bmprozess/m-inf.pdf · Abdomen, Das Kranke Kind, Unklare Bewußtseinsst¨orung), Medi- zinische...

Studiengang Modulnummer Modulart

Master Informatik 10-202-2401 Erganzungsmodul

Modultitel Einfuhrung in die Medizin fur Nichtmediziner

Empfohlen fur: 1. Semester

Verantwortlich: Medizinische Klinik und Poliklinik IIIEndokrinologie, Diabetologie und NephrologieBeauftragter: Prof. Dr. med. Michael Stumvoll

Dauer 1 Semester

Angebotsturnus jedes WS

Lehrformen Vorlesung (2SWS)Ubung (1SWS)

Arbeitsaufwand 5 Leistungspunkte; 150 Stunden; davon 45h Prasenzzeit, 105hSelbststudium

Verwendbarkeit Masterstudiengang Informatik: Pflichtmodul des SchwerpunktsMedizinische Informatik

Qualifikationsziele Die Studierenden sollen:

• Grundlagen der Anatomie und Physiologie erlernen und aufdieser Basis wichtige Krankheitsbilder in ihren Grundzugenverstehen.

• einschatzen konnen, in welcher Weise der Arzt bei seinenAufgaben durch Methoden und Werkzeuge der Medizini-schen Informatik unterstutzt werden kann.

Inhalt Grundlegende Kenntnisse in der Anatomie und Physiologie, Sys-tematische Darstellung von 10 wichtigen Krankheitsbildern (Herz-infarkt, Leukamie, Gastrologische Erkrankung, Chirurgische Er-krankungen, Gynakologische Erkrankung, Orthopadische Erkran-kung, Dermatologische Erkrankung, Neurologische Erkrankung)

Teilnahme-voraussetzungen

keine

Literaturangabe Weitere Informationen unter http://www.informatik.uni-leipzig.de sowie im Vorlesungsverzeichnis.

Prufungsmodalitaten 20minutige mundliche Modulprufung (bei mehr als 20 Teilneh-mern 60minutige Klausur)

Prufungstermine ModulendeTermine und Wiederholungen gemaß §3 der Prufungsordnung

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Modultitel Medizin und Gesundheitsversorgung fur Nichtmediziner


Verantwortlich: Medizinische Klinik und Poliklinik IIIEndokrinologie, Diabetologie und NephrologieBeauftragter: Prof. Dr. med. Michael Stumvoll

Dauer 1 Semester

Angebotsturnus jedes SS

Lehrformen Vorlesung (2SWS)Ubung (1SWS)



Qualifikationsziele Die Studierenden sollen:

• an Hand ausgewahlter Beispiele die diagnostische und the-rapeutische Vorgehensweise des Arztes kennen lernen und inden Kontext der Gesundheitsversorgungssystems einordnenkonnen.

• einschatzen konnen, in welcher Weise der Arzt bei seinenAufgaben durch Methoden und Werkzeuge der Medizini-schen Informatik unterstutzt werden kann.

Inhalt Einfuhrung in die Prinzipien der Medizin, Arztliche Vorgehenswei-se bei 5 wichtigen Differentialdiagnosen (Thoraxschmerz, AkutesAbdomen, Das Kranke Kind, Unklare Bewußtseinsstorung), Medi-zinische Querschnittsfacher (Radiologie, Mikrobiologie, KlinischeChemie, Mikrobiologie), Gesundheitsokonomie, Ethik der Medi-zin, Ethik der Medizinischen Informatik


keine


Prufungsmodalitaten 20minutige mundliche Modulprufung (bei mehr als 20 Teilneh-mern 60minutige Klausur)Voraussetzung fur das Bestehen: APL in der Ubung


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Master Informatik 10-202-2403 Wahlmodul

Modultitel Grundlagen der Biometrie

Empfohlen fur: Masterstudiengang Informatik mit Schwerpunktfach MeidzinischeInformatik: 1. Semester

Verantwortlich: Institut fur Medizinische Informatik, Statistik und Epidemiologie(IMISE)Beauftragter: Dr. Dirk Hasenclever

Dauer 1 Semester


Lehrformen Vorlesung “Grundlagen der Biometrie” (2SWS)Ubung (2SWS)

Arbeitsaufwand 5 Leiistungspunkte; 300 Stunden; davon 60h Prasenszeit, 90hSelbststudium


Qualifikationsziele • Beherrschung statistischer Grundbegriffe und elementarerstatistischer Techniken der Datenanalyse

• Diagnostik von systematischen Verzerrungsquellen in medi-zinischen und biologischen Daten

• Kenntnis der Unterschiede statistischer Paradigmata (Fre-quentisten/Bayesianer)

• Grundtechniken statistischer Modellierung (Regression)

Inhalt Angewandte Wahrscheinlichkeitsbegriffe, Grundlagen der ange-wandten Statistik (Testen und Schatzen), Diagnose und Vermei-dung von Verzerrungsquellen in medizinischen Daten, ElementareAnalyse medizinischer Daten mittels geeigneter Software, Analysevon “Zeit bis zu einem Ereignis”-Daten, Prinzip und Grundpro-bleme statistischer Modellierung (Regression)


Grundlagen der mathematischen Wahrscheinlichkeit, Verteilungenund Zufallsvariablen, wie sie etwa im Modul “Stochastik” vermit-telt werden.


Prufungsmodalitaten 20minutige mundliche Modulprufung (bei mehr als 20 Teilneh-mern 60minutige Modulklausur)Voraussetzung fur das Bestehen ist eine studienbegleitende APlin der Ubung

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4



Modultitel Klinische Studien und Evidenz in der Medizin


Verantwortlich: Institut fur Medizinische Informatik, Statistik und Epidemiologie(IMISE)Beauftragter: Dr. Dirk Hasenclever

Dauer 1 Semester


Lehrformen Vorlesung “Klinische Studien - Evidenz in der Medizin” (2SWS)Ubung (1SWS)

Arbeitsaufwand 5 Leistungspunkte;150 Stunden; davon 45h Prasenszeit, 105hSelbststudium


Qualifikationsziele Einsicht in die Grundlagen medizinischer Evidenz, Uberblick uberTypen inhaltlicher Fragestellungen und entsprechende Studienty-pen, Kritischer Umgang mit medizinischen Publikationen, Grund-techniken der Evidenzsynthese, Modellieren als Werkzeug der Stu-dienplanung und Entscheidungsfindung, Kenntnisse uber ethischeund gesetzliche Rahmenbedingungen klinischer Studien

Inhalt Evidenzgewinnung in der Medizin durch Klinische Studien,Grundtypen klinischer Studien und ihrer spezifischen Problemeanhand von konkreten Fallstudien, Evidenzsynthese durch Meta-Analyse, Modellierung medizinischer Zusammenhange fur Studi-enplanung, Rahmenbedingungen fur klinische Studien (GCP)


Modul “Grundlagen der Biometrie”


Prufungsmodalitaten 20minutige mundliche Modulprufung (bei mehr als 20 Teilneh-mern 60minutige Klausur)Voraussetzung fur das Bestehen: APL in der Ubung (Zu-sammenfassung medizinischer Publikationen zu einer Problem-stellung (Referat) oder Fallstudie zu medizinischem Pro-blem/Studienplanung oder Fallstudie zur Modellierung eines Me-dizinischen Sachverhaltes)


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Modultitel Management von Informationssystemen im Gesundheits-wesen

Empfohlen fur: 1./2./3. Semester

Verantwortlich: Institut fur Medizinische Informatik, Statistik und Epidemiologie(IMISE)

Dauer 1 Semester


Lehrformen Vorlesung “Management von Informationssystemen im Gesund-heitswesen” (3 SWS)Praktikum “Taktisches Informationsmanagementim Gesundheits-wesen” (3 SWS)

Arbeitsaufwand 10 LP; 90h Prasenzzeit, 170h Selbststudium, 40h gemeinsam or-ganisierte Gruppenarbeit

Verwendbarkeit Masterstudiengang Informatik: Wahlmodul bei Wahl des Schwer-punktfachs Medizinische Informatik

Qualifikationsziele Die Studierenden sollen, vorrangig am Beispiel von Krankenhaus-informationssystemen, die Methoden des Managements von In-formationssystemen im Gesundheitswesen kennen- und anwendenlernen. Durch das Praktikum sollen auf dieser Basis Fertigkeitenim taktischen Management von Informationssystemen im Gesund-heitswesen erworben werden.

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Inhalt Management von Informationssystemen im Gesundheitswesen:Mit dem Begriff Krankenhausinformationssystem wird das Systemder Informationsverabeitung in einem Krankenhaus umschrieben.Es steht in enger Wechselwirkung mit den Informationssystemenanderer Einrichtungen des Gesundheitswesens (z.B. Arztpraxen,andere Krankenhauser, Pflegedienste, Krankenkassen) und ist da-mit Teil eines regionalen Informationssystems der Gesundheitsver-sorgung. Ausgehend von Krankenhausinformationssystemen wer-den im einzelnen folgende Themen behandelt:

• Taktisches Informationsmanagement(u.a.Projektmanagement, Systemanalyse, Spezifikatio-nen, Systemeinfuhrung)

• Strategisches Informationsmanagement (u.a. strategischeRahmenplanung, Evaluation von Informationssystemen)

• Operatives Informationsmanagement (u.a. Serviceprozesseund -standards)

Taktisches Informationsmanagement:Planung, Steuerung und Uberwachung von Projekten zurEinfuhrung bzw. Veranderung von Komponenten eines Informa-tionssystems, Systemanalysen oder Anforderungsanalysen


Grundlegende Kenntnisse uber Krankenhausinformationssystemeund das Gesundheitswesen in Deutschland.


Prufungsmodalitaten Modulklausur, APL im Praktikum (Gewichtung: Klausur 2x, APL1x)Beide Prufungsleistungen mussen mindestens bestanden sein


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Modultitel Architektur von Informationssystemen im Gesundheits-wesen



Dauer 1 Semester


Lehrformen Vorlesung “Architektur von Informationssystemen im Gesund-heitswesen” (2 SWS)Vorlesung “Spezielle Gebiete zu Informationssystemen im Ge-sundheitswesen” (2 SWS)Seminar “Informationssysteme im Gesundheitswesen” (1 SWS)

Arbeitsaufwand 10 LP; 70h Prasenzzeit, 230h Selbststudium

Verwendbarkeit Masterstudiengang Informatik: Wahlmodul bei Wahl des Schwer-punktfachs Medizinische Informatik im

Qualifikationsziele Die Studierenden sollen, vorrangig am Beispiel von Krankenhaus-informationssystemen, vertiefte Kenntnisse uber die Methodenzur Modellierung und den Aufbau bzw. die Architektur von In-formationssystemen im Gesundheitswesen erwerben. Das Modulsoll durch die Prasentation aktueller Forschungsthemen und Pra-xisbeispiele in Verbindung mit der eigenstandigen Arbeit im Se-minar Anregungen fur eine Masterarbeit geben und die zur ihrerErstellung erforderlichen Fertigkeiten einuben.

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Inhalt Architektur von Informationssystemen im Gesundheits-wesen:Mit dem Begriff Krankenhausinformationssystem wird das Systemder Informationsverabeitung in einem Krankenhaus umschrieben.Es steht in enger Wechselwirkung mit den Informationssystemenanderer Einrichtungen des Gesundheitswesens (z.B. Arztpraxen,andere Krankenhauser, Pflegedienste, Krankenkassen) und ist da-mit Teil eines regionalen Informationssystems der Gesundheitsver-sorgung. Ausgehend von Krankenhausinformationssystemen wer-den im einzelnen folgende Themen behandelt:

• Modellierung von Informationssystemen

• Informationsverarbeitende Aufgaben in Einrichtungen desGesundheitswesens

• Architekturtypen von Informationssystemen im Gesund-heitswesen

• Integrationsanforderungen und Integrationstechniken

• Elektronische Patientenakte

• Standards in der Medizinischen Informatik

Spezielle Gebiete zum Informationsmanagement im Ge-sundheitswesen:Von unterschiedlichen Referenten werden aktuelle Forschungsthe-men und Praxisbeispiele aus dem Informationsmanagement imKrankenhaus und anderen Einrichtungen des Gesundheitswesensprasentiert. Die Themen werden so ausgewahlt, dass sie Anregun-gen fur eine Masterarbeit bieten.Taktisches Informationsmanagement:Bei dem taktischen Informationsmanagement geht es vor allemum die Planung, Steuerung und Uberwachung von Projekten zurEinfuhrung bzw. Veranderung von Komponenten eines Informa-tionssystems. In einem konkreten Projekt, das in der Regel amUniversitatsklinikum Leipzig AoR durchgefuhrt und von einer sei-ner Einrichtungen formell beauftragt wird, erfolgen vorbereiten-de Arbeiten fur die Einfuhrung bzw. Veranderung von Kompo-nenten des Informationssystems des Universitatsklinikums. In derRegel handelt es sich um Systemanalysen oder Anforderungsana-lysen. Das zu bearbeitende Problem wird fur jedes Praktikum neuaus den aktuellen Problemen ausgewahlt. Die Studierenden bildenein Team, das sie nach den Methoden des Projektmanagementsselbststandig organisieren. Sie werden von einem wissenschaftli-chen Mitarbeiter als Moderator unterstutzt.


Kenntnisse zu Datenbanken und verteilten Systemen


Prufungsmodalitaten Modulklausur (bei weniger als 20 Teilnehmern mundlichePrufung), APL im Seminar (Gewichtung: Klausur 1x, APL 1x))

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Modultitel Modellierung biologischer und molekularer Systeme


Verantwortlich: Lehrstuhl fur Medizinische Informatik, Statistik und Epidemiolo-gie

Dauer 1 Semester


Lehrformen Vorlesung “Modellierung biologischer und molekularer Systeme”(2 SWS)Spezialvorlesung (2 SWS)Praktikum (2 SWS)Seminar (1 SWS)

Arbeitsaufwand 10 Leistungspunkte; 300 Stunden; davon 135 h Prasenzstudium,165 h Selbststudium

Verwendbarkeit Vertiefungsmodul fur alle Schwerpunkte im Masterstudiengang In-formatik

Qualifikationsziele Studium verschiedener grundlegender (Vorlesung) und fortge-schrittener (Spezialvorlesung) Modellierungstechniken. Erwerbder Fahigkeit zur Beschreibung biologischer Prozesse mittels mo-delltheoretischer Strukturen, sowie deren Umsetzung in einen ma-thematischen Formalismus mit dem Ziel der Implementation in-nerhalb von Computerprogrammen.

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Inhalt • Vorlesung:

Vermittlung der Grundlagen der mathematischer Behand-lung dynamischer Systeme (z.B. mittels gewohnlicherDifferentialgleichungen) anhand einer Auswahl biolo-gisch/medizinisch relevanter Beispielsysteme (z.B. Pharma-kokinetik, Zellwachstum und Zelldifferenzierung, Rauber-Beute-Systeme, Enzymkinetik, Genregulation)

Vermittlung spezifischer Modellierungstechniken aus einemder folgenden Gebiete:

– Stochastischer Prozesse: Markovprozesse, Simulati-onsstrategien, Mastergleichungsansatz; Anwendung aufbiologische Systeme, wie z.B. klonale Kompetitioneninnerhalb von Zellpopulationen oder die Analyse vonFluktuationen innerhalb einfacher genetischer Netz-werke

– Modellierung strukturierter Populationen: Mo-dellierungsansatze auf der Basis partieller Diffe-rentialgleichungen, Analytische und numerischeLosungsstrategien; Anwendung auf biologische Syste-me, wie z.B. Wachstum strukturierter Zellpopulationen

– Modellierung zellularer und genetischer regulatorischerSysteme: Biologische Grundlagen genetischer und me-tabolischer Regulation, Vorstellung verschiedener Mo-dellierungsansatze: z.B. logische/bayssche Netze, Diffe-rentialgleichungsansatze u.a.; Anwendung auf verschie-dene molekulare Systeme wie z.B. Zellzyklusregulati-on, allgemeine genetische Schalterfunktionen, Regula-tion des lac-Operons, u.a.

– Modellierung von Gewebsorganisation: Moglichkeitender mathematischen Beschreibung von Homoostasebzw. Regeneration nach Storung; Untersuchung allge-meiner Prinzipien der Selbsterhaltung und Differenzie-rung am Beispiel der Organisation von Stammzellpo-pulationen; Vorstellung verschiedener mathematischerAnsatze wie z.B. Systeme gewohnlicher Differential-gleichungen, stochastische Prozesse, Zellularautomatenu.a.

Praktische Ubungen am Computer: Implementation undAnalyse eines mathematischen Modells zu einem vorgege-benen biologischen System.

Theoretische Biologie


Grundkenntnisse hohere Mathematik sowie im Umgang mit demComputer werden vorausgesetzt.


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Prufungsmodalitaten 90minutige Modulklausur (bei weniger als 20 Teilnehmern30minutige mundliche Prufung )Desweiteren als Voraussetzung fur das Bestehen des Moduls: APLim Seminar und APL im Praktikum


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Modultitel Informationsmanagement in der klinischen Forschung



Dauer 1 Semester


Lehrformen Vorlesung (2+1 SWS)Praktikum (3 SWS)

Arbeitsaufwand 10 LP; 90 h Prasenz + 210h Selbststudium


Qualifikationsziele Studium und Anwendung verschiedener Werkzeuge und Methodenzur Unterstutzung der klinischen Studienforschung

Inhalt Vermittlung der Grundlagen von Informationsmanagementsyste-men in der klinischen Studienforschung, Datenfluss in multizen-trischen Studien, Qualitatsanforderungen, Grundlagen des Daten-schutzes, Werkzeuge fur Electronic Data Capture, Anforderungs-analyse, Konzeption und Validierung von Studiendatenbanken,Biomaterialdatenbanken, Data Dictionaries, Standard OperatingProcedures, automatische Generierung von ReportsSpezielle Verfahren des Informationsmanagements, Werkzeuge furklinisches Studienmanagement und fur standardisierte Dokumen-tation, Schnittstellen, Datamining in klinischen Informationssys-temen, Wissensbanken, Wissensreprasentation von klinischen Stu-dien und Leitlinien


Besuch eines Moduls zu Datenbanken im Kernfach, Modul Bio-metrie “Klinische Studien”


Prufungsmodalitaten 90minutige Modulklausur (bei weniger als 10 Teilnehmernmundliche Prufung)Zulassungsvoraussetzung: APL im Praktikum


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Modultitel Computerassistierte Chirurgie


Verantwortlich: Innovation Center Computer Assisted Surgery (ICCAS) Beauf-tragte: Dr. O. Burgert, Dr. W. Korb

Dauer 1 Semester


Lehrformen Vorlesung “Medizinische Planungs- und Simulationssysteme” (2SWS)Vorlesung “Chirurgische Navigation, Mechatronik und Robotik”(2 SWS)Praktikum “Praktikum zur Computerassistierten Chirurgie” (4SWS)



Qualifikationsziele Grundbegriffen und Methoden der Computerassistierten Chirur-gie: technische und strukturelle Grundlagen diskutiert, Verfahrenund Methoden der Simulation, Planung und intraoperativer Um-setzung im medizinischen Umfeld, konkreter SystemeVermittlung eines grundlegenden methodischen Verstandnisseschirurgieunterstutzender Systeme, Entwicklung der Fahigkeit ei-gene Systeme zu konzipieren

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Inhalt Medizinische Planungs- und Simulationssysteme:

• Grundlagen der Bilddatenakquisition

• Bildaufbereitung und Segmentierung

• Registrierung

• Grafische und funktionelle Modellierung

• Workflowmodellierung und -visualisierung in der Chirurgie

• Anwendung in konkreten Systemen

Chirurgische Navigation, Mechatronik und Robotik

• Geratetechnik (intraoperative) Bildgebung

• Chirurgische Navigationssysteme

• Chirurgische Assistenz-Robotersysteme

• Telemanipulatoren

• Mechatronik in der Chirurgie

• Augmented Reality

• Chirurgische Geratetechnik

• Evaluation und klinische Uberprufung von chirurgischenSystemen

• Medizinproduktegesetz

• Ausgewahlte Kapitel aus chirurgischen Anwendungsfachern

Computerassistierten Chirurgie

• Segmentierung und Arbeit mit radiologischen Bilddaten

• Anwendung von Informatiktechniken in der Planungsun-terstutzung

• Chirurgische Navigationstechniken

• Mechatronik


keine


Prufungsmodalitaten 30 minutige mundliche Modulprufung (bei mehr als 20 Teilneh-mern 90minutige Klausur)APL im Praktikum muss mit “bestanden” bewertet sein.


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Modultitel Intelligente Systeme

Empfohlen fur: Bachelorstudiengang Informatik: 5. SemesterMasterstudiengang Informatik: 1./3. SemesterMasterstudiengang Lehramt Informatik: 1. Semester

Verantwortlich: Lehrstuhl Intelligente Systeme

Dauer 1 Semester


Lehrformen 2 Vorlesungen (4 SWS)Seminar (2 SWS)

Arbeitsaufwand 10 LP; 300 Stunden; davon 90h Prasenzzeit, 210 h Selbststudium

Verwendbarkeit Bachelor- und Masterstudiengang Informatik. Masterstudiengangfur das Lehramt Informatik an Gymnasien und Mittelschulen.

Qualifikationsziele Die Studierenden sollen Methoden kennen lernen, mit denen sichAspekte intelligenten Verhaltens (wie etwa Wissensverarbeitung,Inferenz, Lernen, Planen etc.) modellieren lassen. Sie sollen inder Lage sein, die Einsatzmoglichkeiten dieser Techniken ab-zuschatzen und sie auf geeignete Probleme anzuwenden. Fur Lehr-amtsstudierende vermittelt das Modul somit Kenntnisse uber Pro-bleme, Modelle und Methoden in einem Vertiefungsgebiet, gemaßden Anforderungen der LAPO I.

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Inhalt Vorlesung WissensreprasentationBehandelt werden grundlegende Techniken der Wissensre-prasentation und deren Einsatzmoglichkeiten fur die Losung prak-tischer Probleme. Themen sind:

• Methoden der deklarativen Programmierung

• Nichtklassische Logiken

• Beschreibungslogiken und Ontologien

• Modellierung von Handlungen

• Techniken der Praferenzbehandlung

• Wissensrevision und -integration

Vorlesung LernenBehandelt werden symbolische und subsymbolische Lernverfah-ren. Themen sind

• Entscheidungsbaum-Lernen

• Lernen von Regeln, Induktive Logikprogrammierung

• Bayessches Lernen

• Reinforcement Learning

• Neuronale Netze

• Clustering

• Support Vector Machines

• Data Mining

Vorlesung Kognitive SystemeBehandelt werden symbolische und subsymbolische Lernverfah-ren. Themen sind:

• Ziele und Methoden der Kognitionswissenschaft

• Konzeptionelle Grundlagen

• Modellansatze fur kognitive Systeme

• Kognitive Modellierung (Symbolverarbeitung)

• Neuroinformatik (Konnektionismus bzw. KomputationaleNeurowissenschaft)

• Interaktionismus / situierte Kognition

In dem zusatzlich zu wahlenden Seminar werden ausgewahlte The-men vertieft dargestellt, so dass die Studierenden in einem Bereichaktuelle Forschungsarbeiten kennen lernen.


keine

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Literaturangabe unter http://isys.informatik.uni-leipzig.de/

Prufungsmodalitaten Je eine 60minutige Modulklausur zu den einzelnen Vorlesungen(bei weniger als 20 Teilnehmern kann statt der 60minutigen Klau-sur eine 30minutige mundliche Prufung stattfinden) sowie Semi-narvortrag und Exzerpt innerhalb des Seminars. Alle einzelnenPrufungsleistungen mussen mindestens mit “bestanden” bewer-tet worden sein. Die Modulnote errechnet sich aus dem arithme-tischen Mittel der Einzelleistungen.

Prufungstermine Modulbegleitende Prufungen oder ModulabschlussprufungMasterstudiengang Lehramt Informatik: Termine und Wieder-holungen gemaß §15 der Prufungsordnung. Naheres konnen diePrufungsordnungen des Faches regeln.Bachelorstudiengang Informatik: Termine und Wiederholungengemaß §3 der PrufungsordnungMasterstudiengang Informatik: Termine und Wiederholungengemaß §3 der Prufungsordnung

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Modultitel Rechnernetze

Empfohlen fur:

Verantwortlich: Rechnernetze und Verteilte Systeme

Dauer 2 Semester

Angebotsturnus jahrlich, Beginn im WS

Lehrformen Pro Semester eine Vorlesung (2 SWS) mit Ubungen (2 SWS). WS:Vorlesung Rechnernetze I SS: Vorlesung Rechnernetze II

Arbeitsaufwand 10 Leistungspunkte; 300 Stunden, davon 90 Stunden Prasenzzeit,Selbststudium 210 Stunden inklusive Bearbeitung vonUbungsaufgaben.

Verwendbarkeit Wahl- oder Vertiefungsmodul fur den Studiengang Bachelor Infor-matik Wahl- oder Vertiefungsmodul fur den Studiengang BachelorLehramt Informatik Vertiefungsmodul fur den Studiengang Mas-ter Informatik ohne Schwerpunktwahl Wahlmodul fur den Stu-diengang Master Lehramt Informatik fur Gymnasium

Qualifikationsziele Die Studierenden erwerben Kenntnisse uber die Funktionsweisevon Protokollen fur Anwendungen mit denen Sie teilweise taglichumgehen (WWW, E-Mail, FTP). Sie lernen, welche Anforderun-gen diese Anwendungen stellen und wie diese von Protokollenauf tieferen Ebenen erfullt werden. Daruber hinaus wird der Auf-bau von Rechnernetzen, insbesondere der des Internets aber auchdrahtloser und zellularer Netze, ebenso vermittelt wie die Grund-prinzipien der Kommunikation uber diese Netze.

Inhalt Die erste Vorlesung thematisiert Konzepte, Prinzipien und Stan-dards auf dem Gebiet der Rechnernetze. Aufbauend auf einer ge-nerellen Einfuhrung der Thematik werden in einem Top-Down-Ansatz Schwerpunkte bei der Behandlung und Funktionsweise vonProtokollen auf der Anwendungs, der Transport- und der Inter-netschicht gelegt. Aufbauend auf der ersten Vorlesung beinhaltetdie zweite Vorlesung spezifische Anwendungen und Aspekte vonRechnernetzen. Daruber hinaus werden die Grundlagen zellularerMobilfunknetze, Mobile IP und TCP in drahtlosen Netzen thema-tisiert.


Grundkenntnisse auf dem Gebiet der Rechnernetze. Da die Vor-lesungen aufeinander aufbauen, ist zuerst eine Teilnahme an derVorlesung Rechnernetze I vorgesehen, bevor die Vorlesung Rech-nernetze II besucht werden kann. Eine Vorbereitung auf das Mo-dul kann durch Studium der angegebenen Literatur erfolgen.

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Literaturangabe James F. Kurose, Keith W. Ross, Computer Networking: A Top-Down Approach Featuring the Internet, Addison WesleyWeitere Informationen unter http://www.informatik.uni-leipzig.de/rnvs sowie im Vorlesungsverzeichnis.

Prufungsmodalitaten Jede der beiden Vorlesungen wird schriftlich gepruft. Zum Er-langen der Leistungspunkte des Moduls mussen beide Klausurenbestanden werden.

Prufungstermine Klausuren jeweils zum Semesterende.

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Modultitel Rechnersysteme

Empfohlen fur: Bachelorstudiengang Informatik: 5. SemesterMasterstudiengang Informatik: 1./3. SemesterMasterstudiengang Lehramt Informatik: 1. Semester

Verantwortlich: Technische Informatik

Dauer 1 Semester

Angebotsturnus jahrlich im WS

Lehrformen Vorlesungen (2x2SWS), Seminar 2 SWS

Arbeitsaufwand 10 Leistungspunkte; 300 Stunden, davon 90 Stunden Prasenzzeit,Selbststudium 210 Stunden.

Verwendbarkeit Wahlmodul im Bachelor- und Masterstudiengang Informatik.Wahlmodul im Masterstudiengang Lehramt Informatik fur Gym-nasien und Mittelschulen

Qualifikationsziele Kenntnisse uber die Funktionsweise von Rechnersystemen, derenAufbau und Verfahren zur Leistungssteigerung moderner Rech-nersysteme. Der Theorieteil deckt drei Schwerpunktkomplexe ab:

• Leistungsbewertung von Rechnersystemen

• Aufbau von Rechnersystemen

• Programmierung und Funktionsweise von integrierten Rech-nersystemen

Die Inhalte dieses Moduls werden in Theorie und Praxis erarbei-tet.

Inhalt Der Modul umfasst die folgenden Schwerpunkte:

• Bewertung der Leistung von Rechnersystemen

• RISC und CISC

• Pipelining und Superskalaritat

• Speichertechnologien und -entwurf

• Mikrocontroller

• Busse

• Spezialprozessoren

• Systeme auf einem Chip


keine

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Literaturangabe unter http://www.informatik.uni-leipzig.de sowie im Vorle-sungsverzeichnis

Prufungsmodalitaten Modulklausur zu den einzelnen Vorlesungen (je Vorlesung60minutig). Referat als Vortrag mit Ausarbeitung im SeminarAlle einzelnen Prufungsleistungen mussen fur sich bestanden sein.Die Modulnote errechnet sich aus dem arithmetischen Mittel dergewichteten Einzelleistungen.


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Modultitel Telematik

Empfohlen fur: Bachelorstudiengang Informatik: 6. SemesterMasterstudiengang Informatik: 2./4. SemesterMasterstudiengang Lehramt Informatik: 2./4. Semester

Verantwortlich: Telematik

Dauer 1 Semester


Lehrformen Vorlesungen (2x2 SWS)Ubungen/Praktikum (4 SWS)

Arbeitsaufwand 10 LP; 300 Stunden; davon 90 h Prasenzzeit, 210h Selbststudium

Verwendbarkeit Bachelor- und Masterstudiengang Informatik. Masterstudiengangfur das Lehramt Informatik an Gymnasien und Mittelschulen

Qualifikationsziele Die Studierenden erwerben Kenntnisse zu den Telekommunikati-onstechniken zur Realisierung verteilter und/oder mobiler Soft-waresysteme (GSM, GPS, UMTS). Sie lernen die typischen Rea-lisierungstechniken kennen (web-basierte Systeme, mobiler Code,J2EE-Techniken). Daruber hinaus wird vermittelt, in welchen Si-tuationen mobile Anwendungen typischerweise zur Anwendungkommen.

Inhalt Begriff des mobilen Systems, Begriff des verteiltens Systems,Kommunikationsrotokolle, GSM, GPS, UMTS, Bluetooth, Infra-rot, Multiplexing-Techniken, Dialogflussmodellierung, Eigenschaf-ten mobiler Endgerate, mobile Architekturbeschreibung, Sicher-heit mobiler Systeme, Anwendungssituationen: mobiler Außen-dienst, mobiler Vertrieb, mobile Zeiterfassung, mobile Entertain-ment


keine


Prufungsmodalitaten Je eine 60minutige Modulklausur zu den einzelnen Vorlesungensowie die Losung von studienbegleitenden Praktikumsaufgaben.Alle einzelnen Prufungsleistungen mussen mindestens mit “be-standen” bewertet worden sein.

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Modultitel Visualisierung

Empfohlen fur: Bachelorstudiengang Informatik: 5. SemesterMasterstudiengang Informatik: 1./3. SemesterMasterstudiengang Informatik: 1. Semester

Verantwortlich: Abteilung Bild- und Signalverarbeitung

Dauer 1 Semester


Lehrformen Vorlesungen (2x2 SWS)Praktikum (4 SWS)

Arbeitsaufwand 10 LP; 300 Stunden, davon 120 h Prasenzzeit, 180 h Selbststudium


Qualifikationsziele Die Studierenden sollen die Visualisierung als Anwendung derComputergrafik zur Aufbereitung von Mess- und Simulationsda-ten aus den Natur-, Technik- und Lebenswissenschaften kennen-lernen, wobei Medizin und Biologie besonders hervorgehoben wer-den. Die Kenntnis allgemeiner Prinzipien, die Anwendung auf kon-krete Probleme und die Umsetzung bis hin zur Entwicklung ganzerVisualisierungssysteme sind wesentliche Qualifikationsziele.Fur Lehramtsstudierende vermittelt das Modul Kenntnisse uberProbleme, Methoden und Anwendungen aus einem Vertiefungsge-biet, gemaß den Anforderungen der LAPO I.

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Inhalt Das Modul umfasst 2 Vorlesungen (Visualisierung in Naturwis-senschaft und Technik, Visualisierung in Biologie und Medizin)und ein Praktikum (Visualisierungspraktikum), die alle zu be-legen sind. Visualisierung beschaftigt sich mit der Nutzung derComputergrafik zur Generierung von Bildern und Animationen,die einer verbesserten Auswertung von Experimenten und Simula-tionen durch den Menschen dienen. Sie gehort in vielen Disziplinenzu den grundlegenden Techniken der Datenauswertung.Visualisierung in Naturwissenschaft und Technik:Behandelt werden vor allem Prinzipien, Methoden und erfolgrei-che Beispiele zur Visualisierung von Felddaten, wie sie bei Simu-lationen und Messungen in Physik, Chemie, Meteorologie undden Ingenieurwissenschaften, aber auch der Medizin auftreten.Ferner werden Aspekte des Entwurfs von Visualisierungssyste-men behandelt. Themen sind u. a. Datenrepasentation, Grund-lagen aus Theorie und Anwendungsdomanen, direkte Visualisie-rung, struktur- und merkmalsorientierte Visualisierung, Visuali-sierungssysteme.Visualisierung in Biologie und Medizin:Behandelt werden primar Prinzipien, Methoden und Beispiele derVisualisierung von Daten aus Biologie und Medizin. Themen sindu. a. Isoflachen, Direct Volume Rendering, strukturelle Analyse-methoden, Graphen.Visualisierungspraktikum:Verfahren aus den Vorlesungen werden selbststandig praktischumgesetzt, wobei auch Erfahrungen zur Entwicklung ganzer Vi-sualisierungssysteme gewonnen werden.


keine


Prufungsmodalitaten Fur den erfolgreichen Abschluss des Moduls sind folgendePrufungsleistungen zu erbringen:eine 120minutige Klausur zu beiden Vorlesungen (oder einemundliche Prufung bei geringer Teilnehmerzahl) (60%). Fur dasPraktikum: Losung sowie Prasentation studienbegleitender Prak-tikumsaufgaben (40%). Alle einzelnen Prufungsleistungen mussenmindestens mit “bestanden” bewertet sein. Die Modulnote errech-net sich aus dem gewichteten Mittel der Einzelleistungen.


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Modultitel Text Mining - Wissensrohstoff Text

Empfohlen fur: Bachelorstudiengang Informatik: 5. SemesterMasterstudiengang Informatik: 1./3. SemesterMasterstudiengang fur das Lehramt Informatik: 1. Semester

Verantwortlich: Automatische Sprachverarbeitung

Dauer 1 Semester

Angebotsturnus Jedes WS

Lehrformen • Vorlesung (2 SWS)

• Ubung (1 SWS)

• Praktikum (3 SWS)

Arbeitsaufwand 10 LP; 300 Stunden, davon 90h Prasenzzeit, 210h Selbststudium


Qualifikationsziele Am Beispiel der automatischen semantischen Analyse von Textsoll ein wichtiger Anwendungsbereich der Informatik kennen ge-lernt und praktisch erarbeitet werden. Die Studierenden sollendie Grundlagen des Text Mining verstehen, textorientierte Algo-rithmen anwenden und deren Nutzen bei der Entwicklung vonWissensmanagementlosungen beurteilen lernen.

Inhalt • Wissen und Text

• Grundlagen der Bedeutungsanalyse

• Sprachstatistik (Zipf’sche Gesetze, bedingte Wahrschein-lichkeiten, Kookkurrenzanalyse, small worlds)

• Clustering

• Musteranalyse

• Hybride Verfahren

• Beispielanwendungen


Literaturangabe • Literatur: G. Heyer, U. Quasthoff und T. Wittig, Wissens-rohstoff Text – Text Mining: Grundlagen, Algorithmen, Bei-spiele, w3l-Verlag: Bochum 2005

• http://www.asv.informatik.uni-leipzig.de/lehre

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Prufungsmodalitaten 60 minutige Modulklausur sowie eine Projektprasentation inner-halb des Praktikums. Voraussetzung fur den erfolgreichen Ab-schluss des Moduls ist neben der Prufungsleistung auch die re-gelmaßige Teilnahme an den Lehrveranstaltungen des Moduls. DieNote fur das Modul ergibt sich aus dem arithmetischen Mittel derKlausur und der Projektprasentation.


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Modultitel Algorithmik in Anwendungen


Verantwortlich: Lehrstuhl Betriebliche Informationssysteme

Dauer 1 Semester

Angebotsturnus jedes Semster

Lehrformen 2 Vorlesungen (4 SWS), sowie Ubung oder Seminar oder Prakti-kum (jeweils 2 SWS)

Arbeitsaufwand 10 LP; 300 Stunden, davon 90h Prasenszeit, 210h Selbststudium

Verwendbarkeit Vertiefungsmodul im Masterstudiengang Informatik

Qualifikationsziele Beschaftigung mit Aspekten der Anwendung der Algorithmikals Einheit von konstruktiven, implementatorischen, analytischenund komplexitatstheoretischen Betrachtungen in Bereichen derMathematik und Informatik.

Inhalt Es sind einschlagige Vorlesungen, Seminar oder Praktikum zu be-legen. Die aktuelle Liste der anrechenbaren Veranstaltungen wirdim Rahmen der Veranstaltungsankundigungen vom Modulverant-wortlichen in jedem Semester bekanntgegeben.Es konnen keine Veranstaltungen eingebracht werden, die in ande-ren Modulen Berucksichtigung fanden oder finden sollen. Im Zwei-felsfall liegt die Entscheidung daruber beim Modulverantwortli-chen.


Modul “Basiskurs Algorithmik”


Prufungsmodalitaten Modulklausuren zu den Vorlesungen, APL (Seminar, Praktikum)(Gewichtung: je Klausur 1x, APL 1x)


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Modultitel Basiskurs Algorithmik

Empfohlen fur: Bachelorstudiengang Informatik: 5. SemesterMasterstudiengang Informatik: 1./3. Semester


Dauer 1 Semester


Lehrformen Vorlesungen (3x2 SWS)

Arbeitsaufwand 300 Stunden, 10 LP, Prasenzzeit 90 Stunden, Selbststudium 210Stunden

Verwendbarkeit Vertiefungsmodul im Bachelorstudiengang Informatik und imMasterstudiengang Informatik

Qualifikationsziele Kennenlernen von relevanten Problemstellungen, Methoden undAnsatzen aus dem Bereich der Algorithmik als Einheit vonkonstruktiven, implementatorischen, analytischen und komple-xitatstheoretischen Betrachtungen.

Inhalt Es sind drei einschlagige Vorlesungen zu belegen. Die aktuelle Lis-te der anrechenbaren Veranstaltungen wird im Rahmen der Ver-anstaltungsankundigungen vom Modulverantwortlichen in jedemSemester bekanntgegeben.Es konnen keine Veranstaltungen eingebracht werden, die in ande-ren Modulen Berucksichtigung fanden oder finden sollen. Im Zwei-felsfall liegt die Entscheidung daruber beim Modulverantwortli-chen.


keine


Prufungsmodalitaten Je eine Modulklausur zu den Vorlesungen. Die Modulnote ergibtsich als arithmetisches Mittel der einzelnen Modulklausuren.

Prufungstermine Bachelorstudiengang Informatik: Termine und Wiederholungengemaß §3 der PrufungsordnungMasterstudiengang Informatik: Termine und Wiederholungengemaß §3 der Prufungsordnung

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Modultitel Algorithmik fur Fortgeschrittene



Dauer 1 Semester


Lehrformen 2 Vorlesung zu je 2 SWS, ein Seminar zu 2 SWS

Arbeitsaufwand 300 Stunden, 10 LP, Prasenszeit 90 Stunden, Selbststudium 210Stunden


Qualifikationsziele Vertiefte Beschaftigung mit algorithmentheoretischen Fragen.

Inhalt Schwerpunkt des Moduls ist das Fachseminar, in welchem ein The-ma selbst erarbeitet und zum Vortrag gebracht werden muss. Be-gleitend sind zwei einschlagige Vorlesungen auszuwahlen, in denenvertiefte algorithmische Aspekte behandelt werden. Die aktuelleListe der anrechenbaren Veranstaltungen wird im Rahmen derVeranstaltungsankundigungen vom Modulverantwortlichen in je-dem Semester bekanntgegeben.Es konnen keine Veranstaltungen eingebracht werden, die in ande-ren Modulen Berucksichtigung fanden oder finden sollen. Im Zwei-felsfall liegt die Entscheidung daruber beim Modulverantwortli-chen.


Modul “Basiskurs Algorithmik”


Prufungsmodalitaten Modulklausuren in den Vorlesungen, APL im Seminar (Gewich-tung: je Klausur 1x, APL 1x)


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Master Informatik 10-202-2104 Kernmodul

Modultitel Angewandte Modelltheorie (Master Informatik )

Empfohlen fur: 1./2. Semester

Verantwortlich: Professur Formale Konzepte

Dauer 1 Semester

Angebotsturnus jahrlich (meist WS)

Lehrformen Vorlesung 2 SWS, Ubung 1 SWS

Arbeitsaufwand 5 LP; 150 Std.; davon 45h Prasenszeit, 105h Selbststudium

Verwendbarkeit Kernmodul im Masterstudiengang Informatik Das Modul wird mitLehrveranstaltungen des Moduls Formale Modelle zu einem 10 LPModul kombiniert.

Qualifikationsziele Kenntnisse der Grundbegriffe und Methoden der Modelltheorie.Verstandnis des deklarativen Programmierungsparadigmas unddes Begriffs einer formalen Wissensbasis.

Inhalt Es werden folgende Themen behandelt:

• Grundbegriffe der Mengentheorie

• Mereologie und Mengentheorie

• Hypermengen

• Modelltheoretische Semantik

• Modelltheorie wissensbasierter Systeme

• Interpretierbarkeit von Wissenssystemen

• Modelltheorie von Datenbanken

• Semantik von Logikprogrammen

• Semantik der Begriffsverbande

• Semantik von Modellierungssprachen (RDF, OWL u.a.)


Kenntnisse der Logik wie sie im Modul “Logik, Automaten undSprachen” vermittelt werden. Diese Kurse sollten erfolgreich ab-solviert worden sein.

Literaturangabe weitere Informationen unter http://www.informatik.uni-leipzig.de sowie im Vorlesungsverzeichnis.

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Prufungsmodalitaten 30minutige mundliche ModulprufungVoraussetzung fur den erfolgreichen Abschluss des Moduls ist ne-ben der Prufungsleistung auch der Erwerb eines studienbegleiten-den Ubungsscheines.


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Modultitel Angewandte Automatentheorie


Verantwortlich: Abt. Automaten und Sprachen

Dauer 1 Semester

Angebotsturnus vorzugsweise im WS, jahrlich

Lehrformen 2 SWS Vorlesung mit 1 SWS begleitenden Ubungen, bzw. einSeminar

Arbeitsaufwand 5 LP; Aufwand 150 Std., davon 45h Prasenzzeit, 105h Selbststu-dium

Verwendbarkeit Wahlmodul im Bachelorstudiengang und im MasterstudiengangInformatik im Bereich der Theoretischen Informatik. Jede der Vor-lesungen bereitet, zusammen mit einem entsprechenden Seminar,auf mogliche Inhalte der Bachelor- und Master-Arbeit vor.

Qualifikationsziele • Kenntnisse und Beherrschung von Anwendungen der Auto-matentheorie im gewahlten Bereich

• Sicherheit im Nachweis von wesentlichen spezifizierten Ei-genschaften der Modelle und Theorien

• im Seminar Erlernen selbststandigen wissenschaftlichen Ar-beitens und Vortrag auf einem aktuellen Gebiet der For-schung

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Inhalt In diesem Modul werden Vorlesungen zu den folgenden Themenangeboten:

• Verifikation

– Modellierung von Soft- und Hardwaresystemen alsKripkestrukturen

– Spezifikation mittels temporaler Logiken (CTL, LTL,CTL∗)

– Verfahren des Model checking und deren Komplexitat

– Optimierung dieser Verfahren fur spezifische Situatio-nen (z.B. Nebenlaufigkeit, Symmetrie, Kellersysteme)

• Semantik

– operationelle, denotationelle und axiomatische Seman-tik

– Theorie der cpos und der algebraischen Bereiche(Scott-, biendliche und L-Bereiche, kartesischer Ab-schluss, universelle Bereiche)

• Formalsprachliche Aspekte des DNA-Computing

– Experimente von Adleman und Roweis et al.

– Stickersysteme

– Watson-Crick Automaten

– ID-Systeme

– Splicingsysteme

• Diskrete Strukturen und Codierungstheorie

– Teilweise geordnete Mengen, Boole’sche Algebren,cpo’s

– Graphentheorie

– Codierungstheorie

Ferner wird ein Seminar zur Angewandten Automatentheorie an-geboten. Hier soll der Studıerende eine aktuelle Forschungsar-beit moglichst selbstandig bearbeiten, schriftlich ausarbeiten undhieruber vortragen.


Kenntnisse des Moduls “Logik, Automaten und Sprachen” so-wie Kenntnisse im mathematischen Argumentieren; fur das Se-minar gleichzeitiger oder vorheriger Besuch von Veranstaltungenzur Theoretischen Informatik im Umfang von 6 SWS


Prufungsmodalitaten Klausur (bei weniger als 20 Teilnehmern mundliche Prufung),APL im Seminar (Gewichtung: je Klausur 1x, APL 1x)

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Modultitel Anwendungen Linguistische Informatik



Dauer 1 Semester

Angebotsturnus Jedes SS

Lehrformen Vorlesung (2 SWS), Ubung (1 SWS), Praktikum (3 SWS)

Arbeitsaufwand 300 Stunden, davon 90 Stunden Prasenzzeit, Selbststudium 210Stunden

Verwendbarkeit Wahlmodul Vertiefung Automatische Sprachverarbei-tung/Angewandte Informatik im Masterstudiengang Informatik

Qualifikationsziele Verfahren der Linguistischen Informatik sollen an ausgewahltenAnwendungen der Automatischen Sprachverarbeitung kennen ge-lernt und praktisch erprobt werden. Die Studierenden sollen dieGrundlagen sprachverarbeitender Algorithmen anwenden und de-ren Nutzen bei der Entwicklung von Sprachprodukten beurteilenlernen.

Inhalt • Ziele und Nutzen von Sprachprodukten, Anforderungen undAufgaben

• Maschinelle Ubersetzung

• Terminologie-Extraktion und -Management

• Elektronisches Publizieren, Worterbuchproduktion

• Aktuelles Fallbeispiel


Bachelor Informatik, insbesondere Algorithmen und Datenstruk-turenKernfachvorlesung Linguistische Informatik

Literaturangabe elektronischer Stundenplaner sowie http://www.asv.informatik.uni-leipzig.de/lehre

Prufungsmodalitaten Vorlesung: KlausurUbung: regelmaßige Teilnahme Voraussetzung fur Zulassung zurKlausurPraktikum: ProjektprasentationDie Modulnote ist das arithmetische Mittel aus dem Einzelergeb-nis der Klausur und der Projektprasentation

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Prufungstermine • Klausur und Projektprasentation am Ende des Semesters

• Wiederholungsprufung bis spatestens 3 Monate nach Endeder Vorlesungszeit

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Modultitel Automatentheorie



Dauer 1 Semester

Angebotsturnus im WS, jahrlich

Lehrformen 4 SWS Vorlesung mit 2 SWS begleitenden Ubungen

Arbeitsaufwand 10 LP; 300 Stunden, davon 90h Prasenzzeit, 210h Selbststudium

Verwendbarkeit Wahlmodul im Bachelorstudiengang und Vertiefungsmodul imMasterstudiengang Informatik im Bereich der Theoretischen In-formatik. Die Vorlesung bereitet, zusammen mit einem entspre-chenden Seminar auf mogliche Inhalte der Bachelor- und Master-Arbeit vor.

Qualifikationsziele Kenntnisse und Beherrschung des exakten Umgangs mit algebrai-schen und quantitativen Automatenkonzepten und der Beschrei-bung und Eigenschaften des zugehorigen Verhaltens

Inhalt • Endliche Automaten

• Satze von Kleene und Myhill-Nerode

• algebraische Automatentheorie

• logische Spezifikation des Verhaltens von Automaten(Buchi)

• quantitative Automatenmodelle und ihr Verhalten(Schutzenberger)


Modul “Logik, Automaten und Sprachen”


Prufungsmodalitaten KlausurVoraussetzung zum Bestehen ist studienbegleitend einUbungsschein zu erwerben.


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Modultitel Medizinische Bildverarbeitung und bildgebende Verfah-ren in der Medizin


Verantwortlich: Abteilung fur Bild- und Signalverarbeitung

Dauer 1 Semester


Lehrformen Vorlesung Bildverarbeitung (2 SWS)Seminar Bildverarbeitung (2 SWS)sowie eine weitere Vorlseung (2 SWS) zur Bildaufnahme

Arbeitsaufwand 10 LP; 90h Stunden Prasenzzeit, 90h Selbststudium, 120h Semi-narvorbereitung


Qualifikationsziele Die Studierenden sollen in die Lage versetzt werden, typischeProbleme der Bildverarbeitung zu losen. Neben den theoreti-schen Grundlagen und bewahrten Algorithmen soll der enge Zu-sammenhang zur konkreten Anwendung, sowie den Starken undSchwachen bildgebender Verfahren erkannt werden. Im Vorder-grund stehen Aufgaben der medizinischen Bildverarbeitung.

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Inhalt In der Vorlesung ”Bildverarbeitung” des Pflichtteils werdenfolgende Inhalte behandelt:

• Theoretische Grundlagen, z. B. Bildreprasentation, diskre-te Fouriertransformation, lineare Filter, Abtastung, Skalen-raum

• Merkmalsextraktion, z. B. Pixelverarbeitung, Mittelung,Kantendetektion, Texturanalyse

• Segmentierung, z. B. kantenbasierte Ansatze, Variations-ansatze, Diffusionsmodelle, Morphologie

• Registrierung, z. B. rigide Ansatze, nicht-rigide Ansatze

• Formreprasentation, z. B. Fourierdeskriptoren, Kugel-flachenfunktionen

Das Seminar ”Bildverarbeitung” des Pflichtteils behandelt neueMethoden der Bildverarbeitung, vornehmlich der medizinischenBildverarbeitung.Der Wahlpflichtteil des Modul umfasst mehrere Vorlesungenzum Themenbereich Bildaufnahme und -analyse, von denen eineauszuwahlen ist. Die Vorlesung ”MRT” behandelt Magnetreso-nanztomographie mit folgenden Inhalten:

• Physikalische Grundlagen der MRT; Akquisition strukturel-ler und funktioneller MRT-Daten, evtl. weitere Modalitae-ten, z.B. diffusion tensor imaging (DTI).

• Anwendung von Segmentationsverfahren auf MRT-Bilddaten, z.B. fuer klinische Fragestellungen;

• lineare und nicht-lineare Registrierungsverfahren

• Verarbeitung funktioneller MRT-Daten: statistische Analy-se, neuere Bayes’sche Verfahren

• Anwendung der funktionellen MRT auf Fragen der Hirnfor-schung.

Die Vorlesung ”EEG/MEG” behandelt Elektroenzephalographieund Magnetoenzephalographie mit folgenden Inhalten:

• Grundlagen der Entstehung bioelektromagnetischer Signale

• Grundlagen der Meßtechnik und Signalvorverarbeitung

• Theoretische Grundlagen der Modellierung (Vorwarts- undinverses Problem)

• Volumenleitermodellierung mit Hilfe von MRT (Registrie-rung, Segmentierung, Vernetzung, nichtlineare Transforma-tion)

• Rekonstruktion und Darstellung von 4D Hirnakti-vitatsverteilungen (zeitabhangige Vektor- und Tensorfelder)

• Anwendungen in Klinik und Hirnforschung

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keine


Prufungsmodalitaten Modulklausur (Gewichtung 60Bei weniger als 20 Teilnehmern wirddie Modulklausur durch eine mundliche Prufung ersetzt.


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Modultitel Graphen und biologische Netze


Verantwortlich: Lehrstuhl Bioinformatik

Dauer 1 Semester


Lehrformen • Einfuhrungsvorlesung Graphentheorie (2 SWS)

• Spezialvorlesung (1 SWS)

• Seminar (1 SWS)


Arbeitsaufwand 10 LP; 300 Std.; davon 110h Prasenzzeit und 190h Selbststudium


Qualifikationsziele Die Graphentheorie ist ein unverzichtbares Werkzeug in der Bio-informatik. Sie findet Anwendung sowohl in der Analyse derStruktur von Makromolekulen als auch auf der Ebene vernetzterintra- und interzellularer Prozesse, z.B. Genregulation, Metabo-lismus, Signaltransduktionswege. Im Modul werden sowohl theo-retischer Grundlagen als auch Anwendungen der Graphentheoriein der Bioinformatik behandelt. Desweiteren werden praktischeKenntnisse der Implementierung und Anwendung von (Standard-)Algorithmen zur Analyse von Graphen sowie zu Analyse undVergleich realer biologischer Wechselwirkungsnetze vermittelt.

Inhalt Grundvorlesung :

• Grundlegende Eigenschaften von Graphen: Zusammenhang,Planaritat, Kreise, Farbungen

• Zufallsgraphen

Spezialvorlesung / Seminar : aktuelle Forschungsthemen, z.B.

• Metabolische Netzwerke: Flussanalyse, Organisationen,Netzwerk-Evolution

• Genregulationsnetzwerke: Dynamik, Stabilitat,

• Modelle komplexer biologischer Netzwerke: Wachsende Net-werke, Skalenfreiheit, Selbstahnlichkeit


Bachelor Informatik

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Literaturangabe weitere Informationen unter http://www.informatik.uni-leipzig.de sowie im Vorlesungsverzeichnis

Prufungsmodalitaten 90minutige Modulklausur (bei weniger als 20 Teilnehmern30minutige mundliche Prufung)Voraussetzung fur den erfolgreichen Abschluss des Moduls ist derneben der Prufungslistung auch der Erwerb eines studienbeglei-tenden Praktikumsscheins sowie der Erwerb eines studienbeglei-tenden Seminarscheins.


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Modultitel Fortgeschrittene Methoden in der Bioinformatik


Verantwortlich: Lehrstuhl Bioinformatik

Dauer 1 Semester


Lehrformen • Vorlesung (2 SWS)


• Seminar (1 SWS)




Qualifikationsziele Ziel der Lehrveranstaltung ist es, neue Methoden der Bioinfor-matik im Detail darzustellen. Hierdurch bietet das Modul auchOrientierung uber mogliche Themen fur Masterarbeiten in der In-formatik mit Schwerpunktfach Bioinformatik.

Inhalt • Alignments von zirkularen Sequenzen

• Vergleich von Gen-Anordnungen

• Baum-Alignments: Editier-Distanzen auf geordnetenBaumen als Grundlage von RNA Struktur Vergleichen

• RNA-basierte Phylogenien

• Evolutionsraten und Tests fur Unterschiede in Evolutions-raten

• Blast und seine statistischen Eigenschaften

• Suffix-Baeume und Sequenz-Vergleiche

• Algebraisches Dynamic Pgrogramming


Vertrautheit mit den Fragestellungen und Methoden der Bioin-formatik aus den Modulen “Sequenzanalyse und Genomik” und“Graphen und biologische Netze”


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Prufungsmodalitaten 90minutige Modulklausur oder (bei weniger als 20 Teilnehmern30minutige mundliche Prufung)Voraussetzung fur den erfolgreichen Abschluss des Moduls ist ne-ben der Prufungsleistung auch der Erwerb eines studienbegleiten-den Praktikumsscheins sowie der Erwerb eines studienbegleiten-den Seminarscheins.


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Modultitel Sequenzanalyse und Genomik


Verantwortlich: Lehrstuhl fur Bioinformatik

Dauer 1 Semester


Lehrformen • Einfuhrungsvorlesung Sequenzanalyse und Genomik(2SWS)


• Seminar (1 SWS)



Verwendbarkeit Vertiefungsmodul im Masterstudiengang Informatik Auch ver-wendbar als Modul im Bachelor Biowissenschaften.

Qualifikationsziele Erlernen der elementaren Fragestellungen sowie theoretischerGrundlagen der Bioinformatik. Aneignen von Fahigkeiten im Um-gang mit Standardwerkzeugen zur Suche in Datenbanken mit Ali-gnment Programmen, zur Vorhersage von Protein- und RNA-Strukturen sowie zur Rekonstruktion phylogenetischer Baume;Aneignen der Kompetenz zur Auswahl geeigneter Werkzeuge, zurBewertung der entsprechenden Ergebnisse und zum Erkennenmoglicher Fehler.

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Inhalt Vorlesung Sequenzanalyse und Genomik :

• Exakte und approximative Suche in Sequenzdaten

• lokale und globale Alignierung von Sequenzen

• Phylogenetische Rekonstruktion in Theorie und Praxis

• Einfuhrendes zur Vorhersage von RNA- und Proteinstruk-turen

Eine Spezialvorlesung wird auf einem der folgenden Themenge-biete angeboten:

• Evolutionare Algorithmen: Kombinatorische Optimierungs-Probleme; Simulated Annealing; Werte-Landschaften; Ge-netische Algorithmen; Genetic Programming.

• Hidden-Markov-Modelle in der Bioinformatik : Grundlagenvon HMMs: Baum-Welch- und Viterbi-Algorithmus; Para-meterschaatzung; paarweise Alignments mit HMMs; Profile-HMMs fur Sequenzfamilien; multiple Alignments mit Lernenvon Profile-HMMs.

• Prabiotische Evolution: Astrophysikalische Grundlagen;Prabiotische Chemie; Chemische Reaktionsnetzwerke; DieRNA Welt und alternative Szenarien; Mathematische Mo-delle: Quasispecies, Hyperzyklus, und Co.; Der GenetischeCode.

Praktikum Nukleinsauren oder Praktikum Phylogenetische Re-konstruktion:

• (Nukleinsauren) Praxisnaher Umgang mit Standard-Programmen (u.a. blast, clustalW und dialign) zur ge-nomweiten Suche und zum Sequenzvergleich.

• (Nukleinsauren) Suche nach strukturierter Information,wie z.B. Protein-kodierenden Regionen, nicht-kodierendenRNAs oder regulatorischen Elementen in Genomen un-ter Zuhilfenahme aktueller Werkzeuge und Methoden (z.B.tracker, RNAz oder infernal)

• (Phylogenie) Rekonstruktion von Phylogenien mitStandard-Werkzeugen wie phylip, MEGA oder NeighborNet

• (Phylogenie) Problemgerechte Auswahl einer Methode (Ma-ximum Parsimony, Maximum Likelyhood oder distanzba-siert); kritische Bewertung von Ergebnissen.

• (Nukleinsauren und Phylogenie) Umgang mit Datenquellenwie dem UCSC Genome Browser und


keine


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Prufungsmodalitaten 90minutige Modulklausur oder (bei weniger als 20 Teilnehmern30minutige mundliche Prufung)Voraussetzung fur den erfolgreichen Abschluss des Moduls ist ne-ben der Prufungsleistung auch der Erwerb eines studienbegleiten-den Praktikumsscheins sowie der Erwerb eines studienbegleiten-den Seminarscheins.

Prufungstermine ModulendeTermine und Wiederholungen gemaß §3 der Prufungsordnung desMasterstudiengangs Informatik

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Modultitel Bioinformatik von RNA- und Proteinstrukturen


Verantwortlich: Lehrstuhl fur Bioinformatik

Dauer 1 Semester

Angebotsturnus

Lehrformen • Einfuhrungsvorlesung Bioinformatik der RNA- und Protein-Strukturen (2 SWS)


• Seminar

• Praktikum

Arbeitsaufwand 10 LP; 300 Std.; davon 130h Prasenzzeit und 170h Selbststudiumin folgender Zusammensetzung:

• Vorlesung Bioinformatik der RNA- und Protein-Strukturen:30h Prasenz + 50h Selbstudium

• Spezialvorlesung : 15h Prasenz + 25h Selbstudium

• Seminar : 15h Prasenz + 45h Ausarbeitung des Vortrags

• Praktikum: 50h Anwesenheit + 50h eigenstandige Arbeit amComputer

• Modulprufung : 20h Vorbereitungszeit


Qualifikationsziele Erlernen fortgeschrittener Fragestellungen der Bioinformatik inZusammenhang mit RNA- und Proteinstrukturen; Entwickeln derKompetenz zum eigenstandigen Algorithmen-Entwurf. Aneignenvon Fahigkeiten im Umgang mit Standardwerkzeugen zur zur Vor-hersage und zum Vergleich von RNA- und Protein-Strukturen so-wie der Bewertung der entsprechenden Ergebnisse und zum Er-kennen moglicher Fehler.

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Inhalt • Vorlesung Bioinformatik der RNA- und Protein-Strukturen

– RNA Sekundarstrukturen: Thermodynamische Fal-tung, Faltungskinetik, Phylogenetische Struktur-Rekonstruktion, Protein-Threading

– 3D Strukturen: Molekulardynamik und Molekular Mo-delling, Distanzgeometrie Protein Faltung, Modelle ausder Statistischen Mechanik, Gittermodelle

• Eine Spezialvorlesung wird auf einem der folgenden The-mengebiete angeboten:

– Theorie und Anwendung der dynamischen Program-mierung : Editier-Distanz auf Sequenzen und Baumen,Longest Common Subsequences und partielle Ordnun-gen, Bellmann-Prinzip, Algebraische Dynamische Pro-grammierung.

– Analyse von Genexpressionsdaten: Grundlagen derGenexpression und Micro-Array Technologie; Cluste-ring Algorithmen und maschinelle Lernverfahren in Zu-sammenhang mit Genexpressionsdaten; Expressionsda-tenbanken.

– Fitness-Landschaften und Molekulardynamik : Pa-thways von Protein- und RNA-Faltung; SimulatedAnnealing; neutrale Netzwerke; wissensbasiertePotentiale.

– Modellierung von Gewebsorganisationsprozessen: Zel-lulare Automaten zur Simulation wachsender Zell-aggregate; Stochastische Beschreibung von wachsen-den Vielteilensystemen auf dem Gitter: Masterglei-chungen; Deterministischer Grenzfall der Stochasti-schen Beschreibung; Stochastische Beschreibung vonKolloidteilchen im Kontinuum: Langevingleichungen;Vom Kolloidteilchen zur Zelle: Hinzufugen von Zell-wachstum und Zellteilung; Zellen als deformierba-re, kompressible Objekte: Grundgleichungen aus derKontinuumsmechanik; Modellierung von Tumorwachs-tum in-vitro: Hybridansatz zur Verbindung vonEinzel-Zelldarstellungen mir Kontinuumsgleichungenfur Nahrstoffe; Zweidimensionale fluide und elasti-sche Membranen; Gewebeschichten: fruhe Embryoge-nese und intestinale Darmkrypten

• Praktikum Proteinstrukturen bzw. RNA-Strukturen:

– Praxisnaher Umgang mit dem Vienna RNA packageund anderen Werkzeugen zur Handhabung von RNA-Strukturen.

– Praxisnaher Zugang zur Vorhersage von Proteinstruk-turen, u.a. Homolgiesuche und Protein-Threading; Cri-tical Assessment of Techniques for Protein StructurePrediction (CASP) als Grundlage.

• Seminar:

– Ausarbeitung aktueller Arbeiten und Ubersichtsartikelzum Thema52


keine


Prufungsmodalitaten 90minutige Modulklausur (bei weniger als 20 Teilnehmern30minutige mundliche Prufung)Voraussetzung fur den erfolgreichen Abschluss des Moduls ist ne-ben der Prufungsleistung auch der Erwerb eines studienbegleiten-den Praktikumsscheins sowie der Erwerb eines studienbegleiten-den Seminarscheins.


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Modultitel Betriebliche Informationssysteme



Dauer 1 Semester


Lehrformen • Vorlesung Betriebliche Informationssystme (2 SWS)

• Vorlesung Einfuhrung in XML (2 SWS)

• Seminar oder Praktikum (2 SWS)

Arbeitsaufwand 10 LP; 300 Std.; davon 90h Prasenzzeit, 210h Selbststudium

Verwendbarkeit Wahlpflichtmodul im Master Informatik

Qualifikationsziele

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Inhalt Vorlesung Betriebliche Informationssysteme

• Okonomischer Rahmen

• E-Government

• Geschaftsmodelle

• Betriebliche Anwendungssysteme

• ERP - Systeme

• Content Management Systeme

• Standardisierung im B2B - Datenaustausch

• Marktplatze, Shops und Innerbetriebliche Integration (EAI)

• Customer Relationship Management

Vorlesung XML und Anwendungen

• XML Spezifikation

• Dokumentbeschreibung DTD

• Schema-Sprachen I: XSD (Struktur,Datentypen)

• RELAX NG/DSDL

• XPath

• XQuery, XML Information Set

• XLink, XPointer

• Transformationen: XSLT, XSL/XSL-FO

• Programmierung und Schnittstellen, Werkzeuge und An-wendungen


keine


Prufungsmodalitaten 60minutige Modulklausur.Das Seminar wird nach Vortrag und schriftlicher Zusammenfas-sung bewertet. Die Projektarbeit (Praktikum) wird mit einerschriftlichen Ausarbeitung abgeschlossen und zusammen mit ei-ner Demonstration (Vortrag) der erzielten Ergebnisse bewertet.Gewichtung: Modulklausur 2x, Seminar 1x, Projektarbeit 1x

Prufungstermine ModulendeBachelorstudiengang Informatik: Termine und Wiederholungengemaß §3 der PrufungsordnungMasterstudiengang Informatik: Termine und Wiederholungengemaß §3 der Prufungsordnung

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Modultitel Computergrafik

Empfohlen fur: Bachelorstudiengang Informatik: 4./6. SemesterMasterstudiengang Informatik: 1./2. Semester


Dauer 1 Semester


Lehrformen Vorlesung Computergrafik (2 SWS), Ubung (1 SWS)

Arbeitsaufwand 5 LP; 150 Stunden, davon 45h Prasenzzeit, 45h Selbststudium und60h Losen der Ubungsaufgaben

Verwendbarkeit Kernmodul im Bachelor- und Masterstudiengang Informatik.

Qualifikationsziele Das Modul dient einer grundlegenden Einfuhrung im Theorie undPraxis der Computergrafik. Die Studierenden sollen in die Lageversetzt werden, Starken und Schwachen verschiedener Ansatzeeinzuschatzen und die Computergrafik praktisch einzusetzen.

Inhalt Folgende Themen werden behandelt:

• Grafikhardware

• Rasteralgorithmen

• Affine und Projektive Transformationen

• Reprasentation und Modellierung von Objekten

• Rendering und Visibilitat

• Grafik APIs


keine


Prufungsmodalitaten 60minutige Modulklausur (bei weniger als 12 Teilnehmern30minutige mundliche Prufung)


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Modultitel Computational Neuroscience

Empfohlen fur: Bachelorstudiengang Informatik: 6. SemesterMasterstudiengang Informatik: 1./2./3. Semester


Dauer 1 Semester


Lehrformen 2 Vorlesungen (4 SWS), Wahlpflichtveranstaltung (Spezialvorle-sung (2 SWS), Praktikum, Seminar, Projektarbeit)


Verwendbarkeit Vertiefungsmodul im Bachelor- und Masterstudiengang Informa-tik.

Qualifikationsziele Die Studierenden lernen theoretische, algorithmische undSimulations-Ansatze und Methoden der Computational Neuros-cience kennen, mit denen die komplexen Struktur-Funktions-Beziehungen auf verschiedenen Ebenen des Gehirns untersuchtwerden. Die Kenntnis allgemeiner Prinzipien und die Anwendungauf konkrete Probleme sind wesentliche Qualifikationsziele.

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Inhalt Der Forschungsrichtung der “Computational Neuroscience”kommt eine wichtige Rolle zu bei den weltweit verstarktenBemuhungen um ein Verstandnis der Funktion des Gehirns ausseiner Struktur und neuronalen Dynamik heraus. Dies ist es-sentiell fur die Pravention und Behandlung von Erkrankungendes Nervensystems, fur ein verbessertes allgemeines Verstandnisbiologischer Prozesse, fur die Entwicklung neuartiger hochleis-tungsfahiger Computer und nicht zuletzt fur effiziente Lehr- undLernstrategien. Das interdisziplinare Zusammenwirken von Neu-rowissenschaften, Biologie und Medizin auf der einen Seite, Infor-matik, Mathematik und Physik auf der anderen Seite, hat dabeiwichtige Fortschritte erbracht.Der Pflichtteil des Moduls beinhaltet die beiden Vorlesungen:Computational Neuroscience I und II. Der Wahlteil umfaßt ei-ne der folgenden Lehrveranstaltungen: eine Spezialvorlesung, einPraktikum mit dem Simulator NEURON, ein Seminar zu aus-gewahlten Themen aus der Computational Neuroscience oder eineProjektarbeit zu diesen Themen.

• Computational Neuroscience I

Behandelt werdenAnsatze der Modellierung des Nervensys-tems auf den verschiedenen Strukturebenen. Programmpa-kete fur die Simulation realistischer Modelle von Nervenzel-len und Netzwerken werden vorgestellt. Inhalt:

– Gegenstand und Methoden der CNS

– Das Gehirn als Informationsverarbeitungssystem

– Biophysikalische Modellierung

– Hodgkin-Huxley-Modell

– Dendriten und Synapsen

– Signalverarbeitung in der Nervenzelle, Adaptation,neuronale Codes

– Vergleich von Neuronmodellen

– Prinzipien der sensorische Verarbeitung

– Netzwerkmodelle

• Computational Neuroscience II

Behandelt werden Fragen der Organisation, Entwicklungund Dynamik biologischer Nervennetze, wobei insbesonde-re die Rolle verschiedener Randbedingungen analysiert wird.Es werden Entwurfsprinzipien besprochen, die auch fur elek-tronische Schaltkreise eingesetzt werden. Inhalt:

– Geometrische und biophysikalische Randbedingungenfur die Netzwerkkonnektivitat

– Graphentheoretische Methoden fur die Analyse derNetzwerkkonnektivitat

– Globale Organisation von Kommunikationsnetzen

– Energieverbrauch und neurale Kommunikation

– Miniaturisierung, Energie und Rauschen

• Computerpraktikum mit dem NEURON-Simulator

Die in der Vorlesung “Computational Neuroscience I” ver-mittelten Konzepte werden in realitatsnahen Simulationenund Experimenten mit neuronalen Modellsystemen ange-wendet. Die Ubungen basieren auf dem Simulationspro-gramm NEURON.

In einer Spezialvorlesung oder im Seminar werden ausgewahlteThemen des Gebiets vertieft behandelt, so daß die Studierendenin einem Bereich aktuelle Forschungsarbeiten kennenlernen.

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Prufungsmodalitaten 90minutige Modulklausur (bei weniger als 30 Teilnehmern 30minutige mundliche Prufung) zum Pflichtteil des Moduls (Com-putational Neuroscience I + II)Im Wahlteil

• Spezialvorlesung: 60minutige Klausur (bei weniger als 20Teilnehmern 20 minutige mundliche Prufung)

• Seminar: studienbegleitende APL im Seminar

• Praktikum: studienbegleitende Bearbeitung von Prakti-kumsaufgaben (APL)

• Projektarbeit: schriftlichen Hausarbeit und zugehoriger Vor-trag (APL)

Gewichtung: Klausur im Pflichtteil 2x, Klausur bzw. APL imWahlteil 1x


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Modultitel Software aus Komponenten



Dauer 1 Semester


Lehrformen • Vorlesung Software aus Komponenten (2 SWS)

• Seminar Programmierung und Entwicklung mit und furKomponentensoftware (1 SWS)

Arbeitsaufwand 5 LP; 150 Std; davon 45h Prasenzzeit, 105h Selbststudium

Verwendbarkeit Kernmodul im Masterstudiengang Informatik

Qualifikationsziele Komponententechnologien werden als eine Weiterentwicklungobjekt-orientierter Technolgien betrachtet. Im Gegensatz zufruheren Jahren orientiert sich die Vorlesung starker an denubergreifenden theoretischen Konzepten und Prinzipien fur Soft-warenachnutzung, welche im Buch [Szyperski, 2002] dargestelltsind.

Inhalt Die Vorlesung fuhrt in dieses sich rasch entwickelnde Gebiet vonhoher praktischer Bedeutung ein und setzt dabei nur geringe Vor-kentnisse voraus.Ein besonderer Schwerpunkt sind Komponentenkonzepte auf losegekoppelten Architekturen, wie sie in der Webservice-TechnologieAnwendung finden.Die Vorlesung beruhrt im Einzelnen die folgenden Themen:

• Komponenten. Markt. Standards

• Grundlegende Prinzipien der Wiederverwendung

• Komponentenmodelle und -plattformen im Vergleich: COR-BA, Java, .NET

• Webservices

• Komponenten und Architekturen

• Komponenten und IT-Professionals


keine

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Literaturangabe • H. Balzert: Lehrbuch Grundlagen der Informatik. SpektrumVerlag, Heidelberg 1999.

• H. Balzert: Lehrbuch der Software-Entwicklung. SpektrumVerlag, Heidelberg 2000.

• J. Richter: Microsoft .NET-Framework-Programmierung.Microsoft Press, Unterschleißheim 2002.

• J. Siegel: CORBA 3. Fundamentals and Programming. Wi-ley, New York 2001 (2. Auflage).

• C. Szyperski: Component Software. Beyond Object-Oriented Programming. ACM Press, New York 2002 (2. Auf-lage).

Weitere Informationen unter http://www.informatik.uni-leipzig.de sowie im Vorlesungsverzeichnis.

Prufungsmodalitaten Klausur als Modulklausur


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Modultitel Datenbankpraktikum


Verantwortlich: Abteilung Datenbanken

Dauer 1 Semester

Angebotsturnus jahrlich, vorzugsweise im SS

Lehrformen Relationales Datenbankpraktikum

Arbeitsaufwand 5 LP; 150 Stunden; davon 10h Prasenszeit, 140h Selbststudium

Verwendbarkeit Wahlmodul im Bachelorstudiengang Informatik oder im Master-studiengang Informatik.

Qualifikationsziele Das Modul dient vorrangig zur Auspragung praktischer Fertigkei-ten bei der Erstellung und Benutzung relationaler Datenbanken.Desweiteren ist die Vertiefung der Kenntnisse der Datenbanktech-nologien das Lernziel.

Inhalt • Kompetenzen:Die Studierenden wenden im praktischen Teil des Moduls aneinem komplexen Beispiel die Techniken des Entwurfs undder Implementierung einer Datenbank in einem kommerziel-len Datenbankverwaltungssystem selbststandig an, bringenvorgegebene Daten in die von ihnen erzeugte Datenbank einund stellen eine Schnittstelle zu einer gegebenen Applikati-on her. Jeder dieser Teilschritte wird durch ein Testat ab-geschlossen. Dieses gewahrleistet, dass die Qualitat der Er-gebnisse die erfolgreiche Bearbeitung des nachsten Schritteserlaubt. Der praktische Teil des Moduls erfolgt in Zweier-gruppen, so dass die Studierenden die Projektarbeit in einerkleinen Gruppe erfahren konnen.

• Mit diesem Modul werden insbesondere die praktischen Fer-tigkeiten weiterentwickelt. Daruber hinaus werden die indem Modul Datenbanksysteme vorgestellten Inhalte in ihremZusammenwirken zur Losung komlexer Aufgabenstellungenvorgestellt.


Die Kenntnisse des Moduls Datenbanksysteme I oder einesinhaltlich aquivalenten Moduls anderer Ausbildungseinrichtun-gen/Studiengange werden vorausgesetzt.


Prufungsmodalitaten APL im Praktikum

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Modultitel Anwendungsbezogene Datenbankkonzepte



Dauer 1 Semester (in Ausnahmefallen 2 Semester)

Angebotsturnus jedes SS; Ausdehung auf 2 Semester moglich

Lehrformen 2 Vorlesungen (4 SWS) sowie zusatzlich eine weitere Vorlesung (2SWS) oder ein Seminar (2 SWS)

Arbeitsaufwand 10 LP; 300 Stunden; davon 90h(105h) Prasenzzeit, 210h(195)Selbststudium (Angaben in Klammern fur den Fall, dass Vorle-sung und Ubung Datenbanksysteme II gewahlt werden)

Verwendbarkeit Wahlmodul im Bachelor- oder Masterstudiengang Informatik.

Qualifikationsziele Mit diesem Modul vertiefen die Studierenden ihre Kenntnisse aufdem Gebiet der anwendungsbezogenen Datenbankkonzepte. DasSpektrum der angebotenen Themen ist breit gefachert, so dasssowohl etablierte als auch neu entstehende Gebiete in das Modulaufgenommen werden konnten. Diese Flexibilitat entspricht demuniversitaren Charakter der Ausbildung.Bei Wahl eines Fachseminars in das Modul beweist der Studie-rende seine Fahigkeit, sich unter Anleitung, aber weitestgehendselbstandig, in ein Wissenschaftsgebiet einzulesen.

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Inhalt Der Studierende wahlt aus den folgenden Lehrveranstaltungendrei aus.

• Vorlesung Datenbanksysteme IIInhalt:

– DB-Programmierung: Eingebettetes SQL, CLI /ODBC, Stored Procedures

– Web-Anbindung von Datenbanken: JDBC, Servlets,JSP / ASP, PHP, Portlets

– Objektorientierten Datenbanksystemen (OODBS):Grundlagen, Sprachen ODL, OQL

– Objektrelationale DBS / SQL99

– XML-Datenbanken: Speicherung von XML-Dokumenten, XML Schema, XQuery, existierendeXML-DBS

Zu dieser Lehrveranstaltung werden Ubungsaufgabenals Anleitung zum Selbststudium angeboten, die auf diepraktische Anwendung des Vorlesungsinhalts ausgerichtetsind. Die Losung wird in Ubungen erarbeitet. Mit Hinblickauf die Prufungsklausur wird der Besuch dieser Ubungendringend empfohlen.

• VorlesungModerne DatenbanktechnologienInhalt:

– Datawarehousing und andere Anwendungen von Da-tenbanktechniken

– Ausgewahlte Fragen der Implementierung von Daten-banksystemen

• Vorlesung Implementierung von DatenbanksystemenIInhalt:

– Aufbau von DBS (Schichtenmodell)

– Externspeicherverwaltung: Dateiverwaltung, Einsatzvon Speicherhierarchien, Disk-Arrays, nicht-fluchtigeHalbleiterspeicher

– Pufferverwaltung: Lokalitat, Speicherallokation,Seitenlokalisierung, Seitenersetzung, Lesestrategien(Demand-, Prefetching), Schreibstrategien

– Satzverwaltung: Freispeicherverwaltung, Satzadressie-rung, lange Felder

– Indexstrukturen fur DBS: B-Baume, Hash-Verfahren,Grid-File, R-Baum, Text-Indizes, etc.

– Anfragebearbeitung: Ubersetzung/Interpretation,Query-Optimierung

• Vorlesung Implementierung von DatenbanksystemenIIInhalt:

– Implementierung relationaler Operatoren (Scan, Join,Sort, etc.)

– Synchronisation: Serialisierbarkeit, Sperrverfahren,Deadlock-Behandlung, Mehrversionenverfahren,sonstige Synchronisationsansatze

– Logging und Recovery: Fehlermodell, Logging-Strategien, Checkpoint-Ansatze, Crash-Recovery,Media-Recovery

– Erweiterte Transaktionsmodelle (geschachtelte Trans-aktionen, verkettete Transaktionen, etc.)

– DB-Benchmarks

• Vorlesung Mehrrechner-DatenbanksystemeInhalt:

– Klassifikation von Mehrrechner-DBS

– Architektur von Verteilten DBS

– Datenverteilung

– Verteilte und parallele Anfrageoptimierung

– Transaktionsverwaltung in Verteilten DBS

– Replizierte DBS

– Cluster-DBS (Shared Disk)

• Vorlesung Data Warehousing und Data MiningInhalt:

– Architektur von Data Warehouse-Systemen

– Mehrdimensionale Modellierung

– Datenintegration, Datenbereinigung, ETL-Werkzeuge

– Performance-Techniken: Indexstrukturen, materiali-sierte Sichten, parallele Datenbanken

– Data Mining-Verfahren

– Anwendungsfalle: Web Usage Mining

• Vorlesung Geoinformationssysteme IInhalt:

– Datenbanken, Informationssysteme, Geoinformations-systeme

– Quellen und Erfassung von Daten

– Anwendungsbeispiele mit Demonstration

– Geometrisches Modellieren

– Topologoisches Modellieren

– Anwendungstypische Manipulationen raumbezogenerDaten

– Datenanalyse, Auswertung

– Karten als Ausgabeform der Information

– ATKIS (Uberblick)

• Vorlesung Geoinformationssysteme IIInhalt:

– Anfragesprachen fur GIS

– Datenstrukturen zur Speicherung raumbezogener Da-ten(Anforderungen, Probleme, Flachenpartitionierung,verschiedene Datenstrukturen zur Speicherung vonPunkten und Rechtecken und damit verbundene Al-gorithmen)

Die Diskussion der Datenstrukturen bildet den Schwerpunktder Vorlesung.

• Vorlesung Peer-to-Peer SystemeInhalt:

– Merkmale von P2P-Systemen, das free-riding-Problem

– Ausgewahlte existierende Systeme

– Kernprobleme: Datenverteilung, Auffinden von Daten

– Datenschutz und Datensicherheit in P2P-Systemen

– Qualitatssicherung, Robustheit

– Datenintegration

• Vorlesung Datenbanken in der BioinformatikInhalt:

– Biologische und biochemische Grundlagen

– Uberblick Bio-Datenbanken

– Gen-Datenbanken: Suche, Sequenzanalyse,Annotations-Problematik

– Genexpressionsanalyse: Verfahren, Datenbank-Anforderungen, Data Mining auf Expressionsdaten

– Protein-Datenbanken, Pathway-Datenbanken

– Integration von Bio-Daten

– Anfragesprachen in Bio-Datenbanken, Web Services inder Bioinformatik

• Vorlesung Datenschutz und DatensicherheitInhalt: Begriffsbildungen, Grundfunktionen sicherer Syste-me, Modelle der Rechteverwaltung, Zertifizierung von Soft-ware, rechtliche Aspekte.

• Problemseminar aus dem Gebiet der Datenbank-technologie oder verwandten Gebieten, beispielsweise derBio-Informatik.Die Themenstellung richtet sich nach den aktuellen Ent-wicklungen auf dem Gebiet der Datenbanktechnologie bzw.verwandter Gebiete. Die aktuellen Themen werden imVorlesungsverzeichnis ausgewiesen.Im Rahmen des Seminars ist eine Ausarbeitung zu einemTeilthema, die von einem Mitarbeiter betreut wird, anzu-fertigen und uber ihren Inhalt vorzutragen.

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• Die Kenntnisse des Moduls Datenbanksysteme I (Bachelor -Informatik) oder eines inhaltlich gleichwertigen Moduls an-derer Ausbildungseinrichtungen/Studiengange werden vor-ausgesetzt.

• Bei den konsekutiven Vorlesungen Geoinformationssystemebzw. Implementierungen von Datenbanksystemen ist der In-halt der ersten Teilvorlesung nicht zwingend notwendig furdas Verstehen des zweiten Teils, der Besuch wird jedochempfohlen.

Literaturangabe Zu jeder Vorlesung des Moduls wird eine WEB-Seite mit aktuellenHinweisen, Vorlesungsskript und Literaturangaben als Untersei-te der allgemeinen URL http://dbs.uni-leipzig.de angebotenwerden.

Prufungsmodalitaten Modulklausur (bei weniger als 20 Teilnehmern mundlichePrufung) sowie bei Wahl eines Seminar APL (Gewichtung in die-sem Fall: Klausur 2x, APL 1x)Voraussetzung zum Bestehen ist eine studienbegleitende APL(Ubung)


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Modultitel Anwendungsbezogene Datenbankkonzepte - Kleines Mo-dul



Dauer 1 Semester

Angebotsturnus Das Modul soll im Sommersemester studiert werden.

Lehrformen • Das Modul beinhaltet 1 Vorlesunge (2SWS) oder ein Fach-seminar und eine weitere Vorlesung (1 oder 2 SWS) aus demGebiet Datenbanktechnologien nach Wahl des Studierenden.

• Mit diesem Modul soll der Studierende sein Studium ent-sprechend seinen Interessen flexibel und eigenverantwortlichgestalten konnen. Bei der Auswahl ist zu beachten, dass ei-ne Veranstaltung nicht in zwei Module eingebracht werdenkann.

Arbeitsaufwand 5 Leistungspunkte;150 Stunden;davon Prasenzzeit 45 (60) Stunden, Selbststudium 105 (90) Stun-denDie Vorbereitung des eigenen Beitrags im Fachseminar sind in derZeitplanung fur das Selbststudium enthalten.

Verwendbarkeit Wahlmodul im Masterstudiengang Informatik.Das Modul ist den Gebieten Praktische bzw. Angewandte Infor-matik zuzuordnen.

Qualifikationsziele Mit diesem Modul vertiefen die Studierenden ihre Kenntnisse aufdem Gebiet der anwendungsbezogenen Datenbankkonzepte. Dieseanwendungsorientierte Zielsetzung sollte sich auch in der Wahlder Komponenten des Moduls ausdrucken. Das Spektrum derangebotenen Themen ist breit gefachert, so dass sowohl etablierteals auch neu entstehende Gebiete in das Modul aufgenommenwerden konnten. Diese Flexibilitat entspricht dem universitarenCharakter der Ausbildung.

Bei Wahl eines Fachseminars in das Modul beweist der Studie-rende seine Fahigkeit, sich unter Anleitung, aber weitestgehendselbstandig, in ein Wissenschaftsgebiet einzulesen.

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Inhalt Der Studierende wahlt Lehrveranstaltungen aus den folgenden Ge-bieten aus:

• Data Warehousing und Data Mining

• Datenbanken in der Bioinformatik

• Geoinformationssysteme

• Problemseminar aus dem Gebiet der Datenbanktechnologie

• Peer-to-Peer Systeme


Kenntnisse des Moduls Datenbanksysteme I (Bachelor - Informa-tik) oder eines inhaltlich gleichwertigen Moduls anderer Ausbil-dungseinrichtungen/Studiengange werden vorausgesetzt.


Prufungsmodalitaten • Das Modul wird grundsatzlich durch eine Klausur abge-schlossen, die drei Bestandteile des Moduls sind gleichwertig.Bei einer geringen Teilnehmerzahl kann vom Lesenden einemundliche Prufung festgelegt werden.

• Bei Problemseminaren erfolgt eine gemeinsame Benotungder Ausarbeitung und des Vortrages. Diese gehen mit demGewicht 0,5 in die Teilnote ein. Beide Bestandteile mussenbestanden (mindestens Note 4) sein.

• Es konnen nur Lehrveranstaltungen aus zwei unmittelbaraufeinanderfolgenden Semestern eingebracht werden. BeiWiederholungsprufungen werden nur nicht bestandene Teil-prufungen wiederholt. Ist der Prufungsanspruch fur eineTeilprufung entgultig verfallen (z.B. dadurch, dass fur diesenTeil keine weitere Wiederholung moglich ist), verfallen auchdie anderen fur dieses Modul erbrachten Prufungsleistungen.


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Modultitel Datenbanktechnologien -Aufbaumodul



Dauer 1 Semester (in Ausnahmefallen 2 Semester)

Angebotsturnus Das Modul soll im Wintersemester studiert werden. In Ausnah-mefallen kann nach der Wahl der Lehrveranstaltungen durch denStudierenden es sich noch uber das unmittelbar folgende Semestererstrecken.

Lehrformen 2 Vorlesungen (4 SWS) sowie zusatzlich eine weiterte Vorlesung(2 SWS) oder ein Seminar (2 SWS)

Arbeitsaufwand 10 LP; 300 Stunden; davon 90h(105h) Prasenzzeit, 210h(195)Selbststudium (Angaben in Klammern fur den Fall, dass Vorle-sung und Ubung Datenbanksysteme II gewahlt werden)

Verwendbarkeit Wahlmodul im Bachelor- (5. Semester) oder im Masterstudien-gang Informatik.

Qualifikationsziele Mit diesem Modul vertiefen die Studierenden ihre Kenntnisse aufdem Gebiet der Datenbanktechnologien. Dies sollte sich in derAuswahl der Veranstaltungen ausdrucken. Das Spektrum der an-gebotenen Themen ist breit gefachert, so dass sowohl etablierte alsauch neu entstehende Gebiete in das Modul aufgenommen werdenkonnten. Diese Flexibilitat entspricht dem universitaren Charak-ter der Ausbildung.Bei Wahl des Fachseminars in das Modul beweist der Studie-rende seine Fahigkeit, sich unter Anleitung, aber weitestgehendselbstandig, in ein Wissenschaftsgebiet einzulesen.

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Inhalt Der Studierende wahlt aus den folgenden Lehrveranstaltungendrei aus, wobei bei dieser Auswahl die in der folgenden Aufstellungzuerst genannten Veranstaltungen starker empfohlen werden.

• Vorlesung Datenbanksysteme IIInhalt:

– DB-Programmierung: Eingebettetes SQL, CLI /ODBC, Stored Procedures

– Web-Anbindung von Datenbanken: JDBC, Servlets,JSP / ASP, PHP, Portlets

– Objektorientierten Datenbanksystemen (OODBS):Grundlagen, Sprachen ODL, OQL

– Objektrelationale DBS / SQL99

– XML-Datenbanken: Speicherung von XML-Dokumenten, XML Schema, XQuery, existierendeXML-DBS

Zu dieser Lehrveranstaltung werden Ubungsaufgabenals Anleitung zum Selbststudium angeboten, die auf diepraktische Anwendung des Vorlesungsinhalts ausgerichtetsind. Die Losung wird in Ubungen erarbeitet. Mit Hinblickauf die Prufungsklausur wird der Besuch dieser Ubungendringend empfohlen.

• Vorlesung Moderne Datenbanktechniken (MDBT)Inhalt:

– Datawarehousing und andere Anwendungen von Da-tenbanktechniken

– Aktuelle Fragen der Implementierung von Datenbank-systemen

• Vorlesung Implementierung von DatenbanksystemenIInhalt:

– Aufbau von DBS (Schichtenmodell)

– Externspeicherverwaltung: Dateiverwaltung, Einsatzvon Speicherhierarchien, Disk-Arrays, nicht-fluchtigeHalbleiterspeicher

– Pufferverwaltung: Lokalitat, Speicherallokation,Seitenlokalisierung, Seitenersetzung, Lesestrategien(Demand-, Prefetching), Schreibstrategien

– Satzverwaltung: Freispeicherverwaltung, Satzadressie-rung, lange Felder

– Indexstrukturen fur DBS: B-Baume, Hash-Verfahren,Grid-File, R-Baum, Text-Indizes, etc.

– Anfragebearbeitung: Ubersetzung/Interpretation,Query-Optimierung

• Vorlesung Implementierung von DatenbanksystemenIIInhalt:

– Implementierung relationaler Operatoren (Scan, Join,Sort, etc.)

– Synchronisation: Serialisierbarkeit, Sperrverfahren,Deadlock-Behandlung, Mehrversionenverfahren,sonstige Synchronisationsansatze

– Logging und Recovery: Fehlermodell, Logging-Strategien, Checkpoint-Ansatze, Crash-Recovery,Media-Recovery

– Erweiterte Transaktionsmodelle (geschachtelte Trans-aktionen, verkettete Transaktionen, etc.)

– DB-Benchmarks

• Vorlesung Mehrrechner-DatenbanksystemeInhalt:

– Klassifikation von Mehrrechner-DBS

– Architektur von Verteilten DBS

– Datenverteilung

– Verteilte und parallele Anfrageoptimierung

– Transaktionsverwaltung in Verteilten DBS

– Replizierte DBS

– Cluster-DBS (Shared Disk)

• Vorlesung Data Warehousing und Data MiningInhalt:

– Architektur von Data Warehouse-Systemen

– Mehrdimensionale Modellierung

– Datenintegration, Datenbereinigung, ETL-Werkzeuge

– Performance-Techniken: Indexstrukturen, materiali-sierte Sichten, parallele Datenbanken

– Data Mining-Verfahren

– Anwendungsfalle: Web Usage Mining

• Problemseminar aus dem Gebiet der Datenbank-technologie oder verwandten Gebieten, beispielsweise derBio-Informatik.Die Themenstellung richtet sich nach den aktuellen Ent-wicklungen auf dem Gebiet der Datenbanktechnologie bzw.verwandter Gebiete. Die aktuellen Themen werden imVorlesungsverzeichnis ausgewiesen.Im Rahmen des Seminars ist eine Ausarbeitung zu einemTeilthema, die von einem Mitarbeiter betreut wird, anzu-fertigen und uber ihren Inhalt vorzutragen.

• Vorlesung Geoinformationssysteme IInhalt:

– Datenbanken, Informationssysteme, Geoinformations-systeme

– Quellen und Erfassung von Daten

– Anwendungsbeispiele mit Demonstration

– Geometrisches Modellieren

– Topologoisches Modellieren

– Anwendungstypische Manipulationen raumbezogenerDaten

– Datenanalyse, Auswertung

– Karten als Ausgabeform der Information

– ATKIS (Uberblick)

• Vorlesung Geoinformationssysteme IIInhalt:

– Anfragesprachen fur GIS

– Datenstrukturen zur Speicherung raumbezogener Da-ten(Anforderungen, Probleme, Flachenpartitionierung,verschiedene Datenstrukturen zur Speicherung vonPunkten und Rechtecken und damit verbundene Al-gorithmen)

Die Diskussion der Datenstrukturen bildet den Schwerpunktder Vorlesung.

• Vorlesung Peer-to-Peer SystemeInhalt:

– Merkmale von P2P-Systemen, das free-riding-Problem

– Ausgewahlte existierende Systeme

– Kernprobleme: Datenverteilung, Auffinden von Daten

– Datenschutz und Datensicherheit in P2P-Systemen

– Qualitatssicherung, Robustheit

– Datenintegration

• Vorlesung Datenbanken in der Bioinformatik Inhalt:

– Biologische und biochemische Grundlagen

– Uberblick Bio-Datenbanken

– Gen-Datenbanken: Suche, Sequenzanalyse,Annotations-Problematik

– Genexpressionsanalyse: Verfahren, Datenbank-Anforderungen, Data Mining auf Expressionsdaten

– Protein-Datenbanken, Pathway-Datenbanken

– Integration von Bio-Daten

– Anfragesprachen in Bio-Datenbanken, Web Services inder Bioinformatik

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• Die Kenntnisse des Moduls Datenbanksysteme I (Bachelor -Informatik) oder eines inhaltlich gleichwertigen Moduls an-derer Ausbildungseinrichtungen/Studiengange werden vor-ausgesetzt.

• Bei den konsekutiven Vorlesungen Geoinformationssystembzw. Implementierungen von Datenbanksystemen ist der In-halt der ersten Teilvorlesung nicht zwingend notwendig furdas Verstehen des zweiten Teils, der Besuch wird jedochempfohlen.


Prufungsmodalitaten Modulklausur (bei weniger als 20 Teilnehmern mundlichePrufung) sowie bei Wahl eines Seminar APL (Gewichtung in die-sem Fall: Klausur 2x, APL 1x)Voraussetzung zum Bestehen ist eine studienbegleitende APL(Ubung)


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Modultitel Datenbanktechnologien - Kleines Aufbaumodul



Dauer 1 Semester

Angebotsturnus Das Modul soll im Wintersemester studiert werden.

Lehrformen • Das Modul beinhaltet 1 Vorlesung (2SWS) oder ein Fachse-minar und eine weitere Vorlesung (1 oder 2 SWS) aus demGebiet Datenbanktechnologien nach Wahl des Studierenden.

• Mit diesem Modul soll der Studierende sein Studium ent-sprechend seinen Interessen flexibel und eigenverantwortlichgestalten konnen. Bei der Auswahl ist zu beachten, dass ei-ne Veranstaltung nicht in zwei Module eingebracht werdenkann.

Arbeitsaufwand 5 Leistungspunkte;150 Stunden,davon: Prasenzzeit 45 (60) Stunden, Selbststudium 105 (90) Stun-denDie Vorbereitung des eigenen Beitrags im Fachseminar sind in derZeitplanung fur das Selbststudium enthalten.

Verwendbarkeit Wahlmodul im Masterstudiengang Informatik.Das Modul ist den Gebieten Praktische bzw. Angewandte Infor-matik zuzuordnen.

Qualifikationsziele Mit diesem Modul vertiefen die Studierenden ihre Kenntnisse aufdem Gebiet der Datenbanktechnologien. Dies sollte sich in derAuswahl der Veranstaltungen ausdrucken. Das Spektrum der an-gebotenen Themen ist breit gefachert, so dass sowohl etablierte alsauch neu entstehende Gebiete in das Modul aufgenommen werdenkonnten. Diese Flexibilitat entspricht dem universitaren Charak-ter der Ausbildung.Bei Wahl des Fachseminars in das Modul beweist der Studie-rende seine Fahigkeit, sich unter Anleitung, aber weitestgehendselbstandig, in ein Wissenschaftsgebiet einzulesen.

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Inhalt Der Studierende wahlt Lehrveranstaltungen aus den folgenden Ge-bieten aus:

• Datenbanksysteme II

• Implementierung von Datenbanksystemen

• Mehrrechner-Datenbanksysteme

• Problemseminar aus dem Gebiet der Datenbanktechnologie

• Peer-to-Peer Systeme


Die Kenntnisse des Moduls Datenbanksysteme I (Bachelor - Infor-matik) oder eines inhaltlich gleichwertigen Moduls anderer Aus-bildungseinrichtungen/Studiengange werden vorausgesetzt.


Prufungsmodalitaten • Das Modul wird grundsatzlich durch eine Klausur abge-schlossen, die drei Bestandteile des Moduls sind gleichwertig.Bei einer geringen Teilnehmerzahl kann vom Lesenden einemundliche Prufung festgelegt werden.

• Bei Problemseminaren erfolgt eine gemeinsame Benotungder Ausarbeitung und des Vortrages. Diese gehen mit demGewicht 0,5 in die Teilnote ein. Beide Bestandteile mussenbestanden (mindestens Note 4) sein.

• Bei Wiederholungsprufungen werden nur nicht bestandeneTeilprufungen wiederholt. Ist der Prufungsanspruch fur eineTeilprufung entgultig verfallen (z.B. dadurch, dass fur diesenTeil keine weitere Wiederholung moglich ist), verfallen auchdie anderen fur dieses Modul erbrachten Prufungsleistungen.


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Modultitel Moderne Datenbanktechniken



Dauer 1 Semester


Lehrformen 2 Vorlesungen (3-4 SWS)

Arbeitsaufwand 5 LP; 150 Stunden; davon 45h (60h) Prasenzzeit, 105h (90h)Selbststudium 5 Leistungspunkte

Verwendbarkeit Kernmodul im Masterstudiengang Informatik.

Qualifikationsziele Mit diesem Modul werden die Kenntnisse uber moderne Daten-banktechniken vertieft.

Inhalt Inhalt der Lehrveranstaltung sind die folgenden Komplexe:

• Datawarehousing und andere Anwendungen von Daten-banktechniken

• Aktuelle Fragen der Implementierung von Datenbanksyste-men


Modul Datenbanksysteme I oder ein inhaltlich aquivalentes Modul

Literaturangabe Zu dem Modul wird eine WEB-Seite mit aktuellen Hinweisen, Vor-lesungsskript und Literaturangaben als Unterseite der allgemei-nen URL http://dbs.uni-leipzig.de angeboten werden. Diesewird wahrend des Studiums durch aktuelle Informationen erganzt.

Prufungsmodalitaten Modulklausur (bei weniger als 20 Teilnehmern mundlichePrufung)


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Modultitel Einfuhrung in das symbolische Rechnen



Dauer 1 Semester


Lehrformen Vorlesung 2 SWS, Ubung 1 SWS

Arbeitsaufwand 5 LP; 150 Std.; davon 45h Prasenszeit, 105h Selbststudium

Verwendbarkeit Kernmodul im Bachelorstudiengang Informatik und im Master-studiengang Informatik

Qualifikationsziele Systematische Einfuhrung in grundlegende Prinzipien und Heran-gehensweisen des symbolischen Rechnens.

Inhalt Es wird eine systematische Einfuhrung in die grundlegenden Prin-zipien und Herangehensweisen des symbolischen Rechnens amBeispiel verschiedener Computeralgebrasysteme (Maple, MuPAD,Maxima, Reduce, Mathematica) gegeben. Der Schwerpunkt liegtauf der Herausarbeitung der Unterschiede zu klassischen Program-miersprachen sowie in der Einfuhrung in fur das symbolische Rech-nen typische neue Begrifflichkeiten.


Mathematische Kenntnisse aus den Pflichtmoduln des Studien-gangs.


Prufungsmodalitaten 45-minutige Modulklausur (bei weniger als 20 Teilnehmern 20-minutige mundliche Prufung)


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Modultitel Formale Modelle



Dauer 1 Semester

Angebotsturnus vorzugsweise im SS, jahrlich

Lehrformen Vorlesung (2 SWS) sowie Ubung (1 SWS) oder Seminar (2 SWS)

Arbeitsaufwand 5 LP; 150 Stunden; davon 45h Prasenzzeit, 105h Selbststudium

Verwendbarkeit Wahlmodul im Bachelorstudiengang und im MasterstudiengangInformatik

Qualifikationsziele • Kenntnisse und Beherrschung von formalen Modellen imgewahlten Bereich

• Sicherheit im Nachweis von wesentlichen spezifizierten Ei-genschaften der Modelle und Theorien

• im Seminar Erlernen selbstandigen wissenschaftlichen Ar-beitens und Vortrag auf einem aktuellen Gebiet der For-schung

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Inhalt In diesem Modul werden Vorlesungen zu den folgenden Themenangeboten:

• Endliche Modelltheorie

– Nichtexistenz eines vollstandigen Kalkuls fur endlicheAllgemeingultigkeit (Satz von Trakhtenbrot)

– Ausdrucksstarke logischer Kalkule auf endlichen Struk-turen (z.B. EF-Spiele, Lokalitatssatze)

– Charakterisierung ausgewahlter Komplexitatsklassendurch logische Kalkule (z.B. Satz von Fagin)

• Erweiterte Automatenmodelle und Anwendungen Fur Bau-mautomaten bzw. fur Automaten auf unendlichen Worternwerden die folgenden Fragen untersucht

– Determinismusbegriff

– Charakterisierung der Ausdrucksstarke durch algebrai-sche und logische Methoden

– automatentheoretische Entscheidungsverfahren fur lo-gische Theorien

• Modelle nebenlaufiger Prozesse: Spurtheorie

– Petri-Netze und Spurtheorie

– Spur-Monoide und Graphdarstellungen nebenlaufigerProzesse

– Erkennbare Sprachen in Spur-Monoiden und ihre Cha-rakterisierung (z.B. Ochmanski)

Ferner wird ein Seminar zur Automatentheorie angeboten. Hiersoll der Student eine aktuelle Forschungsarbeit moglichstselbstandig bearbeiten, schriftlich ausarbeiten und hieruber vor-tragen.


Modul “Logik, Automaten und Sprachen”, fur das Seminar gleich-zeitiger oder vorheriger Besuch von Veranstaltungen zur Theore-tischen Informatik im Umfang von 6 SWS


Prufungsmodalitaten Modulklausur (bei weniger als 20 Teilnehmern mundlichePrufung) sowie bei Wahl des Seminars APL im Seminar (Gewich-tung in diesem Fall: Klausur 2x, APL 1x)

Prufungstermine Klausuren Modulende, APL im SemesterBachelorstudiengang Informatik: Termine und Wiederholungengemaß §3 der PrufungsordnungMasterstudiengang Informatik: Termine und Wiederholungengemaß §3 der Prufungsordnung

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Modultitel Fortgeschrittene Methoden des Information Retrieval



Dauer 1 Semester


Lehrformen Vorlesung (2 SWS), Ubung (1 SWS), Praktikum (3 SWS)


Verwendbarkeit Wahlmodul Vertiefung Automatische Sprachverarbei-tung/Angewandte Informatik im Master Informatik

Qualifikationsziele Die Kombination von Methoden des Information Retrieval mitlinguistischen und statistischen Methoden verdeutlicht die Leis-tungsfahigkeit kombinierter Verfahren fur die Informationsgewin-nung. Im Praktikum werden die Studenten ein ausgewahltes Ver-fahren einsetzen und mit sehr großen Mengen von Textdaten um-gehen lernen.

Inhalt • Sprachermittlung

• Cross-Language Information Retrieval

• Ahnlichkeit von Wortern, Satzen und Dokumenten

• Latent Semantic Analysis

• Erkennung von Eigennamen

• Sachgebietsermittlung

• Automatisches Abstracting

• Linkstruktur des Internet

• Crawling im Internet


Bachelor Informatik, insbesondere Algorithmen und Datenstruk-turenModul ”Information Retrieval”


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Prufungsmodalitaten KlausurRegelmaßige Ubungsteilnahme Voraussetzung fur Zulassung zurKlausurPraktikum: ProjektprasentationDie Modulnote ist das arithmetische Mittel aus dem Einzelergeb-nis der Klausur und der Projektprasentation

Prufungstermine • Klausur am Ende des Semesters


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Modultitel Grundlagen Komplexer Systeme


Verantwortlich: Professur fur Parallelverarbeitung und Komplexe Systeme

Dauer 1 Semester

Angebotsturnus jahrlich (meist im SS)

Lehrformen Vorlesung (2 SWS) sowie zusatzlich Vorlesung (1-2 SWS) oderSeminar (2 SWS)

Arbeitsaufwand 5 LP; 150 Stunden; 45h (60h) Prasenzzeit und 105h (90h) Selbst-studium

Verwendbarkeit Kernmodul im Bachelor Informatik; Kernmodul im Master Infor-matik

Qualifikationsziele Im Modul werden grundlegende Kenntnisse uber komplexe Syste-me aus Sicht der Informatik erworben. Dabei werden Methodender Simulation, Verfahren der Schwarm-Intelligenz oder Multi-Agentensysteme behandelt.

Inhalt Diskrete Simulation: Simulationsparadigmen, Grundlagen vonWarteschlangen/Bediensystemen, Formale Modelle fur DiskreteEreignissysteme und Systemspezifikation, Ein- und Ausgabegabe-modellierung, Simulationssprachen, Parallele/Verteilte Simulati-onZellularautomaten: Berechnungsmachtigkeit, Selbstreproduktion,Schnelles Sortieren, Synchronisations- und Markierungsproble-me, Diskretisierung kontinuierlicher Systeme, Modellierung realerPhanomeneVerfahren der Schwarm Intelligenz: Ameisenalgorithmen, Schwar-malgorithmen, Prinzipien der Selbstorganisation in biologischenSystemen und ihre Nutzung in der Informatik


Modul “Algorithmen und Datenstrukturen”


Prufungsmodalitaten Modulklausur (bei weniger als 20 Teilnehmern mundlichePrufung)alternativ bei Wahl eines Seminars: Modulklausur, APL im Semi-nar (Gewichtung: Modulklausur 2x, APL 1x)Bei weniger als 20 Teilnehmern wird die Modulklausur durch einemundliche Prufung ersetzt

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Modultitel Softwaresystemfamilien


Verantwortlich: Lehrstuhl Softwaretechnik (WiWi)

Dauer 1 Semester


Lehrformen • Vorlesung und Seminar Generative Softwareentwicklung (4SWS)

• Vorlesung Software Okonomie (2 SWS)

Arbeitsaufwand 10 LP; 300 Stunden, davon: Prasenzzeit 90 Stunden, Selbststudi-um 210 Stunden


Qualifikationsziele Die Voraussetzungen fur die Entwicklung von Softwaresystemfa-milien im Unterschied zur Einzelsystementwicklung insbesonde-re am Beispiel der kundenindividuellen Abrechnung softwareba-sierter Merkmale und Leistungen kennen und beurteilen konnen.Kenntnis und Anwendung der Softwareentwicklungsprozesse furund mit Wiederverwendung, der Modellierung von Systemfamili-en und der Implementierung der Wiederverwendungsinfrastrukturzur automatischen Erzeugung von Software systemfamilien ein-schließlich neuester Entwicklungen der Forschung.

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Inhalt Das Modul umfasst die Lehrveranstaltungen “Generative Softwa-reentwicklung” und “Software-Okonomie”.Die generative Softwareentwicklung zielt auf die automatisier-te Entwicklung von Anwendungen und Komponenten auf derGrundlage von Softwaresystemfamilien. Folgende Themen wer-den eingefuhrt: Entwicklung fur (domain engineering) und mitWiederverwendung (application engineering), Merkmalmodellie-rung, Entwurf und Implementierung der Bestandteile des gene-rativen Domanenmodells (Softwaresystemfamilienarchitekturen,Komponenten des Losungsraum, domanenspezifische Sprachenund Generatoren), Technikprojektionen zur generativen Soft-wareentwicklung mit C++ (auf der Grundlage der Template-Metaprogrammierung) und mit Frame-verarbeitenden Sprachen,Ausblick auf weitere Technikprojektionen sowie benachbarte Pa-radigmen der Softwareentwicklung, insbesondere aspektorientier-te Softwareentwicklung, Einfuhrung von Softwaresystemfamilien-und Softwareproduktlinienansatzen, Auswahl geeigneter (Teil-)Produkte und Projekte, Vorgehensweisen, Organisationsformen,Management.Die Software-Okonomie untersucht, beschreibt und entwickelt Mo-delle zur Abrechnung software-basierter Merkmale und Leistun-gen. Insbesondere werden die Moglichkeiten vertieft, die sich auseiner in hochstem Maße kundenorientierten Erzeugung von Soft-waresystemen auf der Grundlage von Softwaresystemfamilien er-geben. Folgende Themen werden eingefuhrt:

• Konventionelle Abrechnungsmodelle fur Softwaresysteme(Kauf, Leasing, leistungsbezogene Abrechnung, hardware-bezogene Abrechnung usw.),

• Neuartige Abrechnungsmodelle auf der Grundlage innova-tiver Techniken (merkmalbasierte Abrechnung, leistungsbe-zogene Abrechnung auf Merkmalsebene).



Prufungsmodalitaten Modulklausur (120 min)

Prufungstermine • Prufung: Klausur am Ende des jeweiligen Semesters

• Wiederholungsprufung: Klausur am Ende des Folgesemes-ters

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Modultitel Grundlagen der Parallelverarbeitung



Dauer 1 Semester

Angebotsturnus jahrlich (meist im WS)

Lehrformen Vorlesung (2 SWS) sowie Vorlesung (1-2 SWS) oder Seminar (2SWS)

Arbeitsaufwand 5 LP; 150 Stunden; davon 45h (60h) Prasenzzeit und 105h (90)Selbststudium

Verwendbarkeit Kernmodul im Bachelor Informatik; Kernmodul im Master Infor-matik.

Qualifikationsziele Im Modul wird ein grundlegendes Verstandnis der Parallelverar-beitung, der Modellierung von Parallelrechner-Architekturen so-wie Kenntnisse im Entwurf und in der Implementierung parallelerAlgorithmen erworben. Im Pflichtteil des Moduls werden schwer-punktmassig theoretische Kenntnisse erworben. Im Wahlpflichtteilkonnen die theoretischen Kenntnisse je nach Interessensschwer-punkt ausgebaut werden. Die Studierenden sollen am Ende desModuls grundlegende Moglichkeiten und Techniken der Parallel-verarbeitung kennen.

Inhalt Parallele Algorithmen: Grundlegende Konzepte und Bewertungs-kriterien fur parallele Algorithmen, PRAM-Modell, Parallele Al-gorithmen fur grundlegende Probleme wie Sortieren oder Mergen,Grundlagen von Hardware AlgorithmenParallele Berechnungsmodelle: Grundlegender Aufbau von Paral-lelrechnern, Einfuhrung in realistische Parallerechnermodelle, Va-rianten des BSP-Modells, Varianten des LogP-Modells´, Auswir-kungen der Modelle auf den Entwurf von Algorithmen, Algorith-mische Losung von BeispielproblemenEntwurf und Implementierung paralleler Algorithmen: ParallelePlattformen, Entwurfsprinzipien, Analytische Modellierung, Par-allele Programmierung fur nachrichtengekoppelte und speicher-gekoppelte Parallelrechner, Matrixmultiplikation, Sortieren, Gra-phenalgorithmen, Diskrete Optimierung, Dynamische Program-mierungRekonfigurierbare Rechensysteme: Einsatzbereiche rekonfigurier-barer Rechensysteme, Typen rekonfigurierbarer Rechensysteme,Aufbau von Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), Theo-retische Konzepte der Rekonfigurierbarkeit, Grundlegende Algo-rithmen zu dynamischer Rekonfiguration

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Modul “Technische Informatik´´, Modul “Algorithmen und Da-tenstrukturen”


Prufungsmodalitaten Modulklausuralternativ bei Wahl eines Seminars: Modulklausur, APL im Semi-nar (Gewichtung: Modulklausur 2x, APL 1x)Bei weniger als 20 Teilnehmern wird die Modulklausur durch einemundliche Prufung ersetzt.


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Modultitel Information Retrieval



Dauer 1 Semester


Lehrformen Vorlesung (2 SWS), Ubung (1 SWS)

Arbeitsaufwand 5 Leistungspunkte; 150 Stunden, davon 45 Stunden Prasenzzeit,Selbststudium 105 Stunden

Verwendbarkeit Kernfachmodul im Bachelor bzw. Master Informatik

Qualifikationsziele Mit den Verfahren des Information Retrieval lernen die Studen-ten grundlegende Technologien zur Informationsgewinnung ken-nen. Einen weiteren Schwerpunkt bilden die Probleme beim Um-gang mit sehr großen Datenmengen.

Inhalt • Boolsches Retrieval, Vektorraummodell und Probabilisti-sches Retrieval

• Indexierung, Termgewichte und Ranking

• Evaluierung: Precision und Recall

• Linguistische Methoden des IR

• Erkennen und Verfolgen von Topics


Vorlesung Algorithmen und Datenstrukturen


Prufungsmodalitaten KlausurRegelmaßige Ubungsteilnahme Voraussetzung fur Zulassung zurKlausurDie Modulnote ist die Klausurnote



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Modultitel Komplexe Systeme



Dauer 1 Semester

Angebotsturnus jahrlich (meist im SS)

Lehrformen Vorlesung (4 SWS) sowie Vorlesung (2 SWS) oder Ubung (2x1SWS) oder Seminar (2 SWS) oder Praktikum (2 SWS) oder prak-tische Hausarbeit

Arbeitsaufwand 10 LP; 300 Stunden; davon 65-90h Prasenzzeit, 210-235 Selbststu-dium


Qualifikationsziele Im Modul werden grundlegende Kenntnisse uber komplexe Sys-teme aus Sicht der Informatik sowie Methoden zur Untersuchungund Modellierung komplexer Systeme erworben. Dabei auch Me-thoden der Simulation, Verfahren der Schwarm-Inzelligenz oderMulti-Agentensysteme behandelt.

Inhalt Diskrete Simulation: Simulationsparadigmen, Grundlagen vonWarteschlangen/Bediensystemen, Formale Modelle fur DiskreteEreignissysteme und Systemspezifikation, Ein- und Ausgabegabe-modellierung, Simulationssprachen, Parallele/Verteilte Simulati-onZellularautomaten: Berechnungsmachtigkeit, Selbstreproduktion,Schnelles Sortieren, Synchronisations- und Markierungsproble-me, Diskretisierung kontinuierlicher Systeme, Modellierung realerPhanomeneVerfahren der Schwarm Intelligenz: Ameisenalgorithmen, Schwar-malgorithmen, Prinzipien der Selbstorganisation in biologischenSystemen und ihre Nutzung in der Informatik




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Prufungsmodalitaten Modulklausuralternativ bei Wahl von Seminar oder Praktikum oder Hausarbeit:Modulklausur, APL in Seminar/Praktikum/Hausarbeit (Gewich-tung: Modulklausur 2x, APL 1x)bei Wahl zweier Ubungen: Modulklausur, studienbegleitende Be-arbeitung von UbungsaufgabenBei weniger als 20 Teilnehmern wird die Modulklausur durch einemundliche Prufung ersetzt


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Modultitel Linguistische Informatik



Dauer 1 Semester




Verwendbarkeit Wahlmodul Kernfach Automatische Sprachverarbei-tung/Angewandte Informatik im Bachelor bzw. Master In-formatik

Qualifikationsziele Die Studierenden sollen die linguistischen Grundlagen der Auto-matischen Sprachverarbeitung verstehen und die wesentlichen al-gorithmischen Losungsansatze fur eine automatische Verarbeitungnaturlicher Sprache anwenden konnen.

Inhalt • Ziele, Fragestellungen und Losungsansatze der linguistischenInformatik

• Linguistische Grundlagen: Linguistische Ebenen

• Konzepte und Losungsansatze Morphologie

• Konzepte und Losungsansatze Syntax

• Konzepte und Losungsansatze Semantik


Vorlesung Algorithmen und Datenstrukturen


Prufungsmodalitaten Vorlesung: KlausurUbung: regelmaßige Teilnahme Voraussetzung fur Zulassung zurKlausur



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Modultitel Methoden und Prinzipien der Logik

Empfohlen fur: Bachelorstudiengang Informatik: 4./ 6. SemesterMasterstudiengang Informatik: 1./3. Semester

Verantwortlich: Professur Formale Konzepte

Dauer 1 Semester


Lehrformen Vorlesung Logik 2 SWS, Ubungen 1 SWS


Verwendbarkeit Kernmodul im Bachlorstudiengang Informatik und im Masterstu-diengang Informatik

Qualifikationsziele Kenntnisse der Grundbegriffe und Methoden der formalen Logik.Vertiefung des logisches Schliessen und korrekten Argumentie-rens, Verstandnis des deklarativen Programmierungsparadigmasund des Begriffs einer formalen Wissensbasis. Kenntnisse uber De-duktionssysteme und das automatische Theorembeweisen.

Inhalt Im Modul werden folgende Themen behandelt:

• Aufbau des Pradikatenkalkuls der 1. Stufe

• Axiomatisierung des PK (Frege-Hilbertsche Axiome),

• Ableiten und Folgern,

• Modellbegriff

• Vollstandigkeitssatz

• Grundbegriffe zu den Deduktionssystemen

• Automatisches Theorembeweisen

• Anwendungen in der Kunstlichen Intelligenz


Kenntnisse zu Automaten und formale Sprachen sowie Algorith-men und Datenstrukturen wie sie in den Moduln “Logik, Auto-maten und Sprachen” sowie “Algorithmen und Datenstrukturen”vermittelt werden. Diese Module sollten erfolgreich absolviert wor-den sein.


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Prufungsmodalitaten ModulklausurVoraussetzung fur den erfolgreichen Abschluss des Moduls ist ne-ben der Prufungsleistung auch der Erwerb eines studienbegleiten-den Ubungsscheines.


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Modultitel Ontologie und medizinische Informationssyssteme


Verantwortlich: Professur Formale Konzepte/ Medizinische Informatik

Dauer 1 Semester


Lehrformen Vorlesung (3 SWS), Ubung (1SWS), Seminar (2 SWS)



Qualifikationsziele Kenntnisse der Grundbegriffe und Methoden der ontologieba-sierten Wissensmodellierung. Kenntnisse uber den Aufbau unddie Anwendung wissensbasierter Systeme in der Medizin. Beherr-schung grundlegender Reprasentationstechniken.

Inhalt Ontologie: Stufen der Wissensverarbeitung, Grundlagen der For-malen Ontologie, Systeme von Basisontologien, Ontologische Ab-bildungen, Methoden der Wissensmodellierung, Modellierungs-sprachen, Klassifizierungssysteme in der Medizin, MedizinischeOntologien, Medizinische AnwendungssystemeGrundlagen des Ontological Engineering: Methoden und Prinzipi-en der Wissensmodellierung, Wissensaquisition, ontologische Fun-dierung von Grundbegriffen der Modellierungsebene


Modul “Datenbanken” und Logik und Grundlagen der Wissensa-quisition


Prufungsmodalitaten Mundliche Modulprufung (bei mehr als 20 Teilnehmern Klausur)APL im Seminar ist Voraussetzung fur den erfolgreichen Ab-schluss des Moduls.


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Modultitel Parallelverarbeitung



Dauer 1 Semester

Angebotsturnus jahrlich (meist im WS)

Lehrformen Vorlesung (4 SWS) sowie Vorlesung (2 SWS) oder Ubung (2x1SWS) oder Seminar (2 SWS) oder Praktikum (2 SWS) oder prak-tische Hausarbeit

Arbeitsaufwand 10 LP; 300 Stunden; davon 65-90h Prasenzzeit, 210-235 Selbststu-dium

Verwendbarkeit Veriefungsmodul im Bachelor Informatik; Vertiefungsmodul imMaster Informatik.

Qualifikationsziele Im Modul wird ein grundlegendes Verstandnis der Parallelverar-beitung, der Modellierung von Parallelrechner-Architekturen so-wie Kenntnisse im Entwurf und in der Implementierung parallelerAlgorithmen erworben. Im Pflichtteil des Moduls werden schwer-punktmassig theoretische Kenntnisse erworben. Im Wahlpflicht-teil konnen die theoretischen Kenntnisse ausgebaut werden oderdurch praktische Fahigkeiten erganzt werden. Die Studierendensollen am Ende des Moduls in der Lage sein Moglichkeiten zurLosung von Problemen mittels paralleler Algorithmen abschatzenzu konnen und die Qualitat paralleler Algorithmen bewerten zukonnen.

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Inhalt Parallele Algorithmen: Grundlegende Konzepte und Bewertungs-kriterien fur parallele Algorithmen, PRAM-Modell, Parallele Al-gorithmen fur grundlegende Probleme wie Sortieren oder Mergen,Grundlagen von Hardware AlgorithmenParallele Berechnungsmodelle: Grundlegender Aufbau von Paral-lelrechnern, Einfuhrung in realistische Parallerechnermodelle, Va-rianten des BSP-Modells, Varianten des LogP-Modells´, Auswir-kungen der Modelle auf den Entwurf von Algorithmen, Algorith-mische Losung von BeispielproblemenEntwurf und Implementierung paralleler Algorithmen: ParallelePlattformen, Entwurfsprinzipien, Analytische Modellierung, Par-allele Programmierung fur nachrichtengekoppelte und speicher-gekoppelte Parallelrechner, Matrixmultiplikation, Sortieren, Gra-phenalgorithmen, Diskrete Optimierung, Dynamische Program-mierungRekonfigurierbare Rechensysteme: Einsatzbereiche rekonfigurier-barer Rechensysteme, Typen rekonfigurierbarer Rechensysteme,Aufbau von Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), Theo-retische Konzepte der Rekonfigurierbarkeit, Grundlegende Algo-rithmen zu dynamischer Rekonfiguration


Modul “Technische Informatik´´, Modul “Algorithmen und Da-tenstrukturen”


Prufungsmodalitaten Modulklausuralternativ bei Wahl von Seminar oder Praktikum oder Hausarbeit:Modulklausur, APL im Seminar/Praktikum/Hausarbeit (Gewich-tung: Modulklausur 2x, APL 1x)bei Wahl zweier Ubungen: Modulklausur, studienbegleitende Be-arbeitung von UbungsaufgabenBei weniger als 20 Teilnehmern wird die Modulklausur durch einemundliche Prufung ersetzt


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Modultitel Robotik



Dauer 1 Semester


Lehrformen Vorlesung (4 SWS), Wahlpflichtveranstaltung (Praktikum, Pro-jektarbeit, Spezialisierungsvorlesung oder Problemseminar) (2SWS)

Arbeitsaufwand 10 LP; 300 Stunden; davon 90h Prasenzzeit, 210h Selbststudium

Verwendbarkeit Vertiefungsmodul im Bachelor- und Masterstudiengang Informa-tik.

Qualifikationsziele Autonome Roboter, mussen selbststandig in unbekannten, un-strukturierten und oft fehlerintoleranten und dynamischen Um-gebungen agieren und dabei standig neues Wissen uber die Welterwerben und in ihre Uberlebensstrategien einbeziehen. Das stellteine Vielzahl von Herausforderungen fur die Informatik dar. DasModul will das Problembewusstsein fur dieses zukunftstrachtigeAnwendungsgebiet der Informatik entwickeln und vor allem robus-te, praxisfahige Algorithmen, Planungs- und Lernverfahren dar-stellen, wobei verhaltensbasierte Funktionsarchitekturen, Verfah-ren der Neuroinformatik und allgemein biologisch inspirierte Me-thoden besondere Beachtung finden. Außerdem will das Moduleinen Uberblick uber die aktuellen Entwicklungen auf diesem sichsturmisch entwickelnden Gebiet vermitteln.

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Inhalt Dieses Modul besteht aus zwei zweistundigen Vorlesungen sowiezusatzlich einer zweistundigen Wahlveranstaltung, bevorzugt einPraktikum oder eine Projektarbeit bzw. eine Spezialisierungsvor-lesung oder ein Problemseminar.Verhaltensbasierte Robotik: historischer Hintergrund, grundlegen-de Problemen bei der Realisierung reaktiver robotischer Systemein einer verhaltensbasierten Funktionsarchitektur, Lernverfahren,der Ansatz der sog. Embodied Intelligence, biologisch inspirierteRoboter.Spezielle Realisierungen autonomer Roboter: allgemeine Grundla-gen, Selbstlokalisation autonomer Roboter mit probabilistischenVerfahren, Weltmodellierung, Roboterevolution, Verfahren derSelbstorganisation des Verhaltens, Ansatze des “Artificial Life” inder Robotik, neue Entwicklungen auf dem Gebiet der humanoidenRoboterAutonome Roboter: praktischer Umgang mit physikalischen Ro-botern (sechsbeinige Laufmaschine, Lego Roboter, humanoide Ro-boter), Computersimulationen (vornehmlich ODE (open dynamicengine))



Prufungsmodalitaten Modulklausuralternativ bei Wahl von Seminar oder Praktikum oder Projekt-arbeit: Modulklausur, APL im Seminar/Praktikum/Hausarbeit(Gewichtung: Modulklausur 2x, APL 1x)Bei weniger als 20 Teilnehmern wird die Modulklausur durch einemundliche Prufung ersetzt


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Modultitel Schaltkreisentwurf


Verantwortlich: Technische Informatik

Dauer 1 Semester


Lehrformen Vorlesung (4 SWS) sowie Wahlveranstaltung: Vorlesung (2 SWS),Seminar (2 SWS), Praktikum (2 SWS) oder praktische HausarbeitDer Wahlteil umfasst eine der folgenden Lehrveranstaltungen:Eine Vorlesung zum Thema Schaltkreistheorie, ein PraktikumSchaltkreisentwurf mit VHDL, ein Seminar zu ausgewahlten The-men aus den Bereichen Schaltkreisentwurf, eine Projektarbeit wiez.B. der Entwurf einer Schaltung mit VHDL oder die Implemen-tierung eines Optimierungs- oder Syntheseverfahrens.

Arbeitsaufwand 10 Leistungspunkte; 300 Stunden; davon 60 Stunden Prasenzzeit,Selbststudium 240 Stunden

Verwendbarkeit Vertiefungsmodul im Bachelor Informatik; Vertiefungsmodul imMaster Informatik

Qualifikationsziele Kenntnisse uber die Realisierung und Optimierung von digita-len Schaltungen, deren Beschreibung in einer Hardwarebeschrei-bungssprache wie VHDL.

Inhalt Zieltechnologien, Verfahren und Sprachen zur Darstellung vonSchaltungen, Algorithmen zur Optimierung von Schaltun-gen, Schaltungsentwurf mit VHDL, RealisierungstechnologienEinfuhrung in SystemC


Modul “Grundlagen der Technischen Informatik”


Prufungsmodalitaten Modulklausuralternativ bei Wahl von Seminar, Praktikum oder Hausarbeit:Modulklausur, APL im Seminar/Praktikum/Hausarbeit (Gewich-tung: Modulklausur 2x, APL 1x)


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Modultitel Signalverarbeitung



Dauer 1 Semester



Arbeitsaufwand 5 LP; 45h Prasenzzeit, 45h Selbststudium 60h Losen derUbungsaufgaben

Verwendbarkeit Kernmodul im Bachelorstudiengang Informatik; Kernmodul imMaster Informatik

Qualifikationsziele Das Modul dient dem Erlernen und Anwenden der grundlegen-den Konzepte der digitalen Signalverarbeitung eindimensionalerSignale und bereitet den Boden fur ein tiefes Verstandnis bildge-bender Verfahren und ihrer Auswertung.

Inhalt • Grundbegriffe zu Signalen und Systeme

• Lineare, zeitinvariante Systeme

• Fouriertransformation, analog und zeitdiskret

• z-Transformation

• Analyse von zeitdiskreten linearen, zeitinvarianten Systemenmit Fourier- und z-Transformation

• Filterentwurf

• Diskrete Fouriertransformation


Modul ”Modellierung und Programmierung”, Modul ”Algorith-men und Datenstrukturen”


Prufungsmodalitaten Modulklausur (bei weniger als 12 Teilnehmern mundlichePrufung)


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Modultitel Software-Management

Empfohlen fur: 2. Semester Master Informatik


Dauer 1 Semester


Lehrformen 3 Vorlesungen:

• Software Management (2 SWS)

• Software-Qualitatsmanagement (2 SWS)

• Engineering IT-basierter Dienstleistungen (2 SWS)

Arbeitsaufwand 10 LP; 90h Stunden Prasenzzeit, 210h Selbststudium

Verwendbarkeit Vertiefungsmodul im Master Informatik

Qualifikationsziele Die 3 Lehrveranstaltungen vermitteln die Managementaktivitatenfur die Entwicklung in IT Projekten und von IT Dienstleistungen.

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Inhalt Software Management (2 SWS)

• Grundlagen

• Planung

• Organisation: Gestaltung

• Organisation: Prozess-Modelle

• Personal

• Leitung

• Innovationsmanagement

• Kontrolle: Konfigurations- und Anderungsmanagement

• CASE

• Wiederverwendung

• Sanierung

Software-Qualitatsmanagement (2 SWS)

• Grundlagen Qualitatsmanagement

• QS im V-Modell, Manuelle Prufmethoden

• Produktqualitat - Testende Verfahren

• Produktqualitat - Testmethodik und Testwerkzeuge

• Produktqualitat - Verifizierende Verfahren, Bindung undKopplung

• Produktqualitat - Analysierende Verfahren

• Produktqualitat - Integrations-, System- und Abnahmetest

• Prozessqualitat - QS nach ISO 9000

• Prozessqualitat - TQM und CMM

• Prozessqualitat - BOOTSTRAP und SPiCE

• Prozessqualitat - Business Engineering

Engineering IT-basierter Dienstleistungen

• Typologisierung

• Grundlagen der Dienstleistungsentwicklung

• Vorgehensmodelle

• Plattformstrategie Produktmodelle

• Modularisierung und Variantenmanagement

• Methoden und Werkzeuge

• Management der DL-Entwicklung

• Dienstleistungsimplementierung

• Markteinfuhrung

• Service-Technologien

• Kundenintegration und Kundenmanagement

• Standardisierung

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Prufungsmodalitaten Modulklausur (120 min)

Prufungstermine Modulende

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Modultitel Textdatenbanken



Dauer 1 Semester




Verwendbarkeit Wahlmodul der Angewandten Informatik im BachelorstudiengangInformatikWahlmodul der Angewandten Informatik im MasterstudiengangInformatik

Qualifikationsziele Die Studierenden erlernen das strukturierte Umgehen mit Text-daten als Grundlage fur verschiedene Anwendung der Wissensge-winnung.

Inhalt • Aufbau von Textdatenbanken: Sammeln, Aufbereiten, Inde-xieren

• Statistische Analysemethoden:

• Kookkurrenzen

• Part-Of-Speech-Tagging

• Semantische Wortnetze

• Grundformreduktion, Kompositazerlegung, Desambiguie-rung

• Finden bedeutungsahnlicher Worter

• Linguistische Suchmaschinen




Prufungsmodalitaten KlausurUbung: regelmaßige Teilnahme Voraussetzung fur Zulassung zurKlausurDie Modulnote ist die Klausurnote

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Modultitel Grundlagen der Versicherungsinformatik


Verantwortlich: Arbeitsgruppe Versicherungsinformatik

Dauer 1 Semester


Lehrformen • Vorlesung Einfuhrung in die Versicherungsinformatik (2SWS)

• Vorlesung Softwaremanagement in der Versicherungswirt-schaft (2 SWS)

• Seminar Problemseminar Versicherungsinformatik (2 SWS)

Arbeitsaufwand 10 LP; 300 Stunden; 90h Prasenzzeit, 210h Selbststudium


Qualifikationsziele Durchfuhrung von Aufgaben der VersicherungsinformatikManagement der Erbringung IT-orientierter Leistungen fur dieVersicherungswirtschaftStrukturierung von VersicherungsinformationssystemenAnwendung von Vorgehensmodellen zur SoftwareentwicklungManagement von Risiken, Anderungen und Qualitat im Rahmender SoftwareentwicklungPlanung, Steuerung und Management von Softwareentwicklungs-projektenTreffen von Entscheidungen zum zielorientierten Einsatz von Ent-wicklungswerkzeugen

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Inhalt Branchenkenntnisse VersicherungswirtschaftAufgaben der Versicherungsinformatik: Bereitstellung vonIT-Services zu Produktion, Distribution, Verwaltung und Ma-nagement von Versicherungsprodukten, -dienstleistungen undOrganisationseinheitenManagementmethoden zur Erbringung IT-orientierter Leistungenin und fur Unternehmen der VersicherungswirtschaftGesamtarchitektur von Versicherungsinformationssystemen(Schwerpunkte Anwendungs- und Entwicklungsarchitektur)Methoden und Verfahren zur Definition einer Gesamtarchitekturfur informationsverarbeitende Systeme in Unternehmen derVersicherungswirtschaftProzess zur Entscheidung uber und Entwicklung von SoftwareVorgehensmodelle in der SoftwareentwicklungAufgabenbereiche in der Softwareentwicklung: Systemerstellung,Projektmanagement, Qualitatsmanagement, Konfigurations- undChange-ManagementProjektplanung- und SteuerungEntwicklungsumgebung: Case-Tools, Anbieter, Evaluation, Refe-renzmodelle und EntwicklungswerkzeugeVermittlung fachpraktischer Inhalte im Problemseminar


Literaturangabe Weitere Informationen unter http://www.uni-leipzig.de/versicherungsinformatik/ sowie im Vorlesungsverzeichnis.

Prufungsmodalitaten Modulklausur, APL im Seminar (Gewichtung: Klausur 2x, APL1x)


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Modultitel Kernfelder der Versicherungsinformatik


Verantwortlich: Arbeitsgruppe Versicherungsinformatik

Dauer 1 Semester


Lehrformen Vorlesung Anwendungssysteme in der Versicherungswirtschaft (2SWS), Vorlesung/Seminar Prozessmanagement und Applikati-onsgestaltung in der Versicherungswirtschaft (2 SWS), SeminarHauptseminar Versicherungsinformatik (2 SWS)

Arbeitsaufwand 10 LP; 90h Prasenzzeit, 210h Selbststudium

Verwendbarkeit Wahlmodul im Masterstudiengang Informatik

Qualifikationsziele Management von Versicherungsprodukten in deren LebenszyklusStrukturierung und Aufbau von ProduktmanagementsystemenModellierung von VersicherungsproduktenKonzeption produktgesteuerter VertragsverwaltungKonzeption integrierter SchadenmanagementsystemeModellierung der Bestandteile der fachlichen Anwendungsarchi-tektur von VersicherungsinformationssystemenManagement, Modellierung und Controlling vonGeschaftsprozessenStrukturierung technischer AnwendungsarchitekturenErstellung wissenschaftlicher Arbeiten zu Themen der Versiche-rungsinformatik

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Inhalt Management von Versicherungsprodukten: Produktlebenszyklus,Produktdefinition, Regeldefinition und AblaufdefinitionProduktmanagementsystem: Konzept und Einsatzziele, Aufbauund Zusammenspiel der TeilsystemeProduktmodell: Produktaufbau, Strukturregeln, Beschreibungs-regeln, BerechnungsregelnVertragsmanagementsystem: Konzept der produktgesteuertenVertragsverwaltung: definierende und operationale EbenenSchadenmanagementsystem: Konzept und Einsatzziele, Schaden-prozess, ImplementierungDatenmodell, Funktionsmodell, Prozessmodell als Bestandteileder Anwendungsarchitektur von Versicherungsinformationssyste-menGeschaftsprozessmanagement als Konzept der Organisationsge-staltung und -veranderungMethodische Kenntnisse zu Geschaftsprozessmodellierung, Con-trolling und ImplementierungSchichtenmodell der technische Anwendungsarchitektur:Prasentationsschicht, Steuerungsschicht, Anwendungsschichtund DatenschichtVermittlung fachlicher und facherubergreifender Inhalte sowieAnwendung wissenschaftlicher Vorgehensweisen im Hauptseminar


Literaturangabe Weitere Informationen unter http://www.uni-leipzig.de/versicherungsinformatik/ sowie im Vorlesungsverzeichnis.

Prufungsmodalitaten Modulklausur, APL im Seminar (Wichtung: Klausur 2x, APL 1x)


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Modultitel Wissens- und Content Management



Dauer 1 Semester

Angebotsturnus Jedes WS



Verwendbarkeit Wahlmodul Vertiefung Automatische Sprachverarbei-tung/Angewandte Informatik im Masterstudiengang Informatik

Qualifikationsziele Am Beispiel des Wissens- und Content Managements sollen Ver-fahren der Automatischen Sprachverarbeitung angewendet undpraktisch erprobt werden. Die Studierenden sollen die Grundlagensprachverarbeitender Algorithmen fur das Wissens- und ContentManagement anwenden und deren Nutzen beurteilen lernen.

Inhalt • Grundlagen des Wissens- und Content Management

• Content Management, Content Management Systeme

• Strukturieren und Finden von Informationen

• Wissensmanagemt

• Aktuelles Fallbeispiel


Bachelor Informatik, insbesondere Algorithmen und Datenstruk-turenKernfachvorlesung Linguistische Informatik, Vertiefung Text Mi-ning/Wissensrohstoff Text


Prufungsmodalitaten Vorlesung: KlausurUbung: regelmaßige Teilnahme Voraussetzung fur Zulassung zurKlausurPraktikum: ProjektprasentationDie Modulnote ist das arithmetische Mittel aus dem Einzelergeb-nis der Klausur und der Projektprasentation

Prufungstermine • Klausur und Projektprasentation am Ende des Semesters


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Modultitel Wissensaquisition in der medizinischen Informatik


Verantwortlich: Professur Formale Konzepte/Medizinische Informatik

Dauer 1 Semester


Lehrformen Vorlesung (2 SWS), Ubungen (1 SWS)

Arbeitsaufwand 5 LP; 45h Prasenszeit, 105h Selbststudium

Verwendbarkeit

Qualifikationsziele Kenntnisse grundlegender Methoden der Wissensaquisition sowieKenntnisse uber den Aufbau und die Anwendungen medizinischerExperten- und Konsultationssysteme. Die Studierenden sollen inder Lage sein, diese Methoden auf Probleme in der medizinischenInformatik anzuwenden.

Inhalt Grundlagen der Wissensaquisition weitere Bezeichungen: Wis-sensaquisition in der medizinischen Informatik: Klassifikation vonWissensstypen, Phasenmodelle der Wissensaquisition, Konzep-tuelle Modelle und Reprasentationstechiken, Interviewtechniken,Wissensaquisitionssysteme (KADS, AQUINS, CLASSIKA u.a.),Medizinische Experten- und Konsultationssysteme


Modul “Datenbanken” und Logik


Prufungsmodalitaten Mundliche ModulprufungAPL im Seminar ist Voraussetzung fur den erfolgreichen Ab-schluss des Moduls.


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Modultitel Wissensbasierte Systeme



Dauer 1 Semester


Lehrformen 1 Vorlesung (2 SWS), Ubungen (1 SWS)


Verwendbarkeit Kernmodul im Bachelor- und Masterstudiengang Informatik

Qualifikationsziele Die Studierenden erhalten eine Einfuhrung in grundlegende Me-thoden Wissensbasierter Systeme. Sie sollen dadurch in der Lagesein, Einsatzmoglichkeiten dieser Techniken abzuschatzen und sieauf geeignete Probleme anzuwenden.

Inhalt Die fur die Entwicklung Wissensbasierter Systeme wesentlichenTechniken werden vorgestellt und anhand beispielhafter Anwen-dungen erlautert. Im einzelnen werden folgende Themen behan-delt:

• Was sind Wissensbasierte Systeme?

• Problemlosen und Suche

• Inferenztechniken

• Logikprogrammierung und Antwortmengen

• Wissensbasiertes Planen

• Grundlagen des Maschinellen Lernens

• Behandlung von Unsicherheit


Modul “Logik, Automaten und Sprachen”


Prufungsmodalitaten 60minutige Modulklausur

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Modultitel Einfuhrung in z/OS


Verantwortlich: Abteilung Computer Systeme

Dauer 1 Semester




Verwendbarkeit Wahlmodul im Bachelor- und Masterstudiengang Informatik.

Qualifikationsziele Die Studierenden erhalten am Beispiel z/OS eine Einfuhrungin betriebliche Grossrechner-Betriebssysteme. Sie sollen dadurchin der Lage sein, Einsatzmoglichkeiten dieser Techniken ab-zuschatzen und sie auf geeignete Probleme anzuwenden.

Inhalt Vorgestellt werden die fur Grossrechner-Betriebssysteme we-sentlichen Techniken und anhand beispielhafter Anwendungenerlautert. Im einzelnen werden folgende Themen behandelt:

• Wirtschaftliche und technologische Bedeutung

• z/OS Architecture, Hardware

• Ein-/Ausgabe Subsystem, Mehrrechnereinrichtungen

• Clustering, PR/SM und Sysplex

• z/OS Operating System, Unix System Services, S/390 Linux

• Virtuelle Maschinen

• Sysplex, Coupling Facility und Work Load Manager

• Transaktionsverarbeitung unter CICS

• WebSphere Web Application Server

• Persistent Reuseable Java Virtual Machine


Fur eine Teilnahme sollten Grundkenntnisse auf den GebietenRechnerstrukturen und Betriebssysteme vorhanden sein wie siein dem Moduln “grundlagen der Technischen Informatik” und“Betriebs- und Kommunikationssysteme” vermittelt werden. Ak-tuelle Hinweise dazu, wie der Studierende sich geeignet auf dieTeilnahme an dem Modul vorbereiten kann, werden jeweils aufden Webseiten des Lehrstuhls bekannt gegeben.

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Prufungsmodalitaten 30minutige mundliche Prufung


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