MSc ICT Innovation StuPO 2016 - tu-berlin.de · Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen...

Studiengangsbeschreibung: keine Angabe

Weitere Informationen finden Sie unter:http://www.masterschool.eitictlabs.eu

Studien-/Prüfungsordnungsbeschreibung: keine Angabe

Weitere Informationen zur Studienordnung finden Sie unter:keine Angabe

Weitere Informationen zur Prüfungsordnung finden Sie unter:keine Angabe

Die Gewichtungsangabe '1.0' bedeutet, die Note wird nach dem Umfang in LP gewichtet (§ 47 Abs. 6 AllgStuPO); '0.0' bedeutet, die Notewird nicht gewichtet; jede andere Zahl ist ein Multiplikationsfaktor für den Umfang in LP. Weitere Hinweise zur Bildung der Gesamtnote sindder geltenden Studien- und Prüfungsordnung zu entnehmen.

Studiengang

Master of Science Double-Degree-Masterstudiengang ICT Innovation (MSc-ICT)

Abschluss:

Master of ScienceKürzel:

MSc-ICTImmatrikulation zum:

Wintersemester

Fakultät:

Fakultät IVVerantwortlich:

Küpper, Axel

Master of Science Double-Degree-Masterstudiengang ICT Innovation (MSc-ICT)

MSc ICT Innovation StuPO 2016

Datum:keine Angabe

Punkte:keine Angabe

20.03.2017 07:22 Uhr Double-Degree-Masterstudiengang ICT Innovation ... Seite 1 von 9

Innovation & Entrepreneurship Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Alle untergeordneten Studiengangsbereiche müssen bestanden werden.

Entry year Mandatory Unterbereich von Innovation & Entrepreneurship Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Alle Module dieses Studiengangsbereiches müssen bestanden werden. Module in diesem Studiengangsbereich:

Entry year Electives Unterbereich von Innovation & Entrepreneurship Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Es müssen mindestens 5 Leistungspunkte bestanden werden. Es dürfen höchstens 5 Leistungspunkte bestanden werden. Module in diesem Studiengangsbereich:

Exit year Mandatory Unterbereich von Innovation & Entrepreneurship Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Alle Module dieses Studiengangsbereiches müssen bestanden werden. Module in diesem Studiengangsbereich:

Studienrichtungen Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Es darf höchstens 1 Studiengangsbereich bestanden werden.

Major: Cloud Computing and Services Unterbereich von Studienrichtungen Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Für diesen Studiengangsbereich sind keine Wahlregeln angegeben.

Double-Degree-Masterstudiengang ICT Innovation (MSc) - MSc ICT Innovation StuPO 2016

Modulliste SS 2017

Titel LP Prüfungsform Benotet GewichtInnovation Management & Entrepreneurship Basics 6 Portfolioprüfung ja 1.0Venture Campus - ICT Innovation 9 Portfolioprüfung ja 1.0

Titel LP Prüfungsform Benotet GewichtHuman Side of Innovation 6 Portfolioprüfung ja 1.0Innovation Economics 6 Portfolioprüfung ja 1.0Innovation Marketing 6 Portfolioprüfung ja 1.0Innovation Policy 6 Portfolioprüfung ja 1.0Intellectual Property Management 6 Portfolioprüfung ja 1.0Open Source and IP in the Digital Society 6 Portfolioprüfung ja 1.0Standardisation and Plattform Management 6 Portfolioprüfung ja 1.0Strategic Innovation Management 6 Portfolioprüfung ja 1.0Strategic Management 6 Portfolioprüfung ja 1.0

Titel LP Prüfungsform Benotet GewichtI&E Study 6 schriftlich ja 1.0


Entry year: Cloud Computing and Services Unterbereich von Major: Cloud Computing and Services Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Alle untergeordneten Studiengangsbereiche müssen bestanden werden.

Entry year Mandatory: Cloud Computing and Services Unterbereich von Entry year: Cloud Computing and Services Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Alle Module dieses Studiengangsbereiches müssen bestanden werden. Module in diesem Studiengangsbereich:

Entry year Electives: Cloud Computing and Services Unterbereich von Entry year: Cloud Computing and Services Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Es müssen mindestens 3 Leistungspunkte bestanden werden. Es dürfen höchstens 3 Leistungspunkte bestanden werden. Module in diesem Studiengangsbereich:

Entry year free choice: Cloud Computing and Services Unterbereich von Entry year: Cloud Computing and Services Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Es müssen mindestens 6 Leistungspunkte bestanden werden. Es dürfen höchstens 6 Leistungspunkte bestanden werden.

Titel LP Prüfungsform Benotet GewichtCloud Computing 6 Portfolioprüfung ja 1.0Distributed Algorithms 6 mündlich ja 1.0Internet of Services Lab 9 Portfolioprüfung ja 1.0Network Architectures - Basics 6 schriftlich ja 1.0

Titel LP Prüfungsform Benotet GewichtAdvanced Enterprise Computing 6 Portfolioprüfung ja 1.0Advanced Information Management 1 (AIM-1) - Heterogeneous and DistributedInformation Systems (HDIS)

6 Portfolioprüfung ja 1.0

Advanced Information Management 3 (AIM-3) Scalable Data Science: Systems &Methods (SDSSM)


BDAPRO - Big Data Analytics Project 9 Portfolioprüfung ja 1.0Cloud Computing 6 Portfolioprüfung ja 1.0Cloud Prototyping 12 Portfolioprüfung ja 1.0DBT: Database Technology 6 Portfolioprüfung ja 1.0Digital Communities 6 mündlich ja 1.0Distributed Algorithms 6 mündlich ja 1.0Enterprise Computing 6 Portfolioprüfung ja 1.0Hot Topics in Information Systems Engineering 3 Portfolioprüfung ja 1.0IDB-PRA: Implementation of a Database Engine (Database Technology Lab) 6 Portfolioprüfung ja 1.0IMPRO - Project Hot Topics in Information Management 6 Portfolioprüfung ja 1.0IMSEM - Seminar Hot Topics in Information Management 3 Portfolioprüfung ja 1.0Internet of Services Lab 9 Portfolioprüfung ja 1.0Mobile Services 6 mündlich ja 1.0Network Architectures - Basics 6 schriftlich ja 1.0Network Architectures - WirelessLab 9 Portfolioprüfung ja 1.0Netzwerkarchitekturen - RouterLab 9 Portfolioprüfung ja 1.0Next Generation Networks - Basis 1 9 Portfolioprüfung ja 1.0Operating System Design 6 schriftlich ja 1.0Parallel Systems 6 mündlich ja 1.0Performance Evaluation of Computer Communication Systems 6 Portfolioprüfung ja 1.0


Exit year: Cloud Computing and Services Unterbereich von Major: Cloud Computing and Services Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Alle untergeordneten Studiengangsbereiche müssen bestanden werden.

Exit year Electives: Cloud Computing and Services Unterbereich von Exit year: Cloud Computing and Services Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Es müssen mindestens 18 Leistungspunkte bestanden werden. Es dürfen höchstens 18 Leistungspunkte bestanden werden. Module in diesem Studiengangsbereich:

Exit year free choice: Cloud Computing and Services Unterbereich von Exit year: Cloud Computing and Services Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Es müssen mindestens 6 Leistungspunkte bestanden werden. Es dürfen höchstens 6 Leistungspunkte bestanden werden.

Major: Data Science Unterbereich von Studienrichtungen Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Für diesen Studiengangsbereich sind keine Wahlregeln angegeben.

Exit year: Data Science Unterbereich von Major: Data Science Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Alle untergeordneten Studiengangsbereiche müssen bestanden werden.

Titel LP Prüfungsform Benotet GewichtAdvanced Enterprise Computing 6 Portfolioprüfung ja 1.0Advanced Information Management 1 (AIM-1) - Heterogeneous and DistributedInformation Systems (HDIS)


Advanced Information Management 3 (AIM-3) Scalable Data Science: Systems &Methods (SDSSM)


BDAPRO - Big Data Analytics Project 9 Portfolioprüfung ja 1.0Cloud Computing 6 Portfolioprüfung ja 1.0Cloud Prototyping 12 Portfolioprüfung ja 1.0DBT: Database Technology 6 Portfolioprüfung ja 1.0Digital Communities 6 mündlich ja 1.0Distributed Algorithms 6 mündlich ja 1.0Enterprise Computing 6 Portfolioprüfung ja 1.0Hot Topics in Information Systems Engineering 3 Portfolioprüfung ja 1.0IDB-PRA: Implementation of a Database Engine (Database Technology Lab) 6 Portfolioprüfung ja 1.0IMPRO - Project Hot Topics in Information Management 6 Portfolioprüfung ja 1.0IMSEM - Seminar Hot Topics in Information Management 3 Portfolioprüfung ja 1.0Internet of Services Lab 9 Portfolioprüfung ja 1.0Mobile Services 6 mündlich ja 1.0Network Architectures - Basics 6 schriftlich ja 1.0Network Architectures - WirelessLab 9 Portfolioprüfung ja 1.0Netzwerkarchitekturen - RouterLab 9 Portfolioprüfung ja 1.0Next Generation Networks - Basis 1 9 Portfolioprüfung ja 1.0Operating System Design 6 schriftlich ja 1.0Parallel Systems 6 mündlich ja 1.0Performance Evaluation of Computer Communication Systems 6 Portfolioprüfung ja 1.0


Exit year Mandatory: Data Science Unterbereich von Exit year: Data Science Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Alle Module dieses Studiengangsbereiches müssen bestanden werden. Module in diesem Studiengangsbereich:

Exit year Electives: Data Science Unterbereich von Exit year: Data Science Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Es müssen mindestens 3 Leistungspunkte bestanden werden. Es dürfen höchstens 3 Leistungspunkte bestanden werden. Module in diesem Studiengangsbereich:

Exit year free chioce: Data Science Unterbereich von Exit year: Data Science Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Es müssen mindestens 6 Leistungspunkte bestanden werden. Es dürfen höchstens 6 Leistungspunkte bestanden werden.

Major: Embedded Systems Unterbereich von Studienrichtungen Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Für diesen Studiengangsbereich sind keine Wahlregeln angegeben.

Entry year: Embedded Systems Unterbereich von Major: Embedded Systems Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Alle untergeordneten Studiengangsbereiche müssen bestanden werden.

Entry year Mandatory: Embedded Systems Unterbereich von Entry year: Embedded Systems Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Alle Module dieses Studiengangsbereiches müssen bestanden werden. Module in diesem Studiengangsbereich:

Titel LP Prüfungsform Benotet GewichtAdvanced Information Management 3 (AIM-3) Scalable Data Science: Systems &Methods (SDSSM)


BDAPRO - Big Data Analytics Project 9 Portfolioprüfung ja 1.0

Titel LP Prüfungsform Benotet GewichtAdvanced Information Management 1 (AIM-1) - Heterogeneous and DistributedInformation Systems (HDIS)


Advanced Information Management 2 - Management of Data Streams 6 mündlich ja 1.0BDASEM - Big Data Analytics Seminar 3 Portfolioprüfung ja 1.0Cloud Computing 6 Portfolioprüfung ja 1.0DBT: Database Technology 6 Portfolioprüfung ja 1.0IDB-PRA: Implementation of a Database Engine (Database Technology Lab) 6 Portfolioprüfung ja 1.0Machine Learning 1 6 schriftlich ja 1.0Speech Signal Processing and Speech Technology 6 Portfolioprüfung ja 1.0


Entry year free choice: Embedded Systems Unterbereich von Entry year: Embedded Systems Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Es müssen mindestens 6 Leistungspunkte bestanden werden. Es dürfen höchstens 6 Leistungspunkte bestanden werden.

Exit year: Embedded Systems Unterbereich von Major: Embedded Systems Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Alle untergeordneten Studiengangsbereiche müssen bestanden werden.

Exit year Electives: Embedded Systems Unterbereich von Exit year: Embedded Systems Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Es müssen mindestens 18 Leistungspunkte bestanden werden. Es dürfen höchstens 18 Leistungspunkte bestanden werden. Module in diesem Studiengangsbereich:

Exit year free choice: Embedded Systems Unterbereich von Exit year: Embedded Systems Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Es müssen mindestens 6 Leistungspunkte bestanden werden. Es dürfen höchstens 6 Leistungspunkte bestanden werden.

Major: Human Computer Interaction and Design Unterbereich von Studienrichtungen Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Für diesen Studiengangsbereich sind keine Wahlregeln angegeben.

Exit year: Human Computer Interaction and Design Unterbereich von Major: Human Computer Interaction and Design Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Alle untergeordneten Studiengangsbereiche müssen bestanden werden.

Titel LP Prüfungsform Benotet GewichtAdvanced Computer Architecture 6 Portfolioprüfung ja 1.0Applied Embedded Systems Project 6 Portfolioprüfung ja 1.0Compiler Design 6 Portfolioprüfung ja 1.0Embedded Operating Systems 6 mündlich ja 1.0Quality Assurance of Embedded Systems 6 mündlich ja 1.0

Titel LP Prüfungsform Benotet GewichtAd-hoc and Sensor Networks 6 Portfolioprüfung ja 1.0Analysis and Optimization of Embedded Systems 6 mündlich ja 1.0Computer Arithmetic: Circuit Perspective 6 Portfolioprüfung ja 1.0Embedded Systems Security Lab 6 Portfolioprüfung ja 1.0Hot Topics in Operating Systems and Distributed Systems 3 Portfolioprüfung ja 1.0Multicore Systems 6 Portfolioprüfung ja 1.0Networked Embedded Systems 6 Portfolioprüfung ja 1.0Operating System Project & Seminar 9 Portfolioprüfung ja 1.0Parallel Systems 6 mündlich ja 1.0Recent Advances in Computer Architecture 3 Portfolioprüfung ja 1.0Seminar Software and Embedded Systems Engineering 3 Portfolioprüfung ja 1.0


Exit year Mandatory: Human Computer Interaction and Design Unterbereich von Exit year: Human Computer Interaction and Design Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Alle Module dieses Studiengangsbereiches müssen bestanden werden. Module in diesem Studiengangsbereich:

Exit year Electives: Human Computer Interaction and Design Unterbereich von Exit year: Human Computer Interaction and Design Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Es müssen mindestens 12 Leistungspunkte bestanden werden. Es dürfen höchstens 12 Leistungspunkte bestanden werden. Module in diesem Studiengangsbereich:

Exit year free choice: Human Computer Interaction and Design Unterbereich von Exit year: Human Computer Interaction and Design Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Es müssen mindestens 6 Leistungspunkte bestanden werden. Es dürfen höchstens 6 Leistungspunkte bestanden werden.

Major: Internet Technology and Architecture Unterbereich von Studienrichtungen Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Für diesen Studiengangsbereich sind keine Wahlregeln angegeben.

Entry year: Internet Technology and Architecture Unterbereich von Major: Internet Technology and Architecture Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Alle untergeordneten Studiengangsbereiche müssen bestanden werden.

Entry year Mandatory: Internet Technology and Architecture Unterbereich von Entry year: Internet Technology and Architecture Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Alle Module dieses Studiengangsbereiches müssen bestanden werden. Module in diesem Studiengangsbereich:

Titel LP Prüfungsform Benotet GewichtSpeech Signal Processing and Speech Technology 6 Portfolioprüfung ja 1.0

Titel LP Prüfungsform Benotet GewichtBiometric Identification 3 Portfolioprüfung ja 1.0Communication acoustics 6 schriftlich ja 1.0Computer-Supported Interaction 3 schriftlich ja 1.0Computergraphik Seminar A 3 Portfolioprüfung ja 1.0Digital Image Processing 6 schriftlich ja 1.0Introduction to Physiological Computing 6 Portfolioprüfung ja 1.0Photogrammetric Computer Vision 6 schriftlich ja 1.0Projekt: Statistische Methoden in KI und ML 9 Portfolioprüfung ja 1.0Study Project Quality & Usability (6 CP) 6 Portfolioprüfung ja 1.0Study Project Quality & Usability (9 CP) 9 Portfolioprüfung ja 1.0Usable Privacy 3 Portfolioprüfung ja 1.0


Entry year Electives: Internet Technology and Architecture Unterbereich von Entry year: Internet Technology and Architecture Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Es müssen mindestens 3 Leistungspunkte bestanden werden. Es dürfen höchstens 3 Leistungspunkte bestanden werden. Module in diesem Studiengangsbereich:

Entry year free choice: Internet Technology and Architecture Unterbereich von Entry year: Internet Technology and Architecture Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Es müssen mindestens 6 Leistungspunkte bestanden werden. Es dürfen höchstens 6 Leistungspunkte bestanden werden.

Exit year: Internet Technology and Architecture Unterbereich von Major: Internet Technology and Architecture Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Alle untergeordneten Studiengangsbereiche müssen bestanden werden.

Exit year Electives: Internet Technology and Architecture Unterbereich von Exit year: Internet Technology and Architecture Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Es müssen mindestens 18 Leistungspunkte bestanden werden.

Titel LP Prüfungsform Benotet GewichtMobile Services 6 mündlich ja 1.0Network Architectures - Basics 6 schriftlich ja 1.0Network Technologies (Small) 6 Portfolioprüfung ja 1.0Next Generation Networks - Basis 1 9 Portfolioprüfung ja 1.0

Titel LP Prüfungsform Benotet GewichtAd-hoc and Sensor Networks 6 Portfolioprüfung ja 1.0Advanced Algorithmics 9 mündlich ja 1.0Computational Complexity 9 mündlich ja 1.0DBT: Database Technology 6 Portfolioprüfung ja 1.0Digital Communities 6 mündlich ja 1.0Embedded Operating Systems 6 mündlich ja 1.0High-speed Network Technologies with Lab 6 Portfolioprüfung ja 1.0IDB-PRA: Implementation of a Database Engine (Database Technology Lab) 6 Portfolioprüfung ja 1.0Master Seminar: Operating Complex IT Systems 3 Portfolioprüfung ja 1.0Network Algorithms 6 schriftlich ja 1.0Network Architectures - Master Project 12 Portfolioprüfung ja 1.0Network Architectures - Master Project (small) 6 Portfolioprüfung ja 1.0Network Architectures - Seminar 3 Portfolioprüfung ja 1.0Network Architectures - WirelessLab 9 Portfolioprüfung ja 1.0Network Architectures Specialization (big) 9 mündlich ja 1.0Network Architectures Specialization (small) 6 mündlich ja 1.0Network Technologies (Medium) 9 Portfolioprüfung ja 1.0Network Technologies (Small) 6 Portfolioprüfung ja 1.0Netzwerkarchitekturen - RouterLab 9 Portfolioprüfung ja 1.0Operating System Design 6 schriftlich ja 1.0Operating System Project & Seminar 9 Portfolioprüfung ja 1.0Parallel Systems 6 mündlich ja 1.0Parameterized Algorithmics 6 mündlich ja 1.0Performance Evaluation of Computer Communication Systems 6 Portfolioprüfung ja 1.0Project in advanced network technologies 6 Portfolioprüfung ja 1.0Special Topics in Communications Networks and Autonomous Security 3 Portfolioprüfung ja 1.0


Es dürfen höchstens 18 Leistungspunkte bestanden werden. Module in diesem Studiengangsbereich:

Exit year free choice: Internet Technology and Architecture Unterbereich von Exit year: Internet Technology and Architecture Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Es müssen mindestens 6 Leistungspunkte bestanden werden. Es dürfen höchstens 6 Leistungspunkte bestanden werden.

Masterarbeit Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Für diesen Studiengangsbereich sind keine Wahlregeln angegeben. Module in diesem Studiengangsbereich:

Titel LP Prüfungsform Benotet GewichtAd-hoc and Sensor Networks 6 Portfolioprüfung ja 1.0Advanced Algorithmics 9 mündlich ja 1.0Computational Complexity 9 mündlich ja 1.0DBT: Database Technology 6 Portfolioprüfung ja 1.0Digital Communities 6 mündlich ja 1.0Embedded Operating Systems 6 mündlich ja 1.0High-speed Network Technologies with Lab 6 Portfolioprüfung ja 1.0IDB-PRA: Implementation of a Database Engine (Database Technology Lab) 6 Portfolioprüfung ja 1.0Master Seminar: Operating Complex IT Systems 3 Portfolioprüfung ja 1.0Network Algorithms 6 schriftlich ja 1.0Network Architectures - Master Project 12 Portfolioprüfung ja 1.0Network Architectures - Master Project (small) 6 Portfolioprüfung ja 1.0Network Architectures - Seminar 3 Portfolioprüfung ja 1.0Network Architectures - WirelessLab 9 Portfolioprüfung ja 1.0Network Architectures Specialization (big) 9 mündlich ja 1.0Network Architectures Specialization (small) 6 mündlich ja 1.0Network Technologies (Medium) 9 Portfolioprüfung ja 1.0Network Technologies (Small) 6 Portfolioprüfung ja 1.0Netzwerkarchitekturen - RouterLab 9 Portfolioprüfung ja 1.0Operating System Design 6 schriftlich ja 1.0Operating System Project & Seminar 9 Portfolioprüfung ja 1.0Parallel Systems 6 mündlich ja 1.0Parameterized Algorithmics 6 mündlich ja 1.0Performance Evaluation of Computer Communication Systems 6 Portfolioprüfung ja 1.0Project in advanced network technologies 6 Portfolioprüfung ja 1.0Special Topics in Communications Networks and Autonomous Security 3 Portfolioprüfung ja 1.0

Titel LP Prüfungsform Benotet GewichtMasterarbeit ICT Innovation StuPO 2016 30 Abschlussarbeit ja 1.0


Lernergebnisse In this seminar you will learn the comprehensive preparation and presentation of a research topic in English. To achieve this you will have toread and categorize a scientific English text, conduct background research and present your findings. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: This course is aimed at master students with a focus on database systems and information management and should be chosen after the2nd master semester. To be able to participate you should have successfully completed 'Database Technology DBT' and one of the'Advanced Information Management AIM' (1,2,3) courses.This seminar can be taken very well by students who are directly in front of their master thesis or have already completed it and areinterested in a doctorate in information management.It is vital that you have a sound understanding of written and spoken English.

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung: keine Angabe

Abschluss des Moduls

Modulbeschreibung

IMSEM - Seminar Hot Topics in Information Management

Modultitel:



Leistungspunkte:

3

Modulverantwortlicher:

Markl, Volker

Sekretariat:

EN 7

Ansprechpartner:

Rabl, Tilmann

URL:

http://www.dima.tu-berlin.de

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]

Prüfungsform: Benotet:Portfolioprüfung (100 Punkte insgesamt) benotet

Notenschlüssel:Note: 1.0 1.3 1.7 2.0 2.3 2.7 3.0 3.3 3.7 4.0Punkte: 95.0 90.0 85.0 80.0 75.0 70.0 65.0 60.0 55.0 50.0

Prüfungsbeschreibung:The exam will be done as a 'portfolio examination', including two deliverable assessments, totaling for 100 portfolio points:- seminar presentation (50 portfolio points)- written seminar report (50 portfolio points)

The final grade according to § 47 (2) AllgStuPO will be calculated with the faculty grading table 2.(Die Gesamtnote gemäß § 47 (2) AllgStuPO wird nach dem Notenschlüssel 2 der Fakultät IV ermittelt.)

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang(Deliverable assessment) Seminar Presentation mündlich 50 60 min.(Deliverable assessment) Written Seminar Report schriftlich 50 approx. 20 pages

20.03.2017 07:22 Uhr Modulbeschreibung #40001/4 Seite 1 von 1

Lernergebnisse . Students who have completed this module can design and analyze algorithms for computational problems arising in various applicationcontexts. When facing a concrete computational problem, they are able to choose, from a wide range of advanced techniques, a strategy toefficiently solve the problem.This includes strategies for solving problems that are computationally hard in the worst case. In particular, the students know about currentresearch topics in algorithmics.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: a) obligatory: basic knowledge on algorithm designb) desirable: basic understanding of P vs. NP classification



Modulbeschreibung

Advanced Algorithmics

Modultitel:

Advanced Algorithmics

Höhere Algorithmik

Leistungspunkte:

9


Niedermeier, Rolf

Sekretariat:

TEL 5-1

Ansprechpartner:

Niedermeier, Rolf

URL:

http://www.akt.tu-berlin.de/menue/teaching/

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]

Prüfungsform: Benotet: Dauer/Umfang:mündlich benotet 30 min


Lernergebnisse Die Studierenden verfügen über Kenntnisse aktueller Forschungsergebnisse und Trends aus dem Bereich des Betriebs komplexer IT-Systeme. Durch die Arbeit im Seminar werden zudem methodische Fertigkeiten in der Aufbereitung von Literatur, des wissenschaftlichenArbeitens, sowie der Präsentation vermittelt. Successful participants of this module have knowledge about recent research results and trends in the domain of operating complex ITsystems. Through the work in this seminar the participant will gain methodological skills in preparing literature of current research topics, thescientific work and the presentation.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Inhaltlich werden Kenntnisse der Module „Verteilte Systeme“ sowie „Betrieb komplexer IT-Systeme“ vorausgesetzt. Kenntnisse aus demModul "Bachelor Seminar Betrieb komplexer IT-Systeme" sind hilfreich.



Modulbeschreibung

Master Seminar: Operating Complex IT Systems

Modultitel:

Master Seminar: Operating Complex IT Systems

Master-Seminar: Betrieb komplexer IT-Systeme

Leistungspunkte:

3


Kao, Odej

Sekretariat:

EN 59

Ansprechpartner:

keine Angabe

URL:

http://www.cit.tu-berlin.de

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]



Prüfungsbeschreibung:Die Gesamtnote gemäß § 47 (2) AllgStuPO wird nach dem Notenschlüssel 1 der Fakultät IV ermittelt.

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/UmfangSeminarausarbeitung schriftlich 45 5-6 Seiten IEEE StyleSeminarvortrag mündlich 55 20 Minuten + 5-10 Minuten

Diskussion


Lernergebnisse The global data volume is increasing dramatically each year. Understanding how to store, process and manage these huge amounts of dataefficiently is a key requirement for software engineers and data analysts in the modern IT world. This lab (following the correspondinglecture topics of DBT-Database Technology) will teach students both the fundamentals of data processing in traditional single-nodedatabase systems and how to scale out these techniques to huge amounts of data in large-scale, distributed environments.During the implementation part of the lab, students will get hands-on experience with important data processing techniques by implementingseveral components of a relational database system and by using parallel programming platforms like Apache Hadoop or Nephele/PACT. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: This course is the base course for master students with focus on database systems and information management and should be attendedin the first semester of the master program. In contrast to the introduction of database systems (MPGI5/DBS), which looks databasesystems from an application programmers point of view, this class focuses on the internals of database systems.To participate, students are required to have successfully completed a Bachelor in computer science with a focus on database systems(participation in the Datenbankpraktikum, Datenbankprojekt). As a mandatory requirement, knowledge of data modeling, relational algebra, and SQL as well as a very good (!!) command of Javaprogramming and the GIT version control system are essential to participate in the course. These topics will not be repeated in the lecture.



Modulbeschreibung

IDB-PRA: Implementation of a Database Engine (Database Technology Lab)

Modultitel:



Leistungspunkte:

6


Markl, Volker

Sekretariat:

EN 7

Ansprechpartner:

Traub, Jonas

URL:


Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]



Prüfungsbeschreibung:The final grade according to § 47 (2) AllgStuPO will be calculated with the faculty grading table 2.(Die Gesamtnote gemäß § 47 (2) AllgStuPO wird nach dem Notenschlüssel 2 der Fakultät IV ermittelt.)

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/UmfangDeliverable assessment: Implementation of databasemodules for IO handling (3 tasks with 10 points each)

praktisch 30 36h (12h/task)

Deliverable assessment: Implementation of a databaseindex (1 tasks with 10 points)

praktisch 10 12h

Deliverable assessment: Implementation of databaseoperators (3 tasks with 25 points in total)


Deliverable assessment: Implementation of databaseoptimizer components (2 tasks with 25 points in total)


Deliverable assessment: Implementation of databasecomponents for massively parallel processing (1 task with 10points)

praktisch 10 12h


Lernergebnisse Students acquire knowledge of fundamental principles and approaches of enterprise system design and engineering. In particular, thecourse introduces service-oriented programming paradigms and architectures that foster integration of distributed applications (Webservices platform, REST, Microservices) as well as modern, cloud systems and services (NoSQL stores, cloud benchmarking). Substantialhands-on experience in respective state-of-the art technologies and management approaches enable students to competently apply thisknowledge. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Knowledge of programming with Java, distributed systems and middleware concepts.



Modulbeschreibung

Enterprise Computing

Modultitel:



Leistungspunkte:

6


Tai, Stefan

Sekretariat:

EN 14

Ansprechpartner:

Peise, Marco

URL:

http://www.ise.tu-berlin.de

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]

Prüfungsform: Benotet:Portfolioprüfung benotet


Prüfungsbeschreibung:Insgesamt können 100 Portfoliopunkte erreicht werden.

Die Gesamtnote gemäß §47 (2) AllgStuPO wird nach dem Notenschlüssel 2 der Fakultät IV ermittelt.

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang(Ergebnisprüfung) Assignment praktisch 9 ca. 6 Wochen(Ergebnisprüfung) Übungsabgabe praktisch 21 ca. 40h(Punktuelle Leistungsabfrage) Schriftlicher Test schriftlich 70 70 Min.


Lernergebnisse Participants have knowledge on current research developments in the field of information systems engineering. They deepen theirunderstanding of research and common scientic practices in general, e.g. in the contexts of Cloud Computing, IoT, Blockchains,Microservices, Privacy Engineering and other. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Knowledge on Java, Distributed Systems, and Middleware concepts is required. We expect our students to be willing to work with newtechnologies, systems, and concepts - this also includes LaTeX.



Modulbeschreibung

Hot Topics in Information Systems Engineering

Modultitel:



Leistungspunkte:

3


Tai, Stefan

Sekretariat:

EN 14

Ansprechpartner:

Tai, Stefan

URL:


Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]



Prüfungsbeschreibung:The final marks will comprise a seminar thesis and the presentation of its results. The seminar includes a peer-review phase wherestudents are asked to review theses of other students. The quality of said review is also considered.

Insgesamt können 100 Portfoliopunkte erreicht werden, die Gesamtnote gemäß §47 (2) AllgStuPO wird nach dem Notenschlüssel 2 derFakultät IV ermittelt.

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang(Ergebnisprüfung) Präsentation praktisch 30 1 h(Ergebnisprüfung) Kurzreview anderer Seminarabgaben schriftlich 10 2 h(Ergebnisprüfung) Schriftliche Ausarbeitung schriftlich 60 70 h


Lernergebnisse Students acquire a deep understanding of fundamental distributed systems concepts and their application in modernenterprise, web, and cloud architectures. They are able to put theoretical insights into practice, i.e., implement working prototypes and experimentallyevaluate them. After completing this course, students will be able to reason about complex technological choices in the fieldof enterprise computing. Furthermore, they learn to clearly communicate insights and findings and engage indiscussion. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: The module Enterprise Computing is recommended. Knowledge on programming with Java, distributed systems and middleware conceptsis required.



Modulbeschreibung

Advanced Enterprise Computing

Modultitel:



Leistungspunkte:

6


Tai, Stefan

Sekretariat:

EN 14

Ansprechpartner:

Bermbach, David

URL:


Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]



Prüfungsbeschreibung:Insgesamt können 100 Portfoliopunkte erreicht werden. Die Gesamtnote gemäß §47 (2) AllgStuPO wird nach dem Notenschlüssel 2 derFakultät IV ermittelt.

Das Prüfungselement Abschlussprüfung ist abhängig von der Teilnehmerzahl entweder mündlich oder schriftlich. Genaueres wird zuBeginn der Veranstaltung angekündigt.

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang(Ergebnisprüfung) Reading Assignment praktisch 10 bis zu 5 Papers(Ergebnisprüfung) Übungsabgabe praktisch 30 ca. 40h(Punktuelle Leistungsabfrage) Abschlussprüfung schriftlich 60 ca. 1h


Lernergebnisse Students gain/are expected to- Knowledge on the topic of privacy with focus on human aspects in information privacy- Conduct research in a group- Give a presentation on a specific topic to an audience- Participate in a one-day workshop Students gain/are expected to- Knowledge on the topic of privacy with focus on human aspects in information privacy- Conduct research in a group- Give a presentation on a specific topic to an audience- Participate in a one-day workshop

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Basic knowledge in information and communication technologies and HCI is recommended.



Modulbeschreibung

Usable Privacy

Modultitel:

Usable Privacy

Usable Privacy

Leistungspunkte:

3


Möller, Sebastian

Sekretariat:

TEL 18

Ansprechpartner:

Hirsch, Tobias

URL:

http://www.qu.tu-berlin.de/menue/studium_und_lehre/

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]



Prüfungsbeschreibung:

Tests: On three specific dates there is a short test around the topics dealt with during the seminar.

Presentation: Based on a given or self-chosen topic the students hold presentations in small groups.

Written assignment: The students plan and conduct in groups a small study related to privacy and present the study including the results ina short report.

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang(Deliverable assessment) Presentation mündlich 28 15-30 min(Deliverable assessment) Written assignment schriftlich 60 3-5 pages per group(Examination) 3 tests each 4 points schriftlich 12 30 min


Lernergebnisse Students gain- Understanding of the most important principles of human-computer interaction.- Basic knowledge of multimodality and multimodal interacttion.- Basic knowledge of the gestural interaction.- Basic knowledge of speech production and perception.- Basic knowledge of speech recognition, acoustic feature extraction, and sequence modeling.- Basic knowledge of audio-visual and multimodal speech recognition.- Basic knowledge of machine learning and data mining.- Basic knowledge of machine translation and dialogue systems.- Presentation and knowledge transfer skills. Students will be able to- use the learned knowledge for designing exemplary human-computer interfaces no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Basic knowledge of communications engineering and digital signal processing.



Modulbeschreibung

Computer-Supported Interaction

Modultitel:



Leistungspunkte:

3


Möller, Sebastian

Sekretariat:

TEL 18

Ansprechpartner:

Hirsch, Tobias

URL:


Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]

Prüfungsform: Benotet: Dauer/Umfang:schriftlich benotet 90 min


Lernergebnisse - This course introduces the major ideas used today in the implementation of programming language compilers. Students will learn how aprogram written in a high-level language designed for humans translates into a program written in low-level assembly. Students will be able to:- Understand how real compilers work and how high-level language program are systematically translated into low-level assembly;- Become familiar with compiler analyses, intermediate representations and code generation;- Improve programming ability;- Implement compiler analysis, transformation and code generation approaches based on real compiler infrastructures;- Study recent advances in compiler design.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: - Knowledge of C programming- An introductory course on computer architecture is recommended



Modulbeschreibung

Compiler Design

Modultitel:

Compiler Design

Compilerentwurf

Leistungspunkte:

6


Juurlink, Bernardus

Sekretariat:

EN 12

Ansprechpartner:

Cosenza, Biagio

URL:

http://www.aes.tu-berlin.de

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]



Prüfungsbeschreibung:Grading system 2 will be used.

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang(Deliverable assessment) 4 assigments, equally weighted praktisch 50 jeweils 3-4 Wochen(Examination) Final test schriftlich 50 90 min


Lernergebnisse Within the last decade, telecommunication networks have undergone a huge transformation from voice to data transmission. This isreflected in a set of new protocols for data transmission as well as new control paradigms. Often these protocols are extensions of the well-known Ethernet and IP families that provide manageability, monitoring and reconfigurability. The advent of Software-Defined Networks(SDN) and Network Functions Virtualization (NFV) means that network operators require new programming skills to quickly understand andinfluence the behavior of a network under load or under attack.Students completing this module will be familiar with Telecom network protocols ranging geographically from the home router to the corenetwork.They will be able to configure primary and backup paths, write applications for the Open Network Operating System (ONOS) networkcontroller, and detect a mis-configured network device. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: BSc module „Kommunikationsnetze” or similar knowledge. Knowledge of architecture and programming of network systems is of benefit.



Modulbeschreibung

High-speed Network Technologies with Lab

Modultitel:

High-speed Network Technologies with Lab

High-speed Network Technologies mit Praktikum

Leistungspunkte:

6


Wolisz, Adam

Sekretariat:

FT 5

Ansprechpartner:

Woesner, Hagen

URL:

http://www.tu-berlin.de/?108249#40279

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]



Prüfungsbeschreibung:The final module grade will be given according to the §47 (2) AllgStuPO, using grade scheme (Notenschlüssel) 2 of Faculty IV.

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang(Deliverable assessment) PR Laboratory - 7 Labassignments, 2 points each

praktisch 14 14h ongoing

(Examination) PR Final Laboratory - presentation mündlich 18 30min(Examination) PR Laboratory - source code submission (viagitlab.tu-berlin.de)

praktisch 18 100-500 Zeilen Phyton Code

(Examination) VL High-speed Network Technologies - oralconsultation

mündlich 50 30min


Lernergebnisse Students completing the module will gain the understanding of basic principles and technologies behind self-organizing wireless sensornetworks, through a balanced combination of lectures and practical work with modern sensor node hardware. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: BSc module „Kommunikationsnetze” or similar knowledge is required. Knowledge of architecture and programming of embedded systems isof benefit.



Modulbeschreibung

Ad-hoc and Sensor Networks

Modultitel:

Ad-hoc and Sensor Networks

Ad-hoc und Sensor Netzwerke

Leistungspunkte:

6


Wolisz, Adam

Sekretariat:

FT 5

Ansprechpartner:

Handziski, Vlado

URL:

http://www.tkn.tu-berlin.de/?108248#adhsn

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]



Prüfungsbeschreibung:In total 100 Portfolio points can be obtained. The final module grade will be given according to the §47 (2) AllgStuPO, using grade scheme(Notenschlüssel) 1 of Faculty IV. The individual grades will be obtained as specified in the table below.

Further details:

VL: Final lecture written test: The students take part in a < 90 min final test that checks the overall level of acquired knowledge from the AdHoc and Sensor Networks lecture.

PR: Lab assignments: Organized in small groups (3-4 persons), the students are asked to jointly absolve a set of lab assignments thatinvolve in-class programming assignments using state of the art sensor network hardware and software, and homework tasks (some ofthem individually, some of them as a group). Evaluated is the correctness of the provided answers, the correctness and the quality of thecode for the programming assignments. Each lab is assessed with a three-level scale: not-satisfactory, satisfactory and excellent.

PR: Final lab project: After the completion of the individual lab assignments, the lab groups are asked to design, develop and demonstratea relatively simple but complete sensor networks application that involves data acquisition, processing and communication. Evaluated isthe final "project presentation" (quality of the content and coverage, presentation organization and style, capability to answer follow-upquestions), and the "project demo" (general functionality, achievement of design goals, effective use of HW and SW, team work, codequality, documentation, effective use of version control tools).

PR: Final lab review: The students take part in a final review that checks the overall level of acquired knowledge from the Sensor NetworksLab. Evaluated is the familiarity with the Lab HW and SW and the familiarity with the the solutions of the individual Lab assignments.

Students are asked to self-evaluate the relative contribution of each team member as part of the team, which is considered in the formationof the final individual marks.

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/UmfangPR Sensor Networks Lab - 7 Lab assignments, 3 pointseach (Deliverable assessment)

praktisch 21 7x (90 + 90) min

PR Sensor Networks Lab - Final lab review (Learningprocess review)

schriftlich 20 45 min

PR Sensor Networks Lab - Project demo (Deliverableassessment)

mündlich 5 30 min

PR Sensor Networks Lab - Project presentation (Deliverableassessment)

mündlich 4 30 min

VL Ad-hoc and Sensor Networks - Final lecture written test(Examination)

schriftlich 50 90 min


Lernergebnisse - To become familiar with the architecture and organization of recent superscalar and VLIW processors and multicores.To be able to select, given functional and non-functional requirements, the most appropriate computer architecture.To be able to optimize code for a particular processor using, e.g., code scheduling and loop unrolling.To become familiar with parallel computer architectures, cache coherence, memory consistency, etc.To be able to design a memory hierarchy that optimizes latency, throughput, and or energy dissipation.To be able to study recent advances in computer architecture, classify recent research articles, and report about it, both verbally and inwriting.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: * An introductory course on computer architecture (e.g. "Rechnerorganisation") is recommended* Affinity to low-level programming



Modulbeschreibung

Advanced Computer Architecture

Modultitel:

Advanced Computer Architecture

Rechnerorganisation Vertiefung

Leistungspunkte:

6


Juurlink, Bernardus

Sekretariat:

EN 12

Ansprechpartner:

Juurlink, Bernardus

URL:


Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]



Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang(Deliverable assessment) Practical Assignments(2x 15points, 2x 10 points)

praktisch 50 jeweils 3-4 Wochen

(Examination) Final Test schriftlich 50 90 min


Lernergebnisse The participants of this module will achieve deep conceptual, methodical, technical and practical knowledge in requirements analysis,design, architecture and development of heterogeneous and distributed information systems. This includes firstly classical knowledge aboutfederated databases and mediator-based information systems (tight or loose coupling wrt. the dimensions of distribution, heterogeneity andautonomy). Secondly, different paradigms of heterogeneous information infrastructures and their management (e.g. P2P) andinteroperability architectures (‘middleware’) will be investigated. Finally, modern model-based concepts for the development, integration andevolution of arbitrary information infrastructures, and –under this conceptual frame– model, metamodel, and metadata management as wellas semantic concepts will be discussed and brought into practical experience by some larger project-like group work. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Prerequisites: The basic modules in the Bachelor Curriculum in “Informatik”, or "Technische Informatik" or "Wirtschaftsinformatik" or"Wirtschaftsingenieurwesen"; particularly knowledge in Database Systems/ Information Modeling and Software Engineering / Programmingis required. The AIM-1 / HDIS course will be given in English language, thus fluency in English is required!



Modulbeschreibung

Advanced Information Management 1 (AIM-1) - Heterogeneous and Distributed Information

Systems (HDIS)

Modultitel:

Advanced Information Management 1 (AIM-1) - Heterogeneous and DistributedInformation Systems (HDIS)

Advanced Information Management 1 (AIM-1) - Heterogeneous and DistributedInformation Systems (HDIS)

Leistungspunkte:

6


Kutsche, Ralf-Detlef

Sekretariat:

EN 7

Ansprechpartner:

Kutsche, Ralf-Detlef

URL:


Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]



Prüfungsbeschreibung:The grade will be given by fulfilling all required tasks during the course (portfolio exam): seminar work including the oral presentation andthe final report; home/lab exercises including presentation and the semester project including the final report/presentation.


Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang(Deliverable assessment) Project Work: Software,Documentation, Presentation

praktisch 25 30 min. + 15 Seiten

(Deliverable assessment) Homework Presentation mündlich 10 30 min(Deliverable assessment) Seminar Talk mündlich 25 60 min.(Deliverable assessment) Written Seminar Report schriftlich 40 25 Seiten


Lernergebnisse Durch die technologischen Entwicklungen der letzten Jahre entstehen immer mehr Anwendungen, indenen kontinuierlich Daten produziert werden, die auch nur für eine gewisse Zeit aktuell bzw. gültig sind. Derartige Anwendungen sinddadurch gekennzeichnet, dass sie Ströme von Daten verarbeiten müssen.Die Teilnehmer dieses Moduls bekommen vertiefte konzeptionelle, methodische und praktischeKenntnisse für die Verarbeitung von Datenströmen an Beispielen aus den verschiedenenAnwendungsbereichen. Through the technological advances in the last few years more and more applications are being created that constantly generate data whichis only relevant for a certain time frame. Because of this, this type of application has to be able to handle various streams of data.You will gain conceptual, methodological and practical skills in the area of processing data streams, by using examples from variousapplication areas.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Diese Lehrveranstaltung wendet sich an Master-Studenten mit Schwerpunkt im BereichDatenbanksysteme und Informationsmanagement ab dem 1. (Master-)Semester. Die Voraussetzungensind das abgeschlossene Bachelorstudium und Kenntnisse der modernen Modellierungssprachen unddes klassischen Datenbankmanagements. Die Literatur für diese Veranstaltung ist in vielen Fällen inenglischer Sprache abgefasst, daher sind gute Englischkenntnisse erforderlich.



Modulbeschreibung

Advanced Information Management 2 - Management of Data Streams

Modultitel:



Leistungspunkte:

6


Markl, Volker

Sekretariat:

EN 7

Ansprechpartner:

Borusan, Alexander

URL:


Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Prüfungsform: Benotet: Dauer/Umfang:mündlich benotet 20-60 Min.


Lernergebnisse The last decade was marked by the digitalization of virtually all aspects of modern society. Today, businesses, government institutions, aswell as science and engineering organizations, among others face an avalanche of digital data on a daily basis. In order to derive insightfrom all of this data, society needs individuals with a strong foundation in scalable data science. In this course students will learn aboutpopular scalable data analysis systems and scalable data analytics methods and gain practical experience in conducting scalable datascience. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Computer science topics addressed in TU Berlin modules in the Bachelor’s curriculum, particularly, the database course (“InformationSystems and Data Analysis”) or the equivalent, as well as good Java programming skills are required. Basic knowledge in linear algebra,numerical analysis, probability, and statistics are strongly recommended. Furthermore, it is preferable if students have already completed(or are currently enrolled in) a machine-learning course. Since the course will be offered in English, fluency in English is also required.



Modulbeschreibung

Advanced Information Management 3 (AIM-3) Scalable Data Science: Systems & Methods

(SDSSM)

Modultitel:

Advanced Information Management 3 (AIM-3) Scalable Data Science: Systems& Methods (SDSSM)

Advanced Information Management 3 (AIM-3) Scalable Data Science: Systems& Methods (SDSSM)

Leistungspunkte:

6


Markl, Volker

Sekretariat:

EN 7

Ansprechpartner:

Soto, Juan

URL:

http://www.dima.tu-berlin.de/

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]



Prüfungsbeschreibung:The portfolio exam (worth 100 points) is comprised of three parts, namely: (i) written homework (30 points), (ii) in-class presentations (20portfolio points), and (iii) a written exam (50 portfolio points).


Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang(Deliverable assessment) Homework schriftlich 30 30 hours / 20 pages(Deliverable assessment) In-class presentations mündlich 20 40 min. / about 35 slides(Examination) Written test schriftlich 50 75 min.


Lernergebnisse Graduates of this module have experience with methods and techniques for the analysis of embedded systems and how these systems canbe optimized for special architectures. They have a general conceptual and formally well founded understanding of program analysis andare able to specify and implement different concrete program analyses. They are also able to apply their knowledge on new problems ondifferent levels of abstraction (e.g. code vs. system architecture). Furthermore, they are able to analyze the range of optimizationpossibilities towards a given optimization goal and to construct suitable analyses and optimizations. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Knowledge in the basics of software engineering for embedded Systems (as teached in the Software Engineering Eingebetteter Systemebachelor course) are benefical.

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:


Modulbeschreibung

Analysis and Optimization of Embedded Systems

Modultitel:

Analysis and Optimization of Embedded Systems

Analyse und Optimierung eingebetteter Systeme

Leistungspunkte:

6


Glesner, Sabine

Sekretariat:

TEL 12-4

Ansprechpartner:

Klös, Verena

URL:

keine Angabe

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]

1.) Homework in training course Analysis and Optimization of Embedded Systems



Lernergebnisse - Knowledge and practical experiences in the realm of designing embedded processor architectures and its programming are gained.Students are able to plan, coordinate and carry out hardware/software co-design, programming in hardware description languages andsystem-level programming, as well as team management and coordination in a project. The course is principally designed to imparttechnical skills 35%, method skills 15%, system skills 15%, social skills 35%

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Knowledge about computer architecture and hardware description languages (VHDL or Verilog) are obligatory (e.g. Technische Grundlagender Informatik 2 (TechGI2)). Desirable are practical experiences in synthesis of hardware descriptions or microcontroller or system-levelprogramming.



Modulbeschreibung

Applied Embedded Systems Project

Modultitel:

Applied Embedded Systems Project

Projekt angewandte eingebettete Systeme

Leistungspunkte:

6


Juurlink, Bernardus

Sekretariat:

EN 12

Ansprechpartner:

Juurlink, Bernardus

URL:


Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]



Prüfungsbeschreibung:Grading system 2 will be used:

95% or more1.090% or more1.385% or more1.780% or more2.075% or more2.370% or more2.765% or more3.060% or more3.355% or more3.750% or more4.0Less than 50%5.0

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang(Deliverable assessment) Implementation praktisch 40 semesterbegleitend(Deliverable assessment) Project documentation,presentation(s), etc

schriftlich 35 jeweils 2 Wochen

(Learning process review) Participation in project work praktisch 25 semesterbegleitend


Lernergebnisse Participants of this seminar will acquire knowledge about recent research results and trendsin the analysis of web-scale data. Through the work in this seminar, students will learn thecomprehensive preparation and presentation of a research topic in this field. In order toachieve this, students will get to read and categorise a scientific paper, conductbackground literature research and present as well as discuss their findings.After the course, students will be able to critically read and evaluate scientific publications,and to conduct background research. They will be capable of preparing for and giving oralpresentations on research topics for an expert audience, of analyzing the state of the art of aresearch topic, and of summarizing it in a scientific paper. They should also understandtechniques used in the scientific community like peer reviews, conference presentations, anddefenses of the findings after their presentation, as well as they should understand methodsfor large-scale data analytics. The course is principally designed to impart:Technical skills: 50x Methodological skills: 20x System skills: 10x Social skills: 20x no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: This course is aimed at master students with a focus on database systems and information management and should be chosen after the2nd master semester. To be able to participate you should have successfully completed 'Database Technology DBT' and one of the'Advanced Information Management AIM' (1,2,3) courses.In the ideal case this seminar should be taken by students who are directly in front of their master thesis, or have already completed it andare interested in a doctorate in information management.It is vital that you have a sound understanding of written and spoken English.



Modulbeschreibung

BDASEM - Big Data Analytics Seminar

Modultitel:



Leistungspunkte:

3


Markl, Volker

Sekretariat:

EN 7

Ansprechpartner:

Rabl, Tilmann

URL:

http://www.dima.tu-berlin.de/

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]



Prüfungsbeschreibung:The exam will be done as a 'portfolio examination', including two deliverable assessments, totaling for 100 portfolio points:- seminar presentation (50 portfolio points)- written seminar report (50 portfolio points)


Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang(Deliverable assessment) presentation mündlich 50 60 min.(Deliverable assessment) written seminar report schriftlich 50 20-25 pages


Lernergebnisse - Expertise to assess existing and future approaches to identify and verify users- Knowledge of current technical approaches to classify biometrical features- Ability to do critical (online) literature research- Presentation skills - Expertise to assess existing and future approaches to identify and verify users- Knowledge of current technical approaches to classify biometrical features- Ability to do critical (online) literature research- Presentation skills

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Desirable: Basic signal processing skills and/or usability engineering knowledge



Modulbeschreibung

Biometric Identification

Modultitel:

Biometric Identification

Biometrische Identifikation

Leistungspunkte:

3


Möller, Sebastian

Sekretariat:

TEL 18

Ansprechpartner:

Hirsch, Tobias

URL:


Modulsprache:

Deutsch/Englisch

Kontakt:

[email protected]




Multiple Choice Tests: On three specific dates there is a multiple choice test around the topics dealt with during the seminar.

Programming Homeworks: During tutorial sessions student start to solve different programming exercises related to the seminar topics.The students finish the exercises at home and hand in the solutions for each question of the exercise.

Oral Presentation: Based on a given topic the students hold presentations either individually or in small groups.

Written Version: The students write a short scientific paper on the same topic as for the presentation.

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang(Deliverable assessment) 3 programming homeworks à 2 x8 points, 1 x 6 points

praktisch 22 1-2 programming exercisesper homework

(Deliverable assessment) Oral Presentation mündlich 30 22 min(Deliverable assessment) Written Version schriftlich 30 2 pages(Examination) 3 multiple choice tests each 6 points schriftlich 18 15 min


Lernergebnisse Absolventen dieses Moduls verfügen nach dem erfolgreichen Abschluss des Moduls über Kenntnisse über die Prinzipien undCharakteristiken von Cloud Computing, die sowohl auf theoretischem als auch praktischem Gebiet vermittelt werden. Ferner wird dasVerständnis für kritische Fragestellungen in diesem Bereich und aktuelle Lösungsansätze vermittelt. Students possess knowledge of the principles and characteristics of cloud computing at the practical, as well as, the theoretical level.Furthermore they understand critical questions and current solutions in this area.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Übungsaufgaben Cloud ComputingInhaltlich werden Kenntnisse des Moduls „Distributed Systems“ vorausgesetzt, sowie solide Programmiererfahrungen in derProgrammiersprache Java.



Modulbeschreibung

Cloud Computing

Modultitel:

Cloud Computing

Cloud Computing

Leistungspunkte:

6


Kao, Odej

Sekretariat:

EN 59

Ansprechpartner:

keine Angabe

URL:

http://www.cit.tu-berlin.de

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]



Prüfungsbeschreibung:Mündliche Prüfung: Die Note der integrierten Veranstaltung "Cloud Computing" ergibt sich aus einer mündlichen Prüfung am Ende des Semesters.

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/UmfangHausaufgaben Rücksprache mündlich 40 30Test schriftlich 60 60


Lernergebnisse . On successful completion, students will be able to:- estimate the computational costs for solving fundamental problems- classify discrete computational problems according to their computational complexity using reductions and standard complexity classes- understand structural properties of complexity classes- make qualitative and quantitative statements about computational complexity questions

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: a) obligatory: Basic course on automata and complexityb) desirable: Basic knowledge on algorithms



Modulbeschreibung

Computational Complexity

Modultitel:

Computational Complexity

Komplexitätstheorie

Leistungspunkte:

9


Niedermeier, Rolf

Sekretariat:

TEL 5-1

Ansprechpartner:

Thielcke, Christlinde

URL:

http://www.akt.tu-berlin.de/menue/teaching

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]



Lernergebnisse - Knowledge about the design of embedded arithmetic circuits as well as the scientific background of these circuits. This will help thestudents to gain more details about the design of processing units and more practical experience in the implementation of digital systems.The students will increase their experience in the use of hardware description languages to model and implement digital systems.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: -Basic knowledge of digital design and digital design process.-Basic knowledge of number systems and number representation of digital computers.-knowledge of VHDL/FPGA is an advance.



Modulbeschreibung

Computer Arithmetic: Circuit Perspective

Modultitel:

Computer Arithmetic: Circuit Perspective

Computerarithmetik: Schaltkreisperspektive

Leistungspunkte:

6


Juurlink, Bernardus

Sekretariat:

EN 12

Ansprechpartner:

Juurlink, Bernardus

URL:


Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]



Prüfungsbeschreibung:Grading system 2 will be used.

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang(Deliverable assessment) Assignments (5x, each 4 points) schriftlich 20 jeweils 2 Wochen(Deliverable assessment) Quiz schriftlich 5 20 min(Examination) Final Test schriftlich 35 90 min(Learning process review) Lab work (4x, each 10 points) praktisch 40 jeweils 2 Wochen


Lernergebnisse Die Studierenden haben vertiefte Kenntnisse der Computergraphik. Ihre erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten können sie überzeugendpräsentieren und vermitteln. Students have an in-depth understanding of computer graphics. They are able to present and convey their acquired knowledge and skillsconvincingly.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Inhaltlich werden grundlegende Kenntnisse der Computergraphik vorausgesetzt, wie sie z.B. im Master Modul Computergrafik I vermitteltwerden. Kenntnisse aus der linearen Algebra, dem wissenschaftlichen Rechnen sowie Algorithmen und Datenstrukturen sind erwünscht. Basic knowledge of computer graphics is required, such as the contents of the Master module Computer Graphics I. Knowledge in linearalgebra, scientific computing, and algorithms/data structures is recommended.



Modulbeschreibung

Computergraphik Seminar A

Modultitel:

Computergraphik Seminar A

Computer Graphics Seminar A

Leistungspunkte:

3


Alexa, Marc

Sekretariat:

MAR 6-6

Ansprechpartner:

Fer-Arslan, Gaelle

URL:

http:// http://www.cg.tu-berlin.de

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]




Implementierung, Vorträge (Zwischen- und Endpräsentation) und Seminardokumentation können in deutscher oder englischer Spracheerfolgen.Implementation, talks (interim and final presentations) and seminar documentation can be carried out in German or English.

1. Implementierung: Die Studierenden bearbeiten eine ausgewählte Fragestellung und entwickeln auf der Basis ihrer Erkenntnisse eineprototypische Implementierung.

2. Tech-Präsentation: Die Studierenden präsentieren einen technischen Teilaspekt ihrer Arbeit. Entsprechende Fragen sind dann mündlichzu beantworten.

3. Zwischenpräsentation: Die ersten Erkenntnisse und Zwischenergebnisse zum bearbeiteten Thema werden mündlich vorgetragen.Entsprechende Fragen sind dann mündlich zu beantworten.

4. Endpräsentation: Die finalen Erkenntnisse und Endergebnisse der Projektdokumentation werden mündlich vorgetragen. Fragen zumbearbeiteten Thema sind dann mündlich zu beantworten.

5. Projektdokumentation: Die Studierenden fassen ihre finalen Erkenntnisse, Anwendungsmethoden und Endergebnisse in einerschriftlichen Projektdokumentation zusammen.

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang1. (Ergebnisprüfung/Deliverable assessment)Implementierung/Implementation

praktisch 40 Projektimplementierung

2. Tech-Präsentation/Tech Presentation flexibel 10 ca. 15 Minuten (Präsentation+ Fragen)

3. (Ergebnisprüfung/Deliverable assessment)Zwischenpräsentation/Interim Presentation

flexibel 10 ca. 15 Minuten (Präsentation+ Fragen)

4. (Ergebnisprüfung/Deliverable assessment)Endpräsentation/Final Presentation

flexibel 20 ca. 20 Minuten (Präsentation+ Fragen)

5. (Ergebnisprüfung/Deliverable assessment)Seminardokumentation/Seminar Documentation

schriftlich 20 Webseite


Lernergebnisse The global data volume is increasing dramatically each year. Understanding how to store, process and manage these huge amounts of dataefficiently is a key requirement for software engineers and data analysts in the modern IT world. This course will teach students both thefundamentals of data processing in traditional single-node database systems and how to scale out these techniques to huge amounts ofdata in large-scale, distributed environments. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: This course is the base course for master students with focus on database systems and information management and should be attendedin the first semester of the master program. In contrast to the introduction of database systems(MPGI5/DBS/Informationssystemse&Datenanalyse), which looks at database systems from an application programmers point of view, thisclass focuses on the internals of database systems. To participate, students are required to have successfully completed a Bachelor incomputer science with a focus on database systems (participation in the Datenbankpraktikum, Datenbankprojekt). Knowledge of datamodeling, relational algebra, and SQL as well as a very good command of Java, or possibly C/C++/C#, programming is required toparticipate in the course. Due to capacity reasons, the class is limited to at most 60 participants.



Modulbeschreibung

DBT: Database Technology

Modultitel:



Leistungspunkte:

6


Markl, Volker

Sekretariat:

EN 7

Ansprechpartner:

Markl, Volker

URL:


Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]




Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang(Deliverable assessment) Assessment of 4 homeworkexercises with 5 pts.

schriftlich 20 about 10h / around 25questions each

(Examination) End term test schriftlich 45 60 minutes(Examination) Mid term test schriftlich 35 60 minutes


Lernergebnisse Students who have successfully finished this module have an overview of current and future concepts for digital communities. They havedeveloped an understanding of the principles of graph theory, concepts of network analysis, and principles of social network analysis, andhave learned about the concepts of recommender systems. They are also aware of the limitations and privacy issues of concepts andapplications in digital communities. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Mandatory: basic knowledge of computer science.Desirable: knowledge of graph theory and linear algebra, basic programming skills.



Modulbeschreibung

Digital Communities

Modultitel:

Digital Communities

Digital Communities

Leistungspunkte:

6


Küpper, Axel

Sekretariat:

TEL 19

Ansprechpartner:

Ruppel, Peter

URL:

http://www.snet.tu-berlin.de/digitalcommunities

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]



Lernergebnisse Participants learn basic concepts, their theoretical foundation, and the most common algorithms used in digital image processing. Aftercompleting the module, participants understand strengths and limitations of different methods, are able to correctly and successfully applymethods and algorithms to real world problems, and are aware of performance criteria. More specifically, participants will be able to demonstrate 1) Knowledge of theory and methods of signal processing2) Application to problems of image enhancement and image restoration3) Understanding regarding concepts of feature extraction no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: none



Modulbeschreibung

Digital Image Processing

Modultitel:



Leistungspunkte:

6


Hellwich, Olaf

Sekretariat:

MAR 6-5

Ansprechpartner:

Dennert, Marion

URL:

http://www.cv.tu-berlin.de/

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]

Prüfungsform: Benotet: Dauer/Umfang:schriftlich benotet 90 minutes


Lernergebnisse Students who have successfully finished this module know the most important basic algorithms for distributed systems and their respectiveproperties. They know typical structures of distributed algorithms and can evaluate the complexity, scalability and fault tolerance properties.The students can apply their knowledge for selecting appropriate algorithms while designing distributed systems. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Basic skills in distributed systems.Sufficient knowledge about the contents ofboth courses "Systemprogrammierung" and "Rechnernetze und verteilte Systeme"or both courses "Technische Grundlagen der Informatik für Wirtschaftsinformatiker" and "Programmierpraktikum".



Modulbeschreibung

Distributed Algorithms

Modultitel:

Distributed Algorithms

Verteilte Algorithmen

Leistungspunkte:

6


Kao, Odej

Sekretariat:

EN 59

Ansprechpartner:

keine Angabe

URL:

http://www.cit.tu-berlin.de/

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]

1.) [KBS] Distributed Algorithms Assignments

Prüfungsform: Benotet: Dauer/Umfang:mündlich benotet 20 Minuten


Lernergebnisse Students who have successfully finished this module have an advanced knowledge of operating systems for embedded systems. They areaware of the specific design aspects (like realtime behavior, energy consumption, schedulability, fault tolerance) and know of theirinterdependencies. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Basic (undergraduate) course on operating systems is required to follow the lectures.



Modulbeschreibung

Embedded Operating Systems

Modultitel:

Embedded Operating Systems

Eingebettete Betriebssysteme

Leistungspunkte:

6


Heiß, Hans-Ulrich

Sekretariat:

EN 6

Ansprechpartner:

keine Angabe

URL:

http://www.kbs.tu-berlin.de/

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]

Prüfungsform: Benotet: Dauer/Umfang:mündlich benotet 30 minutes


Lernergebnisse This module’s qualification aims are:1. Understanding of security relevant interfaces (hard- and software) of (embedded) computer systems2. Practical experience in identifying, exploiting, and fixing of vulnerabilities in hard- and software3. A profound evaluation of system security no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Prerequisites:• knowledge equivalent to the "Software Security" lecture• familiarity with Unix/Linux operating system primitives (e.g. using a command line) Recommended additional skills:• basic networking concepts and tools (DNS, DHCP, NAT, ...)• low-level programming concepts (pointers, registers, stack vs. heap, ...)• basic concepts of cryptography In order to complete the assignments, each participant needs at least one computer with administrator privileges (i.e. being able to log intouniversity computers is insufficient) preferrably running Linux. It is possible to complete the tasks while using Windows or MacOS as well,but the teaching staff cannot provide guidance on those operating systems.



Modulbeschreibung

Embedded Systems Security Lab

Modultitel:



Leistungspunkte:

6


Seifert, Jean-Pierre

Sekretariat:

TEL 17

Ansprechpartner:

Nordholz, Jan Christoph

URL:

http://www.isti.tu-berlin.de/security_in_telecommunications/menue/teaching/courses/security_lab/

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]

Prüfungsform: Benotet:Portfolioprüfung (100 Punkte pro Element) benotet


Prüfungsbeschreibung:• (Practical Course) 6 practical assignments

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang(deliverable assessment) 1 assignment (group work) praktisch 1 2 weeks(deliverable assessment) 5 assignments (individual work) praktisch 5 2 weeks each


Lernergebnisse Die Studierenden können im Rahmen eines großen Systementwicklungsprojekts ein aktuelles Thema im Informationsmanagementbereichsystematisch analysieren, modellieren sowie problemorientiert im Team eine Lösung entwickeln und implementieren. Sie sind in der Lage,als Teammitglied in Eigenverantwortung Projektorganisation, Qualitätssicherung und Dokumentation zu betreiben. Insgesamt soll dieQualität der Lösungsmodelle und -entwicklung durch theoretische Analyse, systematische Experimente und Tests bewertet werden. As part of a large system development project the students get the opportunity to systematically analyse, model and develop (problem-oriented) a solution for a hot topic in information management. They are able to operate as a team member and are responsible for projectorganization, quality assurance and documentation. Overall, the quality of the solution and the development should be done throughtheoretical analysis, systematic experiments and tests.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Entrance requirement for the project is the successful completion of the module DBT - Database Technology (or equivalent).



Modulbeschreibung

IMPRO - Project Hot Topics in Information Management

Modultitel:



Leistungspunkte:

6


Markl, Volker

Sekretariat:

EN 7

Ansprechpartner:

Hemsen, Holmer

URL:


Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]




Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang(Deliverable assessment) documentation schriftlich 10 about 15h(Deliverable assessment) final project report schriftlich 10 about 15h / 15 pages(Deliverable assessment) modelling and development of theprototype (incl. test cases)

praktisch 50 about 50h

(Deliverable assessment) final presentation mündlich 10 20 minutes(Learning process review) active collaboration in projectteam work (incl. adherence to the scheduled progress plan)


(Learning process review) presentation of project poster mündlich 10 about 20 minutes


Lernergebnisse Ability to analyze the state of the art of a research topic and to summarize it for an expert audience. The students learn to find and toclassify publications on research, to give oral presentations covering a complex topic, and to write a esearch paper. The students getfamiliar with techniques used in the scientific community like peer reviews, conference presentations, and defending the finding in adiscussion after the presentation. The course is principally designed to impart: technical skills 10%, method skills 45%, system skills 0%, social skills 45%. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Sound knowledge of operating systems, embedded operating systems, or security aspects (depending on the actual topics of the seminar).



Modulbeschreibung

Hot Topics in Operating Systems and Distributed Systems

Modultitel:

Hot Topics in Operating Systems and Distributed Systems

Aktuelle Themen in Betriebssystemen und verteilten Systemen

Leistungspunkte:

3


Heiß, Hans-Ulrich

Sekretariat:

EN 6

Ansprechpartner:

keine Angabe

URL:


Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]



Prüfungsbeschreibung:Insgesamt können 100 Portfoliopunkte erreicht werden.

Paper / schriftliche Ausarbeitung: 50 PunkteTalk / Referat: 50 Punkte

Die Gesamtnote gemäß § 47 (2) AllgStuPO wird nach dem Notenschlüssel 2 der Fakultät IV ermittelt.

After successful completion, a seminar certificate will be issued which meets requirements of the master's program.

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/UmfangPaper / schriftliche Ausarbeitung schriftlich 50 6 SeitenTalk / Referat mündlich 50 20 Minuten


Lernergebnisse In this course you will learn to systematically analyze a current issue in the information managementarea and to develop and implement a problem-oriented solution as part of a team. You will learn tocooperate as team member and to contribute to project organization, quality assurance and documentation. The quality of your solution hasto be proven through analysis, systematic experiments and test cases. Examples of IMPRO projects carried out in recent semesters are atool used to analyse Web 2.0 Forum data, an online multiplayer game for mobile phones, implementation and analysis of new join methodsfor a cloud computing platform or the development of data mining operations on the massively parallel system Hadoop as part of theApache open source project Mahout.After the course, students will be able to understand methods for large scale data analytics and tosolve large scale data analytics problems. They will be capable of designing and implementing largescale data analytics solutions in a collaborative team. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Knowledge from the complete Bachelor program (Informatik or Technische Informatik) is required, aswell as linear algebra and statistics. Depending on the topic, additional prerequisites may be required, e.g. „DBT - Database Technology" Solid programming skills in at least one of the following programming languages: Java, C++, Scala, Python.Basic knowledge in functional programming.Basic knowledge in distributed source control management systems (Git, Mercurial) and software processes like Scrum.



Modulbeschreibung

BDAPRO - Big Data Analytics Project

Modultitel:



Leistungspunkte:

9


Markl, Volker

Sekretariat:

EN 7

Ansprechpartner:

Alexandrov, Alexander

URL:


Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]



Prüfungsbeschreibung:The overall grade for the module consists of the results of the course work ('portfolio exam'). The following are included in the final grade:1. Prototype with test cases and documentation (30p.)2. Experiment design and execution (20p.)3. Intermediate presentation (10p.)4. Experiments analysis (20p.)5. Final presentation (20p.)


Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang(Deliverable assessment) Experiments analysis praktisch 20 about 30h(Deliverable assessment) Final presentation mündlich 20 about 20 minutes(Deliverable assessment) Intermediate presentation mündlich 10 about 10-15 minutes(Learning process review) Experiment design and execution praktisch 20 about 30h(Learning process review) Prototype with test cases anddocumentation



Lernergebnisse Nach Abschluss dieses Moduls haben die Teilnehmer praktische Erfahrungen im Design, der Implementierung und dem Testen vonApplikationen im Internet of Services in einem kleinen Team gesammelt und dadurch Basiskenntnisse und Einblicke in den BereichenMobile Endgeräte, Kommunikation und Dienste, Location-based Services, Cloud Computing oder Digital Communities erlangt. Darüberhinaus haben die Teilnehmer wichtige Erfahrungen in der Organisation und Durchführung von IT Projekten gesammelt, was auchControlling, Reporting, Planning und Kommunikation mit externen Partnern beinhaltet. After completing this moldule, the participants have gained practical experience in designing, implementing, and testing of applications forthe internet of services within a small team and therefore gained significant knowledge and insights within the areas of mobile devices,communication and services, location-based services, cloud computing and digital communities. Furthermore, the participants have gainedimportant knowledge of how to organize and realize IT projects, including controlling, reporting, planning, and communicating with externalpartners.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: - Programming skills- Communication skills in english- Autonomous working style- Basic knowledge in the area of the chosen task



Modulbeschreibung

Internet of Services Lab

Modultitel:



Leistungspunkte:

9


Küpper, Axel

Sekretariat:

TEL 19

Ansprechpartner:

Grunert, Kai

URL:

http://www.snet.tu-berlin.de/internet-of-services

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]



Prüfungsbeschreibung:All in all 100 portfolio points can be achieved:

The final grade under the terms of § 47 (2) AllgStuPO is calculated according to the grading scheme no. 2 of faculty IV.

* Practical Implementation: the outcome of the project is assessed. For that the annotated source code, the reusability, the quality and thequantity of the resulting software is evaluated.

* Milestone Presentations: the presentation of the project in front of the whole course is assessed. For that the structure, presentation andlinguistic style, the slide design, the selected topics, the time management and the Q&A session is evaluated.

* Written Report: a written report that contains a description of the project is assessed. For that the structure, the completeness, theevaluation and the scientific working is assessed.

* Process of the Project: the process and progression of the project is assessed in regular meetings with the supervisor. For that theapproach, the project management methods, the motivation, the independent work, the time managment, the task distribution, the teamcollaboration, the communication with the supervisors, the conflict resolution, the self-reflection, the creativity, the application ofknowledge, the clarification of the task and the analytical thinking is assessed.

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang(Ergebnisprüfung) Milestone Presentations mündlich 25 20 - 30 min(Ergebnisprüfung) Practical Implementation praktisch 25 final software product(Ergebnisprüfung) Written Report schriftlich 25 25 - 50 pages(Lernprozessprüfung) Process of the Project praktisch 25 weekly project work


Lernergebnisse The general idea of this module is to give an introduction to approaches that uses features or processes of the human body as an input toobtain information that are otherwise difficult to access in the context of human-computer-interaction (HCI). - Basic understanding of neuronal processes and the relation of body regulation, emotion, cognition, and behavior.- Knowledge of current approaches in (evolutionary) psychology and neuroscience to emotions/affects.- Basic understanding of relevant physiological indicators of psychic processes- Expertise to assess existing and future approaches oto utilize bio/body signals in HCI and usablity research oto collect and analyze information about the user's current emotional state oto manipulate the user's mood oto identify and verify users- Ability to do critical (online) literature research- Presentation skills- Hands-on experience in an independent student research project The general idea of this module is to give an introduction to approaches that uses features or processes of the human body as an input toobtain information that are otherwise difficult to access in the context of human-computer-interaction (HCI). - Basic understanding of neuronal processes and the relation of body regulation, emotion, cognition, and behavior.- Knowledge of current approaches in (evolutionary) psychology and neuroscience to emotions/affects.- Basic understanding of relevant physiological indicators of psychic processes- Expertise to assess existing and future approaches oto utilize bio/body signals in HCI and usablity research oto collect and analyze information about the user's current emotional state oto manipulate the user's mood oto identify and verify users- Ability to do critical (online) literature research- Presentation skills- Hands-on experience in an independent student research project

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: SE Affective ComputingMandatory: completed Bachelor/Vordiplom in computer science, computer engineering, electrical engineeringDesirable: Basic signal processing skills and/or usability engineering knowledge SP Neuro-UsabilityMandatory: successful participation in the preceding seminar Affective ComputingDesirable: Basic signal processing skills and/or usability engineering knowledge



Modulbeschreibung

Introduction to Physiological Computing

Modultitel:



Leistungspunkte:

6


Möller, Sebastian

Sekretariat:

TEL 18

Ansprechpartner:

Hirsch, Tobias

URL:


Modulsprache:

Deutsch/Englisch

Kontakt:

[email protected]





PJ Neuro-Usability - project plan: The students are expected to make a proposal for a project as well as provide a time plan and division oftasks within the project

PJ Neuro-Usability - project mid term presentation: This is a slide deck that must be provided to showcase the progress, issues and layoutthe plan for the rest of the project.

PJ Neuro-Usability - project presentation: A final presentation will be presented where the students present results, and connect to othersimilar work.

SEM Affective Computing - oral presentation: Based on a given topic the students hold presentations either individually or in small groups.

SEM Affective Computing - handout: The students write a short scientific paper on the same topic as for the presentation.

SEM Affective Computing - written test: The final exam is problem solving oriented, requiring the students too apply the learnt theory toreal problems and provide a plan, to solve these problems.

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang(Deliverable assessment) PJ Neuro-Usability: project finalpresentation

mündlich 20 30 min

(Deliverable assessment) PJ Neuro-Usability: project midterm presentation

mündlich 20 30 min

(Deliverable assessment) PJ Neuro-Usability: project plan schriftlich 5 5 pages(Deliverable assessment) SEM Affective Computing:handout

schriftlich 15 15 pages

(Deliverable assessment) SEM Affective Computing: oralpresentation

mündlich 15 30 min

(Examination) SEM Affective Computing: written test schriftlich 25 90 min


Lernergebnisse * Verständnis grundlegender Prinzipien der Akustik, Audiotechnik und auditiven Wahrnehmung.* Grundlegende Kenntnisse der Aufnahme, Kodierung, Übertragung und Wiedergabe von Sprach- und Audiosignalen.* Grundlegende Kenntnisse von Raumakustik, Elektroakustik und Psychoakustik* Grundlegende Kenntnisse zum Hören, der Hörwahrnehmung und der vom menschlichen Gehör * general understanding of basic principles of acoustics, audio technology and auditive perception* basic knowledge of recording, coding, transmission and playback of speech and audio signals* basic knowledge of room acoustics, electro acoustics and psycho acoustics* basic knowledge of hearing, hearing perception and the human auditory system

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Als Voraussetzungen werden Grundkennnisse der Signalverarbeitung und der Physik als hilfreich gesehen, allerdings sind recht geringeKenntnisse ausreichend. Zu beiden Themen wird jeweils ein einführendes Grundlagenkapitel Bestandteil des Kurses sein.



Modulbeschreibung

Communication acoustics

Modultitel:

Communication acoustics

Kommunikationsakustik

Leistungspunkte:

6


Möller, Sebastian

Sekretariat:

TEL 18

Ansprechpartner:

Hirsch, Tobias

URL:


Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]

Prüfungsform: Benotet: Dauer/Umfang:schriftlich benotet 90 min


Lernergebnisse The success of computer and communication systems strongly depends on their performance, typically reflected in the perception ofservice quality. Optimizing system performance, subject to a set of resource and cost constraints, is thus a critical design goal for systemengineers. Performance evaluation allows us to quantify the service delivered by systems as well as the usage of resources. Thus, studentscompleting this module will gain the understanding of basic concepts of performance evaluation of computer communication systems. Theywill become familiar with the basics of analytical, experimental and simulative methods, as well as approaches to experiment planning.Students will also be able to understand application of these methods to computer networks and distributed systems. Finally, they will beable to design and execute performance evaluation and comparison of systems form the performance point of view. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: BSc module „Kommunikationsnetze” or similar knowledge is required.



Modulbeschreibung

Performance Evaluation of Computer Communication Systems

Modultitel:

Performance Evaluation of Computer Communication Systems

Leistungsbewertung von Kommunikationsnetzen

Leistungspunkte:

6


Wolisz, Adam

Sekretariat:

FT 5

Ansprechpartner:

Döring, Micha

URL:

http://www.tkn.tu-berlin.de/?108248#kstkn

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]




Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang(Deliverable assessment) Project work/ report praktisch 20 20h/ ~20 Seiten(Examination) Oral consultation mündlich 65 30min(Learning process review) Project presentation/ discussion mündlich 15 30min


Lernergebnisse Die Studierenden sind in der Lage, eigenständig die wesentlichen Verfahren des maschinellen Lernens auf neuen Daten anzuwenden. Diesumfasst Methoden zur Klassifikation, Regression, Dimensionsreduktion und Clustering. Darüber hinaus vermittelt das Modul dastheoretische Rüstzeug (Wahrscheinlichkeitstheorie, Optimierungstheorie), um Verfahren weiterzuentwickeln und theoretisch zu analysieren. The students are able to independently apply methods from machine learning on new data. This includes methods for classification,regression, dimensionality reduction and clustering. Moreover, the module teaches the mathematical skills (probability theory, optimizationtheory) needed to extend and theoretical analyze machine learning methods.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Programmierkenntnisse, gute Grundlagen in Mathematik, insbesondere Lineare Algebra, Analysis, Wahrscheinlichkeitsrechnung. DiesesModul ist auch für Bachelorstudierende geeignet.



Modulbeschreibung

Machine Learning 1

Modultitel:

Machine Learning 1

Maschinelles Lernen 1

Leistungspunkte:

6


Müller, Klaus-Robert

Sekretariat:

MAR 4-1

Ansprechpartner:

keine Angabe

URL:

https://wiki.ml.tu-berlin.de/wiki/

Modulsprache:

Deutsch/Englisch

Kontakt:

[email protected]

Prüfungsform: Benotet: Dauer/Umfang:schriftlich benotet 120 Minuten


Lernergebnisse Mit dem erfolgreichen Abschluss dieses Moduls erhalten Studenten einen Überblick über die derzeitig und zukünftig eingesetzten Dienstebzw. Dienstinfrastrukturen des mobilen Internets. Sie entwickeln anhand des Vergleichs mit statischen Netzwerken ein Verständnis für diespeziellen Charakteristika mobiler Netzwerke und lernen alles über die Vorteile und faszinierenden Möglichkeiten mobiler Dienste wiestandortbasierter Dienste und dem Ubiquitous Computing kennen. Allerdings werden sie auch auf die Probleme und Grenzen derBereitstellung mobiler Dienste aufmerksam gemacht, um diese während der Entwicklung mobiler Dienste berücksichtigen zu können.Außerdem werden ihnen verschiedene alternative Realisierungen von Diensten (z.B. geräte- und netzwerkzentrierte Architekturen) erörtertund Einblicke in Dienstplattformen, nützliche Funktionen und Betriebssysteme mobiler Endgeräte gewährt. Students who have successfully finished this module have an overview of current and future services and service infrastructures in theMobile Internet. They have developed an understanding of the special characteristics of mobile networks - compared to fixed infrastructures- and have learned about the benefits of mobile services and the fascinating prospects of emerging areas such as Location-based Servicesand Ubiquitous Computing. However, they are also aware of the problems and limits of mobile service provisioning and know how to copewith these deficiencies when designing them. Furthermore, they have good knowledge of different alternatives of realizing services (forexample, device versus network centric approaches) and an overview of related service platforms, auxiliary functions, and operatingsystems of mobile devices.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Mandatory: basic knowledge of computer science and Internet/network architecturesDesirable: knowledge of distributed systems



Modulbeschreibung

Mobile Services

Modultitel:

Mobile Services

Mobile Services

Leistungspunkte:

6


Küpper, Axel

Sekretariat:

TEL 19

Ansprechpartner:

Rodriguez Garzon, Sandro

URL:

http://www.snet.tu-berlin.de/moses

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]



Lernergebnisse - To understand the technology evolution to multicore architectures.To become familiar with different types of multicore architectures such as cache coherent, shared memory architectures, distributedmessage-passing architectures, and Graphics Processing Units (GPUs).To understand how different multicore architectures are programmed.To be able to select the most suitable multicore architecture for an application domain.To be able to read and understand the principles of shared memory parallel programming.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: An introductory course on computer architecture (e.g. TechGI 2 or Rechnerorganisation), good programming skills, preferably in C/C++.



Modulbeschreibung

Multicore Systems

Modultitel:

Multicore Systems

Mehrkernsysteme

Leistungspunkte:

6


Juurlink, Bernardus

Sekretariat:

EN 12

Ansprechpartner:

Juurlink, Bernardus

URL:


Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]



Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang(Deliverable assessment) 5 assignments (weighted 15, 12,10, 8 and 5 points)

schriftlich 50 jeweils 3 Wochen

(Examination) Final Test schriftlich 50 90 min


Lernergebnisse Most modern computer systems are inherently distributed and networked: from multi-core computer architectures over wireless sensorsystems and datacenters to peer-to-peer systems. Accordingly, network algorithms are needed to design and operatethese computer systems in a scalable and robust way. The goal of this lecture is to provide the students with tools and techniques to reason about efficient network algorithms. The lecture isproblem-oriented and structured into different fundamental princi-ples, such as Randomization,Decentralization, Indirection, etc. Each lecture will cover a different basic problem (such as Load Balancing, Medium Access, SymmetryBreaking, etc.) and will be self-contained. By the end of the lecture, the student will be able to develop her/his own network algorithms, and formally prove correctness as well ascomplexity guarantees (e.g., on the computational or message complexity). The students will also have a good understanding of when to apply which principle, i.e., where randomization can be useful and where not,or to which extent a distributed system should be decentralized. The students will also have a good idea of the different natures of today's networks. If time permits, we will also extend our discussionbeyond computer networks and have an algorithmic look at social networks. This module is principally designed to impart:technical skills: 40x, method skills: 40x, system skills 10x, social skills 10x no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Desirable - knowledge and qualifications equivalent to: * BINF-GL - MPGI1 Algorithmische und funktionale Lösung diskreter Probleme* BINF-GL - MPGI2 Algorithmen und Datenstrukturen im imperativen Stil* Network Protocols and Architectures* English language



Modulbeschreibung

Network Algorithms

Modultitel:

Network Algorithms

Netzwerkalgorithmen

Leistungspunkte:

6


Feldmann, Anja

Sekretariat:

MAR 4-4

Ansprechpartner:

Ludwig, Arne

URL:

http://www.inet.tu-berlin.de/

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]

Prüfungsform: Benotet: Dauer/Umfang:schriftlich benotet


Lernergebnisse The students know the basic principles, algorithms and architectures of computer networks. They are able to understand complexcorrelations and to interpret results of simulations. The goal is to master the basics of communications in computer networks, who hopefullyhave a long half-life period. This means that the discussed principles outlast current mainstreams. This course is principally designed to impart:Technical skills 50x, method skills 10x, system skills 30x , social skills 10x no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Knowledge of the compulsory modules of Bachelor studies is mandatory.Desirable: good English language skills.



Modulbeschreibung

Network Architectures - Basics

Modultitel:

Network Architectures - Basics

Netzwerkarchitekturen - Grundlagen

Leistungspunkte:

6


Feldmann, Anja

Sekretariat:

MAR 4-4

Ansprechpartner:

Ludwig, Arne

URL:


Modulsprache:

Deutsch/Englisch

Kontakt:

[email protected]

1.) Hausaufgaben Network Protocols and Architectures

Prüfungsform: Benotet: Dauer/Umfang:schriftlich benotet 30 Min


Lernergebnisse After successful completion of the project the students are capable of solving small tasks on their own. This includes background research,documentation and management of the project. Ths module imparts 10–20% professional competence, 30% methodological competence, 25–35% system competence, 25% socialcompetence. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Knowledge of the compulsory modules of Bachelor studies and the Master module “Network architectures – basics” is mandatory.Desirable: good English language skills.



Modulbeschreibung

Network Architectures - Master Project

Modultitel:

Network Architectures - Master Project

Netzwerkarchitekturen - Master Projekt

Leistungspunkte:

12


Feldmann, Anja

Sekretariat:

MAR 4-4

Ansprechpartner:

Ludwig, Arne

URL:


Modulsprache:

Deutsch/Englisch

Kontakt:

[email protected]



Prüfungsbeschreibung:Overall, there are 100 (points) Portfoliopunkte:- practical part including the thesis (70 points)- presentation (30 points)

The grade will be determined based on the grading scheme 2 from department IV.

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/UmfangPractical part including thesis praktisch 70 6 MonatePresentation mündlich 30 30 Min


Lernergebnisse This lab course (Praktikum) trains in the configuration of networking components like switches and routers. After a successful completionthe students are capable of configuring routing protocols and policies, setting up VLANs and basic IPv4 / IPv6 networks as well astroubleshooting basic problems arising in that context.Likewise experiment planning, setup and performance are taught. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Good knowledge of the Master module “Network architectures – basics” (or equivalent) and the ability towork with the Linux command line as well as scripting languages is required. Fulfillment of therequirements has to be proven prior to admissionDesirable: good English language skills.



Modulbeschreibung

Netzwerkarchitekturen - RouterLab

Modultitel:

Netzwerkarchitekturen - RouterLab

Network Architectures - RouterLab

Leistungspunkte:

9


Feldmann, Anja

Sekretariat:

MAR 4-4

Ansprechpartner:

Foucard, Damien Jean MarieDaniel

URL:


Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]



Prüfungsbeschreibung:Successful participation in the lab course (Praktikum) requires continuous attendance and activeparticipation, accepted solutions of the work sheets.The grade will be determined by the weighted average grades of all solutions (Portfolioprüfung). Students need a minimum totalpercentage, to pass the lab course.

The oral test will take place after the first two (ungraded) lab assignments, and will be based on their content. Ongoing worksheets will behanded in weekly and discussed in review meetings, which are part of the examination elements.

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang(Examination) Oral test mündlich 12 30 Minuten(Learning process review) 8 lab assignments with reviewmeetings, 11 points each

praktisch 88 20 Minuten


Lernergebnisse The successful completion of the seminar enables the participants to understand recent, complex, and professional literature and tosummarize the work. Furthermore, every participant acquires profound knowledge in his/her small topic. This course is principally designed to impart:technical skills 20x method skills 35x, system skills 10x, social skills 35x. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Mandatory is the compulsory module "TechGI4 Rechnernetze und Verteilte Systeme", Desirable: good English language skills, the module"Network Architectures - Basics"



Modulbeschreibung

Network Architectures - Seminar

Modultitel:

Network Architectures - Seminar

Netzwerkarchitekturen - Seminar

Leistungspunkte:

3


Feldmann, Anja

Sekretariat:

MAR 4-4

Ansprechpartner:

Ludwig, Arne

URL:


Modulsprache:

Deutsch/Englisch

Kontakt:

[email protected]



Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfangpresentation mündlich 50 30 Minseminar paper schriftlich 50 1 semester


Lernergebnisse The goal is to understand the theoretical background and technical details of the respective lecture (routing, security, measurement) as wellas the basics of the whole range of topics. Illustrative examples deepen the comprehension such that a practical implementation of the topicat hand is obvious. These lectures are the basis on which projects and theses can be built upon. Furthermore, every participant acquiresprofound knowledge in his confined topic. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Good knowledge of the compulsory modules of Bachelor studies and the Master module "Network architectures - basics" is mandatory.Desirable: good English language skills.



Modulbeschreibung

Network Architectures Specialization (big)

Modultitel:

Network Architectures Specialization (big)

Netzwerkarchitekturen Spezialisierung (groß)

Leistungspunkte:

9


Feldmann, Anja

Sekretariat:

MAR 4-4

Ansprechpartner:


URL:


Modulsprache:

Deutsch/Englisch

Kontakt:

[email protected]

Prüfungsform: Benotet: Dauer/Umfang:mündlich benotet 30


Lernergebnisse The goal is to understand the theoretical background and technical details of the respective lecture (routing, security, measurement) as wellas the basics of the whole range of topics. Illustrative examples deepen the comprehension such that a practical implementation of the topicat hand is obvious. These lectures are the basis on which projects and theses can be built upon. Furthermore, every participant acquiresprofound knowledge in his confined topic. This module is principally designed to impart:technical skills 50x , method skills 10x , system skills 30x , social skills 10x no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Good knowledge of the compulsory modules of Bachelor studies and the Master module "Network architectures - basics" is mandatory.Desirable: good English language skills.



Modulbeschreibung

Network Architectures Specialization (small)

Modultitel:

Network Architectures Specialization (small)

Netzwerkarchitekturen Spezialisierung (klein)

Leistungspunkte:

6


Feldmann, Anja

Sekretariat:

MAR 4-4

Ansprechpartner:

Ludwig, Arne

URL:


Modulsprache:

Deutsch/Englisch

Kontakt:

[email protected]

Prüfungsform: Benotet: Dauer/Umfang:mündlich benotet 30 Min


Lernergebnisse After completion of this module, the students have gained profound hands-on experience working with IEEE 802.11-based wireless accesspoints, OpenWrt and essential network measurement, debugging and analyzing tools. Essentially, they will acquire the basics in the field ofIEEE 802.11-based network management and configuration including authentication, association, encryption schemes and capabilitymanagement. Moreover, they will measure and evaluate the impact of wireless interference, rate and power control on the transport layerperformance. They will build up technical expertise on IEEE 802.11 behavior in wireless networking environments through variousexperiment setups and performance evaluations. This course is principally designed to impart:technical skills 30x, method skills 30x, system skills 30x, social skills 10x no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Good knowledge of the Master module "Network architectures - basics" (or equivalent) and the ability to work with the Linux command lineas well as scripting languages is required. Fulfillment of the requirements has to be proven prior to admission.Desirable: good English language skills.



Modulbeschreibung

Network Architectures - WirelessLab

Modultitel:



Leistungspunkte:

9


Feldmann, Anja

Sekretariat:

MAR 4-4

Ansprechpartner:


URL:


Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]


Notenschlüssel:Dieses Prüfung verwendet einen eigenen Notenschlüssel (siehe Prüfungsformbeschreibung).

Prüfungsbeschreibung:Overall, there are 100 (points) Portfoliopunkte:

- 1x Oral debriefing of the tools of the trade (12 pts)- 8x Written protocol + short debriefing (11 pts each)

The grade will be determined based on the grading scheme 2 from department IV.

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang8x Written protocol + short debriefing (11 pts each) flexibel 88 1 SemesterOral debriefing mündlich 12 30 Min


Lernergebnisse Students completing this module have gained understanding of the basic principles and technologies behind networked embeddedsystems. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: The course assumes founded knowledge in networking (e.g., BSc module Kommunikationsnetze), operating systems (e.g. Linux, TinyOS)and embedded programming (e.g. C, C++).



Modulbeschreibung

Networked Embedded Systems

Modultitel:

Networked Embedded Systems

Vernetzte eingebettete Systeme

Leistungspunkte:

6


Wolisz, Adam

Sekretariat:

FT 5

Ansprechpartner:

Handziski, Vlado

URL:

http://www.tkn.tu-berlin.de/?108248#nes

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]




Further details:

IV: In-class presentation: Each student is asked to prepare one ~30 min in-class presentation on a selected NES technology. The rawmaterials for the preparation of the in-class presentations are made available to the students. Evaluated are presentation aspects like:quality of the content and the coverage, presentation organization and style, capability to answer follow-up questions as part of the in-classdiscussion (see "advocate" role below).

IV: "Advocate" role and in-class discussions: After each presentation there is a short in-class discussion under the guidance of a studentthat is named as "advocate" for this particular talk. Attendance and active participation in the discussion (with comments, questions, etc.) isexpected from all students. Like the main presenter, the "advocate" has to familiarize himself with the raw materials for the presentationand should be capable of asking critical follow-up questions and to guide the in-class discussion with the help of the docent.

IV: In-class quiz: After the completion of a cluster of in-class presentations in a given topical area, the students take part in a short ~15 minwritten quiz that checks the level of acquired knowledge from the in-class presentations and the follow-up discussions

IV: Final written test: After the completion of all in-class presentations, the students take part in a ~45 min final test that checks the overalllevel of acquired knowledge from the in-class presentations and the follow-up discussions.

IV: Project assignment: Organized in small teams (3-4 persons), the students are asked to design, develop and demonstrate a relativelysimple but complete NES application that involves data acquisition, processing and communication, thus gaining hands-on experience inworking with state-of-the-art NES hardware and software. Evaluated are: two "project milestone presentations" (intermediate and finalpresentation) using the same criteria as for the "in-class presentations", a "project demo" (general functionality, achievement of designgoals, effective use of HW and SW) and a "final project review" (team work, code quality, documentation, effective use of version controltools). Students are also asked to self-evaluate the relative contribution of each team member as part of the team, which is considered inthe formation of the final individual marks for the project assignment.


Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/UmfangIV "Advocate" role, attendance and in-class discussions(Learning process review)

mündlich 4 30 min

IV 2 In-class quizzes, 5 points each (Examination) schriftlich 10 2x 15 minIV 2 Project milestone presentations, 6 points each(Deliverable assessment)

mündlich 12 2x 30 min

IV Final project review (Deliverable assessment) praktisch 10 30 minIV Final written test (Examination) schriftlich 36 45 minIV In-class presentation assignment (Deliverableassessment)

mündlich 20 30 min

IV Project demo (Deliverable assessment) praktisch 8 30 min


Lernergebnisse The main objective of this module is to improve the technical knowledge in the area of communication networks, and in particular, studentswill gain a deeper understanding of specific technologies and their characteristics (basic functionality, adjustments to user requirements,etc.). Students will have the opportunity to broaden their knowledge of specific communication technologies (UMTS/LTE, Internet,multimedia, ad-hoc, sensor networks, etc.). This course will also provide a possibility to improve the knowledge of the overlapping areas ofmany different communication technologies that will be discussed from different perspectives (wireless communication, high-speednetworks). Additionally, during the seminars students will have the opportunity to elaborate on the chosen technology or technology-orientedproblem and discuss it in front of a bigger audience. This will help to develop practical presentation skills as well as critical thinking. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: BSc Module „Kommunikationsnetze“ or similar knowledge.



Modulbeschreibung

Network Technologies (Medium)

Modultitel:

Network Technologies (Medium)

Netzwerktechnologien (Mittel)

Leistungspunkte:

9


Wolisz, Adam

Sekretariat:

FT 5

Ansprechpartner:

Wolisz, Adam

URL:

http://www.tkn.tu-berlin.de/?108248#ktechm

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]



Prüfungsbeschreibung:In total 100 Portfolio points can be obtained:* Seminar (34 Portfolio points),* Two lectures out of: VL Modern Wireless Networks, VL High-speed Network Technologies, VL Ad-hoc- and Sensor Networks or IVContent Delivery Techniques (each lecture or IV 33 Portfolio points)

* VL Modern Wireless Networks - written test (Examination) 33 Points - < 90 min* VL High-speed Network Technologies - oral consultation (Examination) 33 Points - 30min* VL Ad-hoc and Sensor Networks - final lecture written test (Examination) 33 Points - < 90 min* IV Content Delivery Techniques - oral exam 23 Points, Kategorie mündlich, 30 Minuten* IV Content Delivery Techniques - project results 10 Points, Kategorie praktisch, 30h ongoing

The final module grade will be given according to the §47 (2) AllgStuPO, using grade scheme (Notenschlüssel) 2 of Faculty IV.

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/UmfangSEM Network Technologies - written report anddocumentation (Deliverable assessment)

schriftlich 19 about 10-12 pages

SM Network Technologies - attendance and discussion(Learning process review)


SM Network Technologies - presentation (Examination) mündlich 10 20 minTwo lectures: each lecture or IV 33 Portfolio points flexibel 66 siehe

Prüfungsformbeschreibung


Lernergebnisse The main objective of this module is to improve the technical knowledge in the area of communication networks, and in particular, studentswill gain a deeper understanding of specific technologies and their characteristics (basic functionality, adjustments to user requirements,etc.). Students will have the opportunity to broaden their knowledge of specific communication technologies (UMTS/LTE, Internet,multimedia, ad-hoc, sensor networks, etc.). This course will also provide a possibility to improve the knowledge of the overlapping areas ofmany different communication technologies that will be discussed from different perspectives (wireless communication, high-speednetworks). Additionally, during the seminars students will have the opportunity to elaborate on the chosen technology or technology-orientedproblem and discuss it in front of a bigger audience. This will help to develop practical presentation skills as well as critical thinking. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: BSc Module „Kommunikationsnetze“ or similar knowledge is required.



Modulbeschreibung

Network Technologies (Small)

Modultitel:

Network Technologies (Small)

Netzwerktechnologien (Klein)

Leistungspunkte:

6


Wolisz, Adam

Sekretariat:

FT 5

Ansprechpartner:

Wolisz, Adam

URL:

http://www.tkn.tu-berlin.de/?108248#ktechs

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]



Prüfungsbeschreibung:In total 100 Portfolio points can be obtained:* Seminar (50 Portfolio points),* One lecture out of: VL Modern Wireless Networks, VL High-speed Network Technologies, VL Ad-hoc- and Sensor Networks or IVContent Delivery Techniques (each lecture 50 Portfolio points).

* VL Modern Wireless Networks - written test (Examination) 50 Points - < 90 min* VL High-speed Network Technologies - oral consultation (Examination) 50 Points - 30min* VL Ad-hoc and Sensor Networks - final lecture written test (Examination) 50 Points - < 90 min* IV Content Delivery Techniques - oral exam 35 Points, Kategorie mündlich, 30 Minuten* IV Content Delivery Techniques - project results 15 Points, Kategorie praktisch, 30h ongoing

The final module grade will be given according to the §47 (2) AllgStuPO, using grade scheme (Notenschlüssel) 2 of Faculty IV.

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/UmfangSEM Network Technologies - attendance and discussion(Learning process review)


SEM Network Technologies - presentation (Examination) mündlich 15 20 minSEM Network Technologies - written report anddocumentation (Deliverable assessment)

schriftlich 28 about 10-12 pages

One lecture. each lecture 50 Portfolio points flexibel 50 siehePrüfungsformbeschreibung


Lernergebnisse After successful completion of the project the students are capable of solving small tasks on their own. This includes background research,documentation and management of the project. Ths module imparts 10–20% professional competence, 20% methodological competence, 40–50% system competence, 20% socialcompetence. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Knowledge of the compulsory modules of Bachelor studies and the Master module “Network architectures – basics” is mandatory.Desirable: good English language skills.



Modulbeschreibung

Network Architectures - Master Project (small)

Modultitel:

Network Architectures - Master Project (small)

Netzwerkarchitekturen - Master-Projekt (klein)

Leistungspunkte:

6


Feldmann, Anja

Sekretariat:

MAR 4-4

Ansprechpartner:

Ludwig, Arne

URL:


Modulsprache:

Deutsch/Englisch

Kontakt:

[email protected]



Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfangpractical part including the thesis praktisch 70 6 Monatepresentation mündlich 30 30 Min


Lernergebnisse Graduates of this module are endued with competences in the following areas: services, protocols, and elements of infrastructures withinclassical wired and mobile circuit-switched telecommunication networks, IP based Next Generation Networks (NGNs) and they will be ableto identify prospective challenges of the Internet (Future Internet). no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Knowledge of technologies in the area of wired and wireless communication networks is required (e.g. “Telekommunikationsnetze”).



Modulbeschreibung

Next Generation Networks - Basis 1

Modultitel:



Leistungspunkte:

9


Magedanz, Thomas

Sekretariat:

MAR 5-5

Ansprechpartner:

Willner, Alexander

URL:

http://av.tu-berlin.de/teaching

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]



Prüfungsbeschreibung:The module consists of two course achievements and in total you can acquire 100 points (Portfoliopunkte): - The 5G lecture will be examined by a written test (80 min, 65 points). - The IIoT lecture will be examined by a written test (80 min, 35 points). - The seminar consists of two parts and in total you can acquire 35 points (Portfoliopunkte): a presentation and a written report - bothaccount for 17,5 points.The final grade of the module is determined based on the School IV grading system 2 (§ 47 (2) AllgStuPO).

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang5th Generation Mobile Networks (5G) schriftlich 65 80 Min.Wahlpflichtveranstaltung (siehe Prüfungsbeschreibung) flexibel 35 siehe Prüfungsbeschreibung


Lernergebnisse Students who have successfully finished this module have an advanced knowledge of operating systems. They are aware of differentarchitectural approaches and know their advantages and disadvantages. They have acquired the ability for well-founded design decisionsbased on qualitative and quantitative arguments. They have a sound knowledge of modern approaches like microkernels, virtual machines,and distributed operating systems. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Basic bachelor knowledge on operating systems and computer architecture is required.



Modulbeschreibung

Operating System Design

Modultitel:

Operating System Design

Betriebssystemkonzepte

Leistungspunkte:

6


Heiß, Hans-Ulrich

Sekretariat:

EN 6

Ansprechpartner:

keine Angabe

URL:


Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]

1.) [KBS] Operating System Design Assignments



Lernergebnisse Ability to solve a specific development problem in the area of operating systems as a team. Competence in design of concurrent software,teamwork, project management, documentation, presentation. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Sound knowledge of operating systems, embedded operating systems, or security aspects (depending on the actual topics of the seminar).Additionally a good programming experience is needed (depending on the project, most likely C, C++, C#, or Java).



Modulbeschreibung

Operating System Project & Seminar

Modultitel:

Operating System Project & Seminar

Betriebssystem-Projekt und -Seminar

Leistungspunkte:

9


Heiß, Hans-Ulrich

Sekretariat:

EN 6

Ansprechpartner:

keine Angabe

URL:


Modulsprache:

Deutsch/Englisch

Kontakt:

[email protected]



Prüfungsbeschreibung:Insgesamt können 100 Portfoliopunkte erreicht werden:

Die Gesamtnote gemäß § 47 (2) AllgStuPO wird nach dem Notenschlüssel 2 der Fakultät IV ermittelt.

After successful completion a seminar and project certificate will be issued which meet the master's program's requirements.

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/UmfangProject Implementation praktisch 30 100 hoursProject final presentation mündlich 20 60 minutesProject final report schriftlich 20 10 pagesSeminar paper schriftlich 15 6 pagesSeminar presentation mündlich 15 20 minutes


Lernergebnisse Students who have successfully finished this module have a good knowledge of different parallel architectures. They are capable to designand analyze parallel algorithms for different target architectures. They know how to implement them on different parallel architectures withstate-of-the-art tools. They also know, how to manage parallel computers for multiprogramming and how to solve the partitioning, mapping,load balancing and scheduling problems. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Bachelor in Computer Science or related; basic knowledge in computer architecture, operating systems, algorithms and data structures; Cprogramming.



Modulbeschreibung

Parallel Systems

Modultitel:

Parallel Systems

Parallele Systeme

Leistungspunkte:

6


Heiß, Hans-Ulrich

Sekretariat:

EN 6

Ansprechpartner:

keine Angabe

URL:


Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]

1.) [KBS] Parallel Programming Assignments

Prüfungsform: Benotet: Dauer/Umfang:mündlich benotet 30 minutes


Lernergebnisse . On successful completion, students will be able to: - apply the approach of parameterized complexity analysis to solve computationally hard (NP-hard) problems- design and analyze parameterized algorithms- identify practically relevant and tractable special cases of problems that are computationally hard in general- use complexity-theoretic methods to determine the limits of parameterized algorithmics

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Basic knowledge on algorithms



Modulbeschreibung

Parameterized Algorithmics

Modultitel:

Parameterized Algorithmics

Parametrisierte Algorithmik

Leistungspunkte:

6


Niedermeier, Rolf

Sekretariat:

TEL 5-1

Ansprechpartner:

Thielcke, Christlinde

URL:

http://www.akt.tu-berlin.de/menue/teaching

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]



Lernergebnisse The course deals with mathematic-physical modelling of a sensor by using the photographic camera as example. The modelling iscompletely expressed by algebraic projective geometry. Not only studying object reconstruction using image data of a multifaceted sensor,but and first of all the complete modelling of technically relevant issues in a homogeneous mathematical framework is important in thiscourse. This framework is also used for 3D-computer graphics. Interdisciplinary application of the contents are demonstrated using variousillustrative examples from e.g. manufacturing industries to geography, medicine and social sciences. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Modul 20363 (Lineare Algebra für Ingenieurwissenschaften)



Modulbeschreibung

Photogrammetric Computer Vision

Modultitel:



Leistungspunkte:

6


Hellwich, Olaf

Sekretariat:

MAR 6-5

Ansprechpartner:

Dennert, Marion

URL:

http://www.cv.tu-berlin.de/

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]



Lernergebnisse Students gain practical experience in dealing with modern communication systems, their design, evaluation and implementation. The focusis put primarily on modern systems of wireless mobile communications, as well as Internet protocols and applications. Skills obtained in thismodule will enable students to design, implement and evaluate modern communication systems. Thanks to working in small teams,graduates also develop project management and team working skills. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: The contents of the BSc module „Kommunikationsnetze” or at least "Rechnernetze und Verteilte Systeme ("Computer Networks andDistributed Systems") is essential. Students should consider choosing only projects for which the required expertise of software and/ordevelopment tools had been previously acquired. The individual requirements are dependent on the project and can be found in the detailed project description at the following website:http://www.tkn.tu-berlin.de/menue/tknteaching/studentenprojekte/parameter/en/



Modulbeschreibung

Project in advanced network technologies

Modultitel:

Project in advanced network technologies

Projekt in erweiterten Netzwerktechnologien

Leistungspunkte:

6


Wolisz, Adam

Sekretariat:

FT 5

Ansprechpartner:

Döring, Micha

URL:

http://www.tkn.tu-berlin.de/menue/tknteaching/studentenprojekte/parameter/en/

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]




The mark will take into account creativity, project management, presentations, as well as the actual implementation and evaluation of theproposed solution. The project needs to be documented with a final report and a survey page in the Internet.

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang(Deliverable assessment) Final report schriftlich 20 ~20-30 pages(Deliverable assessment) Survey page schriftlich 10 one A4 page(Learning process review) 3 Milestone presentations (10points each)

mündlich 30 3x1h

(Learning process review) Self organization of work &solution quality



Lernergebnisse Die Studierenden sind in der Lage, eine komplexere Fragestellung aus dem Forschungsgebiet der Statistischen Methoden in KI undMachinellem Lernen selbstständig zu bearbeiten und die Resultate anschließend adäquat zu präsentieren.Die Fähigkeiten umfassen: Literaturarbeit, Präzisierung der vorgegebenen Fragestellung, Planung, Durchführung und Bewertung derwissenschaftlichen Arbeit, adäquate Präsentation und Diskussion der erzielten Resultate. Students are able to work on complex questions in the field of statistical methods in ai and ml and present the results properly.The abilities involve: working with literature, precision of specified questions, planning, execution and evaluation of scientific work,presentation and discussion of obtains results.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Eine vorherige Teilnahme an der Vorlesung Probabilistic and Bayesian Modelling in Machine Learning and Artificial Intelligence oderäquivalente Kenntnisse werden vorausgesetzt. Für die Bearbeitung der Projekte sind außerdem Grundkenntnisse in Mathematik (LineareAlgebra, Analysis, Stochastik) sowie Programmierkenntnisse erforderlich.



Modulbeschreibung

Projekt: Statistische Methoden in KI und ML

Modultitel:

Projekt: Statistische Methoden in KI und ML

Project: Statistical Methods in AI and ML

Leistungspunkte:

9


Opper, Manfred

Sekretariat:

MAR 4-2

Ansprechpartner:

Ruttor, Andreas

URL:

http://www.ki.tu-berlin.de/menue/lehre

Modulsprache:

Deutsch/Englisch

Kontakt:

[email protected]


Notenschlüssel:Dieses Prüfung verwendet einen eigenen Notenschlüssel (siehe Prüfungsformbeschreibung).


Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang(Ergebnisprüfung) Seminarvortrag mündlich 40 45 Minuten(Ergebnisprüfung) Projektbericht schriftlich 60 3 Std.


Lernergebnisse Graduates of this module are able to master methods and techniques with which the quality of embedded systems can be systematicallyensured, in particular computer-aided verification and test automation techniques. They have knowledge about existing techniques andknow how to apply them. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Knowledge from bachelor modules in Computer Science/Technical Computer Science or the like. Recommended are basic skills in softwareengineering for embedded systems.



Modulbeschreibung

Quality Assurance of Embedded Systems

Modultitel:



Leistungspunkte:

6


Glesner, Sabine

Sekretariat:

TEL 12-4

Ansprechpartner:

Herber, Paula

URL:

keine Angabe

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]

1.) [PES] 2 bestandene Tests

Prüfungsform: Benotet: Dauer/Umfang:mündlich benotet 20 - 30 min


Lernergebnisse - After completion participants will have acquired the necessary knowledge and skills to read, discuss, understand, present, and summarizeoriginal research in the field of computer architecture and follow original research talks. They are able to provide feedback on each other’swork and to formulate research questions. They are further able to write a review paper about recent developments in computerarchitecture.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Module Advanced Computer Architecture or a similar course



Modulbeschreibung

Recent Advances in Computer Architecture

Modultitel:

Recent Advances in Computer Architecture

Aktuelle Fortschritte im Bereich Rechnerarchitekturen

Leistungspunkte:

3


Juurlink, Bernardus

Sekretariat:

EN 12

Ansprechpartner:

Juurlink, Bernardus

URL:


Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]



Prüfungsbeschreibung:Grading system 2 will be used:

95% or more1.090% or more1.385% or more1.780% or more2.075% or more2.370% or more2.765% or more3.060% or more3.355% or more3.750% or more4.0Less than 50%5.0

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang(Deliverable assessment) Presentation praktisch 50 20 min(Deliverable assessment) Written review schriftlich 50 jeweils 2 Wochen


Lernergebnisse Graduates of this module are able to understand current research papers in the field of embedded systems, software engineering,verification and/or testing and to present their results. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Knowledge from bachelor modules in Computer Science/Technical Computer Science/Software Engineering or the like.



Modulbeschreibung

Seminar Software and Embedded Systems Engineering

Modultitel:



Leistungspunkte:

3


Glesner, Sabine

Sekretariat:

TEL 12-4

Ansprechpartner:

Jähnig, Nils Erik

URL:

http://www.sese.tu-berlin.de/menue/studium_und_lehre/

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]



Prüfungsbeschreibung:The students have to prepare a written report of 6-9 pages and a presentation. They also have to write reviews of reports of otherstudents. Students also have to contribute to the Question & Answer session of the talks of other participants.

According to § 47 (2) AllgStuPO the final mark is calculated using the grading key 2 of school IV.

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/UmfangPresentation mündlich 45 45 minReport schriftlich 45 6 -9 pReviews schriftlich 10 2 p


Lernergebnisse This is a Master Degree module on special topics in the area of Communications Network Security and Autonomous Security. Aftercompletion of this module students will have deep understanding of:-state of the art security problems and solutions for communications networks,-security needs of future systems, communications networks and Internet The seminar will enable students to analyse and understand security needs of future communications networks. Students will be able tofollow state of the art research results published in high rank conferances and journals. Module will cover the topics which are not only inthe interest of research institutes and academies but also industries. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Basic understanding in:- Computer Communications Networks and Operating Systems- Network Security and Cryptography- Algorithms



Modulbeschreibung

Special Topics in Communications Networks and Autonomous Security

Modultitel:



Leistungspunkte:

3


Albayrak, Sahin

Sekretariat:

TEL 14

Ansprechpartner:

Bsufka, Karsten

URL:

http://www.aot.tu-berlin.de/index.php?id=2662

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]




Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang(Ergebnisprüfung) Presention: Slides schriftlich 10 20 slides(Ergebnisprüfung) Presentation: Content praktisch 30 40 minutes(Ergebnisprüfung) Presentation: Talk mündlich 10 40 minutes(Ergebnisprüfung) Seminar text schriftlich 50 10 - 30 pages


Lernergebnisse - The students gain:- Understanding of the most important principels of acoustical human-computer interaction.- Basic knowledge of the production, transmission and perception of speech signals.- Basic knowledge of the transmission and coding of speech and audio signals- Basic knowledge of speech-technological systems (speech recognition, speech synthesis, spoken dialogue systems)- Practical experience in the design of acoustical human-computer interfaces.- Presentation and knowledge transfer skills

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Mandatory: NoneDesirable: Basic knowledge of signal processing.



Modulbeschreibung

Speech Signal Processing and Speech Technology

Modultitel:

Speech Signal Processing and Speech Technology

Sprachsignalverarbeitung und Sprachtechnologie

Leistungspunkte:

6


Möller, Sebastian

Sekretariat:

TEL 18

Ansprechpartner:

Hirsch, Tobias

URL:


Modulsprache:

Deutsch/Englisch

Kontakt:

[email protected]




Schriftliche Tests: Es werden zwei schriftliche Leistungsstandüberprüfungen durchgeführt (je 40min). Die erste Überprüfung wird etwa denLernstand zur Hälfte des Semester abfragen und die zweite den Lernstand am Ende des Semesters.

Hausaufgaben: Es wird die Fähigkeit überprüft erlerntes Wissen anhand von konkreten Programmieraufgaben anzuwenden. Diese werdenzweimalig im Semester als einzureichende Hausaufgabe abgefragt.

Demonstration eines Sprachdialogsystems: Zum Ende des Kurses wird ein Projekt durchgeführt, welches die Studierenden selbstständigerarbeiten und präsentieren

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang(Ergebnisprüfung) 2 Hausaufgaben à 10 Punkte schriftlich 20 6 Programmieraufgaben als

Zweiergruppe(Lernprozessevaluation) Demonstration einesSprachdialogsystems

praktisch 10 10-15 min als Gruppe

(Punktuelle Leistungsabfrage) Schriftlicher Test 1 schriftlich 35 40 Minuten(Punktuelle Leistungsabfrage) Schriftlicher Test 2 schriftlich 35 40 Minuten


Lernergebnisse Students gain- Knowledge in working on specific State-of-the-Art topics in the field of Usability.- Measurement of quality and usability of interactive Systems.- Practical experience in technical realization of human-machine interfaces.- Knowledge of the design and implementation cycle of interactive systems.- Practical proving of the knowledge in quality and usability judgement on selected technical systems.- Presentation of project work. Students gain- Knowledge in working on specific State-of-the-Art topics in the field of Usability.- Measurement of quality and usability of interactive Systems.- Practical experience in technical realization of human-machine interfaces.- Knowledge of the design and implementation cycle of interactive systems.- Practical proving of the knowledge in quality and usability judgement on selected technical systems.- Presentation of project work.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Basic knowledge in information and communication technologies is recommended.



Modulbeschreibung

Study Project Quality & Usability (6 CP)

Modultitel:


Studienprojekt Quality & Usability (6 LP)

Leistungspunkte:

6


Möller, Sebastian

Sekretariat:

TEL 18

Ansprechpartner:

Hirsch, Tobias

URL:

http://www.qu.tu-berlin.de/menue/studium_und_lehre/modulkatalog/

Modulsprache:

Deutsch/Englisch

Kontakt:

[email protected]




Präsentation: Die im Projekt erstellten Inhalte werden vorgestellt und erläutert. Die Richtigkeit des Inhalts und der Stil des Vortrags, sowiedie Vollständigkeit der Resultate werden bewertet.

Projektbericht: Der Projektbericht beschreibt detailiert die erzielten Resultate und den Lösungsansatz. Weiterhin stellt er die verwendetenVorarbeiten (Literatur, Softwarebibliotheken etc.) vor. Gegebenfalls enthält der Bericht die Dokumentation zur weiteren Nutzung derResultate (z.B. bei Softwareprojekten).

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang(Deliverable assessment) Presentation mündlich 20 15-30 min(Deliverable assessment) Project Results schriftlich 80 30-40 Seiten als Gruppe


Lernergebnisse Students gain- Knowledge in working on specific State-of-the-Art topics in the field of Usability.- Measurement of quality and usability of interactive Systems.- Practical experience in technical realization of human-machine interfaces.- Knowledge of the design and implementation cycle of interactive systems.- Practical proving of the knowledge in quality and usability judgement on selected technical systems.- Presentation of project work. Students gain- Knowledge in working on specific State-of-the-Art topics in the field of Usability.- Measurement of quality and usability of interactive Systems.- Practical experience in technical realization of human-machine interfaces.- Knowledge of the design and implementation cycle of interactive systems.- Practical proving of the knowledge in quality and usability judgement on selected technical systems.- Presentation of project work.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Basic knowledge in information and communication technologies is recommended.



Modulbeschreibung


Modultitel:


Studienprojekt Quality & Usability (9 LP)

Leistungspunkte:

9


Möller, Sebastian

Sekretariat:

TEL 18

Ansprechpartner:

Hirsch, Tobias

URL:


Modulsprache:

Deutsch/Englisch

Kontakt:

[email protected]



Prüfungsbeschreibung:Präsentation: Die im Projekt erstellten Inhalte werden vorgestellt und erläutert. Die Richtigkeit des Inhalts und der Stil des Vortrags, sowiedie Vollständigkeit der Resultate werden bewertet.

Projektbericht: Der Projektbericht beschreibt detailiert die erzielten Resultate und den Lösungsansatz. Weiterhin stellt er die verwendetenVorarbeiten (Literatur, Softwarebibliotheken etc.) vor. Gegebenfalls enthält der Bericht die Dokumentation zur weiteren Nutzung derResultate (z.B. bei Softwareprojekten).

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang(Deliverable assessment) Presentation mündlich 20 30 min(Deliverable assessment) Project Results schriftlich 80 50-60 Seiten als Gruppe


Lernergebnisse Students have hands-on experience with all aspects of project work (including team-based software development, project management,collaborative decision making, documenting and communicating project results) in the area of cloud systems. They are able to solve real-world problems in the context of the design and evaluation of cloud- and web-based service oriented application systems in enterprise andIoT contexts. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Knowledge on programming with Java, distributed systems and middleware concepts. Prior experience with LaTeX. Willingness to workwith new technologies, architectural paradigms, and programming models.



Modulbeschreibung

Cloud Prototyping

Modultitel:

Cloud Prototyping

Cloud Prototyping

Leistungspunkte:

12


Tai, Stefan

Sekretariat:

EN 14

Ansprechpartner:

Tai, Stefan

URL:


Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]



Prüfungsbeschreibung:Insgesamt können 100 Portfoliopunkte erreicht werden. Die Gesamtnote gemäß §47 (2) AllgStuPO wird nach dem Notenschlüssel 2 derFakultät IV ermittelt.

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/Umfang(Ergebnisprüfung) Dokumentation praktisch 20 ca. 60h(Ergebnisprüfung) Entwickelte Softwareartefakte praktisch 30 ca. 160h(Ergebnisprüfung) Ergebnispräsentation praktisch 20 ca. 20h(Ergebnisprüfung) Mündliche Rücksprache mündlich 30 30 MIn.


Lernergebnisse Siehe Studien- und Prüfungsordnung. no translation

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Siehe Studien- und Prüfungsordnung.



Modulbeschreibung

Masterarbeit ICT Innovation StuPO 2016

Modultitel:

Masterarbeit ICT Innovation StuPO 2016

Master Thesis

Leistungspunkte:

30


Möller, Sebastian

Sekretariat:

keine Angabe

Ansprechpartner:

Möller, Sebastian

URL:

keine Angabe

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]

Prüfungsform: Benotet: Dauer/Umfang:Abschlussarbeit benotet


Lernergebnisse Ziel:Studenten, die dieses Modul erfolgreich abschließen, haben ein gutes Verständnis von Standardisierung, Netzwerkeffekten undPlattformstrategien, sowie deren Einflüssen auf der Mikroebene von Firmen und der nationalen, europäischen und globalen Makroebene. Beschreibung:Diese einführende Vorlesungsreihe wird die Themen Standardisierung, dominantes Design und Plattformen behandeln und sie mitBeispielen aus unterschiedlichen Industrien (z.B. ICT) illustrieren. Die ganzheitliche Perspektive der Veranstaltung umfasstForschungsergebnisse aus den Bereichen der Innovationsökonomie, des Plattformmanagements und der angewandtenStandardisierungsforschung. Praxiswissen aus der Harmonisierung, Standardisierung und Netzwerkökonomie werden in einemeinheitlichen Kurrikulum zusammengefasst, welches die Basis für Plattformstrategien bildet. Kontext:Aus einer volkswirtschaftlichen und betriebswirtschaftlichen Perspektive kann Standardisierung als ein Innovationskatalysator wirken, indemer die Diffusion von Wissen und Technologien in Märkten erleichtert. Standards und Plattformen sind Teil der technischen Infrastrukturunserer Gesellschaft. Sie begünstigen den Austausch von Gütern, Services und Informationen. Standards liefern dem Nutzer dabei eineverbreitete Terminologie, sowie eine akzeptierte Metrologie. Sie bieten darüber hinaus eine Plattform für neue Innovationen undInfrastrukturen. Plattformen nutzen standardisierte Schnittstellen um ein Netzwerk aus kompatiblen Produkten zu schaffen und mit derenHilfe eine große "installed base", sowie hohe Wechselkosten zu generieren. Industrien die von Plattformentechnologien bestimmt werden,sind besonders anfällig für Netzwerkeffekte. Dadurch können sich in solchen Industrien besonders oft dominante Designs als industrieweitede-facto Standards durchsetzen. Ein Beispiel hierfür ist z.B. das Mobiltelefon, dessen schnelle Diffusion auf den europäischen Märktendurch die zeitige Einführung des GSM Standards begünstigt wurde. Aim:Students passing this curriculum will have a good understanding of standardisation, network effects and platform strategies and theireconomic impact on the microlevel of companies as well as the macrolevel of the national, European and global innovation landscape. Description:This series of introductory lectures will deal with standards, dominant designs and platforms covering examples from different industries e.g.ICT. The holistic perspective of this course covers findings from the field of innovation economics, platform management and appliedstandardisation research. It integrates practical knowledge about harmonization, standardisation and network economics into a coherentcurriculum which platform strategies build on. Context:From an economics and business perspective, standardisation can act as an innovation catalyst by facilitating knowledge transfer andtechnology diffusion in the market. Standards and platforms are elements of the technical infrastructure of our society. They facilitate theexchange of goods, services and information. Standards provide users with a common terminology or accepted aspects of measuring andtesting*. Standards function as a platform for new innovations to flourish and for an infrastructure to be formed. Platforms use standardisedinterfaces to build a network of compatible products to gain a large installed base and increase switching costs. Industries defined byplatform technologies, commonly see a single dominant platform emerge as an industry wide de-facto standard because the managementof platforms is especially vulnerable to factors like network externalities.A successful example is the mobile telephone, which rapid diffusion in Europe benefited from the timely release of the GSM standard. As afurther example, laser technology, for which the German industry achieved a leading position both in Europe and worldwide via earlystandardisation can be mentioned. The introduction of a common charging plug for electric cars is yet another example, and will likelyfacilitate the development of a wide spread charging station infrastructure. * Some of these standards we are aware of like standardised paper sizes, standards in the www, plugs and sockets of electronicequipment, bolts matching nuts etc.. Other standards we may not be aware of like standards for the height of steps on a flight of stairs orstandards for the safety of playground equipment

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen:

Modulbeschreibung

Standardisation and Plattform Management

Modultitel:

Standardisation and Plattform Management

Standardisierung und Plattformmanagement

Leistungspunkte:

6


Blind, Knut

Sekretariat:

keine Angabe

Ansprechpartner:

Essoun, Brigitte

URL:

http://www.inno.tu-berlin.de

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]


Preferable: Basic skills in accordance with Business and Economics courses


Abschluss des ModulsPrüfungsform: Benotet:Portfolioprüfung (100 Punkte insgesamt) benotet


Prüfungsbeschreibung:The portfolio examination consists of the following elements, adding up to a maximum of 100 credits. The grading follows the jointconversion key of the School of Economics and Management (decision of the school's council dated May 28, 2014 - FKR VII-4/8-28.05.2014).

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/UmfangExercise (guest lectures, assignment) schriftlich 30 flexibelLecture (written exam) schriftlich 70 85


Lernergebnisse - Die Fähigkeit einer erfolgreichen Anwendung vom gelernten Wissen über die Entwicklung von neuen Produkten und Geschäftskonzepten- Die Fähigkeit einer systematischen Untersuchung und Entwicklung von Ideen oder der Modifikation von existierenden Ideen, umNachfragen zu stillen- Die Fähigkeit einer systematischen Untersuchung von Hindernissen beim Aufbau von tragfähigen Geschäftskonzepten basierend aufTechnologien- Ein tiefgehendes Verständnis der unterschiedlichen Phasen des Geschäftsentwicklungsprozesses- Die Fähigkeit, neue Ideen für eine kommerzielle Marktumgebung in Geschäftslösungen zu transformieren, kombiniert mitEntscheidungsfindungs- und Führungskompetenzen- Die Fähigkeit in multi-disziplinären Teams zu arbeiten- Die Fähigkeit ein Konzept vor einem internen und einem externen Publikum mit potentiellen Investoren zu präsentieren- Die Fähigkeit zur Reflexion von ethischen Fragestellungen und des Teamprozesses - The ability to successfully apply the learned knowledge for development of a new product or business concept- The ability to systematically explore and create ideas or modify existing business ideas for answering market needs- The ability to systematically explore obstacles in building a viable business concept based on a technology- An in-depth understanding of the different phases of a business development process- The ability to transform new ideas into business solutions for a commercial market environment, combined with decision-making andleadership competencies- The ability to work in multi-disciplinary teams- The ability to present a concept to an internal audience as well as to an external panel of financiers- The ability to reflect upon ethical and team processes.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Exclusively for students studying MSc ICT Innovation



Modulbeschreibung

Venture Campus - ICT Innovation

Modultitel:



Leistungspunkte:

9


Kratzer, Jan

Sekretariat:

H 76

Ansprechpartner:

Perner, Susanne

URL:

http://www.entrepreneurship.tu-berlin.de/menue/masterprogramme_qualifizierung/courses/venture_campus/

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]



Prüfungsbeschreibung:Die Portfolioprüfung besteht aus den folgenden Elementen, in denen in der Summe maximal 100 Punkte erreicht werden können. DieBenotung erfolgt nach dem gemeinsamen Notenschlüssel der Fakultät VII (Beschluss des Fakultätsrates vom 28.05.2014 - FKR VII-4/8-28.05.2014)./The portfolio examination consists of the following elements, adding up to a maximum of 100 credits. The grading follows the jointconversion key of the School of Economics and Management (decision of the school's council dated May 28, 2014 - FKR VII-4/8-28.05.2014).

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/UmfangEvaluation of Business Plan Presentation mündlich 50 20 Minuten pro TeamEvaluation of written Business Plan schriftlich 50 25 Seiten/pages (excl. App)

pro Team


Lernergebnisse Im Modul “Human Side of Innovation” wird der gesellschaftliche Kontext für Kreativität und Innovation beleuchtet. Studierenden werdenEinblicke über die Relevanz von Individuen, Gruppen und Gesellschaften für den kreativen Prozess und die Steuerung von Innovationbekommen. Dafür werden folgende Fragen aufgeworfen:–Was macht Individuen kreativ?–Unter welchen Voraussetzungen entsteht eine kreative Arbeitsumgebung?–Womit kann man Problemlösungskompetenzen fördern?–Wie entstehen Innovationen und wie verbreiten sie sich?–Welche gesellschaftlichen Faktoren beeinflussen Innovationen?–Wie können Manager und Organisationen diese Faktoren ausschöpfen? The module „Human Side of Innovation” explores the social context for innovation and creativity. Students will get a perspective on therelevance of individuals, groups and societies for the creative process and the management of innovations. To do this the course will aim toanswer questions like:–What makes individuals creative?–What makes for a creative workplace?–What can be done to increase problem-solving capabilities?–How do innovations emerge and diffuse in populations?–What social factors shape innovations?–How can managers and organisations exploit these factors?

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Modul 70202 (Organisation und Innovationsmanagement) Bestanden



Modulbeschreibung

Human Side of Innovation

Modultitel:



Leistungspunkte:

6


Kleer, Robin

Sekretariat:

H 71

Ansprechpartner:

Kleer, Robin

URL:

http://www.tim.tu-berlin.de

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]




Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/UmfangExam schriftlich 50 60 min.Group presentation praktisch 30 40 min.Group seminar essay praktisch 20 5 pages


Lernergebnisse -Anwendung, Synthese und Bewertung früherer EIT Erkenntnisse im Kontext einer bestimmten Technologie-Eng verzahnt mit dem Pflichtpraktikum oder der technischen Abschlussarbeit. Zusammengefasst als: „Wissen – Wissen was“; „Fähigkeiten– Wissen wie“; und „Kompetenz – wie kann das Wissen angewendet werden“ Nach der Anfertigung der I&E Abschlussarbeit:..- kennen die Studenten den Innovationsprozess im Allgemeinen (Stufe 1, siehe Prozess). Sie kennen den aktuellsten Stand der Forschungeines bestimmten Innovationsmanagementprozesses im Detail (Stufe 2, siehe Prozess).- entwickeln die Studenten ihre Kenntnisse in Literaturrecherche und akademischem Schreiben. Sie sind sich der erforderlichenFähigkeiten für einen bestimmten Innovationsmanagementprozesses im Detail bewusst (Stufe 2, siehe Prozess).- können die Studenten die Anwendung von Innovationsmanagementtechniken in realen Innovationsmanagementprojekten kritischbetrachten und bewerten (Stufe 3, siehe Prozess). -Applying, synthesizing, and evaluating prior EIT learning in the context of a specific technology. -Tightly integrated with mandatory internship and technical thesis, which can be framed into ‘Knowledge – know what’; ‘Skills – know how’;and ‘Competence – know to apply’ After completion of the I&E study, students…- know about the innovation process in general (step 1, see process). They know about the state of the art of a particular innovationmanagement process in depth (step 2, see process).- have developed skills in literature analysis and academic writing. They are aware of state-of-the-art skills of a particular innovationmanagement process (step 2, see process).- can discuss critically the applicability of a set of innovation management techniques in the setting of a particular real-life innovationmanagement project (step 3, see process).

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Participation in M. Sc. ICT Innovation



Modulbeschreibung

I&E Study

Modultitel:

I&E Study

I&E Studie

Leistungspunkte:

6


Kratzer, Jan

Sekretariat:

H 76

Ansprechpartner:

Michelfelder, Ingo

URL:

http://www.entrepreneurship.tu-berlin.de

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]

Prüfungsform: Benotet: Dauer/Umfang:schriftlich benotet


Lernergebnisse Die Innovationsfähigkeit sichert die Wettbewerbsfähigkeit eines Hochlohnlandes und seiner Unternehmen. Innovationen stellen aber auchdie klassischen Gleichgewichtsmodelle der Volkswirtschaftslehre in Frage. Ziel der Veranstaltung ist es zunächst verschiedenen Innovationstypen zu vermitteln und dabei auch auf die Methoden der empirischenInnovationsforschung abzuheben. In einem zweiten Abschnitt werden die verschiedenen innovationsökonomischen, unter anderemneoklassische, evolutorische und historisch-institutionelle Ansätze vermittelt. Die Veranstaltungen des Moduls befinden sich einerseits im Spannungsfeld der theoretischen Modelle und deren empirischer Anwendung,andererseits wechseln sich mikro- und makroökomomische Perspektiven ab. Die Studierenden werden dazu befähigt, Innovationen in ihren marktwirtschaftlichen Kontext zu setzen und ihre Erfolgspotentialeeinzuschätzen. Sie erhalten ein umfassendes Verständnis über die Eigenschaften von Innovationsprozessen und lernen diese Prozesseaktiv zu gestalten. Der Einblick in ökonomische Auswirkungen von Innovationen erlaubt es, diese in unternehmerische Überlegungen miteinfließen zu lassen. The ability to innovate ensures the competitiveness of high-income countries and its enterprises. At the same time innovations question theclassical economic equilibrium models. The course intends to shed light on different typologies of innovations, also considering multiple methodologies of empirical research ininnovation economics. The second part of the course deals with different explanatory approaches of innovation economics: amongst othersneo-classical, evolutionary and historic-institutional ones. The course studies both theoretical models and their empirical application, changing between micro and macro-economic perspectives.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Basic skills have to be in accordance to all A-Business and A-Economics courses and, if necessary, have to be certificated.



Modulbeschreibung

Innovation Economics

Modultitel:

Innovation Economics

Innovationsökonomie

Leistungspunkte:

6


Blind, Knut

Sekretariat:

keine Angabe

Ansprechpartner:

Essoun, Brigitte

URL:

http://www.inno.tu-berlin.de.

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]




Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/UmfangExercise - mid-term exam schriftlich 25 20Exercise - presentation and discussion mündlich 25 30Lecture - exam schriftlich 50 85


Lernergebnisse -In depth understanding of the general process and roles involved in developing an idea and starting up a new technology-based company-The ability to systematically explore customers and markets-In depth understanding and the ability to systematically explore business organization and projects-In depth understanding and the ability to systematically explore basic product and process development-In depth understanding and the ability to systematically explore basic entrepreneurial finance-In depth understanding and the ability to systematically explore the important elements in managing companies and developing its humanresources -Tiefgehendes Verständnis der generellen Prozesse und involvierten Rollen in Ideenentwicklung und Gründung eines neuen technologie-basierenden Unternehmens-Die Fähigkeit systematisch Märkte und Kunden zu untersuchen-Tiefgehendes Verständnis und die Fähigkeit systematisch Unternehmensorganisationen und Projekten zu erforschen-Tiefgehendes Verständnis und die Fähigkeit systematisch grundlegende Produkt- und Prozessentwicklungen zu erkunden-Tiefgehendes Verständnis und die Fähigkeit systematisch Fragen der Finanzierung junger Unternehmen anzugehen-Tiefgehendes Verständnis und die Fähigkeit einer systematischen Herangehensweise an essentiellen Elemente des Managens vonUnternehmen und Entwicklung deren Humanressourcen

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: There are no prerequisites for the participation in this module.



Modulbeschreibung

Innovation Management & Entrepreneurship Basics

Modultitel:

Innovation Management & Entrepreneurship Basics

Innovationsmanagement & Entrepreneurship Grundlagen

Leistungspunkte:

6


Kratzer, Jan

Sekretariat:

H 76

Ansprechpartner:

Kempmann, Nora

URL:

http://www.entrepreneurship.tu-berlin.de

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]


Notenschlüssel:Kein Notenschlüssel angegeben...


Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/UmfangPresentation/Essay 50Written Test 50


Lernergebnisse Die Kursteilnehmer erlangen Kenntnisse über die Konzepte und Schlüsselprinzipien des Marketings innovativer Produkte undDienstleistungen. Sie kennen Strategien, Methoden und spezifische Instrumente zur Gewährleistung eines marktorientiertenInnovationsprozesses. Absolventen des Kurses sind in der Lage, verschiedene Arten von Innovationen zu beschreiben und Auswirkungen für das Marketingabzuleiten. Zusätzlich können sie beschreiben, wie ein geeigneter Markt ausgewählt wird und wie die Innovation im Vergleich zu anderenLösungsansätzen positioniert wird. Auch wie die Vorteile der Innovation kommuniziert, effektive Preise gesetzt und geeigneteDistributionskanäle ausgewählt werden, wird im Kurs erörtert. The course participants have knowledge of the principal concepts and key principles of the marketing of innovative products and services.They are able to recall strategies, methods and specific instruments that can ensure market-oriented innovation processes. Graduates of the course are able to describe different types of innovation and are able to derive marketing implications. Furthermore,participants are able to describe how to select the appropriate target market, how to position the innovation relative to other solutions, howto communicate its benefits, set effective prices and select appropriate distribution channels, and how to develop solid relationships andalliances.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: There are no prerequisites for the participation in this module.



Modulbeschreibung

Innovation Marketing

Modultitel:

Innovation Marketing

Innovationsmarketing

Leistungspunkte:

6


Klasse-Talke, Katrin

Sekretariat:

H 95

Ansprechpartner:

Klasse-Talke, Katrin

URL:

http://www.marketing.tu-berlin.de

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]

1.) Modul Marketing und Produktionsmanagement Bestanden




Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/UmfangExam schriftlich 50 60 minPresentation/Report schriftlich 50 10-20 Seiten/Folien


Lernergebnisse Aufbauend auf der Vorlesung Innovationsökonomie wird der Fokus auf die Innovationspolitik gelegt. In einem ersten Schritt werdenzunächst verschiedene ökonomische Begründungen für staatliches Engagement im Bereich Innovation vorgestellt. Dabei sind Markt- undSystemversagensansätze im Fokus. In einem zweiten Schritt wird die Entwicklung der innovationspolitischen Initiativen auf nationaler, europäischer und internationaler Ebenevorgestellt und analysiert. Die Studierenden sollen durch diese Veranstaltung ein generelles Verständnis für staatliche Innovationspolitikvermittelt bekommen, aber auch Kenntnisse zu spezifischen innovationspolitischen Programmen. Die Studierenden werden befähigt, Entwicklungen in der Innovationspolitik zu verstehen und diese kritisch zu diskutieren. Dabei sollgenerell die wissensbasierte / analytische Fähigkeit zum Public Policy Management (Instrumentendesign, Implementierung und Evaluation)vermittelt werden. Das Verständnis des innovationspolitischen Kontextes erlaubt es außerdem, staatliche Regulation in unternehmerischeÜberlegungen einfließen zu lassen. Based on the lecture Innovation Economics this course puts the focus on Innovation Policy aspects. In a first step, various economicjustifications for government involvement in innovation activities will be presented with a focus on market and system failure aspects. In a second step, the development of Innovation Policy initiatives at National, European and International level will be presented andanalyzed. The course provides a general understanding of government´s Innovation Policy as well as knowledge about specific InnovationPolicy programs. Students learn to understand developments in Innovation Policy and to discuss them critically. The general analytical abilities for PublicPolicy Management (instrument design, implementation and evaluation) are taught in an appropriate way. The contextual understanding ofinnovation policy also makes it possible to incorporate government regulation in business considerations.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Basic skills have to be in accordance to all A-Business and A-Economics courses. Basic knowledge of economics and businessadministration is required to be able to reasonably follow the course. It is recommended to visit the course “Innovation Economics”beforehand.



Modulbeschreibung

Innovation Policy

Modultitel:

Innovation Policy

Innovationspolitik

Leistungspunkte:

6


Blind, Knut

Sekretariat:

keine Angabe

Ansprechpartner:

Essoun, Brigitte

URL:

http://www.inno.tu-berlin.de

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]




Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/UmfangExercise (guest lectures, homework assignments) flexibel 30 flexibelLecture (written test) schriftlich 70 85 min


Lernergebnisse Ziel der Veranstaltung ist es den Teilnehmer einen umfassenden Überblick über den Umgang und den Schutz geistigen Eigentums zuermöglichen und die Grundlagen des IP-Managements zu vermitteln. Dazu gehören neben formellen Schutzmaßnahmen (Patente, Marken,Copyright, Gebrauchs- und Geschmacksmuster) auch der informelle Schutz des geistigen Eigentums (Geheimhaltung, aber auchtechnische Lösungen, etc.). Zusätzlich befasst sich die Veranstaltung mit strategischem Schutzverhalten und verschiedenen alternativenVerwertungs- und Durchsetzungsprozessen geistigen Eigentums, bspw. im Rahmen von Forschungskooperationen bis hin zuTransferprozessen und Technologiemärkten. Darüber hinaus werden diverse aktuelle Problemstellungen in den Schutzrechtssystemaufgegriffen, potentielle Entwicklungsszenarien beschrieben und Lösungsansätze aufgezeigt. Ausgewählte Gastvorträge gewährleisteneinen hohen Praxisbezug. Die theoretischen und empirischen Erkenntnisse der Vorlesungsveranstaltungen werden ergänzt durch einen im Rahmen derÜbungsveranstaltung stattfindenden Workshop mit Partnern aus der Industrie, in dem die Studierenden realitätsgetreue Fälle bearbeitenund lösen. Die Studierenden werden befähigt, Unterschiede zwischen den Methoden und Instrumenten des Schutzes geistigen Eigentums zuerkennen und dabei die Vor- und Nachteile kritisch abzuwägen. Dabei wird in geeigneter Weise vermittelt, ökonomische Modelle in dieAnwendung im Management zu überführen. So ist es ihnen bspw. möglich, zu bewerten, welche Methoden und Instrumente zu einersinnvollen Unternehmensstrategie kombiniert werden können. The course is intended to give the students a broad overview concerning the exploitation and protection of intellectual assets and to conveythe basic principles of Intellectual Property (IP) Management. Relevant topics are means of formal protection (patents, brands, copyrightaspects, utility models etc.) as well as means of informal protection of IP assets (secrecy, technical solutions etc.). Furthermore, the coursecovers the fields of protection strategies and alternative ways of appropriation and enforcement of intellectual property, referring to researchco-operations, knowledge transfer processes and markets of technology. In addition, current topics and problems with respect to legalsystems display another field, potential scenarios of this system will be presented and solution approaches suggested. Selected guestlectures provide a high practical relevance. As part of the exercise a workshop held by industry partners supplements the theoretical and empirical knowledge from the lecture. Duringthe workshop the students will analyze and solve realistic case studies. Alternatively, the students may participate in a seminar where theydiscuss and illustrate the topics of the lectures with the help of current events. Students learn to recognize differences between the methods and instruments of intellectual property protection while critically weighingtheir pros and cons. It is taught in an appropriate way to transfer economic models into practical management use. Thus it is possible, forexample, to assess which methods and instruments may be combined for creating a reasonable business strategy.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Basic skills have to be in accordance to all A-Business and A-Economics courses. Basic knowledge of economics and businessadministration is required to be able to reasonably follow the course. It is recommended to visit other courses at our chair “InnovationEconomics”, “Innovation Policy” and “Strategic Standardisation”. When in doubt students may contact the respective teachers of the IPmanagement course.



Modulbeschreibung

Intellectual Property Management

Modultitel:



Leistungspunkte:

6


Blind, Knut

Sekretariat:

keine Angabe

Ansprechpartner:

Essoun, Brigitte

URL:


Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]





Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/UmfangExercise (case study, presentation, final report) flexibel 50 flexibelLecture (written test) schriftlich 50 60 min


Lernergebnisse Das Modul analysiert den Einfluss von Open Source und Peer Production auf Wirtschaft und Gesellschaft. Insbesondere beleuchtet es denKonflikt zwischen offener Innovation und gewerblichen Schutzrechten, die Motivation und Organisation von Open-Source-Communitiessowie die wirtschaftliche Bedeutung von Open-Source-Software. Absolventen des Moduls verstehen die Implikationen von Open Source auf Produkte und IP in Unternehmen. Sie sind in der Lage, denEinsatz von Open-Source-Software in Unternehmen zu bewerten und Strategien für die Zusammenarbeit mit und Mitarbeit in Open-Source-Projekten zu entwickeln. The course analyzes the influence of Open Source and Peer Production from an economic, political and societal point of view. In particular,it will deal with the potential conflict between Open Innovation and traditional formal protective rights, the motivation and organization ofOpen Source communities, and the economic impact of Open Source. The participants will learn about the implications of using and contributing to Open Source projects in enterprises. The course will enablethem to assess and evaluate the use of Open Source products, and develop strategies for cooperation and collaboration with Open Sourcecommunities.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Basic Knowledge of lectures in Innovation Economics and IP Management.



Modulbeschreibung

Open Source and IP in the Digital Society

Modultitel:

Open Source and IP in the Digital Society

Open Source und IP in der digitalen Gesellschaft

Leistungspunkte:

6


Blind, Knut

Sekretariat:

keine Angabe

Ansprechpartner:

Essoun, Brigitte

URL:


Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]




Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/UmfangPresentation mündlich 50 flexibelWritten report schriftlich 50 flexibel


Lernergebnisse Nach Teilnahme an diesem Kurs sollen die Studierenden in der Lage sein(1)Kernkonzepte und Theorien zu verstehen und kritisch darüber zu reflektieren,(2)Konzeptionelle und empirische Forschungsartikel des strategischen Innovationsmanagements zu verstehen und kritisch darüber zudiskutieren(3)Praktische Herausforderungen des strategischen Innovationsmanagements zu analysieren und Lösungen zu entwickeln(4)Ansätze des strategischen Innovationsmanagements anzuwenden und die jeweiligen Stärken und Schwächen zu verstehen After participating in this course, students should be in a position to:(1) understand and critically reflect upon key concepts and theories in strategic innovation management(2) understand and critically discuss conceptual and empirical research papers on strategic innovation management,(3) analyze and develop adequate solutions to some of the practical challenges of strategic innovation management, and(4) apply important tools in strategic innovation management intelligently based on a thorough understanding of their respective strengthsand weaknesses.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Human Side of InnovationModul 70202 (Organisation und Innovationsmanagement) Bestanden



Modulbeschreibung

Strategic Innovation Management

Modultitel:

Strategic Innovation Management

Strategisches Innovationsmanagement

Leistungspunkte:

6


Kleer, Robin

Sekretariat:

H 71

Ansprechpartner:

Kleer, Robin

URL:

http://www.tim.tu-berlin.de

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]



Prüfungsbeschreibung:The portfolio examinaton consists of the following elements, adding up to a maximum of 100 credits. The grading follows the jointconversion key of the School of Economics and Management (decision of the school's council dated May 28, 2014 - FKR VII-4/8-28.05.2014).

Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/UmfangExam schriftlich 50 60 min.Group presentation praktisch 30 40 min.Group seminar essay praktisch 20 5 pages


Lernergebnisse Ziel des Moduls ist es, die Studenten in Ansätze der Branchenanalyse und aktuelle Top-Management-Probleme von Unternehmeneinzuweisen. Die Studenten sollen lernen, wie sie die Instrumente der Branchenanalyse selbst anwenden und die Analyseergebnisse fürEntscheidungen im späteren Arbeitsleben nutzen können. Mit Unterstützung von Experten aus der Praxis wird den Studenten zudembeigebracht Fallstudien professionell zu präsentieren und ihren Standpunkt in einer englischen Diskussion zu vertreten. Darüber hinaussollen die Studenten lernen, Lösungen für strategische Probleme abzuleiten und somit auf die Herausforderungen zu reagieren, denen sichmodernes Management stellen muss. The objective of this module is to instruct students in approaches of industry analysis and current problems of top management ofcorporations. The students shall learn how to handle these instruments themselves and how they can learn from this analysis for their futurework career. With the support of industry experts, the students are taught to present professional case studies and how to stand theirground in an English discussion. Furthermore, the students should learn how to derive solutions for strategic problems, and thus how tomanage the challenges with which modern management has to deal.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Previous participation in our bachelor module „Grundlagen des Strategischen und Internationalen Management“ or comparable courses



Modulbeschreibung

Strategic Management

Modultitel:

Strategic Management

Strategisches Management

Leistungspunkte:

6


Knyphausen-Aufseß, Dodo

Sekretariat:

H 92

Ansprechpartner:

Wendland, Maren

URL:

http://www.strategie.tu-berlin.de

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]


Notenschlüssel:Kein Notenschlüssel angegeben...


Prüfungselement Kategorie Gewicht Dauer/UmfangCase study 30Written test in the "CSCO" course 35Written test in the "SMOC" course 35


MSc ICT Innovation StuPO 2016 - tu-berlin.de · Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen...

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