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Modulhandbuch des Fachbereichs 4: Informatik

Studiengang Bachelor Computervisualistik ab demWintersemester 2012/2013

Letzte Änderung: 24.07.2013 um 13:26:15 Uhr

Modulhandbuch des Fachbereichs 4: InformatikDieses PDF wurde automatisch generiert. Letzte Änderung: 24.07.2013 um 13:26:15 Uhr

Studiengang Bachelor Computervisualistik ................................................... 4Praktische Informatik (Computervisualistik) ..................................................... 4

[04IN1010] Objektorientierte Programmierung und Modellierung ........................................... 4[04IN1010-1] Objektorientierte Programmierung und Modellierung ............................................. 5[04IN1010-2] Programierpraktikum ............................................................ 6

[04IN1011] Programmiertechniken und -technologien ................................................. 7[04IN1014] Algorithmen und Datenstrukturen ...................................................... 8

Informatik der Systeme (Computervisualistik) ................................................... 10Informatik der Systeme Pflicht (Computervisualistik) ................................................. 10

[04IN1012] Grundlagen der Softwaretechnik ....................................................... 10Informatik der Systeme (CV) ............................................................. 11

[04IN1002] Grundlagen der Rechnernetze ........................................................ 11[04IN1005] Grundlagen der Betriebssysteme ....................................................... 12[04IN1020] Grundlagen der Datenbanken ........................................................ 14

Wahlpflicht Informatik (CV) ............................................................. 15[03MA2002] Mathematik als fachübergreifende Querschnittswissenschaft (Modul 9) ................................ 15[03MA2003] Mathematik Vertiefungsmodul ..................................................... 16[03PH1004] Grundlagen der Digitaltechnik ...................................................... 17[03PH2001] Hardwarepraktikum ............................................................ 18[04CV2001] Grundlagen Autonomer Mobiler Systeme ................................................ 19[04CV2005] Pattern Recognition ............................................................ 20[04FB2002] Forschungsarbeit ............................................................. 22[04IN1006] Bewertung der operativen Leistung von Systemen ............................................ 23[04IN1021] Web Retrieval ............................................................... 24[04IN2001] Nicht-klassische Logiken ......................................................... 25[04IN2002] Formale Spezifikation und Verifikation .................................................. 26[04IN2003] Vertiefung Rechnernetze ......................................................... 28[04IN2004] Intensive Program on Computer Vision .................................................. 29[04IN2005] Mensch-Maschine Kommunikation .................................................... 30[04IN2006] Automobile Systeme in der Automatisierung ............................................... 31[04IN2007] Echtzeitsysteme .............................................................. 32[04IN2008] Empirical Software Engineering ..................................................... 33[04IN2012] Web Engineering ............................................................. 34[04IN2013] Software-Reengineering .......................................................... 35[04IN2014] Software-Architektur ........................................................... 36[04IN2015] Requirements-Engineering und Management ............................................... 37[04IN2016] Effiziente Graphenalgorithmen ...................................................... 38[04IN2019] Vertiefung Theoretische Informatik .................................................... 39[04IN2020] Jewels in Theory ............................................................. 40[04IN2021] Geometrische Modellierung und CAD .................................................. 41[04IN2022] Advanced Data Modeling ......................................................... 42[04IN2023] Semantic Web ............................................................... 44[04IN2025] Social Web and Bibliometry ....................................................... 45[04IN2026] Introduction to Web Science ....................................................... 46[04IN2027] Network Theory and Dynamic Systems ................................................. 48[04IN2028] Machine Learning & Data Mining .................................................... 50[04IN2030] Künstliche Intelligenz 2 .......................................................... 51[04IN2031] Automated Reasoning and Knowledge Representation .......................................... 51[04IN2033] Entscheidungsverfahren für die Verifikation ............................................... 52[04IN2034] Omega-Automaten ............................................................ 53[04IN2035] Drahtlose Kommunikation ........................................................ 54[04IN2036] Software-Qualitätssicherung ....................................................... 55[04IN2037] Software Language Engineering ..................................................... 56[04WI2004] Mobile Application Systems ....................................................... 57[04WI2025] Sicherheit für mobile Systeme ...................................................... 59

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[04WI2027] Mobile Systems Engineering ....................................................... 61Computervisualistik (Computervisualistik) ..................................................... 62

Computervisualistik Pflicht ............................................................... 62[04CV1001] Bildverarbeitung 1 ............................................................. 62[04CV1002] Bildverarbeitung 2 ............................................................. 63[04CV1004] Einführung in die Software-Ergonomie ................................................... 64[04CV1006] Computergraphik 1 ............................................................ 65[04CV1007] Computergraphik 2 ............................................................ 67[04IN1015] Praktikum CV-Programmierung ....................................................... 68[04IN2005] Mensch-Maschine Kommunikation ..................................................... 69

Computervisualistik Wahlpflicht CV oder Informatik ................................................. 70[04CV1010] Weiterführende Themen CV ........................................................ 70[04IN1016] Algorithmen und Datenstrukturen der Computervisualistik .......................................... 70

Theoretische Informatik (Computervisualistik) ................................................... 71[04IN1018] Grundlagen der Theoretischen Informatik ................................................ 71[04IN1022] Logik für Informatiker .......................................................... 73

Technische Informatik (Computervisualistik) .................................................... 74[04IN1003] Grundlagen der Rechnerarchitektur .................................................... 74

Mathematik ........................................................................ 75[03MA1002] Grundlagen der Mathematik A: Lineare Algebra ............................................ 75[03MA1003] Grundlagen der Mathematik B: Analysis ................................................ 76[03MA1007] Diskrete algebraische Strukturen .................................................... 77

Interdisziplinärer Bereich ................................................................ 77[04CV1009] Psychologie des Visuellen ........................................................ 77[02KW1007] Analyse und Interpretation ....................................................... 79[02KW1006] Geschichte der Kunst .......................................................... 79[02KW1005] Kunst und Design ............................................................ 80[02KW1004] Fotografie ................................................................ 81[02KW1003] Kunst und Neue Medien ......................................................... 82[02KW1002] Aspekte der Bildgestaltung ....................................................... 84[02KW1001] Einführung in das Zeichnen ....................................................... 84[01PS1001] Wahrnehmung und Kognition ....................................................... 85[01PS1002] Räumliches Denken ............................................................ 86

Projekt Proseminare Soft Skills ............................................................ 88[04FB1001] Projektpraktikum ............................................................. 88[04FB1002] Proseminar und Soft Skills ........................................................ 89[04WI1002] Projektmanagement ............................................................ 90

Bachelorarbeit ...................................................................... 91[04FB1003] Bachelorarbeit ............................................................... 91[04FB1004] Kolloquium ................................................................ 92

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Studiengang Bachelor Computervisualistik

Praktische Informatik (Computervisualistik)

04IN1010: Objektorientierte Programmierung und Modellierung

Kürzel 04IN1010 Modulbezeichnung Objektorientierte Programmierung und Modellierung Name (English) Object-oriented programming and modeling Lehrveranstaltungen Objektorientierte Programmierung und Modellierung (04IN1010-1)

Programierpraktikum (04IN1010-2) Zuordnung zum Curriculum Bachelor Wirtschaftsinformatik, 1. Jahr

Bachelor Lehramt Informatik (Gym), 1. JahrBachelor Lehramt Informatik (RS), 1. JahrBachelor Lehramt Informatik (BBS), 2. JahrBachelor Lehramt Technische Informatik (BBS), 1. JahrBachelor Informatik, 1. JahrBachelor Computervisualistik, 1. Jahr

Semester Wintersemester Sprache Deutsch oder Englisch Lehrform / SWS Übung (2 SWS), Vorlesung (4 SWS) und Praktikum (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 120 Stunden

Eigenstudium: -120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Ralf Lämmel Lehrende Jürgen Ebert

Dieter ZöbelRalf LämmelSteffen Staab

Leistungspunkte Voraussetzungen Keine Lernziele / Kompetenzen

Die Studierenden erfassen den Zusammenhang zwischen Modellenund Programmen im Kontext des objektorientierten Paradigmas.Modelle werden dabei als Mittel der Abstraktion im Sinne derVorbereitung auf die Programmierung sowie als Unterstützung in derValidierung und Verifikation von Software verstanden.Programmierung umfasst hier einfache Datenstrukturen, Algorithmenund objektorientierte Anwendungen. Neben der Beherrschung vonKlassendiagrammen geht es auch Modelle für die Syntax vonProgrammiersprachen und einfache Verhaltensmodelle für dieobjektorientierte Entwicklung. Die Studierenden beherrschen einfachetestgetriebene Entwicklung sowie Verfahren der Komplexitätsanalyseund Verifikation für einfachste Programme.

Inhalt I. Strukturierte ProgrammierungII. Felder und Verbundtypen

III. Suchen und SortierenIV. Grundlagen der Komplexitätsanalyse

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V. Grundlagen des TestensVI. Grundlagen der Verifikation

VII. Datenstrukturen mit ZeigernVIII. Abstrakte Datentypen

IX. Generalisierung und PolymorphismusX. Modellierung von Verhalten

XI. Modellierung von Struktur mit KlassendiagrammenXII. Modellierung von Syntax mit EBNF

Prüfungsleistungen

Klausur Literatur

04IN1010-1: Objektorientierte Programmierung und Modellierung

Veranstaltungsbezeichnung Objektorientierte Programmierung und Modellierung Kürzel 04IN1010-1 Zuordnung zum Curriculum Bachelor Informationsmanagement, 1. Jahr

Bachelor Computervisualistik, 1. JahrBachelor Informatik, 1. Jahr

Semester Wintersemester Modulverantwortlicher Ralf Lämmel Lehrende Jürgen Ebert

Ralf LämmelDietrich PaulusSteffen StaabUlrich FurbachDieter Zöbel

Sprache Deutsch Lehrform / SWS Übung (2 SWS) und Vorlesung (4 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 90 Stunden

Eigenstudium: 150 Stunden Kreditpunkte 8 LP Voraussetzungen

Keine Lernziele / Kompetenzen

Die Studierenden sollen den praktischen Wert von präzisenBeschreibungen erkennen, verstehen, welche Rolle Abstraktion undModellbildung innerhalb der Informatik spielen und den praktischenUmgang mit Rechnern anhand einer objektorientierten Sprachetrainieren. Sie sollen Überblick über grundlegendeModellierungsmethoden für objektorientierte Systeme bekommen.Nach Abschluss dieses Moduls besitzen die Studierendengrundlegende Kenntnisse der UML und der objektorientiertenProgrammierung sowie einer objektorientierten Programmierspracheund sind in der Lage, kleine Programme selbstständig zu entwickeln.Zurzeit wird Java verwendet.

Inhalt I. EinführungInformatik, Algorithmen, Programme,Programmiersprachen, Modell, Modellierung

II. Visuelle Beschreibung von Modellen

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Klassendiagramme, Anwendungsfalldiagramme,Sequenzdiagramme, Aktivitätsdiagramme

III. Grundlagen der ProgrammierungSyntaktische Beschreibung, Gültigkeit von Definitio-nen, Lebensdauer von Variablen, Programm- undDatenstrukturen, Datentypen, Referenzen, Klassen,Objekte

IV. Objektorientierte ProgrammierungVererbung, Polymorphie, Schnittstellen, Objektorien-tierte Bibliotheken, Ausnahmebehandlung,Ereignisbehandlung

V. ProgrammentwicklungSpezifizieren, Implementieren, Effizienzanalyse, Tes-ten, Verifizieren

Prüfungsleistungen

Klausur (2-stündig)

Gewichtung im Modul 70 % Literatur

H. Balzert, Lehrbuch Grundlagen der Informatik, Spektrum Verlag,Heidelberg 1999

H.-P. Gumm, M. Sommer, Einführung in die Informatik,Oldenbourg, München 1999

04IN1010-2: Programierpraktikum

Veranstaltungsbezeichnung Programierpraktikum Kürzel 04IN1010-2 Zuordnung zum Curriculum Bachelor Lehramt Informatik (RS), 1. Jahr

Bachelor Computervisualistik, 1. JahrBachelor Informatik, 1. JahrBachelor Lehramt Informatik (Gym), 1. JahrBachelor Informationsmanagement, 1. Jahr

Semester Wintersemester Modulverantwortlicher Ralf Lämmel Lehrende Jürgen Ebert

NF RosendahlDietrich PaulusSteffen StaabUlrich FurbachDieter Zöbel

Sprache Deutsch Lehrform / SWS Praktikum (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 30 Stunden

Eigenstudium: 60 Stunden Kreditpunkte 3 LP Voraussetzungen

keine Lernziele / Kompetenzen

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Die Studierenden beherrschen den aktiven Umgang mit einerobjektorientierten Programmiersprache (zurzeit Java) und derenAnwendung auf konkrete Problemstellungen. Sie sind in der Lage,selbstständig kleinere Programme zu implementieren und zu testen.Der Umgang mit Compiler, Debugger und Editor ist eingeübt und dieVorgänge dahinter sind verstanden. Die Studierenden können logischeFehler in ihren Programmen mit geeigneten Strategien aufdecken undbeheben.

Inhalt I. Methoden und Vorgehensweisen: Arbeitsschritte die nötigsind, um Programme zu erstellen

II. Umgang mit Entwicklungswerkzeugen: Einsatz einerEntwicklungsumgebung

III. Umgang mit syntaktischen Fehlern: Erkennen, Verstehen undKorrigieren syntaktischer Fehler

IV. Aufdecken und Beheben von logischen FehlernV. Objektorientierte Programmierung: praktische Umsetzung und

Verwendung von Vererbung, Polymorphie, Schnittstellen,objektorientierten Bibliotheken, Ausnahmebehandlung

Prüfungsleistungen

Regelmäßige Aufgabenlösung ist Voraussetzung für die Vergabe vonLeistungspunkten

Regelmäßige Teilnahme (maximal 2 Fehlsitzungen)

Gewichtung in den Studiengängen BSc CV/Inf/WI: 30 % des Moduls

Stellenwert für die Note in der Endnote: BEd: 1,67% entsprechendden LP (3:180)

Literatur

Handbücher

04IN1011: Programmiertechniken und -technologien

Kürzel 04IN1011 Modulbezeichnung Programmiertechniken und -technologien Name (English) Programming techniques and technologies Zuordnung zum Curriculum Bachelor Computervisualistik, 2. Jahr

Bachelor Informatik, 2. Jahr Semester Sommersemester Sprache Deutsch oder Englisch Lehrform / SWS Übung (2 SWS) und Vorlesung (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 60 Stunden

Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Ralf Lämmel Lehrende Jürgen Ebert

Ralf Lämmel Leistungspunkte 6 Voraussetzungen

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Grundkenntnisse in der objekt-orientierten Programmierung sowieden Algorithmen und Datenstrukturen

Lernziele / Kompetenzen

Die Studierenden beherrschen die objektorientierte Programmierungeinschliesslich wesentlicher Programmiertechniken und -technologienwie sie in der modernen Softwareentwicklung eine Rolle spielen. DieStudierenden sind insbesondere im Stande, Entwurfsmuster zuverwenden und typische APIs etwa in der GUI-, Web-, XML- oderDatenbankprogrammierung einzusetzen. Die Studierendenbeherrschen interaktive, testgetriebene Entwicklung einschliesslich derVerwendung von Debuggern. Ausserdem kennen die Studierendenkomplexere Probleme wie etwa die Schaffung von Brücken zwischentechnischen Räumen (etwa: Objectware, Grammarware, Dataware)und den Einsatz fortgeschrittener Programmiertechnologien etwa fürdie Aspekt-orientierte, generative, Komponenten-orientierte, verteilteund nebenläufige Programmierung.

Inhalt I. Erweiterbarkeit und ModularitätII. Entwurfsmuster

III. XML-VerarbeitungIV. DatenbankzugriffV. Parser und Pretty Printer

VI. Object/XML MappingVII. Object/Relational Mapping

VIII. Nebenläufige ProgrammierungIX. Daten-parallele ProgrammierungX. Web-Programmierung

XI. Generative ProgrammierungXII. Meta-Programmierung

XIII. Aspekt-orientierte ProgrammierungXIV. Graphische Benutzungsoberflächen

Prüfungsleistungen

Klausur Literatur

Online-Quellen wie etwa http://101companies.org/

kapitelweise Spezialliteratur

04IN1014: Algorithmen und Datenstrukturen

Kürzel 04IN1014 Modulbezeichnung Algorithmen und Datenstrukturen Name (English) Algorithms and data structures Zuordnung zum Curriculum Bachelor Lehramt Technische Informatik (BBS), 2. Jahr

Bachelor Informatik, 2. JahrBachelor Lehramt Informatik (RS), 2. JahrBachelor Wirtschaftsinformatik, 2. JahrBachelor Computervisualistik, 2. JahrBachelor Lehramt Informatik (Gym), 2. JahrBachelor Lehramt Informatik (BBS), 3. Jahr

Semester Wintersemester Sprache Deutsch

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Lehrform / SWS Übung (2 SWS) und Vorlesung (4 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 90 Stunden

Eigenstudium: 150 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Steffen Staab Lehrende Ulrich Furbach

Dietrich PaulusSteffen StaabDieter ZöbelJürgen Ebert

Leistungspunkte 8 Voraussetzungen

Grundkenntnisse in objektorientierter Programmierung undModelierung.


Die Studierenden erwerben eine grundlegende Kompetenz inalgorithmischem Denken kennen und kennen wichtigeDatenstrukturen und Algorithmen. Sie können Algorithmen undDatenstrukturen selbstständig und kreativ entwickeln. Sie setzenmathematische Methoden zum Korrektheitsbeweis und zurEffizienzanalyse ein und können die Qualität von Algorithmeneinschätzen. Sie entwickeln ein Verständnis für die Wechselwirkungzwischen Algorithmus und Datenstruktur und sind in der Lage, für eingegebenes Problem eine algorithmische Lösung zu formulieren,algorithmische Lösungen in ihrer Leistungsfähigkeit einzuschätzenund diese zu implementieren.

Inhalt I. EinführungImperative vs. funktionale Rechenmodelle,Effizienzmaße, Beispiele

II. Sortier- und SuchverfahrenGrundverfahren, Binäre Suche, Quicksort, Heapsort,Mergesort, Radix-Sort

III. EntwurfsverfahrenRekursion, Teile-und-Beherrsche, DynamischeProgrammierung, Backtracking, Branch & Bound,Greedy Algorithmen

IV. AnalyseverfahrenKomplexität in O-Notation, Rekursionsgleichungen,Komplexitätsbeweis per Induktion,Rekursionsbaummethode, Mastertheorem

V. DatenstrukturenListenstrukturen, Puffer, Stapel, Schlange,Baumstrukturen, Suchbäume, Rot-Schwarz Bäume,Heap, Hashing

VI. GraphenalgorithmenSuchverfahren, kürzeste Wege, Gerüste, Flüsse,Matching, Min-Cut

VII. Lineare ProgrammierungOptimierung unter Nebenbedingung, Eckentausch,Simplex

VIII. P vs. NPDefinition, Reduktion, Beispiele

IX. Parallelität

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parallele RechenmodelleMap-ReduceKomplexitätsanalyse bei parallelen Programmen

X. Ergänzung: Randomisierte und Approximative AlgorithmenModelle, BeispieleKomplexitätsanalyse

Prüfungsleistungen

Klausur.

Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten: regelmäßigeund qualifizierte Teilnahme (maximal 2 Fehlsitzungen)

Stellenwert für die Note in der Endnote: BEd: 4,44% entsprechendden LP (8:180)

Literatur

Gunter Saake, Kai-Uwe Sattler. Algorithmen und Datenstrukturen.dpunkt-Verlag

Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, CliffordStein. Introduction to Algorithms. MIT Press

Thomas Ottmann, Peter Widmayer. Algorithmen undDatenstrukturen. Spektrum-Verlag

Informatik der Systeme (Computervisualistik)

Informatik der Systeme Pflicht (Computervisualistik)

04IN1012: Grundlagen der Softwaretechnik

Kürzel 04IN1012 Modulbezeichnung Grundlagen der Softwaretechnik Name (English) Introduction to Sofware Engineering Zuordnung zum Curriculum Bachelor Lehramt Informatik (Gym), 2. Jahr

Bachelor Wirtschaftsinformatik, 2. JahrBachelor Lehramt Informatik (RS), 2. JahrBachelor Informatik, 2. JahrBachelor Lehramt Technische Informatik (BBS), 2. JahrBachelor Lehramt Informatik (BBS), 3. JahrBachelor Computervisualistik, 2. Jahr

Semester Sommersemester Sprache Deutsch Lehrform / SWS Übung (2 SWS) und Vorlesung (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 60 Stunden

Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Jürgen Ebert Lehrende Jürgen Ebert Leistungspunkte 6

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Voraussetzungen

Grundkenntnisse in objektorientierter Programmierung undModellierung.


Die Studierenden beherrschen die wesentlichen Aktivitäten zurErstellung großer Softwaresysteme. Sie sind in der Lage, die Sprachenund Methoden der Softwaretechnik in den verschiedenen Phasen derSoftwareentwicklung und -wartung anwenden zu können. Sie könnenverschiedene Sichten auf Software mit UML beschreiben undverstehen die wichtigsten Vorgehensmodelle.

Inhalt I. GrundlagenGrundbegriffe, TerminologieEigenschaftenPrinzipien, Methoden, WerkzeugeSoftware-Lebenslauf und Aktivitäten

II. Sprachen der SoftwaretechnikSprachen im ÜberblickArchitektur und SchnittstellenObjekt-Beziehungs-BeschreibungenKontrollfluss-BeschreibungenDatenfluss-BeschreibungenZustands-Übergangs-Beschreibungen

III. Methoden der SoftwaretechnikAnalysieren und DefinierenEntwerfenSpezifizierenImplementieren, Integrieren und InstallierenQualität sichern

IV. ÜbergreifendesVorgehensmodelle

Prüfungsleistungen

Klausur

Voraussetzung zur Zulassung zur Klausur ist die qualifizierteTeilnahme am Übungsbetrieb.

Literatur

H. Balzert, Lehrbuch der Softwaretechnik, 3. Auflage, SpektrumAkademischer Verlag, Heidelberg 2009

I. Sommerville, Software Engineering, 8. Auflage, Pearson Studium,München, 2007

Informatik der Systeme (CV)

04IN1002: Grundlagen der Rechnernetze

Kürzel 04IN1002 Modulbezeichnung Grundlagen der Rechnernetze Name (English) Essentials in computer networks

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Zuordnung zum Curriculum Bachelor Lehramt Informatik (Gym), 3. JahrBachelor Lehramt Informatik (BBS), 3. JahrBachelor Lehramt Technische Informatik (BBS), 3. JahrBachelor Lehramt Informatik (RS), 2. JahrBachelor Informationsmanagement, 3. JahrBachelor Informatik, 3. JahrBachelor Computervisualistik, 3. Jahr


Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Hannes Frey Lehrende Hannes Frey Leistungspunkte 6 Voraussetzungen Keine Lernziele / Kompetenzen

Die Studierenden können die Prinzipien der lokalen und globalenRechnerkommunikation zu analysieren und anwenden.Übertragungstechniken und Methoden zum Aufbau von skalierbarenNetzwerken werden aus der Sicht des Konstrukteurs, des Anwendersund des Administrators verstanden. Dadurch sind den Studierendendie wesentlichen Grundlagen von Rechnernetzen bekannt.

Inhalt I. GrundlagenGrundbegriffe, Terminologie, Methoden,Architektur-modelle, Protokolle, Schichtenbildung,Adresskonzepte

II. ÜbertragungsverfahrenÜbertragungs-Medien, Übertragungs-Theorie, KodieÂ-rung, Modulation, Übertragungseffizienz

III. ProtokollentwurfSyntax, Semantik, Timeouts , Sliding Window Prinzip

IV. Lokale NetzwerkeLink-Layer-Protokolle, Hubs, Switches, Tagging,Vlans, 802.1Q Standard, Planung, Administration

V. Globale Netzwerke/Intradomain-RoutingRouter, Internetprotokolle (IPv4, ICMP, ARP,TCP,UDP, RSVP, NAT, PAT, DHCP, RIP, OSPF,DNS),Selbstorganisation von Netzen, Stau/Flusskontrolle

Prüfungsleistungen

Klausur Literatur

L. L. Peterson, B. S. Davie, Computer Networks A System Approach,3.Edition, Morgan Kaufmann Publishing Comp., 2003

04IN1005: Grundlagen der Betriebssysteme

Kürzel 04IN1005 Modulbezeichnung Grundlagen der Betriebssysteme Name (English) Foundations of Operating Systems Zuordnung zum Curriculum Master Lehramt Technische Informatik (BBS), 1. Jahr

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Master Lehramt Informatik (BBS), 1. JahrMaster Lehramt Informatik (RS), 1. JahrMaster Lehramt Informatik (Gym), 1. JahrBachelor Computervisualistik, 3. JahrBachelor Informatik, 3. Jahr

Semester Wintersemester Sprache Deutsch Lehrform / SWS Übung (1 SWS) und Vorlesung (3 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 60 Stunden

Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Dieter Zöbel Lehrende Dieter Zöbel Leistungspunkte 6 Voraussetzungen

Grundkenntnisse in objektorientierter Programmierung undModellierung


Die Studierenden erfassen die Aufgabenbreite von Betriebssystemen,deren Aufbauprinzipien und wesentlichen Komponenten. Dabei lernensie verschiedene Standardverfahren kennen und verstehen es durchAbstraktion, diese im Fachgebiet Betriebssysteme, aber auch darüberhinaus anwenden und interpretieren zu können. Ein weiteres Ziel istdie Vermittlung von theoretischen Grundlagen und die Erprobungpraktischer Fähigkeiten im Zusammengang mit der parallelen undverteilten Programmierung. Dabei erkennen die Studierendeneinerseits, welche Konzepte der parallelen und verteiltenProgrammierung den Aufbau von Betriebssystemen bestimmen.Andererseits erfassen und bewerten sie die Bedeutung dieser Konzeptefür die Anwendungsprogrammierung.

Inhalt 1. EinführungAufgaben, Aufbauprinzipien, Genealogie wichtigerBetriebssysteme

2. Parallele ProgrammierungParallelität, Konzepte und Methoden derSynchronisierung paralleler Prozess, Systematik derEntwicklung korrekter paralleler Programme,Deadlock, Livelock, Fairness

3. Komponenten von BetriebssystemenProzessverwaltung, Speicherverwaltung,Dateiverwaltung, Treiber und deren Zugriff auf Geräte,charakteristische Algorithmen und deren Bewertung,Prinzipien des Aufbaus von Betriebssystemen

4. Verteilte SystemePrinzipen der Kommunikation und Synchronisierungmit Nachrichten, Programmierkonzepte, Ordnung derEreignisse, Synchronisierung von Uhren,Standardverfahren der verteilten Programmierung

Prüfungsleistungen

Klausur Literatur

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W. Stallings, Operating Systems - Internals and Design Principles,Prentice Hall, New Jersey, 2000

D. Bovet, M. Cesati, Understanding the Linux Kernel, O'Reilly,Sebastopol, California, 2002

P. Mandl, Grundkurs Betriebssysteme, Vieweg, Wiesbaden, 2008

A. M. McHoes, I.M. Flynn, Understanding Operating Systems,Course Technology, Boston, 2009

04IN1020: Grundlagen der Datenbanken

Kürzel 04IN1020 Modulbezeichnung Grundlagen der Datenbanken Name (English) Fundamentals of data bases Zuordnung zum Curriculum Bachelor Wirtschaftsinformatik, 3. Jahr

Bachelor Informatik, 3. JahrBachelor Lehramt Technische Informatik (BBS), 3. Jahr


Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Steffen Staab Lehrende Ansgar Scherp

Sergej SizovSteffen StaabYork Sure


Kenntnisse im Bereich Algorithmen und Datenstrukturen. Lernziele / Kompetenzen

Die Studierenden verstehen die Arbeitsweise relationalerDatenbankverwaltungssysteme. Sie können den Einsatz eines solchenSystems konzipieren und realisieren. Sie können aufgrund ihresWissens zur Arbeitsweise relationaler Datenbanksysteme möglicheauftretende Engpässe im Verhalten einesDatenbankmanagementsystems analysieren und vermeiden oderumgehen. Sie sind in der Lage Methoden aus dem Datenmanagementin ihre eigenen Systeme zu übernehmen und diese Methoden sowiedas System Relationale Datenbankverwaltung in der Praxiseinzusetzen.

Inhalt I. Motivation & GrundlagenII. SQL

DatendefinitionDatenmanipulation & -anfragen

III. Das Relationale DatenmodellRelationale AlgebraTupel-Kalkül & Domänen-Kalkül

IV. Datenintegrität & Relationale EntwurfstheorieDatenintegrität

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Funktionale AbhängigkeitenNormalformen & Normalisierung

V. Physische DatenorganisationSpeicherhierarchieHintergrundspeicher/RAIDB-Bäume, R-Bäume, Hashing

VI. AnfragebearbeitungLogische OptimierungPhysische Optimierung

VII. Transaktionen & FehlerbehandlungACIDProtokollierung von ÄnderungenWiederanlauf nach Fehler

VIII. Mehrbenutzer-SynchronisationSerialisierungSperrungen, VerklemmungenSynchronisation

Prüfungsleistungen

Je nach Teilnehmerzahl: Klausur oder mündliche Prüfung

Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten: regelmäßigeund qualifizierte Teilnahme (maximal 2 Fehlsitzungen)

Stellenwert für die Note in der Endnote: Für Lehramt Gymnasium:5% entsprechend den LP (6:120) Für Lehramt Realschule: 10%entsprechend den LP (6:60)

Literatur

A. Kemper, A. Eickler, Datenbanksysteme - eine Einführung, 5.Auflage, Oldenbourg Verlag, München 2004

Wahlpflicht Informatik (CV)

(

Module wählbar aus der gemeinsamen Wahlpflichtliste Informatik sowie gegebenenfalls aus der Pflicht Informatik (Module,die nicht im Pflichtbereich des Studiengangs Computervisualistik vorgesehen sind).

Module, die bereits im Bachelor absolviert werden, können im Master nicht mehr gewählt werden.

)

03MA2002: Mathematik als fachübergreifende Querschnittswissenschaft (Modul 9)

Kürzel 03MA2002 Modulbezeichnung Mathematik als fachübergreifende Querschnittswissenschaft (Modul

9) Name (English) Mathematics as cross-disciplinary research discipline Zuordnung zum Curriculum Master Informatik, 1. Jahr Semester jedes vierte Semester Sprache Deutsch Lehrform / SWS Übung (2 SWS) und Vorlesung (4 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 90 Stunden

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Eigenstudium: 180 Stunden Fachbereich FB3 Modulverantwortlicher wechselnde Dozenten Lehrende wechselnde Dozenten Leistungspunkte 9 Voraussetzungen Keine Lernziele / Kompetenzen

Die Studierenden * haben ein Wissen über einzelne Bereiche derMathematik, das über die Grundlagen hinausgeht; dabei kann der Stoffbis an aktuelle Forschungsgebiete heranreichen; * kennen aktuelleAnwendungsfelder und können eigenständig wissenschaftlicharbeiten; * verfügen über Erfahrung in der Präsentation undVermittlung mathematischer Themen.

Inhalt

Wechselnde Themen. Wahl zum Beispiel eines der nachfolgendenThemengebiete (Ausgewählt auf Grundlage einer Aufstellung derAmerican Mathematical Society (AMS) - Statistik - NumerischeAnalysis - Informatik - Klassische Mechanik und klassischeFeldtheorie - Kontinuumsmechanik - Hydrodynamik - Optik undElektromagnetismus - Klassische Thermodynamik - Quantenmechanik- Statistische Mechanik - Relativitäts- und Gravitationstheorie -Astronomie und Astrophysik - Geophysik - MathematischeOptimierung und Operations Research - Finanzmathematik -Spieltheorie - Systemtheorie - Kodierungstheorie, Informationstheorieund Signalverarbeitung

Prüfungsleistungen

Die Modulabschlussnote wird durch eine schriftlicheModulabschlussprüfung (90 Minuten) festgestellt. Durch das Bestehender Modulabschlussprüfung erhält die/der Studierende dieGesamtpunktzahl des jeweiligen Moduls.

Literatur

03MA2003: Mathematik Vertiefungsmodul

Kürzel 03MA2003 Modulbezeichnung Mathematik Vertiefungsmodul Name (English) Deepening Mathematics Zuordnung zum Curriculum Master Informatik, 2. Jahr Semester Sommersemester Sprache Deutsch Lehrform / SWS Übung (2 SWS) und Vorlesung (4 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 90 Stunden

Eigenstudium: 180 Stunden Fachbereich FB3 Modulverantwortlicher Peter Pottinger Lehrende Peter Pottinger Leistungspunkte 9 Voraussetzungen

Vertiefte Kenntnis von Mathematikthemengebieten im Wechselspielzwischen Abstraktion und Konkretisierung.

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Die Studierenden

haben ein Wissen über einzelne Bereiche der Mathematik, dasüber die Grundlagen hinausgeht; dabei kann der Stoff bis anaktuelle Forschungsgebiete heranreichen;kennen aktuelle Anwendungsfelder und können eigenständigwissenschaftlich arbeiten;verfügen über Erfahrung in der Präsentation und Vermittlungmathematischer Themen.

Inhalt

Im Vertiefungsangebot können sowohl Themengebiete aus denAngeboten der Module "Mathematik im Wechselspiel zwischenAbstraktion und Konkretisierung" und "Mathematik alsfachübergreifende Querschnittswissenschaft" sowie aus weiterenThemengebieten mit Querschnittscharakter frei gewählt werden,sofern diese eine Vertiefung oder Erweiterung des bereitsnachgewiesenen Moduls darstellen.

Prüfungsleistungen

Die Modulabschlussnote wird durch eine schriftlicheModulabschlussprüfung (90 Minuten) festgestellt. Durch das Bestehender Modulabschlussprüfung erhält die/der Studierende dieGesamtpunktzahl des jeweiligen Moduls

Literatur

03PH1004: Grundlagen der Digitaltechnik

Kürzel 03PH1004 Modulbezeichnung Grundlagen der Digitaltechnik Name (English) Essentials in digital technology Zuordnung zum Curriculum Bachelor Computervisualistik, 1. Jahr

Bachelor Informatik, 1. Jahr Semester Wintersemester Sprache Deutsch Lehrform / SWS Übung (2 SWS) und Vorlesung (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 60 Stunden

Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Merten Joost Lehrende Merten Joost Leistungspunkte 6 Voraussetzungen Keine Lernziele / Kompetenzen

Diese Veranstaltung soll die Studierenden in die Lage versetzen, denAufbau und die Funktionsweise von Schaltnetzen, Schaltwerken undMikroprozessoren zu verstehen und selbständig zu entwickeln

Inhalt I. GrundlagenBoole'sche Algebra und SchaltalgebraNormalformen und Minimierung

II. Schaltnetze

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Analyse und SyntheseCodeumsetzen, AdressdecodiererAddier- und SubtrahierschaltnetzeAufbau einer arithmetisch-logischen Einheit (ALU)

III. SpeichergliederBasisFlipFlopsD, JK FlipFlopsRegister, Schieberegister

IV. SchaltwerkeMealy/Moore AutomatenAnalyse und Synthese

V. Programmierbare Bausteine (PAL)PALS in Schaltnetzen und SchaltwerkenLeitwerk einer CPU

VI. Entwicklung einer MiniCPUALU mit Register und LeitwerkI/O und RAMProgrammierung

Prüfungsleistungen

Klausur Literatur

Schiffmann, Schmitz, Technische Informatik I und II, 5. Auf-lage,Springer Verlag, Berlin 2005

Schiffmann, Schmitz, Weiland, Übungsbuch zur Informatik I und II,3. Auflage, Springer Verlag, Berlin 2005

03PH2001: Hardwarepraktikum

Kürzel 03PH2001 Modulbezeichnung Hardwarepraktikum Name (English) Practical work hardware Zuordnung zum Curriculum Bachelor Informatik, 2. Jahr

Bachelor Computervisualistik, 2. Jahr Semester Sommersemester Sprache Deutsch Lehrform / SWS Praktikum (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 30 Stunden

Eigenstudium: 60 Stunden Fachbereich FB3 Modulverantwortlicher Merten Joost Lehrende Merten Joost Leistungspunkte 3 Voraussetzungen Keine Lernziele / Kompetenzen

Diese Veranstaltung vertieft die Erkenntnisse der Digitaltechnik undder Mikrocontroller auf praktischer Ebene. Die AnteileHardwareentwurf und Softwareentwicklung liegen bei je 50%.

Inhalt I. Grundlagen der ElektrotechnikII. Schaltnetze

III. Schaltwerke

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IV. Mikroprogrammierbare BausteineV. Aktoren (Gleich-, Schrittmotor)

VI. AssemblergrundlagenVII. Digitale Sensoren

VIII. Analoge SensorenIX. Robotik (Autonomes Fahrzeug, Fertigungsstrasse)X. Robotik (3D Roboterarm, Modelleisenbahn)

Prüfungsleistungen

Kolloquien und Abtestate Literatur

Tilo Gockel: Embedded Robotics-Das Praxisbuch. Elektor-Verlag;Auflage: 1 (August 2005) ISBN: 3895761559

04CV2001: Grundlagen Autonomer Mobiler Systeme

Kürzel 04CV2001 Modulbezeichnung Grundlagen Autonomer Mobiler Systeme Name (English) Foundations of autonomous mobile systems Zuordnung zum Curriculum Master Lehramt Technische Informatik (BBS), 1. Jahr

Master Lehramt Informatik (BBS), 1. JahrMaster Lehramt Informatik (RS), 1. JahrMaster Informatik, 1. JahrMaster Lehramt Informatik (Gym), 1. Jahr

Semester unregelmäßig Sprache Deutsch Lehrform / SWS Übung (2 SWS) und Vorlesung (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 60 Stunden

Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Dietrich Paulus Lehrende Dietrich Paulus Leistungspunkte 6 Voraussetzungen Keine Lernziele / Kompetenzen

Die Studierenden verstehen die Auswirkung von falschenRegelungen auf unkontrolliertes Verhalten.Sie können reale Roboter programmieren und einsetzen. Sie könnendie Wirkung des Robotereinsatzes auf seine theoretischen Grundlagenzurückführen. Sie können ihr theoretisches Grundwissen einsetzen umfehlgeregelte Roboter zu verbessern. Sie können aktives Sehen durcheine Verknüpfung von Bildanalyse und Robotik entwickeln. Siekönnen den Nutzen spezieller Programmiersprachen beurteilen (z. B.Matlab (Octave)).

Inhalt

Grundlagen der visuellen Navigation werden vermittelt. AlsEingabedaten dienen Mono- und Stereo-Kamerasysteme mitGrauwert-, Farb- oder Infrarot-Sensoren. Zentrale Probleme derSensordatenverarbeitung (Filterung und Fusion) werden vorgestellt.Die Veranstaltung vermittelt aktuelle Techniken, die in autonomenSystemen eingesetzt werden. Praktische Übungen an mehreren

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Robotertypen mit verschiedenen Sensoren vermitteln einen Eindruckder realen Probleme.

I. GrundlagenGrundbegriffe, Terminologie, StatistikAnwendungsgebiete

II. Sensoren und deren Eigenschaften, VorverarbeitungFarbe, InfrarotRadar, Laser Range FinderStereo-Systeme und EntfernungsmessungKompass, (Differential) GPSOdometrie und Fahrzeugsensorik (Inertialsensoren)

III. SensordatenanalyseLokalisationObjekterkennungBewegungsschätzung

IV. SensordatenfusionKalman-Filter und Condensation AlgorithmusBayes FilterDemokratische IntegrationKartenerstellung und KartenrepräsentationSLAM (Simultaneous localization and mapping)

V. AnwendungsbeispieleKraftfahrzeuge, DienstleistungsrobotikExploration, Katastrophenhilfe

Prüfungsleistungen

je nach Teilnehmerzahl: Klausur oder mündliche Prüfung

Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten ist dieregelmäßige und qualifizierte Teilnahme (maximal 2 Fehlsitzungen)

Stellenwert für die Note in der Endnote:Für Lehramt Gymnasium: 5% entsprechend den LP (6:120)Für Lehramt Realschule: 10% entsprechend den LP (6:60)

Literatur

S. Thrun et al., Probabilistic Robotics

04CV2005: Pattern Recognition

Kürzel 04CV2005 Modulbezeichnung Pattern Recognition Name (English) Pattern Recognition Zuordnung zum Curriculum Master Computervisualistik, 1. Jahr

Master Informatik, 1. JahrMaster Wirtschaftsinformatik, 2. Jahr

Semester Sommersemester Sprache Englisch Lehrform / SWS Übung (1 SWS) und Vorlesung (3 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 60 Stunden

Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Dietrich Paulus

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Lehrende Dietrich Paulus Leistungspunkte 6 Voraussetzungen Keine Lernziele / Kompetenzen

Nach erfolgreichem Abschluss der Lehrveranstaltung werden dieStudierenden in der Lage sein, ein Mustererkennungssystem für einebestimmte Problemstellung vollständig zu konzipieren, so dass dieOptimierung seine Bestandteile noch vor der Entwicklung (anhandvon theoretischer Expertise) erfolgt.

Inhalt

Die Lehrveranstaltung vermittelt aktuelle Algorithmen undVerfahren zur automatischen, computerbasierten Mustererkennung.Mustererkennung ist die Fähigkeit, in einer Menge von DatenRegelmäßigkeiten, Wiederholungen, Ähnlichkeiten oderGesetzmäßigkeiten zu erkennen. Typische Beispiele für die zahllosenAnwendungsgebiete sind Spracherkennung, Texterkennung,Gesichtserkennung, oder die automatische Mülltrennung anhandspektrometrischer Aufnahmen. Dabei wird bewusst von der Art des zuinterpretierenden Signals abstrahiert, um allgemeine Methoden zuvermitteln, die sowohl für Bilder als auch für Audio, Sprache, oderaber auch andere Signalarten eingesetzt werden können. Die Inhaltesind in zwei Kategorien unterteilt. Während im ersten Teil derLehrveranstaltung die sog. Überwachten Algorithmen gezeigt werden,beschäftigt sich der zweite Teil mit den unüberwachten Methoden. Beider überwachten Strategie erfolgt das Lernen anhand von bekanntenund manuell kategorisierten Traininsbeispielen. Die unüberwachtenMethoden erkennen die Regelmäßigkeiten in den Daten ohne diesesVorwissen. Folgende Themen zu der überwachten Strategie werden inder Lehrveranstaltung vermittelt: Bayes Classifiers, Linear Classifiers,Nonlinear Classifiers, Feature Selection, Feature Generation,Template-Matching, Context-Dependent Classification. Bei denunüberwachten Methoden werden ausgewählteClustering-Algorithmen gezeigt: Sequential Algorithms, HierarchicalAlgorithms, Schemes Based on Function Optimisation.

Prüfungsleistungen

Klausur Literatur

H. Niemann: Klassifikation von Mustern. Springer, 1983

K. Fukunaga: Statistical Pattern Recognition. Academic Press, 1991

M. Pavel: Fundamentals of Pattern Recognition. Dekker, 1993

J. Schuermann: Pattern Classification ? A Unified View of Statisticaland Neural Approaches. Wiley, 1996

R. O. Duda, P. E. Hart, D. G. Stork: Pattern Classification. Wiley,2001

A. R. Webb: Statistical Pattern Recognition, Second Edition, JohnWiley and Sons Ltd.,2002

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C. M. Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning. Springer,2006

M. Grzegorzek: Appearance-Based Statistical Object RecognitionIncluding Color and Context Modeling, Logos, 2007

S. Theodoridis and K. Koutroumbas: Pattern Recognition, FourthEdition, Academic Press, 2008

04FB2002: Forschungsarbeit

Kürzel 04FB2002 Modulbezeichnung Forschungsarbeit Name (English) Research paper Zuordnung zum Curriculum Master Wirtschaftsinformatik, 1. Jahr

Master Informationsmanagement, 1. JahrMaster Informatik, 1. JahrMaster Computervisualistik, 1. JahrMaster E-Government, 1. JahrMaster Web Science, 1. Jahr

Semester Sommersemester Sprache Deutsch Lehrform / SWS Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 0 Stunden

Eigenstudium: 180 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Maria Wimmer Lehrende wechselnde Dozenten Leistungspunkte 6 Voraussetzungen Keine Lernziele / Kompetenzen

Studierende können selbständig eine gestellte Forschungsfragewissenschaftlich aufarbeiten. Sie sind in der Lage, relevante Literaturzu identifizieren und zu selektieren sowie diese in eine entsprechendeKurzabhandlung unter "related work" zusammenzufassen. Weiterhinkönnen sie ihre Forschungsarbeit thematisch in der wissenschaftlichenLandschaft zuordnen und entlang eines gewählten Forschungsdesignssystematisch aufarbeiten sowie die Ergebnisse dokumentieren.Schließlich können Studierende die Erkenntnisse aus derLiteraturstudie und der empirischen/praktischen Umsetzungextrahieren und im Rahmen eines Diskussionsbeitrageszusammenfassen.

Inhalt

Wechselnde Themenstellungen.

Auf Basis einer gestellten Forschungsfrage wird eineVeröffentlichung in Form eines Arbeitsberichts des Fachbereichs odereines Beitrags in einer wissenschaftlichen Konferenz/einemwissenschaftlichen Magazin erarbeitet.

Aufgabenstellungen einer selbständigen Ausarbeitung umfassen:

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Forschungsfrage detaillieren und Forschungsdesign erarbeitenLiteraturstudie und "Related Work" verfassenKonzeptionelle oder empirische Arbeit durchführenErgebnisse dokumentieren und interpretierenDiskussion der ErkenntnisseBeitrag finalisieren (finales Editing etc.)

Prüfungsleistungen

Einreichung des Beitrages Literatur

wechselnd.

04IN1006: Bewertung der operativen Leistung von Systemen

Kürzel 04IN1006 Modulbezeichnung Bewertung der operativen Leistung von Systemen Name (English) System modelling and performance analysis Zuordnung zum Curriculum Bachelor Informatik, 3. Jahr

Bachelor Computervisualistik, 3. JahrMaster Informatik, 1. Jahr


Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Dieter Zöbel Lehrende Dieter Zöbel Leistungspunkte 6 Voraussetzungen Keine Lernziele / Kompetenzen

Der klassische Gegenstand operativer Bewertung ist der Rechner.Daneben gibt es eine Reihe weiterer Systeme, die Dienste erbringenund deren Leistungsfähigkeit von Interesse ist. Dazu zählen unteranderem Rechnernetze, Maschinen und Transportsysteme. DieStudierenden verstehen die grundlegenden mathematischen Methodender Bewertung von dienstleistenden Systemen. Sie sind fähig, von derrealen Welt zu abstrahieren und wesentliche Zusammenhänge aufModelle abzubilden. Sie wenden Berechungsverfahren an undinterpretieren die Ergebnisse. Sie sind in der Lage, die Grenzen derInterpretierfähigkeit der Ergebnsse abzuschätzen.

Inhalt I. EinführungAufgaben, Ziele, Rollen, Maße

II. ModellbildungBediensystem, Warteschlangen, Zufallsprozesse,Transformationen

III. Bewertung zentraler BediensystemeMarkov-Eigenschaft und Markov-Ketten, M/M/1- undM/G/1-Systeme, Interpretation der Leistungsparameter

IV. Bewertung verteilte BediensystemeNetze von Bediensystemen, offene und geschlosseneNetze, Interpretation der Leistungsparameter

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Prüfungsleistungen

Klausur Literatur

P. Tran-Gia, Einführung in die Leistungsbewertung undVerkehrstheorie, Oldenbourg, 2005

D. Zöbel, E. Balcerak, Modellbildung und Analyse vonRechensystemen - Ein Tutorium, vdf-Verlag, Zürich 1999

04IN1021: Web Retrieval

Kürzel 04IN1021 Modulbezeichnung Web Retrieval Name (English) Web Retrieval Zuordnung zum Curriculum Master Web Science, 1. Jahr

Master Informatik, 1. Jahr Semester unregelmäßig Sprache Englisch Lehrform / SWS Seminar/Übung (2 SWS) und Vorlesung (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 60 Stunden

Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Steffen Staab Lehrende Steffen Staab

Sergej Sizov Leistungspunkte 6 Voraussetzungen

This module requires basic understanding of algorithmics andprogramming as well as basic knowledge in linear algebra andstochastics.


A good understanding of tasks and challenges in informationretrieval in a web setting, deep understanding of the theory ofstate-of-the-art retrieval models, thorough knowledge of algorithmsand datastructures for managing and retrieving data in an IR system,ability to design, implement and evaluate a small scale web retrievalsystem.

Inhalt

The lecture will give an introduction in established retrieval modelsfor text based documents, models that exploit the graph structure ofthe WWW, the topic of evaluating the performance of retrievalsystems and related tasks like classification and clustering of webdocuments. The concepts communicated in the lecture will be appliedin practical exercises and tutorials.

More specifically the lecture will cover the topics:

Information seeking behaviour on the web and user modelsEvaluation of retrieval systems

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Boolean retrieval and essential data structuresVector space retrieval modelProbabilistic information retrieval modelsLanguage modelsCross language retrievalTopic modelsWeb crawlingAuthority rankingDocument clustering and classificationInformation extraction

Prüfungsleistungen

oral or written exam Literatur

R. Baeza-Yates, B. Ribeiro-Neto. Modern Information Retrieval.Addison-Wesley.

Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan, Hinrich Schütze.Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press,2008.

04IN2001: Nicht-klassische Logiken

Kürzel 04IN2001 Modulbezeichnung Nicht-klassische Logiken Name (English) Non-classical logics Zuordnung zum Curriculum Master Lehramt Informatik (BBS), 1. Jahr

Master Computervisualistik, 1. JahrMaster Lehramt Informatik (Gym), 1. JahrMaster Lehramt Informatik (RS), 1. JahrMaster Informatik, 1. Jahr

Semester unregelmäßig Sprache Deutsch oder Englisch Lehrform / SWS Übung (1 SWS) und Vorlesung (3 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 60 Stunden

Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Viorica Sofronie-Stokkermans Lehrende Viorica Sofronie-Stokkermans Leistungspunkte 6 Voraussetzungen

Logik-Kenntnisse: Aussagenlogik, Prädikatenlogik. Das Buch vonUwe Schöning: "Logik für Informatiker", 5. Auflage. SpektrumAkademischer Verlag, 2000 deckt die Voraussetzungen ausreichendab.


Die Studierenden kennen die wichtigsten nicht-klassischen Logiken,die in der Informatik von Bedeutung sind. Sie können diese zurModellierung und Analyse von Systemen einsetzen, und siebeherrschen deduktive Techniken und Kalküle für nicht-klassischeLogiken.

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Inhalt I. EinführungGeschichte der LogikWiederholung: klassische Logik

II. Mehrwertige LogikenEndlichwertige Logiken

1. Definition, Beispiele2. Kalküle

III. Modale LogikenEinführung; Motivation; BeispieleSyntax; Axiomsysteme; BeweisbarkeitSemantik (Modale Algebren, Kripke Modelle)KorrespondenztheorieNormale modale LogikenEntscheidbarkeitBeschreibungslogikenModale QuantorenlogikKalküle für modale Logiken

IV. Dynamische LogikV. Temporale Logiken

Lineare temporale LogikComputation Tree LogicModel CheckingAnwendungen

Prüfungsleistungen

je nach Teilnehmerzahl Klausur oder mündliche Prüfung.

Stellenwert für die Note in der Endnote Für Lehramt Gymnasium:5% entsprechend den LP (6:120) Für Lehramt Realschule: 10%entsprechend den LP (6:60)

Literatur

Peter H. Schmitt. Nichtklassiche Logiken. Skriptum zur Vorlesung.Universität Karlsruhe, 200.

S. Gottwald. A Treatise on Many-Valued Logic. Research StudiesPress, 2001.

M. Fitting. Basic modal logic. In Handbook of Logic in ArtificialIntelligence and Logic Programming, Vol 1: Logical Foundations.368-448

F. Baader, D. Calvanese, D.McGuiness, D. Nardi, andP.Patel-Schneider.The Description Logic Handbook. CambridgeUniversity Press, 2003.

D. Harel and D. Kozen and J. Tiuryn. Dynamic logic, MIT Press,2000

E.A. Emerson. Temporal and modal logic. Handbook of TheoreticalComputer Science, 1990.

04IN2002: Formale Spezifikation und Verifikation

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Kürzel 04IN2002 Modulbezeichnung Formale Spezifikation und Verifikation Name (English) Formal Specification and Verification Zuordnung zum Curriculum Master Lehramt Informatik (BBS), 1. Jahr

Master Lehramt Informatik (RS), 1. JahrMaster Computervisualistik, 1. JahrMaster Informatik, 1. JahrMaster Lehramt Informatik (Gym), 1. Jahr


Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Viorica Sofronie-Stokkermans Lehrende Viorica Sofronie-Stokkermans Leistungspunkte 6 Voraussetzungen

Logik-Kenntnisse: Aussagenlogik, Prädikatenlogik. Der Inhalt desBuchs von Uwe Schöning: "Logik für Informatiker", 5. Auflage.Spektrum Akademischer Verlag, 2000 deckt die Voraussetzungenausreichend ab.


Die Studierenden kennen verschiedene Methoden und Sprachen zurformalen Spezifikation von Software und können diese praktischanwenden. Sie kennen Techniken zur deduktiven Verifikation vonSoftware und verstehen deren logische Grundlagen. Sie können unterEinsatz entsprechender Werkzeuge die Korrektheit von Programmenformal verifizieren.

Inhalt I. GrundlagenAussagenlogik, Prädikatenlogik

II. Spezifikation und AnalyseModell-basierte SpezifikationenAlgebraische SpezifikationDeklarative Modellierung

III. VerifikationProgrammierungslogiken

Hoare-Logik, Dynamische Logik, TemporaleLogik

Model CheckingDeduktive Verifikation; Software Model Checking

IV. Anwendungen, Beispiele Prüfungsleistungen


Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten: regelmäßigeund qualifizierte Teilnahme am Übungsbetrieb.


Literatur

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Jose Bacelar Almeida, Maria Joao Frade, Jorge Sousa Pinto andSimao Melo de Sousa. Rigorous Software Development: AnIntroduction to Program Verification, Springer Verlag, 2011.

Zohar Manna and Amir Pnueli. Temporal Verification of ReactiveSystems: Safety. Springer-Verlag, 1995.

Peter H. Schmitt. Formal Specification and Verification. Skriptumzur Vorlesung. Universität Karlsruhe, 2005.

Christel Baier and Joost-Pieter Katoen. Principles of ModelChecking, The MIT Press 2008.

Aaron R. Bradley and Zohar Manna. The Calculus of Computation:Decision Procedures with Applications to Verification. Springer,2007.

04IN2003: Vertiefung Rechnernetze

Kürzel 04IN2003 Modulbezeichnung Vertiefung Rechnernetze Name (English) Deepening computer networks Zuordnung zum Curriculum Master Lehramt Technische Informatik (BBS), 1. Jahr

Master Lehramt Informatik (RS), 1. JahrMaster Lehramt Informatik (BBS), 1. JahrMaster Lehramt Informatik (Gym), 1. JahrMaster Informatik, 2. JahrMaster Computervisualistik, 2. JahrMaster Web Science, 2. Jahr


Eigenstudium: 150 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Hannes Frey Lehrende Hannes Frey Leistungspunkte 8 Voraussetzungen Keine Lernziele / Kompetenzen

Die Studierenden verstehen die Wechselwirkung zwischen denadministrierten Konfigurationen und den Mechanismen zurSelbstorganisation von globalen Rechnernetzen. Sie könnenüberregionale Netzwerke administrierten und die Eigenschaftendrahtloser Netzwerke einschätzen. Sie sind im Stande,Entwicklungstendenzen im Bereich der Rechnernetze zu beurteilen.

Inhalt I. DienstqualitätStaukontrolle, Garantierte/Differenzierte Dienste,Bandbreiten Makler

II. NAT-Routing, FirewallsIII. Interdomain-Routing

Boarder Gateway Protocol (BGP-4), Wegermittlungaufgrund von Attributen, Routing/Filtering

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Policies, Transitverkehr, Authentifizierung,Multihoming, Inter-aktion zwischen Intra- undInterdomain-Routing-Mechanismen

IV. Protokolle der nächsten GenerationIpv6, BGP-6,

V. Mobile Computing, IEEE 802.11,IEEE 802.16e, UMTS, Roaming, RFID

VI. Planung und Administration von Providernetzen, Sim-ulationvon Rechnernetzen (VNMUL, Opnet), Management vonNetzen mit SNMP und RMON

Prüfungsleistungen

Klausur Literatur

J. Doyle, J. DeHaven Carroll, Routing TCP/IP, ciscopress.com

04IN2004: Intensive Program on Computer Vision

Kürzel 04IN2004 Modulbezeichnung Intensive Program on Computer Vision Name (English) Intensive Program on Computer Vision Zuordnung zum Curriculum Master Computervisualistik, 2. Jahr

Master Informatik, 2. Jahr Semester Sommersemester Sprache Deutsch Lehrform / SWS Übung (2 SWS) und Vorlesung (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 60 Stunden

Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Dietrich Paulus Lehrende Dietrich Paulus

Lutz Priese Leistungspunkte 6 Voraussetzungen Keine Lernziele / Kompetenzen

Die Studierenden lernen, Probleme der Farbbildverarbeitung zuformulieren. Sie sind in der Lage, eine sinnvolle Folge von Operatorenzu konfigurieren. Sie klassifizieren Objekte anhand vonFarbmerkmalen. Sie bewerten den Erfolg ihresObjekterkennungssystems.

Inhalt

Methoden der Farbbildverarbeitung stehen im Mittelpunkt derVeranstaltung. Die Dozenten aus den Partneruniversitäten legenjährlich andere Schwerpunkte, um Farbmerkmale, Klassifikatoren mitFarbmerkmalen, Farbnormierungsverfahren, MultispektraleBildverarbeitung und Farbkonstanz einzuführen.

Prüfungsleistungen

Aktive Teilnahme an den Übungen und am Abschlusswettbewerb.Individualisierung der Gruppenleistung durch mündliche Prüfung.

Literatur

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04IN2005: Mensch-Maschine Kommunikation

Kürzel 04IN2005 Modulbezeichnung Mensch-Maschine Kommunikation Name (English) Human-Computer Interaction Zuordnung zum Curriculum Master Informationsmanagement, 1. Jahr

Master Informatik, 1. JahrMaster Web Science, 1. JahrMaster Lehramt Informatik (RS), 1. JahrMaster Lehramt Informatik (Gym), 1. JahrMaster Computervisualistik, 1. JahrMaster Lehramt Wirtschaft (und Arbeit), 1. JahrMaster Wirtschaftsinformatik, 1. JahrMaster E-Government, 1. Jahr

Semester Sommersemester Sprache Deutsch oder Englisch Lehrform / SWS Übung (2 SWS) und Vorlesung (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 60 Stunden

Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Ansgar Scherp Lehrende Ansgar Scherp

wechselnde Dozenten Leistungspunkte 6 Voraussetzungen Keine Lernziele / Kompetenzen

This course gives an introduction to Human-Computer Interaction(HCI) with specific focus on research methods. To this end, studentsgain theoretical knowledge about different aspects and methodsneeded in HCI for conducting user studies. The students will beempowered to apply this theoretical knowledge by conducting a userstudy in a small group of students.

Inhalt

This course first gives a brief introduction to the fundamentals ofhuman-computer interaction. Subsequently, different aspects andmethods in HCI will be considered that are needed to design, conduct,and report a user study. In detail, the students will gain theoreticalknowledge about: - identifying a research hypothesis, - specifying thedesign of a study (conditions, evironments, tasks, etc.), - selectingappropriate means of measures (quantitative, qualitative), - designingquestionaires, and - analyzing and reporting the results. The studentswill be empowered to apply the theoretical knowledge on researchmethods. To this end, they will design a user study in a small group.This group will actually run the data collection sessions of the study,analyze and report the results, and provide some conclusions. To thisend, the user study will be documented in writing and video.Optionally, the course will introduce into further topics such assurveys, diaries, case studies, interviews, or focus groups. Prerequisiteto this course is to work independently in a small group of students.

Prüfungsleistungen

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Lazar, Feng, Hochheiser: Research Methods in Human-ComputerInteraction, Wiley, 2010.

04IN2006: Automobile Systeme in der Automatisierung

Kürzel 04IN2006 Modulbezeichnung Automobile Systeme in der Automatisierung Name (English) Automobile Systems in Automation Zuordnung zum Curriculum Master Computervisualistik, 1. Jahr

Master Informatik, 1. Jahr Semester jedes dritte Semester Sprache Deutsch oder Englisch Lehrform / SWS Vorlesung/Übung (4 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 60 Stunden

Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Dieter Zöbel Lehrende Dieter Zöbel Leistungspunkte 6 Voraussetzungen 04IN2032: Grundlagen eingebetteter Systeme


Die Studierenden lernen das Potenzial der Automatisierung vonTransportaufgaben kennen und erschließen systematisch, aus welchenKomponenten softwaretechnische Lösungen aufgebaut werdenkönnen. Dazu verstehen sie die Grundlagen der Kinematik, derPositions- und Lageerfassung, der Berechung von Trajektorien, demsicheren Verfolgen von Trajektorien und der Integration in Form vonSoftware-Komponenten. Die Studierenden sind in der Lage,Automatisierungskonzepte zu entwerfen, diese auszugestalten undschließlich vor dem Hintergrund von Machbarkeit und Nutzen zubewerten.

Inhalt I. EinführungAufgaben, Überblick über den technischer Stand

II. Grundmodell der AutomatisierungRegelkreise, Übertragungsfunktionen,Kontrollierbarkeit, Stabilität, Autonomiemodelle

III. Kinematik von FahrzeugenLenkmechanik, kinematische Modellbildung,nicht-holonome Systemeigenschaften, Lie-Operator,Trajektorienberechung nach der Kettenmethode

IV. TrajektorienplanungReferenzarchitektur für die Trajektorienplanung, glatteÜbergangskurven, Kurven mit glatter Krümmung,kanonische Manöver

V. TrajektorienverfolgungReferenzarchitektur für die Trajektorienverfolgung,Bestimmung von Zielpunkten, Schmiegekurven

VI. Sicherheit beim autonomen FahrenReferenzarchitektur für sicheres Fahren, Modellierung

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https://userpages.uni-koblenz.de/~websis/websis2/index.php?action=showModule&mid=04IN2032&backmid=04IN2006


statischer und dynamischer Hindernisse, Hüllenbildungfür Fahrzeuge, Verhinderung von Verklemmungen

VII. Kommunikation und OrtungMethoden der Positions- und Lagebestimmung,drahtgebundene Netze in Fahrzeugen, drahtloseNetzwerke für Fahrzeuge

VIII. Operative LeistungsbewertungModellbildung für autonome Transportsysteme,Übertragung auf klassische Methoden derLeistungsanalyse und Bewertung

IX. Softwaretechnik für automobile SystemeKomponentenarchitektur, Interaktionsmechanismen fürmobile Komponenten, Konzepte einer mobilenKomponentenbibliothek

Prüfungsleistungen

je nach Teilnehmerzahl: Klausur oder mündliche Prüfung Literatur

04IN2007: Echtzeitsysteme

Kürzel 04IN2007 Modulbezeichnung Echtzeitsysteme Name (English) Real-Time Systems Zuordnung zum Curriculum Master Lehramt Technische Informatik (BBS), 1. Jahr

Master Lehramt Informatik (BBS), 1. JahrMaster Lehramt Informatik (RS), 1. JahrMaster Lehramt Informatik (Gym), 1. JahrMaster Computervisualistik, 1. JahrMaster Informatik, 1. Jahr

Semester jedes dritte Semester Sprache Deutsch oder Englisch Lehrform / SWS Vorlesung/Übung (4 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 60 Stunden

Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Dieter Zöbel Lehrende Dieter Zöbel Leistungspunkte 6 Voraussetzungen Keine Lernziele / Kompetenzen

Die Studierenden begreifen den Querschnittscharakter desFachgebietes Echtzeitsysteme. Im Einzelnen bedeutet dies, dass sie dieeinenden Eigenschaften des Fachgebietes wie Rechtzeitigkeit,Vorhersagbarkeit und Zuverlässigkeit erfassen und einordnen. Siewenden die charakteristischen Methoden vorrangig aus denFachgebieten Planung, Synchronisierung, Vernetzung und Verteiltheitan. Sie bewerten, in wie fern sich die stark abstrahierenden Methodenauf die konkreten Anwendungsszenarien abbilden lassen.enFachgebieten Planung, Synchronisierung, Vertnetzung undVerteiltheit anwenden zu können.

Inhalt 1. EinführungGrundmodell eines Echtzeitsystems, Prozessmodell,

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Zeiten und Uhren, Anwendungsbeispiele2. Grundlagen der Prozessplanung

Modellbildung, Zyklische Planung, GrundlegendePlanungsverfahren, Planen nach Spielräumen,Server-orientierte Planungsverfahren, Vergleich derPlanungsverfahren

3. Synchronisierung und EchtzeitEchtzeitbetriebssysteme, Konzepte derSynchronisierung von Prozessen, Prioritätsumkehr,Protokolle zur Prioritätsvererbung und zurPrioritätsobergrenze

4. Rechnernetze und EchtzeitEchtzeitspezifische Klassifizierung der Rechnetze,zeitbewertete Busprotokolle, ZeitbewerteteNetzprotokolle, Integration in die Prozessplanung

5. Weitere ThemenRechnerarchitekturen, Mehrrechnerarchitekturen,Planung bei Mehrprozessorsystemen

Prüfungsleistungen


H. Kopetz, Real-Time Systems - Design Principles for DistributedEmbedded Applications, Springer, New York, 2011

G. C. Buttazzo, Hard Real-Time Computing Systems - PredictableScheduling Algorithms and Applications, Springer, Heidelberg, 2005

D. Zöbel, Echtzeitsysteme - Grundlagen der Planung, Springer,Heidelberg, 2008

04IN2008: Empirical Software Engineering

Kürzel 04IN2008 Modulbezeichnung Empirical Software Engineering Name (English) Empirical Software Engineering Zuordnung zum Curriculum Master Informatik, 1. Jahr

Bachelor Informatik, 2. Jahr Semester unregelmäßig Sprache Deutsch oder Englisch Lehrform / SWS Übung (2 SWS) und Vorlesung (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 60 Stunden

Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Ralf Lämmel Lehrende Ralf Lämmel Leistungspunkte 6 Voraussetzungen

Grundlagen der Softwaretechnik und der Programmierung Lernziele / Kompetenzen

Die Studierenden beherrschen empirische Methoden im Kontext des

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Software Engineering so dass sie wissenschaftliche Probleme indiesem Kontext durch die Anwendung von Nutzerstudien,explorativen Untersuchungen und anderen Formen der empirischenForschung hinterfragen können und dies in einem einfachenStudentenprojekt demonstrieren. Besonderes Augenmerk liegt aufempirischen Fragenstellungen, welche die Verwendung vonautomatisierten Softwareanalysen beinhalten.

Inhalt I. Wissenschaftliche MethodikII. Beispiele von empirischen Studien

III. Klassifizierung von empirischen StudienIV. NutzerstudienV. Kontrollierte Experimente

VI. Explorative AnalyseVII. Entwurf von Experimenten

VIII. Relevante Methoden der SoftwareanalyseIX. Planung des StudentenprojektX. Auswertung des Studentenprojekt

Prüfungsleistungen

Klausur oder mündliche Prüfung Literatur

04IN2012: Web Engineering

Kürzel 04IN2012 Modulbezeichnung Web Engineering Name (English) Web Engineering Zuordnung zum Curriculum Master Lehramt Technische Informatik (BBS), 2. Jahr

Master Lehramt Informatik (BBS), 2. JahrMaster Lehramt Informatik (RS), 2. JahrMaster Lehramt Informatik (Gym), 2. JahrMaster Web Science, 2. JahrMaster Informatik, 2. Jahr

Semester Wintersemester Sprache Englisch Lehrform / SWS Übung (1 SWS) und Vorlesung (3 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 60 Stunden

Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Jürgen Ebert Lehrende Jürgen Ebert Leistungspunkte 6 Voraussetzungen

Participants should be able to master the main activities needed forthe development of large software systems. They should be able to usethe main languages and to apply the main methods of softwareengineering. They should be able to describe different views onsoftware using UML, and they should know the most importantsoftware process models.


The students understand the particuliarities of web engineeringcompared to classical software engineering. They have fundamental

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knowledge of the languages involved in web-based systems, and theyare able to classify the most important technologies and tools used.They have deepened knowledge of software processes with respect tothe area of web-based systems.

Inhalt I. Introductionweb applications, requirements, characteristics andquality goals

II. World Wide Webhypermedia, languages (html, xml), protocols andlayers, application protocols, terminology, languages(http)

III. Server-side Componentsapplication servers, frameworks, components,languages (php)

IV. Client-side Componentsbrowsers, plugins, languages (javascript)

V. Web Development Processrequirements, modeling, architecture, quality assurance

Prüfungsleistungen

Klausur Literatur

Emilia Mendes, Nike Mosley: Web Engineering. Springer, 2006,ISBN 978-3-540-28196-2

Gerti Kappel, Birgit Pröll, Siegfried Reich, and WernerRetschitzegger: Web Engineering - The Discipline of SystematicDevelopment of Web Applications. John Wiley & Sons, 2006

04IN2013: Software-Reengineering

Kürzel 04IN2013 Modulbezeichnung Software-Reengineering Name (English) Software Reengineering Zuordnung zum Curriculum Master Lehramt Technische Informatik (BBS), 2. Jahr

Master Lehramt Informatik (BBS), 2. JahrMaster Lehramt Informatik (RS), 2. JahrMaster Lehramt Informatik (Gym), 2. JahrMaster Computervisualistik, 1. JahrMaster Informationsmanagement, 1. JahrMaster Informatik, 1. JahrMaster Wirtschaftsinformatik, 1. Jahr



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Die Teilnehmer sollten die wesentlichen Aktivitäten zur Erstellunggroßer Softwaresysteme beherrschen und in der Lage sein, dieSprachen und Methoden der Softwaretechnik in den verschiedenenPhasen der Softwareentwicklung und -wartung anwenden zu können.Sie sollten verschiedene Sichten auf Software mit UML beschreibenkönnen und die wichtigsten Vorgehensmodelle verstehen.


Die Studierenden verstehen die Besonderheiten der Softwarewartungund -weiterentwicklung im Gegensatz zur Softwareentwicklung undbeherrschen die wichtigsten Analysemethoden des ReverseEngineering. Sie kennen den Stand der Technik für die qualitativeVerbesserung und Aufbereitung von Software. Sie sind im Stande mitAltsystemen umzugehen und Inventur-, Aufbereitungs- undMigrationsaufgaben zu lösen.

Inhalt I. GrundlagenWartung, Altsysteme, Terminologie, Werkzeuge,Forschungsthemen

II. FaktenrepräsentationRepositories, Technologien, Services,Austauschformate, TGraphen, GReQL, GUPRO

III. SlicingAnsatz von Weiser, Ansatz von Ottenstein &Ottenstein, intraprozedural vs. interprozedural

IV. ClonerkennungKandidatenerkennung, Differenzenverfahren,Klonersetzung

V. BausteinerkennungClusteranalyse, Konzeptanalyse, Abstandsfunktionen,Klassenbestimmung

Prüfungsleistungen

Klausur Literatur

Aktuelle Arbeiten der einschlägigen Konferenzen ICSM, CSMR,ICPC, WCRE

04IN2014: Software-Architektur

Kürzel 04IN2014 Modulbezeichnung Software-Architektur Name (English) Software Architecture Zuordnung zum Curriculum Master Lehramt Technische Informatik (BBS), 2. Jahr

Master Lehramt Informatik (BBS), 2. JahrMaster Lehramt Informatik (RS), 2. JahrMaster Lehramt Informatik (Gym), 2. JahrMaster Wirtschaftsinformatik, 1. JahrMaster Informationsmanagement, 1. JahrMaster Informatik, 1. JahrMaster Computervisualistik, 1. Jahr

Semester unregelmäßig Sprache Deutsch Lehrform / SWS Übung (1 SWS) und Vorlesung (3 SWS)

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Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 60 StundenEigenstudium: 120 Stunden

Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Jürgen Ebert Lehrende Jürgen Ebert Leistungspunkte 6 Voraussetzungen



Die Studierenden verstehen die verschiedenen Sichten auf dieArchitektur von Softwaresystemen, beherrschen Verfahren zu derenBeschreibung und und Bewertung. Sie kennen die wichtigstenArchitekturstile und können Architekturansätze, wiekomponenten-basierte Architekturen, Produktlinien undService-orientierte Architekturen, einschätzen.

Inhalt I. GrundlagenArchitektur, Bausteine, Beziehungen, Ziele

II. ArchitektursichtenSicht, Standpunkt, 4+1 Modell, Architekturentwicklung

III. ArchitekturbeschreibungPaket-, Komponenten-, Verteilungs- undKompositionsstrukturdiagramme,Architekturbeschreibungssprachen

IV. ArchitekturstilePipe-Filter, Layered-System, Model-View-Controler,Data-centered, Component-Interaction

V. ArchitekturbewertungQualitätsmerkmale, ATAM, Szenariomethoden

VI. ProduktlinienDefinition, Variation, domain vs. product engineering,Features, Migration zu Produktlinien

VII. Service-orientierte ArchitekturenGrundlagen, W3C-Sicht, Servicedefinition,Orchestrierung, Web-Services

Prüfungsleistungen

Klausur Literatur

Ralf Reussner, Wilhelm Hasselbring. Handbuch derSoftware-Architektur. dpunkt-Verlag, Heidelberg, 2006.

04IN2015: Requirements-Engineering und Management

Kürzel 04IN2015 Modulbezeichnung Requirements-Engineering und Management Name (English) Requirements-Engineering and Management

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Zuordnung zum Curriculum Master Lehramt Technische Informatik (BBS), 2. JahrMaster Lehramt Informatik (BBS), 2. JahrMaster Lehramt Informatik (RS), 2. JahrMaster Lehramt Informatik (Gym), 2. JahrMaster Informatik, 1. JahrMaster Wirtschaftsinformatik, 1. JahrMaster Informationsmanagement, 1. JahrMaster Computervisualistik, 1. Jahr





Ziel der Veranstaltung ist es, eine Einordnung derAnforderungserhebung in den Software-Entwicklungsprozessvorzunehmen, einen Überblick über Methoden und Werkzeuge desRequirements-Engineerings und -Managements zu erwerben und dieseMethoden anwenden zu können.

Inhalt

Requirements-Engineering und -Management befasst sich mit denMethoden und Werkzeugen zur Erhebung, Dokumentation undVerwaltung von Anforderungen an Softwaresysteme und stellt damiteine zentrale Aktivität in der Softwareentwicklung dar.

Prüfungsleistungen

mündliche Prüfung oder Klausur Literatur

04IN2016: Effiziente Graphenalgorithmen

Kürzel 04IN2016 Modulbezeichnung Effiziente Graphenalgorithmen Name (English) Efficient Graph Algorithms Zuordnung zum Curriculum Master Wirtschaftsinformatik, 1. Jahr

Master Computervisualistik, 1. JahrMaster Informatik, 1. Jahr

Semester unregelmäßig Sprache Deutsch Lehrform / SWS Vorlesung/Übung (4 SWS)

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Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 60 StundenEigenstudium: 120 Stunden

Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Jürgen Ebert Lehrende Jürgen Ebert Leistungspunkte 6 Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Algorithmen und Datenstrukturen Lernziele / Kompetenzen

Die Studierenden können diskrete Sachverhalte als Graphenmodellieren und Problemstellungen auf Graphen spezifizieren. Siebeherrschen den Umgang mit Suchverfahren und deren Anpassung aufkonkrete Probleme. Sie kennen die wichtigsten algorithmischenAnsätze und können deren Aufwand bewerten.

Inhalt I. Grundlagen (Definitionen, Vorgehensweise der Algorithmik)II. Datenstrukturen (Speicherung von Graphen,

Programmierinterface (API))III. Gerichtete Traversierungsverfahren (Suche, Breitensuche,

Tiefensuche, Kahn-Knuth-Verfahren, Dijkstra-Verfahren,A*-Verfahren, Ford-Moore-Verfahren)

IV. Ungerichtete Traversierungsverfahren (ungerichtete Suche,Breitensuche, Tiefensuche, Prim-Dijkstra-Verfahren)

V. Strukturunabhängige Verfahren (Union-Find-Problem,Kruskal-Verfahren, Warshall-Verfahren, Floyd-Verfahren)

VI. Pfadverfolgungsverfahren (Eulersche Pfade, HamiltonschePfade, Backtracking, Greedy-Verfahren, Branch-and-Bound)

VII. Problemkreis "Flüsse" (Flussmessung, Flussmaximierung,Ford-Fulkerson-Verfahren)

VIII. Problemkreis "Zuordnung" (Matching, ungarisches Verfahren) Prüfungsleistungen

Klausur Literatur

Andreas Brandstädt. Graphen und Algorithmen. B.G. Teubner, 1994.Jürgen Ebert. Effiziente Graphenalgorithmen. AkademischeVerlagsgesellschaft, 1981.Robert Sedgewick. Algorithms in Java. Addison-Wesley, 2004.

Volker Turau. Algorithmische Graphentheorie. Addison-Wesley,1996.

04IN2019: Vertiefung Theoretische Informatik

Kürzel 04IN2019 Modulbezeichnung Vertiefung Theoretische Informatik Name (English) Advances in Theoretical Computer Science Zuordnung zum Curriculum Master Informatik, 1. Jahr Semester Wintersemester Sprache Deutsch oder Englisch Lehrform / SWS Übung (2 SWS) und Vorlesung (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 60 Stunden

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Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Lutz Priese Lehrende Lutz Priese Leistungspunkte 6 Voraussetzungen

Kenntnisse der Grundlagen der Theoretischen Informatik, wie etwa:

Automaten und formale Sprachen sowie derenZusammenhänge,Verfahren zur Beurteilung der Berechenbarkeit undEntscheidbarkeit,Grundlagen der Komplexitätstheorie


Vertieftes Verständnis formaler Konzepte, der beweisbaren Grenzender Berechenbarkeit und der Komplexität.

Inhalt I. Vertiefung Berechenbarkeit/Automaten/Formale SprachenTuringmaschinen; BerechenbarkeitGeneralisierte Modelle von Automaten (z.B. BüchiAutomaten)Logik und Automaten

II. KomplexitätstheorieIII. Anwendungen in der Informatik und Logik

Prüfungsleistungen


Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten: regelmäßigeund qualifizierte Teilnahme; bestandene Prüfung.

Literatur

Katrin Erk, Lutz Priese, Theoretische Informatik, Springer Verlag,2000

Michael Garey, David Johnson: Computers and Intractability: AGuide to the Theory of NP-Completeness, Freeman and Co, 1991.

John E. Hopcroft, Rajeev Motwani, Jeffrey D. Ullmann. Introductionto Automata Theory, Languages, and Computation. Dritte Ausgabe.Addison Wesley, 2006.

Bakhadyr Khoussainov, Anil Nerode. Automata theory and itsapplications. Birkhäuser, 2001.

Wolfgang Thomas. Languages Automata and Logic, Handbook offormal languages, vol. 3, Springer Verlag 1997.

04IN2020: Jewels in Theory

Kürzel 04IN2020 Modulbezeichnung Jewels in Theory

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Name (English) Jewels in Theory Zuordnung zum Curriculum Master Computervisualistik, 1. Jahr

Master Informatik, 1. Jahr Semester unregelmäßig Sprache Englisch Lehrform / SWS Vorlesung (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 30 Stunden


Grundkenntnisse in Theoretischer Informatik Lernziele / Kompetenzen

To give a fealing for beautiful results and their proofs in TheoreticalComputer Science.

Inhalt I. Computing by guessing: the theorem of Immermann andSzelepcsÃ©nyi

II. Concurrent computation: the theorem of Lipton on exponentialspace hardness of Petri nets

III. Parallel computation: the small universal self-reproducingcellular automaton of Banks

IV. From Logic: Church's undecidability of predicate logic,Gödel's incompleteness of arithmetics, Büchi's decidability ofS1S

Prüfungsleistungen


Priese: Jewels in Theory, Skript im Internet

04IN2021: Geometrische Modellierung und CAD

Kürzel 04IN2021 Modulbezeichnung Geometrische Modellierung und CAD Name (English) Geometric Modeling and CAD Zuordnung zum Curriculum Master Computervisualistik, 1. Jahr

Master Informatik, 1. Jahr Semester unregelmäßig Sprache Deutsch Lehrform / SWS Vorlesung/Übung (4 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 60 Stunden

Eigenstudium: 30 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Manfred Rosendahl Lehrende Manfred Rosendahl Leistungspunkte 3 Voraussetzungen

Grundlegende Kenntnisse in Geometrie.

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Die Studierenden lernen die geometrischen Algorithmen und dieTheoretischen Grundlagen von Constraint basierten intelligenten CADSystemen kennen.

Inhalt 2D ModellierungGeometrische Konstruktionen im 2DAufbau von CAD SystemenFunktionen eines 2D CAD SystemsParametrische ModellierungGleichungsbasierte ModellierungGraphenbasierte ModellierungRegelbasierte Modellierung3D ModellierungBoolesche Operationen in 2DBoolsche Operationen und lokale Manipulationen in 3DParametrische 3D Modellierung

Prüfungsleistungen

Klausur Literatur

Beat Brüderlin, Dieter Roller (Hrrg): Geometric Constraint Solvingand Applications, Springer 1998Beat Brüderlin, Andreas Meier: Computergrafik und GeometrischesModellieren, Teubner 2001

Dieter Roller:CAD Effiziente Anpassungs- undVariantenkonstruktion, Springer 1995

04IN2022: Advanced Data Modeling

Kürzel 04IN2022 Modulbezeichnung Advanced Data Modeling Name (English) Advanced Data Modeling Zuordnung zum Curriculum Master Lehramt Technische Informatik (BBS), 2. Jahr

Master Lehramt Informatik (BBS), 2. JahrMaster Lehramt Informatik (RS), 2. JahrMaster Lehramt Informatik (Gym), 2. JahrMaster Computervisualistik, 2. JahrMaster Wirtschaftsinformatik, 1. JahrMaster Informatik, 1. Jahr


Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Steffen Staab Lehrende Steffen Staab Leistungspunkte 6 Voraussetzungen

Basic knowledge about first order logics.

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Students understand the logical foundations of database systems.They can apply logical foundations to new data models (XML, RDF,graph data formats) designing semantically complete and correctmodels and can derive implementations. They understand theadvantages and disadvantages of different logics-based data modellingparadigms and are able to integrate corresponding systems intosoftware.

Inhalt I. FoundationsRepetition: Relational modelRepetition: First order logics

II. Minimal model semanticsMinimal modelsDefinite programmesStratificationProcedural semantics for minimal modelsWell-founded semanticsMany valued models

III. Answer set programming

Stable modelsModels and techniques in answer set programmingImplementation techniquesThe DLV System

Prüfungsleistungen

Oral or written exam depending on class size.

Participation in the tutorial is a prerequisite for admission to theexamination.


Literatur

Lloyd: Foundations of Logic Programming

François Bry, Norbert Eisinger, Thomas Eiter, Tim Furche, GeorgGottlob, Clemens Ley, Benedikt Linse, Reinhard Pichler, Fang Wei:Foundations of Rule-Based Query Answering. Reasoning Web 2007:1-153. Springer Verlag, 2007

Melvin Fitting: Fixpoint semantics for logic programming a survey. Theor. Comput. Sci. 278(1-2): 25-51 (2002).

Thomas Eiter, Giovambattista Ianni, and ThomasKrennwallner. Answer Set Programming: A Primer. In: ReasoningWeb. Semantic Technologies for Information Systems, 5thInternational Summer School 2009, Brixen-Bressanone, Italy, August30 - September 4, 2009, Tutorial Lectures. Lecture Notes in ComputerScience 5689 Springer 2009, pp. 40-110.

Nicola Leone, Pasquale Rullo, Francesco Scarcello. Disjunctive

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http://ii.fmph.uniba.sk/%7Esefranek/links/FixPointSurvey.pdf

http://www.informatik.uni-trier.de/%7Eley/db/journals/tcs/tcs278.html#Fitting02

http://www.uni-koblenz-landau.de/koblenz/fb4/AGStaab/Teaching/ss11/adm11/answersetprogrammingaprimer.pdf

http://www.informatik.uni-trier.de/%7Eley/db/journals/lncs.html

http://www.informatik.uni-trier.de/%7Eley/db/journals/lncs.html

http://www.uni-koblenz-landau.de/koblenz/fb4/AGStaab/Teaching/ss11/adm11/10.1.1.42.3052.pdf


Stable Models: Unfounded Sets, Fixpoint Semantics, and Computation. In: Information and Computation, 135(2): 69-112.

Thomas Eiter, Nicola Leone, Cristinel Mateis, Gerald Pfeifer,Franceseo Scarcello. A Deductive System for Non-MonotonicReasoning. In: Logic Programming And Nonmonotonic Reasoning. Lecture Notes in Computer Science, 1997, Volume1265/1997, 363-374, Springer.

Gerhard Brewka, Thomas Eiter, Miroslaw Truszczynski: Answer setprogramming at a glance. Commun. ACM 54

04IN2023: Semantic Web

Kürzel 04IN2023 Modulbezeichnung Semantic Web Name (English) Semantic Web Zuordnung zum Curriculum Master Informationsmanagement, 1. Jahr

Master Lehramt Informatik (RS), 2. JahrMaster Lehramt Informatik (BBS), 2. JahrMaster Lehramt Technische Informatik (BBS), 2. JahrMaster Lehramt Informatik (Gym), 2. JahrMaster Web Science, 1. JahrMaster Informatik, 1. Jahr

Semester unregelmäßig Sprache Englisch Lehrform / SWS Seminar/Übung (2 SWS) und Vorlesung (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 60 Stunden

Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Steffen Staab Lehrende Ansgar Scherp

Sergej SizovSteffen Staab


Basic knowledge about conceptual modeling.Basic knowledge about logics and data engineering recommended.


The student should be enabled to design and develop semantic Webapplications. The student should be enabled to progress Semantic Webtechnologies in order to broaden and facilitate their use. The studentshould be enabled to understand the interaction of different standards,their technical implications as well as the social processes that underlyvarious Semantic Web applications.

Inhalt 1. FoundationsProblemsBasic approach

2. LanguagesRDFOWLRule Languages

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http://www.uni-koblenz-landau.de/koblenz/fb4/AGStaab/Teaching/ss11/adm11/10.1.1.42.3052.pdf

http://www.uni-koblenz-landau.de/koblenz/fb4/AGStaab/Teaching/ss11/adm11/intelligent-grounding-andmore.pdf

http://www.uni-koblenz-landau.de/koblenz/fb4/AGStaab/Teaching/ss11/adm11/intelligent-grounding-andmore.pdf

http://www.springerlink.com/content/978-3-540-63255-9/

http://www.informatik.uni-trier.de/%7Eley/db/indices/a-tree/b/Brewka:Gerhard.html

http://www.informatik.uni-trier.de/%7Eley/db/indices/a-tree/t/Truszczynski:Miroslaw.html

http://www.informatik.uni-trier.de/%7Eley/db/journals/cacm/cacm54.html#BrewkaET11



3. OntologiesApplicationsModeling trade-offsFoundational OntologiesA Core Ontology for Software

4. Semantic AnnotationRe-using DatabasesInformation ExtractionMultimedia Annotation

5. Ontology AlignmentInformation FlowLearning Alignments

Prüfungsleistungen




Literatur

S. Staab, R. Studer, Handbook on Ontologies, InternationalHandbooks on Information Systems, Springer Verlag, 2004

S. Handschuh, S. Staab, Annotation ort he Semantic Web, IOS Press,2003

P. Hitzler, S. Rudolph, M. Krötzsch. Foundations of Semantic WebTechnologies, Chapman & Hall, 2010

A. Dengel (Hrsg). Semantische Technologien. Spektrum, 2012.

J. Domingue, D. Fensel, J. Hendler (Eds) Handbook of SemanticWeb Technologies, Springer 2011.

04IN2025: Social Web and Bibliometry

Kürzel 04IN2025 Modulbezeichnung Social Web and Bibliometry Name (English) Social Web and Bibliometry Zuordnung zum Curriculum Master Informatik, 1. Jahr

Master Web Science, 1. Jahr Semester Sommersemester Sprache Englisch Lehrform / SWS Seminar/Übung (2 SWS) und Vorlesung (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 60 Stunden

Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Steffen Staab Lehrende York Sure Leistungspunkte 6

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Voraussetzungen

Basic knowledge about foundations of information science or Webscience;

Knowledge about foundational distinctions such as the differencebetween data, information and knowledge and the socialembeddedness of information and knowledge.


In this course, students will get a systematic overview aboutapplications on the Social Web. The lecture will identify and discusstypical and repeating interaction pattern and regularities in Social Webapplications like Facebook, Flickr, Youtube, Twitter. The second partwill present the basics of the information science disciplineBibliometrics. We will show how bibliometric methods can be appliedon Social Web data.

Inhalt I. What is the Social Web? Applications; Typical interactions;Typical distributions; APIs; Data gathering;

II. What is Bibliometrics? Foundations; Bradford Law; LotkaLaw; Citation Analysis;

III. Methods of Bibliometrics; IV. Application of bibliometric methods in bibliographic data; V. Analysis of Social Web data with bibliometric methods;

VI. Conclusion Prüfungsleistungen



Literatur

Wilson, Concepción S. (1999): Informetrics, Annual Review ofInformation Science and Technology (ARIST) 34, 107-247.

04IN2026: Introduction to Web Science

Kürzel 04IN2026 Modulbezeichnung Introduction to Web Science Name (English) Introduction to Web Science Zuordnung zum Curriculum Master Web Science, 1. Jahr

Master Wirtschaftsinformatik, 2. JahrMaster Informationsmanagement, 2. JahrMaster Informatik, 2. Jahr


Eigenstudium: 150 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Steffen Staab

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Lehrende York SureSergej SizovAnsgar ScherpSteffen Staab


Basic understanding of computer science as is taught in a type-2bachelor programme. Expected knowledge will include basiccapabilities of programming in a language like Java or C, algorithmicunderstanding, knowledge about basic data structures and basicinternet networking.


The student should acquire an understanding of the Web as acomplex socio-technical system. He should be able to relate problemsand opportunities incurred in this system to the technical, social andeconomical foundations of the Web. He should be capable of choosingdifferent research methods suitable for various challenges inunderstanding and engineering the Web.

Inhalt History of the WebPre-Web: Memex, Hypertext, Internet, usenet, ftp,gopherWeb 1.0, Web 2.0, Web 3.0Social and economic growth

Web Science and Web Science MethodologiesDescriptive, prescriptive, normative scientific methods:

What are descriptions and models of the Web?What are the prerequisities for specificobjectives (e.g. no government by singleinstitution)?

Quantitative analytical and predictive methodsSimulation

Web Architecture and Major Applicationshttp, HTML, Internet, web server, browser, transactionsUser generated content, blogs, wikis, folksonomies,social networksSemantic Web summary: XML, RDF, OWL,microformats, microdataWeb security

Web GovernmentInstitutions: W3C, IETF, ICANNGovernment: Privacy laws, Copyright lawsPrinciples and attacks: net neutrality, censorship

Web ContentMedia and standardsLanguage and cultural diversityGenerative modelsRhethoric models in the WebWeb annotations (Tagging, metadata, Rich Snippets)

Web and User Behavior/HCINavigation behaviorSearch behaviorRecommendations

Web and Social Behavior

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Web reflecting social behaviorWeb affecting social behavior

Web StructureLink Structure, small worldSocial network sitesBlogosphere

Web AnalysisWeb measurements (size, performance,?)CrawlersSearch enginesWeb archiving

Web EconomicsAdvertisement, including cross site advertisements andsearchAuctioning in search and online auctions

Prüfungsleistungen


Successful participation in the tutorial is a prerequisite for admissionto the examination.

Literatur

Brügger, Niels (2010). Web History. Peter Lang.

Tim Berners-Lee and Mark Fischetti, Weaving the Web, 1999.

Lawrence Lessigund Jonathan Zittrain. The Future of the Internet -And How to Stop It. Yale University Press, 2008/2009

Tim Berners-Lee, Wendy Hall, James A. Hendler, Kieron O?Hara,Nigel Shadbolt, Daniel J. Weitzner. A Framework for Web Science.Foundations and Trends in Web Science, Now Publishers, 1(1), 2006;DOI: 10.1561/1800000001.

04IN2027: Network Theory and Dynamic Systems

Kürzel 04IN2027 Modulbezeichnung Network Theory and Dynamic Systems Name (English) Network Theory and Dynamic Systems Zuordnung zum Curriculum Master Wirtschaftsinformatik, 2. Jahr

Master Informatik, 1. JahrMaster Computervisualistik, 1. Jahr


Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Steffen Staab Lehrende wechselnde Dozenten Leistungspunkte 6

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Voraussetzungen

Basic knowledge in linear algebra as well as in data structures andalgorithms.


The student should become enabled to understand the structure andthe dynamics of network models and how to apply them to structuresof artefacts and human behaviors in the World Wide Web.

Inhalt

I. Graph Theory and Social Networks

a. Pathsb. Core network measuresc. Strong and weak tiesd. Homophily and link predictione. Taxonomy of network types

II. Game Theory

a. Definition of a gameb. Best responses and Nash equilibriumc. Mixed strategiesd. Pareto and Social Optimalitye. Modeling network traffic using game theoryf. Tragedy of the commons

III. Information Networks and the World Wide Web

a. Structure of the Webb. Link analysisc. Sponsored search markets

IV. Network dynamics: Population models

a. Information cascadesb. Economy with/without network effectsc. Stability, Instability and Tipping pointsd. Power Laws and rich-get-richer phenomenae. Long tail

V. Network dynamics: Structural models

a. Diffusionb. Small-worldc. Epidemics6. Group decision makinga. Different voting schemes

Prüfungsleistungen

Written or oral exam (depending on class size)

In order to be admitted to the exam the students must participateactively in the lectures and tutorials

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Literatur

David Easley and Jon Kleinberg: Networks, Crowds, and Markets -Reasoning About a Highly Connected World, Cambridge UniversityPress 2010

04IN2028: Machine Learning & Data Mining

Kürzel 04IN2028 Modulbezeichnung Machine Learning & Data Mining Name (English) Machine Learning & Data Mining Zuordnung zum Curriculum Master Informatik, 2. Jahr

Master Computervisualistik, 2. JahrMaster Web Science, 2. Jahr


Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Steffen Staab Lehrende Steffen Staab Leistungspunkte 6 Voraussetzungen

Basic knowledge in linear algebra, stochastics, data structures andalgorithms.


Machine Learning is devoted to automated learning from input data.It suggests explanation models and estimates their parameters forunderstanding and predicting the future system behavior. Machinelearning serves a formal backbone for many methods and models ofcomputer science.

Inhalt

The lecture addresses master students in computer science, computervisualistics, information management, business informatics and Webscience that want to extend and to structure their knowledge inmachine learning. Lecture topics include linear discriminators,kernel-based methods, Bayesian methods, as well as commonapplications in Computer Science problems. Special attention is paidto modern, state of the art methods and approaches that are currentlywidely used in different fields of Computer Science.

Prüfungsleistungen

Written or oral exam (depending on class size)

In order to be admitted to the exam the students must participate actively in the lectures and tutorials

Literatur

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Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning

Duda, Hart, Stork: Pattern Classification

Manning, Schütze: Foundations of Statistical Natural LanguageProcessing

04IN2030: Künstliche Intelligenz 2

Kürzel 04IN2030 Modulbezeichnung Künstliche Intelligenz 2 Name (English) Artificial Intelligence 2 Zuordnung zum Curriculum Master Lehramt Informatik (RS), 2. Jahr

Master Lehramt Informatik (Gym), 2. JahrMaster Informatik, 2. JahrMaster Lehramt Informatik (BBS), 2. Jahr


Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Ulrich Furbach Lehrende Karin Harbusch

Ulrich Furbach Leistungspunkte 6 Voraussetzungen Keine Lernziele / Kompetenzen

Die Studierenden verstehen die Grenzen von symbolischen KISystemen und den Übergang zu sub-symbolischen Verfahren.Insbesondere können Methoden zum Entwurf komplexer intelligenterKI-Systeme verstanden und angewendet werden. Die Verwendungvon Methoden aus der Mathematik zur Analyse vonKonvergenzverhalten bestimmter nicht-symbolischer Verfahrenwerden beherrscht. In praktischen Übungen werden einzelneexperimentelle Systeme erstellt.

Inhalt I. Einführung und Motivation mittels Problemen der RobotikII. Maschinelles Lernen

III. Neuronale NetzeIV. Genetische AlgorithmenV. Fallbeispiele

Prüfungsleistungen

Klausur Literatur

Russell, Norvig , AI: A Modern Approach, Prentice Hall, 1995Nilsson, AI: A New Synthesis, Morgan Kaufman, 1998

Poole, Mackworth, Goebel, Computational Intelligence, Oxford,1998

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04IN2031: Automated Reasoning and Knowledge Representation

Kürzel 04IN2031 Modulbezeichnung Automated Reasoning and Knowledge Representation Name (English) Automated Reasoning and Knowledge Representation Zuordnung zum Curriculum Master Lehramt Informatik (BBS), 1. Jahr

Master Informatik, 1. JahrMaster Lehramt Informatik (Gym), 1. JahrMaster Lehramt Informatik (RS), 1. Jahr


Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Ulrich Furbach Lehrende Ulrich Furbach Leistungspunkte 6 Voraussetzungen Keine Lernziele / Kompetenzen

Die Studierenden verstehen Wissensrepräsentations- undReasoning-Systeme in ihrem Aufbau und Wirkungsweise.Insbesondere sollen dabei verschiedene Klassen von Systemen undBeweisprozeduren gegeneinander abgegrenzt werden. Auch derpraktische Umgang mit Systemem wird geübt und einfacheAnwendungen aus verschiedenen Gebieten der Informatik werdenuntersucht.

Inhalt I. Ergänzungen zu Logik (Gleichheit und Arithmetik)II. Modal Logiken

III. Description LogikIV. Dynamische LogikV. Anwendungen und Systeme

Prüfungsleistungen

Klausur Literatur

Robinson, Voronkov, Handbook of Automated Reasoning, NorthHolland 2001

04IN2033: Entscheidungsverfahren für die Verifikation

Kürzel 04IN2033 Modulbezeichnung Entscheidungsverfahren für die Verifikation Name (English) Decision Procedures for Verification Zuordnung zum Curriculum Master Computervisualistik, 1. Jahr

Master Informatik, 1. JahrBachelor Informatik, 2. Jahr


Eigenstudium: 120 Stunden

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Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Viorica Sofronie-Stokkermans Lehrende Viorica Sofronie-Stokkermans Leistungspunkte 6 Voraussetzungen

Logik-Kenntnisse: Aussagenlogik, Prädikatenlogik. Als Grundlageder Vorkenntnisse ist z.B. das Buch Uwe Schöning: "Logik fürInformatiker", 5. Auflage. Spektrum Akademischer Verlag, 2000geeignet.


Die Studenten lernen Theorien, die in der Informatik von Bedeutungsind (z.B. Theorien von Datenstrukturen) und Entscheidungsverfahrenfür Erfüllbarkeit in solchen Theorien. Sie können dieseEntscheidungsverfahren in der Programmverifikation einsetzen.

Inhalt I. Einführung; MotivationII. Wiederholung: Logik

Aussagenlogik; DPLLPradikatenlogik; Resolution; Resolution alsEntscheidungsverfahren

III. Logische Theorien; Entscheidungsverfahren: Gleichheit; Reelle und rationale Zahlen, Ganze Zahlen

IV. Kombinationen von Theorien; Kombinationen vonEntscheidungsverfahren

V. SMT: DPLL(T)VI. Anwendungen:

Entscheidungsverfahren für Listen, Felder, MengenVerifikation

Prüfungsleistungen

Je nach Teilnehmerzahl Klausur oder mündliche Prüfung.

Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten: regelmäßigeund qualifizierte Teilnahme

Literatur

Melvin Fitting: First-Order Logic and Automated Theorem Proving.Springer-Verlag, New York, 1996.

Uwe Schöning: Logik für Informatiker. Spektrum AkademischerVerlag, 2000

A. Bradley and Z. Manna: The Calculus of Computation. DecisionProcedures with Applications to Verification. Springer 2007.

Daniel Kroening and Ofer Strichman: Decision Procedures AnAlgorithmic Point of View, Springer 2008.

04IN2034: Omega-Automaten

Kürzel 04IN2034 Modulbezeichnung Omega-Automaten

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Name (English) Omega Automata Zuordnung zum Curriculum Master Computervisualistik, 2. Jahr

Master Informatik, 2. Jahr Semester unregelmäßig Sprache Deutsch oder Englisch Lehrform / SWS Vorlesung (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 30 Stunden


Grundkenntnisse in theoretischer Informatik Lernziele / Kompetenzen

Verständnis des Umgangs mit unendlich langen Wörtern in endlichenAutomaten

Zusammenhang von solchen Omega-Automaten mit Logiken undFragen der Entscheidbakeit und des Modellchecking

Inhalt Omega-reguläre Sprachen und Büchi- und Muller-AutomatenDer Hauptsatz von Büchi-McNaughtonKongruenzen auf Omega-SprachenDas Komplement eine Büchi-AutomatenEntscheidbarleit der S1STopologische Eigenschaften und Borel-Hierarchie

Prüfungsleistungen


J.-E. Pin, D. Perrin: Automata and infinite words

W. Thomas: Automata on infinite words

Priese: Jewels in Theory, Skript im Internet

04IN2035: Drahtlose Kommunikation

Kürzel 04IN2035 Modulbezeichnung Drahtlose Kommunikation Name (English) Wireless Data Communication Zuordnung zum Curriculum Master Computervisualistik, 2. Jahr

Master Informatik, 2. Jahr Semester unregelmäßig Sprache Deutsch Lehrform / SWS Übung (1 SWS) und Vorlesung (3 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 60 Stunden

Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Hannes Frey Lehrende Hannes Frey

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Kenntnisse über das Schichtenmodell für Kommunikationssystemeund über generelle Standardverfahrender Bitübertragung, Verbindungssicherung, Medienzugriffskontrolle,Netzwerkebene und der Transportschicht


Studierende kennen die Grundlagen drahtloser Kommunikation. Siekönnen drahtlose Systeme analytisch oder simulativ bewerten.Darüber hinaus wissen sie, inwieweit bestimmte drahtloseKommunikationsformenfür gegebene Anwendungen einsetzbar sind und wo auch die Grenzendrahtloser Kommunikation liegen. Nicht zuletzt können sie dasPotential drahtloser Kommunikation für spannende neueAnwendungen einschätzen.

Inhalt 1. Herleitung physikalischer Modelle für drahtloseKommunikation (z.B. Log- Rician-Fading undRayleigh-Fading)

2. Codierungstechniken die speziell für drahtloseKommunikation eingesetzt werden (z.B. Faltungscodes)

3. Spezielle drahtlose Medienzugriffskontrollmechanismen (z.B.energieeffiziente MAC-Layer für drahtlose Sensornetze)

4. Mobilkommunikationsnetze (z.B. GSM, UMTS, LTE)5. Drahtlose lokale Netze (z.B. WLAN, Bluetooth, Infrarot)6. Radio-Frequenz-Identifikation (RFID)7. Mobiles und drahtloses Internetworking (z.B. MobileIP und

TCP-Anpassungen) Prüfungsleistungen

Klausur Literatur

J. Schiller, Mobile Communication, Addison Wesley, 2nd edition,August 2003

D. Tse und P. Viswanath, Fundamentals of Wireless Communication,Cambridge University Press, Mai 2005.

04IN2036: Software-Qualitätssicherung

Kürzel 04IN2036 Modulbezeichnung Software-Qualitätssicherung Name (English) Software Quality Assurance Zuordnung zum Curriculum Master Informatik, 2. Jahr

Master Computervisualistik, 2. JahrMaster Wirtschaftsinformatik, 2. Jahr

Semester unregelmäßig Sprache Deutsch Lehrform / SWS Vorlesung/Übung (4 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 60 Stunden


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Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Jürgen Ebert Lehrende wechselnde Dozenten Leistungspunkte 6 Voraussetzungen



Die Studierenden verstehen die Bedeutung aller Aspekte der Qualitätvon Software-Artefakten und Prozessen im Zuge der Entwicklung undder Weiterentwicklung von Softwaresystemen. Sie beherrschen diegrundlegenden Verfahren und können ein Qualitätssicherungssystemaufbauen.

Inhalt

I Aspekte der Qualität Qualität, Qualitätsmanagement, Artefakte, Prozesse, RisikenII Prozesse CMM, SPICE, NormenIII Metriken Metrikarten, Messmethoden, Messwerkzeuge, Monitoring,Evaluation, VisualisierungIV Inpektionen Walkthroughs, Inspektionssitzungen, ReviewsV Testen Testarten, Testmethoden, Testwerkzeuge, Spezifikations-, Daten- und Code-basiertes Testen, Unit-, Integrations- und SystemtestenVI Verifikation axiomatische Verfahren, symbolische Ausführung

Prüfungsleistungen

Klausur Literatur

Harry M. Sneed, Richard Seidl, Manfred Baumgartner. Software inZahlen. Hanser, München, 2010

Peter Liggesmeyer. Software-Inspektionen und Reviews. SpektrumAkademischer Verlag, Berlin, 2009.

Andreas Spillner, Tilo Linz. Basiswissen Softwaretest. dpunkt.verlag,Heidelberg, 2005

Wolfgang P. Kowalk. Korrekte Software. BI-Verlag, Mannheim 1993

04IN2037: Software Language Engineering

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Kürzel 04IN2037 Modulbezeichnung Software Language Engineering Name (English) Software Language Engineering Zuordnung zum Curriculum Master Lehramt Informatik (BBS), 1. Jahr

Master Lehramt Informatik (RS), 1. JahrMaster Lehramt Informatik (Gym), 1. JahrBachelor Informatik, 2. JahrMaster Informatik, 2. Jahr

Semester unregelmäßig Sprache Deutsch oder Englisch Lehrform / SWS Vorlesung/Übung (4 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 60 Stunden

Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Ralf Lämmel Lehrende Ralf Lämmel Leistungspunkte 6 Voraussetzungen

Grundlegende Kenntnisse in der deklarativen Programmierung sowiezu formalen Sprachen


Die Studierenden beherrschen einfache Techniken und Szenarien desSprachentwurfs und der Sprachimplementation im Sinne einerIntegration des Compilerbaus und der Spezialsprachentwicklung.Dabei setzen die Studierenden deklarative Methoden undIngenieurmethoden ein.

Inhalt I. Überblick und MotivationII. Lexikalische Analyse

III. Syntaktische AnalyseIV. Semantische AnalyseV. Einbettung von Sprachen

VI. Attributierte GrammatikenVII. Programmanalyse

VIII. ProgrammtransformationIX. ProgrammgenerierungX. Spezialsprachen

XI. Grammatik-basierte MethodenXII. Software Re-/Reverse Engineering

XIII. Model-driven engineering Prüfungsleistungen

Klausur (1-stündig) oder mündliche Prüfung oder Hausarbeit Literatur Konferenzbände Software Language Engineering. Springer.

Konferenzbände Generative and Transformational Techniquesin Software Engineering. Springer.kapitelweise Spezialliteratur

04WI2004: Mobile Application Systems

Kürzel 04WI2004 Modulbezeichnung Mobile Application Systems Name (English) Mobile Application Systems

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https://userpages.uni-koblenz.de/~websis/websis2/index.php?action=showModule&mid=04WI2004&backanchor=04WI2004&backcosid=2


Zuordnung zum Curriculum Master Lehramt Technische Informatik (BBS), 2. JahrMaster Lehramt Informatik (Gym), 2. JahrMaster Lehramt Informatik (BBS), 2. JahrMaster Informationsmanagement, 1. JahrMaster Informatik, 1. JahrMaster Lehramt Informatik (RS), 2. JahrMaster Wirtschaftsinformatik, 1. Jahr

Semester Sommersemester Sprache Deutsch Lehrform / SWS Seminar (2 SWS) und Vorlesung (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 60 Stunden

Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Felix Hampe Lehrende Felix Hampe Leistungspunkte 6 Voraussetzungen

Grundlegendes Wissen über Rechnernetze wird vorausgesetzt (bspw.aus BKS, Rechnernetze)

Gestaltungsbereiche der Datenkommunikation in UnternehmenProtokolle und Anwendungen (IP, TCP, UDP, etc.)Wissen über verschiedene Netzinfrastrukturen (LAN, WLAN,Mobilfunk, etc.)Kennen der verschiedenen Standards, Normen undAnwendungsszenarien für betriebliche Datenkommunikation

Interesse für mobile Systeme und Fragestellungen im mobilenKontext empfohlen


Die Studierenden

Können ihr Wissen und Verständnis mobiler Netzwerke undAnwendungen in neuen Themengebieten anwenden underweitern.Erhalten einen Überblick über technisches und theoretischesWissen im Themenbereich der MobilenAnwendungsentwicklung.Verstehen wie mobile Applikationen technisch undorganisatorisch arbeiten.Erfahren und können abschätzen, inwiefern soziale undethische Verantwortlichkeiten bei der Entwicklung vonmobilen Anwendungen eine Rolle spielen.Kombinieren ihr Wissen über mobile Technologien undApplikationen mit rationalen Entscheidungsmustern undAnwendungsfällen und können dies auch einem fachlich nichtspezialisierten Publikum kommunizieren.Erhalten Motivation und Möglichkeiten, das angelernte Wissenüber mobile Techniken in weiteren Veranstaltungenauszubauen und schwerpunktmäßig im Studium zu verfolgen.

Inhalt Grundlagen, Entwicklungen, Modelle und Anwendungsgebietevon mobilen sowie drahtlosen Netzwerkinfrastrukturen inOrganisationen und Unternehmen

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Mobilfunktechnologien im Vergleich und EinsatzfelderEntwicklungen, Modelle und Anwendungsgebiete von mobilenMehrwertdiensten in Organisationen und UnternehmenWertschöpfungsketten im Markt für mobile Dienste undGeschäftsmodelleMarktentwicklung im Bereichmobile Technologien

Prüfungsleistungen

Klausur oder Assignment,

Bei Seminar: erfolgreiche Teilnahme Voraussetzung für die Vergabevon Leistungspunkten: regelmäßige und qualifizierte Teilnahme(maximal 2 Fehlsitzungen)


Literatur

J. Schiller, Mobile Communications, Pearson, 2003

J. Roth, Mobile Computing, Grundlagen, Technik, Konzepte,D-punkt Verlag, 2002

J. H. Bouwman, H. De Vos, T. Haaker, Mobile Service Innovationand Business Models, Springer, 2008

04WI2025: Sicherheit für mobile Systeme

Kürzel 04WI2025 Modulbezeichnung Sicherheit für mobile Systeme Name (English) Mobile Systems Security Zuordnung zum Curriculum Master Lehramt Informatik (BBS), 1. Jahr

Master Informatik, 1. JahrMaster Lehramt Informatik (RS), 1. JahrMaster Lehramt Informatik (Gym), 1. JahrMaster Informationsmanagement, 1. JahrMaster Wirtschaftsinformatik, 1. JahrMaster Web Science, 1. JahrMaster E-Government, 1. JahrMaster Computervisualistik, 1. Jahr

Semester Sommersemester Sprache Deutsch Lehrform / SWS Seminar/Übung (2 SWS) und Vorlesung (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 60 Stunden

Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Rüdiger Grimm Lehrende Felix Hampe

Rüdiger Grimm Leistungspunkte 6 Voraussetzungen

Kenntnis der Grundlagen der IT-Sicherheit. Insbesondere

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Einschätzen der grundlegenden Risiken und Anwenden von Methodender Sicherheitsanalyse von Rechnern, Netzen und Informations- undKommunikationsanwendungen im Netz.


Die Studierenden verstehen die Entwicklung der Mobilität vonPersonen, autonomen Systeme und Daten in einer vernetzten Welt derzeitlich und örtlich unbegrenzten Zugänglichkeit, Erreichbarkeit undBeweglichkeit. Sie verstehen die historischen Entwicklungslinien undkönnen daraus aufgrund ihrer Kenntnis der technologischenSachverhalte zukünftige technische Entwicklungen ableiten.DieStudierenden kennen Sicherheitsrisiken ausgewählter Anwendungenmobiler Systeme. Sie kennen ebenfalls Methoden zur Beherrschungder Risiken. In der zugehörigen Übung erwerben sie die Fähigkeit,einige Schutzmechanismen zu installieren, auszuführen und zuverbessern.

Inhalt

Es werden Sicherheitsbedrohungen und Schutzmechanismen zurGewährleistung von Zuverlässigkeit und Angriffssicherheit für mobileSysteme vermittelt. Die Grundlage bildet ein allgemeinesReferenzmodell für die Sicherheit mobiler Systeme und ihrerAnwendungen. Ein besonderes Gewicht liegt auf der detailliertenAnalyse ausgewählter mobiler Anwendungen wie RFID-bestückteAusweise, mobile Arbeitsplätze, Ortungsdienste. DieVorlesungsunterlagen sind auf Englisch. Einzelne Themen:

Introduction to security and mobility for mobile persons andautonomous systemsBasic model of security for mobile applicationsThe mobile workplaceMobile technology and related security meansBasic protection of mobile technology (BSI)Access, Authorization, Accounting for mobile devicesApplication ePassport and eIdentification (ePA)Local Based ServicesM-commerceMobile DRMApplications Remote management, Liberty Alliance,Shibboleth, DFN RoamingMobile PKIGeographical Location and Privacy

Prüfungsleistungen

KlausurBei Seminar: Vortrag und HausarbeitVoraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten: regelmäßigeund qualifizierte Teilnahme (maximal 2 Fehlsitzungen)Stellenwert für die Note in der Endnote: für Lehramt Gymnasium: 5%entsprechend den LP (6:120), für Lehramt Realschule: 10%entsprechend den LP (6:60)

Literatur

Wolfgang W. Osterhage: sicher & mobil - Sicherheit in derdrahtlosen Kommunikation, Springer-Verlag, Berlin, Heidleberg,

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2010, 168 Seiten

K. Randall, N. und P. C. Lekkas, Wireless Security: Models, Threats,and Solutions, McGraw-Hill, 2002

G. Wiehler, Mobility, Security und Web Services, Publicis MCD,2004

J. Zobel, Mobile Business and M-Commerce, Hanser, 2001

Knospe, Pohl, RFID Security. Information Security TechnicalReport: 9, 4, 39 - 50, Elsevier 2004,http://www.inf.fh-bonn-rhein-sieg.de/Aufsaetze.html

BSI - Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik,IT-Grundschutzhandbuch - Standardsicherheitsmaßnahmen,http://www.bsi.de/gshb/deutsch/, jährlich erneuert

04WI2027: Mobile Systems Engineering

Kürzel 04WI2027 Modulbezeichnung Mobile Systems Engineering Name (English) Mobile Systems Engineering Zuordnung zum Curriculum Master Computervisualistik, 1. Jahr

Master Informationsmanagement, 1. JahrMaster Wirtschaftsinformatik, 1. JahrMaster Informatik, 1. Jahr


Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Felix Hampe Lehrende Dietrich Paulus

Felix HampeDieter Zöbel


Grundlegendes Wissen über Rechnernetze wird vorausgesetzt (bspw.aus BKS, Rechnernetze):

Gestaltungsbereiche der Datenkommunikation in UnternehmenProtokolle und Anwendungen (IP, TCP, UDP, etc.)Wissen über verschiedene Netzinfrastrukturen (LAN, WLAN,Mobilfunk, etc.)Kennen der verschiedenen Standards, Normen undAnwendungsszenarien für betriebliche Datenkommunikation

Interesse für mobile Systeme und Fragestellungen im mobilenKontext empfohlen


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Die Studierenden:

erwerben einen Überblick der Breite mobiler Anwendungenwerden gefördert, sich in neueste Forschungsprojekteeinzudenkenerfassen die Komplexität und Interdisziplinarität von MSE

Inhalt

Einführung und Begriffsverständnis von MSE. es werden ca. 12Vorlesungseinheiten von unterschiedlichen Dozenten mitForschungsarbeiten im Bereich MSE zusammengestellt.

Prüfungsleistungen

Assignments und Präsentation Literatur

Literaturempfehlungen richten sich nach den behandeltenForschungsprojekten

Computervisualistik (Computervisualistik)

Computervisualistik Pflicht

04CV1001: Bildverarbeitung 1

Kürzel 04CV1001 Modulbezeichnung Bildverarbeitung 1 Name (English) Image processing 1 Zuordnung zum Curriculum Master Lehramt Informatik (BBS), 1. Jahr

Bachelor Computervisualistik, 2. JahrBachelor Informatik, 2. JahrMaster Lehramt Informatik (Gym), 1. JahrMaster Lehramt Informatik (RS), 1. Jahr


Eigenstudium: 135 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Dietrich Paulus Lehrende Dietrich Paulus

Lutz Priese Leistungspunkte 7 Voraussetzungen Keine Lernziele / Kompetenzen

Nach erfolgreichem Abschluss können die Studierenden:

I. Filter und Segmentierungsverfahren beschreibenII. Verschieden Operatoren in ihrer Wirkung auf Bildern

vergleichen

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III. Mathematische Beschreibungen von Operatoren verstehenIV. Operatoren implementieren und anwendenV. Einfache Folgen von Operatoren zusammenstellen für

Lösungen von Bildverarbeitungsproblemen Inhalt I. Grundlagen

KameramodelleAbtasttheorem, QuantisierungBildformateFarbe

II. VorverarbeitungLineare FilterRangordnungsoperatoren und nichtlineare Filter

III. HistogrammeBildverbesserungBinarisierungObjektsuche

IV. KantendetektionGradientenverfahrenKantenmodelle

V. LiniensucheHysteresverfahrenHough-Transformation für Linien

VI. RegionensegmentierungSplit and MergeCSCRAG und RSE-GraphKonturen

VII. LiniensucheHysteresverfahrenHough-Transformation für Linien

Prüfungsleistungen

Klausur Literatur

B. Jähne, Digitale Bildverarbeitung, Springer-Verlag, BerlinHeidelberg New York 1991

D. Paulus, J. Hornegger, Applied Pattern Recognition, 4. Auflage,Vieweg, 2003

04CV1002: Bildverarbeitung 2

Kürzel 04CV1002 Modulbezeichnung Bildverarbeitung 2 Name (English) Image processing 2 Zuordnung zum Curriculum Master Lehramt Informatik (BBS), 1. Jahr

Master Lehramt Informatik (RS), 1. JahrMaster Lehramt Informatik (Gym), 1. JahrBachelor Computervisualistik, 3. Jahr



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Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Dietrich Paulus Lehrende Lutz Priese

Dietrich Paulus Leistungspunkte 5 Voraussetzungen Keine Lernziele / Kompetenzen

Weiterführende Konzepte im Bereich der Bildverarbeitung werden inder Veranstaltung vorgestellt und in den Übungen praktischumgesetzt.

Inhalt I. SpektrumDCTFourier TransformationWaveletsBi-Spektrum

II. VorverarbeitungGaborfilterAnisotrope DiffusionAuflösungshierarchien und Scalespace

III. BilddatenbankenHistogrammvergleich und ObjektsucheOntologien

IV. SegmentierungPunktdetektoren (Harris, SIFT, ....)Parametrische LiniensucheVerallgemeinerte Hough-Transformation

V. BewegungserkennungDifferenzielle VerfahrenOptischer FlussHierarchisches Blockmatching

VI. AnwendungsbeispieleIndustrielle BildverarbeitungSichtprüfsysteme

Prüfungsleistungen

Klausur Literatur

B. Jähne, Digitale Bildverarbeitung, Springer-Verlag, BerlinHeidelberg New York 1991

D. Paulus, J. Hornegger, Applied Pattern Recognition, 4. Auflage,Vieweg, 2003

04CV1004: Einführung in die Software-Ergonomie

Kürzel 04CV1004 Modulbezeichnung Einführung in die Software-Ergonomie Name (English) Introduction to software ergonomics Zuordnung zum Curriculum Bachelor Computervisualistik, 1. Jahr Semester Wintersemester Sprache Deutsch Lehrform / SWS Vorlesung (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 30 Stunden

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Eigenstudium: 60 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Karin Harbusch Lehrende Karin Harbusch

Reinhard Oppermann Leistungspunkte 3 Voraussetzungen Keine Lernziele / Kompetenzen

Die Veranstaltung soll die Studierenden in die Lage versetzen,gezielt die Schwächen und Probleme unter anderem von grafischeBenutzungsoberflächen und Internetseiten zu erkennen. Hierzu sindsowohl spezielle Kompetenzen als auch Kreativität gefragt. Auch inHinblick auf weitere eigene Gestaltungsaufgaben gilt es, den Blick fürsoftware-ergonomische Anforderungen zu schärfen.

Inhalt

Inhalt der Vorlesung ist die Einführung in die Software-Ergonomie,ihre Gegenstände, Fragestellungen und Ergebnisse. Eine besondereBedeutung kommt dabei grafischen und multimedialen Formen vonBenutzungsoberflächen (BOF) zu. Die Vorlesung gliedert sich in:

Darstellung der theoretischen Grundlagen (Wahrnehmung undGedächtnis, kognitive und perzeptive Prozessoren),Gestaltungsmittel (direkte grafische Interaktion, Menüs,Metaphern, Ikonen, Visualisierung),Entwurfsrichtlinien, Normen und Evaluationsmethoden.

Eine besondere Herausforderung an intuitive Benutzbarkeit stellendie heutigen an breite Benutzerkreise gerichteten Internetangebote(WWW) und multimediale CDs. Viele Probleme der Visualisierung,der grafischen Gestaltung und der Integration von Bildern lassen sichbesonders gut am Design von Internetseiten beobachten. Über diesoftware-ergonomischen Kriterien hinaus deckt dieser Bereich vorallem die ästhetischen und emotiven Bedürfnisse der Benutzer ab.

Prüfungsleistungen

Klausur Literatur

Shneiderman, B. and Plaisant, C. (2005): Designing the UserInterface. Strategies for Effective Human-Computer Interaction. 4thedition, Boston, MA: Pearson/Addison-Wesley.

Michael Herczeg (2006): Interaktionsdesign. Gestaltung interaktiverund multimedialer Systeme. München: Oldenbourg.

Andreas Heineke (2004): Mensch-Computer-Interaktion. Leipzig:Fachbuchverlag

04CV1006: Computergraphik 1

Kürzel 04CV1006 Modulbezeichnung Computergraphik 1 Name (English) Computer graphics 1

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Zuordnung zum Curriculum Master Lehramt Informatik (RS), 1. JahrMaster Lehramt Informatik (Gym), 1. JahrMaster Lehramt Informatik (BBS), 1. JahrBachelor Computervisualistik, 2. Jahr


Eigenstudium: 165 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Stefan Müller Lehrende Stefan Müller Leistungspunkte 8 Voraussetzungen Keine Lernziele / Kompetenzen

Die Veranstaltung vermittelt die Grundlagen der Computergraphik inTheorie und Praxis. Die Studierenden lernen computergraphischeSysteme mit Hilfe von OpenGL zu programmieren. In den Übungenwerden die Verfahren praktisch umgesetzt.

Inhalt I. Einführung in OpenGlII. Mathematische Grundlagen der Computergrafik

III. Grundlagen und Algorithmen der RasterisierungBresenham

IV. Antialiasing, Clipping und Scan-KonvertierungCohen-SutherlandCyrus-BeckPolygon Clipping (Sutherland-Hodgeman)Füllen von FlächenBilineare Interpolation

V. 3D TransformationenSkalierung, Rotation und TranslationHomogene KoordinatenAkkumulation von MatrizenRotation um beliebige AchseTransformationen mit OpenGL

VI. Kameratransformation und KamerasteuerungKamerakoordinatensystemTransformation von Koordinatensystemen

VII. Orthographische und perspektivische TransformationDas kanonische VolumenZentralprojektion mit homogenen KoordinatenSymmetrisches und Asymmetrisches Frustum

VIII. Grafik-Pipeline von OpenGLModelViewPerspektivePerspekt. DivisionViewport

IX. Licht, Materialien und BeleuchtungLampert, PhongBeleuchtungsmodell von OpenGLPunktlicht, Paralleles Licht und Spot-Licht

X. TexturenTexturkoordinatenTexturmatrix und -parameter

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TexturfilterXI. Parametrische Kurven, Bézier-Kurven und Splines

Interpolation vs. ApproximationParametrische KurvenBézier KurvenDe CasteljauHermite-Splines

XII. Ray-TracingKameraSchnittpunktberechnungShading

Prüfungsleistungen

Klausur Literatur

P. Shirley, Fundamentals of Computer Graphics, AK Peters, 2002

M. Woo, J. Neider, T. Davis, D. Shreiner, OpenGL(R) ProgrammingGuide: The Official Guide to Learning OpenGL, 3rd edition,Addisson-Wesley,1999

04CV1007: Computergraphik 2

Kürzel 04CV1007 Modulbezeichnung Computergraphik 2 Name (English) Computer graphics 2 Zuordnung zum Curriculum Bachelor Computervisualistik, 3. Jahr

Master Lehramt Informatik (Gym), 1. JahrMaster Lehramt Informatik (RS), 1. JahrMaster Lehramt Informatik (BBS), 1. Jahr



Die Veranstaltung vermittelt weiterführende Konzepte im Bereichder Computergraphik, speziell unter dem Aspekt desEchtzeit-Renderings. Im praktischen Teil werden die OpenGLKenntnisse vertieft und moderne Shadersprachen erlernt. In denÜbungen werden die Verfahren praktisch umgesetzt.

Inhalt I. SzenengraphenTransformations- und Boundig Volume HierarchienCullingOGRE

II. Grundlagen der GPU ProgrammierungShadersprachen,Normalmapping

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SchattenalgorithmenIII. Weiterführende Beleuchtung

Rendering EquationBeleuchtungsmodelleGlobale vs. Lokale BeleuchtungsmodellePhoton MappingRadiosity

IV. Raytracing BeschleunigungGrid, Octree, BV-Hierarchien und BSPEchtzeit Raytracing

Prüfungsleistungen

Klausur Literatur

P. Shirley, Fundamentals of Computer Graphics, AK Peters, 2002

M. Woo, J. Neider, T. Davis, D. Shreiner, OpenGL ProgrammingGuide: The Official Guide to Learning OpenGL, 3rd edition,Addisson-Wesley, 1999

E. Haines, T. Möller, Real-Time Rendering, 3rd Edition

04IN1015: Praktikum CV-Programmierung

Kürzel 04IN1015 Modulbezeichnung Praktikum CV-Programmierung Name (English) Project work programming CV Zuordnung zum Curriculum Bachelor Computervisualistik, 1. Jahr Semester Sommersemester Sprache Deutsch Lehrform / SWS Praktikum (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 30 Stunden

Eigenstudium: 60 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Jürgen Ebert Lehrende Dietrich Paulus

Stefan MüllerLutz Priese

Leistungspunkte 3 Voraussetzungen Keine Lernziele / Kompetenzen

Die Studierenden beherrschen den aktiven Umgang mit einerobjektorientierten Programmiersprache in computervisualistischenAnwendungen. Sie sind in der Lage, selbstständig kleinereAlgorithmen zu implementieren, zu testen und in CV-Umgebungeneinzusetzen.

Inhalt

Es werden ausgewählte Verfahren der Computergraphik, desBilderkennens und des Rechnersehens implementiert und in gängigeUmgebungen eingebunden. Die Inhalte werden als praktischeAufgaben in den Übungen der BV1 und CG1 vermittelt.

Prüfungsleistungen

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Online-Klausur (Programmierung) Literatur

Handbücher

04IN2005: Mensch-Maschine Kommunikation

Kürzel 04IN2005 Modulbezeichnung Mensch-Maschine Kommunikation Name (English) Human-Computer Interaction Zuordnung zum Curriculum Master Informationsmanagement, 1. Jahr

Master Informatik, 1. JahrMaster Web Science, 1. JahrMaster Lehramt Informatik (RS), 1. JahrMaster Lehramt Informatik (Gym), 1. JahrMaster Computervisualistik, 1. JahrMaster Lehramt Wirtschaft (und Arbeit), 1. JahrMaster Wirtschaftsinformatik, 1. JahrMaster E-Government, 1. Jahr

Semester Sommersemester Sprache Deutsch oder Englisch Lehrform / SWS Übung (2 SWS) und Vorlesung (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 60 Stunden

Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Ansgar Scherp Lehrende Ansgar Scherp

wechselnde Dozenten Leistungspunkte 6 Voraussetzungen Keine Lernziele / Kompetenzen

This course gives an introduction to Human-Computer Interaction(HCI) with specific focus on research methods. To this end, studentsgain theoretical knowledge about different aspects and methodsneeded in HCI for conducting user studies. The students will beempowered to apply this theoretical knowledge by conducting a userstudy in a small group of students.

Inhalt

This course first gives a brief introduction to the fundamentals ofhuman-computer interaction. Subsequently, different aspects andmethods in HCI will be considered that are needed to design, conduct,and report a user study. In detail, the students will gain theoreticalknowledge about: - identifying a research hypothesis, - specifying thedesign of a study (conditions, evironments, tasks, etc.), - selectingappropriate means of measures (quantitative, qualitative), - designingquestionaires, and - analyzing and reporting the results. The studentswill be empowered to apply the theoretical knowledge on researchmethods. To this end, they will design a user study in a small group.This group will actually run the data collection sessions of the study,analyze and report the results, and provide some conclusions. To thisend, the user study will be documented in writing and video.Optionally, the course will introduce into further topics such assurveys, diaries, case studies, interviews, or focus groups. Prerequisite

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to this course is to work independently in a small group of students. Prüfungsleistungen


Lazar, Feng, Hochheiser: Research Methods in Human-ComputerInteraction, Wiley, 2010.

Computervisualistik Wahlpflicht CV oder Informatik

(auch Veranstaltungen aus der Wahlpflicht Informatik und auf Wunsch auch Veranstaltungen aus Pflicht und Wahlpflicht desMasterstudiengangs.)

04CV1010: Weiterführende Themen CV

Kürzel 04CV1010 Modulbezeichnung Weiterführende Themen CV Name (English) Advanced topics in computational visualistics Zuordnung zum Curriculum Bachelor Computervisualistik, 2. Jahr Semester Winter- und Sommersemester Sprache Deutsch Lehrform / SWS Vorlesung (4 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 60 Stunden

Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Stefan Müller Lehrende wechselnde Dozenten Leistungspunkte 6 Voraussetzungen Keine Lernziele / Kompetenzen Inhalt

Auswahl von weiterführenden Lehrveranstaltungen derComputervisualistik wie z.B.:

Industrielle BildverarbeitungVirtuelle Realität und Augmented RealityMedizinische VisualisierungEinführung in die Computerlinguistik 1Einführung in die Computerlinguistik 2

Prüfungsleistungen

Klausur oder mündliche Prüfung oder Assignment Literatur

04IN1016: Algorithmen und Datenstrukturen der Computervisualistik

Kürzel 04IN1016 Modulbezeichnung Algorithmen und Datenstrukturen der Computervisualistik Name (English) Algorithms and Data Structures for Computervisualistics Zuordnung zum Curriculum Bachelor Informatik, 3. Jahr

Bachelor Computervisualistik, 3. Jahr

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Grundkenntnisse in Algorithmen und Datenstrukturen Lernziele / Kompetenzen

Die Studierenden besitzen vertiefte Kompetenz in algorithmischemDenken für die speziellen Fragestellungen der Computervisualistik.Sie beherrschen die dort verwendeten algorithmischen Strategien unddie zugehörigen wichtigsten Datenstrukturen. Sie sind im Stande,diese mit dem in der Grundlagenvorlesung erworbenen Wissen inBeziehung zu setzen. Sie sind in der Lage, für ein gegebenes Problemder Computervisualistik eine algorithmische Lösung zu formulieren,diese in ihrer Leistungsfähigkeit einzuschätzen und sie zuimplementieren. Sie können mathematische Methoden zumKorrektheitsbeweis und zur Effizienzanalyse einsetzen und dieQualität von Algorithmen einschätzen.

Inhalt 1. EinführungBetrachtungsrahmen, Problembeschreibung,Lösungsbeschreibung, Pseudocode,Aufwandabschätzung

2. Mehrdimensionale BaumstrukturenBaumstrukturen, Probleme auf Bäumen,Bereichsanfragen, Bereichsbäume, kd-Bäume,QuadTrees

3. EbenenzerlegungenVoronoidiagramme, Flächenzerlegungen,DCEL-Struktur, Sweep-Verfahren, Anwendungen

4. Algorithmische GeometrieProbleme zu Strecken, Polygone, Konvexität,Anwendung: Bewegungsplanung

Prüfungsleistungen

Klausur Literatur

Mark de Berg, Marc von Kreveld, Mark Overmars, and OtfriedSchwarzkopf. Computational Geometry - Algorithms andApplications. Springer, Berlin, 2000.

Rolf Klein. Algorithmische Geometrie. Springer, Berlin, 2005.

Theoretische Informatik (Computervisualistik)

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04IN1018: Grundlagen der Theoretischen Informatik

Kürzel 04IN1018 Modulbezeichnung Grundlagen der Theoretischen Informatik Name (English) Fundamentals of Theoretical Computer Science Zuordnung zum Curriculum Bachelor Lehramt Informatik (Gym), 2. Jahr



Eigenstudium: 150 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Viorica Sofronie-Stokkermans Lehrende Viorica Sofronie-Stokkermans Leistungspunkte 8 Voraussetzungen Grundkenntnisse der diskreten Mathematik (Mengen,

Relationen, Abbildungen)Grundlegende BeweistechnikenGrundlagen der Logik


Die Studierenden verfügen über ein Verständnis für dieGrundlagenfragen der Informatik, kennen Automaten und formaleSprachen sowie deren Zusammenhänge, kennen Verfahren zurBeurteilung der Berechenbarkeit und Entscheidbarkeit, kennenKomplexitätsmaße und Methoden zur Bewältigung von Komplexitätund können mathematische Methoden zur Klärung vonGrundlagenfragen der Informatik anwenden.

Inhalt I. Reguläre Sprachen - endliche Automaten, determiniert undindeterminiert

II. Kontextfreie Sprachen - indeterminiertePush-Down-Automaten

III. Kontextsensitive = beschränkte Sprachen - indeterminierteLinear Beschränkte Automaten

IV. Rekursiv aufzählbare Sprachen - determinierte undindeterminierte Turing Maschinen

V. Unentscheidbarkeit des Halteproblems und verwandterProbleme

VI. Komplexität und NP-Vollständigkeit von SAT und verwandterProbleme

Prüfungsleistungen

KlausurVoraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten: regelmäßigeund qualifizierte Teilnahme;Stellenwert für die Note in der Endnote BEd: 4,44% entsprechend denLP (8:180)

Literatur

K. Erk, L. Priese. Theoretische Informatik, Springer Verlag, 2000

J. Hopcroft, R. Motwani, J. Ullman: Einführung in dieAutomatentheorie, Formale Sprachen und Komplexitätstheorie,

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Pearson Studium, 3.Aktualisierte Auflage, 2011

Uwe Schöning: Theoretische Informatik - Kurzgefasst, SpektrumHochschultaschenbücher, Spektrum Akademischer Verlag, 2008

04IN1022: Logik für Informatiker

Kürzel 04IN1022 Modulbezeichnung Logik für Informatiker Name (English) Logic for Computer Scientists Zuordnung zum Curriculum Bachelor Informatik, 1. Jahr

Bachelor Computervisualistik, 1. JahrBachelor Lehramt Technische Informatik (BBS), 2. JahrMaster Lehramt Informatik (Gym), 2. JahrMaster Lehramt Informatik (RS), 2. JahrMaster Lehramt Informatik (BBS), 2. Jahr


Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Viorica Sofronie-Stokkermans Lehrende Viorica Sofronie-Stokkermans

Ulrich Furbach Leistungspunkte 6 Voraussetzungen Keine Lernziele / Kompetenzen

Die Studenten verstehen die Grundlagen der mathematischen Logikunter besonderer Berücksichtigung der Anwendungen in derInformatik. Ferner erwerben die Studierenden grundlegendeKenntnisse der Konzepte logischer Programmierung.

Inhalt I. EinführungGeschichte der LogikRolle der Logik in der InformatikGrundlegende BeweistechnikenInduktionsbeweise (Noethersche Induktion)

II. AussagenlogikSyntax und SemantikKalküle:

ResolutionAnalytische Tableaux

III. PrädikatenlogikSyntax und SemantikKalküle:

ResolutionAnalytische Tableaux

IV. Grundzüge der Logischen ProgrammierungV. Ausblick: Anwendungen und andere logische Systeme

Prüfungsleistungen

Klausur

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Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten: regelmäßigeund qualifizierte Teilnahme

Literatur

Ulrich Furbach. Logics for Computer Scientists, www.in2math.de

Uwe Schöning: Logik für Informatiker, Spektrum AkademischerVerlag; Auflage: 5. Aufl. 2000.

Michael Huth and Mark Ryan: Logic in Computer Science:Modelling and reasoning about Systems, Cambridge Univ. Press 2004.

Technische Informatik (Computervisualistik)

04IN1003: Grundlagen der Rechnerarchitektur

Kürzel 04IN1003 Modulbezeichnung Grundlagen der Rechnerarchitektur Name (English) Foundations of computer architectures Zuordnung zum Curriculum Bachelor Lehramt Technische Informatik (BBS), 1. Jahr

Bachelor Lehramt Informatik (Gym), 1. JahrBachelor Lehramt Informatik (RS), 1. JahrBachelor Informatik, 1. JahrBachelor Computervisualistik, 1. JahrBachelor Lehramt Informatik (BBS), 2. Jahr


Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Jürgen Ebert Lehrende wechselnde Dozenten Leistungspunkte 6 Voraussetzungen Keine Lernziele / Kompetenzen

Die Studierenden verfügen über ein Grundverständnis für dieFunktionsweise eines Einprozessor-Rechners. Sie kennen dessengrundlegende Struktur, wissen, wie ein Befehl interpretiert wird, undkennen einige Optimierungstechniken. Sie haben damit diegrundlegende Fähigkeit zur Leistungsanalyse von Rechnern erworbenund sind in der Lage, die Elemente des Rechners zu entwerfen,kleinere Assemblerprogramme zu schreiben und die wesentlichenFunktionen eines Betriebssystems zu verstehen. Die Vielfalt derRechnerarchitektur kann eingeschätzt werden.

Inhalt I. GrundlagenGrundbegriffe, Terminologie, v.Neumann-Rechner,Datenfluss-Rechner, Funktionale Rechner

II. AssemblerprogrammierungProgrammiermodell, Befehlsformate, Datentypen,

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Adressierungsarten, Speichernutzung, MIPS-Prozessor,SPIM-Assembler, Rekursive Programme

III. Betriebssystem-UnterstützungUnterbrechungen, UnterbrechungssperrenSynchroni-sationsmittel, WiedereintrittsfestigkeitProzessum-schaltung, Speicherschutz

IV. SpeicherverwaltungSpeicherhierarchie, Lokalitätsprinzip,Cache-Memories, Cache-Kohärenz, Virtuelle Speicher,Seitenverwaltung, Segmentierung

V. Bus-SystemeSynchrone/Asynchrone Busse

VI. Aktuelle ProzessorarchitekturenRISC-Architekturen, Superskalare ArchitekturenScoreboarding, Predication, Speculation, VLIW/EPIC

Prüfungsleistungen

Klausur Literatur

D. A. Patterson, J. L. Hennessy, Rechnerorganisation und -entwurf.Die Hardware/Software-Schnittstelle, 3.Aufl., Elsevier, 2005

Mathematik

03MA1002: Grundlagen der Mathematik A: Lineare Algebra

Kürzel 03MA1002 Modulbezeichnung Grundlagen der Mathematik A: Lineare Algebra Name (English) Essentials in Mathematics A: Linear Algebra Zuordnung zum Curriculum Bachelor Informatik, 1. Jahr

Bachelor Computervisualistik, 1. Jahr Semester Sommersemester Sprache Deutsch Lehrform / SWS Übung (2 SWS) und Vorlesung (4 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 90 Stunden

Eigenstudium: 150 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Peter Pottinger Lehrende Peter Pottinger

Norbert Heinrich Leistungspunkte 8 Voraussetzungen Keine Lernziele / Kompetenzen

Diese Veranstaltung soll die Studierenden in die Lage versetzen,Grundkenntnisse der Linearen Algebra zu beherrschen und im Laufeihres weiteren Studiums einzusetzen.

Inhalt I. Mengen und AbbildungenII. Körper

III. VektorräumeIV. Lineare Unabhängigkeit, Basis, Dimension

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V. SkalarproduktVI. Vektorprodukt

VII. Matrizen und lineare AbbildungenVIII. Lineare Gleichungssysteme

IX. Determinanten Prüfungsleistungen

Klausur Literatur

H. Neunzert, Analysis II, Springer Verlag

A. Beutelspacher, Lineare Algebra, Vieweg Verlag

03MA1003: Grundlagen der Mathematik B: Analysis

Kürzel 03MA1003 Modulbezeichnung Grundlagen der Mathematik B: Analysis Name (English) Essentials in mathematics B: Analysis Zuordnung zum Curriculum Bachelor Computervisualistik, 1. Jahr

Bachelor Lehramt Technische Informatik (BBS), 1. JahrBachelor Informatik, 1. Jahr


Eigenstudium: 150 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Peter Pottinger Lehrende Thomas Götz

Peter UllrichPeter Pottinger


Diese Veranstaltung soll die Studierenden in die Lage versetzen,Grundkenntnisse der Analysis zu beherrschen und im Laufe ihresweiteren Studiums einzusetzen.

Inhalt 1. Mengen und Abbildungen2. Reelle Zahlen3. Natürliche Zahlen4. Reelle Funktionen5. Supremum6. Folgen7. Reihen8. Potenzreihen und spezielle Funktionen9. Stetigkeit

10. Eigenschaften stetiger Funktionen11. Differentialrechnung12. Integralrechung13. Integrationstechnik

Prüfungsleistungen

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Klausur Literatur

H. Neunzert, Analysis I, Springer Verlag

W. Walter, Analysis I, Springer Verlag

03MA1007: Diskrete algebraische Strukturen

Kürzel 03MA1007 Modulbezeichnung Diskrete algebraische Strukturen Name (English) Discrete algebraic structures Zuordnung zum Curriculum Bachelor Lehramt Technische Informatik (BBS), 1. Jahr



Eigenstudium: 105 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Mark Steinhauer Lehrende Barbara Rüdiger-Mastandrea

Peter Ullrich Leistungspunkte 5 Voraussetzungen Keine Lernziele / Kompetenzen

Diese Veranstaltung soll die Studierenden in die Lage versetzen,Grundkenntnisse der diskreten Mathematik zu beherrschen und imLaufe ihres weiteren Studiums einzusetzen.

Inhalt I. Zahlen (u.a. vollständige Induktion)II. Grundlagen der Logik

III. Grundlagen der MengenlehreIV. Relationen (u.a. Ordnungs- und Äquivalenzrelationen)V. Funktionen, algebraische Strukturen (u.a. Halbgruppen,

Monoide, Gruppen, Ringe, Körper) Prüfungsleistungen

Klausur Literatur

W. Dörfler, W. Peschek, Einführung in die Mathematik fürInformatiker, Carl Hanser Verlag, München Wien 1988

Interdisziplinärer Bereich

(

weitere Veranstaltungen aus FB 1 bis FB 3 laut Modulhandbuch

)

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04CV1009: Psychologie des Visuellen

Kürzel 04CV1009 Modulbezeichnung Psychologie des Visuellen Name (English) Psychology of the visual Zuordnung zum Curriculum Bachelor Computervisualistik, 3. Jahr Semester Wintersemester Sprache Deutsch Lehrform / SWS Vorlesung (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 30 Stunden


Die Veranstaltung vermittelt grundlegende Kenntnisse derPsychologie, die für die Verarbeitung von Bildinformation relevantsind. Zum einen handelt es sich um Grundlagen der visuellenWahrnehmung und Aufmerksamkeitssteuerung, die für die Aufnahmevon Bildinformation entscheidend sind. Zum anderen geht es umGrundlagen des Gedächtnisses und Wissenserwerbs, die für dieInterpretation und Weiterverarbeitung der Bildinformationentscheidend sind. Um die Aufnahme der Veranstaltungsinhalte zuerleichtern, wird die Umsetzung der psychologischen Prinzipienanhand praktischer Beispiele demonstriert. Damit sollte auch dieAnwendbarkeit der Kenntnisse außerhalb der Veranstaltung erleichtertwerden.

Inhalt I. Psychologie der visuellen Wahrnehmung undAufmerksamkeitssteuerung

Visuelle WahrnehmungAufmerksamkeitFormen und Funktionen der VisualisierungBildmanipulation

II. Psychologie des Sprach- und BildverstehensDas menschliche Informations- undVerarbeitungssystemWissenserwerb mit darstellenden BildernWissenserwerb mit logischen BildernWissenserwerb mit bildlichen AnalogienBilder und Multimedia

Prüfungsleistungen

Klausur Literatur

Ballstaedt, S.P. (1997). Wissensvermittlung. Weinheim: Beltz.

Goldstein, B.E. (1997). Wahrnehmungspsychologie. Heidelberg:Spektrum.

Weidenmann, B. (1994). Wissenserwerb mit Bildern. Bern: Huber.

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Müsseler, J. & Prinz, W. (2002). Allgemeine Psychologie.Heidelberg: Spektrum.

Issing, L.J. & Klimsa, P. (1997). Information und Lernen mitMultimedia. Wein-heim: Beltz.

Krapp, A. & Weidenmann, B. (2001), Pädagogische Psychologie.Weinheim: Beltz.

Zimbardo, P. (1999). Psychologie (7. Aufl.). Berlin: Springer.

02KW1007: Analyse und Interpretation

Kürzel 02KW1007 Modulbezeichnung Analyse und Interpretation Name (English) Analysis and interpretation Zuordnung zum Curriculum Bachelor Computervisualistik, 3. Jahr Semester unregelmäßig Sprache Deutsch Lehrform / SWS Seminar (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 30 Stunden

Eigenstudium: 60 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Ludwig Tavernier Lehrende Ludwig Tavernier Leistungspunkte 3 Voraussetzungen

Englische, lateinische, französische, italienische Sprachkenntnissewünschenswert


Verstehen der Entstehung, Bedeutung, Funktion und Veränderungvon Bildwerken im Laufe der europäischen Kulturgeschichte vom 13.bis ins 20. Jh. Vermittlung ästhetischer Kompetenz für Studierendeder Computervisualistik. Grundlagen und Methodenwissenschaftlicher Recherche und Forschungsarbeit.

Inhalt

Praktische Übungen zur Entstehung, Bedeutung, Funktion undVeränderung von Bildwerken im Laufe der europäischenKulturgeschichte vom 13. bis ins 20. Jh. an ausgewählten Beispielender Malerei vom 13. bis ins 20. Jh.

Prüfungsleistungen

Referat und Klausur Literatur

E. Gombrich, Geschichte der Kunst, Phaidon-Verlag, Berlin 2005speziellere Angaben in der Veranstaltung

02KW1006: Geschichte der Kunst

Kürzel 02KW1006

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https://userpages.uni-koblenz.de/~websis/websis2/index.php?action=showModule&mid=02KW1007&backanchor=02KW1007&backcosid=2



Modulbezeichnung Geschichte der Kunst Name (English) History of arts Zuordnung zum Curriculum Bachelor Computervisualistik, 2. Jahr Semester Winter- und Sommersemester Sprache Deutsch Lehrform / SWS Vorlesung (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 30 Stunden

Eigenstudium: 60 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Ludwig Tavernier Lehrende Ludwig Tavernier Leistungspunkte 3 Voraussetzungen

Engl. Sprachkenntnisse, lat., frz., ital. wünschenswert. Lernziele / Kompetenzen

Grundlagen zum Verständnis der Entstehung, Bedeutung, Funktionund Veränderung von Kunstwerken (Architektur, Bildnerei,Ornament, Kunsthandwerk/Design, Fotografie/Film). im Laufe dereuropäischen Kulturgeschichte von den Anfängen bis ins 20.Jahrhundert. Vermittlung ästhetischer Kompetenz für Studierende derComputervisualistik.

Inhalt

Geschichte der Kunst (Architektur, Bildnerei, Ornament,Kunsthandwerk/Design, Fotografie/Film) von den Anfängen bis ins20. Jahrhundert.

Prüfungsleistungen

Klausur Literatur

Einführend: E. Gombrich: Geschichte der Kunst, Berlin:Phaidon-Verlag, 2005

Vorlesungsskript

Spezielle Literaturangaben in der Veranstaltung

02KW1005: Kunst und Design

Kürzel 02KW1005 Modulbezeichnung Kunst und Design Name (English) Arts and design Zuordnung zum Curriculum Bachelor Computervisualistik, 3. Jahr Semester unregelmäßig Sprache Deutsch Lehrform / SWS Seminar/Übung (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 30 Stunden

Eigenstudium: 60 Stunden Fachbereich FB3 Modulverantwortlicher Markus Lohoff Lehrende Markus Lohoff

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Durch eingehende Auseinandersetzung mit exponierten Beispielenaus Design und der Alltagsästhetik im 20. und 21. Jahrhundert sollendie Studierenden in die Lage versetzt werden, ihre gestaltete Umweltkritisch zu reflektieren und ein gestalterisches Vorhaben eigenständigin die Praxis umsetzen zu können.

Inhalt Geschichte und Theorie des Designs im 20 Jh. und GegenwartAnalyse der AlltagsästhetikDesignprozess - vom Entwurf bis zur EntstehungPrinzipien der Gestaltung nach den Kriterien vonFunktionalität und Ästhetik

Prüfungsleistungen

Referat, Semesteraufgabe in Form einer praktischen Arbeit Literatur

Design - eine Einführung. Entwurf im sozialen, kulturellen undwirtschaftlichen Kontext. Von Beat Schneider. Basel 2005

Geschichte des Design in Deutschland. Von Gert Selle. Frankfurt a.M. 1994

02KW1004: Fotografie

Kürzel 02KW1004 Modulbezeichnung Fotografie Name (English) Photography Zuordnung zum Curriculum Bachelor Computervisualistik, 3. Jahr Semester unregelmäßig Sprache Deutsch Lehrform / SWS Übung/Praktikum (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 30 Stunden

Eigenstudium: 60 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Markus Lohoff Lehrende Stefan Burghardt Leistungspunkte 3 Voraussetzungen

Grundlegende Kenntnisse und Erfahrungen im Umgang mitFotografie


Im Rahmen der Übung sollen den Studierenden grundlegendeFertigkeiten im Bereich der analogen und digitalen Fotopraxisvermittelt werden.

Inhalt I. Technische Grundlagen der analogen und digitalen FotografieII. Erfassung und Auswahl von Bildmotiven

III. Bildkompositorische StrategienIV. S/W-EntwicklungV. Dunkelkammerarbeit

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VI. FotoretuscheVII. Digitalscan

Prüfungsleistungen

Referat, Praktische Arbeiten in Form einer Mappe Literatur

J. J. Marchesi: Handbuch der Fotografie, 3 Bde., VerlagPhotographie, 2005

02KW1003: Kunst und Neue Medien

Kürzel 02KW1003 Modulbezeichnung Kunst und Neue Medien Name (English) Arts and new media Zuordnung zum Curriculum Bachelor Computervisualistik, 3. Jahr Semester Winter- und Sommersemester Sprache Deutsch Lehrform / SWS Seminar/Übung (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 30 Stunden

Eigenstudium: 60 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Markus Lohoff Lehrende Markus Lohoff Leistungspunkte 3 Voraussetzungen

Theoretische und praktische Grundkenntnisse im Bereich medialerBildgestaltung


Vertiefung von theoretischen Kenntnissen und praktischenFertigkeiten medialer Gestaltung. Ziel ist es, Einblicke in Prozesse derKunst- und Medienproduktion zu geben, mit besonderemSchwerpunkt auf digitalen und audiovisuellen Medien und soKompetenzen für die Analyse, Gestaltung, Bewertung und kritischeReflexion der Medien zu vermitteln.

Inhalt theoretische Grundlagen (kunst- und medientheoretische,kulturgeschichtliche und ästhetische Aspekte)Analyse medialer Darstellungsformen(Visualisierungsstrategien, Mediendispositive, Narrativität,Performanz etc.)Rezeption und kulturelle BedingtheitTechniken und Strategien der Kunst- und MediengestaltungVermittlung typischer Produktionsabschnitte (Konzeption,Entwurf, Dokumentation, Präsentation)

Prüfungsleistungen

Referat, theoretische/praktische Arbeiten in Form einer Mappe Literatur

Böhringer, Joachim / Bühler, Peter / Schlaich, Patrick: Kompendiumder Mediengestaltung, 2005

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Themengebunden spezielle Literaturangaben in der Veranstaltung.

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02KW1002: Aspekte der Bildgestaltung

Kürzel 02KW1002 Modulbezeichnung Aspekte der Bildgestaltung Name (English) Aspects of image design Zuordnung zum Curriculum Bachelor Computervisualistik, 3. Jahr Semester Winter- und Sommersemester Sprache Deutsch Lehrform / SWS Seminar/Übung (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 30 Stunden

Eigenstudium: 60 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Markus Lohoff Lehrende Harald Britschgi

Markus Lohoff Leistungspunkte 3 Voraussetzungen Keine Lernziele / Kompetenzen

Durch eingehende Auseinandersetzungen mit exponierten Beispielenkünstlerischer Gestaltung sollen die Studierenden in die Lage versetztwerden, Grundzüge der Bildgestaltung kritisch zu reflektieren und ineigenen praxisorientierten Arbeiten anzuwenden.

Inhalt I. Grundlagen der Visuellen Kommunikation (Bildbegriff,Zeichenfunktion, CI/CD etc.)

II. Formqualitäten gestalterischer GrundelementeIII. Wahrnehmungspsychologische und kulturgeschichtliche

HintergründeIV. Strategien der Bildgestaltung (Licht, Schatten, Farbe,

harmonische Gesetzmäßigkeiten, Komposition, Blickführung)V. Layout/Typographie

VI. DarstellungsmodiVII. Prinzipien apparativer Bildgenerierung

Prüfungsleistungen

Referat, Wochen- und Semesteraufgabe in Form einer digitalenMappe

Literatur

W. Nerdinger, Elemente künstlerischer Gestaltung. EineKunstgeschichte in Einzelinterpretationen, 1. Aufl., Lurz, München1986

C. Strothotte, Seeing between the pixels. Pictures in interactivesystems, Springer, Berlin 1997 themengebunden spezielleLiteraturangaben in der Veranstaltung

02KW1001: Einführung in das Zeichnen

Kürzel 02KW1001 Modulbezeichnung Einführung in das Zeichnen Name (English) Introduction to drawing Zuordnung zum Curriculum Bachelor Computervisualistik, 1. Jahr

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Semester Winter- und Sommersemester Sprache Deutsch Lehrform / SWS Übung/Praktikum (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 30 Stunden

Eigenstudium: 60 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Markus Lohoff Lehrende Markus Lohoff Leistungspunkte 3 Voraussetzungen Keine Lernziele / Kompetenzen

Im Rahmen der Übung sollen den Studierenden elementareFertigkeiten im Bereich des freien respektive konstruktivenFreihandzeichnens vermittelt werden, die wiederum die Grundlage fürjegliche Gestaltung bilden und zugleich die Wahrnehmung schulen.

Inhalt I. ZeichenwerkzeugeII. Zeichentechniken, Schraffuren

III. Schule des dreidimensionalen SehensIV. Erfassung von Motiven, Binnenformen, Negativformen,

Beziehungs- und KraftlinienV. Raumdarstellung

VI. Einführung in die PerspektiveVII. Bildkompositorische Strategien

VIII. Fehlererkennung Prüfungsleistungen

Praktische Arbeiten Literatur

B. Edwards, Das neue Garantiert zeichnen lernen, Reinbek: Verlag,Rowohlt, 2000

G. Bammes, Die neue grosse Zeichenschule, Verlag Tosa, 2005themengebunden: spezielle Literaturangaben in der Veranstaltung.

01PS1001: Wahrnehmung und Kognition

Kürzel 01PS1001 Modulbezeichnung Wahrnehmung und Kognition Name (English) Perception and Cognition Zuordnung zum Curriculum Bachelor Computervisualistik, 2. Jahr Semester unregelmäßig Sprache Deutsch Lehrform / SWS Übung (2 SWS) und Vorlesung (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 60 Stunden

Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB1 Modulverantwortlicher Dietrich Paulus Lehrende wechselnde Dozenten Leistungspunkte 6 Voraussetzungen Keine Lernziele / Kompetenzen

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Studierende kennen Aspekte der Wahrnehmung und Kognitionräumlich-visueller Informationen.

Inhalt

In dem Modul werden grundlegende Kenntnisse der Psychologievermittelt, die für Wahrnehmung und kognitive Verarbeitung vonräumlich-visuellen Informationen relevant sind. Es handelt sich umGrundlagen der Wahrnehmung, vor allem der visuellenWahrnehmung, der Aufmerksamkeitssteuerung, des Gedächtnissesund des Wissenserwerbs. Außerdem geht es um funktionsbezogeneInformationsverarbeitungsprozesse, beispielsweise bei der Ausführungvon Handlungen in virtuellen und realen Umgebungen. Des Weiterenwerden situative und personenbezogene Einflussfaktoren auf dasräumliche Denken und seine Entwicklung thematisiert. Um dieAufnahme der Veranstaltungsinhalte zu erleichtern, wird dieUmsetzung der psychologischen Prinzipien anhand praktischerBeispiele und im Rahmen von forschungsbezogenen Fragestellungendemonstriert. Damit sollte auch die Anwendbarkeit der Kenntnisseaußerhalb der Veranstaltung erleichtert werden.

Prüfungsleistungen

Klausur oder mündliche Prüfung. Literatur

01PS1002: Räumliches Denken

Kürzel 01PS1002 Modulbezeichnung Räumliches Denken Name (English) Zuordnung zum Curriculum Master Computervisualistik, 1. Jahr

Bachelor Computervisualistik, 2. Jahr Semester Sommersemester Sprache Deutsch Lehrform / SWS Seminar (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 30 Stunden

Eigenstudium: 60 Stunden Fachbereich FB1 Modulverantwortlicher Stefan Müller Lehrende wechselnde Dozenten Leistungspunkte 3 Voraussetzungen

Keine Lernziele / Kompetenzen

Raum und die raumbezogene Verarbeitung visuell-bildlicherWahrnehmungen sind ein wesentlicher Bestandteil der menschlichenErfahrungswelt. Ohne die verschiedenen Arten derRaumwahrnehmung ist zielgerichtetes Handeln für Menschen, aberauch für Tiere, nicht möglich. Neben sprachbasiertenRepräsentationen ist unser Denken durch visuell-räumlicheVorstellungen charakterisiert, und die Verbildlichung von Objektenund Zusammenhängen stellt ein wichtiges kognitives Werkzeug dar.Höhere räumliche Fähigkeiten wie das gedankliche Drehen von

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Bildern und Gegenständen (mentale Rotation) oder die Orientierungim (realen oder virtuellen) Raum spielen sowohl im schulischen undberuflichen Kontext (v. a. in technischen, mathematischen undnaturwissenschaftlichen Bereichen) als auch im Alltag (z. B. beimReisen, Umziehen) eine bedeutsame Rolle. Im Seminar werden u.a.folgende Fragestellungen behandelt:

Wie funktioniert unsere visuell-räumliche Wahrnehmung? Ab welchem Alter können Kinder räumlich denken? Können Frauen wirklich schlechter einparken als Männer? Wird das räumliche Vorstellungsvermögen durch Sport undMusik gesteigert?

Die Themen werden anhand ausgewählter Grundlagenliteratur sowieaktueller Untersuchungen erarbeitet und in Form eigenständig zubearbeitender Aufgaben (Recherchen, Durchführung von Tests)vertieft.

Inhalt

Raum und die raumbezogene Verarbeitung visuell-bildlicherWahrnehmungen sind ein wesentlicher Bestandteil der menschlichenErfahrungswelt. Ohne die verschiedenen Arten derRaumwahrnehmung ist zielgerichtetes Handeln für Menschen, aberauch für Tiere, nicht möglich. Neben sprachbasiertenRepräsentationen ist unser Denken durch visuell-räumlicheVorstellungen charakterisiert, und die Verbildlichung von Objektenund Zusammenhängen stellt ein wichtiges kognitives Werkzeug dar.Höhere räumliche Fähigkeiten wie das gedankliche Drehen vonBildern und Gegenständen (mentale Rotation) oder die Orientierungim (realen oder virtuellen) Raum spielen sowohl im schulischen undberuflichen Kontext (v. a. in technischen, mathematischen undnaturwissenschaftlichen Bereichen) als auch im Alltag (z. B. beimReisen, Umziehen) eine bedeutsame Rolle. Im Seminar werden u.a.folgende Fragestellungen behandelt:

Wie funktioniert unsere visuell-räumliche Wahrnehmung? Ab welchem Alter können Kinder räumlich denken? Können Frauen wirklich schlechter einparken als Männer? Wird das räumliche Vorstellungsvermögen durch Sport undMusik gesteigert?

Die Themen werden anhand ausgewählter Grundlagenliteratur sowieaktueller Untersuchungen erarbeitet und in Form eigenständig zubearbeitender Aufgaben (Recherchen, Durchführung von Tests)vertieft.

Prüfungsleistungen

Voraussetzungen für einen unbenoteten Seminarschein:

eigenständige Bearbeitung schriftlicher Aufgaben (Portfolio) aktive Teilnahme an den Sitzungen

Studierende des BA-Studiengangs Computervisualistik sowieMagister-Studierende können einen benoteten Leistungsnachweismittels Klausur erwerben.

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Literatur

Projekt, Proseminare, Soft Skills

04FB1001: Projektpraktikum

Kürzel 04FB1001 Modulbezeichnung Projektpraktikum Name (English) Project work Zuordnung zum Curriculum Master Lehramt Technische Informatik (BBS), 2. Jahr

Bachelor Informatik, 3. JahrMaster Lehramt Informatik (Gym), 2. JahrBachelor Informationsmanagement, 3. JahrBachelor Wirtschaftsinformatik, 3. JahrBachelor Computervisualistik, 3. Jahr

Semester Winter- oder Sommersemester Sprache Deutsch Lehrform / SWS Praktikum (6 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 90 Stunden

Eigenstudium: 210 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Jürgen Ebert Lehrende wechselnde Dozenten Leistungspunkte 10 Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Projektmanagement.

Grundlegende Kenntnisse ingenieurmäßiger Methoden undTechnikenzur systematischen Analyse und Entwicklung.


Die Studierenden sind in der Lage, ingenieurmäßige Methoden undTechniken zur systematischen Entwicklung von Software-Systemen inder Praxis einzusetzen. Dazu analysieren, entwerfen undimplementieren sie eine Anwendung. Die Organisation im Team(insbesondere bezüglich der Entwicklung einer arbeitsteiligenVorgehensweise und der Implementierung von partiellenErkenntnissen in den Gesamtprozess) ist den Studierenden vertraut.

Die Master-Studierenden für das Lehramt an Gymnasien erwerben ineigenen Gruppen die Fähigkeiten, didaktische Reduktion aufinformatische Themen anzuwenden, schulorientiert aufzubereiten undim Schulunterricht einzusetzen.

Inhalt

Organisatorisch:Die Praktika sollten in Gruppen von idealerweise 8 - 12 (mindestens6) Personen durchgeführt werden. Sie werden üblicherweise direkt ander Universität durchgeführt und von Mitarbeitern und Professoren derUniversität betreut. Individuelle Praktika in Unternehmen sind nichtmöglich.

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Bachelor Computervisualistik, Informatik, Wirtschaftsinformatik undMaster Lehramt:In den Bachelorstudiengängen Computervisualistik und Informatikwird das Projektpraktikum als Entwicklungsprojekt gestaltet. DieStudierenden üben die Programmentwicklung im Großen im Team mitverteilten auf einander abgestimmten Spezifikations-, Entwicklungs-,Implementations- und Dokumentationsaufgaben unter Anleitung einesDozenten an einer größeren Aufgabe. Hieran können sich Studierendeder Masterstudiengänge Wirtschaftsinformatik und Lehramtbeteiligen. Die Themen sind wechselnd. Es werden zusätzlichGrundlagen des Projektmanagements und der Teamarbeit vermitteltund deren Anwendung im Projektkontext kritisch reflektiert.

Für die Master-Studierenden für das Lehramt an Gymnasien werdenschulrelevante Themen angeboten, z. B. Kryptographie in derAnwendung, Datenschutztechnik und Wirkung, Kommunikation inRechnernetz oder Medienkompetenz.

Bachelor Informationsmanagement und Wirtschaftsinformatik:Im Bachelorstudiengang Informationsmanagement undWirtschaftsinformatik dient das Projektpraktikum zur Integration undAnwendung der bis zum Ende des 2. Studienjahres erworbenenFähigkeiten anhand eines Praxisbeispiels. Die Studierenden sollen inder Lage sein, ein konkretes Problem selbstständig zu strukturierenund zu analysieren sowie innerhalb eines Teams Lösungen zuentwickeln. Die Projektpraktika im Bereich Informationsmanagementund Wirtschaftsinformatik können unterschiedlich ausgestaltet sein,z.B. als prototypischer Entwurf von IT-Lösungen und Modellierungen,als empirische Arbeiten, als reale Fallstudien, als Businesspläne sowieauch in Form umfangreicher Unternehmensplanspiele.

Prüfungsleistungen

Bachelor Computervisualistik, Informatik,Wirtschaftsinformatik und Lehramt:Die Erstellung eines lauffähigen Systems inkl. Dokumentation unddessen Präsentation als Gesamtleistung.

Master Lehramt für didaktisch-orientierteProjektpraktikumsthemen:Dokumentation der Ergebnisse und deren Präsentation.

Bachelor Informationsmanagement und Wirtschaftsinformatik:Dokumentation der Ergebnisse (Projekthandbuch und konzeptuelleModelle) und deren Präsentation.

Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:Regelmäßige Teilnahme (maximal 2 Fehlsitzungen). ErfolgreicheAusfüllung der wechselnden Projektrollen (Leitung, Protokollant).

Literatur

Wechselnd

04FB1002: Proseminar und Soft Skills

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Kürzel 04FB1002 Modulbezeichnung Proseminar und Soft Skills Name (English) Proseminar and soft skills Zuordnung zum Curriculum Bachelor Informationsmanagement, 3. Jahr

Bachelor Wirtschaftsinformatik, 3. JahrBachelor Computervisualistik, 3. JahrBachelor Informatik, 3. Jahr

Semester Winter- oder Sommersemester Sprache Deutsch Lehrform / SWS Seminar (2 SWS) und Übung (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 60 Stunden


Grundlegende Kenntnisse aus den Pflichtmodulen des Studiengangssowie aus einem gewählten Wahlpflichtbereich sind Voraussetzungfür die Teilnahme am Proseminar.


Die Studierenden sind in der Lage, einen begrenzten Sachverhalt ausschriftlichen Quellen zuverstehen, aufzuarbeiten und selbstständig inForm eines Vortrags mit Diskussion zupräsentieren und in einer selbsterstellten Ausarbeitung zusammenfassen.

Inhalt

Die Themen sind wechselnd. Vor dem Proseminar wird eine Übungzur Vermittlung der Grundlagen der Rhetorik und der Präsentationsowie zu wissenschaftlichem Schreiben und zu Plagiatswarnungengehalten.

Prüfungsleistungen

Vortrag, Ausarbeitung und Beteiligung an den Diskussionen.Verpflichtung zur Teilnahme an Seminarterminen und den Übungen

Literatur

wechselnd

04WI1002: Projektmanagement

Kürzel 04WI1002 Modulbezeichnung Projektmanagement Name (English) Project management Zuordnung zum Curriculum Bachelor Informatik, 1. Jahr

Bachelor Informationsmanagement, 1. JahrBachelor Computervisualistik, 1. JahrBachelor Wirtschaftsinformatik, 1. Jahr

Semester Sommersemester Sprache Deutsch Lehrform / SWS Übung/Praktikum (2 SWS) und Vorlesung (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 60 Stunden

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Eigenstudium: 120 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Felix Hampe Lehrende Michael Möhring

Felix Hampe Leistungspunkte 6 Voraussetzungen

Interesse an Soft und Hard Skills im Projektmanagement Lernziele / Kompetenzen

Die Studierenden

Kennen die Grundprinzipien des Projektmanagements undkönnen reale Projekte mit den gewonnenen Erfahrungendurchführen.Erhalten ein Verständnis der Komplexität undVielschichtigkeit von Projektmanagement-Aufgaben und denAbhängigkeiten innerhalb der Projektorganisation.Können Probleme, die sich während der Durchführung einesProjektes ergeben, erkennen, berücksichtigen und lösen.Erhalten einen Überblick über verschiedene Methoden undWerkzeuge zur systematischen Projektplanung undProjektdurchführung.Erweitern ihr Wissen über die sozio-technischen Dimensioneninnerhalb von Projektgruppen und Organisationen.

Inhalt I. Begriffliche GrundlagenII. Problemlösungszyklus

III. ProjektorganisationIV. ProjektplanungV. Projektverfolgung und -steuerung

VI. Teamorganisation und GruppenarbeitVII. Kreativitätstechniken

VIII. Informations- und IT-ManagementIX. Abgrenzung und Ausblick

Prüfungsleistungen

Klausur Literatur

M. Burghardt, Projektmanagement, Publicis-MCD-Verlag, MünchenErlangen 1995

W. A. Kummer et al, Projekt Management, Zürich VerlagIndustrieller Organisation, 1989

H.-D., Litke, Projektmanagement, Hanser, 1995

Bachelorarbeit

04FB1003: Bachelorarbeit

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Kürzel 04FB1003 Modulbezeichnung Bachelorarbeit Name (English) Bachelor Thesis Zuordnung zum Curriculum Bachelor Lehramt Technische Informatik (BBS), 3. Jahr

Bachelor Lehramt Informatik (BBS), 3. JahrBachelor Lehramt Informatik (RS), 3. JahrBachelor Lehramt Informatik (Gym), 3. JahrBachelor Informationsmanagement, 3. JahrBachelor Wirtschaftsinformatik, 3. JahrBachelor Informatik, 3. JahrBachelor Computervisualistik, 3. Jahr

Semester Winter- und Sommersemester Sprache Deutsch Lehrform / SWS Abschlussarbeit (1 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 15 Stunden


Grundlegende Fachkenntnisse und Kenntnisse wissenschaftlicherMethoden und Vorgehensweisen in der Erstellung einerAbschlussarbeit.

Kenntnis der wesentlichen Methoden und Kernpunkte inProjektmanagement und Präsentationstechnik.


Die Bachelorarbeit zeigt, dass der Kandidat/die Kandidatin in derLage ist, sich innerhalb von 6 Monaten in ein überschaubares Problemaus dem Studiengang einzuarbeiten und es selbstständig nachwissenschaftlichen Methoden zu bearbeiten.

Inhalt

Die Themen sind wechselnd.

Es werden auch Grundlagen der Erstellung wissenschaftlicher Textevermittelt.

Prüfungsleistungen

Abschlussarbeit Literatur

wechselnd

04FB1004: Kolloquium

Kürzel 04FB1004 Modulbezeichnung Kolloquium Name (English) Colloquium Zuordnung zum Curriculum Bachelor Computervisualistik, 3. Jahr

Bachelor Informatik, 3. Jahr

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Bachelor Informationsmanagement, 3. JahrBachelor Wirtschaftsinformatik, 3. Jahr

Semester Winter- und Sommersemester Sprache Deutsch oder Englisch Lehrform / SWS Seminar (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 30 Stunden

Eigenstudium: 60 Stunden Fachbereich FB4 Modulverantwortlicher Maria Wimmer Lehrende wechselnde Dozenten Leistungspunkte 3 Voraussetzungen

Bachelorstudierende: Gleiche Voraussetzungen wie für dieBachelorarbeit

Masterstudierende: Gleiche Voraussetzungen wie für dieMasterarbeit


Die Studierenden können die wesentlichen Fragestellungen, dasVorgehen und die Ergebnisse der Abschlussarbeit in einemvorgegebenen Zeitrahmen verständlich präsentieren. Sie können dieFragen der weiteren Teilnehmer auf wissenschaftlichem Niveaudiskutieren und selbst bei Komilitonen qualifizierte Fragen stellen.

Inhalt

Die Themen sind wechselnd.

Im Rahmen der die Abschlussarbeiten begleitenden Kolloquienwerden Präsentationen und Kommunikation der Abschlussarbeitgeübt. Komilitonen lernen, Fragen zu den Präsentationen undAbschlussarbeiten anderer zu stellen und damit denwissenschaftlichen Dialog.

Prüfungsleistungen

Präsentationen und Diskussionen.

Hochschulöffentliche Präsentation der Abschlussarbeit. Literatur

wechselnd

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Modulhandbuch des Fachbereichs 4: Informatikwebsis/websis2/download... · Modulhandbuch des...

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