MODULHANDBUCH Bioprozessinformatik -...

MODULHANDBUCHBioprozessinformatik PO WS 2017/18

INHALTSVERZEICHNIS

SEMESTER 1 3

211171010 Mathematisch-physikalische Methoden 3

211171020 Grundlagen der Chemie/Biochemie 5

211171030 Grundlagen der Zellbiologie 7

211171040 Grundlagen der Informatik 9

SEMESTER 2 12

211172010 Mathematisches Modellieren 12

211172020 Technisches Praktikum 14

211172030 Datenbanken 16

211172040 Digitaltechnik 18

211172050 Objektorientiertes Programmieren 20

211172060 Molekularbiologie 22

SEMESTER 3 24

211173010 Statistik 24

211173020 Mess- und Regelungstechnik 26

211173030 Einführung in die Bioinformatik 29

211173040 Numerische Methoden 31

211173050 Verfahrenstechnik 33

211173060 Algorithmen und Datenstrukturen 35

SEMESTER 4 37

211174010 Automatisierungstechnik 37

211174020 Chemische Kinetik 40

211174030 Software Engineering 42

211174040 Theoretische Informatik 44

211174050 Systemprogrammierung 46

211174060 Programmierung dynamischer Modelle 48

SEMESTER 5 50

211175010 Praxiszeit 50

211175020 Praxisbegleitende Lehrveranstaltung 51

SEMESTER 6 52

211176010 Mustererkennung 52

211176020 Bioprozesstechnik 54

211176030 Projektstudium 56

SEMESTER 7 58

211177010 Intelligente Systeme 58

BP PO WS 2017/18 | Stand: 30.09.2019 Seite 2 von 60

MATHEMATISCH-PHYSIKALISCHE METHODEN (211171010)

Fakultät Bioingenieurwissenschaften

Studiengang Bioprozessinformatik

Semester 1 EC 10.0

Häufigkeit des Angebots jährlich im Wintersemester

Prüfungsordnung WS 2017/18 Gewicht für Gesamtnote 1.0

Verantwortlicher Professor Prof. Dr. Niall Palfreyman

KOMPETENZZIELE

1. Bezogen auf die übergeordneten Lernziele des Studiengangs trägt dieses Modul insbesondere zu folgenden Kompetenzen bei:

- Die Fähigkeit fundamentale mathematische und naturwissenschaftliche Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben undanzuwenden.

- Die Fähigkeit biologische, chemische und biotechnische Prozesse zu verstehen, und in mathematischer Form abzubilden, zuanalysieren und zu simulieren.

PRÜFUNGEN / LEISTUNGSNACHWEISE

Prüfungsnummer Prüfungsart Dauer Zeitraum Zulassungs-voraussetzungen

AnteilEndnote

211171011 Mathematisch-physikalischeMethoden (schriftliche Prüfung)

schriftlichePrüfung

180Min.

Prüfungszeit 0.9

211171012 Mathematisch-physikalischeMethoden (Studienarbeit)

Studienarbeit 1Wochen

Vorlesungszeit 0.1

STUDENTISCHER GESAMT-ARBEITSAUFWAND

Lehrveranstaltung Lehrform KontaktzeitSWS

KontaktzeitStd.

SelbststudiumStd.

GesamtArbeitsaufwand Std.

21117101A Seminaristischer Unterricht 7.0 105.0 105.0 210.0

21117101B Übung 3.0 45.0 45.0 90.0

Summen 10.0 150.0 150.0 300.0

LEHRVERANSTALTUNGEN

MATHEMATISCH-PHYSIKALISCHE METHODEN - SU (21117101A)

Dozent(en) Prof. Dr. Niall Palfreyman

Lehrform Seminaristischer Unterricht

Erforderliche Rahmenbedingungen

Literatur und Materialien

INHALTE- Standardfunktionen der Mathematik im biologischen Kontext.- Winkeln, Trigonometrie und periodische Phänomene.BP PO WS 2017/18 | Stand: 30.09.2019 Seite 3 von 60

- Beschreibung von räumlichen Vorgängen durch Koordinaten.- Vektoren und Funktionen.- Manipulation algebraischer Gleichungen.- Logische Schlussfolgerung und Argumentation.- Populationssysteme; Exponentialmodelle; Ableiten und Integration- Exakte und numerische Lösung von gewöhnlichen Differentialgleichungen der 1. Ordnung- Logistische Modelle; Phasenräume und Stabilitätsanalyse- Komplexe Zahlen; Polar- und kartesische Koordinaten- Gewöhnlichen Differentialgleichungen der 2. Ordnung

- Beschreibung von Änderung: Konstante Beschleunigung; Exponentieller Zerfall.- Vektoren; Newton’s Gesetze in einem u. mehreren Dimensionen; Masse u. Kraft.- Definitionale Äquivalenz, Bewegung im Kreis, Erhaltung und Gleichgewicht.- Kinetische u. potentielle Energie, Arbeit, Leistung und konservative Felder.- Rotation, Drehimpuls und Drehmoment.- Wärme, Temperatur und Thermodynamik- Harmonische Bewegung und Wellenphänomene (Wasser, Schall, Licht)- E-Felder, B-Felder, Induktion, Elektromagnetismus, Elektromagnetische Strahlung- Anschluss zur Relativitätstheorie und Quantentheorie.

MATHEMATISCH-PHYSIKALISCHE METHODEN - ÜBUNGEN (21117101B)


Lehrform Übung

Erforderliche Rahmenbedingungen Seminarraum mit bequemer Sitzmöglichkeit für Kleingruppen von 4-6 Studenten.



GRUNDLAGEN DER CHEMIE/BIOCHEMIE (211171020)



Semester 1 EC 5.0



Verantwortlicher Professor Prof. Dr. Rolf Schödel

Beteiligte Dozenten Dr. Jörg Schäffer



AnteilEndnote

211171020 Grundlagen derChemie/Biochemie


120Min.

1.0



KontaktzeitStd.

SelbststudiumStd.



21117102B Übung 1.0 15.0 30.0 45.0

Summen 4.0 60.0 90.0 150.0

LEHRVERANSTALTUNGEN

GRUNDLAGEN DER CHEMIE/BIOCHEMIE - SU (21117102A)

Dozent(en) Dr. Jörg Schäffer


ErforderlicheRahmenbedingungen

Hörsaal oder Seminarraum mit Tafel, PC und Beamer

Literatur und Materialien - Skript des Dozenten- K. Standhartinger: Chemie für Ahnungslose,Hirzel Verlag, 2010- K. Standhartinger: Organische Chemie für Ahnungslose,Hirzel Verlag 2010- Periodensystem der Elemente, z.B.:Bayerischer Schulbuchverlag, München, Klappbares PSE

INHALTEAllgemeine und Anorganische Chemie:- Atombau und chemische Bindung- Stöchiometrie- Oxide der Hauptgruppenelemente


- Bildung von Säuren und Basen- Chemie wässriger Lösungen: Gleichgewichtsreaktionen, pH-Wert, Reaktionen von Säuren und Basen, Puffersysteme- Elektrochemie: Redoxreaktionen, Potentiometrie mit pH-Elektrode

Organische Chemie/Biochemie:- Kohlenwasserstoffe: Alkane, Alkene, Alkine, Aromatische Kohlenwasserstoffe- Stereochemie- Wichtige Substanzklassen der Organischen Chemie: Alkohole, Aldehyde/Ketone, Carbonsäuren, Amine, …- Aminosäuren, Peptide und Proteine- Zucker und Lipide- Aufbau von Nucleinsäuren

GRUNDLAGEN DER CHEMIE/BIOCHEMIE - ÜBUNGEN (21117102B)

Dozent(en) Dr. Jörg Schäffer

Lehrform Übung

Erforderliche Rahmenbedingungen Seminarraum mit Tafel, PC und Beamer

Literatur und Materialien - wie im SU - Teil- zusätzlich: Übungsblätter des Dozenten

INHALTEAllgemeine und Anorganische Chemie:- Atombau und chemische Bindung- Stöchiometrie- Oxide der Hauptgruppenelemente- Bildung von Säuren und Basen- Chemie wässriger Lösungen: Gleichgewichtsreaktionen, pH-Wert, Reaktionen von Säuren und Basen, Puffersysteme- Elektrochemie: Redoxreaktionen, Potentiometrie mit pH-Elektrode

Organische Chemie/Biochemie:- Kohlenwasserstoffe: Alkane, Alkene, Alkine, Aromatische Kohlenwasserstoffe- Stereochemie- Wichtige Substanzklassen der Organischen Chemie: Alkohole, Aldehyde/Ketone, Carbonsäuren, Amine, …- Aminosäuren, Peptide und Proteine- Zucker und Lipide- Aufbau von Nucleinsäuren


GRUNDLAGEN DER ZELLBIOLOGIE (211171030)



Semester 1 EC 5.0



Verantwortlicher Professor Prof. Dr. Iris Augustin

KOMPETENZZIELE


- Die Fähigkeit, fundamentale naturwissenschaftliche Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben und anzuwenden.

2. Weiterhin werden folgende Kompetenzziele vertieft:

- Die Fähigkeit, fundamentale naturwissenschaftliche Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben und anzuwenden.

- Die Fähigkeit, zellbiologische und physiologische Prozesse zu verstehen, zu beschreiben und anzuwenden.



AnteilEndnote

211171030 Grundlagen derZellbiologie


120 Min. 1.0



KontaktzeitStd.

SelbststudiumStd.



Summen 4.0 60.0 90.0 150.0

LEHRVERANSTALTUNGEN

GRUNDLAGEN DER ZELLBIOLOGIE - SU (21117103A)

Dozent(en) Prof. Dr. Iris Augustin



Seminarraum mit Medienausstattung

Literatur und Materialien Alberts et al.: Molekularbiologie der Zelle, 4. Auflage, Wiley-VCH Verlag GmbH&Co.KgaA, Weinheim

Campell, Reece: Biologie, 6. Auflage, Spektrum Akademischer Verlag Heidelberg-Berlin

INHALTE- Chemische Komponenten der Zelle und Enzymkatalyse.- Unterschiede und Gemeinsamkeiten pro- und eukaryotischer Zellen.BP PO WS 2017/18 | Stand: 30.09.2019 Seite 7 von 60

- Aufbau und Funktion der Zellorganellen.- Aufbau und Funktionen des Cytoskeletts.- Eigenschaften biologischer Membranen und Transport durch Kanäle und Transporter.- Aufbau und Funktionen von Zellkern, Chromosomen.- Zellteilung und Zellzykluskontrolle, Zelltod.- Grundlagen der DNA-Replikation und Reparatur, Mutationen und Vererbung.- Zellteilung, Mitose, Meiose und Keimzellbildung.- Grundlagen der Genexpression, Transkription, Translation.- Grundlagen der Zell-Zell-Kommunikation, Rezeptoren und G-Protein gekoppelte Signalwege.- Energiestoffwechsel (Glykolyse, Zitronensäurezyklus, Atmungskette).- Modelorganismen der biologischen Forschung.- Molekulare Ursachen verschiedener Krankheiten.


GRUNDLAGEN DER INFORMATIK (211171040)



Semester 1 EC 7.0



Verantwortlicher Professor Prof. Dr. Frank Leßke

Beteiligte Dozenten Prof. Dr. Claudia Brand und Prof. Dr. Ulrich Hege

KOMPETENZZIELE


- Die Fähigkeit fundamentale mathematische und naturwissenschaftliche Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben undanzuwenden.- Die Fähigkeit fundamentale Sachverhalte der Informatik zu verstehen, zu beschreiben und anzuwenden


- Die Fähigkeit fundamentale ingenieurwissenschaftliche Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben und anzuwenden.

3. In geringerem Umfang werden außerdem folgende Kompetenzen vermittelt:

- Als Einzelperson oder im Team Projekte zu bearbeiten und/oder zu kreieren, zu dokumentieren und zu präsentieren.



AnteilEndnote

211171041 Grundlagen der Informatik(schriftliche Prüfung)


120Min.

0.7

211171042 Grundlagen der Informatik(Projektarbeit)

Projektarbeit 3Wochen

0.3



KontaktzeitStd.

SelbststudiumStd.


21117104AA Seminaristischer Unterricht 2.0 30.0 45.0 75.0

21117104AB (Labor-) Praktikum 2.0 30.0 45.0 75.0

21117104BA Seminaristischer Unterricht 1.0 15.0 15.0 30.0

21117104BB Übung 1.0 15.0 15.0 30.0

Summen 6.0 90.0 120.0 210.0


LEHRVERANSTALTUNGEN

GRUNDLAGEN DER INFORMATIK - SU (21117104AA)

Dozent(en) Prof. Dr. Frank Leßke



Tafel, Beamer

Literatur und Materialien * Gumm, Sommer: Einführung in die Informatik, Oldenbourg 2003* Herold, Lurz, Wohlrab: Grundlagen der Informatik, Pearson Studium 2006

INHALTE- Was ist Informatik/Bioinformatik- Information und Daten – Codierung- Rechnerarchitektur- Maschinenprogrammierung- Höhere Programmiersprachen

GRUNDLAGEN DER INFORMATIK - PRAKTIKUM (21117104AB)

Dozent(en) Prof. Dr. Frank Leßke und Prof. Dr. Claudia Brand

Lehrform (Labor-) Praktikum


EDV Raum mit Programmierungebung für höhere Programmiersprache

Literatur und Materialien - Goll, Weiß, Müller: Java als erste Programmiersprache, Teubner Verlag, 2001- G. Krüger: Handbuch der Java-Programmierung, Addison Wesley, 2002- Ch. Ullenboom: Java ist auch eine Insel, Galileo Press, 2002

INHALTE- Üben der Themen aus dem Unterricht an vorgefertigten Programmen- Einführung in den Entwicklungszyklus der Softwareentwicklung- Entwickeln von einfachen Programmen in einer höheren Programmiersprache (z.B. JAVA)- Grundlegende Prinzipien der Programmierung üben- Entwickeln einfacher Maschinenprogramme für einen CPU-Simulator

ELEKTROTECHNIK - SU (21117104BA)

Dozent(en) Prof. Dr. Ulrich Hege



Literatur und Materialien Online-Skriptum ElektrotechnikGrundlagenliteratur Elektrotechnikelektrotechnische Formelsammlung, z.B. Lindner, H.: Taschenbuch der Elektrotechnik und Elektronik

INHALTE- elektrotechnische Grundlagen und Begriffe- Gleichstromkreis- Ohmsches Gesetz- Kirchhoffsche Gesetze- elektrische Netzwerke- Widerstand, Kapazität, Induktivität- Wechselstromtechnik

ELEKTROTECHNIK - ÜBUNGEN (21117104BB)


Lehrform Übung




INHALTEVertiefende Diskussion der Inhalte des Unterrichts anhand von Anwendungsbeispielen und konkreten Fallaufgaben


MATHEMATISCHES MODELLIEREN (211172010)



Semester 2 EC 5.0

Häufigkeit des Angebots jährlich im Sommersemester



KOMPETENZZIELE


- Die Fähigkeit fundamentale mathematische und naturwissenschaftliche Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben undanzuwenden.- Die Fähigkeit dynamische biologische Systeme mathematisch zu beschreiben, zu analysieren und deren Stabilität zu evaluieren.


- Die Fähigkeit dynamische biologische Systeme mathematisch zu beschreiben, zu analysieren und deren Stabilität zu evaluieren.


- Die Fähigkeit Methoden und Werkzeuge der Softwareentwicklung auszuwählen und anzuwenden und eigene Problemlösungeneigenständig zu entwickeln. - Die Fähigkeit selbstständig zu arbeiten.



AnteilEndnote

211172010 MathematischesModellieren


120 Min. 1.0



KontaktzeitStd.

SelbststudiumStd.



21117201B Übung 1.0 15.0 0.0 15.0

Summen 5.0 75.0 75.0 150.0


LEHRVERANSTALTUNGEN

MATHEMATISCHES MODELLIEREN - UNTERRICHT (21117201A)





INHALTE- Taylor’s Satz, Newton-Raphson Methode- Lineare Algebra, Vektoren, Matrizen und Matrixtransformationen- Matrixinverse, Determinanten- Eigenproblem, charakteristische Gleichung und LR-Methode- Homogene und Inhomogene Differentialsysteme- Funktionen mehrerer Variablen, partielle Ableitung, Flächen und totales Differential- Stationäre Punkte von Flächen- Fixpunkte und Stabilität linearer Systeme- Lotka-Volterra Modelle- Nichtlineares Modellieren und Jacobische Matrix; Konkurrenzmodelle- Vektoranalyse und Wegintegrale

MATHEMATISCHES MODELLIEREN - TUTORIAL (21117201B)

Dozent(en)

Lehrform Übung




TECHNISCHES PRAKTIKUM (211172020)



Semester 2 EC 5.0



Verantwortlicher Professor Prof. Dr. Ulrich Hege

Beteiligte Dozenten Prof. Dr.-Ing. Mirjam Haensel und Barbara Leiner

KOMPETENZZIELE


- Die Fähigkeit fundamentale mathematische und naturwissenschaftliche Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben undanzuwenden.- Die Fähigkeit fundamentale ingenieurwissenschaftliche Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben und anzuwenden.- Die Fähigkeit als Einzelperson oder im Team Projekte zu bearbeiten und/oder zu kreieren, zu dokumentieren und zu präsentieren.


- Die Fähigkeit benötigte Informationen zu identifizieren, zu lokalisieren, zu beschaffen, zu strukturieren und kritisch zu bewerten.



Anteil Endnote

211172020 TechnischesPraktikum

experimentelle Arbeit

10 Wochen 1.0



KontaktzeitStd.

SelbststudiumStd.


21117202A (Labor-) Praktikum 2.0 30.0 45.0 75.0

21117202B (Labor-) Praktikum 2.0 30.0 45.0 75.0

Summen 4.0 60.0 90.0 150.0

LEHRVERANSTALTUNGEN

PHYSIKALISCHES PRAKTIKUM (21117202A)

Dozent(en) Barbara Leiner und Prof. Dr.-Ing. Mirjam Haensel


Erforderliche Rahmenbedingungen Physikalisches Labor

Literatur und Materialien - Online Skriptum Physikalisches Praktikum

INHALTEBP PO WS 2017/18 | Stand: 30.09.2019 Seite 14 von 60

Versuch:1. Planung, Durchführung und berichten eines Versuchs zur Messung der Erdbeschleunigung.2. Wärme und Enthalpie.3. Elektromagnetische Induktion.4. Rotation.5. Mechanische Schwingungen und Resonanz.6. Optik, Beugung und Brechung.

DIGITALTECHNISCHES PRAKTIKUM (21117202B)




Elektro- /Digitaltechnisches Labor

Literatur und Materialien - Online Skriptum Digitaltechnisches Praktikum- Skriptum zu den Lehrveranstaltungen Elektrotechnik und Digitaltechnik- elektrotechnische Formelsammlung, z.B. Lindner, H.: Taschenbuch der Elektrotechnik und Elektronik

INHALTEVersuch:1. Versuchsplätze, Messgeräte, elektrische Spannung, elektrischer Strom, Ohmscher Widerstand2. Halbleiter-Bauelemente3. R-L-C-Bauelemente4. Transistor als Schalter / Logik-Gatter5. Kippstufen mit Logik-Bausteinen, Anwendung als Zähler6. TTL-Bausteine, Anwendung als Dezimalzähler mit Ziffernanzeige


DATENBANKEN (211172030)



Semester 2 EC 5.0



Verantwortlicher Professor Prof. Dr. Martin Stetter

Beteiligte Dozenten Rüdiger Eisele

KOMPETENZZIELE


- Die Fähigkeit fundamentale informatische Sachverhalte zu verstehen, zu beschreibenund anzuwenden.


- Die Fähigkeit Methoden und Werkzeuge der Softwareentwicklung auszuwählen undanzuwenden und eigene Problemlösungen eigenständig zu entwickeln.


- Die Fähigkeit biologische und chemische Methoden und dazugehörigebiotechnologische Geräte und Apparate zu verstehen und informationstechnisch zubegleiten.



Anteil Endnote

211172030 Datenbanken schriftlichePrüfung

120 Min. 1.0



KontaktzeitStd.

SelbststudiumStd.



21117203B 2.0 30.0 45.0 75.0

Summen 4.0 60.0 90.0 150.0


LEHRVERANSTALTUNGEN

DATENBANKEN - UNTERRICHT (21117203A)

Dozent(en) Rüdiger Eisele



Seminarraum mit Tafel und Beamer

Literatur und Materialien * Vorlesungsskript* H. Faeskorn-Woyke et al., Datenbanksysteme, Pearson Studium 2007* Aufgabenblätter, Musterlösungen

INHALTE- Grundlagen des Datenbankentwurfs- Das Entity-Relationship-Modell- Das relationale Datenbankmodell- Die SQL-Abfragesprache- Normalisierungstheorie: Funktionale Abhängigkeiten und Normalformen- Transaktionen

DATENBANKEN - PRAKTIKUM (21117203B)

Dozent(en)

Lehrform

Erforderliche Rahmenbedingungen EDV-Raum, aktiver PostgreSQL-Server

Literatur und Materialien * Praktikumsanleitungen und enthaltene Links* Literatur siehe Unterricht

INHALTE- Einüben der Schritte des Datenbankentwurfs am konkreten Projektbeispiel von Pflichtenheft bis zur Implementierung- Umgang mit pgAdmin III- Umgang mit Microsoft Visio- Anwendung der Normalisierungstheorie


DIGITALTECHNIK (211172040)



Semester 2 EC 5.0




KOMPETENZZIELE


- Die Fähigkeit fundamentale ingenieurwissenschaftliche Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben und anzuwenden.


- Die Fähigkeit fundamentale informatische Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben und anzuwenden.



Anteil Endnote

211172040 Digitaltechnik schriftlichePrüfung

120 Min. 1.0



KontaktzeitStd.

SelbststudiumStd.



21117204B Übung 2.0 30.0 45.0 75.0

Summen 4.0 60.0 90.0 150.0

LEHRVERANSTALTUNGEN

DIGITALTECHNIK - UNTERRICHT (21117204A)





Literatur und Materialien Online Skriptum DigitaltechnikLehrbücher zur Digitaltechnik, z.B. Borucki, Lorenz: Digitaltechnik; Vieweg+Teubner, 2000

INHALTE- Physikalische Grundlagen der Halbleiter- Halbleiter-Bauelemente- Integrierte SchaltkreiseBP PO WS 2017/18 | Stand: 30.09.2019 Seite 18 von 60

- Kippstufen- Digitale Grundschaltungen- Digitale und analoge Signale- Digitale Signalverarbeitung durch Prozessoren

DIGITALTECHNIK - ÜBUNGEN (21117204B)


Lehrform Übung

Erforderliche Rahmenbedingungen Seminarraum mit Medienausstattung

Literatur und Materialien Übungsaufgaben zur DigitaltechnikSkript zur Lehrveranstaltung



OBJEKTORIENTIERTES PROGRAMMIEREN (211172050)



Semester 2 EC 5.0




KOMPETENZZIELE


- Die Fähigkeit fundamentale informatische Sachverhalte zu verstehen, zu beschreibenund anzuwenden.


- Die Fähigkeit biologische, chemische und biotechnische Prozesse zu verstehen, undin Computersystemen abzubilden, zu analysieren und zu simulieren.- Die Fähigkeit Methoden und Werkzeuge der Softwareentwicklung auszuwählen undanzuwenden und eigene Problemlösungen eigenständig zu entwickeln.


- Als Einzelperson oder im Team Projekte zu bearbeiten und/oder zu kreieren, zudokumentieren und zu präsentieren.



AnteilEndnote

211172051 Objektorientiertes Programmieren(schriftliche Prüfung)


120 Min. 0.0

211172052 Objektorientiertes Programmieren(Studienarbeit)

Studienarbeit 10Wochen

0.0



KontaktzeitStd.

SelbststudiumStd.




Summen 4.0 60.0 90.0 150.0


LEHRVERANSTALTUNGEN

OBJEKTORIENTIERTES PROGRAMMIEREN - UNTERRICHT (21117205A)

Dozent(en) Prof. Dr. Martin Stetter


Erforderliche Rahmenbedingungen Seminarraum mit Tafel und Beamer sowie Programmierumgebung Eclipse

Literatur und Materialien - eigenes Skript- C. Ullenboom, Java ist auch eine Insel, Galileo Press 2014- Java API

INHALTE- Wiederholung wesentlicher Sprachelemente- Grundlagen objektorientierten Programmierens- Klassen und Objekte- Zeichenkettenverarbeitung- Eigene Klassen- Konstruktoren- Assoziationen- Vererbung- Schnittstellen- Ausnahmebehandlung- Grundlagen der GUI-Programmierung

OBJEKTORIENTIERTES PROGRAMMIEREN - PRAKTIKUM (21117205B)



Erforderliche Rahmenbedingungen EDV-Raum mit Programmierumgebung Eclipse für Java

Literatur und Materialien - Praktikumsanleitungen, Musterlösungen- Literatur siehe Unterricht

INHALTE- Umgang mit der Programmierumgebung Eclipse- Einüben der Themen aus dem Unterricht jeweils an praktischen Programmieraufgaben- Objektorientierte Programmierung einer Simulation zu Fragestellung aus der Bioprozessinformatik


MOLEKULARBIOLOGIE (211172060)



Semester 2 EC 3.0



Verantwortlicher Professor Prof. Dr. Jörg Kleiber



Anteil Endnote

211172060 Molekularbiologie schriftlichePrüfung

90 Min. 1.0



KontaktzeitStd.

SelbststudiumStd.




Summen 3.0 45.0 45.0 90.0

LEHRVERANSTALTUNGEN

MOLEKULARBIOLOGIE - UNTERRICHT (21117206A)

Dozent(en) Dr. Paula Braun




Literatur und Materialien - Skriptum Molekularbiologie- Watson, James D.: Molekularbiologie; Pearson Studium (2011); ISBN 978-3-86894-029-9

INHALTEGenetikDas Mendel’sche Weltbild, Nukleinsäuren als Träger der genetischen Information

- Erhaltung des GenomsGenomstruktur, Chromatin und Nucleosomen, Mutabilität und Reparatur der DNA

- Expression des GenomsTranskription, Spleißen von RNA, Translation, der genetische Code

- RegulationTranskriptionelle Regulation in Prokaryonten, Transkriptionelle Regulation in Eukaryonten, Regulatorische RNAs


- MethodenIsolierung von DNA, Gelelektrophorese, Restriktionsenzyme und Ligation, Nukleinsäurehybridisierung, Klonierung, Polymerase-Kettenreaktion, Sequenzierung

MOLEKULARBIOLOGIE - PRAKTIKUM (21117206B)

Dozent(en) Silke Burglechner-Praun und Dr. Paula Braun


Erforderliche Rahmenbedingungen S1-Gentechnik-Labor

Literatur und Materialien - Skriptum Molekularbiologie-Praktikum- Laborkittel, Schutzbrille

INHALTEVersuch 1- Transformation von Plasmid-DNA in E.coli- Expression eines Proteins in E.coli (GFP)- Reinigung des Proteins mittels hydrophober Interaktionschromatographie

Versuch 2- Aufreinigung von DNA- Amplifikation einer DNA-Sequenz mit Polymerase-kettenreaktion- Analyse des PCR-Produkts mittels Gelelektrophorese


STATISTIK (211173010)



Semester 3 EC 5.0




KOMPETENZZIELE


Die Fähigkeit fundamentale mathematische und naturwissenschaftliche Sachverhaltezu verstehen, zu beschreiben und anzuwenden.


Die Fähigkeit biologische, chemische und biotechnische Prozesse zu verstehen, undin Computersystemen abzubilden, zu analysieren und zu simulieren.


Die Fähigkeit fundamentale informatische Sachverhalte zu verstehen, zu beschreibenund anzuwenden.



Anteil Endnote

211173010 Statistik schriftlichePrüfung

120 Min. 1.0



KontaktzeitStd.

SelbststudiumStd.




Summen 4.0 60.0 90.0 150.0

LEHRVERANSTALTUNGEN

STATISTIK - UNTERRICHT (21117301A)






Literatur und Materialien - Fahrmeir, Künstler, Pigeot, Tutz, Statistik – Der Weg zur Datenanalyse, Springer, Berlin 2011- Vorlesungsskript

INHALTE- Motivation – Inhaltliche Gliederung der Statistik; Datenskalen- Univariate Deskription und Exploration von Daten- Multivariate Deskription und Exploration von Daten- Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie- Spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilungen- Parameterschätzung- Testen von Hypothesen

STATISTIK - PRAKTIKUM (21117301B)



Erforderliche Rahmenbedingungen EDV-Raum mit Tafel und Beamer, Matlab

Literatur und Materialien - Bereitgestellte Übungsaufgaben.- Matlab Hilfe-Funktion

INHALTEBetreute inhaltliche Vertiefung der Konzepte des Unterrichtsstoffes sowie der programmtechnischen Umsetzung in Matlab anpraktischen Anwendungsbeispielen.


MESS- UND REGELUNGSTECHNIK (211173020)



Semester 3 EC 5.0




Beteiligte Dozenten Dr. Alfred Rieder

KOMPETENZZIELE


Die Fähigkeit biologische und chemische Methoden und dazugehörige biotechnologische Geräte und Apparate zu verstehen undinformationstechnisch zu begleiten.


Die Fähigkeit fundamentale ingenieurwissenschaftliche Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben und anzuwenden.


Die Fähigkeit fundamentale mathematische und naturwissenschaftliche Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben und anzuwenden.Die Fähigkeit biologische, chemische und biotechnische Prozesse zu verstehen, und in Computersystemen abzubilden, zu analysierenund zu simulieren.Ein analytisches Verständnis für anwendbare Techniken und Methoden sowie für deren Grenzen und die Fähigkeit selbstständig zuarbeiten.Als Einzelperson oder im Team Projekte zu bearbeiten und/oder zu kreieren, zu dokumentieren und zu präsentieren.



AnteilEndnote

211173020 Mess- undRegelungstechnik


120 Min. 1.0



KontaktzeitStd.

SelbststudiumStd.



21117302AB Übung 1.0 15.0 15.0 30.0


21117302BB Übung 1.0 15.0 30.0 45.0

Summen 4.0 60.0 90.0 150.0


LEHRVERANSTALTUNGEN

MESSTECHNIK - UNTERRICHT (21117302AA)

Dozent(en) Dr. Alfred Rieder




Literatur und Materialien - Vorlesungsskript und Formelsammlung Messtechnik- weiterführende Literatur, z.B.:1 Schrüfer, E.; Reindl, M.: Elektrische Messtechnik: Messung elektrischer undnichtelektrischer Größen. 8. Aufl. München: Hanser 2004.2 Lerch, R.: Elektrische Messtechnik: Analoge, digitale und computergestützte Verfahren.2. Aufl. Berlin: Springer 2005.3 Mildenberger, O.: SystemundSignaltheorie – Grundlagen für dasinformationstechnische Studium, 3. Aufl. Braunschweig: Vieweg 1995.4 Weichert, N.; Wülker, M.: Messtechnik und Messdatenerfassung. 1. Aufl. München:Oldenbourg 2000.5 Profos, B.; Pfeifer, T. (Hrsg.): Grundlagen der Messtechnik. 5. Aufl. München:Oldenbourg 1997

INHALTE- Größen, Einheiten und Fachbegriffe: SI-System, Basisgrößen, Basiseinheiten, Klassifizierung von Messmethoden- Signaldarstellung und Signalverarbeitung: Informationsträger, komplexe Signale, Kenngrößen, Pegel, Amplitudenverteilung,Ausgleichsrechnung, Glätten, Differenzieren und Integrieren, Spektralanalyse, Filter, Korrelation- Statisches und dynamisches Systemverhalten: Kennlinie, Empfindlichkeit, Linearität, LZI-Systeme, Modellbildung,Übertragungsverhalten, Gewichtsfunktion, Frequenzgang, Bode-Diagramm- Messfehler und Messunsicherheiten: statische/dynamische Messfehler, systematische/zufällige Messfehler, Fehlerursachen,Fehlerfortpflanzung, Mittelwert, Standardabweichung, Vertrauensbereich- Rechnergestützte Messsysteme: Messkette, Signalaufbereitung, Sensoreffekte, Sensorersatzschaltbild, Brückenschaltungen,Messverstärker, Operationsverstärker, digitale Zeit-/ Frequenzmessung, Analog/Digital-Umsetzung, Datenerfassung im Labor/Feld,konventionelle Signalübertragung, SMART-Technik, Feldbusse- Gerätetechnik: Systematische Einordnung, Sicherheit, Kommunikation, Temperaturmesstechnik, Druckmesstechnik,Füllstandmesstechnik, Durchflussmesstechnik, Wägetechnik, Analysemesstechnik

MESSTECHNIK - ÜBUNGEN (21117302AB)

Dozent(en) Dr. Alfred Rieder

Lehrform Übung


Literatur und Materialien Übungsaufgaben zur Lehrveranstaltung


REGELUNGSTECHNIK - UNTERRICHT (21117302BA)





Literatur und Materialien - Skript zur Lehrveranstaltung- Beater, Peter; Regelungstechnik mit Papier und Bleistift, Books On Demand GmbH, 2011- Busch, Peter: Elementare Regelungstechnik, Vogel Buchverlag, 2009- Horn, Martin; Dourdoumas, Nicolas: Regelungstechnik, Pearson Studium, 2004- Philippsen, Hans-Werner: Einstieg in die Regelungstechnik, Fachbuchverlag Leipzig, 2004

INHALTE- Signale und Systeme- elementare Übertragungsglieder und Ihre Eigenschaften- Modellierung von Systemen, Darstellungsarten, Signalflussplan- Signalrückführung als regelungstechnische Grundstruktur- Eigenschaften einfacher Regelkreise


SchaltreglerPID-Regler

- Regelungstechnische Betrachtungen im Zeit- und Frequenzbereich

REGELUNGSTECHNIK - ÜBUNGEN (21117302BB)


Lehrform Übung


Seminarraum mit MedienausstattungRechnerraum für Praktikumsgruppen von 15-20 Studierenden

Literatur und Materialien Übungsaufgaben zur RegelungstechnikUnterlagen zur Simulationssoftware (z.B. WinFact, LabView)Skript und Literatur zur Vorlesung

INHALTE- Simlation und Analyse grundlegender Übertragungsglieder- Simutaion von einschleifigen Regelkreisen mit unsetigen Reglern und Untersuchung des Systemverhaltens in Abhängigkeit derParameter- Simutaion von einschleifigen Regelkreisen mit PID-Regler und Untersuchung des Systemverhaltens in Abhängigkeit der Parameter


EINFÜHRUNG IN DIE BIOINFORMATIK (211173030)



Semester 3 EC 5.0




KOMPETENZZIELE

•Die Fähigkeit fundamentale informatische Sachverhalte zu verstehen, zu beschreibenund anzuwenden.•Die Fähigkeit biologische, chemische und biotechnische Prozesse zu verstehen, undin Computersystemen abzubilden, zu analysieren und zu simulieren.•Die Fähigkeit biologische und chemische Methoden und dazugehörigebiotechnologische Geräte und Apparate zu verstehen und informationstechnisch zubegleiten.•Die Fähigkeit Methoden und Werkzeuge der Softwareentwicklung auszuwählen undanzuwenden und eigene Problemlösungen eigenständig zu entwickeln



AnteilEndnote

211173030 Einführung in dieBioinformatik


120 Min. 1.0



KontaktzeitStd.

SelbststudiumStd.




Summen 4.0 60.0 90.0 150.0

LEHRVERANSTALTUNGEN

EINFÜHRUNG IN DIE BIOINFORMATIK - SU (21117303A)




EDV-Raum mit Beamer und Tafel

Literatur und Materialien •Eigenes Skript zur Veranstaltung•Rainer Merkl, Bioinformatik, Wiley Weinheim, 2015•D. Mount, Bioinformatics, CSHL Press Cold Spring Harbour, 2004

INHALTEBP PO WS 2017/18 | Stand: 30.09.2019 Seite 29 von 60

- Einleitung: Sequenzen, Evolution Alignment- Biologische Datenbanken- Dot Plot Analyse- Optimales paarweises Alignment- Grundlagen multipler Alignments- Substitutionsmatrizen: Statistik, Erzeugung, Interpretation- Heuristisches Alignment und schnelle Datenbanksuche- Einführung in XML

EINFÜHRUNG IN DIE BIOINFORMATIK _PRAKTIKUM (21117303B)



Erforderliche Rahmenbedingungen EDV-Raum mit Beamer und Tafel, Matlab-Lizenzen

Literatur und Materialien Siehe SU, sowie Matlab Online-Dokumentation

INHALTE- Umgang mit Matlab, Erstellung von Analyseskripten- Umgang mit öffentlichen biologischen Datenbanken, Interpretation von Suchergebnissen- Umgang mit online verfügbaren Alignment tools (needle, water)- Einüben der manuellen Erstellung paarweiser optimaler Alignments- Durchführung multipler Alignments mit CLUSTAL, Interpretation der Ergebnisse- Erzeugung und Interpretation von Substitutionsmatrizen manuell und mit Matlab- Durchführung von BLAST-Suchen am konkreten Beispiel


NUMERISCHE METHODEN (211173040)



Semester 3 EC 5.0




KOMPETENZZIELE


* Die Fähigkeit fundamentale mathematische und naturwissenschaftliche Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben undanzuwenden.* Die Fähigkeit biologische, chemische und biotechnische Prozesse zu verstehen, und in Computersystemen abzubilden, zuanalysieren und zu simulieren.* Die Fähigkeit Methoden und Werkzeuge der Softwareentwicklung auszuwählen und anzuwenden und eigene Problemlösungeneigenständig zu entwickeln.


* Die Fähigkeit fundamentale informatische Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben und anzuwenden.* Fach- und disziplinübergreifend zu arbeiten.


* Als Einzelperson oder im Team Projekte zu bearbeiten und/oder zu kreieren, zu dokumentieren und zu präsentieren.



Anteil Endnote

211173040 NumerischeMethoden

Projektarbeit 10 Wochen 1.0



KontaktzeitStd.

SelbststudiumStd.




Summen 4.0 60.0 90.0 150.0


LEHRVERANSTALTUNGEN

NUMERISCHE METHODEN - UNTERRICHT (21117304A)

Dozent(en)


Erforderliche Rahmenbedingungen Computerraum

Literatur und Materialien - Online Skriptum Numerische Algorithmen

INHALTE- Vektorisiertes Programmieren.- Klassenspezifikation und Klassendesign.- Methoden zur Generierung von Pseudozufallszahlen.- Effizienzüberlegungen- Numerische Präzision- Numerische Manipulation von Matrizen- Differentialoperatoren und Faltungen- Interpolations- und Integrationsverfahren: Euler und Runge-Kutta- Finite-Elementen-Methoden

NUMERISCHE METHODEN - PROJEKT (21117304B)




Literatur und Materialien - Online Skriptum Numerische Algorithmen

INHALTE- Praktische Bearbeitung der Programmiertechniken des Unterrichts- Selbstständige Entwicklung einer größeren, praxisrelevanten Anwendung.


VERFAHRENSTECHNIK (211173050)



Semester 3 EC 5.0



Verantwortlicher Professor Prof. Dr. Sabine Grüner-Lempart

Beteiligte Dozenten Michael Lanzinger

KOMPETENZZIELE


Die Fähigkeit fundamentale ingenieurwissenschaftliche Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben und anzuwenden.Die Fähigkeit biologische und chemische Methoden und dazugehörige biotechnologische Geräte und Apparate zu verstehen undinformationstechnisch zu begleiten.Ein analytisches Verständnis für anwendbare Techniken und Methoden sowie für deren Grenzen und die Fähigkeit selbstständig zuarbeiten.


Als Einzelperson oder im Team Projekte zu bearbeiten und/oder zu kreieren, zu dokumentieren und zu präsentieren.


Die Fähigkeit benötigte Informationen zu identifizieren, zu lokalisieren, zu beschaffen, zu strukturieren und kritisch zu bewerten.Fach- und disziplinübergreifend zu arbeiten.



Anteil Endnote

211173050 Verfahrenstechnik schriftlichePrüfung

120 Min. 1.0



KontaktzeitStd.

SelbststudiumStd.




21117305AC Übung 1.0 15.0 15.0 30.0

Summen 4.0 75.0 105.0 180.0


LEHRVERANSTALTUNGEN

VERFAHRENSTECHNIK - UNTERRICHT (21117305AA)

Dozent(en)



Hörsaal

Literatur und Materialien -Matthias StießMechanische Verfahrenstechnik 1 und 2Springer Verlag (1994)

-Friedrich Löffler, Jürgen RaaschGrundlagen der mechanischen VerfahrenstechnikVieweg Verlag (1992)

-Klaus SattlerThermische TrennverfahrenVCH Verlag (1995)

-Horst ChmielBioprozeßtechnik 1 und 2Gustav Fischer Verlag (1991)

-Hans Diekmann, Harald MetzGrundlagen und Praxis der BiotechnologieGustav Fischer Verlag (1991)

INHALTEEinführung in die grundlegenden Prinzipien der mechanischen Verfahrenstechnik-Kornanalyse, Schüttgutcharakterisierung-Siebung, Sichtung, Zerkleinerung-Schüttgutlagerung-Wirbelschichtverfahren-Sedimentation, Zentrifugation, Filtration

Einführung in die grundlegenden Prinzipien der thermischen Verfahrenstechnik-Destillation, Rektifikation-Extraktion-Kristallisation-Trocknung

Einführung in die grundlegenden Prinzipien der Bioreaktionstechnik-Reaktionskinetik, Wachstumsmodelle

VERFAHRENSTECHNIK - PRAKTIKUM (21117305AB)

Dozent(en) Prof. Dr. Sabine Grüner-Lempart



Geblockte, während des laufenden Semesters 3 bis 4 mal stattfindende Lehrveranstaltung imPraktikumslabor mit 10 Arbeitsplätzen, 2 Studierende pro Gruppe

Literatur und Materialien Online-Unterlagen

INHALTEDurchführung, Protokollierung, Auswertung und Bewertung praktischer Versuche mit üblichen verfahrenstechnischen Operationen(z.B. Kornanalyse, Trocknung, Destillation, Rektifikation, Kristallisation, Filtration, Zentrifugation)

VERFAHRENSTECHNIK - ÜBUNG (21117305AC)

Dozent(en) Prof. Dr. Sabine Grüner-Lempart

Lehrform Übung




ALGORITHMEN UND DATENSTRUKTUREN (211173060)



Semester 3 EC 5.0




KOMPETENZZIELE

1 . Bezogen auf die übergeordneten Lernziele des Studiengangs trägt dieses Modul insbesondere zu folgenden Kompetenzen bei:

- Die Fähigkeit fundamentale informatische Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben und anzuwenden.- Die Fähigkeit Methoden und Werkzeuge der Softwareentwicklung auszuwählen und anzuwenden und eigene Problemlösungeneigenständig zu entwickeln.


- Die Fähigkeit fundamentale mathematische und naturwissenschaftliche Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben undanzuwenden.- Ein analytisches Verständnis für anwendbare Techniken und Methoden sowie für deren Grenzen und die Fähigkeit selbstständig zuarbeiten.



AnteilEndnote

211173060 Algorithmen undDatenstrukturen


120Min.

1.0



KontaktzeitStd.

SelbststudiumStd.


21117306AA (Labor-) Praktikum 2.0 30.0 45.0 75.0

21117306AB Seminaristischer Unterricht 2.0 30.0 45.0 75.0

Summen 4.0 60.0 90.0 150.0

LEHRVERANSTALTUNGEN

ALGORITHMEN UND DATENSTRUKTUREN - PRAKTIKUM (21117306AA)




EDV-Raum mit Programmierumgebung Eclipse


Literatur und Materialien - Eigene Aufgabenblätter, sonst wie Unterricht- Aufgabenstellungen, Abgabe und Korrektur über E-Learrning-Plattform (Moodle)- JAVA API Dokumentation- API Dokumentation des Algorithmen-Explorer

INHALTE- Üben der Themen aus dem theoretischen Teil an einer vorgefertigten Algorithmen-Toolbox (Algorithmen-Explorer) in einerobjektorientierten Programmiersprache (zur Zeit Java)- Implementierung der Algorithmen- Implementierung von Testprogrammen- Implementierung ausgewählter Datenstrukturen

ALGORITHMEN UND DATENSTRUKTUREN - UNTERRICHT (21117306AB)




Tafel und Beamer

Literatur und Materialien - eigenes Skript: Algorithmen und Datenstrukturen- eigene Aufgabensammlung (13 Aufgabenblätter)- Unterlagen und Tests über E-Learning-Plattform (Moodle)- Th.H.Cormen, C.E.Leiserson, R.Rivest, C.Stein. Algorithmen – Eine Einführung. MIT Press 2001.- D. Knuth. The Art of Computer Programming. Volume 1-3. Addison Wesley 1997.- H.W. Lang. Algorithmen in Java. Oldenbour Verlag 2003.- G. Saake, K.-U. Sattler. Algorithmen und Datenstrukturen. dpunkt.verlag 2004- R. Sedgewick. Algorithmen in Java (Teil 1- 4). Pearson Studium 2003.- A. Solymosi, U. Grude. Grundkurs Algorithmen und Datenstrukturen in Java. Vieweg Verlag 2001.- M.A. Weiss. Data Structures and Algorithm Analysis in Java. Pearson Education 2007.

INHALTE- Algorithmen: Was ist ein Algorithmus, Iteration und Rekursion, Komplexität- Sortieralgorithmen- Datenstrukturen, Abstrakte Datentypen, Klassen und Schnittstellen- Stack und Queue- Verkettete Listen- Bäume- Hashverfahren- Graphen- Suche in Texten- Dynamische Programmierung


AUTOMATISIERUNGSTECHNIK (211174010)



Semester 4 EC 5.0




Beteiligte Dozenten Robert Fischer und Harald Wucherer

KOMPETENZZIELE


* Die Fähigkeit biologische und chemische Methoden und dazugehörige biotechnologische Geräte und Apparate zu verstehen undinformationstechnisch zu begleiten.


* Ein analytisches Verständnis für anwendbare Techniken und Methoden sowie für deren Grenzen und die Fähigkeit selbstständig zuarbeiten.* Die Fähigkeit benötigte Informationen zu identifizieren, zu lokalisieren, zu beschaffen, zu strukturieren und kritisch zu bewerten.


* Die Fähigkeit fundamentale informatische Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben und anzuwenden.* Die Fähigkeit fundamentale ingenieurwissenschaftliche Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben und anzuwenden.* Die Fähigkeit Methoden und Werkzeuge der Softwareentwicklung auszuwählen und anzuwenden und eigene Problemlösungeneigenständig zu entwickeln.



Anteil Endnote

211174010Automatisierungstechnik


120 Min. 1.0



KontaktzeitStd.

SelbststudiumStd.



21117401AB Übung 1.0 15.0 30.0 45.0

21117401AC (Labor-) Praktikum 1.0 15.0 15.0 30.0

Summen 4.0 60.0 90.0 150.0


LEHRVERANSTALTUNGEN

AUTOMATISIERUNGSTECHNIK - UNTERRICHT (21117401AA)





Literatur und Materialien - Skript zur Vorlesung

- Heimbold, Thilo: Einführung in die Automatisierungstechnik; Hanser-Fachbuchverlag; 2014- Langmann, Reinhard (Hrsg.): Taschenbuch der Automatisierung; Fachbuchverlag Leipzig, München;2004- Wörn, Heinz; Birnkschlute, Uwe: Echtzeitsysteme; Springer-Verlag, Berlin; 2005- Habermann, Matthias; Weiß, Torsten: STEP 5-Crashkurs, m. CD-ROM; VDE-Verlag Berlin; 2005

INHALTEWesen und Begriffe in der Automatisierungstechnik

Aufbau und Struktur von Automatisierungsssystemen

Komponenten der Automatisierungstechnik

* Sensoren* Aktoren

Rechner in der Automatisierungstechnik

- Microcontroller- Prozessrechner- Speicherprogrammierbare Steuerungen- Hardware: Aufbau und Schnittstellen- Software: Betriebssystem, Anwenderprogrammierung

Sicherheit und Zuverlässigkeit technischer Systeme

Schutzarten, Explosionsschutz für Betriebsmittel, Elektromagnetische Verträglichkeit

Abwicklung von Entwicklungsprojekten der Automatisierungstechnik

AUTOMATISIERUNGSTECHNIK - ÜBUNGEN (21117401AB)


Lehrform Übung


Literatur und Materialien * Übungsaufgaben zum Modul* Skript und Literatur zur Vorlesung

INHALTE

* Vertiefende Diskussion der Inhalte des Unterrichts anhand von Anwendungsbeispielen und konkreten Fallaufgaben* Einübung der grundlegenden Arbeitsmethodik

AUTOMATISIERUNGSTECHNIK - PRAKTIKUM (21117401AC)

Dozent(en) Prof. Dr. Ulrich Hege und Harald Wucherer


ErforderlicheRahmenbedingungen * Arbeitsplätze mit Versuchsgerät für je 2 Studierende im Labor Prozessautomatisierung

* Technischer Mitarbeiter zur Vorbereitung und Durchführung der Praktikumstermine* Durchführung als Blockveranstaltung

Literatur und Materialien* Versuchsanleitung zum Praktikum Automatisierungstechnik* Originaldokumentation der Hersteller zur eingesetzten Hardware und Software* Skript und Literatur zur Vorlesung


INHALTE

* Umgang mit Komponenten der Automatisierungstechnik: Sensoren, Aktoren, PC, I/O-Systeme, SPSen* Umgang mit üblicher technischer Dokumentation* Elektrische Verschaltung der Komponenten für einzelne Praktikumsversuche bei diverser Hardware* Programmieren von einzelnen Automatisierungsaufgaben mit diverser Software, z.B. LabView, STEP7, PCS7* Aufbau einer durchgängigen Automatisierungslösung von der Datenerfassung bis zur Visualisierung am Beispiel einerFüllstandsregelung (Laboraufbau)


CHEMISCHE KINETIK (211174020)



Semester 4 EC 5.0



Verantwortlicher Professor Prof. Dr. Michael Schrader

Teilnahmebedingungen keine, empfehlenswert sind sichere Kompetenzen in Mathematik

KOMPETENZZIELE

1. Die modulspezifischen Kompetenzziele sind wie folgt:

* Kenntnisse der Grundlagen und Anwendungen von Reaktions-, Enzym- und Wachstumskinetik* Herleitung und Beschreibung der Zusammenhänge über Differenzialgleichungen* Quantitative Beschreibung der physikalisch-chemischen Zusammenhänge in Formeln und dazugehörigen Abbildungen* Zuordnung von Problemstellungen zur Lösung von Übungsaufgaben* Kenntnis der linearen Regression als exemplarisches Auswerteverfahren* Fähigkeit zur Übertragung obiger Aspekte auf Bioprozesse


* Die Fähigkeit biologische, chemische und biotechnische Prozesse zu verstehen, und in Computersystemen abzubilden, zuanalysieren und zu simulieren.

3. Weiterhin werden folgende übergeordnete Kompetenzziele mit vermittelt:

* Die Fähigkeit fundamentale mathematische und naturwissenschaftliche Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben undanzuwenden.* Ein analytisches Verständnis für anwendbare Techniken und Methoden sowie für deren Grenzen und die Fähigkeit selbstständig zuarbeiten.



Anteil Endnote

211174020 Chemische Kinetik schriftlichePrüfung

120 Min. 1.0



KontaktzeitStd.

SelbststudiumStd.



21117402B Übung 2.0 30.0 45.0 75.0

Summen 4.0 60.0 90.0 150.0


LEHRVERANSTALTUNGEN

CHEMISCHE KINETIK - UNTERRICHT (21117402A)

Dozent(en)



Seminar-Raum mit Laptop-Anschluss, Tafel und Videopräsentation

Literatur und Materialien Literatur

* Schrader “Grundlagen und Anwendungen der Physikalischen Chemie” Springer 2016* Atkins, de Paula “Physikalische Chemie” ab 1. Auflage, Wiley-VCH* Atkins, de Paula “Kurzlehrbuch Physikalische Chemie” Wiley-VCH, ab 2002* Wedler “Lehrbuch der Physikalischen Chemie” ab 1. Auflage, Wiley-VCH* Bechmann/Schmidt “Einstieg in die Physikalische Chemie für Nebenfächler”, ab 1. Aufl.Vieweg/Springer* Atkins, de Paula “Physical Chemistry for the Life Sciences” Oxford Univ. Press, 2nd ed. 2010 ornewer* Liu "Bioprocess Engineering" Elsevier, all edititions

INHALTEReaktions-und Enzymkinetik

# Grundbegriffe der Reaktionskinetik und Beschreibung einfacher Reaktionen# Lineare Regression zur Datenauswertung# Zusammengesetzte Reaktionmechanismen# Enzymkinetik und Enzyminhibition sowie Kopplung mit Diffusion# Wachstumskinetik

CHEMISCHE KINETIK - ÜBUNGEN (21117402B)

Dozent(en)

Lehrform Übung


EDV-Raum mit * größerer Tafel sowie

* Videopräsentation (idealerweise mit Klassenraumsteuerung),

* LibreOffice und Excel installiert

Moodle-Kurs für Materialien und Foren

Literatur und Materialien Materialien

* Schrader, Formelsammlung Physikalische Chemie (über Moodle)* Taschenrechner mit wissenschaftlicher Eingabe

Literatur

* Schrader “Grundlagen und Anwendungen der Physikalischen Chemie” Springer 2016* Atkins, de Paula „Arbeitsbuch physikalische Chemie“ Wiley-VCH* Bechmann/Schmidt „Einstieg in die Physikalische Chemie für Nebenfächler“ Vieweg/Teubner

Software

* LibreOffice Calc oder Microsoft Excel

INHALTEÜbungen zur Lehrveranstaltung, zu Reaktions, Enzym- und Wachstumskinetiken sowie Darstellung, Simulation und Auswertung vonDaten mittels Tabellenkalkulation und linearer Regression


SOFTWARE ENGINEERING (211174030)



Semester 4 EC 5.0




Beteiligte Dozenten Prof. Dr. Claudia Brand

KOMPETENZZIELE


* Die Fähigkeit Methoden und Werkzeuge der Softwareentwicklung auszuwählen und anzuwenden und eigene Problemlösungeneigenständig zu entwickeln.


* Ein analytisches Verständnis für anwendbare Techniken und Methoden sowie für deren Grenzen und die Fähigkeit selbstständig zuarbeiten.


* Die Fähigkeit fundamentale informatische Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben und anzuwenden.* Die Fähigkeit benötigte Informationen zu identifizieren, zu lokalisieren, zu beschaffen, zu strukturieren und kritisch zu bewerten.* Als Einzelperson oder im Team Projekte zu bearbeiten und/oder zu kreieren, zu dokumentieren und zu präsentieren



Anteil Endnote

211174030 SoftwareEngineering


120 Min. 1.0



KontaktzeitStd.

SelbststudiumStd.




Summen 4.0 60.0 90.0 150.0


LEHRVERANSTALTUNGEN

SOFTWARE ENGINEERING - UNTERRICHT (21117403A)

Dozent(en) Prof. Dr. Claudia Brand



Hörsaal mit Medienausstattung

Literatur und Materialien online Skript Software Engineering (siehe Moodle)

• Helmut Balzert: Lehrbuch der Software-Technik, Spektrum Akademischer Verlag, 2000

• Ian Sommerville: Software Engineering, Pearson Studium, 2001

• J. Rumbaugh, M. Blaha et al.: Object-oriented Modeling and Design, Prentice Hall, 1991

• B. Brügge, A. Dutoit: Objektorientierte Softwaretechnik, Pearson Studium, 2004.

• Carlo Ghezzi, Mehdi Jazayeri, Dino Mandriolo: Fundamentals of Software Engineering, PrenticeHall, 2003

• Wolfgang Zuser, Stefan Biffl, Thomas Grechenig, Monika Köhle: Software Engineering, PearsonStudium, 2001

• Mario Winter: Methodische objektorientierte Softwareentwicklung, dpunkt.verlag GmbH 2005

• Peter Forbrig, Immo Kerner: Softwareentwicklung, Carl Hanser Verlag 2004

• Harald Störrle: UML2 für Studenten, Pearson Studium, 2005

• Chris Rupp, Stefan Queins, Barbara Zengler: UML2 glasklar, Hanser Verlag 2007

• E. Gamma et al: Entwurfsmuster, Addison Wesley, 1995

• Bernd Oesterreich, Axel Scheithauer: Analyse und Design mit der UML 2.5, Oldenbourg, 2013

INHALTE- Einleitung: Was ist Software Engineering?- Der Software- Entwicklungsprozess- Software-Qualitätsmerkmale- Projektplanung- Definitionsphase / Anforderungsanalyse- Systemmodelle, Modellierung mit UML- Entwurf von Software-Systemen, Entwurfsmuster- Architektur von Software-Systemen- Implementierungsphase: Fallstricke, Lösungen und Programmierparadigmen- Test und Wartung

SOFTWARE ENGINEERING - PRAKTIKUM (21117403B)

Dozent(en) Prof. Dr. Claudia Brand



Literatur und Materialien eigene Aufgabenblätter

INHALTEÜbungen zu den Inhalten aus dem Unterricht mit entsprechenden Software-Werkzeugen.


THEORETISCHE INFORMATIK (211174040)



Semester 4 EC 5.0




KOMPETENZZIELE


- Die Fähigkeit fundamentale informatische Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben und anzuwenden.- Die Fähigkeit fundamentale mathematische und naturwissenschaftliche Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben undanzuwenden.- Ein analytisches Verständnis für anwendbare Techniken und Methoden sowie für deren Grenzen und die Fähigkeit selbstständig zuarbeiten.



Anteil Endnote

211174040 TheoretischeInformatik


120 Min. 1.0



KontaktzeitStd.

SelbststudiumStd.



Summen 4.0 60.0 90.0 150.0

LEHRVERANSTALTUNGEN

THEORETISCHE INFORMATIK - UNTERRICHT (21117404A)






Literatur und Materialien * eigenes Skript* eigene Aufgabensammlung* D. Hoffmann, Theoretische Informatik, Hanser Verlag, 2009* H. Schöning, Theoretische Informatik – kurzgefasst, Spektrum Akademischer Verlag, 2001* H. Schöning, Logik für Informatiker, Spektrum Akademischer Verlag, 2000* A. Asteroth, C. Baier, Theoretische Informatik, Pearson Studium, 2002* H.-D. Ebbinghaus, J. Flum, W. Thomas, Einführung in die mathematische Logik, SpektrumAkademischer Verlag, 1998* K. Erk, L. Priese, Theoretische Informatik, Springer Verlag 2000* U. Hedstück, Einführung in die Theoretische Informatik: formale Sprachen und Automatentheorie,Oldenbourg Wissenschaftsverlag 2003* M. Kreuzer, S. Kühling, Logik für Informatiker, Pearson Studium, 2006

INHALTE- Mathematische Grundlagen:- Sprachen und Grammatiken- Reguläre Sprachen und endliche Automaten- Kontextfreie Sprachen und Kellerautomaten- Turing-Maschinen- Berechenbarkeit und Entscheidungsprobleme- Komplexitätstheorie- Aussagenlogik- Prädikatenlogik- Codierungstheorie


SYSTEMPROGRAMMIERUNG (211174050)



Semester 4 EC 5.0




KOMPETENZZIELE


* Die Fähigkeit fundamentale informatische Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben und anzuwenden.


* Die Fähigkeit fundamentale ingenieurwissenschaftliche Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben und anzuwenden.* Die Fähigkeit Methoden und Werkzeuge der Softwareentwicklung auszuwählen und anzuwenden und eigene Problemlösungeneigenständig zu entwickeln.





Anteil Endnote

211174050Systemprogrammierung


120 Min. 1.0



KontaktzeitStd.

SelbststudiumStd.




Summen 4.0 60.0 90.0 150.0

LEHRVERANSTALTUNGEN

SYSTEMPROGRAMMIERUNG - UNTERRICHT (21117405A)




Seminarraum mit Beamer


Literatur und Materialien * Eigenes Skript Systemprogrammierung* Andrew S. Tanenbaum, Moderne Betriebssysteme, Pearson Studium 2004* Abraham Silberschatz, Peter Baer Galvin, Greg Gagne, – Operating System Concepts, John Wiley& Sons, 2003* Gary Nutt, Operating Systems, Addison Wesley, 2002* Rüdiger Brause, Betriebssysteme: Grundlagen und Konzepte, Springer, 2001* William Stallings, Betriebssysteme: Prinzipien und Umsetzung, Pearson Studium 2003* Linus Torvals, Just for FUN – Wie ein Freak die Computerwelt revolutionierte, Hanser Verlag,2001* E.Ehses, L. Köhler, P. Riemer, H. Stenzel, F. Victor, Betriebssysteme, Pearson Studium 2005* B. Kernighan, D. Ritchie, The C Programming language, Prentice Hall 1988

INHALTE- Historie, Ziele und Arten von Betriebssystemen- Rechnerarchitektur- Aufbau von Betriebssystemen- Prozessverwaltung- Speicherverwaltung- Dateiverwaltung- Geräteverwaltung

SYSTEMPROGRAMMIERUNG - PRAKTIKUM (21117405B)




Computerrraum

Literatur und Materialien* eigene Aufgabenblätter* B. Kernighan, D. Ritchie, The C Programming language, Prentice Hall 1988* Jonathan Bartlett: Programming from the Ground Up, Bartlett Publishing 2004

INHALTE1. Einführung in Unix/Linux2. Shellkommandos und Shellprogrammierung3. Programmieren in Assembler (GNU Assembler unter Linux): einfache Assembler-Programme, Arten der Adressierung, Stack,Unterprogramme, Einbinden von Programmen, Erzeugung von Bibliotheken4. Programmieren in C bzw Java: Data Streams, Dateizugriff, Erzeugung von Prozessen/Threads, Synchronisation (Semaphore),Shared Memory


PROGRAMMIERUNG DYNAMISCHER MODELLE (211174060)



Semester 4 EC 5.0




KOMPETENZZIELE


* Die Fähigkeit biologische, chemische und biotechnische Prozesse zu verstehen, und in Computersystemen abzubilden, zuanalysieren und zu simulieren.


* Die Fähigkeit fundamentale informatische Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben und anzuwenden.* Die Fähigkeit fundamentale mathematische und naturwissenschaftliche Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben undanzuwenden.* Die Fähigkeit Methoden und Werkzeuge der Softwareentwicklung auszuwählen und anzuwenden und eigene Problemlösungeneigenständig zu entwickeln.* Ein analytisches Verständnis für anwendbare Techniken und Methoden sowie für deren Grenzen und die Fähigkeit selbstständig zuarbeiten.* Fach- und disziplinübergreifend zu arbeiten.


* Die Fähigkeit benötigte Informationen zu identifizieren, zu lokalisieren, zu beschaffen, zu strukturieren und kritisch zu bewerten.



AnteilEndnote

211174060 Programmierungdynamischer Modelle

Projektarbeit 10Wochen

1.0



KontaktzeitStd.

SelbststudiumStd.


21117406A Projektstudium 4.0 60.0 90.0 150.0

Summen 4.0 60.0 90.0 150.0


LEHRVERANSTALTUNGEN

PROGRAMMIERUNG DYNAMISCHER MODELLE - PROJEKTSTUDIUM (21117406A)

Dozent(en)

Lehrform Projektstudium

Erforderliche Rahmenbedingungen ComputeraustattungBeamer


INHALTEFachspezifische Themen werden für die Projektarbeit zu Semesterbeginn vom Dozenten ausgegeben.


PRAXISZEIT (211175010)



Semester 5 EC 25.0



Verantwortlicher Professor Prof. Dr. Claudia Brand



Anteil Endnote

211175010 Praxiszeit Studienarbeit 20 Wochen 1.0

STUDENTISCHER GESAMT-ARBEITSAUFWANDKeine Lehrveranstaltungen angelegt


PRAXISBEGLEITENDE LEHRVERANSTALTUNG (211175020)



Semester 5 EC 5.0



Verantwortlicher Professor Prof. Dr. Claudia Brand

Beteiligte Dozenten Prof. Dr. Niall Palfreyman



AnteilEndnote

211175020 PraxisbegleitendeLehrveranstaltung

Kolloquium 30 Min. 1.0

STUDENTISCHER GESAMT-ARBEITSAUFWANDKeine Lehrveranstaltungen angelegt


MUSTERERKENNUNG (211176010)



Semester 6 EC 5.0




KOMPETENZZIELE


* Die Fähigkeit fundamentale mathematische und naturwissenschaftliche Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben undanzuwenden.


* Die Fähigkeit fundamentale informatische Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben und anzuwenden.* Die Fähigkeit biologische, chemische und biotechnische Prozesse zu verstehen, und in Computersystemen abzubilden, zuanalysieren und zu simulieren.* Ein analytisches Verständnis für anwendbare Techniken und Methoden sowie für deren Grenzen und die Fähigkeit selbstständig zuarbeiten.


* Die Fähigkeit Methoden und Werkzeuge der Softwareentwicklung auszuwählen und anzuwenden und eigene Problemlösungeneigenständig zu entwickeln.* Fach- und disziplinübergreifend zu arbeiten.* Sich in Spezialgebiete der Informatik – insbesondere an der Schnittstelle zu den Life-Sciences – einzuarbeiten und die erworbenenKenntnisse anzuwenden, zu dokumentieren und zu präsentieren



Anteil Endnote

211176010 Mustererkennung schriftlichePrüfung

120 Min. 1.0



KontaktzeitStd.

SelbststudiumStd.




Summen 4.0 60.0 90.0 150.0


LEHRVERANSTALTUNGEN

MUSTERERKENNUNG - UNTERRICHT (21117601A)




Hörsaal mit Tafel/Whiteboard und Projektor

Literatur und Materialien* E. Alpaydin, Maschinelles Lernen, Oldenbourg Verlag 2008* M. Berthold, C. Borgelt, F. Höppner, F. Klawonn, Guide to Intelligent Data Analysis, SpringerVerlag, 2010* J.P. Marques de Sa, Pattern Recognition, Springer Verlag, 2001* A. Handl, Multivariate Analysemethoden, Springer Verlag, 2002* J.K. Lee, Statistical Bioinformatics, Wiley-Blckwell, 2010* S. Theodoridis, Pattern Recognition, Elsevier Science, 1999* I. Witten, E. Frank, Data Mining: practical machine learning tools and techniques, Elsevier Inc.,2005

INHALTE1. Einführung, Motivation2. Beispiele der Musterekennung in den biologischen Wissenschaften3. Grundbegriffe der multivariaten Statistik4. Muster, Entscheidungsfunktionen, Metriken5. Auswahl und Optimierung von Merkmalen6. Automatische Klassifikation (Clustering)7. Überwachte Klassifikation8. Neuronale Netze

MUSTERERKENNUNG - PRAKTIKUM (21117601B)



Erforderliche Rahmenbedingungen EDV-Raum mit je einem Arbeitsplatz pro Studierende, Matlab

Literatur und Materialien* eigene Aufgabenblätter und Skript* Matlab-Dokumentation

INHALTE1. Visualisierung multivariater Daten2. Visualisierung und Inspektion von Microarray-Daten3. Visualisierung und Vorverarbeitung von Massenspektrometrie-Daten4. Optimale Merkmale: Hauptkomponentenanalyse5. Mekmalsgewinnung bei Massenspektrometriedaten6. Clustering: Hierarchische Klassifikation und Anwendung auf wachstumshemende Medikamente bei Krebserkrankungen7. Partitionierendes Clustering8. Phylogenetische Bäume9. Euklid’scher Klassifikator10. Bayes Klassifikator11. Entscheidungsbäume12. Perzeptron und neuronal Netzwerke


BIOPROZESSTECHNIK (211176020)



Semester 6 EC 5.0



Verantwortlicher Professor Prof. Dr. Marcus Millitzer

Beteiligte Dozenten Wolfgang Watermeyer

KOMPETENZZIELE


* Die Fähigkeit fundamentale ingenieurwissenschaftliche Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben und anzuwenden.* Die Fähigkeit biologische und chemische Methoden und dazugehörige biotechnologische Geräte und Apparate zu verstehen undinformationstechnisch zu begleiten.


* Die Fähigkeit fundamentale informatische Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben und anzuwenden.



Anteil Endnote

211176020 Bioprozesstechnik schriftlichePrüfung

120 Min. 1.0



KontaktzeitStd.

SelbststudiumStd.




Summen 4.0 60.0 90.0 150.0

LEHRVERANSTALTUNGEN

BIOPROZESSTECHNIK - UNTERRICHT (21117602A)

Dozent(en) Prof. Dr. Marcus Millitzer



Lehrraum mit großer Tafel, Overheadprojektor und PC/Beamer; Anschauungsmaterialien


Literatur und Materialien - Materialien zur Lehrveranstaltung Bioprozesstechnik

- Chmiel, H.; Takors, R.; Weuster-Botz, D.Bioprozesstechnik4. Auflage, Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg, 2018

- Doran, P.Bioprocess engineering principles2nd ed., Elsevier Academic Press, Waltham MA, 2013

- Sahm, H; Antranikian, G; Stahmann, K.-P.; Takors, R. Industrielle Mikrobiologie. 1. Aufl. Berlin,Heidelberg 2013.

- Storhas, W.Bioreaktoren und periphere EinrichtungenSpringer, Berlin, 2000

INHALTE- Einführung in die Bioprozesstechnik: Ziel der Bioprozesstechnik, Fließbild eines biotechnologischen Prozesses- Biologische Grundlagen: Mikroorganismen, Stoffwechsel, Wachstum und Kinetik- Verfahrenstechnische Grundlagen: Fermentationsverfahren, Batch-Fermentation, Fed-Batch- Fermentation, KontinuierlicheFermentation, Sterilisation- Bioreaktoren: Grundlagen, Rührbehälter, Rührsystem, Begasungssystem, Heiz- und Kühlsystem, Reinigungssystem, Dichtungen,Werkstoffe, Oberflächen- Peripherie: Wärmetauscher, Pumpen, Ventile- Mess- und Regeltechnik: Temperatur, pH-Wert, pO2-Wert, Glucose, Füllstand, Drehzahl- Aufarbeitung (Downstream-Processing): Grundlagen, Zellaufschluss, Zellabtrennung, Aufkonzentrieren, Aufreinigung, Trocknung

BIOPROZESSTECHNIK - PRAKTIKUM (21117602B)

Dozent(en) Wolfgang Watermeyer


Erforderliche Rahmenbedingungen Biotechnikum mit Versuchsapparaturen

Literatur und Materialien Praktikumsanleitung

INHALTE-Ansetzen der Vorkulturmedien und des Fermentationsmediums-Ansetzen der Vorkultur-Kalibrieren der Sonden und Pumpen sowie Sterilisation des Fermenters-Animpfen des Fermenters mit der Vorkultur, Durchführen der Fermentation-Begleitende Analytik (z.B. optische Dichte, Glukosebestimmung, Ammoniumbestimmung, Glyzerinbestimmung, Biotrockenmasseetc.)-Beendigung der Fermentation durch Sterilisation und anschließende Reinigung-Auswertung der gesamten Fermentation (Online Daten, Analytik,etc.)

Dauer des Praktikums: ca. 5 Tage am Stück


PROJEKTSTUDIUM (211176030)



Semester 6 EC 5.0




Beteiligte Dozenten Prof. Dr. Claudia Brand, Prof. Dr. Ulrich Hege, Prof. Dr. Niall Palfreyman und Prof. Dr. Martin Stetter

KOMPETENZZIELE


* Die Fähigkeit Methoden und Werkzeuge der Softwareentwicklung auszuwählen und anzuwenden und eigene Problemlösungeneigenständig zu entwickeln.* Die Fähigkeit benötigte Informationen zu identifizieren, zu lokalisieren, zu beschaffen, zu strukturieren und kritisch zu bewerten.* Fach- und disziplinübergreifend zu arbeiten.* Als Einzelperson oder im Team Projekte zu bearbeiten und/oder zu kreieren, zu dokumentieren und zu präsentieren.* Sich in Spezialgebiete der Informatik – insbesondere an der Schnittstelle zu den Life-Sciences – einzuarbeiten und die erworbenenKenntnisse anzuwenden, zu dokumentieren und zu präsentieren.




* Die Fähigkeit fundamentale informatische Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben und anzuwenden.* Die Fähigkeit fundamentale mathematische und naturwissenschaftliche Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben undanzuwenden.* Die Fähigkeit fundamentale ingenieurwissenschaftliche Sachverhalte zu verstehen, zu beschreiben und anzuwenden.* Die Fähigkeit biologische, chemische und biotechnische Prozesse zu verstehen, und in Computersystemen abzubilden, zuanalysieren und zu simulieren.* Die Fähigkeit biologische und chemische Methoden und dazugehörige biotechnologische Geräte und Apparate zu verstehen undinformationstechnisch zu begleiten.



Anteil Endnote

211176030 Projektstudium Projektarbeit 10 Wochen 1.0



KontaktzeitStd.

SelbststudiumStd.


21117603A Projektstudium 2.0 30.0 120.0 150.0

Summen 2.0 30.0 120.0 150.0


LEHRVERANSTALTUNGEN

PROJEKTSTUDIUM (21117603A)

Dozent(en) Prof. Dr. Niall Palfreyman, Prof. Dr. Ulrich Hege, Prof. Dr. Frank Leßke, Prof. Dr. Martin Stetter undProf. Dr. Claudia Brand

Lehrform Projektstudium


Seminarraum

Literatur und Materialien je nach Aufgabe

INHALTEEin Team aus 4-10 Studierenden setzt sich hier mit einer praxisorientierten Fragestellung auseinander und entwickelt eine eigeneLösung. Häufig kommen die Fragestellungen aus kooperierenden Unternehmen, oder aus eigenen Laboren (z.B. Biotechnikum).Eine Projektgruppe wird von mindestens einem Dozenten betreut.Die Studierenden verteilen selbständig die Aufgaben im Team.Wöchentlich präsentieren und diskutieren die Studierenden mit dem Betreuer den aktuellen Fortschritt und planen die nächstenSchritte.Am Ende präsentieren die Studierenden ihr Ergebnis, eventuell beim Unternehmen.Zum Abschluß gibt es ein individuelles Bewertungsgespräch mit jedem einezelnen Studierenden.


INTELLIGENTE SYSTEME (211177010)



Semester 7 EC 5.0




Beteiligte Dozenten Prof. Dr. Martin Stetter

KOMPETENZZIELE

1. Bezogen auf die übergeordneten Lernziele des Studiengangs werden folgende Kompetenzziele vertieft:

Die Fähigkeit fundamentale informatische Sachverhalte zu verstehen, zu beschreibenund anzuwenden.Die Fähigkeit fundamentale mathematische und naturwissenschaftliche Sachverhaltezu verstehen, zu beschreiben und anzuwenden.Die Fähigkeit biologische, chemische und biotechnische Prozesse zu verstehen, undin Computersystemen abzubilden, zu analysieren und zu simulieren.Die Fähigkeit Methoden und Werkzeuge der Softwareentwicklung auszuwählen undanzuwenden und eigene Problemlösungen eigenständig zu entwickeln.Ein analytisches Verständnis für anwendbare Techniken und Methoden sowie fürderen Grenzen und die Fähigkeit selbstständig zu arbeiten.


Fach- und disziplinübergreifend zu arbeiten.Sich in Spezialgebiete der Informatik – insbesondere an der Schnittstelle zu denLife-Sciences – einzuarbeiten und die erworbenen Kenntnisse anzuwenden, zudokumentieren und zu präsentieren.



Anteil Endnote

211177010 Intelligente Systeme schriftlichePrüfung

120 Min. 1.0



KontaktzeitStd.

SelbststudiumStd.





21117701BB (Labor-) Praktikum 1.0 15.0 23.0 38.0

Summen 4.0 60.0 90.0 150.0


LEHRVERANSTALTUNGEN

WISSENSREPRÄSENTATION UND PROBLEMLÖSEN - UNTERRICHT (21117701AA)




Hörsaal mit Tafel/Whiteboard und Beamer

Literatur und Materialien - S. Russel, P. Norvig: Künstliche Intelligenz, Pearson Studium 2004- D. Poole, A. Mackworth: Artificial Intelligence, Cambrige Univ. Press, 2010

INHALTE- Grundlagen, Ansätze und Geschichte der KI- Problemlösen durch Suchen- Informierte Suche- Adversariale Suche- Probleme unter Randbedingungen- logische Inferenz

WISSENSREPRÄSENTATION UND PROBLEMLÖSEN - PRAKTIKUM (21117701AB)



Erforderliche Rahmenbedingungen EDV-Raum


INHALTE- Eliza in Java- Suchalgorithmen und Sudoku- Informierte Suche und das 8-Puzzle Problem- Adversariale Suche und das 4-Connect-Problem- Vorwärtsverkettung und Rückwärtsverkettung (Z.B. Prolog)

NEURONALE LERNVERFAHREN - UNTERRICHT (21117701BA)





Literatur und Materialien - C. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer 2007- H. Ritter, T. Martinetz, K. Schulten, Neuronale Netze, Addison-Wesley 1991- B. Schölkopf, A. J. Smola, Learning with Kernels, MIT Press 2002- Eigenes Skript

INHALTE- Einführung in bioanaloge Systeme- Lineare Modelle- Perceptron und Multilagen-Perceptron- Statistische Lerntheorie: Generalisierung, Regularisierung, Optimierung- Praktische Aspekte für MLP Lernen- Einführung in Deep Learning

NEURONALE LERNVERFAHREN - PRAKTIKUM (21117701BB)



Erforderliche Rahmenbedingungen EDV-Raum, Matlab-Lzenzen

Literatur und Materialien Praktikumsanleitungen

INHALTE- Implementierung der im Unterricht eingeführten Lernverfahren


- Durchführung exemplarischer Datananalysen mittels der Lernverfahren


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