

FMI-MA1101 Algorithmische Algebra (6 LP)

Modultitel (deutsch) Algorithmische Algebra

Modultitel (englisch) Modulnummer FMI-MA1101 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahl-pflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Computational Science Wahlpflichtmodul für das Nebenfach Mathematik im B. Sc. Infor-matik Wahlpflichtmodul für das Nebenfach Mathematik im M. Sc. Infor-matik Wahlpflichtmodul (MAT) für den M.Sc. Informatik

Modul-Verantwortlicher David J. Green Leistungspunkte (ECTS credits) 6 LP Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl. Prü-

fungsvorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.

Lehrform (SWS) 3V+1Ü Häufigkeit des Angebots (Modul-turnus)

Jedes dritte Jahr, im WS oder SS


keine

Empfohlene Voraussetzung zum Modul

Lineare Algebra (Kenntnisse aus dem Bachelor-Studium

Zusätzliche Zulassungsvorausset-zung zur Modulprüfung

keine

Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten (Prüfungs-form)

Mündliche Prüfung

Inhalte - Primzahltests und Faktorisierungsalgorithmen für ganze Zah-len und Polynome

- Gröbnerbasen und algebraische Gleichungssysteme (Qualifikations-)Ziele - Erwerb von Fähigkeiten im Bereich der computergestützten

Algebra - Kennenlernen von Methoden, die in vielen anspruchsvollen

Anwendungen eingesetzt werden Literatur - s. Veranstaltungskommentar

- nach Empfehlung der Dozenten



FMI-MA1602 Diskrete und experimentelle Optimierung B (6 LP)

Modultitel (deutsch) Diskrete und Experimentelle Optimierung B Modultitel (englisch) Discrete and Experimental Optimization B Modulnummer FMI-MA1602 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahl-pflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul für M.Sc. Mathematik Wahlpflichtmodul für M.Sc. Wirtschaftsmathematik Wahlpflichtmodul (MAT) für M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für das Nebenfach Mathematik im B. Sc. Infor-matik Wahlpflichtmodul für das Nebenfach Mathematik im M. Sc. Infor-matik Wahlpflichtmodul für M.Sc. Computational Science

Modul-Verantwortlicher Ingo Althöfer Leistungspunkte (ECTS credits) 6 LP Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl. Prü-

fungsvorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.




eine Programmiersprache oder Matlab


Keine


Erreichen von mindestens 50% der möglichen Punkte der Übungsaufgaben, Vorrechnen von mindestens 2 Übungsaufgaben



Inhalte - Experimentelles Lösen aktueller Optimierungsprobleme - Strukturerkennung in guten/optimalen Lösungen - Elemente der Informationstheorie

(Qualifikations-)Ziele Verbessern des experimentellen Umgangs mit Optimierungsprob-lemen

Literatur Literatur: Lehrbücher von Borwein/Bailey, Cover/Thomas, Althö-fer/Schwarz, aktuelle Dissertationen



FMI-MA0642 Einführung in die diskrete Optimierung (6 LP)

Modultitel (deutsch) Einführung in die diskrete Optimierung Modultitel (englisch) Modulnummer FMI-MA0642 1.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahl-pflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul für den B. Sc. Mathematik Pflichtmodul für den B. Sc. Wirtschaftsmathematik Wahlpflichtmodul für das Nebenfach Mathematik im B. Sc. Infor-matik Wahlpflichtmodul für das Nebenfach Mathematik im M. Sc. Infor-matik Wahlpflichtmodul (MAT) für den M.Sc. Informatik

Modul-Verantwortlicher Ingo Althöfer Leistungspunkte (ECTS credits) 6 LP Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl.


180 Std. 60 Std. 120 Std.

Lehrform (SWS) 3V + 1Ü Häufigkeit des Angebots (Modul-turnus)

WS/SS, alle 2 Jahre


Grundkenntnisse aus dem Modul Lineare Optimierung; Programmiersprache oder Matlab


Keine





Inhalte − Transportprobleme − Graphentheoretische Grundlagen − Wege und Flüsse in Netzen − Diskrete dynamische Optimierung − lokale Suche

(Qualifikations-)Ziele Einführung in grundlegende Konzepte der diskreten Optimierung Literatur Lehrbücher von Hamacher/Klamroth, Ahuja/Magnanti/Orlin



FMI-MA0244 Gewöhnliche Differentialgleichungen (6 LP)

Modultitel (deutsch) Gewöhnliche Differentialgleichungen Modultitel (englisch) Modulnummer FMI-MA0244 1.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahl-pflicht- oder Wahlmodul)

Pflichtmodul für den B. Sc. Mathematik Wahlpflichtmodul für den B. Sc. Wirtschaftsmathematik Wahlpflichtmodul für den B. Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den B. Sc. Physik Wahlpflichtmodul für den M. Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M. Sc. Bioinformatik Wahlpflichtmodul für den M. Sc. Computational Science Wahlpflichtmodul Lehramt Gymnasium Wahlpflichtmodul Lehramt Regelschule

Modul-Verantwortlicher Bernd Carl, Daniel Lenz Leistungspunkte (ECTS credits) 6 LP Arbeitsaufwand (work load) in:

- Präsenzstunden - Selbststudium (einschl.


180 Std. 60 Std. 120 Std.

Lehrform (SWS) 3 V + 1 Ü Häufigkeit des Angebots (Modul-turnus)

SS


MLR: Analysis 1 und 2, Lineare Algebra MLG: Analysis 1 und 2, Lineare Algebra/Analytische Geometrie 1 B. Sc. Informatik: Lineare Algebra, Grundlagen Analysis


B. Sc. Mathematik und Wirtschaftsmathematik: Analysis 1, Algebra/Geometrie 1


keine


schriftliche Prüfung

Inhalte − Integrierbare Typen 1. und 2. Ordnung − Lineare Systeme mit konstanten Koeffizienten 1. Ordnung − Lineare Differentialgleichungen n-ter Ordnung mit konstanten

Koeffizienten − Existenz- und Unitätssätze für Anfangswertproblme

(Qualifikations-)Ziele − Die Studierende können Differentialgleichungen als ein wichtiger Bereich der Analysis auffassen

− Sie haben einige wichtige Klassen von Differentialgleichungen gesehen, darunter einige, die für interdisziplinären Anwendungen z.B. in der Physik relevant sind.

− Zu einigen Klassen von Differentialgleichunge haben sie passende Lösungsmethoden kennengelernt. Sie sind imstande, diese Techniken auf Problemstellungen anzuwenden.

Literatur − Lehrbücher nach Empfehlung der Dozenten − O. Förster: Analysis 2, Vieweg+Teubner, Wiesbaden



− H. Heuser: Gewöhnliche Differentialgleichungen, Teubner, Wiesbaden

− D. Werner: Einführung in die höhere Analysis, Springer, Berlin



FMI-IN0082 Logik und Beweisbarkeit (6 LP)

Modultitel (deutsch) Logik und Beweisbarkeit Modultitel (englisch) Logic and Provability Modulnummer FMI-IN0082 16.12.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul (ALG, MAT) für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik)

Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Mathematik



180 Std. 60 Std. 120 Std.


in der Regel alle 2 Jahre


keine


Grundbegriffe der Logik


Die Kriterien (z.B. 50% der erreichbaren Punkte aus den Übungsaufga-ben) werden zu Beginn der Veranstaltung bekanntgegeben.


Bestehen der Abschlussprüfung: Klausur oder mündliche Prüfung. Die Prüfungsform wird zu Beginn der Veranstaltung bekanntgegeben.

Inhalte Logik wird von ihrer mathematischen Seite betrachtet. Es wird ein Be-weissystem (z.B. Hilbert-Kalkül oder natürliches Schließen) vorgestellt. Korrektheit und Vollständigkeit des Beweissystems werden für Aussa-gen- und Prädikatenlogik nachgewiesen (Vollständigkeitssatz von Gö-del). Die Grenzen dieser Beweissysteme werden aufgezeigt (Unvollstän-digkeitssatz von Gödel).

(Qualifikations-)Ziele Kenntnisse von Logiken, Beweissystemen sowie deren Korrektheit und Vollständigkeit; Befähigung zum Verständnis anderer Beweissysteme; Einsicht in die Grenzen von Beweissystemen.

Literatur van Dalen, Dirk: Logic and Structure. Springer Verlag, 2004 Mendelson, Elliot: Introduction to mathematical logic. Chapman & Hall, 2001 Ebbinghaus, H.D.; Flum, J.; Thomas, W.: Einführung in die mathemati-sche Logik. Spektrum Akademischer Verlag, 2007



FMI-MA0741 Statistische Verfahren (6 LP)

Modultitel (deutsch) Statistische Verfahren Modultitel (englisch) Modulnummer FMI-MA0741 1.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Pflichtmodul für den B. Sc. Mathematik Pflichtmodul für den B. Sc. Wirtschaftsmathematik Wahlpflichtmodul für den B. Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Computational Science

Modul-Verantwortlicher Michael Neumann, Jens Schumacher Leistungspunkte (ECTS credits) 6 LP Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl.


180 Std. 60 Std. 120 Std.

Lehrform (SWS) 2 V + 2 Ü Häufigkeit des Angebots (Modulturnus)

WS+SS


Analysis 1 (FMI-MA0201) bzw. Grundlagen der Analysis (FMI-MA0017) Algebra/Geometrie 1 (FMI-MA0301) bzw. Lineare Algebra (FMI-MA0022) Stochastik 1 (FMI-MA0701) bzw. Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (FMI-MA0007)


Keine

Zusätzliche Zulassungsvoraussetzung zur Modulprüfung

Keine


Projektarbeit in Kleingruppen mit schriftlicher Ausarbeitung

Inhalte - Grundlegende Verfahren der statistischen Datenanalyse - Anwendung dieser Verfahren zur Auswertung von Daten aus

verschiedenen Anwendungsgebieten der Stochastik - Benutzung statistischer Standardsoftware

(Qualifikations-)Ziele - Vertiefung statistischer Denk-und Schlussweisen - Kennenlernen der wichtigsten Verfahren zur statistischen

Datenanalyse - Befähigung zum Umgang mit statistischer Standardsoftware - Befähigung zu selbstständiger Auswertung von Datensätzen - Forschungsergebnisse angemessen darstellen können

Literatur - Fahrmeier, Kneib & Lang (2007) Regression: Modelle Methoden und Anwendungen.

- Pawitan (2001) In all likelihood: Statistical modelling and inference using likelihood.

- McCullagh & Nelder (1989): Generalized linear models.



C: Fachübergreifenden Grundlagen und überfachlichen Schlüsselkompetenzen (27 LP)

Projektarbeit (6 LP)

FMI-IN0904 Projektarbeit (6 LP)

Modultitel (deutsch) Projektarbeit Modultitel (englisch) Project Work Modulnummer FMI-IN0904 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Pflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik Pflichtmodul für den M.Sc. Informatik

Modul-Verantwortlicher alle Dozenten der Bioinformatik bzw. Informatik Leistungspunkte (ECTS credits) 6 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl. Prüfungs-

vorbereitung)

180 Std.

Lehrform (SWS) Projekt Häufigkeit des Angebots (Modultur-nus)

ständig

Dauer des Moduls k.A. Voraussetzung für die Zulassung zum Modul

keine


keine


k.A.


zielgruppenorientierter Projektbericht und Abschlußpräsentation

Inhalte Im Projekt ist ein umfassendes Thema aus der Bioinformatik bzw. einer Informatik-Vertiefungen zu bearbeiten und mit einem Vortrag vorzustel-len. Der Inhalt wird in Absprache mit dem Dozenten festgelegt.

(Qualifikations-)Ziele Studierende erlernen in kleinen Gruppen theoretisches Wissen im Rah-men eines realen Projektes anzuwenden und zu vertiefen. Studierende können für konkrete, möglichst abgrenzbare Problemstellungen sinnvolle und realisierbare Lösungsvorschläge erarbeiten und dabei einen über-fachlichen Problembezug herstellen. Außerdem schult das Modul die Fach-, Methoden-, Medien- und Sozialkompetenzen der Studierenden.



Wahlpflichtmodule Nebenfach [NF] (12 LP) Module entsprechend Anlage 1 der Studienordnung aus einem der folgenden Nebenfächer:

- Computerlinguistik/Sprachtechnologie - Mathematik - Ökologie - Philosophie - Physik - Psychologie - Wirtschaftswissenschaften



Computerlinguistik/Sprachtechnologie

M-GSW-09 Computerlinguistik I (10 LP)

Modulnummer M-GSW-09 Modultitel Computerlinguistik I Modul-Verantwortlicher Prof. Dr. Udo Hahn Voraussetzung für die Zulassung zum Mo-dul

Verwendbarkeit (Voraussetzung wofür)

MA Germanistische Sprachwissenschaft, MA Anglis-tik/Amerikanistik, Individueller Vertiefungsbereich MA Neuere Geschichte; Voraussetzung für M-GSW-10

Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht-, Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul

Häufigkeit des Angebots (Zyklus) jährlich Dauer des Moduls 1-2 Semester Zusammensetzung des Moduls / Lehrformen (in SWS)

2V + 2Ü + 2S

Leistungspunkte (ECTS credits) 10 Arbeitsaufwand (work load) in:

- Präsenzstunden und - Selbststudium (einschl. Prüfungs-

vorbereitung) in Std.

300 Std. 90 Std. 210 Std.

Inhalte

In der Vorlesung werden methodische Grundlagen der Compu-terlinguistik mit Bezug zur formalen und algorithmischen Analy-se sprachlicher Äußerungen vermittelt. Im Vordergrund steht hierbei das symbolisch-regelbasierte Paradigma der Computer-linguistik. Diese Inhalte werden durch die Bearbeitung von Übungsblättern und die Diskussion von Lösungen in der Übung zur Vorlesung vertieft. Das Seminar ist als Lektürekurs gestaltet, in dem parallel zu den Inhalten der Vorlesung ergänzende Fachliteratur zu bearbeiten ist.

Lern- und Qualifikationsziele

Befähigung zur Formalisierung bzw. Algorithmisierung sprachli-cher Prozesse, Überblick über symbolische Methoden der auto-matischen Sprachanalyse. Entwicklung von Problemlösefähigkeiten, die linguistisches und informatisches Wissen konstruktiv kombinieren, um gehaltvolle computerlinguistische Fragestellungen selbstständig behandeln zu können.

Voraussetzung für die Zulassung zur Mo-dulprüfung

erfolgreiches wöchentliches Lösen der Übungsaufgaben; Vortrag im Lektürekurs, Erstellung und Abgabe von Präsentati-onsmaterialien

Voraussetzung für die Vergabe von Leis-tungspunkten (Prüfungsformen); einschl. Notengewichtung in %

Modulklausur (100%)

Empfohlene Literatur Jurafsky&Martin: Speech and Language Processing



M-GSW-10 Computerlinguistik II/ Sprachtechnologie (10 LP)

Modulnummer M-GSW-10 Modultitel Computerlinguistik II /Sprachtechnologie Modul-Verantwortlicher Prof. Dr. Udo Hahn Voraussetzung für die Zulassung zum Mo-dul

M-GSW-09


MA Germanistische Sprachwissenschaft, MA Anglis-tik/Amerikanistik; Voraussetzung für M-GSW-11


Wahlpflichtmodul

Häufigkeit des Angebots (Zyklus) jährlich

Dauer des Moduls 1-2 Semester Zusammensetzung des Moduls / Lehrformen (in SWS)

2V+ 2Ü + 2S



vorbereitung) in Std.

300 Std. 90 Std. 210 Std.

Inhalte

In der Vorlesung werden methodische Grundlagen der Compu-terlinguistik mit Bezug zur formalen und algorithmischen Analy-se sprachlicher Äußerungen vermittelt. Im Vordergrund stehen hierbei das empirisch-statistische Paradigma der Computerlin-guistik sowie computerlinguistische Ressourcen. Diese Inhalte werden durch die Bearbeitung von Übungsblättern und die Diskussion von Lösungen in der Übung zur Vorlesung vertieft. Das Seminar ist als Lektürekurs gestaltet, in dem parallel zu den Inhalten der Vorlesung ergänzende Fachliteratur zu bearbeiten ist.


Befähigung zur Formalisierung bzw. Algorithmisierung sprachli-cher Prozesse, Überblick über empirisch-statistische Methoden der automatischen Sprachanalyse. Entwicklung von Problemlösefähigkeiten, die linguistisches und informatisches Wissen konstruktiv kombinieren, um gehaltvolle computerlinguistische Fragestellungen selbstständig behandeln zu können.


erfolgreiches wöchentliches Lösen der Übungsaufgaben; Vortrag im Lektürekurs, Erstellung und Abgabe von Präsentati-onsmaterialien

Voraussetzung für die Vergabe von Leis-tungspunkten (Prüfungsformen); einschl. Notengewichtung in %

Modulklausur (100%) oder mündliche Prüfung (100%)

Empfohlene Literatur Jurafsky&Martin: Speech and Language Processing



Mathematik

FMI-MA1101 Algorithmische Algebra (6 LP)

Modultitel (deutsch) Algorithmische Algebra

Modultitel (englisch) Modulnummer FMI-MA1101 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahl-pflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Computational Science Wahlpflichtmodul für das Nebenfach Mathematik im B. Sc. Infor-matik Wahlpflichtmodul für das Nebenfach Mathematik im M. Sc. Infor-matik Wahlpflichtmodul (MAT) für den M.Sc. Informatik

Modul-Verantwortlicher David J. Green Leistungspunkte (ECTS credits) 6 LP Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl. Prü-

fungsvorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.


Jedes dritte Jahr, im WS oder SS


keine


Lineare Algebra (Kenntnisse aus dem Bachelor-Studium


keine


Mündliche Prüfung

Inhalte - Primzahltests und Faktorisierungsalgorithmen für ganze Zah-len und Polynome

- Gröbnerbasen und algebraische Gleichungssysteme (Qualifikations-)Ziele - Erwerb von Fähigkeiten im Bereich der computergestützten

Algebra - Kennenlernen von Methoden, die in vielen anspruchsvollen

Anwendungen eingesetzt werden Literatur - s. Veranstaltungskommentar

- nach Empfehlung der Dozenten



FMI-MA0642 Einführung in die diskrete Optimierung (6 LP)

Modultitel (deutsch) Einführung in die diskrete Optimierung Modultitel (englisch) Modulnummer FMI-MA0642 1.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahl-pflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul für den B. Sc. Mathematik Pflichtmodul für den B. Sc. Wirtschaftsmathematik Wahlpflichtmodul für das Nebenfach Mathematik im B. Sc. Infor-matik Wahlpflichtmodul für das Nebenfach Mathematik im M. Sc. Infor-matik Wahlpflichtmodul (MAT) für den M.Sc. Informatik

Modul-Verantwortlicher Ingo Althöfer Leistungspunkte (ECTS credits) 6 LP Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl.


180 Std. 60 Std. 120 Std.


WS/SS, alle 2 Jahre


Grundkenntnisse aus dem Modul Lineare Optimierung; Programmiersprache oder Matlab


Keine





Inhalte − Transportprobleme − Graphentheoretische Grundlagen − Wege und Flüsse in Netzen − Diskrete dynamische Optimierung − lokale Suche

(Qualifikations-)Ziele Einführung in grundlegende Konzepte der diskreten Optimierung Literatur Lehrbücher von Hamacher/Klamroth, Ahuja/Magnanti/Orlin



FMI-MA1602 Diskrete und Experimentelle Optimierung B (6 LP)

Modultitel (deutsch) Diskrete und Experimentelle Optimierung B Modultitel (englisch) Discrete and Experimental Optimization B Modulnummer FMI-MA1602 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahl-pflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul für M.Sc. Mathematik Wahlpflichtmodul für M.Sc. Wirtschaftsmathematik Wahlpflichtmodul (MAT) für M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für das Nebenfach Mathematik im B. Sc. Infor-matik Wahlpflichtmodul für das Nebenfach Mathematik im M. Sc. Infor-matik Wahlpflichtmodul für M.Sc. Computational Science

Modul-Verantwortlicher Ingo Althöfer Leistungspunkte (ECTS credits) 6 LP Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl. Prü-

fungsvorbereitung)

180 Std. 60 Std. 120 Std.




eine Programmiersprache oder Matlab


Keine





Inhalte - Experimentelles Lösen aktueller Optimierungsprobleme - Strukturerkennung in guten/optimalen Lösungen - Elemente der Informationstheorie

(Qualifikations-)Ziele Verbessern des experimentellen Umgangs mit Optimierungsprob-lemen

Literatur Literatur: Lehrbücher von Borwein/Bailey, Cover/Thomas, Althö-fer/Schwarz, aktuelle Dissertationen



FMI-MA0244 Gewöhnliche Differentialgleichungen (6 LP)

Modultitel (deutsch) Gewöhnliche Differentialgleichungen Modultitel (englisch) Modulnummer FMI-MA0244 1.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahl-pflicht- oder Wahlmodul)

Pflichtmodul für den B. Sc. Mathematik Wahlpflichtmodul für den B. Sc. Wirtschaftsmathematik Wahlpflichtmodul für den B. Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den B. Sc. Physik Wahlpflichtmodul für den M. Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M. Sc. Bioinformatik Wahlpflichtmodul für den M. Sc. Computational Science Wahlpflichtmodul Lehramt Gymnasium Wahlpflichtmodul Lehramt Regelschule

Modul-Verantwortlicher Bernd Carl, Daniel Lenz Leistungspunkte (ECTS credits) 6 LP Arbeitsaufwand (work load) in:



180 Std. 60 Std. 120 Std.


SS


MLR: Analysis 1 und 2, Lineare Algebra MLG: Analysis 1 und 2, Lineare Algebra/Analytische Geometrie 1 B. Sc. Informatik: Lineare Algebra, Grundlagen Analysis


B. Sc. Mathematik und Wirtschaftsmathematik: Analysis 1, Algebra/Geometrie 1


keine


schriftliche Prüfung

Inhalte − Integrierbare Typen 1. und 2. Ordnung − Lineare Systeme mit konstanten Koeffizienten 1. Ordnung − Lineare Differentialgleichungen n-ter Ordnung mit konstanten

Koeffizienten − Existenz- und Unitätssätze für Anfangswertproblme

(Qualifikations-)Ziele − Die Studierende können Differentialgleichungen als ein wichtiger Bereich der Analysis auffassen

− Sie haben einige wichtige Klassen von Differentialgleichungen gesehen, darunter einige, die für interdisziplinären Anwendungen z.B. in der Physik relevant sind.

− Zu einigen Klassen von Differentialgleichunge haben sie passende Lösungsmethoden kennengelernt. Sie sind imstande, diese Techniken auf Problemstellungen anzuwenden.

Literatur − Lehrbücher nach Empfehlung der Dozenten − O. Förster: Analysis 2, Vieweg+Teubner, Wiesbaden



− H. Heuser: Gewöhnliche Differentialgleichungen, Teubner, Wiesbaden

− D. Werner: Einführung in die höhere Analysis, Springer, Berlin



FMI-MA0741 Statistische Verfahren (6 LP)

Modultitel (deutsch) Statistische Verfahren Modultitel (englisch) Modulnummer FMI-MA0741 1.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Pflichtmodul für den B. Sc. Mathematik Pflichtmodul für den B. Sc. Wirtschaftsmathematik Wahlpflichtmodul für den B. Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Informatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Computational Science

Modul-Verantwortlicher Michael Neumann, Jens Schumacher Leistungspunkte (ECTS credits) 6 LP Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl.


180 Std. 60 Std. 120 Std.

Lehrform (SWS) 2 V + 2 Ü Häufigkeit des Angebots (Modulturnus)

WS+SS


Analysis 1 (FMI-MA0201) bzw. Grundlagen der Analysis (FMI-MA0017) Algebra/Geometrie 1 (FMI-MA0301) bzw. Lineare Algebra (FMI-MA0022) Stochastik 1 (FMI-MA0701) bzw. Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (FMI-MA0007)


Keine

Zusätzliche Zulassungsvoraussetzung zur Modulprüfung

Keine


Projektarbeit in Kleingruppen mit schriftlicher Ausarbeitung

Inhalte - Grundlegende Verfahren der statistischen Datenanalyse - Anwendung dieser Verfahren zur Auswertung von Daten aus

verschiedenen Anwendungsgebieten der Stochastik - Benutzung statistischer Standardsoftware

(Qualifikations-)Ziele - Vertiefung statistischer Denk-und Schlussweisen - Kennenlernen der wichtigsten Verfahren zur statistischen

Datenanalyse - Befähigung zum Umgang mit statistischer Standardsoftware - Befähigung zu selbstständiger Auswertung von Datensätzen - Forschungsergebnisse angemessen darstellen können

Literatur - Fahrmeier, Kneib & Lang (2007) Regression: Modelle Methoden und Anwendungen.

- Pawitan (2001) In all likelihood: Statistical modelling and inference using likelihood.

- McCullagh & Nelder (1989): Generalized linear models.



FMI-MA0104 Codierungstheorie mit Übung (9 LP)

Modultitel (deutsch) Codierungstheorie mit Übung Modultitel (englisch) Coding Theory with Exercises Modulnummer FMI-MA0104 1.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahl-pflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul für den B. Sc. Mathematik Wahlpflichtmodul für den M. Sc. Mathematik Wahlpflichtmodul für den M. Sc. Informatik

Modul-Verantwortlicher Burkhard Külshammer Leistungspunkte (ECTS credits) 9 LP Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl.


270 Std. 90 Std. 180 Std.


Unregelmäßig im WS oder SS, alle 2 Jahre


keine


Algebra 1


keine


mündliche Prüfung

Inhalte − Algebraische Grundlagen, Hamming-Abstand und Gewichtsverteilung

− Schranken für die Güte von Codes, Hamming- und Golay-Codes, zyklische Codes, BCH- und QR-Codes, Reed-Muller- und Reed-Solomon-Codes

− die Mathematik der CD, Decodierungsalgorithmen, Anwendungen algebraisch-geometrischer Methoden

(Qualifikations-)Ziele − Vertiefendes Erlernen von modernen Methoden der Theorie der Codierungstheorie und deren Anwendungen

− Erwerb forschungsqualifizierender Kenntnisse auf dem Gebiet der Algebra

− Nachweis der Fähigkeit zu wissenschaftlicher Arbeit Literatur − Lehrbücher nach Empfehlung des Dozenten

− Wolfgang Willems: Codierungstheorie. de Gruyter, Berlin 1999.



FMI-MA0109 Topologie 1 (9 LP)

Modultitel (deutsch) Topologie 1 Modultitel (englisch) Topology 1 Modulnummer FMI-MA0109 1.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahl-pflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul für den B. Sc. Mathematik Wahlpflichtmodul für den M. Sc. Mathematik Wahlpflichtmodul für Lehramt Gymnasium Wahlpflichtmodul für den M. Sc. Informatik

Modul-Verantwortlicher Vladimir Matveev, David J. Green Leistungspunkte (ECTS credits) 9 LP Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl. Prü-

fungsvorbereitung)

270 Std. 90 Std. 180 Std.


WS/SS, alle 2 Jahre


keine


Algebra/Geometrie 1 und 2, Analysis 1 und 2


keine


mündliche Prüfung

Inhalte − Topologische Grundlagen: Topologische Räume, Stetige Abbildungen, Basen, Trennung und Zusammenhang, kompakte Räume

dazu wahlweise − Überlagerungen und die Fundamentalgruppe − Simpliziale Komplexe, Simpliziale Homologie − Klassifikation von geschlossenen kombinatorischen Flächen oder − Elemente der Mengenlehre, Kardinalzahlen und

Größenvergleiche, Zornsches Lemma − Topologische Mannigfaltigkeiten − Differenzierbare Strukturen und differenzierbare Abbildungen − Tangentialräume, Untermannigfaltigkeiten

(Qualifikations-)Ziele − Vermittlung von Grundlagen für verschiedene Gebiete der Mathematik

− Kenntnisse der grundlegenden Konzepte, Begriffe, Ansätze und Kenntnisse von ersten Hauptsätzen der Differentialtopologie oder der Algebraischen Topologie

− Aufgabenstellungen in der Topologie mit einer Kombination aus rechnerischen Ansätzen und geometrischen oder algebraischen Überlegungen lösen können

− Den topologischen Inhalt von Fragestellungen aus anderen Bereichen erkennen können und diese dann mit topologischen Methoden bearbeiten können (z.B. Differentialgleichungen)

Literatur − Anatiloij.T. Fomenko, Dimitrij. B. Fuks, V. L. Gutenmacher: Homotopic Topology. Akad. Kiadó, Budapest 1986.



− Allan Hatcher: Algebraic Topology, Cambridge Univ. Press, Cambridge 2002.

− Erich Ossa: Topologie, 2. Auflage, Vieweg+Teubner, Wiesba-den, 2009.



FMI-MA0181 Proseminar Algebra (3 LP)

Modultitel (deutsch) Proseminar Algebra Modultitel (englisch) Modulnummer FMI-MA0181 1.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahl-pflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul für den B. Sc. Mathematik Wahlpflichtmodul für Lehramt Gymnasium Wahlpflichtmodul für Lehramt Regelschule Wahlpflichtmodul für den M. Sc. Informatik

Modul-Verantwortlicher Burkhard Külshammer Leistungspunkte (ECTS credits) 3 LP Arbeitsaufwand (work load) in:



90 Std. 30 Std. 60 Std.

Lehrform (SWS) 2 S Häufigkeit des Angebots (Modul-turnus)

WS/SS


keine


Algebra/Geometrie 1 und 2


regelmäßige aktive Mitarbeit


eigener Vortrag und schriftl. Ausarbeitung

Inhalte − Ausgewählte Themen aus Algebra und Zahlentheorie (Qualifikations-)Ziele − Selbstständige Erarbeitung eines elementaren

mathematischen Themas, − Kompetenz in der Präsentation von Mathematik

Literatur − Lehrbücher nach Empfehlung der Dozenten



FMI-MA0281 Proseminar Analysis (3 LP)

Modultitel (deutsch) Proseminar Analysis Modultitel (englisch) Modulnummer FMI-MA0281 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahl-pflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul für den B. Sc. Mathematik Wahlpflichtmodul für den M. Sc. Informatik

Modul-Verantwortlicher Bernd Carl, Daniel Lenz, Hans-Jürgen Schmeißer, Albin Weber Leistungspunkte (ECTS credits) 3 LP Arbeitsaufwand (work load) in:



90 Std. 30 Std. 60 Std.

Lehrform (SWS) 2S Häufigkeit des Angebots (Modul-turnus)

Jährlich im WS oder SS


keine


Analysis 1und 2, Algebra/Geometrie 1


keine


Vortrag, Schriftliche Ausarbeitung des Vortrags

Inhalte − Spezielle Themen der Analysis aufbauend auf den Kenntnissen des Grundstudiums

(Qualifikations-)Ziele − Erweiterung von Kenntnissen der Analysis − Selbstständige Erarbeitung von Lehrstoff − Fähigkeit zur Präsentation

Literatur − Themenbezogen nach Vorgaben



Ökologie

Ök NF 1 Grundlagen der Ökologie (9 LP)

Modulnummer Ök NF 1 Modultitel Grundlagen der Ökologie Modul-Verantwortlicher Halle Voraussetzung für die Zulassung zum Mo-dul

keine

Verwendbarkeit (Voraussetzung für) Nebenfach Ökologie für Bachelor-Studiengänge Mathematik, Informatik, Bioinformatik und Physik

Art des Moduls (Pflichtmodul, Wahlpflichtmodul)

Pflichtmodul

Häufigkeit des Angebots (Zyklus) jährlich Dauer des Moduls 2 Semester (WS, SS) Zusammensetzung des Moduls / Lehrfor-men (V, Ü, S, P, E)

V: 3 SWS P: 2 SWS (1 Wo. B) E: 1 SWS

Leistungspunkte (ECTS credits) 9 LP Arbeitsaufwand (work load in h): - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl.


270 h 90 h Präsenz 180 h Selbststudium

Inhalte

In der Vorlesung Allgemeine Ökologie werden die Studierenden in das Theoriegebäude und die deduktive Arbeitsweise der mo-dernen wissenschaftlichen Ökologie eingeführt. Die wesentli-chen theoretischen Konzepte zur Beschreibung der Zusammen-hänge auf den drei Komplexitätsebenen Individuum, Population und Lebensgemeinschaft werden anhand von Modellen im Überblick vermittelt, um spezifische Fragestellungen des Faches systematisch einordnen zu können. Im Grundpraktikum Ökolo-gie lernen die Studierenden die praktische Freilandarbeit in der Ökologie und die Grundzüge der Datengewinnung sowie deren statistische Auswertung exemplarisch kennen. Die Ergebnisse der Gruppenarbeit werden zum Abschluss in Kurzvorträgen vorgestellt. Die kleinen Exkursionen dienen dazu, ausgewählte ökologische Fragestellungen in konkreten Freilandsituationen zu erfahren.


Grundlagen und Überblick über die Gesamtheit des Faches Ökologie; Einblick in die Methodik der ökologischen Datener-hebung

Voraussetzungen für die Zulassung zur Modulprüfung

Teilnahme am Geländepraktikum nur nach Bestehen der Klau-sur zur Vorlesung Allgemeine Ökologie

Voraussetzungen für die Vergabe von Leis-tungspunkten; Prüfungsformen (Notenge-wichtung in %)

Abschlussklausur zur Vorlesung Allgemeine Ökologie (100%); Teilnahme am Grundpraktikum Ökologie und an zwei Kleinen ökologischen Exkursionen



Ök NF 2.1 Natur- und Umweltschutz 1 (9 LP)

Modulnummer Ök NF 2.1 Modultitel Natur- und Umweltschutz 1 Modul-Verantwortlicher Halle Voraussetzung für die Zulassung zum Mo-dul

Teilnahme am Modul Ök NF 1

Verwendbarkeit (Voraussetzung für) Nebenfach Ökologie für Bachelor- und Master-Studiengänge Ma-thematik, Informatik, Bioinformatik und Physik


Wahlpflichtmodul


V: 4 SWS S: 2 SWS




Inhalte

Das Modul ermöglicht die Vertiefung der praktischen Anwendun-gen der wissenschaftlichen Ökologie im Natur- und Umweltschutz mit Schwerpunkt auf landschafts-ökologischen Aspekten. Es ver-mittelt die Grundkenntnisse auf dem Gebiet der Landschaftsökolo-gie. Einen besonderen Schwerpunkt bilden die Konsequenzen, die sich aus der Metapopulationsdynamik in fragmentierten Landschaf-ten ergeben, sowie die praktische Umsetzung der theoretischen Konzepte bei der Biotopvernetzung und dem Aufbau von Biotop-verbundsystemen.


Grundlagen der theoretischen Landschaftsökologie und der Meta-populationsdynamik; Einblick in die praktische Umsetzung der wissenschaftlichen Ökologie und der Landschaftsökologie; Basis-wissen für wesentliche Arbeits-richtungen der Ökologie mit direk-tem Anwendungsbezug; Gebrauch der englischen Sprache in Vor-trag und Diskussion


Zulassung zur Abschlussprüfung erst nach Bestehen der Klausur und Absolvierung des Seminars


Abschlussklausur zur Vorlesung Landschaftsökologie (40%); Se-minarbeitrag (30%); mündliche Abschlußprüfung (30%)



Ök NF 2.2 Pflanzenökologie 1 (6 LP)

Modulnummer Ök NF 2.2 Modultitel Pflanzenökologie 1 Modul-Verantwortlicher Jetschke Voraussetzung für die Zulassung zum Mo-dul




Wahlpflichtmodul

Häufigkeit des Angebots (Zyklus) jährlich Dauer des Moduls 1 Semester (SS) Zusammensetzung des Moduls / Lehrfor-men (V, Ü, S, P, E)

V: 2 SWS P: 3 SWS (1 Wo. B)




Inhalte

Das Modul vermittelt die Grundlagen der Pflanzenökologie auf den drei Komplexitätsebenen der Ökologie (Individuum, Population, Lebensgemeinschaft). Insbesondere werden die moderne Konzepte und Methoden der Vegetationsökologie behandelt. Die in diesem Modul erworbenen Kenntnisse bilden die Voraussetzung für pflan-zenökologische Ansätze im angewandten Bereich, wie sie für Vege-tationsaufnahmen und deren Auswertung benötigt werden.


Verständnis der Pflanzenökologie und der ökologischen Beziehun-gen (Struktur und Dynamik) von Pflanzen-beständen; Aufnahme und Auswertung von Vegetations-daten; Ansprache von wichtigen Vegetationstypen und Standortfaktoren im Gelände


keine


Abschlussklausur zur Vorlesung Pflanzenökologie (50%); Protokoll zum Praktikum (50%)



Ök NF 2.22 Pflanzenökologie 1+2 (9 LP)

Modulnummer Ök NF 2.22 Modultitel

Pflanzenökologie 1 + 2

Modul-Verantwortlicher Jetschke Voraussetzung für die Zulassung zum Mo-dul




Wahlpflichtmodul






Inhalte

Das Modul vermittelt die Grundlagen der Pflanzenökologie auf den drei Komplexitätsebenen der Ökologie (Individuum, Population, Lebensgemeinschaft). Insbesondere werden die Ökophysiologie sowie moderne Konzepte und Methoden der Vegetationsökologie behandelt. Die in diesem Modul erworbenen Kenntnisse bilden die Voraussetzung für pflanzenökologische Ansätze im angewandten Bereich, wie sie für Vegetationsaufnahmen und deren Auswertung benötigt werden.


Verständnis der Pflanzenökologie auf der Grundlage ökophysiolo-gischer Prozesse; Verständnis der ökologischen Beziehungen (Struktur und Dynamik) von Pflanzenbeständen; Aufnahme und Auswertung von Vegetationsdaten; Ansprache von wichtigen Vege-tations-typen und Standortfaktoren im Gelände


keine


Abschlussklausur zu den Vorlesungen Autökologie der Pflanzen und Forstökologie (je 10%); Abschlussklausur zur Vorlesung Pflanzenökologie (30%); Protokoll zum Praktikum (50%)



Ök NF 2.3 Humanökologie (6 LP)

Modulnummer Ök NF 2.3 Modultitel Humanökologie Modul-Verantwortlicher Jetschke Voraussetzung für die Zulassung zum Mo-dul


Verwendbarkeit (Voraussetzung für) Nebenfach Ökologie für Bachelor- und Master-Studiengänge Mathe-matik, Informatik, Bioinformatik und Physik


Wahlpflichtmodul


V: 2 SWS S: 2 SWS




Inhalte

Das Modul behandelt die Wechselbeziehungen zwischen sozioöko-nomischen und kulturellen Rahmenbedingungen und dem Fach Öko-logie, ihre historische Bedingtheit und Entwicklung sowie die Rück-wirkung der wissenschaftlichen Ökologie auf gesellschaftliche Ver-änderungen auf. Die Vorlesung behandelt die Bedeutung ökologischer Gesetz-mäßigkeiten für menschliche Gesellschaften sowie die unter-schiedliche Sichtweise auf diese Zusammen-hänge in Abhängigkeit vom Kulturkreis. Das Seminar Geschichte der Ökologie betrachtet die wissenschafts-geschichtliche Entwicklung der Ökologie als natur-wissenschaftliche Fachdisziplin. Mit den beiden anderen Seminaren können die besonders aktuellen Problemfelder Global Change und Biodiversität vertieft werden.


Grundverständnis der Wechselwirkung zwischen Gesellschaft und Wissenschaft; Anwendung der ökologischen Gesetzmäßigkeiten auf menschliche Gesellschaften; Überblick über die geschichtliche Ent-wicklung des Fachs


aktive Teilnahme an allen Modulveranstaltungen, Seminarvortrag


Klausur zur Vorlesung (50%); Seminarbeitrag (50%)



Ök NF 2.4 Theoretische Ökologie 1 (6 LP)

Modulnummer Ök NF 2.4 Modultitel Theoretische Ökologie 1 Modul-Verantwortlicher Wiegand Voraussetzung für die Zulassung zum Mo-dul




Wahlpflichtmodul

Häufigkeit des Angebots (Zyklus) jährlich Dauer des Moduls 1 Semester (WS) Zusammensetzung des Moduls / Lehrfor-men (V, Ü, S, P, E)





Inhalte

Das Modul vermittelt die theoretischen Grundlagen des Fachs Ökolo-gie anhand der wichtigsten Modelle. In dem Praktikum wird die Um-setzung der theoretischen Ansätze in lauffähige Computer-simulationen und die analytische Arbeit mit Modellen anhand einfa-cher Aufgabenstellungen erlernt.


Verständnis dertheoretischen Grundlagen der Ökologie; Zweck und Sinn ökologischer Modelle; Übersetzung ökologischer Fragestellun-gen in Simulationsansätze; Interpretation von Simulationsergebnissen


Klausur zur Vorlesung Theoretische Ökologie 1 dient als Eingangs-testat für das Simulationspraktikum


Klausur zur Vorlesung Theoretische Ökologie 1 (40%); Abschluss-klausur Simulationspraktikum (60%)



Ök NF 2.44 Theoretische Ökologie 1+2 (9 LP)

Modulnummer Ök NF 2.44 Modultitel Theoretische Ökologie 1 + 2 Modul-Verantwortlicher Wiegand Voraussetzung für die Zulassung zum Mo-dul




Wahlpflichtmodul






Inhalte

Das Modul vermittelt die theoretischen Grundlagen des Fachs Ökolo-gie anhand der wichtigsten Modelle. In dem Praktikum wird die Um-setzung der theoretischen Ansätze in lauffähige Computer-simulationen und die analytische Arbeit mit Modellen anhand einfa-cher Aufgabenstellungen erlernt. Die Vorlesung Theoretische Ökolo-gie 2 vermittelt fortge-schrittene Kenntnisse der Modellierung ökolo-gischer Fragestellungen


Verständnis der theoretischen Grundlagen der Ökologie; Zweck und Sinn ökologischer Modelle; Übersetzung ökologischer Fragestellun-gen in Simulationsansätze; Interpretation von Simulationsergebnissen; Umsetzung ökologischer Fragestellungen in Modellstrukturen


Klausur zur Vorlesung Theoretische Ökologie 1 dient als Eingangs-testat für das Simulationspraktikum


Klausuren zu den beiden Vorlesungen Theoretische Ökologie 1 und Theoretische Ökologie 2 (je 30%); Abschlussklausur Simulations-praktikum (40%)



Ök NF 2.5 Natur- und Umweltschutz 2 (6 LP)

Modulnummer Ök NF 2.5 Modultitel Natur- und Umweltschutz 2 Modul-Verantwortlicher Köhler Voraussetzung für die Zulassung zum Mo-dul


Verwendbarkeit (Voraussetzung für) Nebenfach Ökologie für Bachelor- und Master-Studiengänge Mathematik, Informatik, Bioinformatik und Physik


Wahlpflichtmodul


V: 4 SWS S: 1 SWS




Inhalte

Das Modul ermöglicht die Vertiefung der praktischen Anwen-dungen der wissenschaftlichen Ökologie im Natur- und Umwelt-schutz. Es vermittelt grundlegende Kenntnisse wichtiger Arbeits-gebiete und hat durch die Einbeziehung externer Referenten, die in diesem Bereich arbeiten, einen ausgeprägten Praxisbezug. Außerdem vermittelt es die Grundlagen der Ökologie von Säu-gern und Vögeln, die in Zusammenhang mit Naturschutzfragen als besonders sensitive Gruppen von besonderer Bedeutung sind.


Überblick über wichtige Anwendungsgebiete der Ökologie; Ein-blick in die praktische Umsetzung der wissenschaftlichen Ökolo-gie; vertiefte Kenntnisse der Ökologie von Säugern und Vögeln


keine


Klausur zur Vorlesung Natur- und Umweltschutz 2 (50%); münd-liche Prüfung zur Vorlesung Ökologie einheimischer Säugetiere (25%); mündliche und schriftliche Beiträge zum Seminar Ökolo-gie der Vögel (25%)



Ök NF 2.6 Mathematische Biologie 1 (6 LP)

Modulnummer Ök NF 2.6 Modultitel Mathematische Biologie 1 Modul-Verantwortlicher Jetschke Voraussetzung für die Zulassung zum Mo-dul




Wahlpflichtmodul

Häufigkeit des Angebots (Zyklus) jährlich Dauer des Moduls 1 Semester (WS) Zusammensetzung des Moduls / Lehrfor-men (V, Ü, S, P, E)

V: 2 SWS Ü: 2 SWS




Inhalte

Das Modul vermittelt die Grundansätze für die mathematische Modellierung nichtlinearer dynamischer Systeme. Behandelt werden im Einzelnen nichtlineare Differentialgleichungen, nich-tlineare zeitdiskrete Systeme, Stabilitätsanalyse von Fixpunkten, Existenz von stabilen Grenzzyklen, topologische Typen von Attraktoren sowie chaotische Systeme. Es werden Beispiele aus der Biochemie, der Populationsökologie und Neurobiologie, der Selbstorganisation in Nichtgleichgewichtssystemen und der räumlichen Musterbildung angesprochen.


Verständnis von grundlegenden Methoden der mathematischen Modellierung nichtlinearer dynamischer Systeme in der Biologie; Befähigung zur Anwendung solcher Verfahren zur Lösung von Problemen mittels analytischer Methoden sowie Computersimu-lation


50 % der erreichbaren Punkte aus den Übungsaufgaben oder Abschlusskolloquium


mündliche Prüfung oder Klausur zur Vorlesung Mathematische Biologie 1 (100%)



Ök NF 2.66 Mathematische Biologie 1+2 (12 LP)

Modulnummer Ök NF 2.66 Modultitel Mathematische Biologie 1 + 2 Modul-Verantwortlicher Jetschke Voraussetzung für die Zulassung zum Mo-dul




Wahlpflichtmodul


V: 4 SWS Ü: 3 SWS P: 1 SWS




Inhalte

Das Modul vermittelt weitergehende Ansätze für die mathemati-sche Modellierung nichtlinearer dynamischer Systeme. Behandelt werden im Einzelnen nichtlineare Differentialgleichungen, nich-tlineare zeitdiskrete Systeme, Stabilitätsanalyse von Fixpunkten, Existenz von stabilen Grenzzyklen, topologische Typen von Attraktoren sowie chaotische Systeme, stochastische Modellie-rung durch Markow-Ketten und Markowsche Geburts- und Ster-beprozesse, stadienstrukturierte Modelle, Evolutions-modelle und Fraktale. Begriffe und Methoden werden anhand von praktischen Beispielen aus der Biologie erläutert..


Verständnis von weiterführenden Methoden der mathematischen Modellierung nichtlinearer dynamischer Systeme in der Biologie; Befähigung zur projektbezogenen Anwendung solcher Verfahren zur Lösung von Problemen mittels analytischer Methoden sowie Computersimulation


50 % der erreichbaren Punkte aus den Übungsaufgaben oder Abschlusskolloquium


mündliche Prüfung oder Klausur zu den beiden Vorlesungen (je 30%); Projektarbeit (40%)



Ök NF 3.1 Ökologie von Lebensgemeinschaften (9 LP)


Ökologie von Lebensgemeinschaften

Modul-Verantwortlicher Voigt Voraussetzung für die Zulassung zum Modul

keine

Verwendbarkeit (Voraussetzung für)

Nebenfach Ökologie für Master-Studiengänge Mathema-tik, Informatik, Bioinformatik und Physik


Wahlpflichtmodul

Häufigkeit des Angebots (Zyklus) jährlich Dauer des Moduls 1 Semester (WS) Zusammensetzung des Moduls / Lehr-formen (V, Ü, S, P, E)

V: 1 SWS S: 1 SWS P: 4 SWS

Leistungspunkte (ECTS credits)

9 LP

Arbeitsaufwand (work load in h): – Präsenzstunden – Selbststudium (einschl.


– 90 h Präsenz – 180 h Selbststudium

Inhalte

Das Modul vermittelt vertieften Grundlagen der Ökologie auf der höchsten Komplexitätsebene von Lebensgemein-schaften. Der Schwerpunkt liegt auf Veränderungen von Lebensgemeinschaften über die Zeit und auf Aspekten der aktuellen Biodiversitätsdiskussion. Ein weiterer Schwer-punkt liegt auf der eigenständigen statistischen Datenana-lyse, wobei anspruchsvolle Verfahren der modernen multi-variaten Statistik vermittelt werden.


vertiefte Kenntnisse von ökosystemaren Prozessen; For-schungsansätze auf der Ebene der Lebensgemein-schaften; statistische Methoden der multivariaten Daten-analyse


keine

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten; Prüfungsformen (Notengewichtung in %)

mündliche Prüfung zur Vorlesung (50%); Seminarbeitrag (50%); regelmäßige Teilnahme am Praktikum (Anwesen-heitsliste)



Ök NF 3.2 Verhalten und Evolution (6 LP)


Verhalten und Evolution

Modul-Verantwortlicher Halle Voraussetzung für die Zulassung zum Modul

keine

Verwendbarkeit (Voraussetzung für)

Nebenfach Ökologie für Master-Studiengänge Mathema-tik, Informatik, Bioinformatik und Physik


Wahlpflichtmodul

Häufigkeit des Angebots (Zyklus) jährlich Dauer des Moduls 1 Semester (SS) Zusammensetzung des Moduls / Lehr-formen (V, Ü, S, P, E)

V: 1 SWS S: 4 SWS

Leistungspunkte (ECTS credits)

6 LP

Arbeitsaufwand (work load in h): – Präsenzstunden – Selbststudium (einschl.


– 75 h Präsenz – 105 h Selbststudium

Inhalte

Das Modul vermittelt die fachübergreifende Sichtweise von evolutionären Prozessen auf den Gebieten Ökologie und Tierverhalten. Ziel des Moduls ist es, die grundlegen-den Mechanismen der Evolution unabhängig von der Or-ganismengruppe zu erkennen und die Auswirkungen auf die Musterbildung in unterschiedlichen Systemen zu ver-stehen. Im Oberseminar werden aktuelle Fragen aus den drei Fachgebieten Spezielle Zoologie, Spezielle Botanik und Ökologie diskutiert.


fachübergreifendes Verständnis evolutiver Prozesse; Zu-sammenhang zwischen evolutiven Mechanismen und Musterbildung; Verständnis für die enge Verbindung zwi-schen Evolution und Ökologie; Evolution des Tierverhal-tens als adaptive Fitness-Optimierung; Vertiefung von aktuellen evolutionären Fragestellungen anhand von Ori-ginalarbeiten


zwei Seminarvorträge

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten; Prüfungsformen (Notengewichtung in %)

Klausur zur Vorlesung Evolutionäre Ökologie (40%); Bei-träge zu den beiden Seminaren (je 30%)



Philosophie

Ba-Phi 1.1 Einführung in die Philosophie (10 LP)

Modulnummer BA-Phi 1.1 Modultitel Einführung in die Philosophie Modul-Verantwortlicher Prof. Dr. Bernd-Olaf Küppers Voraussetzung für die Zulassung zum Mo-dul

B.Sc. Mathematik: Das Modul wird im Rahmen der kapazitären Möglichkeiten ge-öffnet. Die Teilnehmerzahl der Tutorien ist beschränkt. B.Sc. Informatik: Das Modul wird im Rahmen der kapazitären Möglichkeiten ge-öffnet. Die Teilnehmerzahl der Tutorien ist beschränkt.

Verwendbarkeit (Voraussetzung wofür) Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht-, Wahlmodul)

Häufigkeit des Angebots (Zyklus) jedes 2. Semester (ab Wintersemester) Dauer des Moduls 1 Semester Zusammensetzung des Moduls / Lehrformen (VL, Ü, S, Praktikum)

Vorlesung, Tutorium und Selbststudium

Leistungspunkte (ECTS credits) 10 LP Arbeitsaufwand (work load) in:


vorbereitung, Übungen, Protokol-len, etc.) in h

300 Std. 30 Std. 270 Std.

Inhalte Als Basis des weiteren Studiums dient die Vorlesung einer ersten allgemeinen Orientierung im Fach Philosophie. Vermittelt wer-den Einblicke in die verschiedenen Disziplinen und Epochen, in wesentliche Fragestellungen und Probleme, in wichtige Grund-begriffe und deren Variationen sowie in Methoden und Hilfs-mittel der Philosophie. Zusätzlich zur Vorlesung werden beglei-tende Tutorien angeboten. Neben dem Umgang mit den Techni-ken wissenschaftlichen Arbeitens (Bibliographieren, Anfertigung von Protokollen und Hausarbeiten) geht es hier vor allem darum, den Vorlesungsstoff zu vertiefen und die Auseinandersetzung mit philosophischen Texten an konkreten Beispielen einzuüben. Im Rahmen des Tutoriums wird auch fachspezifische Informations-kompetenz in Kooperation mit dem Fachreferat Philosophie der ThULB (Bibliothekskunde, Informationsrecherche, -bewertung und -nutzung) vermittelt. (Genauere Erläuterungen finden sich im Veranstaltungskommentar.)

Lern- und Qualifikationsziele Orientierung im Fach Philosophie; Erwerb basaler Kenntnisse der Philosophie und Fertigkeiten im Umgang mit philosophi-schen Texten.


Regelmäßige Teilnahme an einem Tutorium; zusätzlich können vom Tutor Referat, Protokoll, Essay o.ä. verlangt werden (wird zu Beginn des Tutoriums bekannt gegeben).

Voraussetzung für die Vergabe von Leis-tungspunkten (Prüfungsformen)

Klausur zur Vorlesung (90 Min., bewertet mit „bestanden“/„nicht bestanden“).

Empfohlene Literatur s. Veranstaltungskommentar



Ba-Phi 2.1 Praktische Philosophie (10 LP)

Modulnummer BA-Phi 2.1 Modultitel Praktische Philosophie Modul-Verantwortlicher Prof. Dr. Christoph Halbig Voraussetzung für die Zulassung zum Mo-dul

B.SC. Mathematik: Das Modul wird im Rahmen der kapazitären Möglichkeiten ge-öffnet. Die Teilnehmerzahl der Tutorien ist beschränkt. B.SC. Informatik: Das Modul wird im Rahmen der kapazitären Möglichkeiten ge-öffnet. Die Teilnehmerzahl der Tutorien ist beschränkt.


Häufigkeit des Angebots (Zyklus) jedes 2. Semester (jährlich) Dauer des Moduls 1 Semester Zusammensetzung des Moduls / Lehrformen (VL, Ü, S, Praktikum)

Vorlesung, Seminar und Selbststudium

Leistungspunkte (ECTS credits) 10 LP Arbeitsaufwand (workload) in:


vorbereitung) in h

300 Std. 60 Std. 240 Std.

Inhalte

Gegenstand des Moduls sind Themen aus den Bereichen Ethik/Moralphilosophie, politische Philosophie, Sozialphiloso-phie, Rechts-, Geschichts- und Religionsphilosophie. Sie werden in der Vorlesung im Überblick dargestellt und in den Seminaren anhand paradigmatischer Texte oder eines ausgewählten Prob-lemfeldes vertieft. Im Selbststudium erfolgt eine zusätzliche Auseinandersetzung mit Texten aus dem Gebiet der praktischen Philosophie. (Genauere Erläuterungen dazu finden sich im Ver-anstaltungskommentar.)


Überblick über die systematischen Möglichkeiten und die histori-sche Entwicklung der praktischen Philosophie; Fähigkeit zur eigenständigen Erschließung klassischer Texte sowie zur Durch-dringung komplexer Fragestellungen; grundlegende Techniken des Urteilens und Argumentierens; Kompetenz zur begründeten Bewertung von Handlungsweisen und Formen des Zusammenle-bens sowie zur Kritik und Relativierung geläufiger Bewertungs-muster.


Regelmäßige Teilnahme; zusätzlich können vom Dozenten Refe-rat, Protokoll, Essay o.ä. verlangt werden (wird zu Beginn des Seminars bekannt gegeben).


Klausur oder Essay zur Vorlesung (bewertet mit „be-standen“/„nicht bestanden“); Abschlussprüfung mit Hausarbeit (10-15 Seiten, benotet) oder Klausur (90 Min., benotet) zum Seminar. (Prüfungsform wird zu Beginn der Lehrveranstaltung vom Dozenten bekannt gegeben.)




Ba-Phi 2.2 Theoretische Philosophie (10 LP)

Modulnummer BA-Phi 2.2 Modultitel Theoretische Philosophie Modul-Verantwortlicher Prof. Dr. Wolfgang Welsch Voraussetzung für die Zulassung zum Mo-dul







vorbereitung) in h

300 Std. 60 Std. 240 Std.

Inhalte

Gegenstand des Moduls sind Themen aus den Bereichen Ontolo-gie, Metaphysik, Epistemologie, Sprachphilosophie, Wissen-schaftstheorie, Anthropologie, Naturphilosophie, Kulturphiloso-phie und Ästhetik in systematischer und historischer Perspektive. Sie werden in den Vorlesungen im Überblick dargestellt und in den Seminaren anhand paradigmatischer Texte oder eines aus-gewählten Problemfeldes vertieft. Im Selbststudium erfolgt eine zusätzliche Auseinandersetzung mit Texten aus dem Gebiet der theoretischen Philosophie. (Genauere Erläuterungen finden sich im Veranstaltungskommentar.)


Überblick über die systematischen Aspekte und die historische Entwicklung der theoretischen Philosophie, um ein Verständnis ihrer Grundlagen zu erwerben und zu einem Überblick über den heutigen Stand der theoretischen Philosophie zu gelangen; Befä-higung zur eigenständigen Erschließung klassischer Texte sowie zur Durchdringung komplexer Fragestellungen, Ausbildung grundlegender Kompetenzen des Urteilens und Argumentierens; Erwerb von Orientierungswissen und Reflexionskompetenz so-wie von analytischer und dialogischer Kompetenz. Zusätzlich: Forschungskompetenz und Transferkompetenz.




Klausur oder Essay zur Vorlesung (bewertet mit „be-standen“/„nicht bestanden“); Abschlussprüfung mit Hausarbeit (10-15 Seiten, benotet) oder Klausur (90 Min., benotet) zum Seminar. (Prüfungsform wird zu Beginn der Lehrveranstaltung vom Dozenten bekannt gegeben.)

Empfohlene Literatur s. Kommentiertes Vorlesungsverzeichnis



Ba-Phi 3.1 Geschichte der Philosophie (10 LP)

Modulnummer BA-Phi 3.1 Modultitel Geschichte der Philosophie Modul-Verantwortlicher Prof. Dr. Birgit Sandkaulen Voraussetzung für die Zulassung zum Mo-dul

B.Sc. Mathematik: Das Modul wird im Rahmen der kapazitären Möglichkeiten ge-öffnet. Die Teilnehmerzahl der Tutorien ist beschränkt. B.Sc. Informatik: Das Modul wird im Rahmen der kapazitären Möglichkeiten ge-öffnet. Die Teilnehmerzahl der Tutorien ist beschränkt.

Verwendbarkeit Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht-, Wahlmodul)





vorbereitung) in h

300 h 60 h 240 h

Inhalte

Ein allgemeiner Überblick über die Epochen der Philosophie wird nach dem Besuch des Einführungsmoduls vorausgesetzt. Auf dieser Grundlage vermittelt das Modul „Geschichte der Philosophie“ einen vertieften Einblick in eine ausgewählte Epo-che und ihre ideen- und kulturgeschichtlichen Konstellationen. Dabei geht es insbesondere darum, die Vernetzung der Problem-felder aufzuzeigen und deren jeweils zentrale Fragestellungen, Innovationen und Konfliktpotentiale anhand der Entwürfe ver-schiedener Autoren zu analysieren. Der Stoff der Vorlesung wird in den zugehörigen Seminaren durch die Erarbeitung exemplari-scher Texte und Aufgabenstellungen vertieft. (Genauere Erläute-rungen finden sich im Veranstaltungskommentar.)


Exemplarische Vertiefung philosophiegeschichtlicher Kenntnis-se; Sensibilisierung für die geschichtliche Entwicklung und Ver-netzung philosophischer Problemlagen im kulturellen Kontext; Förderung eines reflektierten Bewusstseins für den Zusammen-hang historischer und systematischer Fragen; Befähigung zur eigenständigen Erschließung paradigmatischer Texte/Autoren; Ausbildung grundlegender hermeneutischer Kompetenzen des kritischen Urteilens und Argumentierens.




Klausur oder Essay zur Vorlesung (bewertet mit „be-standen“/„nicht bestanden“); Abschlussprüfung mit Hausarbeit (10-15 Seiten, benotet) oder Klausur (90 Min, benotet) zum Se-minar. (Prüfungsform wird zu Beginn der Lehrveranstaltung vom Dozenten bekannt gegeben.)




Ba-Phi 3.2 Fachübergreifende Themen der Philosophie (10 LP)

Modulnummer BA-Phi 3.2 Modultitel Fachübergreifende Themen der Philosophie Modul-Verantwortlicher Prof. Dr. Lambert Wiesing Voraussetzung für die Zulassung zum Mo-dul







vorbereitung) in h

300 h 60 h 240 h

Inhalte

Gegenstand des Moduls sind in historisch-systematischer Pers-pektive solche Themen, deren philosophische Bearbeitung von fachübergreifender Relevanz ist. Die Themen kommen insbeson-dere aus den Bereichen der Philosophie der Medien, besonders des Bildes, der Philosophie der Kunst, der Natur und des Geistes. Vermittelt werden Einblicke in die Funktion der Philosophie als kategoriale Grundlagenwissenschaft. (Genauere Erläuterungen finden sich im Veranstaltungskommentar.)


Ausbildung interdisziplinärer Kompetenzen zur Darstellung und Beurteilung der historischen und systematischen Bedeutung der Philosophie für die Entstehungsgeschichte und aktuelle For-schung in einer Einzelwissenschaft.




Klausur oder Essay zur Vorlesung (bewertet mit „be-standen“/„nicht bestanden“); Abschlussprüfung mit Hausarbeit (10-15 Seiten, benotet) oder Klausur (90 Min, benotet) zum Se-minar. (Prüfungsform wird zu Beginn der Lehrveranstaltung vom Dozenten bekannt gegeben.)




LA-Phi 3.2 Schwerpunkt I (5 LP)

Modulnummer LA-Phi 3.2 Modultitel Schwerpunkt I Modul-Verantwortlicher HDoz. Dr. Klaus Vieweg Voraussetzung für die Zulassung zum Modul

B.A. Mathematik: Das Modul wird im Rahmen der kapazitären Möglichkeiten geöffnet. Die Teilnehmerzahl der Tutorien ist beschränkt. B.A. Informatik: Das Modul wird im Rahmen der kapazitären Möglichkeiten geöffnet. Die Teilnehmerzahl der Tutorien ist beschränkt.



Häufigkeit des Angebots (Zyklus) jedes Semester Dauer des Moduls 1 Semester Zusammensetzung des Moduls / Lehr-formen (VL, Ü, S, Praktikum)

Vorlesung oder Seminar und Selbststudium


- Präsenzstunden und - Selbststudium (einschl. Prü-

fungsvorbereitung) in h

150 h 30 h 120 h

Inhalte

Das Modul gibt den Studierenden die Möglichkeit, eigene Schwerpunkte in den Bereichen theoretische und prakti-sche Philosophie, Geschichte der Philosophie und fach-übergreifende Themen der Philosophie zu setzen. Die be-reits erworbenen Grundkenntnisse werden vertieft und erweitert. (Genauere Erläuterungen finden sich im Verans-taltungskommentar.)


Befähigung zur eigenständigen Problemerschließung; Erarbeitung eigener thematischer Schwerpunkte und Fra-gestellungen.


Regelmäßige Teilnahme; zusätzlich können vom Dozenten Referat, Protokoll, Essay o.ä. verlangt werden (wird zu Beginn des Seminars bekannt gegeben).

Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten (Prüfungsformen)

Klausur (90 Min., benotet) oder Essay (benotet) zur Vorle-sung; Hausarbeit (10-15 Seiten, benotet) oder Klausur (90 Min., benotet) zum Seminar. (Prüfungsform wird zu Beginn der Lehrveranstaltung vom Dozenten bekannt gegeben.)




LA-Phi 3.3 Schwerpunkt II (5 LP)

Modulnummer LA-Phi 3.3 Modultitel Schwerpunkt II Modul-Verantwortlicher Prof. Dr. Birgit Sandkaulen Voraussetzung für die Zulassung zum Modul

B.A. Mathematik: Das Modul wird im Rahmen der kapazitären Möglichkeiten geöffnet. Die Teilnehmerzahl der Tutorien ist beschränkt. B.A. Informatik: Das Modul wird im Rahmen der kapazitären Möglichkeiten geöffnet. Die Teilnehmerzahl der Tutorien ist beschränkt.



Häufigkeit des Angebots (Zyklus) jedes Semester Dauer des Moduls 1 Semester Zusammensetzung des Moduls / Lehr-formen (VL, Ü, S, Praktikum)

Seminar und Selbststudium


- Präsenzstunden und - Selbststudium (einschl. Prü-

fungsvorbereitung) in h

150 h 30 h 120 h

Inhalte

Das Modul gibt den Studierenden die Möglichkeit, eigene Schwerpunkte in den Bereichen theoretische und prakti-sche Philosophie, Geschichte der Philosophie und fach-übergreifende Themen der Philosophie zu setzen. Die be-reits erworbenen Grundkenntnisse werden vertieft und erweitert. (Genauere Erläuterungen finden sich im Verans-taltungskommentar.)


Befähigung zur eigenständigen Problemerschließung; Erarbeitung eigener thematischer Schwerpunkte und Fra-gestellungen.


Regelmäßige Teilnahme; zusätzlich können vom Dozenten Referat, Protokoll, Essay o.ä. verlangt werden (wird zu Beginn des Seminars bekannt gegeben).

Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten (Prüfungsformen)

Abschlussprüfung durch Hausarbeit (10-15 Seiten, beno-tet) oder Klausur (90 Min., benotet). (Prüfungsform wird zu Beginn der Lehrveranstaltung vom Dozenten bekannt ge-geben.)




Physik 128.210 Theoretische Mechanik (8 LP)

Modulnummer 128.210

Modulbezeichnung: Theoretische Mechanik

Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. R. Meinel

Dozent(in): Prof. Dr. F. Lederer im WS 2008/09

Sprache: Deutsch

Zuordnung zu den Studiengängen Pflichtmodul für die Studiengänge BSc Physik (im 2. Semes-ter), Lehramt im Fach Physik, Nebenfächler (Mathematik, Geowissenschaften u.a.). Voraussetzung für Modul Elektro-dynamik

Häufigkeit des Angebots (Zyklus) Sommer- und Wintersemester

Dauer des Moduls 1 Semester

Lehrform / SWS: Vorlesung: 4 SWS Übung: 2 SWS

Arbeitsaufwand (work load): Präsenzstunden: Vorlesung: 60, Übung: 30 Selbststudium: Nacharbeit (Vorlesung, Übung): 60 Lösen von Übungsaufgaben: 60 Prüfungsvorbereitung: 30 Gesamtarbeitsaufwand: 240 Stunden

Leistungspunkte (ECTS credits): 8

Voraussetzungen: 128.340 (Mathematische Methoden der Physik) FMI-MA0022 (Lineare Algebra) FMI-MA0017 (Grundlagen der Analysis)

Lernziele / Kompetenzen: Vermittlung der Grundlagen und Methoden der klassischen Mechanik Entwicklung von Fähigkeiten zum selbständigen Lösen von Aufgaben aus diesem Gebiet

Inhalt: Mechanik eines Massenpunktes Massenpunktsysteme d'Alembertsches Prinzip Lagrangegleichungen 1. und 2. Art Hamiltonsches Prinzip Starrer Körper und Kreiseltheorie Hamiltonsche Formulierung Einführung in die spezielle Relativitätstheorie

Voraussetzungen für die Zulassung zur Modulprüfung (Prüfungsvorleistungen)

Regelmäßige Teilnahme an den Übungen und Bearbeitung der Übungsaufgaben

Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten (Prüfungsform):

Semesterabschlussklausur 120 min Dauer

Medienformen: Tafelvorlesung mit Übungen

Literatur: Lehrbücher der theoretischen Physik von z.B. Sommerfeld, Landau/Lifschitz, Scheck; Budó: Theoretische Mechanik; Stephani/Kluge: Theoretische Mechanik



128.110 Grundkurs Experimentalphysik I (Mechanik, Wärmelehre) (8 LP)

Modulnummer 128.110 Modultitel Grundkurs Experimentalphysik I (Mechanik, Wärmelehre) Modul-Verantwortliche(r) Prof. P. Seidel Dozent(in): Prof. C. Ronning → Prof. G. Paulus Sprache: deutsch Zuordnung zu den Studiengängen Pflichtmodul im 1. Semester BSc Physik

Pflichtmodul im 1. Semester Physik-Lehramt an Gymnasien und Regelschulen Wahlmodul Informatik-Diplom und Mathematik-Diplom Wahlmodul Diplom Geophysik

Häufigkeit des Angebotes (Zyklus) Sommer- und Wintersemester Dauer des Moduls 1 Semester Lehrform / SWS: Vorlesung 4 SWS; Übungen 2 SWS Arbeitsaufwand: Präsenzstudium: Vorlesung: 60 h; Übungen: 30 h

Selbststudium: Vorlesung: 100 h; Übungen: 30 h; Klausur: 20 h Gesamtaufwand: 240 h

Leistungspunkte: 8 Zulassungsvoraussetzungen / Empfehlungen:

Der Besuch des Mathematik-Vorkurses wird empfohlen

Lernziele / Kompetenzen: - Grundlegende Kenntnisse der Experimentalphysik, insbesondere Mechanik, Akustik und Wärmelehre - Entwicklung von Fähigkeiten zum selbständigen Lösen von Übungsaufgaben

Inhalt: Newtonsche Mechanik; Energie- und Impulserhaltung; Drehbewegungen, Drehimpuls; Mechanik deformierbarer Körper; Schwingungen und Wellen; Wärmelehre: Temperatur, kinetische Gastheorie; reale Gase, Phasenumwandlungen; Hauptsätze der Thermodynamik


Regelmäßige Teilnahme an Übungen, Abgabe der Übungsaufgaben


Klausur (120 min)oder mündliche Prüfung (30-60 min) am Ende des Semesters. Die Art der Prüfung wird zu Beginn des Moduls bekannt gegeben.

Medienformen: Tafel, Vorlesungsexperimente, Overhead, Filme Literatur: Lehrbücher der Experimentalphysik, wie Tipler, Bergmann-

Schäfer, Demtröder, Gerthsen, Dransfeld, Giancoli, Halliday.



128.120 Grundkurs Experimentalphysik II (Elektrodynamik, Optik) (8 LP)

Modulnummer 128.120 Modulbezeichnung Grundkurs Experimentalphysik II (Elektrodynamik, Optik) Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. R. Kowarschik Dozent: Prof. C. Spielmann Sprache: deutsch Zuordnung zu den Studiengängen Pflichtmodul im 2. Semester für die Studiengänge BSc

Physik, Lehramt im Fach Physik, Wahlmodul für Nebenfächler (Mathematik, Geowissenschaften u. a.). Voraussetzung für den Modul Grundkurs Physik der Materie 1

Häufigkeit des Angebots (Zyklus) Sommer- und Wintersemester Dauer des Moduls: 1 Semester Lehrform / SWS: Vorlesung: 4 SWS

Übung: 2 SWS Arbeitsaufwand (work load): Präsenzstunden: Vorlesung: 60, Übung: 30

Selbststudium: Nacharbeit (Vorlesung, Übung): 60 Lösen von Übungsaufgaben: 60 Prüfungsvorbereitung: 30 Gesamtarbeitsaufwand: 240 Stunden

Leistungspunkte (ECTS credits): 8 Voraussetzungen: 128.110 (Grundkurs Experimentalphysik I (Mechanik,

Wärmelehre)) Lernziele / Kompetenzen: - Vermittlung der grundlegenden Begriffe, Phänomene und

Konzepte der Elektrodynamik und Optik - Entwicklung von Fähigkeiten zum selbständigen Lösen von Aufgaben aus diesen Gebieten

Inhalt: Elektrizität und Magnetismus Elektrostatik, Stationäre Ströme, Permanentmagnete Magnetfeld stationärer Ströme, Kraftwirkungen Elektromagnetische Induktion, Materie im Magnetfeld Maxwellsche Gleichungen, Wechselstrom Ladungstransportprozesse Optik Optisches Strahlungsfeld, Geometrische Optik Wellenoptik, Polarisation


Regelmäßige Teilnahme an den Übungen und Abgabe der Übungsaufgaben (mindestens 80%)


Semesterabschlussklausur 120 min Dauer

Medienformen: Medienunterstützte Vorlesung mit Hörsaalexperimenten und Übungen

Literatur: Lehrbücher der Experimentalphysik von Bergmann/Schaefer, Demtröder, Gerthsen, Halliday, Pohl, Tipler,



128.120 Grundpraktikum Experimentalphysik II (8 LP)

Modulnummer 128.160 Modulbezeichnung: Grundpraktikum Experimentalphysik II (GP2) Semester: 2. Semester Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. C. Spielmann Dozent(in): Priv.Doz. Dr. H.G.Walther Sprache: Deutsch Zuordnung zu den Studiengängen Pflichtkurs für die Studiengänge BSc Physik, Physik-Lehramt und Geophysik

Voraussetzung für den Modul GP3 Lehrform / SWS: Praktikum, 4 SWS Arbeitsaufwand: Präsenzstunden: 48 Praktikum

Selbststudium: 36 Vorbereitung (Versuch) 36 Nacharbeit (Protokoll) Gesamtarbeitsaufwand: 120 Stunden

Leistungspunkte: 4 Voraussetzungen: 128.110 (Grundkurs Experimentalphysik I (Mechanik, Wärmelehre))

128.120 (Grundkurs Experimentalphysik II (Elektrodynamik, Optik)) Lernziele / Kompetenzen: Die Studenten besitzen die in den Versuchsanleitungen aufgeführten

physikalischen Grundkenntnisse. Die Studenten kennen wichtige physikalische Messprinzipien. Die Studenten sind in der Lage, komplexere physikalische Messaufgaben zur Mechanik, Elektrotechnik, Optik und Wärmelehre selbstständig durchzuführen und zu protokollieren. Die Studenten sind in der Lage, die auftretenden Messabweichungen zu bestimmen und deren Einfluss auf das Endergebnis abzuschätzen.

Inhalt: Wärmelehre, Elektrophysik, Optik Voraussetzungen für die Zulassung zur Modulprüfung (Prüfungsvorleistungen)

11 Praktikumsversuche mit Protokoll 1 Hausversuch zur Fehlerrechnung


mündliche Prüfungen über je 20 Minuten (mindestens 3) Akzeptanzbewertung der Praktikumsprotokolle

Medienformen: Einführungsvorlesung (2 h) Experimente (teilweise PC-unterstützt)

Literatur: „Versuchsanleitungen zum Physikalisches Grundpraktikum für Studenten der Physik“ (auf Homepage) „Das Neue Physikalische Grundpraktikum“, Eichler, Kronfeldt, Sahm (Springer 2001) „Physikalisches Praktikum“, Hrg. Geschke (Teubner 2001) „Fehleranalyse“, J.R.Taylor, VCH 1988 „Messung beendet - was nun?“, H.Gränicher, Teubner 1994



128.340 Mathematische Methoden der Physik I (4 LP)

Modulnummer 128.340 Modulbezeichnung: Mathematische Methoden der Physik I Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. Lotze Dozent(in): Prof. Dr. Lotze Sprache: deutsch Zuordnung zu den Studiengängen Pflichtmodul im 1. Semester für den Studiengang BSc Physik,

Wahlmodul für Lehramt im Fach Physik Voraussetzung für die Module Theoretische Mechanik und Elektrodynamik

Häufigkeit des Angebots Wintersemester

Dauer des Moduls 1 Semester

Lehrform / SWS: Vorlesung: 2 SWS, Übung: 1 SWS

Arbeitsaufwand: Präsenzstunden: Vorlesung: 30, Übung: 15 Selbststudium: Nacharbeit (Vorlesung, Übung): 30 Lösen von Übungsaufgaben: 30 Prüfungsvorbereitung: 15 Gesamtarbeitsaufwand: 120 Stunden

Leistungspunkte: 4 Voraussetzungen Teilnahme am Vorkurs Mathematik für Studienanfänger wird

empfohlen Lernziele / Kompetenzen: - Vermittlung grundlegender mathematischer Begriffe und

Methoden, deren Kenntnis und Beherrschung für das Verständnis der Theoretischen Mechanik and Elektrodynamik erforderlich ist. - Entwicklung von Fähigkeiten zum selbständigen Lösen von Aufgaben

Inhalt: Gewöhnliche lineare Differentialgleichungen 1. und 2. Ordnung mit

konstanten Koeffizienten; Besondere Berücksichtigung erzwunge-

ner, gedämpfter Schwingungen.

Vektoranalysis: Differentialoperatoren und Integralsätze, krummli-

nige Orthogonalkoordinaten (ebene Polar-, Zylinder-, Kugelkoordi-

naten),

Eindimensionale, homogene Wellengleichung


Übungsaufgaben, aktive Teilnahme an den Übungen


Semesterabschlussklausur

Medienformen:



Literatur: Lehrbücher der Mathematik für Physiker, die die Handhabung der Methoden in den Vordergrund stellen, z.B. Kallenrode, Rechenmethoden der Physik (Springer)



128.130 Grundkurs Physik der Materie I (Atome, Kerne, Elementarteilchen) (4 LP)

Modulnummer 128.130

Modulbezeichnung: Grundkurs Physik der Materie I (Atome, Kerne, Elementarteilchen)

Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. P.Seidel

Dozent(in): Prof. W. Wesch

Sprache: Deutsch

Zuordnung zu den Studiengän-gen:

Wahlpflichtmodul für das Nebenfach Physik (im B.Sc.Informatik) Wahlpflichtmodul für das Nebenfach Physik (im M.Sc.Informatik)

Lehrform (SWS): 2V+ 1Ü

Arbeitsaufwand: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl.


Dauer des Moduls: 1 Semester

Leistungspunkte 4

Voraussetzungen: 128.120 (Grundkurs Experimentalphysik II (Elektrodynamik, Optik))

Lernziele / Kompetenzen: - Vermittlung der grundlegenden Begriffe, Konzepte der Atom-, Kern- und Elementarteilchenphysik

- Entwicklung von Fähigkeiten zum selbstständigen Aufgaben aus diesen Gebieten

Inhalt: - Atomphysik - Kernphysik - Elementarteilchen

Voraussetzungen für die Zu-lassung zur Modulprüfung (Prü-fungsvorleistungen)

Übungsaufgaben, aktive Teilnahme an den Übungen, Kurzarbeiten.

Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten (Prü-fungsform):

Semesterabschlussklausur (30 bis 60 Minuten)

Medienformen: Medienunterstützte Vorlesung mit Hörsaalexperimenten und Übungen

Literatur: Lehrbücher der Experimentalphysik von Bergmann/Schaefer, Demtrö-der, Gerthsen, Halliday, Tipler



128.180 Grundkurs Physik der Materie II (Festkörper) (4 LP)

Modulnummer 128.180 Modulbezeichnung: Grundkurs Physik der Materie II (Festkörper) Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. Seidel Dozent(in): Prof. Dr. Seidel Sprache: deutsch Zuordnung zu den Studiengängen Wahlpflichtmodul für das Nebenfach Physik (im

M.Sc.Informatik) Pflichtmodul für das Anwendungsfach Physik (im B.Sc. Angewandte Informatik)

Lehrform (SWS): 2V+ 1Ü

Arbeitsaufwand: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl. Prüfungsvor-

bereitung)

120 Std. 45 Std. 75 Std. (Nacharbeit 30 Std., Lösen von Übungsaufga-ben 30 Std., Prüfungsvorbereitung 15 Std.)

Leistungspunkte: 4 Voraussetzungen 128.130 (Grundkurs Physik der Materie I (Atome, Kerne,

Elementarteilchen))

Lernziele / Kompetenzen: - Vermittlung der grundlegenden Begriffe, Phänome-ne und

- Konzepte der Festkörperphysik - Entwicklung von Fähigkeiten zum selbständigen

Lösen von Aufgaben aus diesem Gebiet Inhalt: - Kristallstruktur und deren Bestimmung,

- Phononen und Elektronen im Kristall, - Bändermodell, Metalle, Halbleiter,

- Magnetismus, Supraleiter Voraussetzungen für die Zulassung zur Modulprüfung (Prüfungsvorleistungen)

Übungsaufgaben, aktive Teilnahme an den Übungen


Schriftliche Prüfung (120 Minuten)

Literatur: Lehrbücher der Theoretischen Physik: Jackson, Som-merfeld, Landau/Lifschitz, Nolting, Greiner etc.



Psychologie

PsyN-P1 Einführung und Methoden der Psychologie (10 LP)

Modulnummer PsyN-P1 Modultitel Einführung und Methoden der Psychologie Modul-Verantwortliche Prof. Dr. M. Steffens Voraussetzung f. d. Zulassung zum Modul -- Verwendbarkeit des Moduls PsyN-P2, PsyN-WP1 bis WP4 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht-, Wahlmodul)

Pflichtmodul

Häufigkeit des Angebots (Zyklus) Jährlich zum Wintersemester Dauer des Moduls 1 Semester Zusammensetzung des Moduls/Lehrformen 2 Vorlesungen (4 SWS), 1 Tutorium Leistungspunkte (ECTS credits) 10 LP Arbeitsaufwand in h 300h, davon 60h Präsenzzeit und 240h Selbststudium (ein-

schließlich Tutorium und Prüfungsvorbereitung) Inhalte

Die Vorlesungen „Einführung in die Psychologie“ und „Me-thoden der Psychologie“ geben einen breiten Überblick über die Teilfächer der Psychologie, und wesentliche Grundbegrif-fe und Konzepte der Psychologie werden vermittelt. Die Me-thoden der Psychologie (Methoden der Datenerhebung, Desk-riptive Statistik, Hypothesentesten, Experiment und Ver-suchsplanung, Inferenzstatistik) werden vorgestellt, die stu-dienbegleitend im Tutorium in Parallelkursen eingeübt wer-den.


Ziel ist es, durch ein tiefes Verständnis der Methoden der Psychologie die Theorien und Befunde der Psychologie ver-stehen und kritisch würdigen zu können, um sich spezifisches psychologisches Fachwissen selbstständig anzueignen sowie psychologische Verfahren in der Praxis einsetzen zu können.

Voraussetzung für die Zulassung zur Modulprü-fung

Regelmäßige Anwesenheit in der Vorlesung

Voraussetzung für die Vergabe von Leistungs-punkten (Prüfungsformen); einschl. Notenge-wichtung in %

1 Lückentextklausur zu den Inhalten des Moduls (100%)



PsyN-P2 Allgemeine Psychologie (10 LP)

Modulnummer PsyN-P2 Modultitel Allgemeine Psychologie Modul-Verantwortliche Prof. Dr. M. Steffens Voraussetzung f. d. Zulassung zum Modul PsyN-P1 ist Voraussetzung für die Teilnahme am Seminar;

das Seminar sollte frühestens im selben Semester wie die Vorlesung besucht werden

Verwendbarkeit des Moduls PsyN-WP1 bis WP4 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht-, Wahlmodul)

Pflichtmodul

Häufigkeit des Angebots (Zyklus) Vorlesung jährlich zum Sommersemester, Seminar im Som-mer- oder im folgenden Wintersemester

Dauer des Moduls 1-2 Semester Zusammensetzung des Moduls/Lehrformen 1 Vorlesung (2 SWS), 1 Seminar (2 SWS), Teilnahme an

psychologischen Versuchen (10 h) Leistungspunkte (ECTS credits) 10 LP Arbeitsaufwand in h 300h, davon 60h Präsenzzeit, 10 Stunden Versuchsteilnahme

und 230h Selbststudium (einschließlich Prüfungsvorberei-tung)

Inhalte

Teilbereiche der Allgemeinen Psychologie werden in der Vorlesung vorgestellt (insbesondere Lernen, Gedächtnis, Motivation). Im Seminar wird in Kleingruppen je eine For-schungsfrage aus der Allgemeinen Psychologie theoretisch erarbeitet, eine empirische Untersuchung dazu wird durchge-führt und mit Unterstützung einer Tutorin ausgewertet, und es wird mündlich sowie schriftlich darüber berichtet.


Ziel der Vorlesung ist, Grundlagenwissen in den Teilberei-chen der Allgemeinen Psychologie zu etablieren, welches für das Studium weiterer psychologischer Teilfächer sowie für die Anwendung in zahlreichen Kontexten von Bedeutung ist. Ziele des Seminars sind, das Grundlagenwissen in den Me-thoden sowie in Allgemeiner Psychologie zu festigen und anzuwenden sowie Studientechniken und Fähigkeiten zu er-werben, die speziell im Studium der Psychologie von Nutzen sind. Hierzu gehören: Benutzung fachspezifischer Datenban-ken zur Literaturrecherche, kritisches Lesen und exzerpieren englischer Fachartikel, Versuchsplanung und (computerge-stützte) -auswertung, Präsentation von Forschungsergebnissen in mündlicher und schriftlicher Form. Versuchsteilnahme: Die Studierenden sollen unterschiedliche Formen psychologischer Untersuchungen praktisch kennen lernen, in die Lage versetzt werden, die Perspektive von Pro-banden einzunehmen und zur Reflektion sozialer wie ethi-scher Aspekte der Forschungspraxis angeregt werden.


Regelmäßige Anwesenheit, Ausführung im Seminar festge-legter Aufgaben


1 Fragenklausur zu den Inhalten der Vorlesung. Im Seminar: Nach Vorgabe des Prüfers schriftliche Aufgaben, mündlicher und/oder schriftlicher Bericht in Kleingruppen über die durchgeführte Studie. Auf Wunsch erfolgt zusätzlich eine individuelle mündliche Prüfung. Klausur- und Seminar-note werden je zu 50% gewichtet. Der Nachweis über die Teilnahme an Versuchen des Instituts für Psychologie im Umfang von 10 Stunden ist Voraussetzung für den Abschluss des Moduls.



PsyN-WP1 Grundlagen der Psychologie I (10 LP)

Modulnummer PsyN-WP1 Modultitel Grundlagen der Psychologie I Modul-Verantwortlicher Prof. Dr. M. Steffens

Mitwirkend: Prof. Dr. R. Silbereisen, Prof. Dr. A. Mummen-dey, Prof. Dr. S. Schweinberger, Prof. Dr. K. Rothermund

Voraussetzung f. d. Zulassung zum Modul Es wird empfohlen, PsyN-P1 und PsyN-P2 vor PsyN-WP1 zu absolvieren

Verwendbarkeit des Moduls Es wird empfohlen, PsyN-WP1 vor PsyN-WP2 und PsyN-WP3 zu absolvieren


Wahlpflichtmodul

Häufigkeit des Angebots (Zyklus) Jährlich Dauer des Moduls 1 Semester Zusammensetzung des Moduls/Lehrformen 3 Vorlesungen (je 2 SWS) Leistungspunkte (ECTS credits) 10 LP Arbeitsaufwand in h 300h, davon 90h Präsenzzeit und 210h Selbststudium (ein-

schließlich Prüfungsvorbereitung) Inhalte

In diesem Modul sind aus dem folgenden Vorlesungsangebot drei Veranstaltungen zu wählen; die Entwicklungspsychologie wird dabei dringend empfohlen: → Entwicklungspsychologie I (biopsychosoziale Modelle

der Entwicklung über die Lebensspanne, Theorien und empirische Befunde zur psychosozialen Entwicklung im Kindes- und Jugendalter)

→ Sozialpsychologie I: Soziale Kognition und Motivation (Überblick über Gegenstandsbereiche, Theorien und Me-thoden der Sozialpsychologie; Wahrnehmung und Reprä-sentation der sozialen Realität: soziale Kategorien und soziale Schemata, Stereotypisierung, soziale Informati-onsverarbeitung, automatische und kontrollierte Prozesse, Affekt und Kognition, soziale Vergleiche, Heuristiken, Veränderung von Einstellungen, Attribution, kognitive Konsistenz, Selbst und Identität)

→ Differentielle u. Persönlichkeitspsychologie I (Einführung in die Theorien, Modelle und Methoden der Persönlich-keitspsychologie sowie ihrer Anwendungsbereiche. Er-forschung der Ursachen interindividueller Differenzen)

→ Allgemeine Psychologie: Wahrnehmung, Aufmerksam-keit, Bewusstsein (grundlegende Prozesse in Wahrneh-mung, Aufmerksamkeit und Bewusstsein, die für die Interaktion mit einer komplexen Reizwelt zentral sind)

→ Allgemeine Psychologie: Lernen und Verhalten (Darstel-lung grundlegender Prozesse des Lernens auf der Basis der Kernparadigmen der psychologischen Verhaltensfor-schung: Habituation, klassische Konditionierung, operan-te Konditionierung)


Nach dem erfolgreichen Absolvieren der beiden Pflichtmodu-le werden ausgewählte Teilbereiche der Psychologie vertieft. Für die meisten Studierenden von Sozialwissenschaften wer-den das die Entwicklungs-, Sozial- und Persönlichkeitspsy-chologie sein. Bei speziellem Interesse können jedoch auch Teile der Allgemeinen Psychologie vertieft werden. Den Studierenden wird ein Grundverständnis von Theorien vermittelt. Auf dieser Basis soll ein Verständnis von unter-schiedlichen Phänomenen erworben werden, das auch die Fähigkeit zur Analyse alltäglicher Situationen umfasst. Letzte-



res wird auf der Basis von Studienfragen und Praxisbeispielen für das Selbststudium umgesetzt.


Regelmäßige Anwesenheit bei den Vorlesungen.


1 Klausur mit offenen und Multiple-Choice Fragen zu den Inhalten des Moduls (100%), i.d.R. unterteilt in 3 Teilklausu-ren. Eine nicht bestandene Teilmodulprüfung kann nicht durch eine andere ausgeglichen werden.



PsyN-WP2 Grundlagen der Psychologie II (10 LP)

Modulnummer PsyN-WP2 Modultitel Grundlagen der Psychologie II Modul-Verantwortlicher Prof. Dr. M. Steffens

Mitwirkend: Prof. Dr. R. Silbereisen, Prof. Dr. A. Mummen-dey, Prof. Dr. S. Schweinberger, Prof. Dr. K. Rothermund

Voraussetzung f. d. Zulassung zum Modul Es wird empfohlen, PsyN-P1, PsyN-P2 und PsyN-WP1 vor PsyN-WP2 zu absolvieren

Verwendbarkeit des Moduls PsyN-WP3 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht-, Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul

Häufigkeit des Angebots (Zyklus) Jährlich Dauer des Moduls 1 Semester Zusammensetzung des Moduls/Lehrformen 3 Vorlesungen (je 2 SWS) Leistungspunkte (ECTS credits) 10 LP Arbeitsaufwand in h 300h, davon 90h Präsenzzeit und 210h Selbststudium (ein-


In diesem Modul sind aus dem folgenden Vorlesungsangebot drei Veranstaltungen, aufbauend auf dem Modul Grundlagen der Psychologie I, zu wählen: → Entwicklungspsychologie II (Theorien und empirische

Befunde zur Entwicklung im Erwachsenenalter und höhe-ren Alter; Kontexte der Entwicklung, Familie als Ent-wicklungskontext, die Rolle sozialen Wandels für die Entwicklung)

→ Sozialpsychologie II: Interpersonale, intragruppale und intergruppale Interaktion (Ebenen interpersonaler, intrag-ruppaler und intergruppaler sozialer Interaktion; prosozia-les und aggressives Verhalten, Prozesse und Strukturen sozialer Gruppen, Gruppenleistung, Minoritäts- und Ma-joritätseinfluss, soziale Diskriminierung und kollektives Verhalten, realistische und symbolische Konflikte zwi-schen Gruppen, relative Deprivation, soziales Engage-ment, Verbesserung der Beziehung zwischen sozialen Gruppen)

→ Differentielle u. Persönlichkeitspsychologie II (Beschrei-bungssysteme im Bereich der Persönlichkeit; biologisch fundierte Theorien der Persönlichkeit; Theorien der Intel-ligenz)

→ Allgemeine Psychologie: Gedächtnis, Denken, Sprache (grundlegenden Gedächtnissysteme, funktioneller Aufbau und biologische Grundlagen des Gedächtnisses)

→ Allgemeine Psychologie: Motivation, Volition, Emotion (Prozesse des zielgerichteten menschlichen Handelns. Kraftmodelle, rationale Optimierung, Inhaltstheorien, Umsetzung motivationaler Orientierungen in zielgerichte-tes Handeln; Emotionstheorie: Wie lassen sich Emotionen definieren und systematisieren? Wie entstehen Emotio-nen? Welche Auswirkungen haben Emotionen auf das Denken und Handeln?)


Die im Modul Grundlagen der Psychologie I gewählten Teil-bereiche werden in diesem Modul fortgesetzt und weiter ver-tieft. Den Studierenden werden grundlegende Theorien vermittelt. Auf dieser Basis soll ein Verständnis von unterschiedlichen Phänomenen erworben werden, das auch die Fähigkeit zur Analyse alltäglicher Situationen umfasst. Letzteres wird auf



der Basis von Studienfragen und Praxisbeispielen für das Selbststudium umgesetzt.


Regelmäßige Anwesenheit bei den Vorlesungen


1 Klausur mit offenen und Multiple-Choice Fragen zu den Inhalten des Moduls (100%), i.d.R. unterteilt in 3 Teilklausu-ren. Eine nicht bestandene Teilmodulprüfung kann nicht durch eine andere ausgeglichen werden.



PsyN-WP4.1 Arbeits-, Betriebs- und Organisationspsychologie (10 LP)

Modulnummer PsyN-WP4.1 Modultitel Arbeits-, Betriebs- und Organisationspsychologie Modul-Verantwortlicher Prof. Dr. R. Trimpop Voraussetzung f. d. Zulassung zum Modul Es wird empfohlen, PsyN-P1 und PsyN-P2 vor PsyN-WP4.1

zu absolvieren Verwendbarkeit des Moduls -- Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht-, Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul

Häufigkeit des Angebots (Zyklus) Jährlich Dauer des Moduls 2 Semester Zusammensetzung des Moduls/Lehrformen 2 Vorlesungen (2 SWS), 1 Seminar (2 SWS) Leistungspunkte (ECTS credits) 10 LP Arbeitsaufwand in h 300h, davon 90h Präsenzzeit und 210h Selbststudium (ein-

schließlich Prüfungsvorbereitung) – der zeitliche Umfang des Selbststudiums ist gegenüber dem analogen Modul im B.Sc. Psychologie um 30 Stunden erhöht.

Inhalte

Vorlesungen und Seminare vermitteln die folgenden Inhalte in Grundzügen: Unternehmenskultur, Historische Entwicklung, Belas-tung, Beanspruchung, Stress und Mobbing, Risiko-verhalten, Fehler und Fehlhandlungen, Arbeitsanaly-severfahren, Arbeitsgestaltung, Mensch-Maschine Interaktion/Ergonomie, Sicherheit und Gesundheit, Arbeitsmotivation und Arbeitszufriedenheit, Arbeits-werte und Einstellungen, Führung und Steuerung, Qualität- und Produktivität, Personaldiagnose, -auswahl und -entwicklung, Teamarbeit- und Team-entwicklung, Arbeitszeit, Be-/Entlohnung, Beurtei-lung, Organisationsmodelle, -diagnose, -entwicklung, Arbeitslosigkeit, Neue Arbeitsformen, Die Zukunft der Arbeit, Mobilität, Transport und Verkehr, Ar-beit/Freizeit/Familie


Die Studierenden lernen in dem Modul: Grundlagen der Arbeits-, Betriebs- und Organisati-onspsychologie; Theorien, Konzepte und Studien aus dem organisationalen Arbeitsleben sowie deren kriti-sche Interpretation; Analyse organisationaler Prozesse und deren Bedeutung und Auswirkung im gesell-schaftlichen und wirtschaftlichen Leben; Übertragung der theoretischen Grundkenntnisse in Anwendungs-beispiele zur Intervention im Arbeits- und Organisati-onsleben; Recherche und Präsentation von wissen-schaftlichen Erkenntnissen in schriftlicher und münd-licher Form vor wissenschaftlichen und organisationa-len Gremien; Wechselwirkungen und Synergien aus Arbeitsgestaltung, Organisation, Freizeit, Mobilität, Familie und Gesundheit werden verdeutlicht.


Unbenotete schriftliche Ausarbeitung mit Referat im Seminar.


1Fallklausur zu den Inhalten des Moduls (100%); Teilklausu-ren sind möglich. Eine nicht bestandene Teilmodulprüfung kann nicht durch eine andere ausgeglichen werden.



PsyN-WP4.2 Biologische und klinische Psychologie (10 LP)

Modulnummer PsyN-WP4.2 Modultitel Biologische und Klinische Psychologie Modul-Verantwortlicher Prof. Dr. W. Miltner Voraussetzung f. d. Zulassung zum Modul Es wird empfohlen, PsyN-P1 und PsyN-P2 vor PsyN-WP4.2


Wahlpflichtmodul

Häufigkeit des Angebots (Zyklus) Jährlich Dauer des Moduls 2 Semester Zusammensetzung des Moduls/Lehrformen 3 Vorlesungen (je 2 SWS):

1 Vorlesung Biologische Psychologie 1 Vorlesung Klinische Psychologie I 1 Vorlesung Klinische Psychologie II

Leistungspunkte (ECTS credits) 10 LP Arbeitsaufwand in h 300h, davon 90h Präsenzzeit und 210h Selbststudium (ein-


In der Vorlesung Biologische Psychologie werden neurobiologische Grundlagen der Psychologie vermittelt. Dabei werden vorbereitend für die Vorlesungen in Klinischer Psychologie die Grundlagen der neuronalen Erregung, die funktionelle Anatomie des ZNS, der allge-meine Aktivitätszustand, Lernen und Gedächtnis, Wahrnehmung, Sprache, Stress und dessen Verbindung zu den unterschiedlichen Systemen, Emotion und Motivation sowie neuropsychologische Themen behandelt. In beiden Vorlesungen Klinische Psychologie werden die wichtigsten epidemiologischen, symptomatologischen, biologischen, psychologi-schen, soziologischen, diagnostischen und interventionellen Grund-lagen der bedeutendsten klinisch-psychologischen Störungsbilder nach ICD10 bzw. DSM IV-R vorgestellt.


Die Studierenden erwerben Kenntnisse über Prinzipien des Nervensystems und die wichtigsten biopsychosozialen Grund-lagen der häufigsten psychischen Störungen. Sie sind in der Lage, Forschungsergebnisse in diesem Inhaltsbereich zu be-werten.


Regelmäßige Teilnahme an den Vorlesungen


1 Klausur zu den Inhalten des Moduls (100%); Teilklausuren sind möglich. Eine nicht bestandene Teilmodulprüfung kann nicht durch eine andere ausgeglichen werden.



PsyN-WP4.3 Intervention und Evaluation (10 LP)

Modulnummer PsyN-WP4.3 Modultitel Intervention und Evaluation Modul-Verantwortliche Prof. A. Beelmann Voraussetzung für die Zulassung zum Modul Es wird empfohlen, PsyN-P1 und PsyN-P2 vor PsyN-WP4.3


Wahlpflichtmodul

Häufigkeit des Angebots (Zyklus) Jährlich Dauer des Moduls 2 Semester Zusammensetzung des Moduls/Lehrformen 3 Vorlesungen Leistungspunkte (ECTS credits) 10 LP Arbeitsaufwand in h 300h, davon 90h Präsenzzeit und 270h Selbststudium (ein-


Die beiden Vorlesungen zur Intervention befassen sich mit verschiedenen Formen der psychologischen Intervention bei Erwachsenen (Prof. Stangier) und Kindern/Jugendlichen (Prof. Beelmann). Dabei werden sowohl die verschiedenen Interventionsansätze (Prävention, Beratung, Psychotherapie, Krisenintervention, Rehabilitation) mit ihren theoretischen Grundlagen vorgestellt als auch unterschiedliche Anwen-dungsbereiche hinsichtlich spezifischer Interventionskonzepte behandelt. Die Vorlesung Evaluation führt in die Grundlagen sozialwis-senschaftlicher Evaluationsforschung ein (Definition und Modelle der Evaluation; Fragestellungen und Konzepte der Evaluation; Methoden und Probleme der Evaluation sozial-wissenschaftlicher Programme; Grundlegende Designs und systematische Validitätskonzepte; Spezielle Auswertungs- und Bewertungsverfahren; Einführung in die Meta-Evaluation/Meta-Analyse).


Intervention: Die Studierenden sollen grundlegende Kenntnis-se zu verschiedenen psychologischen Interventionsformen erlernen, einen Einblick in wichtige Anwendungsbereiche psychologischer Praxistätigkeit bekommen und das dazu not-wendige wissenschaftliche Grundwissen erwerben. Evaluation: Die Studierenden sollen grundlegende Methoden und Konzepte sozialwissenschaftlicher Evaluationsforschung erlernen. Sie sollen zugleich in die Lage versetzt werden, evaluative Fragestellungen in der Praxis auf Basis einer wis-senschaftlichen Evaluationsmethodik zu bearbeiten.


Regelmäßige Teilnahme an den drei Vorlesungen.





PsyN-WP4.4 Pädagogische Psychologie (10 LP)

Modulnummer PsyN-WP4.4 Modultitel Pädagogische Psychologie Modul-Verantwortlicher Prof. Dr. P. Noack Voraussetzung f. d. Zulassung zum Modul Es wird empfohlen, PsyN-P1 und PsyN-P2 vor PsyN-WP4.4

zu absolvieren Verwendbarkeit des Moduls Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht-, Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul

Häufigkeit des Angebots (Zyklus) Jährlich Dauer des Moduls 2 Semester Zusammensetzung des Moduls/Lehrformen 2 Vorlesungen (je 2 SWS), 1 Seminar (2 SWS) Leistungspunkte (ECTS credits) 10 LP Arbeitsaufwand in h 300h, davon 90h Präsenzzeit und 210h Selbststudium (ein-

schließlich Prüfungsvorbereitung) – der zeitliche Umfang des Selbststudiums ist gegenüber dem analogen Modul im B.Sc. Psychologie um 30 Stunden erhöht.

Inhalte

Die Vorlesungen führen in Gegenstand, Denkweisen und Untersuchungsstrategien des Fachs ein und geben einen Über-blick zu theoretischen Überlegungen und empirischen Befun-den aus den beiden zentralen Feldern Lernen in institutionel-len Kontexten (mit einem besonderen Fokus auf Schule), Erziehung und Sozialisation in der Familie. Das Seminar dient der vertieften Auseinandersetzung mit einem ausgewählten Ausschnitt des Stoffs einer der Vorlesungen (Wahlmöglich-keit zwischen Parallelseminaren).


Die Studierenden lernen in dem Modul: Grundlagen der Pä-dagogischen Psychologie; Theorien, Konzepte und Studien zu Lehren und Lernen in institutionellen Kontexten und So-zialisation in interpersonalen, speziell familialen Beziehun-gen sowie deren kritische Interpretation; Übertragung der theoretischen und empirischen Grundkenntnisse auf das Han-deln in Anwendungsfeldern; Recherche und Präsentation von wissenschaftlichen Erkenntnissen in schriftlicher und münd-licher Form.


Aktive Teilnahme am Seminar, die in Abhängigkeit von des-sen Gestaltung ein Referat, eine Sitzungsmoderation, eine Feldrecherche o.ä. einschließt.





Wirtschaftswissenschaften

BW34.1 Basismodul Einführung in die Betriebswirtschaftslehre (6 LP)

Modulnummer BW34.1 Modultitel Basismodul Einführung in die Betriebswirtschaftslehre Modul-Verantwortlicher N.N. (Juniorprofessur Betriebswirtschaftslehre für die Neben-

fachausbildung) Formale Zulassungsvoraussetzung Erwartete Vorkenntnisse Verwendbarkeit (Voraussetzung wofür)


Wahlpflichtmodul

Häufigkeit des Angebots (Zyklus) In jedem Wintersemester Dauer des Moduls 1 Semester Zusammensetzung des Moduls / Lehrformen (VL, Ü, S, Praktikum)

VL, Ü


- Präsenzstunden und - Selbststudium (einschl. Prüfungsvor-

bereitung) in h

90 h 90 h

Inhalte

Grundlegende Begriffe und Modelle der betriebswirtschaftlichen Theorie der Unternehmung.


Die Studierenden sollen grundlegende Kenntnisse über die Mo-dellierung einzelwirtschaftlichen Handelns in Unternehmen er-werben.


Regelmäßige und aktive Teilnahme an den Veranstaltungen


Klausur (60 Minuten, 100%)

Empfohlene Literatur



BW23.5 Basismodul Einführung in die Volkswirtschaftslehre (6 LP)

Modulnummer BW23.5 Modultitel Basismodul Einführung in die Volkswirtschaftslehre Modul-Verantwortlicher Prof. Dr. Rupert Windisch Formale Zulassungsvoraussetzung

Erwartete Vorkenntnisse Verwendbarkeit (Voraussetzung wofür)

BW20.2, BW23.2, BW23.3


Wahlpflichtmodul


VL und Ü



bereitung) in h

60 h (3 SWS VL, 1 SWS Ü) 120 h

Inhalte

Einführung in grundlegende Begriffe und Zusammenhänge der Volkswirtschaftslehre unter Hervorhebung mikroökonomischer Sachverhalte.


Wecken eines nachhaltigen Interesses an volkswirtschaftlichen Fragestellungen, Festigung eines grundlegenden volkswirtschaft-lichen Verständnisses.

Voraussetzung für die Zulassung zur Modul-prüfung


90-minütige Klausur (100 %)




BW11.1 Basismodul Grundlagen des Marketing-Management (6 LP)

Modulnummer BW11.1 Modultitel Basismodul Grundlagen des Marketing-Management Modul-Verantwortlicher Professor Dr. Roland Helm Formale Zulassungsvoraussetzung Erwartete Vorkenntnisse BW12.1 Verwendbarkeit (Voraussetzung wofür)

BW11.2


Wahlpflichtmodul


VL und Ü



bereitung) in h

60 h (2 SWS VL, 2 SWS Ü) 120 h

Inhalte

Grundlagen marktorientierter Unternehmensführung; Methoden zur Ermittlung problemadäquater rationaler Entscheidungen; Nachfragerverhalten; Marktforschung; Marketing-Mix.


Verständnis für Bedeutung und Schwierigkeiten der absatzmarkt-orientierten Unternehmenssteuerung; Planung, informationswirt-schaftliche Fundierung und Umsetzung von Strategien in unter-nehmerische Leistungen für Absatzmärkte.




Empfohlene Literatur F. Böcker und R. Helm: Marketing. Lucius & Lucius, Stuttgart. R. Helm und H. Gierl: Marketing Arbeitsbuch. Lucius & Lucius, Stuttgart (jeweils aktuelle Auflage).



BW10.1 Basismodul Operations Management (6 LP)

Modulnummer BW10.1 Modultitel Basismodul Operations Management Modul-Verantwortlicher N.N. (Nachfolge Prof. Dr. Reinhard Haupt) Formale Zulassungsvoraussetzung

Erwartete Vorkenntnisse Einführung in die Betriebswirtschaftslehre (unterstützendes Stu-dieneinführungsangebot in der Einführungswoche)


BW10.2


Wahlpflichtmodul


VL und Ü



bereitung) in h

60 h (3 SWS VL, 1 SWS Ü) 120 h

Inhalte

Operations Management in Sachgüter- und Dienst-leistungsprozessen; Produktionstheoretische Grundlagen; Einfüh-rung in die Produkt- und Programmgestaltung; Einführung in die Anlagen- und Materialwirtschaft; Grundlagen in Logistik und Supply Chain Management


Verständnis für grundlegende Ansätze zur produk-tionswirtschaftlichen und logistischen Gestaltung von Unterneh-men; Kenntnis der elementaren Analyse- und Lösungsinstrumen-te des Operations Management




Empfohlene Literatur Thonemann, Ulrich: Operations Management: Konzepte, Metho-den und Anwendungen, München 2005.



BW12.2 Basismodul Investition, Finanzierung und Kapitalmarkt (6 LP)

Modulnummer BW12.2 Modultitel Basismodul Investition, Finanzierung und Kapitalmarkt Modul-Verantwortlicher Professor Dr. Wolfgang Kürsten Formale Zulassungsvoraussetzung Erwartete Vorkenntnisse BW12.1, BW30.1 Verwendbarkeit (Voraussetzung wofür)

BW12.3, BW12.4


Pflichtmodul

Häufigkeit des Angebots (Zyklus) In jedem Sommersemester Semester nach Musterstudienplan 4. Semester Dauer des Moduls 1 Semester Zusammensetzung des Moduls / Lehrformen (VL, Ü, S, Praktikum)

VL und Ü


- Präsenzstunden und - Selbststudium (einschl. Prüfungsvorbe-

reitung) in h

60 h (3 SWS VL, 1 SWS Ü) 120 h

Inhalte

Das Modul vermittelt institutionelle Grundlagen und analytische Methoden im Bereich der Finanziellen Sphäre des Unternehmens. Im ersten Teil (Investition und Finanzierung) werden Verfahren der Investitionsrechnung, der simultanen Investitions- und Fi-nanzplanung sowie Finanzierungsformen behandelt. Im zweiten Teil (Unternehmenssteuerung und Kapitalmarkt) liegt der Fokus auf der Bewertung und Steuerung von Unternehmen im Kapital-marktkontext. Hier werden Grundlagen der Portfolio Selection und des Shareholder Value-Prinzips sowie Agency-Beziehungen zwischen dem Unternehmen und seinen Financiers behandelt.


Das Modul soll die Studierenden zunächst befähigen, Investitions- und Finanzierungsprobleme im Unternehmen theoriegestützt strukturieren und praktisch lösen zu können. Sie sollen weiterhin in die Lage versetzt werden, die Wahrnehmung des Unternehmens durch anonyme Financiers zu beurteilen und diese für zielkonfor-me Entscheidungen im Kapitalmarktkontext nutzbar zu machen.







BW15.1 Basismodul Buchführung (3 LP)

Modulnummer BW15.1 Modultitel Basismodul Buchführung Modul-Verantwortlicher N.N. (Nachfolge Prof. Dr. Wolfgang Schultze) Formale Zulassungsvoraussetzung Erwartete Vorkenntnisse Verwendbarkeit (Voraussetzung wofür)

BW15.2, BW15.3


Wahlpflichtmodul


VL und Ü



reitung) in h

60 h (2 SWS VL und 2 SWS Ü) 30 h

Inhalte

Das Modul vermittelt die grundlegenden Kenntnisse zum Auf-bau und der Funktionsweise des betrieblichen Rechnungswe-sens. Es bildet die Grundlage für das Verständnis der Zusam-menhänge der verschiedenen Teilbereiche des Rechnungswe-sens. Insbesondere behandelt werden die Abbildung der betrieb-lichen Güter- und Finanzbewegungen im Rechnungswesen und Regeln bzw. Techniken zur Erstellung des Jahresabschlusses. Die Übung bereitet die Inhalte der Vorlesung nach und festigt sie.


Am Ende des Moduls verfügen Studenten über grundlegendes Wissen zum betrieblichen Rechnungswesen. Sie können betrieb-liche Güter- und Finanzbewegungen im Rechnungswesen abbil-den und kennen die Techniken zur Erstellung eines Jahresab-schlusses.



Klausur (100 %)

Empfohlene Literatur Coenenberg, A. G./Mattner, G./Schultze, W.: Einführung in das Rechnungswesen. Grundzüge der Buchführung und Bilanzie-rung (aktuelle Auflage).



BW15.2 Basismodul Rechnungslegung und Controlling (6 LP)

Modulnummer BW15.2 Modultitel Basismodul Rechnungslegung und Controlling Modul-Verantwortlicher N.N. (Nachfolge Prof. Dr. Wolfgang Schultze) Formale Zulassungsvoraussetzung Erwartete Vorkenntnisse BW15.1 Verwendbarkeit (Voraussetzung wofür)

BW14.2, BW15.3


Wahlpflichtmodul


VL und Ü



bereitung) in h

60 h (3 SWS VL, 1 SWS Ü) 120 h

Inhalte

Das Modul behandelt die Grundlagen des internen und externen Rechnungswesens. Die Studierenden lernen Zusammenhänge zwischen den Teilbereichen des Rechnungswesens ausführlich kennen. Es werden Regeln und Techniken der Kostenrechung und der Erstellung von Jahresabschlüssen vermittelt.


Am Ende des Moduls verfügen Studenten über ein breites Basis-wissen im Bereich des internen und externen Rechnungswesens. Sie können Aussagen zur Ausgestaltung des internen und exter-nen Rechnungswesens treffen.



Klausur (100 %)

Empfohlene Literatur Coenenberg, A. G./Mattner, G./Schultze, W.: Einführung in das Rechnungswesen. Grundzüge der Buchführung und Bilanzierung (aktuelle Auflage). Coenenberg, A. G.: Jahresabschluss und Jahresabschlussanalyse (aktuelle Auflage). Coenenberg, A. G. Kostenrechnung und Kostenanalyse (aktuelle Auflage).



BW16.1 Basismodul Management (6 LP)

Modulnummer BW16.1 Modultitel Basismodul Management Modul-Verantwortlicher Prof. Dr. Andreas Bausch Formale Zulassungsvoraussetzung Erwartete Vorkenntnisse Verwendbarkeit (Voraussetzung wofür)

BW16.2


Wahlpflichtmodul

Häufigkeit des Angebots (Zyklus) In jedem Sommersemester Dauer des Moduls 1 Semester Zusammensetzung des Moduls / Lehrformen (VL, Ü, S, Praktikum)

VL und Ü



bereitung) in h

60 h (3 SWS VL, 1 SWS Ü) 120 h

Inhalte

In diesem Modul werden die Grundkenntnisse des Managements vermittelt. Es stehen Ziele, Aufgaben, Träger und Instrumente des Managements im Mittelpunkt der Veranstaltung. Den Ausgangs-punkt des Moduls bildet der Aufbau eines grundlegenden Ver-ständnisses von Unternehmen, ihren Umfeldern und Anspruchs-gruppen.


Die Studierenden setzen sich in diesem Modul einführend mit dem Themengebiet Unternehmensführung auseinander, um sich mit Anforderungen an Unternehmer und Manager sowie Techni-ken des Managements vertraut zu machen.



Klausur (100 %)




BW17.1 Basismodul Planung und Entscheidung (6 LP)

Modulnummer BW17.1 Modultitel Basismodul Planung und Entscheidung Modul-Verantwortlicher Professor Dr. Armin Scholl Formale Zulassungsvoraussetzung Erwartete Vorkenntnisse BW12.1, BW30.1 Verwendbarkeit (Voraussetzung wofür)

BW17.2, BW17.3, Softwarepraktikum Management Science


Pflichtmodul

Häufigkeit des Angebots (Zyklus) In jedem Wintersemester Semester nach Musterstudienplan 3. Semester Dauer des Moduls 1 Semester Zusammensetzung des Moduls / Lehrformen (VL, Ü, S, Praktikum)

VL und Ü



reitung) in h

60 h (3 SWS VL, 1 SWS Ü) 120 h

Inhalte

Problematik der betriebswirtschaftlichen Planung; Methoden zur Ermittlung problemadäquater rationaler Entscheidungen; Model-lierung der Entscheidungssituation durch präzise Formulierung von Zielen, Restriktionen und Handlungsmöglichkeiten; qualitati-ve und quantitative Planungs- und Entscheidungstechniken; Grundlagen der Entscheidungstheorie und des Operations Re-search


Verständnis für Bedeutung und Schwierigkeiten der Planung; Kenntnis der wichtigsten Modellierungs- und Entscheidungstech-niken; Sicherheit im Umgang mit quantitativen Methoden




Empfohlene Literatur R. Klein und A. Scholl: Planung und Entscheidung - Konzepte, Modelle und Methoden einer modernen betriebswirtschaftlichen Entscheidungsanalyse. Vahlen, München (aktuelle Auflage).


http://www.wiwi.uni-jena.de/Entscheidung/buch_pue.php




BW31.2 Basismodul Einführung in die Wirtschaftsinformatik (6 LP)

Modulnummer BW31.2 Modultitel Basismodul Einführung in die Wirtschaftsinformatik Modul-Verantwortlicher Prof. Dr. Johannes Ruhland Formale Zulassungsvoraussetzung Erwartete Vorkenntnisse Verwendbarkeit (Voraussetzung wofür)

BW31.3


Wahlpflichtmodul

Häufigkeit des Angebots (Zyklus) In jedem Sommersemester Dauer des Moduls 1 Semester Zusammensetzung des Moduls / Lehrformen (VL, Ü, S, Praktikum)

VL, Ü und Praktikum



bereitung) in h

60 h (2 SWS VL, 2 SWS Ü/Praktikum ) 60 h

Inhalte

Grundbegriffe von Hardware, Software, Rechnervernetzung und Internet; Aufbau und Leistungspotential betrieblicher Anwen-dungssysteme (PPS, ERP, Systeme im Handel und ausgewählten Branchen); im Praktikumsteil: Arbeit mit einem ERP System


Kenntnis der Grundbegriffe der Wirtschaftsinformatik, Kenntnis des Aufbaus und der Leistungen integrierter Anwendungssyste-me, Fähigkeit mit einem ERP-System umzugehen; Fähigkeit zur Verknüpfung zwischen Software und den entsprechenden be-triebswirtschaftlichen Grundlagen



90-minütige Klausur (60 %), 60-minütiger Test zum Praktikum (40 %)




BW24.1 Basismodul Empirische und Experimentelle Wirtschaftsforschung (6 LP)

Modulnummer BW24.1 Modultitel Basismodul Empirische und Experimentelle

Wirtschaftsforschung Modul-Verantwortlicher Prof. Dr. Oliver Kirchkamp Formale Zulassungsvoraussetzung Erwartete Vorkenntnisse Verwendbarkeit (Voraussetzung wofür)


Wahlpflichtmodul

Häufigkeit des Angebots (Zyklus) in jedem Wintersemester Dauer des Moduls 1 Semester Zusammensetzung des Moduls / Lehrformen (VL, Ü, S, Praktikum)

VL und Ü



reitung) in h

60 h (2 SWS VL, 2 SWS Ü) 120 h

Inhalte

Das Modul vermittelt grundlegende Methoden der empirischen Wirtschaftsforschung, insbesondere induktive statistische, öko-nometrische und experimentelle Verfahren.


Studierende sollen verstehen, wie ökonomische Hypothesen entwickelt und getestet werden können. Sie sollen die Vor- und Nachteile unterschiedlicher Verfahren zum Test von Hypothesen beurteilen können und lernen, Methoden zum Test von Hypothe-sen zu erarbeiten.



Klausur (100 %)




BW20.4 Basismodul Mikroökonomik (5 LP)

Modulnummer BW20.4 Modultitel Basismodul Mikroökonomik Modul-Verantwortlicher Prof. Dr. Uwe Cantner Formale Zulassungsvoraussetzung Erwartete Vorkenntnisse BW23.5 Verwendbarkeit (Voraussetzung wofür)

BW20.2


Wahlpflichtmodul

Häufigkeit des Angebots (Zyklus) Jedes zweite Semester, Beginn jeweils 2. Hälfte Wintersemester

Dauer des Moduls 2 Semester Zusammensetzung des Moduls / Lehrformen (VL, Ü, S, Praktikum)

VL und Ü



reitung) in h

60 h (3 SWS VL, 1 SWS Ü) 120 h

Inhalte

Das Modul Mikroökonomik führt in die Analyse einzelwirt-schaftlicher ökonomischer Entscheidungen und ihre Koordinati-on auf Märkten ein. Hierzu werden Kenntnisse der grundlegen-den Analysemethoden vermittelt und auf die Gebiete Produkti-ons- und Haushaltstheorie sowie Markt- und Wettbewerbstheo-rie angewandt. Abgerundet wird die Veranstaltung durch eine einführende Behandlung der Wohlfahrtstheorie.


Das Modul vermittelt die grundlegenden Konzepte und methodi-sche Vorgehensweisen in der Mikroökonomik, auf denen alle volkswirtschaftlichen und viele betriebswirtschaftliche Module aufbauen.







BW21.4 Basismodul Makroökonomik (5 LP)

Modulnummer BW21.4 Modultitel Basismodul Makroökonomik Modul-Verantwortlicher Prof. Dr. H.-W. Lorenz Formale Zulassungsvoraussetzung Erwartete Vorkenntnisse BW12.1, BW23.5 Verwendbarkeit (Voraussetzung wofür)

BW20.2, BW21.2


Wahlpflichtmodul

Häufigkeit des Angebots (Zyklus) Jedes zweite Semester, Beginn jeweils 2. Hälfte Sommersemester

Dauer des Moduls 2 Semester Zusammensetzung des Moduls / Lehrformen (VL, Ü, S, Praktikum)

V und Ü



reitung) in h

60 h (3 SWS VL, 1 SWS Ü) 120 h

Inhalte

Volkswirtschaftliche Gesamtrechnung, Keynesianisches Güter-markt-Grundmodell, Erweiterungen des Grundmodells um Geld- und Arbeitsmarkt, Wirtschaftspolitische Implikationen des Key-nesianischen Modells


Die Studierenden werden mit grundlegenden makroökonomi-schen Zusammenhängen von Produktion, Nachfrage und Be-schäftigung vertraut gemacht. Sie sollen die Rolle von Löhnen, Preisen und Zinsen bei den Koordinationsprozessen verstehen und die Wirkungen von Politikmaßnahmen vor dem Modellhin-tergrund einschätzen können. Außerdem lernen sie grundlegende Zusammenhänge der Gesamtrechnung und zentrale Einkom-mensbegriffe kennen.







BW23.6 Basismodul Finanzwissenschaft (5 LP)

Modulnummer BW23.6 Modultitel Basismodul Finanzwissenschaft Modul-Verantwortlicher Prof. Dr. Rupert Windisch Formale Zulassungsvoraussetzung

Erwartete Vorkenntnisse BW23.5 Verwendbarkeit (Voraussetzung wofür)


Wahlpflichtmodul


VL und Ü



bereitung) in h

45 h (2 SWS VL, 1 SWS Ü) 135 h

Inhalte

Grundlagen der Ökonomik öffentlicher Einnahmen und Ausga-ben, Marktversagen, Kosten der Umverteilung, Grundbegriffe der Steuerlehre, politische Ökonomie der Akteure im öffentlichen Sektor.


Einführung in grundlegende Begriffe und Zusammenhänge der ökonomischen Analyse des öffentlichen Sektors. Anwendung mikroökonomischer Begriffe und Modelle auf das Verhalten von Akteuren im öffentlichen Sektor. Verständnis von Marktversagen und Staatsversagen.







Wahlpflichtmodule allgemeine Schlüsselqualifikationen [ASQ] (9 LP) Außer den im Folgenden angeführten Modulen des Instituts für Informatik können Module aus dem ASQ-Katalog der FSU gewählt werden. Dieser findet sich unter: http://www.uni-jena.de/img/unijena_/faculties/phil/philosophische/phil_miscdoc/asq.pdf


http://www.uni-jena.de/img/unijena_/faculties/phil/philosophische/phil_miscdoc/asq.pdf


FMI-IN0026 Informatik und Gesellschaft (3 LP)

Modultitel (deutsch) Informatik und Gesellschaft Modultitel (englisch) Informatics and Society Modulnummer FMI-IN0026 28.02.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Wahlpflichtmodul ASQ


vorbereitung)

90 Std. 30 Std. 60 Std.


in der Regel jedes Sommersemester

Dauer des Moduls 1 Semester oder Blockseminar Voraussetzung für die Zulassung zum Modul

keine


keine


keine


Erfolgreicher Vortrag und schriftliche Ausarbeitung. Die Prüfung kann nur durch Wiederholung des ganzen Moduls wieder-holt werden.

Inhalte Anhand eines aktuellen durchgängigen Themas wird die Durchdringung von Informatik und Gesellschaft sichtbar gemacht. Die Studierenden sollen Teilaspekte des Problemkreises selbstständig analysieren und in einem Vortrag sowie einer schriftlichen Ausarbeitung für die übrigen Teilnehmer schlüssig darstellen. Insbesondere sind Fehlentwicklungen in der Informatik aufzuzeigen und dann in der Gruppe Perspektiven für eine gesellschaftlich verantwortete Technikgestaltung zu diskutieren.

(Qualifikations-)Ziele Die Studierenden können eigenständig Voraussetzungen, Wirkungen und Folgen der Informatik, Informationstechnik und Informationsverarbei-tung in zentralen Bereichen der Gesellschaft analysieren. Sie sind in der Lage, an gesellschaftlichen Zielsetzungen für die Informatik mitzuarbei-ten und daraus Gestaltungskriterien abzuleiten. Sie haben gelernt, sich mit Anwendungsbezügen eines Themas auseinanderzusetzen, schriftlich oder mündlich vorgetragene Meinungen kritisch zu hinterfragen sowie einen fundierten eigenen Standpunkt zu erarbeiten, darzustellen und zu verteidigen. Sie verfügen über Diskursfähigkeit, Kompromissbereitschaft und ganzheitliches Denken.



FMI-IN0032 Literaturarbeit und Präsentation (3 LP)

Modultitel (deutsch) Literaturarbeit und Präsentation Modultitel (englisch) Literature research and presentation Modulnummer FMI-IN0032 19.12.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)



vorbereitung)

90 Std. 30 Std. 60 Std.




keine


keine


keine


Vortrag und schriftliche Ausarbeitung Die Prüfung kann nur durch Wiederholung des ganzen Moduls wieder-holt werden

Inhalte Referate zu ausgewählten Themen aus den Gebieten Künstliche Intelli-genz, Musteranalyse, Bild- und Sprachverarbeitung, Datamining

(Qualifikations-)Ziele - Techniken der Literaturrecherche zur selbständigen Einarbeitung in wissenschaftliche Themenbereiche

- Methoden der Konzeption und technischen Realisierung mündlicher Referate und schriftlicher Ausarbeitungen

- Soziale Kompetenz und Transferkompetenz in öffentlicher Präsenta-tion und Diskussion wissenschaftlicher Themen und Arbeitsergeb-nisse



FMI-IN0045 Projektmanagement (3 LP)

Modultitel (deutsch) Projektmanagement Modultitel (englisch) Project Management Modulnummer FMI-IN0045 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Pflichtmodul (ASQ) für den B.Sc. Informatik

Pflichtmodul (ASQ) für den B.Sc. Angewandte Informatik


Modul-Verantwortlicher Wilhelm Rossak Leistungspunkte (ECTS credits) 3 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl. Prüfungs-

vorbereitung)

90 Std. 30 Std. 60 Std.




keine


Grundlagenkenntnisse der Informatik, die in den vorangegangenen Stu-diensemestern erworben wurden


keine



Inhalte Die Vorlesung vermittelt wesentliche Grundlagen des Projektmanage-ments. Dabei geht sie in Inhalt und Strukturierung i.w. nach den Festle-gungen des Project Management Institute (PMI) vor. Zu den vorgesehe-nen Punkten zählen dabei u.a. Projekt-Kick-off, Projektdefinition und -anforderungen, Risikoeinschätzung, Ressourcenauswahl und -abschätzung u.a. Wert gelegt wird auch auf die Vermittlung von praktischen Erfahrungen aus den Projektätigkeiten / durchgeführten Projekten des/der Dozenten.

(Qualifikations-)Ziele Die Studenten kennen die wesentlichen Aufgaben im Projektmanagement und dabei einzunehmenden Rollen und Funktionen in einem Projekt, ebenso die Art der abzuliefernden Projektergebnisse („deliverables“), Dokumentationsherangehensweisen, Qualitätsziele und -management usw.




Abschlussarbeit (30 LP)

FMI-IN0902 Master-Arbeit

Modultitel (deutsch) Master-Arbeit Modultitel (englisch) Master Thesis Modulnummer FMI-IN0902 01.10.08 Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)

Pflichtmodul für den M.Sc. Informatik Pflichtmodul für den M.Sc. Computational Science Pflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik

Modul-Verantwortlicher Betreuer der Master-Arbeit entsprechend Prüfungsordnung §20(3) Leistungspunkte (ECTS credits) 30 Arbeitsaufwand (work load) in: - Präsenzstunden - Selbststudium (einschl. Prüfungs-

vorbereitung)

900 Std.

Lehrform (SWS) Abschlußarbeit Häufigkeit des Angebots (Modultur-nus)

ständig

Dauer des Moduls sechs Monate Voraussetzung für die Zulassung zum Modul

75 LP gemäß Regelstudienplan, vgl. Prüfungsordnung §18(2)


keine


k.A.


schriftliche Ausarbeitung und Präsentation der Arbeit im Rahmen eines Kolloqiums

Inhalte Der Inhalt, insbesondere die Beschreibung der zu lösenden Aufgabe wird bei der Ausgabe des Themas festgelegt (vgl. Prüfungsordnung §20(3,4)). Thema und Aufgabenstellung müssen so beschaffen sein, dass die zur Bearbeitung vorgegebene Frist eingehalten werden kann und die mit der Master-Arbeit verbundene Arbeitsbelastung des Studierenden 900 h nicht überschreitet.

(Qualifikations-)Ziele Mit der Master-Arbeit sollen die Studierenden nachweisen, dass sie in der Lage sind, innerhalb einer vorgegebenen Frist ein anspruchsc´volles Problem selbstständig wissenschaftlich zu bearbeiten und wissenschaftli-chen Standards entsprechend darzustellen. Sie haben Erfahrungen in der Entwicklung von Lösungsstrategien und in der Dokumentation ihres Vorgehens. Außerdem haben sie in einem speziellen Forschungsgebiet der Informatik vertiefende praktische Erfahrungen gesammelt.

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Modulkatalog für den M.Sc. Informatik · Modulkatalog für den M.Sc. Informatik (180 LP) B4-6 Abkürzungen Lehrform . P Projekt . S Seminar . Ü Übung . V Vorlesung . Die Zahlen