Master of Science - Informatik Prüfungsversion Wintersemester … · 2019-09-12 · Per...

VorlesungsverzeichnisMaster of Science - InformatikPrüfungsversion Wintersemester 2008/09

Sommersemester 2019

Inhaltsverzeichnis

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis 4

Veranstaltungen 5

74524 S2 - IT-Strategy & IT-Business Value 5

74951 OS - Fehlertolerantes Rechnen 5

74961 S - Automotiv 2, Fahrassistenz und Selbstfahrer 6

74971 OS - Cartesisches Seminar 6

74972 OS - Theorie-Kolloquium 6

74973 V - Automatisierte Logik und Programmierungzeichenerror Formale Kalküle und Beweissysteme 7

74974 U - Automatisierte Logik und Programmierungzeichenerror Formale Kalküle und Beweissysteme 7

74976 V - Zuverlässigkeit und Fehlertoleranz 8

74979 V - Didaktik der Informatik II 8

74980 U - Didaktik der Informatik II 8

74981 S - Humanwissenschaftliche Informatilk 8

74983 OS - Lehrstuhlkolloquium II - Diplomanden- und Doktorandenseminar - Didaktik der Informatik 9

74986 V - Informatik und Gesellschaft 9

74987 U - Informatik und Gesellschaft 9

74996 PJ - Logistics Technology 9

74997 PJ - Solver Construction 9

75001 PR - Cognitive technologies 10

75002 S - Cognitive technologies 10

75003 S - Current Topics in Computational Intelligence 10

75006 FS - Knowledge-based Systems 10

75007 FS - Knowledge Representation and Reasoning 10

75012 U - Intelligente Datenanalyse 11

75013 V - Intelligente Datenanalyse 11

75014 V - Sicherheit in Rechnernetzen 11

75015 U - Sicherheit in Rechnernetzen 12

75016 FS - Cluster Computing 12

75017 FS - Komplexe Multimediale Anwendungsarchitekturen 13

75018 V - Netzbasierte Datenverarbeitung 13

75019 U - Netzbasierte Datenverarbeitung 13

75020 V - E-Learning 13

75021 U - E-Learning 14

75026 FS - Software Engineering 14

75027 V - Object-Oriented Programming with C++ 14

75028 U - Object-Oriented Programming with C++ 14

75034 U - Konzepte paralleler Programmierung 14

75035 V - Konzepte paralleler Programmierung 14

75172 PJ - Interoperability in the IoT 15

75174 V - Machine Learning 15

75175 U - Machine Learning 15

2Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 4

Inhaltsverzeichnis

75178 PJ - Evaluierung und Optimierung von VR-Lehr-/Lernanwendungen 15

75179 S - Rechnerarchitektur und Mikroprozessortechnik 16

75181 U - Zuverlässigkeit und Fehlertoleranz 16

75184 V - Mobile Security 16

Glossar 17


Abkürzungsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Veranstaltungsarten

AG Arbeitsgruppe

B Blockveranstaltung

BL Blockseminar

DF diverse Formen

EV Einführungsveranstaltung

EX Exkursion

FP Forschungspraktikum

FS Forschungsseminar

FU Fortgeschrittenenübung

GK Grundkurs

IL individuelle Leistung

KL Kolloquium

KU Kurs

LK Lektürekurs

LP Lehrforschungsprojekt

OS Oberseminar

P Projektseminar

PJ Projekt

PR Praktikum

PU Praktische Übung

RE Repetitorium

RV Ringvorlesung

S Seminar

S1 Seminar/Praktikum

S2 Seminar/Projekt

S3 Schulpraktische Studien

S4 Schulpraktische Übungen

SK Seminar/Kolloquium

SU Seminar/Übung

TU Tutorium

U Übung

V Vorlesung

VE Vorlesung/Exkursion

VP Vorlesung/Praktikum

VS Vorlesung/Seminar

VU Vorlesung/Übung

WS Workshop

Veranstaltungsrhytmen

wöch. wöchentlich

14t. 14-täglich

Einzel Einzeltermin

Block Block

BlockSa Block (inkl. Sa)

BlockSaSo Block (inkl. Sa,So)

Andere

N.N. Noch keine Angaben

n.V. Nach Vereinbarung

LP Leistungspunkte

SWS Semesterwochenstunden

Belegung über PULS

PL Prüfungsleistung

PNL Prüfungsnebenleistung

SL Studienleistung

L sonstige Leistungserfassung

4

Master of Science - Informatik - Prüfungsversion Wintersemester 2008/09

Vorlesungsverzeichnis

Veranstaltungen

74524 S2 - IT-Strategy & IT-Business Value

Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft

1 S2 Fr 14:00 - 16:00 14t. N.N. 12.04.2019 Prof. Dr. Key Pousttchi

Fr 14-16 Uhr; Raum s. Homepage

Kommentar

Die Bedeutung des IT-Einsatzes im Unternehmen ist in starkem Wandel begriffen. Diente IT in der Masse der Unternehmenbisher vor allem operativen Zielen, so führt die Digitalisierung dazu, dass das Kerngeschäft auf strategischer Ebenebeeinflusst wird. IT Strategy + IT Business Value werden damit auf der Ebene der Unternehmensführung relevant.

Aufbauend auf die Vorlesung IT Strategy + IT Business Value erlernen die Studierenden geeignete Analyse- und/oderGestaltungsmethoden und wenden diese auf konkrete Unternehmen oder sonstige Organisationen an. Im Zusammenwirkenmit dem Seminar IT Strategy + IT Business Value bereitet es auf eine Bachelorarbeit in diesem Fachgebiet vor.

Die Anzahl der Projektplätze ist begrenzt.

Auf Basis einer hochwertigen Projektleistung können einzelne Studierende in die Forschungsarbeit des Lehrstuhls einbezogenwerden und hierfür eine gesonderte Bescheinigung erhalten.

Voraussetzung

Das Projekt ITSBV wird für B.Sc.-Studenten der WI angeboten. Die Teilnahme ist an den erfolgreichen Abschlussder Vorlesung ITSBV gebunden. Die Vorlesung ist geöffnet für B.Sc. Studenten der INF / CS und der BWL mit dementsprechenden Vertiefungsfach.

Literatur

Siehe Homepage des Lehrstuhls

Leistungsnachweis

Die Projektnote ergibt sich aus Präsentation (1/3) und schriftlicher Dokumentation (2/3) der Ergebnisse.

Bemerkung

Die Bewerbung um einen Seminarplatz ist bis zum 09.04.2018 erforderlich. Bitte beachten Sie, hierfür und für diePräsenztermine, die Informationen auf der Homepage des Lehrstuhls.

74951 OS - Fehlertolerantes Rechnen


1 OS Mi 16:00 - 18:00 wöch. 3.04.0.02 10.04.2019 Prof. Dr. Michael Gössel

Kommentar

In dem Seminar tragen Mitarbeiter und Gäste der Arbeitsgruppe, Diplomanden, Masterstudenten und Batcherlorstudenten,die einen großen Beleg oder einen Batcherlorarbeit schreiben, ihre Forschungsergebnisse vor und stellen sie zur Diskussion.Das Oberseminar dient auch dazu, neue, aktuell publizierte Ergebnisse auf dem Gebiet des fehlertoleranten Rechnens zuerarbeiten.

Voraussetzung

Vorlesung Technische Informatik nützlich:Fehlertoleranter Systementwurf, Codierungstheorie aktuelle Belegarbeit oderDiplomarbeit oder Masterarbeit in der Arbeitsgruppe eigener Vortrag

Literatur

aktuelle Arbeiten, werden gemeinsam ausgewaehlt.


https://puls.uni-potsdam.de/qisserver/rds?state=verpublish&status=init&vmfile=no&moduleCall=webInfo&publishConfFile=webInfo&publishSubDir=veranstaltung&publishid=74524

https://puls.uni-potsdam.de/qisserver/rds?state=verpublish&status=init&vmfile=no&moduleCall=webInfo&publishConfFile=webInfoPerson&publishSubDir=personal&keep=y&personal.pid=5852




Leistungsnachweis

Eigener Vortrag und regelmäßige Teilnahme am Seminar

74961 S - Automotiv 2, Fahrassistenz und Selbstfahrer


1 BL N.N. N.N. Block N.N. N.N. Gerrit Kalkbrenner

Kommentar

Fahrzeughersteller statten ihre Fahrzeuge mit immer mehr Sicherheitskomponenten aus: ABS Airbags Tempomat. Mit vielPrestige betreibt Google eine Flotte von selbst-fahrenden Fahrzeugen, die bereits viele Millionen Kilometer fehlerfrei gefahrensind. In diesem Wochenendseminar wollen wir uns mit einzelnen Themen vertieft befassen.

Leistungsnachweis

Vortrag und Ausarbeitung.

Bemerkung

Bitte beachten Sie die Terminankündigungen per Aushang oder auf der Webseite.

Kurzkommentar

Die Termine werden kurz vor Beginn der Vorlesungszeit bekannt gegeben.

74971 OS - Cartesisches Seminar


1 OS Di 10:00 - 13:00 wöch. 3.04.2.01 09.04.2019 Prof. Dr. ChristophKreitz, Tim Richter, Nuria Brede, Dr. rer. nat.Sebastian Böhne, MarioFrank

Voraussetzung

Gute Kenntnisse in theoretischer Informatik und Logik

Literatur

Verschiedene Fachartikel (siehe Webseite)

Leistungsnachweis

Vorstellung und Diskussion eines wissenschaftlichen Artikels

Lerninhalte

Das Cartesische Seminar, ursprünglich am Potsdamer Institut für Klimafolgenforschung entstanden, ist methodisch den vonRené Descartes in seinem "Discours de la méthode pour bien conduire sa raison..." formulierten Regeln wissenschaftlicherForschung verpflichtet, thematisch jedoch offen gestaltet. Die gemeinsame gründliche Lektüre klassischer Texte derMathematik, Physik, Ökonomie, Informatik u.a. eröffnet den Teilnehmern, die in sehr verschiedenen Fachgebieten arbeiten,ungewohnte Perspektiven und neue Einsichten.Zu Beginn des Wintersemesters 2018/19 haben wir den Text "The Development of Proof Theory" von Jan von Plato in derStanford Encyclopedia of Philosophy gelesen, uns mit Hans Liebigs Artikel "Konrad Zuse, Erfinder des Computers - imVergleich mit Alan Turing und John v. Neumann" sowie mit dem Artikel "Topics in the theory of DNA computing" von Amos,Paun, Rozenberg und Salomaa beschäftigt. Schliesslich haben wir im Februar begonnen, das zweite Kapitel in StraumannsLehrbuch zur Thermodynamik zum zweiten Hauptsatz der Thermodynamik zu lesen. Im Sommersemester 2019 werden wirzunächst letztere Lektüre abschliessen.

74972 OS - Theorie-Kolloquium


1 OS Mi 14:00 - 16:00 wöch. 3.04.0.02 10.04.2019 Prof. Dr. ChristophKreitz, Tim Richter, Nuria Brede, Dr. rer. nat.Sebastian Böhne, MarioFrank

1 OS Mi 14:00 - 16:00 Einzel 3.04.2.01 24.04.2019 Prof. Dr. Christoph Kreitz,Tim Richter, Mario




























Frank, Nuria Brede, Dr.rer. nat. Sebastian Böhne

Voraussetzung

Aktive Mitarbeit an Themen der Arbeitsgruppe, z.B zur Vorbereitung und Praesentation von Studien- und Abschlussarbeiten.Keine Doppelanrechnung von eigenstaendiger Leistung.

Leistungsnachweis

Seminarvortrag + schriftliche Ausarbeitung zu einem selbstgewaehlten Arbeitsthema

Lerninhalte

In unserem Kolloquium diskutieren wir aktuelle Forschungsprojekte und -ergebnisse unserer Arbeitsgruppe und für unsereArbeit relevante Ergebnisse aus den Bereichen Formale Methoden in der Programmierung sowie automatisches undtaktikbasiertes Theorembeweisen

74973 V - Automatisierte Logik und Programmierungzeichenerror Formale Kalküle und Beweissysteme


1 V Mo 10:00 - 12:00 wöch. 3.04.1.02 08.04.2019 Prof. Dr. Christoph Kreitz

1 V Mi 10:00 - 12:00 14t. 3.04.1.02 17.04.2019 Prof. Dr. Christoph Kreitz

Kommentar

Softwareprodukte sind in den vergangenen Jahren ein integraler Bestandteil unseres alltäglichen Lebens geworden.Anwendungen reichen von Steuerungsmodulen in Alltagsprodukten, e-Commerce, Telephonnetzen, bis hin zuAutomobilkonstruktion und Luftfahrtkontrolle. Die wachsende Komplexität und umfassendere Verwendung dieser Produktemacht es erforderlich, Methoden zu entwickeln, welche die Zuverlässigkeit von Software besonders in sicherheitskritischenAnwendungen sicherstellen. Aus konzeptioneller Sicht ist der Entwurf von Software im wesentlichen ein logischerSchlussfolgerungsprozess, der Wissen über Algorithmen, deren Anwendungsbereich und Programmiertechniken verwendetund zu einem Grossteil schematisiert werden kann. Durch den Einsatz logisch-formaler Methoden kann die Zuverlässigkeitdieses Prozesses erheblich gesteigert werden. Im Rahmen der Vorlesung Automatisierte Logik und Programmierung werdendie Grundlagen logisch-formaler Programmentwicklung besprochen. Die Formalisierung von Logik, Berechenbarkeit undDatentypen in der intutionistischen Typentheorie bildet das theoretische Fundament. Die Automatisierung logischer Schlüssewird anhand des interaktiven Beweissystems Nuprl demonstriert. Aufgrund des Umfangs der Thematik wird die Veranstaltungauf zwei Semester verteilt. Schwerpunkt des ersten Semesters sind das theoretische Fundament. Thema des zweitenSemesters sind Aufbau, Automatisierung und Anwendung von Beweissystemen.

Voraussetzung

Gute Logikvorkenntnisse dringend empfohlen. Teilnahme fuer Bachelorstudenten ab 5. Fachsemester nach Ruecksprachemoeglich

Literatur

Per Martin-Löf: Intuitionistic Type Theory., Studies in Proof Theory Lecture Notes, Bibliopolis, Napoli 2002 Robert L. Constableet. al.: Implementing Mathematics with the Nuprl proof development system. Prentice Hall, 1986 Lawrence C. Paulson: Logicand Computation: Interactive Proof with Cambridge LCF. Cambridge University Press, 1987

Leistungsnachweis

Muendliche Abschlusspruefung. Bei mehr als 15 Teilnehmern wird die Pruefung in Form einer Klausur abgenommen

74974 U - Automatisierte Logik und Programmierungzeichenerror Formale Kalküle und Beweissysteme


1 U Mi 10:00 - 12:00 14t. 3.04.1.02 10.04.2019 Prof. Dr. Christoph Kreitz

Kommentar

Softwareprodukte sind in den vergangenen Jahren ein integraler Bestandteil unseres alltäglichen Lebens geworden.Anwendungen reichen von Steuerungsmodulen in Alltagsprodukten, e-Commerce, Telephonnetzen, bis hin zuAutomobilkonstruktion und Luftfahrtkontrolle. Die wachsende Komplexität und umfassendere Verwendung dieser Produktemacht es erforderlich, Methoden zu entwickeln, welche die Zuverlässigkeit von Software besonders in sicherheitskritischenAnwendungen sicherstellen. Aus konzeptioneller Sicht ist der Entwurf von Software im wesentlichen ein logischerSchlussfolgerungsprozess, der Wissen über Algorithmen, deren Anwendungsbereich und Programmiertechniken verwendetund zu einem Grossteil schematisiert werden kann. Durch den Einsatz logisch-formaler Methoden kann die Zuverlässigkeitdieses Prozesses erheblich gesteigert werden. Im Rahmen der Vorlesung Automatisierte Logik und Programmierung werdendie Grundlagen logisch-formaler Programmentwicklung besprochen. Die Formalisierung von Logik, Berechenbarkeit undDatentypen in der intutionistischen Typentheorie bildet das theoretische Fundament. Die Automatisierung logischer Schlüssewird anhand des interaktiven Beweissystems Nuprl demonstriert. Aufgrund des Umfangs der Thematik wird die Veranstaltungauf zwei Semester verteilt. Schwerpunkt des ersten Semesters sind das theoretische Fundament. Thema des zweitenSemesters sind Aufbau, Automatisierung und Anwendung von Beweissystemen.












Voraussetzung

Gute Logikvorkenntnisse dringend empfohlen. Teilnahme fuer Bachelorstudenten ab 5. Fachsemester nach Ruecksprachemoeglich

Literatur

Per Martin-Löf: Intuitionistic Type Theory., Studies in Proof Theory Lecture Notes, Bibliopolis, Napoli 2002 Robert L. Constableet. al.: Implementing Mathematics with the Nuprl proof development system. Prentice Hall, 1986 Lawrence C. Paulson: Logicand Computation: Interactive Proof with Cambridge LCF. Cambridge University Press, 1987

Leistungsnachweis

Muendliche Abschlusspruefung. Bei mehr als 15 Teilnehmern wird die Pruefung in Form einer Klausur abgenommen

74976 V - Zuverlässigkeit und Fehlertoleranz


1 V Fr 12:00 - 14:00 wöch. 3.04.0.02 12.04.2019 Prof. Dr. Michael Gössel,Prof. Dr. Milos Krstic

Kommentar

Die Vorlesung Zuverlässigkeit und Fehlertoleranz vermittelt grundlegende Kenntnisse für das Verstehen, den Entwurf, dieAnwendung und die Bewertung fehlertoleranter und zuverlässiger Systeme.

Durch die sich jahrelang weiter verkleinernden Dimensionen elektrischer Bauelemente reduzieren sich die Herstellungskostenelektronischer Schaltungen und Systeme. Gleichzeitig nimmt ihre Fehleranfälligkeit zu.

Um zuverlässige Schaltungen in modernen Technologien realisieren zu können sind daher zunehmend Verfahren desfehlertoleranten Systementwurfes erforderlich. Diese werden in der Vorlesung erarbeitet.

Folgende Begriffe sind dabei wichtig:

Technische Fehler und funktionelle Fehler, Fehlermodelle, Hardware-Test-Algorithmen, Eingebauter Selbsttest,Testdatenkompaktierung, Verfahren der On-Line-Fehlererkennung, Fehlertoleranz und fehlerkorrigierende Codes,TMR, Selbstprüfende und selbsttestende Schaltungen, Systemzuverlässigkeit (Verfügbarkeit, Sicherheit, Wartbarkeit),Administrierung von Redundanz, Modellierung der Zuverlässigkei (kombinatorische Modelle und Markov-Modelle),Softwearebasierter Test und Selbsttest, Software-Fehlertoleranz für Prozessoren.

74979 V - Didaktik der Informatik II


1 V Do 12:00 - 14:00 wöch. 3.04.0.02 11.04.2019 Prof. Dr. Andreas Schwill

Kommentar

http://ddi.cs.uni-potsdam.de/Lehre/ddi2

Leistungsnachweis

Prüfungsgespräch im Umfang von 15-20 Minuten oder Projektarbeit

74980 U - Didaktik der Informatik II


1 U Mi 12:00 - 14:00 wöch. 3.04.0.02 17.04.2019 Dr. rer. nat. MareenPrzybylla

1 U Mi 12:00 - 14:00 Einzel 3.04.2.01 24.04.2019 Dr. rer. nat. MareenPrzybylla

Kommentar

http://ddi.cs.uni-potsdam.de/Lehre/ddi2

Leistungsnachweis

Prüfungsgespräch im Umfang von 15-20 Minuten oder Projektarbeit

74981 S - Humanwissenschaftliche Informatilk


1 OS Do 16:00 - 18:00 wöch. 3.04.2.14 11.04.2019 Prof. Dr. Andreas Schwill















Leistungsnachweis

Vortrag und schriftliche Ausarbeitung.

Kurzkommentar

Es handelt sich um das Modul "Huwi" als Pflichtveranst. im Master Lehramt. (Nur sp. Sekundarstufe I)

74983 OS - Lehrstuhlkolloquium II - Diplomanden- und Doktorandenseminar - Didaktik der Informatik


1 OS Do 16:00 - 18:00 wöch. 3.04.2.14 11.04.2019 Prof. Dr. Andreas Schwill

Kommentar

http://www.informatikdidaktik.de/Lehre/Lehrstuhlkolloquium

Leistungsnachweis

Vortrag und schriftliche Ausarbeitung

74986 V - Informatik und Gesellschaft


1 V Mi 16:00 - 18:00 wöch. 3.04.1.02 10.04.2019 Prof. Dr. Andreas Schwill

Kommentar

http://informatikdidaktik.de/Lehre/IuG

Leistungsnachweis

Mu#ndliche Pru#fung (15-30 Minuten)

74987 U - Informatik und Gesellschaft


1 U Fr 14:00 - 16:00 wöch. 3.04.1.02 12.04.2019 Prof. Dr. Andreas Schwill

74996 PJ - Logistics Technology


1 PJ N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Torsten Schaub

Kommentar

In this project groups of students develop intelligent, software-based robots roaming in virtual worlds.

Leistungsnachweis

Implementation and documentation

Kurzkommentar

Auftaktveranstaltung für alle Projekte der Professur "WI" am 9.4.19 um 16 Uhr im Raum 03.04.0.02.

74997 PJ - Solver Construction


1 PJ N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Torsten Schaub

Kommentar

This project deals with the construction of automated problem solvers using Boolean constraint technology. Usually, a projectgroup implements an entire solver or elaborates upon dedicated techniques within an existing solver.

Voraussetzung

Prerequisites in ASP or SAT.

Literatur

See website.













Leistungsnachweis

Implementation and documentation

Bemerkung

Die Zusammenkünfte finden nach Absprache statt.

Kurzkommentar

Auftaktveranstaltung für alle Projekte der Professur "WI" am 9.4.19 um 16 Uhr im Raum 03.04.0.02.

75001 PR - Cognitive technologies


1 PR N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Torsten Schaub,Javier Romero Davila

Kommentar

This course gives an introduction to agent technology, focussing on techniques inducing intelligent behaviour.

Leistungsnachweis

Assignments, reports, and talks

75002 S - Cognitive technologies


1 S Do 12:00 - 14:00 wöch. 3.04.1.02 11.04.2019 Prof. Dr. Torsten Schaub,Javier Romero Davila

Kommentar

This course gives an introduction to agent technology, focussing on techniques inducing intelligent behaviour.

Leistungsnachweis

Assignments, reports, and talks

75003 S - Current Topics in Computational Intelligence


1 S Do 12:00 - 14:00 wöch. 3.04.1.02 11.04.2019 Prof. Dr. Torsten Schaub,Javier Romero Davila

Kommentar

This course deals with current research topics in computational intelligence. The concrete set of topics changes from year toyear.

75006 FS - Knowledge-based Systems


1 FS Mi 14:00 - 16:00 wöch. 3.04.2.14 10.04.2019 Prof. Dr. Torsten Schaub

Kommentar

This seminar deals with state-of-the-art research questions in the area of knowledge-based systems. It targets studentsworking on or aiming at a BSc,Msc, or Phd thesis in this research direction.

Voraussetzung

Knowledge in knowledge representation and reasoning, of course :)

Literatur

See website.

Leistungsnachweis

Seminarteilnahme, -vortrag und -ausarbeitung (bei Benotung)

75007 FS - Knowledge Representation and Reasoning


1 FS Mi 14:00 - 16:00 wöch. 3.04.2.14 10.04.2019 Prof. Dr. Torsten Schaub

Kommentar

This seminar deals with state-of-the-art research questions in the area of knowledge representation and reasoning. It targetsstudents working on or aiming at a BSc,Msc, or Phd thesis in this research direction.
















Voraussetzung

Knowledge in knowledge representation and reasoning, of course :)

Literatur

See website.

Leistungsnachweis

Seminarteilnahme, -vortrag und -ausarbeitung (bei Benotung)

75012 U - Intelligente Datenanalyse


1 U Di 10:00 - 12:00 wöch. 3.04.0.04 09.04.2019 Prof. Dr. Tobias Scheffer

2 U Do 14:00 - 16:00 wöch. 3.04.0.04 11.04.2019 Prof. Dr. Tobias Scheffer

3 U Fr 14:00 - 16:00 wöch. 3.04.0.04 12.04.2019 Prof. Dr. Tobias Scheffer

4 U N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Tobias Scheffer

Kommentar

Die Veranstaltung beschäftigt sich mit Algorithmen, die aus Daten lernen können. Algorithmen des maschinellen Lernensgewinnen aus Daten Modelle, mit denen sich dann Vorhersagen über das beobachtete System treffen lassen. Anwendungenfür Datenanalyse-Verfahren erstrecken sich von der Vorhersage von Kreditrisiken über die Auswertung astronomischerDaten bis zu persönlichen Musikempfehlungen. Die Veranstaltung setzt sich aus einem Vorlesungs- und einem Projektteilzusammen. Der Vorlesungsteil vermittelt die Grundlagen des maschinellen Lernens. Im Projektteil werden anwendungsnaheAufgaben eigenständig in Python bearbeitet.

Leistungsnachweis

Projektaufgabe, Klausur oder mündliche Prüfung

75013 V - Intelligente Datenanalyse


1 V Mo 12:00 - 14:00 wöch. 3.06.H02 08.04.2019 Prof. Dr. Tobias Scheffer

Kommentar

Die Veranstaltung beschäftigt sich mit Algorithmen, die aus Daten lernen können. Algorithmen des maschinellen Lernensgewinnen aus Daten Modelle, mit denen sich dann Vorhersagen über das beobachtete System treffen lassen. Anwendungenfür Datenanalyse-Verfahren erstrecken sich von der Vorhersage von Kreditrisiken über die Auswertung astronomischerDaten bis zu persönlichen Musikempfehlungen. Die Veranstaltung setzt sich aus einem Vorlesungs- und einem Projektteilzusammen. Der Vorlesungsteil vermittelt das notwendigen Grundlagen des maschinellen Lernens. Im Projektteil werdenanwendungsnahe Aufgaben eigenständig in Python bearbeitet.

Leistungsnachweis


75014 V - Sicherheit in Rechnernetzen


1 V Mi 10:00 - 12:00 wöch. 3.06.H01 17.04.2019 Prof. Dr. Bettina Schnor

1 V Fr 10:00 - 12:00 14t. 3.06.H01 26.04.2019 Prof. Dr. Bettina Schnor













Kommentar

Achtung! Die Meldung der Lehrveranstaltung "Sicherheit in Rechnernetzen" für das Modul "1070 Praktische Informatik" wurdestorniert. Dafür wurden PULS die Lehrangebote

- Computational Intelligence

- Intelligente Datenanalyse

- Sprachtechnologie

als mögliche Lehrveranstaltungen für "1070 Praktische Informatik" gemeldet. Es kann bis zur Veröffentlichung der Korrektureneinige Zeit dauern.

Voraussetzung

Vorlesung Grundlagen Betriebssysteme und Rechnernetze

Leistungsnachweis

Hausaufgaben, Klausur

75015 U - Sicherheit in Rechnernetzen


1 U Fr 10:00 - 12:00 14t. 3.06.H01 03.05.2019 Kristina Sahlmann

Kommentar

Achtung! Die Meldung der Lehrveranstaltung "Sicherheit in Rechnernetzen" für das Modul "1070 Praktische Informatik" wurdestorniert. Dafür wurden PULS die Lehrangebote

- Computational Intelligence

- Intelligente Datenanalyse

- Sprachtechnologie

als mögliche Lehrveranstaltungen für "1070 Praktische Informatik" gemeldet. Es kann bis zur Veröffentlichung der Korrektureneinige Zeit dauern.

Voraussetzung


Leistungsnachweis

Hausaufgaben, Klausur

75016 FS - Cluster Computing


1 FS Do 09:00 - 11:00 wöch. 3.04.2.14 18.04.2019 Prof. Dr. Bettina Schnor

Kommentar

Das Forschungsseminar behandelt aktuelle Themen aus dem Bereich Cluster Computing. Es werden aktuelle Arbeiten vonDoktoranden, Diplomanden, Master- und Bachelorstudenten aus dem Bereich Cluster Computing, Betriebssysteme undNetzwerksicherheit vorgestellt.

Eine Vortragsuebersicht finden Sie hier: www.cs.uni-potsdam.de/bs/teaching/courses.html

Voraussetzung

Teilnehmer sind Doktoranden, Diplomanden, Master- und Bachelorstudenten aus der Arbeitsgruppe Betriebssysteme undVerteilte Systeme.







Leistungsnachweis

Die Vorträge und die Ausarbeitung der Teilnehmer werden benotet und gehen zu je 50 % in die Note ein.

75017 FS - Komplexe Multimediale Anwendungsarchitekturen


1 FS Di 14:00 - 16:00 wöch. 3.04.0.02 09.04.2019 Prof. Dr.-Ing. UlrikeLucke, Raphael Zender, Francis Zinke, StefanieLemcke, Julian Dehne

Kommentar

Es werden aktuelle Forschungsarbeiten des Lehrstuhls sowie studentische Arbeiten vorgestellt und diskutiert.

75018 V - Netzbasierte Datenverarbeitung


1 V Di 08:00 - 10:00 wöch. 3.04.1.02 09.04.2019 Prof. Dr.-Ing. UlrikeLucke, Raphael Zender

Kommentar

Aktuelle (Multimedia-)Applikationen setzen i.d.R. nicht nur leistungsfähige Clients voraus, sondern sind für den Einsatz inRechnernetzen konzipiert. Häufig handelt es sich um parallelisierte Anwendungen. Neben Servern und Netzwerktechnikerfordert dies spezielle netzbasierte Architekturen, um die Interoperabilität der einzelnen Komponenten in heterogenenUmgebungen zu gewährleisten. Die Vorlesung geht nach einer Einführung in die Thematik auf ausgewählte Konzepte ein, wiez.B. Grid Computing, Peer-to-Peer Kommunikation oder Service-Orientierte Architekturen. In der begleitenden Übung werdendie vorgestellten Konzepte vertiefend betrachtet und an einem Programmierbeispiel selbst analysiert.

Voraussetzung

Netzwerk- und Betriebssystem-Kenntnisse

Literatur

wird in der Veranstaltung bekannt gegeben

Leistungsnachweis

wird in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben

75019 U - Netzbasierte Datenverarbeitung


1 U Mi 14:00 - 16:00 wöch. 3.04.1.02 10.04.2019 Stefanie Lemcke

Kommentar

Aktuelle (Multimedia-)Applikationen setzen i.d.R. nicht nur leistungsfähige Clients voraus, sondern sind für den Einsatz inRechnernetzen konzipiert. Häufig handelt es sich um parallelisierte Anwendungen. Neben Servern und Netzwerktechnikerfordert dies spezielle netzbasierte Architekturen, um die Interoperabilität der einzelnen Komponenten in heterogenenUmgebungen zu gewährleisten. Die Vorlesung geht nach einer Einführung in die Thematik auf ausgewählte Konzepte ein, wiez.B. Grid Computing, Peer-to-Peer Kommunikation oder Service-Orientierte Architekturen. In der begleitenden Übung werdendie vorgestellten Konzepte vertiefend betrachtet und an einem Programmierbeispiel selbst analysiert.

Voraussetzung

Netzwerk- und Betriebssystem-Kenntnisse

Literatur

wird in der Veranstaltung bekannt gegeben

Leistungsnachweis

wird in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben

75020 V - E-Learning


N.N. N.N. N.N. N.N. N.N. N.N. N.N. N.N.

Kommentar

Die Veranstaltung gibt eine Einführung in das rechnergestützte Lehren und Lernen aus der Perspektive der Informatik.Es werden zunächst generelle didaktische Szenarien diskutiert und darauf aufbauend Beschreibungsmöglichkeiten,Werkzeuge, Plattformen und Architekturen der IT ausführlich behandelt. Aktuelle E-Learning-Lösungen an der UniversitätPotsdam und ihre strategische Weiterentwicklung veranschaulichen das Thema. Abschließend wird ein Einblick in verwandteFragestellungen wie Organisation, Rechte, Geschäftsmodelle u.ä. gegeben.



















Leistungsnachweis

mdl. Prüfung (Voraussetzung zur Zulassung ist die erfolgreiche Erstellung eines kleinen E-Learning-Angebots im Team)

75021 U - E-Learning


N.N. N.N. N.N. N.N. N.N. N.N. N.N. N.N.

Kommentar

Die Veranstaltung gibt eine Einführung in das rechnergestützte Lehren und Lernen aus der Perspektive der Informatik.Es werden zunächst generelle didaktische Szenarien diskutiert und darauf aufbauend Beschreibungsmöglichkeiten,Werkzeuge, Plattformen und Architekturen der IT ausführlich behandelt. Aktuelle E-Learning-Lösungen an der UniversitätPotsdam und ihre strategische Weiterentwicklung veranschaulichen das Thema. Abschließend wird ein Einblick in verwandteFragestellungen wie Organisation, Rechte, Geschäftsmodelle u.ä. gegeben.

Leistungsnachweis

mdl. Prüfung (Voraussetzung zur Zulassung ist die erfolgreiche Erstellung eines kleinen E-Learning-Angebots im Team)

75026 FS - Software Engineering


1 FS Do 10:00 - 12:00 wöch. 3.04.1.02 11.04.2019 Prof. Dr.-Ing. ChristianHammer

75027 V - Object-Oriented Programming with C++


1 V Mi 16:00 - 18:00 wöch. 3.06.H01 10.04.2019 Prof. Dr.-Ing. ChristianHammer

Kurzkommentar

Für INF-DSAM9 unbedingt zur Vorlesung anmelden, da sie eine Prüfungsnebenleitung ist. (PNL)

75028 U - Object-Oriented Programming with C++


1 U Mo 14:00 - 16:00 wöch. 3.06.H01 15.04.2019 Prof. Dr.-Ing. ChristianHammer

Kurzkommentar

Für INF-DSAM7 unbedingt zur Übung anmelden, da sie eine Prüfungsnebenleistung ist. (PNL)

75034 U - Konzepte paralleler Programmierung


1 U Do 12:00 - 14:00 wöch. 3.06.H01 18.04.2019 Petra Vogel

Kommentar

siehe Webseite

Voraussetzung


Leistungsnachweis

mindesten 50% der Hausaufgabenpunkte, um zur Klausur zugelassen zu werden. Die Note ergibt scih aus der Klausurnote.

Kurzkommentar

5.4.18. Die Lehrveranstaltung beginnt am 17.4.18.

75035 V - Konzepte paralleler Programmierung


1 V Di 14:00 - 16:00 wöch. 3.06.H01 16.04.2019 Prof. Dr. Bettina Schnor

















Kommentar

siehe Webseite

Voraussetzung


Leistungsnachweis

mindesten 50% der Hausaufgabenpunkte, um zur Klausur zugelassen zu werden. Die Note ergibt scih aus der Klausurnote.

75172 PJ - Interoperability in the IoT


1 PJ Mi 14:00 - 18:00 wöch. 3.04.1.03 10.04.2019 Prof. Dr. Bettina Schnor, Kristina Sahlmann

Kurzkommentar

Eventuell wird der Raum 03.04.2.02 genutzt.

75174 V - Machine Learning


1 V Mo 12:00 - 14:00 wöch. 3.06.H02 08.04.2019 Prof. Dr. Tobias Scheffer

Kommentar

Die Veranstaltung beschäftigt sich mit Algorithmen, die aus Daten lernen können. Algorithmen des maschinellen Lernensgewinnen aus Daten Modelle, mit denen sich dann Vorhersagen über das beobachtete System treffen lassen. Anwendungenfür Datenanalyse-Verfahren erstrecken sich von der Vorhersage von Kreditrisiken über die Auswertung astronomischerDaten bis zu persönlichen Musikempfehlungen. Die Veranstaltung setzt sich aus einem Vorlesungs- und einem Projektteilzusammen. Der Vorlesungsteil vermittelt das notwendigen Grundlagen des maschinellen Lernens. Im Projektteil werdenanwendungsnahe Aufgaben eigenständig in Python bearbeitet.

Leistungsnachweis


75175 U - Machine Learning


1 U Di 10:00 - 12:00 wöch. 3.04.0.04 09.04.2019 Prof. Dr. Tobias Scheffer

2 U Do 14:00 - 16:00 wöch. 3.04.0.04 11.04.2019 Prof. Dr. Tobias Scheffer

3 U Fr 14:00 - 16:00 wöch. 3.04.0.04 12.04.2019 Prof. Dr. Tobias Scheffer

4 U N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Tobias Scheffer

Kommentar

Die Veranstaltung beschäftigt sich mit Algorithmen, die aus Daten lernen können. Algorithmen des maschinellen Lernensgewinnen aus Daten Modelle, mit denen sich dann Vorhersagen über das beobachtete System treffen lassen. Anwendungenfür Datenanalyse-Verfahren erstrecken sich von der Vorhersage von Kreditrisiken über die Auswertung astronomischerDaten bis zu persönlichen Musikempfehlungen. Die Veranstaltung setzt sich aus einem Vorlesungs- und einem Projektteilzusammen. Der Vorlesungsteil vermittelt die Grundlagen des maschinellen Lernens. Im Projektteil werden anwendungsnaheAufgaben eigenständig in Python bearbeitet.

Leistungsnachweis


75178 PJ - Evaluierung und Optimierung von VR-Lehr-/Lernanwendungen


1 PJ Mo 10:00 - 12:00 wöch. 3.04.0.02 08.04.2019 Prof. Dr.-Ing. UlrikeLucke, Raphael Zender, Matthias Weise




















Kommentar

In dem Projektseminar werden die Möglichkeiten, Risiken und Implikationen des Einsatzes von Virtual Reality imBildungskontext thematisiert. Dabei steht die Evaluierung und resultierende Optimierung einer eigenen VR-Lehr-/Lernanwendungen im Fokus. Zur Teilnahme sind sowohl umfassende Unity-Programmierkenntnisse als auch dasVorliegen einer eigenen VR-Lehr-/Lernanwendung erforderlich. Beides wurde im Rahmen der Vorgängerveranstaltung imWintersemester 2018/19 erworben.

75179 S - Rechnerarchitektur und Mikroprozessortechnik


1 S Di 10:00 - 12:00 wöch. 3.04.0.02 09.04.2019 Prof. Dr.-Ing. ChristianBenno Stabernack

75181 U - Zuverlässigkeit und Fehlertoleranz


1 U Fr 14:00 - 16:00 wöch. 3.04.0.02 12.04.2019 Prof. Dr. Michael Gössel,Prof. Dr. Milos Krstic

Kommentar

Die Vorlesung führt die Grundlagen und Techniken des Entwurfs zuverlässiger und fehlertoleranter Computersystemeein. Fehlertolerante Systeme finden in solchen Bereichen Anwendung, in denen erwartet wird, dass während desBetriebs Fehler im System auftreten können, diese aber nicht zu einem Ausfall des Systems führen dürfen, weildaraus schwerwiegende Folgen, wie Datenverlust, hohe Folgekosten oder sogar der Verlust von Menschenlebenentstehen können. Die auftretenden Fehler sind vielfältig und reichen von Hardwarefehlern, über Softwarefehler bishin zu Bedienungsfehlern. Die Vorlesung gibt einen Überblick über unterschiedliche Arten von Fehlern, Fehlermodelle,Testmethoden, hardwarebasierte Fehlertoleranztechniken, softwarebasierte Fehlertoleranztechniken, Codes, fehlertoleranteProzessoren und Zuverlässigkeitsmodellierung.

75184 V - Mobile Security


1 V Di 12:00 - 14:00 wöch. 3.04.1.02 09.04.2019 Prof. Dr.-Ing. ChristianHammer











Glossar

Glossar

Die folgenden Begriffserklärungen zu Prüfungsleistung, Prüfungsnebenleistung und Studienleistung gelten im Bezug aufLehrveranstaltungen für alle Ordnungen, die seit dem WiSe 2013/14 in Kranft getreten sind.

Prüfungsleistung Prüfungsleistungen sind benotete Leistungen innerhalb eines Moduls. Aus der Benotungder Prüfungsleistung(en) bildet sich die Modulnote, die in die Gesamtnote des Studiengangseingeht. Handelt es sich um eine unbenotete Prüfungsleistung, so muss dieses ausdrücklich(„unbenotet“) in der Modulbeschreibung der fachspezifischen Ordnung geregelt sein. WeitereInformationen, auch zu den Anmeldemöglichkeiten von Prüfungsleistungen, finden Sie unteranderem in der Kommentierung der BaMa-O

Prüfungsnebenleistung Prüfungsnebenleistungen sind für den Abschluss eines Moduls relevante Leistungen, die– soweit sie vorgesehen sind – in der Modulbeschreibung der fachspezifischen Ordnungbeschrieben sind. Prüfungsnebenleistungen sind immer unbenotet und werden lediglichmit "bestanden" bzw. "nicht bestanden" bewertet. Die Modulbeschreibung regelt, obdie Prüfungsnebenleistung eine Teilnahmevoraussetzung für eine Modulprüfung odereine Abschlussvoraussetzung für ein ganzes Modul ist. Als Teilnahmevoraussetzungfür eine Modulprüfung muss die Prüfungsnebenleistung erfolgreich vor der Anmeldungbzw. Teilnahme an der Modulprüfung erbracht worden sein. Auch für Erbringung einerPrüfungsnebenleistungen wird eine Anmeldung vorausgesetzt. Diese fällt immer mitder Belegung der Lehrveranstaltung zusammen, da Prüfungsnebenleistung im Rahmeneiner Lehrveranstaltungen absolviert werden. Sieht also Ihre fachspezifische OrdnungPrüfungsnebenleistungen bei Lehrveranstaltungen vor, sind diese Lehrveranstaltungenzwingend zu belegen, um die Prüfungsnebenleistung absolvieren zu können.

Studienleistung Als Studienleistung werden Leistungen bezeichnet, die weder Prüfungsleistungen nochPrüfungsnebenleistungen sind.

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https://www.uni-potsdam.de/fileadmin01/projects/studium/docs/03_studium_konkret/07_rechtsgrundlagen/kommentierung_bama-o_studierende_2013.pdf

Impressum

HerausgeberAm Neuen Palais 1014469 Potsdam

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Druck

12.9.2019

Rechtsform und gesetzliche VertretungDie Universität Potsdam ist eine Körperschaft des Öffentlichen Rechts. Sie wirdgesetzlich vertreten durch Prof. Oliver Günther, Ph.D., Präsident der UniversitätPotsdam, Am Neuen Palais 10, 14469 Potsdam.

Zuständige AufsichtsbehördeMinisterium für Wissenschaft, Forschung und Kultur des Landes BrandenburgDortustr. 3614467 Potsdam

Inhaltliche Verantwortlichkeit i. S. v. § 5 TMG und § 55 Abs. 2RStVReferat für Presse- und ÖffentlichkeitsarbeitReferatsleiterin und Sprecherin der UniversitätSilke EngelAm Neuen Palais 1014469 PotsdamTelefon: +49 331/977-1474Fax: +49 331/977-1130E-mail: [email protected]

Die einzelnen Fakultäten, Institute und Einrichtungen der Universität Potsdam sind für die Inhalte und Informationen ihrerLehrveranstaltungen zuständig.

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Master of Science - Informatik Prüfungsversion Wintersemester … · 2019-09-12 · Per...

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