Fach- und Methodenkompetenz:
Nach Abschluss der Lehrveranstaltung sind die Studierenden in der Lage, Systeme konzipieren und entwickeln zu können, die in ihrem zeitlichen Verhalten vorhersagbar sind. Sie kennen die technischen Parameter, die für die Auswahl von Planungsverfahren relevant sind und können anhand der Vor- und Nachteile ein geeignetes Verfahren situationsgerecht auswählen und implementieren. Die Studierenden können sich die besonderen zeitlichen Aspekte von synchronisierten Prozessen und von verteilten Systemen in Entwurf und Implementierung erschließen.

Sozialkompetenz:
Kooperations- und Teamfähigkeit wird während der Übungs- und Projektphasen trainiert. Die/der Studierende/r kann in Diskussionen zielorientiert argumentieren und mit Kritik sachlich umgehen; er/sie/es kann vorhandene Missverständnisse zwischen Gesprächspartnern erkennen und abbauen. Ergebnisse aus Gruppenarbeit können gemeinsam präsentiert werden.

 

• Hermann Kopetz. Real-Time Systems: Design Principles for Distributed Embedded Applications, Springer, 2011
• Dieter Zöbel. Echtzeitsysteme Grundlagen der Planung, Springer, 2008.
• Jane Liu. Real-Time Systems, Prentice Hall, 2000.
• Peter Marwedel. Eingebettete Systeme, Springer, 2007.
• Heinz Wörn und Dieter Brinkschulte. Echtzeitsysteme, Springer, 2005.
• Burns, A., Wellings, A.; Real-Time Systems and Programming Languages; Pearson Education Ltd., Third Ed. 2001.

 

- Abhängig von den für das jeweilige Semester tatsächlich ausgewählten Themen.
- Beispielhafte Themen:
- Schwachstellenanalyse eines konkreten Software-/oder Hardwareprodukts
- Penetration Testing eines konkreten Software-/oder Hardwareprodukts
- Anwendung von Software-Werkzeugen zur Entwicklung sicherer Software
- Informationsssicherheitsmanagementsysteme, insb. Risikomanagement

Die Unterrichtssprache ist englisch.

 

Fach- und Methodenkompetenz:
Die Studierenden erwerben umfassendes, theoretisches und praktisches Wissen über den Einsatz verschiedener Business-Intelligence-Lösungen und identifizieren neben den Grundlagenkenntnissen im Bereich Datenextraktion, Datenmodellierung und Datenpräsentation auch die mit der Planung und Umsetzung einer Business-Intelligence Lösung verbundenen Herausforderungen und Chancen. Die Studierenden analysieren verschiedene Methoden, wie Business-Intelligence-Lösungen konzipiert werden können (Top-Down Approach, Bottom-Up etc.). Sie bestimmen zudem verschiedene Analysemethoden, die abhängig vom Bedarf eingesetzt und zugeordnet werden können.

 

Fachübergreifende Methodenkompetenz:
Der Einsatz von Top-Down- und Bottom-Up Methoden ist auch auf andere IT-Anwendungsbereiche übertragbar und hilft den Studierenden bspw. auch bei der Gestaltung und Implementierung operativer Softwarelösungen. Weiterhin kann das erworbene Wissen auch im Bereich Projektmanagement genutzt werden.

 

Selbstkompetenz:
Die individuelle Leistungsbereitschaft der Studierenden wird im Rahmen der Übungsaufgaben am System durch gezielte Anreize - vergleichbar einer Wettbewerbssituation" im Sinne eines Messens mit anderen Gruppen - gefördert.

 

Sozialkompetenz:
Die Studierenden lösen selbstständig anhand verschiedener Fallstudien Fragestellungen unter Zuhilfenahme einer Business-Intelligence Lösung. Die Studierenden erproben ihr Wissen praktisch in Form von Übungsaufgaben, die mit Hilfe einer Standardanwendungssoftware gelöst werden, und differenzieren damit ihr fachliches Wissen. Die Übungsaufgaben und Fallstudien sind als Gruppenarbeit angelegt und fördern so die Kommunikationsfähigkeit. Zudem werden die Lösungen vor der Gruppe präsentiert und damit die Präsentationsfähigkeit verbessert.

 

Berufsfeldorientierung:
Der Einsatz aktueller Softwarelösungen in dieser Veranstaltung qualifiziert die Studierenden eine Business Intelligence Lösung in ihrem Berufsalltag effizient einzusetzen bzw. aufzubauen. Der Einsatz einer solchen Lösung ist in allen Funktionsbereichen des Unternehmens möglich. Die erworbenen Kenntnisse sind so auch die aktuelle starke Marktnachfrage nach WI-Absolventen mit BI-Kenntnissen - im Bereich IT-Consulting anwendbar.

Seminaristische Lehrveranstaltung:

• Grundlagen zur Business Intelligence
• Anwendungen der Business Intelligence
• Datenbereitstellung und Datemnmodellierung

Übung:

• Reporting Case mit Pivot-Tabellen in Microsoft Excel
• Reporting Case mit SAP Analysis for Office
• Abfragen mit SAP Query Designer
• Modellierung mit SAP BW
• ETL-Prozess mit SAP BW

Fach- und Methodenkompetenz:
Nach Abschluss der Lehrveranstaltung sind die Studierenden in der Lage, Systeme konzipieren und entwickeln zu können, die in ihrem zeitlichen Verhalten vorhersagbar sind. Sie kennen die technischen Parameter, die für die Auswahl von Planungsverfahren relevant sind und können anhand der Vor- und Nachteile ein geeignetes Verfahren situationsgerecht auswählen und implementieren. Die Studierenden können sich die besonderen zeitlichen Aspekte von synchronisierten Prozessen und von verteilten Systemen in Entwurf und Implementierung erschließen.

Sozialkompetenz:
Kooperations- und Teamfähigkeit wird während der Übungs- und Projektphasen trainiert. Die/der Studierende/r kann in Diskussionen zielorientiert argumentieren und mit Kritik sachlich umgehen; er/sie/es kann vorhandene Missverständnisse zwischen Gesprächspartnern erkennen und abbauen. Ergebnisse aus Gruppenarbeit können gemeinsam präsentiert werden.

 

• Hermann Kopetz. Real-Time Systems: Design Principles for Distributed Embedded Applications, Springer, 2011
• Dieter Zöbel. Echtzeitsysteme Grundlagen der Planung, Springer, 2008.
• Jane Liu. Real-Time Systems, Prentice Hall, 2000.
• Peter Marwedel. Eingebettete Systeme, Springer, 2007.
• Heinz Wörn und Dieter Brinkschulte. Echtzeitsysteme, Springer, 2005.
• Burns, A., Wellings, A.; Real-Time Systems and Programming Languages; Pearson Education Ltd., Third Ed. 2001.

 

Vermittlung von Wissen zur Entwicklung von Softwaresystemen, bei denen die Software einen erheblichen Anteil ausmacht, aber auch Hardwareaspekte zu berücksichtigen sind, sogenannten Software-intensiven Systemen.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Benennen der Besonderheiten Software-intensiver Systeme
• Kennen typischer Referenzarchitekturen und Lebenszyklen von Software-intensiven Systemen in unterschiedlichen Industrien
• Verständnis der Elementen von Entwicklungsprozessen und von deren Zusammenspiel
• Kennen, Diskutieren und Auswählen von Entwicklungsprozesse
• Dokumentation, insbesondere Architekturdokumentation für umfangreiche Systeme: geeignete Strukturen kennen und umsetzen
• Kennen und Auswählen von Testverfahren für umfangreiche Systeme aus Hard- und Software
• Anwendung von Verfahren zur Analyse von Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit
• Verständnis und kritisches Hinterfragen von Risiko, Risikoreduktion, SIL und Funktionaler Sicherheit
• Kennen und Beschreiben von Architekturen und Entwicklungsprozessen für Verfügbarkeit und Funktionale Sicherheit
• Kennen, Hinterfragen und Einbeziehen von Gesetzen und Normen in die Systementwicklung
• Berücksichtigung von Managementaspekten bei Software-intensiven Systemen

Berufsfeldorientierung:

• Kennenlernen industrieller Projektfragestellungen und Projektrahmenbedingungen
• Berücksichtigung kommerzieller Interessen in der Softwareentwicklung technischer Systeme

Formale Methoden sind Sprachen zur Modellierung von Softwaresystemen auf einer gewissen Abstraktionsebene. Da sie eine formale Semantik besitzen, können die so beschriebenen Modelle auf ihre Korrektheit analysiert werden. Dies ist insbesondere für softwareintenive Systeme wichtig.

Die Vorlesung vermittelt Kenntnisse und Fähigkeiten in der Modellierung und Analyse von Softwaresystemen. Die Studenten sollen ferner in die Lage versetzt werden, passende Sprachen und Analysetechniken für die Modellierung auszuwählen.

Fach- und Methodenkompetenz:

Nachdem die Studierenden die Veranstaltung besucht haben, sind sie in der Lage

• die Theorie von formalen Methoden einzusetzen
• Formale Modelle zu komplexen Systemen zu entwerfen, implementieren und analysieren
• Verschiedene formale Methoden und Modelle hinsichtlich Kriterien zu beurteilen

Selbstkompetenz:
Die/der Studierende/r kann Ideen und Lösungsvorschläge schriftlich und mündlich präsentieren, die eigenständige Präsentation von Lösungen tragen zur Entwicklung von Selbstsicherheit/Sachkompetenz bei; die Entwicklung von Strategien zum Wissens- und Kenntniserwerbs werden durch die Kombination (seminaristische) Vorlesung mit eigenständiger Erarbeitung der Inhalte wissenschaftlicher Literatur unterstützt.

Sozialkompetenz:
Kooperations- und Teamfähigkeit wird während der Übungs- und Projektphasen trainiert. Die/der Studierende/r kann in Diskussionen zielorientiert argumentieren und mit Kritik sachlich umgehen; er/sie/es kann vorhandene Missverständnisse zwischen Gesprächspartnern erkennen und abbauen. Ergebnisse aus Gruppenarbeit können gemeinsam präsentiert werden.

Im Rahmen der fortgeschrittenen BWL wird die Bedeutung der Betriebswirtschaftslehre für Informatik-Führungskräfte dargestellt.

Fach- und Methodenkompetenz:
Die Studierenden bekommen Informationen über Vertragsgestaltungen in Unternehmungen, rechtliche Absicherungen, Kalkulationen, Kostenrechnung usw. Die Studierenden können anschließend Verträge und Kalkulationen erstellen und ananlysieren.

Die Frage der Unternehmensformen mit den Möglichkeiten der Finanzierung und Haftungsfragen sind Gegenstand der Veranstaltung. Die Studierenden können anschließend Entscheidungen über geeignete Unternehmensformen treffen.

Angehende Projektleiter erhalten Einblicke in Budgetierungsfragen, in Investitions- und Finanzierungsrechnung sowie Unternehmensführung. Die Studierendne können danach Tools und Techniken des Projektmanagements anwenden.

Fachübergreifende Methodenkompetenz:
In der Veranstaltung wird die Verbindung zum Themenkomplex Umweltschutz hergestellt. Die Bedeutung von "Nachhaltigkeit = Sustainability" wird vermittelt. Die Verknüpfung von Ökologie und Ökonomie nicht als Widerspruch sondern als Chance stehen im Mittelpunkt. Die Studierenden erlernen, welche Bedeutung die Informatik im modernen Umweltschutz hat und welche Möglichkeiten bestehen aktiv an neuen Konzepten mitzuarbeiten und eigene Konzepte zu entwickeln.

Berufsfeldorientierung:
Absolventen, die sich selbständig machen wollen, werden in die Lage versetzt das Risiko und die Chancen der Selbständigkeit abzuwägen und entsprechende Entscheidungen zu treffen.

Angehende Projektmanager sind in der Lage die Elemente des Projektmanagements anzuwenden und in der Praxis einzusetzen.

Fach- und Methodenkompetenz:
Nach Abschluss der Lehrveranstaltung sind die Studierenden in der Lage, Systeme konzipieren und entwickeln zu können, die in ihrem zeitlichen Verhalten vorhersagbar sind. Sie kennen die technischen Parameter, die für die Auswahl von Planungsverfahren relevant sind und können anhand der Vor- und Nachteile ein geeignetes Verfahren situationsgerecht auswählen und implementieren. Die Studierenden können sich die besonderen zeitlichen Aspekte von synchronisierten Prozessen und von verteilten Systemen in Entwurf und Implementierung erschließen.

Sozialkompetenz:
Kooperations- und Teamfähigkeit wird während der Übungs- und Projektphasen trainiert. Die/der Studierende/r kann in Diskussionen zielorientiert argumentieren und mit Kritik sachlich umgehen; er/sie/es kann vorhandene Missverständnisse zwischen Gesprächspartnern erkennen und abbauen. Ergebnisse aus Gruppenarbeit können gemeinsam präsentiert werden.

 

• Hermann Kopetz. Real-Time Systems: Design Principles for Distributed Embedded Applications, Springer, 2011
• Dieter Zöbel. Echtzeitsysteme Grundlagen der Planung, Springer, 2008.
• Jane Liu. Real-Time Systems, Prentice Hall, 2000.
• Peter Marwedel. Eingebettete Systeme, Springer, 2007.
• Heinz Wörn und Dieter Brinkschulte. Echtzeitsysteme, Springer, 2005.
• Burns, A., Wellings, A.; Real-Time Systems and Programming Languages; Pearson Education Ltd., Third Ed. 2001.

 

Die Veranstaltung basiert auf den drei Bestandteilen einer semesterbegleitenden Fallstudie eines HW/SW Projekts, der Erstellung einer Veröffentlichung zu einer aktuellen Forschungsfrage und einer Veranstaltung mit einem Industrievertreter. Die Studierenden erwerben die notwendigen Kompetenzen zur fachgerechten Durchführung von HW/SW Projekten anhand aktueller Methodik, zur Anpassung und Erweiterung der Methodik und zur Präsentation und kritischen Diskussion solcher Projekte mit Fachexperten.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Entwicklungsprojekt für ein Hardware-Software-System planen und durchführen (Fallstudie)
• Analysieren und beurteilen, welche Prozesse, Methoden und Werkzeuge in einem solchen Projekt anzuwenden sind (u.a. SystemC, TLM, Mentor Vista Tools)
• Modellgetriebenen Ansatz kennen und in einer Fallstudie geeignet anpassen und anwenden
• Ausgangssituation analysieren (einen Viterbi-Decoder) und strukturieren
• Anforderungen ermitteln und die Lösung und den Lösungsweg konzipieren
• Erstellung einer Veröffentlichung (+ Literaturrecherche) für eine kleinere Tagung als Gruppenarbeit (aktuelles Forschungsthema im Bereich des HW/SW Codesign, englisch)

Sozialkompetenz:

• Zur Abarbeitung der Fallstudie bilden die Studenten Projektteams und definieren die Rollen der einzelnen Teammitglieder entsprechend der Rollen in einem HW/SW-Projekt (basierend auf Belbin Test)
• Projekt wird eigenständig anhand der vermittelten Methoden und Prozesse geplant und seine Durchführung wird durch einen Projektleiter gesteuert
• Projekt schließt mit einem Lessons-Learned-Workshop
• Vortrag auf der Tagung (International Research Conference an der FH Dortmund) zur erstellten Veröffentlichung (englisch)

Berufsfeldorientierung:

• Vorstellung und Diskussion eines Praxisprojekts durch einen Industrievertreter
• Studenten sind dann in der Lage, ihr Wissen auf einen Praxisfall zu transferieren und angemessen zu diskutier

Fach- und Methodenkompetenz:
Der/die Studierende versteht die Prinzipien, Protokolle und die Architektur von Rechnernetzen sowie der darauf basierenden Anwendungen. Er/sie wendet Verfahren des Netzdesigns auf Layer 2 und Layer 3 an, führt die Konfiguration von Netzkomponenten (Router, Switch) durch und plant die Einrichtung von virtuellen Netzen an. Er/sie versteht den Entwurf und die Implementierung von Kommunikationsprotokollen und ist in der Lage, verteilte Systeme mit physikalischen und virtuellen Netzwerkkomponenten zu konzipieren und zu konfigurieren.

Sozialkompetenz:
Anhand von praktischen Vorführungen sowie eigens erworberen Erfahrungswerten durch praktische Übungen kann er/sie typische und anerkannte Technologien und Verfahren in den Bereichen Datennetzkommunikation und Einsatz virtueller Netzsysteme bewerten.

Fach- und Methodenkompetenz:

Nach Abschluss der Lehrveranstaltung sind die Studierenden in der Lage,

• Das Konzept des Internets der Dinge (Internet of Things, IoT) einzuordnen und von Machine 2 Machine Communication (m2m) und Industrie 4.0 abzugrenzen

• Anwendungsfelder von IoT zu kennen und derer Anforderungen an Technologie und Architektur anzugeben

• Technologien, Architekturen und Protokolle des IoT zu verstehen und vorhandene IoT-Systeme zu analysieren

• Drahtlose Funktechnologien wie UWB, LoRaWAN, Z-Wave, ZigBee, Bluetooth Smart hinsichtlich Reichweite, Datenrate, Interoperabilität und Stromverbrauch einzuordnen

• Routingprotokolle für die Ad-Hoc-Vernetzung wie OLSR, AODV, DSR zur verstehen und in eigene Systeme zu implementieren

• Architekturen, Technologien und Protokolle für vorgegebene IoT-Anwendungen auszuwählen und in eigenen Systemen zu implementieren

• Neue Architekturen und Routingprotokolle für spezielle IoT-Anwendungen zu entwerfen und zu implementieren

 

• Einleitung

  • Motivation, Definition, Abgrenzung zu m2m, Industrie 4.0

  • Anwendungsgebiete und deren Anforderungen

  • Übersicht Schichtenmodelle: ISO/OSI, TCP/IP, IPv6 und 6LoWPAN, Bluetooth Smart

  • Übersicht Funkübertragung: ISM-Bänder, lizenzierte Bänder, UWB

  • Einordnung Technologien: IEEE 802.15.4, Bluetooth Smart, RFID, LoRaWAN

• Architekturen und Protokolle des IoTs

  • Protokolle der Anwendungsschicht: CoAP, MQTT, GATT

  • Protokoll-Gateways der Anwendungsschicht: REST-HTTP/CoAP, REST-HTTP/GATT

  • Topologien: Stern u. Baum-Topologien mit zentralem Gateway, Mesh-Networking, Multi-Gateway

  • Routing-Protokolle: OLSR, AODV, DSR

  • IPv6, 6LoWPAN

• Grundlagen der digitalen Kommunikation

  • Abtastung von Signalen, Nyquist Abtasttheorem

  • Kodierung, Modulation, Kanalkapazität Shannon Fano

  • Mehrfachzugriffsverfahren: ALOHA, CSMA/CA, FDMA, TDMA, CDMA, OFDM

  • Grundlagen Funkübertragung: Antennen, Freiraumdämpfung, Fresnelsche Zone,

• Beispielhafte Anwendungsgebiete

  • Smart Home

    • Szenarien und deren Anforderungen

    • Technologien: Z-Wave, ZigBee, EnOcean

    • Beispielhafte Umsetzung anhand eines aktuellen AAL-Forschungsprojektes

  • Logistik

    • Szenario Tracking & Tracing

    • Technologien: RFID, LoRaWAN, UWB

    • Beispielhafte Umsetzung anhand eines aktuellen Forschungsprojekte

Jan Höller: From machine-to-machine to the internet of things - introduction to a new age of intelligence, Elsevier, 2014

• Peter Waher: Learning Internet of Things - explore and learn about Internet of Things with the help of engaging and enlightening tutorials designed for Raspberry Pi, Packt Publishing, Birmingham, 2015

• Ralf Gessler, Thomas Krause: Wireless-Netzwerke für den Nahbereich, Eingebettete Funksysteme, ­ Vergleich von standardisierten und proprietären Verfahren, Vieweg+Teubner, 2009

• Martin Meyer: Kommunikationstechnik, Konzepte der modernen Nachrichtenübertragung, Vieweg+Teubner, 4. Auflage, 2011.

• Andrew S. Tanenbaum, David J. Wetherall: Computernetzwerke, 5. Auflage, Pearson Studium, 2012

Vermittlung der mathematischen Grundlagen des Quantum Computing, soweit sie für das erfolgreiche Studium der Informatik relevant sind. Die Studierenden sollen die unten angegebenen Lehrinhalte kennen und die zentralen Algorithmen beherrschen und in ihrer Bedeutung beurteilen können.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Umgang und Rechnen mit Vektoren und Matrizen, speziell Tensorprodukte, einschließlich bra- und ket-Notation
• Wissen um die historische Entwicklung und die Einordnung in die Quantenmechanik
• Kennen und anwenden der Quantenteleportation und der dichten Codierung
• die für das Quantum-Computing fundamentalen Eigenschaften von sogenannten Qubits benennen, mathematisch abstrakt beschreiben und in Hinblick auf ihre physikalischen Grundlagen erklären können
• zunächst einfache, dann aber zunehmend komplexer werdende Quanten-Gatter analysieren, entwerfen, berechnen und mit Hilfe der IBM-Online-Quantum-Software praktisch umsetzen können
• die sehr abstrakte Quanten-Fourier-Transformation nach Erarbeitung der wesentlichen Eigenschaften der klassischen Fourier-Transformation verstehen, an kleinen Beispielen nachvollziehen und anwenden können
• die wesentlichen Quanten-Algorithmen (Deutsch, Grover, Shor) analysieren, verstehen und anwenden können und die Implikationen formulieren können, die die reale Existenz dieser Algorithmen auf zukünftigen Quanten-Architekturen für verschiedene Anwendungsbereiche haben wird
• Kennen und anwenden des Quanten-Addierers auf QFT-Basis als eine der zusätzlichen Anwendungsszenarien der Quanten-Fourier-Transformation
• Kennen, anwenden und bewerten der wichtigsten Verfahren der Quantenkryptografie
   

• B. Lenze, Mathematik und Quantum Computing, Buch und E-Book, Logos Verlag, Berlin, 2020, zweite Auflage.

Ergänzend:

• M. Homeister. Quantum Computing verstehen, Springer Vieweg Verlag, Wiesbaden, 2018, fünfte Auflage.
• R.J. Lipton, K.W. Regan. Quantum Algorithms via Linear Algebra: A Primer, MIT Press, Cambridge MA, 2014.
• M.A. Nielson, I.L. Chuang. Quantum Computation and Quantum Information, Cambridge University Press, Cambridge, 2010.
• C.P. Williams. Explorations in Quantum Computing, Springer-Verlag, London, 2011, zweite Auflage.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Die Studierenden können die spezifischen Aufgaben von Führungskräften erläutern und gegen Fachaufgaben abgrenzen.
• Die Studierenden kennen ausgewählte psychologische Grundlagen der Führung sowie ausgewählte Führungstheorien.
• Die Studierenden kennen ausgewählte Führungsmethoden und könne diese im Rahmen von Fallbeispielen und Rollenspielen anwenden.
• Die Studierenden können Fallbeschreibungen zu typischen Führungssituationen analysieren und Lösungsvorschläge auf Basis der gelernten Theorie entwickeln und argumentieren.

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

• Die Kenntnisse der psychologischen Grundlagen, die Fähigkeit (Konflikt-)Situationen analysieren zu können sowie die kommunikativen Fertigkeiten können die Studierenden in jedweder beruflichen Situation sinnvoll einsetzen.

Sozialkompetenz:

 

• Gruppenarbeiten fördern die Fähigkeit, mit anderen (fremden) Studierenden Lösungen zu erarbeiten.
• Rollenspiele stärken die Fähigkeiten im konstruktiven Umgang mit Feedback und trainieren die Beobachtungsgabe für kommunikative (Konflikt-)Situationen.

Berufsfeldorientierung:

• Durch Gastbeiträge von PersonalleiterInnen sowie von Führungskräften aus der Praxis erfahren die Studierenden, welche Anforderungen an Führungskräfte in Berufsfeldern der Informatik gestellt werden.

Fach- und Methodenkompetenz:

Nach Abschluss der Lehrveranstaltung sind die Studierenden in der Lage,

• für neu zu entwickelnde Softwareprodukte oder services den Problemraum abzugrenzen und eine Lösung zu konzipieren
• die Techniken aus dem Bereich des Requirements Engineerings für die zentralen Aktivitäten (z.B. Erhebung, Dokumentation, Validierung) anzuwenden,
• Requirements Engineering Prozesse für spezifische Projekte und Anwendungsdomänen zu planen
• Managementaktivitäten rund um Anforderungen zu definieren
• die Prüfung für den Foundation Level des IREB (International Requirements Engineering Board) abzulegen

Sozialkompetenz:

• Kooperations- und Teamfähigkeit wird während der Übungs- und Projektphasen trainiert. Die/der Studierende/r kann in Diskussionen zielorientiert argumentieren und mit Kritik sachlich umgehen; er/sie/es kann vorhandene Missverständnisse zwischen Gesprächspartnern erkennen und abbauen. Ergebnisse aus Gruppenarbeit können gemeinsam präsentiert werden.

Berufsfeldorientierung:

• Requirements Engineeer / Business Analyst ist eine Bezeichnung eines Berufsfelds. Teilnehmer sind in der Lage, in diesem Feld eine Tätigkeit zu finden, umabhängig von ihrer Studienrichtung.
• Es ist eine zertifizierbare Tätigkeit eines Informatikers/einer Informatikerin (IREB).

• Klaus Pohl. Requirements Engineering: Fundamentals, Principles and Techniques. Springer, 2017
• Klaus Pohl und Chris Rupp: Basiswissen Requirements Engineering: Aus- und Weiterbildung nach IREB-Standard zum Certified Professional for Requirements Engineering Foundation Level, 2015
• Brian Berenbach, Daniel Paulish, Juergen Kazmeier, Arnold Rudorfer. Software and Systems Requirements Engineering In Practice, McGraw-Hill, March 2009
• Klaus Pohl, Günter Böckle und Frank J. van der Linden. Software Product Line Engineering: Foundations, Principles and Techniques, Springer, Januar 2011
• Søren Lausen. Software Requirements - Styles and Techniques, Addison-Wesley, 2002.
• Ellen Gottesdiener. Requirements by Collaboration - Workshops for Defining Needs. Addison-Wesley, 2002

 

Fach- und Methodenkompetenz:

• Die Studierenden sollen
• Qualitätsbegriffe kennen und einordnen können
• die Prinzipien der Software-Qualitätssicherung erklären und begründen können
• (Code-)Inspektionen durchführen können
• Programme analysieren und kontrollflussorientierte und datenflussorientierte Testverfahren einsetzen können
• die Konzepte der Verifikation und des symbolischen Testens verwenden und gegen testende Verfahren abgrenzen können
• für einfache Szenarien Integrations- und Abnahmetests durchführen können
• Testwerkzeuge beurteilen und einsetzen können
• Werkzeuge und Verfahren zur Testautomatisierung bestimmen und einsetzen können

 

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

• Erlernen von Methoden des Qualitätsmanagements, die - über den Bereich der Softwareentwicklung hinaus - auch auf andere Gebiete übertagbar sind.

Selbstkompetenz:

• Selbständige Einarbeitung in vertiefende Fragestellungen und Präsentation der Ergebnisse

Sozialkompetenz:

• Selbständige Erarbeitung von Übungseinheiten, Übung mit den Mitstudierenden, Organisation von Feeback durch die Mitstudierenden

Befähigung zur Gewinnung von Informationen aus Daten mit statistischen Methoden, speziell mit Regressionsverfahren.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Erwerb methodischer Kenntnisse der explorativen und induktiven Statistik
• Formulieren von statistischen Modellen, speziell Regressionsmodelle
• Auswahl und Durchführung von Parameterschätzung, Modellselektion, Modellüberprüfung mit anschließender Ergebnisinterpretation
• Berechnen von Prognosen und Prognoseintervallen
• Durchführung und Analyse von realen Experimenten und Computersimulationen basierend auf statistischer Versuchsplanung
• Modellbasierte Optimierung von technischen und logistischen Prozessen
• Eigenständige Analyse von Datensätzen mit statistischer Software (R, JMP,...) und Dokumentation in Berichtsform

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

• Unterstützen von Entscheidungsprozessen durch Datenanalyse
• Erstellen von Prognosen mit Unsicherheitsabschätzung auf Basis von Datensätzen
• Anwenden statistischer Methoden im Zusammenhang mit der Auswertung von Datenbanken

 

• Definition des klassischen linearen Modells
• Modellparameter, ML- und KQ-Schätzung
• Hypothesentests im Kontext von Regressionsmodellen
• Residualanalyse
• Modellwahl und Variablenselektion
• Modellinterpretation, Prognose und Prognoseintervalle
• Grundlagen der statistischen Versuchsplanung (Versuchsplan, Versuchsbereich, Kodierung, Randomisierung, Wiederholungen, Blockbildung)
• Screening- und Optimierungspläne, Raumfüllende Pläne
• Einblick in verschiedene statistische Modelle (Varianzanalyse, Generalisierte Lineare Modelle, Gaußprozessmodelle, )

In der Lehrveranstaltung "Ausgewählte Aspekte der Praktischen Informatik" werden Inhalte zu einem speziellen Thema der praktischen Informatik vorgestellt.

Diese Lehrveranstaltung bietet die Möglichkeit, eine Lehrveranstaltungen anzubieten, die nicht in der jährlichen Regelmäßigkeit angeboten werden.Gezielt können hierzu Lehrbeauftragte aus dem In- und Ausland und Kooperationspartner angesprochen werden um interessante Aspekte vorzustellen.

Die angebotenen Themen erweitern gezielt das Lehrangebot im Bereich der Praktischen Informatik.

Sowohl die Inhalte der Lehrveranstaltung, als auch die Lehrformen und die Prüfungsformen können von Semester zu Semester variieren.

 

 

Fach- und Methodenkompetenzen

• Die Studierenden kennen die Grundlagen zum Thema
• Die Studierenden kennen die Anforderungen, Prinzipien, Architekturen, Methoden, Verfahren und Werkzeuge zum Thema
• Die Studierenden können eigenständig Aufgaben bearbeiten (Fallstudien, Projektaufgaben Entwicklungsaufgaben)..

 

Selbstkompetenz

• Die Studierenden erarbeiten ihre Ergebnisse eigenständig oder in Teams und präsentieren sie.

 

Sozialkomptenz:

• Praktische Arbeiten erfolgen in Teams.

 

 

 

 

Im Rahmen dieser Lehrveranstaltung werden durch einen Lehrbeauftragten gezielt 'Ausgewählte Aspekte der praktischen Informatik' vorgestellt.

Das Angebot dieser Lehrveranstaltung erfolgt unter Kapazitätsgesichtspunkten in Abstimmung mit dem Studiendekan.

Für die konkrete Lehrveranstaltung wird im Vorfeld eine Modulbeschreibung - gemäß der Vorgaben des Modulhandbuches - erstellt. Der Studiengangsleiter prüft anhand derer die Eignung der Lehrveranstaltung zur Ergänzung des Lehrangebotes. Die Modulbeschreibung wird den Studierenden von Beginn Vorfeld der Lehrveranstaltung zur Verfügung gestellt.

Die Qualitätssicherung erfolgt durch den Studiengangsleiter.

 

In der Lehrveranstaltung "Ausgewählte Aspekte der technischen Informatik" werden Inhalte zu einem speziellen Thema der technischen Informatik vorgestellt.

Diese Lehrveranstaltung bietet die Möglichkeit, eine Lehrveranstaltungen anzubieten, die nicht in der jährlichen Regelmäßigkeit angeboten werden.Gezielt können hierzu Lehrbeauftragte aus dem In- und Ausland und Kooperationspartner angesprochen werden um interessante Aspekte vorzustellen.

Die angebotenen Themen erweitern gezielt das Lehrangebot im Bereich der Technischen Informatik.

Sowohl die Inhalte der Lehrveranstaltung, als auch die Lehrformen und die Prüfungsformen können von Semester zu Semester variieren.

 

 

Fach- und Methodenkompetenzen

• Die Studierenden kennen die Grundlagen zum Thema
• Die Studierenden kennen die Anforderungen, Prinzipien, Architekturen, Methoden, Verfahren und Werkzeuge zum Thema
• Die Studierenden können eigenständig Themen-spezifische Aufgaben bearbeiten (Fallstudien, Projektaufgaben Entwicklungsaufgaben)..
• Valdiieren!!

 

Selbstkompetenz

• Die Studierenden erarbeiten ihre Ergebnisse eigenständig oder in Teams und präsentieren sie.

 

Sozialkomptenz:

• Praktische Arbeiten erfolgen in Teams.

 

 

 

 

Im Rahmen dieser Lehrveranstaltung werden durch einen Lehrbeauftragten gezielt 'Ausgewählte Aspekte der tTchnischen Informatik' vorgestellt.

Das Angebot dieser Lehrveranstaltung erfolgt unter Kapazitätsgesichtspunkten in Abstimmung mit dem Studiendekan.

Für die konkrete Lehrveranstaltung wird im Vorfeld eine Modulbeschreibung - gemäß der Vorgaben des Modulhandbuches - erstellt und den Studierenden zur Verfügung gestellt. Die Qualitätssicherung erfolgt hier durch den Studiengangsleiter.

 

Fach- und Methodenkompetenz:

Nach Abschluss der Lehrveranstaltung sind die Studierenden in der Lage,

• Methoden und Algorithmen der autonomen mobilen Systeme zu verstehen und anzuwenden
• Zustandsregler und Zustandsbeobachter zu entwerfen und zu implementieren
• Algorithmen zur Zustandschätzung dynamischer Systeme anzuwenden
• Algorithmen zur Lokalisierung, Pfadplanung und Kollisionsvermeidung autonomer mobiler Systeme anzuwenden und zu implementieren

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

• Analyse von dynamischen Systemen
• Mathematische Modellbildung dynamischer Systeme
• Simulation von dynamischen Systemen mit Matlab/Simulink

Fach- und Methodenkompetenz:

• Grundbegriffe und Konzepte der Berechenbarkeit und Komplexitätstheorie benennen können.
• Unterschiedliche Modelle von Turingmaschinen programmieren und analysieren können.
• Komplexitätsaussagen von Problemen verstehen, einordnen und bewerten können.
• Selbstständig Probleme bezüglich ihrer Berechenbarkeit und Komplexität einschätzen und klassifzieren können.
• Bei schweren Problemen die Möglichkeit einer approximativen Lösung prüfen können.

Vermittlung weiterführender Inhalte zum Themenkomplex verteilter Systeme und Vermittlung von Grundlagen zum Thema drahtloser und mobiler Systeme

Fach- und Methodenkompetenz:

• Beschreiben der Grundlagen der Signalausbreitung und der Übertragungstechniken
• Benennen und beschreiben der wichtigsten Technologien (drahtgebunden und drahtlos)
• Differenziertes Beschreiben der besonderen Aspekte von Routing, QoS und Lokalisierung
• Verstehen der Besonderheiten bei der Softwareentwicklung für kleine Geräte (z.B. Smartphones) im Detail
• Einordnen der aktuellen und zukünftigen Entwicklungen in den Gesamtkontext
• Durchführung prototypischer Programmierung drahtloser Anwendungen durchzuführen

Selbstkompetenz:

• Eigenständige Bearbeitung aktueller forschungsnaher Fragestellungen

Sozialkompetenz:

• Arbeiten in kleinen Teams
• Ergebnisorientierte Gruppenarbeit

Literatur:

• Schiller, Jochen: Mbilkommunikation, Pearson Studium, 2000
• Sauter, Martin: Grundkurs Mobile Kommunikationssysteme: UMTS, HSDPA und LTE, GSM, GPRS und Wireless LAN, Vieweg und Teubner, 4. Auflage 2011
• Firtman, M.: Programming the Mobile Web, O'Reilly Media, 2010
• Fling, B.: Mobile Design an Development: Practical Concepts and Techniques for Creating Mobile Sites and Web Apps, O'Reilly Media, 2010

In diesem Modul vertiefen Studierende ihre Kompetenzen im Entwurf von Software-Architekturen komplexer Systeme. Die Studierenden lernen, wie sie durch Auswahl und Anwendung geeigneter Prinzipien, Muster und Methoden eine skalierbare, robuste und wartbare Software-Architektur domänengetrieben entwerfen können. Die Analyse und Diskussion solcher Software-Architekturen erfolgt anhand von Praxisbeispielen und konkreten Lösungen aus Forschungsprojekten.

 

Fach- und Methodenkompetenz:

• Die Teilnehmer*innen können grundlegende Prinzipien des Software-Entwurfs differenzieren und auf konkrete Anwendungsszenarien übertragen.
• Die Studierenden sind in der Lage, zentrale Muster auf Ebene der Makro- und Mikroarchitektur zu differenzieren, zu analysieren und anzuwenden.
• Die Teilnehmer*innen kennen relevante Instrumente und Methoden zum domänengetriebenen Entwurf und können diese in konkreten Anwendungsszenarien geeignet kombinieren und umsetzen.
• Die Studierenden können aktuelle Forschungsansätze zur Modellierung von Softwarearchitekturen benennen und einordnen.

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

• Die Teilnehmer*innen beherrschen die Analyse einer komplexen Problemstellung und können diese in Teilprobleme zerlegen. Sie stärken so ihre Kompetenzen, eine umfangreiche Aufgabenstellung im Rahmen eines Projektes über mehrere Wochen arbeitsteilig im Team umzusetzen.
• Studierende erlernen Methoden zum interdisziplinären Erarbeiten von Lösungen, z.B. gemeinsam mit Fachexpert*innen ohne technischen Hintergrund.

Sozialkompetenz:

• Die Teilnehmer*innen erarbeiten und realisieren Lösungen kooperativ im Team.
• Sie sind darüber hinaus in der Lage, ihre Ideen und Lösungen zu präsentieren, zu erläutern und zu diskutieren.

Berufsfeldorientierung:

• Studierende erwerben Kenntnisse zur Lösung typischer Aufgabenstellungen im Bereich der Software-Architekturen. Sie können Entwurfsentscheidungen fundiert treffen und begründen.
• Zudem sammeln sie Erfahrungen in der Anwendung von essentiellen Werkzeugen der Softwareentwicklung, wie etwa Entwicklungsumgebungen oder Build-Management-Werkzeugen.

Das Modul umfasst folgende Themenbereiche:

• Kurze Wiederholung des Bachelor-Stoffs zum Software-Entwurf (z.B. Entwurfsmuster nach Gamma et al., Separation of Concerns, Schichtenarchitektur)
• Vertiefte Aspekte des Software-Entwurfs:
  • Prinzipien (z.B. Lose Kopplung - hohe Kohäsion, SOLID)
  • Architekturmuster (z.B. Ports and Adapter, CQRS)
  • Methoden (z.B. Domain-Driven Design, WAM-Ansatz)
• Charakteristika und Muster moderner Architekturstile (z.B. modulare Architekturen, ereignisbasierte Architekturen, Microservice-Architekturen)
• Modellgetriebener Entwurf, Entwicklung und Rekonstruktion von Software-Architekturen

• Evans E.; Domain-Driven Design: Tackling Complexity in the Heart of Software. Addison-Wesley; 2003
• Vernon V.; Domain-Driven Design kompakt. dpunkt; 2017
• Richardson C.; Microservice Patterns. Manning; 2018
• Starke G.; Effektive Softwarearchitekturen. Hanser Verlag; 8. Auflage; 2018
• Martin R. C.; Clean Architecture. Prentice Hall; 2018
• Goll J.; Entwurfsprinzipien und Konstruktionskonzepte der Softwaretechnik. Prentice Hall; Springer Vieweg; 2018
• Bass, Len, Paul Clements, and Rick Kazman. Software Architecture in Practice: Software Architect Practice. Addison-Wesley, 2012.
• Balzert H.; Lehrbuch der Softwaretechnik. Entwurf, Implementierung, Installation und Betrieb. Spektrum Akademischer Verlag; 3. Auflage; 2011
• Gamma E., Helm R., Johnson R., Vlissides J.; Design Patterns. Addison-Wesley; 1995
• Rademacher, Florian. A language ecosystem for modeling microservice architecture. Diss. 2022.

Nach Abschluss der Vorlesung sind die Studierenden in der Lage, xxx

Fach- und Methodenkompetenz:

• Probleme zu identifizieren, zu deren Lösung Techniken des Compilerbaus eingesetzt werden sollten
• zu einfachen formalen Sprachen die sie erzeugenden Grammatiken anzugeben und das Ergebnis zu verifizieren
• den Zusammenhang zwischen Token, regulären Ausdrücken, regulären Sprachen und den sie akzeptierenden Automaten zu erläutern und auf Basis dieser Kenntnis zu einem Token den Automaten zu entwickeln, der genau die zum Token gehörenden Lexeme akzeptiert
• einen Scanner für eine kleine Beispielsprache zu entwickeln
• für eine vorgegebene Grammatik zu entscheiden, ob sie für die sackgassenfreie Top-Down-Analyse geeignet ist und ggf. problematische Produktionen geeignet zu modifizieren
• einen Parser für eine kleine Beispielsprache auf Basis des rekursiven Abstiegs zu entwickeln
• kleine Grammatiken zum Zweck der syntaxgesteuerten Übersetzung um geeignete Attribute und semantische Regeln zu erweitern
• einen syntaxgesteuerten Übersetzer auf der Basis vorgegebener Übersetzungsschemata zu entwickeln
• basierend auf einer zu übersetzenden Quellsprache geeignete Entscheidungen für Speicherorganisation und Laufzeitsystem zu treffen
• die Komponenten einer abstrakten 3-Adress-Maschine zu benennen
• gängige Optimierungsverfahren zu benennen und auf vorgegebenen 3-Adress-Code anzuwenden

 

In diesem Modul erhalten Studierende einen Überblick über Architekturen komplexer Web-Anwendungen und analysieren deren Unterschiede sowie Einsatzgebiete. Sie lernen, wie entsprechende Web-Anwendungen durch die Auswahl und den Einsatz geeigneter client- und serverseitiger Technologien realisiert werden können.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Die Teilnehmer*innen können verschiedene Architekturen sowie zentrale Architekturmuster von Web-Anwendungen analysieren und differenzieren.
• Die Teilnehmer*innen sind in der Lage, aus einer konkreten Problemstellung eine passende Architektur abzuleiten sowie für die Umsetzung geeignete Web-Technologien zu bestimmen und anzuwenden.
• Die Studierenden können wichtige Web-Standards und -Technologien benennen, einordnen und anwenden.

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

• Die Teilnehmer*innen beherrschen die Analyse einer umfangreichen Anforderung und können diese in Teilanforderungen zerlegen. Sie haben Erfahrungen, Teilanforderungen über mehrere Wochen im Rahmen eines Gesamtprojektes im Team umzusetzen.
• Studierende können Architekturen von Softwaresystemen einordnen, ableiten und umsetzen.

Sozialkompetenz:

• Die Teilnehmer*innen erarbeiten und realisieren Lösungen kooperativ im Team.
• Sie sind darüber hinaus in der Lage, ihre Ideen und Lösungen zu präsentieren, zu erläutern und zu diskutieren.

Berufsfeldorientierung:

• Studierende erwerben Kenntnisse typischer Aufgabenstellungen in der Web-Entwicklung sowie in der Anwendung konkreter Web-Technologien.
• Zudem sammeln sie Erfahrungen in der Anwendung von essentiellen Werkzeugen der Softwareentwicklung, wie etwa Entwicklungsumgebungen oder Build-Management-Werkzeugen.

Die Vorlesung umfasst folgende Themenbereiche:

• Kurze Wiederholung der Grundlagen zum Aufbau von Webseiten mit HTML, CSS und JavaScript (Bachelor-Stoff)
• Betrachtung, Analyse und Differenzierung von Architekturen moderner Web-Anwendungen:
  • Architekturmuster wie z.B. MVC und seine Varianten (MVVM, MVP, etc.)
  • Anfragebasierte und komponentenbasierte Web-Frameworks
  • Single Page Applications, Server-Side Rendering, Client-Side Rendering
  • Reaktive Programmierung/Streaming
• Vertiefung serverseitiger Technologien zur Entwicklung von Web-Anwendungen (z.B. mit Java, JavaScript)
• Vertiefung clientseitiger Konzepte und Technologien zur Entwicklung von Web-Anwendungen (z.B. komponentenorientierte Entwicklung, State-Management, Routing)
• Übersicht aktueller Entwicklungen in Web-Standards (z.B. Web Components, WebAssembly)

• Wolf J.; HTML5 und CSS3: Das umfassende Handbuch; Rheinwerk Computing; 4. Auflage; 2021
• Bühler P., Schlaich P., Sinner D.; HTML5 und CSS3: Semantik - Design- Responsive Layouts; Springer Vieweg; 2017
• Simpson K.; Buchreihe "You Don't Know JS" (6 Bände); O'Reilly; 2015
• Haverbeke M.; JavaScript : richtig gut programmieren lernen; dpunkt.verlag; 2. Auflage; 2020
• Simons M.; Spring Boot 2: Moderne Softwareentwicklung mit Spring 5; dpunkt.verlag; 2018
• Tilkov S., Eigenbrodt M., Schreier S., Wolf O.; REST und HTTP; dpunkt.verlag; 3. Auflage; 2015
• Kress, D.; GraphQL: Eine Einführung in APIs mit GraphQL; dpunkt.verlag; 2020
• Starke G.; Effektive Softwarearchitekturen. Hanser Verlag; 9. Auflage; 2020

 

In den letzten zehn Jahren hat sich der Ansatz verbreitet, in den einführenden Programmiervorlesungen die Programmiersprachen sehr pragmatisch zu betrachten. Im Kern wird die Syntax einer konkreten Programmiersprache vermittelt (z.B. Java) und es wird gezeigt, wie sich konkrete Aufgabenstellungen mit der Sprache lösen lassen. Einzelne Konzepte wie z.B. Datentypen und Kontrollstrukturen werden vornehmlich an konkreten Ausprägungen veranschaulicht und nicht in einer allgemeinen Form diskutiert.

In diesem Modul werden ausgewählte Konzepte systematisch diskutiert. Zum einen werden diese Konzepte von einer konkreten Programmiersprache gelöst und zum anderen wird betrachtet, wie ein Konzept in verschiedenen Programmiersprachen (in unterschiedlichen Paradigmen) umgesetzt wird. Die unterschiedlichen Ansätze der Abstraktion werden dabei herausgearbeitet. Dies führt zu einem tieferen Verständnis der Programmierung. Die Möglichkeiten einer Programmiersprache können dadurch souveräner und zielgerichteter eingesetzt werden. Dies ist vor allem vor dem Hintergrund einer verstärkten "Hybridisierung" (z.B. Lambda-Ausdrücke und Stream-API in Java) der Sprachen wichtig. Fach- und Methodenkompetenz:

• Benennen unterschiedlicher Programmierparadigmen
• Beschreiben der Unterschiede zwischen der imperativen und der funktionalen Programmierung
• Kennen unterschiedlicher Abstraktionsansätze
• Erstellen von lauffähigen Programmen in einer funktionalen Programmiersprache
• Übertragung von Abstraktionskonzepten zwischen objektorientierten und funktionalen Sprachen
• Vergleichen von Abstraktionskonzepten in unterschiedlichen Programmierparadigmen
• Lösen von Aufgabenstellungen auf unterschiedlichen Abstraktionsebenen

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

• Auswählen einer geeigneten Programmiersprache für eine gegebene Anwendungsdomäne
• Beurteilen von Lösungsalternativen
• Beherrschen unterschiedlicher Abstraktionsmechanismen
• Lösen von komplexen Aufgabenstellungen
• Planen von Software-Projekten (Aufwand, Ressourcen, Qualifikation)

Die Veranstaltung beschäftigt sich mit der Entwicklung und Analyse von maschinellen Lernverfahren in Anwendungen der Informatik, Medizininformatik bzw. für allgemeine Informationssysteme.

 

Fach- und Methodenkompetenz:

Nachdem die Studierenden die Veranstaltung besucht haben, sind sie in der Lage

• die wichtigsten Begriffe des Maschinellen Lernens für die Erklärung von Lernsystemen einzusetzen.
• Maschinelle Lernsysteme für konkrete Anwendungsbezüge der Informatik zu entwerfen, implementieren und analysieren.
• den Einsatz maschineller Lernmethoden für eigene Anwendungsaufgaben zu beurteilen. Hierzu kennen die Studierenden typische Anwendungen für diese Methoden.
• theoretische Grenzen maschineller Lernsysteme zu erkennen, diese formal beschreiben sowie für die Beurteilung der Grenzen eigener Anwendungen einsetzen.
• ethische Grundlagen maschineller Lernsysteme zu hinterfragen und darüber zu diskutieren.

Selbstkompetenz:

Der/die Studierende kann:

• Ideen und Lösungsvorschläge schriftlich und mündlich formulieren
• in den Übungen und Praktika Aufgaben selbstständig lösen und die Ergebnisse präsentieren
• sich theoretische Inhalte zum Thema maschinelles Lernen aus wissenschaftlicher Literatur erarbeiten und eigenständig präsentieren

 

Sozialkompetenz:

Der/die Studierenden können:

• In den Übungs- und Projektphasen kooperativ Lösungen erarbeiten
• In den Projektphasen kooperativ Aufgaben zur Lösung planen, verteilen und gemeinsam durchführen
• in Diskussionen zielorientiert argumentieren und mit Kritik sachlich umgehen
• Ergebnisse aus Gruppenarbeit gemeinsam präsentieren
• Projektergebnisse bewerten und Verbesserungsvorschläge formulieren
• vorhandene Missverständnisse zwischen Gesprächspartnern erkennen und abbauen

 

 

• I. Witten, E. Frank, M. Hall und C. J. Pal, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, 4. Auflage, Morgan Kaufmann (2017) - elektronische Version im Intranet verfügbar
• C. M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer (2006)
• E. Alpaydin, Introduction to Machine Learning (Adaptive Computation and Machine Learning), Third Edition, MIT Press (2014)
• I. Goodfellow, Y. Bengio und A. Courville: Deep Learning, MIT Press (2016)

Vermittlung der mathematischen Grundlagen der Verschlüsselungstechnik, soweit sie für das erfolgreiche Studium der Informatik relevant sind. Die Studierenden sollen die unten angegebenen Lehrinhalte kennen und fundiert entscheiden können, welche Verschlüsselungstechnik man zur Lösung welchen Verschlüsselungsproblems anwendet.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Umgang mit und Rechnen in Gruppen, Ringen und Körpern
• Polynomiales und duales Rechnen in Galois-Feldern
• Kennen und anwenden des erweiterten Euklidischen Algorithmus, des Chinesischen Restsatzes sowie des Satzes von Fermat und Euler
• Benennen wichtiger Einwegfunktionen (mit und ohne Falltür) und kennen ihrer wesentlichen Eigenschaften
• Kennen, anwenden und bewerten von Diffie-Hellman- und RSA-Verfahren, von Vernam-, DES- und AES-Verfahren sowie der wichtigsten ECC-Verfahren
• alle gängigen asymmetrischen und symmetrischen Verschlüsselungsverfahren benennen, anwenden, systematisch vergleichen und in Hinblick auf ihre Sicherheit beurteilen können
• auf abstrakter mathematischer Ebene sowohl die Grundlagen der Standard-Verschlüsselungsverfahren als auch die der beiden vorgestellten Post-Quanten-Verschlüsselungsverfahren beschreiben und analysieren können
• auf Basis der gewonnenen Einsichten in die vorgestellten Verfahren Alternativen, Modifikationen und im besten Fall Verbesserungen vorschlagen, begründen, analysieren und kritisch begutachten können
• problemlos in der Lage sein, sich auf Grundlage der soliden erarbeiteten Theorie auch in andere, nicht explizit vorgestellte Verfahren einarbeiten zu können und diese ebenfalls systematisch vergleichen und in Hinblick auf ihre Sicherheit beurteilen zu können

• B. Lenze, Basiswissen Angewandte Mathematik -- Numerik, Grafik, Kryptik --, Buch und E-Book, Springer Vieweg Verlag, Wiesbaden, 2020, zweite Auflage.

Ergänzend:

• D.J. Bernstein, J. Buchmann, E. Dahmen, Post-Quantum-Cryptography, Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg, 2009.
• J. Buchmann, Einführung in die Kryptographie, Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg-New York, 2016, sechste Auflage.
• H. Delfs, H. Knebl, Introduction to Cryptography, Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg, 2015, dritte Auflage.
• J. Hoffstein, J. Pipher, J.H. Silverman, An Introduction to Mathematical Cryptography, Springer-Verlag, New York, 2014, zweite Auflage.
• C. Paar, J. Pelzl, Kryptografie verständlich, Springer Vieweg Verlag, Berlin-Heidelberg, 2016.
• D. Wätjen, Kryptographie, Springer Vieweg Verlag, Wiesbaden, 2018, dritte Auflage.
• A. Werner, Elliptische Kurven in der Kryptographie, Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg-New York, 2013.

Themenschwerpunkt dieses Moduls liegt im Bereich der Interaktion mit multimodalen Benutzungsschnittstellen. Es werden moderne Formen der Mensch-Maschine-Interaktion (MMI) in vernetzten intelligenten Umgebungen behandelt. Dabei werden neben dem theoretischen Hintergrund ein Ausschnitt aus den folgenden Bereichen thematisiert:

· Sensor-basierte Interaktionstechnologien

· Spracherkennung- und -steuerung

· Interaktive Umgebungen und Oberflächen

· Ambiente Umgebungen

· Physiologische Sensoren für die Interaktion (Affective Computing)

· Begreifbare Interaktion (Tangible Interaction, Physical Computing)

· Zielbasierte Interaktion

Im Anwendungsfeld des Ambient Assisted Living werden Konzepte, Methoden und Technologien moderner MMI motiviert und Laufe der Veranstaltung praktisch vertieft.

Fach- und Methodenkompetenz:

Nachdem die Studierenden die Veranstaltung besucht haben, sind sie in der Lage

• Aktuelle Forschungsarbeiten aus dem Bereich multimodaler Interaktionssysteme zu verstehen und bewerten zu können.
• Neue (Sensor-basierte, tangible, Sprach-basierte, ) Interaktionsformen zu verstehen, zu analysieren und auf eigene Anwendungsfälle zu übertragen. Hierzu kennen die Studierenden typische Einsatzbereiche und sind in der Lage Technologien und Infrastrukturen einzuordnen.
• Konzepte, Methoden und Modelle für die Entwicklung multimodaler Benutzerschnittstellen einzusetzen.
• Anforderungen (insbesondere an die MMI) moderner AAL-Systeme zu erkennen und Lösungen/Produkte in ihrem Kontext als Bausteine einer Problemlösung zusammen zu fügen.
• Infrastrukturen für neue Interaktionsformen zu verstehen und problembezogen eigene Lösungen aufzubauen.
• Existierende multimodale Benutzerschnittstellen für konkrete Anwendungsfälle zu analysieren und neue zu entwickeln.

Selbstkompetenz:

Studierendende können Ideen und Lösungsvorschläge schriftlich und mündlich präsentieren, die eigenständige Präsentation von Lösungen tragen zur Entwicklung von Selbstsicherheit/Sachkompetenz bei; die Entwicklung von Strategien zum Wissens- und Kenntniserwerbs werden durch die Kombination (seminaristische) Vorlesung mit eigenständiger Erarbeitung der Inhalte wissenschaftlicher Literatur unterstützt.

Sozialkompetenz:

Kooperations- und Teamfähigkeit wird während der Übungs- und Projektphasen trainiert. Die/der Studierende/r kann in Diskussionen zielorientiert argumentieren und mit Kritik sachlich umgehen; er/sie/es kann vorhandene Missverständnisse zwischen Gesprächspartnern erkennen und abbauen. Ergebnisse aus Gruppenarbeit können gemeinsam präsentiert werden.

 

• Grundlagen der Interaktionsgestaltung aus Wahrnehmungs-, Arbeits- und Kognitionspsychologie; Theorien der Gestaltung: Distributed Cognition, Tätigkeitstheorie, Strukturierungstheorie; Interaktionsmodellierung
• Beschreibung und Nutzung von Kontextinformationen für die Interaktionsdurchfrührung
• Vertiefung in den folgenden technischen Bereichen:
  • Sensor-basierte Interaktionstechnologien,
  • Spracherkennung- und Steuerung,
  • Tangible Interaktion/Kamera-Projektor-Systeme;
• Ambiente Umgebungen aus dem Bereich AAL, in den Aufgabenbereichen:
  • Sicherheit & Prävention (Hausnotruf, Beleuchtungssysteme, ),
  • Gesundheit und Pflege (Vitalparameter Monitoring, Fitness-Tracker, ),
  • Haushalt und Versorgung (Google Nest, Robotik, Service-Portale, ),
  • Kommunikation und soziales Umfeld (Sprachsteuerung, Kommunikationslösungen, );
• AAL-Plattformen und Internet of Things -Infrastrukturen als Grundlage für Multimodale Interaktion.
• Vorgehen (Analyse, Konzeption, Methoden, Modelle) für die die Entwicklung multimodaler Benutzerschnittstellen.
• Problemlösung am Beispiel einer selbst entwickelten multimodalen Benutzerschnittstelle aus dem Bereich AAL (studentische Projekte);

 

• • Rogers, I. (2012). HCI Theory: Classical, Modern, and Contemporary - Synthesis Lectures on Human-Centered Informatics. Morgen & Claypool.
  • Journal on Multimodal User Interfaces (2016), Volume 10, Springer International Publishing 2016
  • BMBF/VDE Innovationspartnerschaft AAL (Hrsg.) 2011: Ambient Assisted Living (AAL) Komponenten, Projekte, Services Eine Bestandsaufnahme, VDE Verlag.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Prozesse, Aktivitäten, Methoden, Techniken, Sprachen und Werkzeuge zum Vorgehen bei IT-Beschaffungsprojekten
• Überblick über die zentralen Verfahren, rechtlichen Rahmenbedingungen und relevanten Ausschreibungsrichtlinien für IT-Beschaffungsprojekte

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

• Anforderungsmanagement
• Projektmanagement
• Marktrecherche und -analyse

Selbstkompetenz:

• Eigenständige Ausarbeitung und Erstellung von Ergebnisdokumenten und deren inhaltliche Präsentation zu IT-Beschaffungs-spezifischen Themen und Inhalten

Sozialkompetenz:

• Projektarbeit in Teams mit 5-8 Studierenden

Berufsfeldorientierung:

• Praxisorientierte Duchführung eines Ausschreibungs- und Beschaffungsprojekts in Kooperation mit IT-Unternehmen

• Projektmanagement
  • Projektplanung mit Vorgangsknotennetzplänen und Gantt-Diagrammen, Kosten- und Aufwands-Controlling
• Anforderungserhebung und -bestimmung
  • Erhebungsmethoden wie schriftliche Befragung und semi-strukturiertes Interview mit Interview-Leitfaden
  • Praktische Durchführung durch das bzw. die Projektteams in Kooperation mit regionalen IT-Unternehmen
• Anforderungsanalyse, -spezifikation und -dokumentation
  • Aufbau und Erstellung von Anforderungsdokumenten und Pflichtenheften
  • Gliederungen und IEEE-Standards
• Rechtliche Rahmenbedingungen eines IT-Beschaffungsprojekts
  • Rechte und Pflichten von Auftraggeber/Auftragnehmer
  • ITIL vs. IT-Beschaffung
• Aufbau und Erstellung von Ausschreibungsunterlagen: Formulare, Regelungen, Gesetze
  • EVB-IT, BVB
• Ausschreibungsrecht, Vergaberecht, Ausschreibungsbewertung
  • Öffentliche, beschränkte und freihändige Vergabe
  • Primär- und Sekundärrechtsschutz
• Durchführung von Bietergesprächen und -präsentationen: Ablauf und Vorgehen

• Balzert, H. (2008): Lehrbuch der Softwaretechnik - Softwaremanagement, Heidelberg: Spektrum Akademischer Verlag.
• Balzert, H. (2009): Lehrbuch der Softwaretechnik - Basiskonzepte und Requirements Engineering, 3. Auflage, Heidelberg: Spektrum Akademischer Verlag.
• Keller-Stoltenhoff, Leitzen, Ley (2017): Handbuch für die IT-Beschaffung (Band 1 und 2), Heidelberg: Rehm-Verlag.
• Mangold, P. (2009): IT-Projektmanagement kompakt, 3. erweiterte Auflage, Heidelberg: Spektrum Akademischer Verlag.
• Spitczok, N.; Vollmer, G., Weber-Schäfer, U. (2014): Pragmatisches IT-Projektmanagement, 2. überarbeitete Auflage, Heidelberg: dpunkt-Verlag.
• Vollmer, G. (2018): Vorlesungsunterlagen zur seminaristischen Lehrveranstaltung "Organisatorische und rechtliche Aspekte der IT-Beschaffung"
• Winkelhofer, G. (2005): Management- und Projekt-Methoden, 3. vollst. überarbeitete Auflage, Berlin, Heidelberg: Springer Verlag.

 

Fach- und Methodenkompetenz:

• Zunächst werden zentrale Konzepte des Projektmanagement eingeführt. Insbesondere werden Methoden der Projektplanung vertieft. Die Studierenden sind in der Lage, ein Planungsprojekt durchzuführen.
• Die Studierenden kennen aktuelle Standards im Projektmanagement.
• Es werden Kenntnisse in den Methoden der Projektsteuerung (insbesondere Zeit- und Kostenmanagement) erworben.
• Die Studierenden lernen Konzepte des Qualitäts- und Risikomanagements.

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

• Die Studierenden erkennen, dass Methoden des Projektmanagements auf andere Aufgaben eines Wirtschaftsinformatikers übertragbar sind.

Selbstkompetenz:

• Ausgewählte Methoden des Projektmanagements werden in der Veranstaltung von den Studierenden selbst angewendet.

Sozialkompetenz:

• Die Studierenden erlernen spezielle Methoden und Werkzeuge, die die Kooperation und Kommunikation in einem Projekt unterstützen (z.B. Mind Mapping, CSCW-Tools, Entscheidungstabellen, Verknüpfung der Werkzeuge. DIe Methoden und Werkzeuge werden auch in der Veranstaltung eingesetzt.
• Die Studierenden sind in der Lage, die Kenntnisse aus allen Phasen der Veranstaltung anzuwenden, d.h. für dieses komplexe Projekt sowohl Methoden als auch Werkzeuge des Projektmanagements auswählen und im Team anwenden zu können.

Berufsfeldorientierung:

• Die Studierenden kennen die Aufgaben und das Berufsbild eines IT-Projektmanagers.

Vermittlung weiterführender Inhalte zum Themenkomplex verteilter Systeme und Vermittlung von Grundlagen zum Thema drahtloser und mobiler Systeme

Fach- und Methodenkompetenz:

• Beschreiben der Grundlagen der Signalausbreitung und der Übertragungstechniken
• Benennen und beschreiben der wichtigsten Technologien (drahtgebunden und drahtlos)
• Differenziertes Beschreiben der besonderen Aspekte von Routing, QoS und Lokalisierung
• Verstehen der Besonderheiten bei der Softwareentwicklung für kleine Geräte (z.B. Smartphones) im Detail
• Einordnen der aktuellen und zukünftigen Entwicklungen in den Gesamtkontext
• Durchführung prototypischer Programmierung drahtloser Anwendungen durchzuführen

Selbstkompetenz:

• Eigenständige Bearbeitung aktueller forschungsnaher Fragestellungen

Sozialkompetenz:

• Arbeiten in kleinen Teams
• Ergebnisorientierte Gruppenarbeit

Literatur:

• Schiller, Jochen: Mbilkommunikation, Pearson Studium, 2000
• Sauter, Martin: Grundkurs Mobile Kommunikationssysteme: UMTS, HSDPA und LTE, GSM, GPRS und Wireless LAN, Vieweg und Teubner, 4. Auflage 2011
• Firtman, M.: Programming the Mobile Web, O'Reilly Media, 2010
• Fling, B.: Mobile Design an Development: Practical Concepts and Techniques for Creating Mobile Sites and Web Apps, O'Reilly Media, 2010

Fach- und Methodenkompetenz:
Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls kennen die Studierenden die Fachterminolige der Visualisierung und können diese korrekt zur Beschreibung von Problemen und Systemen der Visualisierung einsetzen. Sie kennen wesentliche Datenstrukturen und Methoden der Datenvisualisierung. Sie kennen die Architektur gängiger Visualisierungssysteme.

Sie sind in der Lage anhand der Eigenschaften der Daten und des Visualisierungszieles ein adäquates Visualisierungsverfahren auszuwählen und einzusetzen. Sie können neu entwickelte Verfahren in den Kontext existierender Verfahren einordnen und beurteilen.

Selbstkompetenz:
Die Entwicklung von Strategien zum Wissens- und Kenntniserwerb wird durch die Analyse, Aufbereitung und Präsentation wissenschaftlicher Literatur unterstützt.

Vorlesung

• Einführung, Terminologie, Geschichte der Visualisierung
• 3D-Computergraphik
• Visualisierungsprozess
• Datenbeschreibung zur Visualisierung
• Einflussfaktoren auf die Visualisierung
• Grundlegende Visualisierungstechniken
• Visualisierung von Multiparameterdaten
• Visualisierung von Volumendaten
• Visualisierung von Strömungsdaten
• Visualisierungssysteme

Seminar
Vorträge zu Originalarbeiten aus einer aktuellen internationalen Visualisierungs-Konferenz, z.B. Eurographics Conference on Visualization

Praktikum
Erprobung verschiedener Paradigmen und Systeme zur Visualisierung