Wirtschafts­mathematik und Wirtschafts­informatik (alle)

Vorlesung

8.0

deutsch

6

Online aufgezeichnet

Fach­kompetenz:
Die Studierenden kennen effiziente Algorithmen und effektive Datenstrukturen für grundlegende Probleme der Informatik und können diese  anwenden und in Computer­programme umsetzen. Sie beherrschen weiterhin grundlegende Techniken des Entwurfs von Algorithmen und Datenstrukturen, sowie der Korrektheits- und Laufzeitanalyse von Algorithmen
Methoden­kompetenz:
Die Studierenden können anwendungs­relevanten Berechnungs­problemen effiziente Algorithmen zuzuordnen bzw. diese  entwickeln und
mittels dieser lösen.
Personale Kompetenz:
Die Studierenden können Berechnungs­probleme in Anwendungs­zusammenhängen identifizieren, sie formal spezifizieren und damit einer rechentechnischen Lösung zuführen. Sie können auf höherem Niveau abstrahieren und mit formalen Modellierungs­techniken arbeiten.

Schriftliche Klausur (90 Minuten)

Matthias Krause, Alexander Moch

Vorlesung

6.0

englisch

4

Online live & aufgezeichnet

Expertise:
Students will acquire knowledge about methods and systems for managing large datasets and data-intensive computing.

Methodological competence:
• Be able to judge, select, and use traditional or non-traditional data management systems for a given data management task
• Be able to solve computational problems involving large datasets

Personal competence:
• Study independently
• Presentation and writing skills

Written examination, exercises
90 minutes

Rainer Gemulla

Vorlesung

6.0

englisch

2

Please note that there is no second date for the exam.

Expertise:
Students will acquire basic knowledge of the techniques, opportunities and applications of data mining. Methodological competence:

• Successful participants will be able to identify opportunities for applying data mining in an enterprise environment, select and apply appropriate techniques, and interpret the results.
• project organisation skills

Personal competence:

• team work skills
• presentation skills

Written examination (90 minutes), project report, oral project presentation

Heiko Paulheim

Vorlesung

8.0

deutsch

6

Online aufgezeichnet

Fach­kompetenz:
Verständnis der Grundlagen der Daten­modellierung bzw. des Datenbankentwurfs und der Funktions­weise von relationalen Datenbank­managementsystemen, insbesondere Anfragebearbeitung und Transaktions­verwaltung
Methoden­kompetenz:
Abstraktion, Modellierung, Aufwandsabschätzung für Anfragen
Personale Kompetenz:
Verständnis der Rolle moderner Datenhaltung in einem Unternehmen

schriftliche Klausur (90 Minuten)

Guido Moerkotte

Vorlesung mit Übung

6.0

englisch

2

Expertise:
Students will acquire basic knowledge of the techniques, opportunities and applications of decision theory.
Methodological competence:

• Successful participants will be able to identify opportunities for decision support in an enterprise environment, select and apply appropriate techniques, and interpret the results.
• project presentation skills

Personal competence:

• team work skills
• presentation skills

Written examination (90 minutes), homework assignments, case studies

Heiner Stuckenschmidt

Vorlesung mit Übung

6.0

englisch

2

Expertise:
Students will acquire basic knowledge of the techniques, opportunities and applications of decision theory.
Methodological competence:

• Successful participants will be able to identify opportunities for decision support in an enterprise environment, select and apply appropriate techniques, and interpret the results.
• project presentation skills

Personal competence:

• team work skills
• presentation skills

Written examination (90 minutes), homework assignments, case studies

Vorlesung

6.0 (Modul/e)

englisch

Simone Paolo Ponzetto

Vorlesung

6.0

deutsch

4

Online aufgezeichnet

Fach­kompetenz:
Die Studierenden beherrschen grundlegende für die Informatik rele-vanten Konzepte, Begriffsbildungen und wissenschaft­lichen Arbeits-techniken aus Mathematik und Logik. Sie kennen weiterhin eine erste Auswahl an wichtigen Datenstrukturen und  effizienten Algorithmen für grundlegende Probleme.
Methoden­kompetenz:
Die Studierenden besitzen die Fähigkeit, informal gegebene Sachver-halte formal zu modellieren und die entstehenden formalen Struktu-ren bzgl. grundlegender Eigenschaften zu klassifizieren. Sie können weiterhin  auf einem für Informatiker adäquaten Niveau gegebene Aussagen mathematisch  beweisen.
Personale Kompetenz:
Die Studierenden besitzen ein Grundverständnis der för die Informa-tik wichtigen formalen Strukturen, Modelle und Arbeits­techniken. Sie können auf höherem Niveau abstrakt denken und formal modellieren.

Schriftliche Klausur (90 Minuten)

Matthias Krause, Alexander Moch

Vorlesung

6.0

deutsch

4

Fach­kompetenz:
Ziele und Grundlagen der Künstlichen Intelligenz. Such­verfahren als universelle Problemlösungs­verfahren. Problemkomplexität und Heuristische Lösungen. Eigenschaften und Zusammenhang zwischen unterschiedlichen Such­verfahren.
Methoden­kompetenz:
Beschreibung konkreter Aufgaben als Such-, Constraint- oder Planungs­problem. Implementierung unterschiedlicher Such­verfahren und Heuristiken.

Erfolgreiche Teilnahme am Übungs­betrieb
schriftliche Klausur (90 Minuten)

Christian Meilicke

Vorlesung

8.0

deutsch

6

Fach­kompetenz:
Die Studierenden können selbständig Algorithmen zu vorgegebenen Problemen entwerfen und in Java, das im parallel laufenden Pro-grammierkurs I unterrichtet wird, objekt­orientiert programmieren. Methoden­kompetenz:
Algorithmenentwurf, Bewertung von vorgegeben Algorithmen Personale Kompetenz:
Kreativität beim Entwurf von Algorithmen, Team­fähigkeit

Studien­beginn ab HWS 2011:
Erfolgreiche Teilnahme am Übungs­betrieb
schriftliche Klausur (90 Minuten)

Studien­beginn vor HWS 2011:
schriftliche Klausur (90 Minuten)

Frederik Armknecht

Vorlesung

5.0

deutsch

4

Online live & aufgezeichnet

Fach­kompetenz:

• Gründliche Kenntnis der Basiskonzepte der Programmiersprache Java
• Verständnis des Konzepts der Objekt­orientierung
• Kenntnisse der algorithmischen Prinzipien  Iteration und Rekursion
• Basiswissen über das Arbeiten unter einem Linux-Betriebs­system

Methoden­kompetenz:

• Fähigkeit, Algorithmen zu entwerfen
• Fähigkeit, komplexe Algorithmen in Java ohne Einsatz importierter Methoden zu programmieren
• Fähigkeit, rekursiv zu programmieren

Personale Kompetenz:

• Eigen­verantwortliches Arbeiten
• Team­fähigkeit

Programmiertestate, Programmier­projekte, Programming Competence Test (180 Minuten)

Ursula Rost

Vorlesung

6.0

englisch

2

Online aufgezeichnet

Expertise:
After taking the course, students will be familiar with the latest state-of-the-art techniques for specifying the externally visible properties of a software system/component  – that is, for describing a software system/component as a “black box”, and for verifying them. Methodological competence:
Participants will know how to use the expertise acquired during the course to describe the requirements that a system/component has to satisfy and to define tests to check whether a system/component fulfils these requirements. Personal competence:
With the acquired skills and know-how, students will be able to play a key role in projects involving the development of systems, components and software applications.

Written examination, 90 minutes

Colin Atkinson

Vorlesung

6.0

englisch

4

Online live & aufgezeichnet

Expertise:
Students will acquire knowledge about methods and systems for managing large datasets and data-intensive computing.

Methodological competence:
• Be able to judge, select, and use traditional or non-traditional data management systems for a given data management task
• Be able to solve computational problems involving large datasets

Personal competence:
• Study independently
• Presentation and writing skills

Written examination, exercises
90 minutes

Rainer Gemulla

Vorlesung

6.0

englisch

2

Please note that there is no second date for the exam.

Expertise:
Students will acquire basic knowledge of the techniques, opportunities and applications of data mining. Methodological competence:

• Successful participants will be able to identify opportunities for applying data mining in an enterprise environment, select and apply appropriate techniques, and interpret the results.
• project organisation skills

Personal competence:

• team work skills
• presentation skills

Written examination (90 minutes), project report, oral project presentation

Heiko Paulheim

Vorlesung mit Übung

6.0

englisch

2

Expertise:
Students will acquire basic knowledge of the techniques, opportunities and applications of decision theory.
Methodological competence:

• Successful participants will be able to identify opportunities for decision support in an enterprise environment, select and apply appropriate techniques, and interpret the results.
• project presentation skills

Personal competence:

• team work skills
• presentation skills

Written examination (90 minutes), homework assignments, case studies

Heiner Stuckenschmidt

Vorlesung mit Übung

6.0

englisch

2

Expertise:
Students will acquire basic knowledge of the techniques, opportunities and applications of decision theory.
Methodological competence:

• Successful participants will be able to identify opportunities for decision support in an enterprise environment, select and apply appropriate techniques, and interpret the results.
• project presentation skills

Personal competence:

• team work skills
• presentation skills

Written examination (90 minutes), homework assignments, case studies

Vorlesung mit Übung

6.0 (Modul/e)

englisch

2

Online live & aufgezeichnet

Please register for this course on Portal 2 after your enrollment, you will be directly admitted.

Philipp Hoffmann

Vorlesung mit Übung

6.0

englisch

2

Online live & aufgezeichnet

Please register for this course on Portal 2 after your enrollment, you will be directly admitted.

Aim of Module
Students will acquire specific knowledge about the challenges of corporate knowledge management. After completion of the course, students have developed a thorough understanding of the creation, storage, retrieval, and transfer of knowledge. Students will be acquainted with the repertoire of analytical concepts regarding the strategic planning, architectures, implementation, and evaluation of integrated knowledge management systems.

Monica Fallon

Vorlesung

6.0 (Modul/e)

englisch

2

Online live & aufgezeichnet

Please register for this course on Portal 2 after your enrollment, you will be directly admitted.

Philipp Hoffmann

Seminar

4.0

englisch

Frederik Armknecht, Jochen Schäfer

Vorlesung

6.0

englisch

2

Fach­kompetenz:
Die Studierenden können Mithilfe aktueller Techniken und Theorien der modernen Kryptographie die Sicherheit von kryptographischen Verfahren einschätzen bzw. Sicherheitsaussagen entsprechend zu beurteilen. Weiterhin sind sie in der Lage, Sicherheitsziele zu erkennen und entsprechende Techniken einzusetzen, die in Kryptographie I nicht behandelt werden konnten.
Methoden­kompetenz:
Den Studierenden sind in der Lage, geeignete Methoden zu Sicherheitsanalyse von kryptographischen Verfahren auszuwählen und einzusetzen. Dazu gehören bspw. die Wahl der passenden Sicherheits­modelle, das Beweisen der Sicherheit aufgrund klar präzisierter Annahmen und die Analyse gegebener Verfahren. Insbesondere besitzen die Studierenden die Fähigkeit, die Sicherheitsargumente für existierende Verfahren zu verstehen und einzuschätzen und auf neue zu übertragen. Weiterhin können sie Techniken und Protokolle einsetzen, um Sicherheitsziele zu erreichen, die mit den in Kryptographie I besprochenen Verfahren noch nicht möglich waren.
Personale Kompetenz:
Das analytische, konzentrierte und präzise Denken der Studierenden wird geschult. Durch die eigenständige Behandlung von Anwendungen, z.B. im Rahmen der Übungs­aufgaben, wird ihr Abstraktions­vermögen weiterentwickelt und der Transfer des erlernten Stoffes auf verwandte Fragestellungen gefördert.

Schriftliche Klausur (90 Minuten) oder mündliche Prüfung (30 Minuten)

Frederik Armknecht

Vorlesung

6.0

englisch

2

Online aufgezeichnet

Expertise:
Students will be familiar with the accepted best practices and technologies used in mainstream model-driven development as well as state-of-the-art modeling technologies emerging from research institutions.
Methodological competence:
Students will know how to apply modeling technologies in real-world projects.
Personal competence:
Students will have the capability to analyse, understand and model complex systems.

Written examination (90 minutes)

Colin Atkinson

Vorlesung mit Übung

6.0

englisch

4

Online live

Jonathan Kobbe, Heiner Stuckenschmidt

Seminar

4.0

englisch

Expertise:
The student gains a deep understanding of the research topic. He/she is able to describe/summarize the topic in detail in his/her own words. He/she reflects on the topic and judges the contribution of the research papers.
Methodological competence:
The student is able to find the relevant literature for his/her topic, to write a well-structured scientific paper and to present his/her results. He/she is also aware of the need to avoid plagiarism.
Personal qualification:
The student has learned how to find relevant literature for a research topic, write a well-structured, concise paper about it and give a presentation. He/she is well prepared to write and present a Master’s Thesis.

Seminar paper, oral presentation and the participation in the group discussions

Heiner Stuckenschmidt, Patrick Betz

Vorlesung

6.0

englisch

2

Expertise:
The participants of this course learn about principles and applications of Semantic Web standards. They become familiar with their technical foundations such as representation and query languages, or logical inference. After taking this course, the students will be aware of the problems and benefits of semantic technologies in the context of tasks such as knowledge management, information search and data integration, and they will be capable of judging the applicability of these technologies for addressing practical challenges.
Methodological competence:
The participants learn how to design and implement Semantic Web applications. They are able to use standardized modeling languages for building knowledge representations, and to query these models by means of languages such as SPARQL.
Personal competence:
By jointly building a semantic web application, the students learn how to effectively work in teams. They improve upon their presentation skills by showing the outcomes of their projects to the other participants of the course.

Regular exercises, team project, written examination (90 minutes)

Heiko Paulheim

Seminar

4.0

englisch

In this seminar, you will
Read, understand, and explore scientific literature
Summarize a current research topic in a concise report (10 single-column pages + references)
Give two presentations about your topic (3 minutes flash presentation, 15 minutes final presentation)
Moderate a scientific discussion about the topic of one of your fellow students
Provide feedback to a report and to a presentation of a fellow student

seminar report (10 single-column pages + references) +
two presentations about your topic (3 minutes flash presentation, 15 minutes final presentation)

Vorlesung

6.0

englisch

2

Expertise:
Students will acquire knowledge of state-of-the-art principles and methods of Natural Language Processing, with a specific focus on the application of statistical methods to human language technologies.
Methodological competence:
Successful participants will be able to understand state-of-the-art methods for Natural Language Processing, as well as being able to select, apply and evaluate the most appropriate techniques for a variety of different practical and application-oriented scenarios.
Personal competence:

• presentation skills;
• team work skills.

Written examination (90 minutes), homework assignments

Simone Paolo Ponzetto

Vorlesung

6.0

englisch

2

Online live & aufgezeichnet

Expertise:
Students will be able to identify opportunities for employing Web data in business applications and will learn to select and apply appropriate techniques for integrating and cleansing Web data.
Methodological competence:

• Participants will acquire knowledge of the data integration process as well as the techniques that are used in each phase of the process.
• project organization skills

Personal competence:

• presentation skills
• team work skills.

Written examination (90 minutes), project report, oral project presentation

Christian Bizer, Alexander Brinkmann

Vorlesung

6.0

englisch

2

Online live & aufgezeichnet

Expertise:
Students will be able to identify opportunities for employing Web data in business applications and will learn to select and apply appropriate techniques for integrating and cleansing Web data.
Methodological competence:

• Participants will acquire knowledge of the data integration process as well as the techniques that are used in each phase of the process.
• project organization skills

Personal competence:

• presentation skills
• team work skills.

Written examination (90 minutes), project report, oral project presentation

Christian Bizer, Alexander Brinkmann

Vorlesung

8.0

deutsch

6

Online aufgezeichnet

Fach­kompetenz:
Die Studierenden kennen effiziente Algorithmen und effektive Datenstrukturen für grundlegende Probleme der Informatik und können diese  anwenden und in Computer­programme umsetzen. Sie beherrschen weiterhin grundlegende Techniken des Entwurfs von Algorithmen und Datenstrukturen, sowie der Korrektheits- und Laufzeitanalyse von Algorithmen
Methoden­kompetenz:
Die Studierenden können anwendungs­relevanten Berechnungs­problemen effiziente Algorithmen zuzuordnen bzw. diese  entwickeln und
mittels dieser lösen.
Personale Kompetenz:
Die Studierenden können Berechnungs­probleme in Anwendungs­zusammenhängen identifizieren, sie formal spezifizieren und damit einer rechentechnischen Lösung zuführen. Sie können auf höherem Niveau abstrahieren und mit formalen Modellierungs­techniken arbeiten.

Schriftliche Klausur (90 Minuten)

Matthias Krause, Alexander Moch

Vorlesung

6.0

englisch

4

Online live & aufgezeichnet

Expertise:
Students will acquire knowledge about methods and systems for managing large datasets and data-intensive computing.

Methodological competence:
• Be able to judge, select, and use traditional or non-traditional data management systems for a given data management task
• Be able to solve computational problems involving large datasets

Personal competence:
• Study independently
• Presentation and writing skills

Written examination, exercises
90 minutes

Rainer Gemulla

Vorlesung

6.0

englisch

2

Please note that there is no second date for the exam.

Expertise:
Students will acquire basic knowledge of the techniques, opportunities and applications of data mining. Methodological competence:

• Successful participants will be able to identify opportunities for applying data mining in an enterprise environment, select and apply appropriate techniques, and interpret the results.
• project organisation skills

Personal competence:

• team work skills
• presentation skills

Written examination (90 minutes), project report, oral project presentation

Heiko Paulheim

Vorlesung

8.0

deutsch

6

Online aufgezeichnet

Fach­kompetenz:
Verständnis der Grundlagen der Daten­modellierung bzw. des Datenbankentwurfs und der Funktions­weise von relationalen Datenbank­managementsystemen, insbesondere Anfragebearbeitung und Transaktions­verwaltung
Methoden­kompetenz:
Abstraktion, Modellierung, Aufwandsabschätzung für Anfragen
Personale Kompetenz:
Verständnis der Rolle moderner Datenhaltung in einem Unternehmen

schriftliche Klausur (90 Minuten)

Guido Moerkotte

Vorlesung mit Übung

6.0

englisch

2

Expertise:
Students will acquire basic knowledge of the techniques, opportunities and applications of decision theory.
Methodological competence:

• Successful participants will be able to identify opportunities for decision support in an enterprise environment, select and apply appropriate techniques, and interpret the results.
• project presentation skills

Personal competence:

• team work skills
• presentation skills

Written examination (90 minutes), homework assignments, case studies

Heiner Stuckenschmidt

Vorlesung mit Übung

6.0

englisch

2

Expertise:
Students will acquire basic knowledge of the techniques, opportunities and applications of decision theory.
Methodological competence:

• Successful participants will be able to identify opportunities for decision support in an enterprise environment, select and apply appropriate techniques, and interpret the results.
• project presentation skills

Personal competence:

• team work skills
• presentation skills

Written examination (90 minutes), homework assignments, case studies

Vorlesung

6.0 (Modul/e)

englisch

Simone Paolo Ponzetto

Vorlesung

8.0 (Modul/e)

englisch

4

Online live

Fach­kompetenz:
• Grundbegriffe der Modellierung in der Finanzmathematik  (BK2, BK4)
• Grundlagen der Martingaltheorie und des Itô-Kalküls (BK1, BK4)
• Bewertung und Absicherung riskanter Positionen in allgemeinen zeitdiskreten Markt­modellen, im  Binomial­modell sowie in einfachen vollständigen Markt­modellen in stetiger Zeit wie etwa dem Bachelier oder dem Black-Scholes-Modell (BK1, BK2, BK3)
Methoden­kompetenz:
• Grundprinzipien des dynamischen Risiko­management (BF2, BF3, BO1, BO3)
• Beherrschung der Terminologie der Finanzmathematik wie z.B. den „Greeks“ (BF4, BF5, BO1)
• Erkennen, in welchen Situationen welche Bewertungs­methoden für Risiken sinnvoll sein können (BF2, BF3, BF4, BF5)
Personale Kompetenz:
• Teamarbeit (BF4)

Je nach Teilnehmerzahl schriftliche Klausur oder mündliche Prüfung (wird zu Beginn der Vorlesung bekannt gegeben)
Prüfungs­vorleistung: erfolgreiche Teilnahme an den Übungen

David Johannes Prömel

Vorlesung

6.0

deutsch

4

Online aufgezeichnet

Fach­kompetenz:
Die Studierenden beherrschen grundlegende für die Informatik rele-vanten Konzepte, Begriffsbildungen und wissenschaft­lichen Arbeits-techniken aus Mathematik und Logik. Sie kennen weiterhin eine erste Auswahl an wichtigen Datenstrukturen und  effizienten Algorithmen für grundlegende Probleme.
Methoden­kompetenz:
Die Studierenden besitzen die Fähigkeit, informal gegebene Sachver-halte formal zu modellieren und die entstehenden formalen Struktu-ren bzgl. grundlegender Eigenschaften zu klassifizieren. Sie können weiterhin  auf einem für Informatiker adäquaten Niveau gegebene Aussagen mathematisch  beweisen.
Personale Kompetenz:
Die Studierenden besitzen ein Grundverständnis der för die Informa-tik wichtigen formalen Strukturen, Modelle und Arbeits­techniken. Sie können auf höherem Niveau abstrakt denken und formal modellieren.

Schriftliche Klausur (90 Minuten)

Matthias Krause, Alexander Moch

Vorlesung

8.0 (Modul/e)

deutsch

4

Online live & aufgezeichnet

Fach­kompetenz:
• Wegintegrale im Komplexen (BK1)
• Potenzreihenkalkül (BK1)
• Fundamentalsatz der Algebra (BK1)
• Cauchyscher Integralsatz und Integralformel (BF1, BK1)
• Residuensatz (BK1, BO3)
Methoden­kompetenz:
• Zusammenhang zwischen reeller und komplexer Differenzierbarkeit (BF1, BO2)
• Berechnen von Residuen (BO3)
• Berechnen von reellen Integralen mit dem Residuensatz (BF1, BO3)
• Verständnis von lokalen und globalen Eigenschaften holomorpher Funktionen (BF1, BO2)
Personale Kompetenz:
• Teamarbeit (BF4)

Mündliche Prüfung oder schriftliche Klausur

Peter Parczewski

Vorlesung

6.0

deutsch

4

Fach­kompetenz:
Ziele und Grundlagen der Künstlichen Intelligenz. Such­verfahren als universelle Problemlösungs­verfahren. Problemkomplexität und Heuristische Lösungen. Eigenschaften und Zusammenhang zwischen unterschiedlichen Such­verfahren.
Methoden­kompetenz:
Beschreibung konkreter Aufgaben als Such-, Constraint- oder Planungs­problem. Implementierung unterschiedlicher Such­verfahren und Heuristiken.

Erfolgreiche Teilnahme am Übungs­betrieb
schriftliche Klausur (90 Minuten)

Christian Meilicke

Vorlesung

8.0 (Modul/e)

englisch

4

Online live

mündliche Prüfung

Vorlesung

8.0

englisch

Online aufgezeichnet

expertise
 linear pde’s (MK1, MO2)
 fundamental solutions (MK1)
 Green’s functions(MK1)
 heat kernel (MK1)
 existence and uniqueness of Cauchy problem (MK1, MO3)
 spherical means of solutions of wave equation (MK1)

methodical competence
 distinguish between ellitptic, parabolic and hyperbolic pde’s (MO2)
 derive formulas of solutions (MO3)
 energy methods (MO2)
 maximum principles (MO3)

Personal competence
 learn in teams (MO4)

 Script (online)
 L.C. Evans: Partial Differential Equations
 F. John: Partial Differential Equations

Oral examination, 30 minutes

Martin Schmidt

Vorlesung

8.0 (Modul/e)

deutsch

4

Online live

Fach­kompetenz:
• Sicherer Umgang mit den algebraischen Grundstrukturen, Gruppen, Ringen, Körpern (BK1).
• Würdigung des Aufbaus dieser Grundstrukturen und wichtiger Beweise (BK1).
Methoden­kompetenz:
• Gruppen als ordnendes Mittel für Symmetrien verstehen (BK1, BF2).
• Körpertheorie als modernes Werkzeug zur Lösung von mathematischen Fragen der Antike würdigen (BK1, BF2).
Personale Kompetenz:
• Strukturen und Symmetrien erkennen und präzisieren (BF1, BO2).

Mündliche Prüfung oder schriftliche Klausur

Wolfgang Seiler

Vorlesung

8.0 (Modul/e)

deutsch

4

Online live & aufgezeichnet

Fach­kompetenz:
• Verständnis der wesentlichen Konzepte und Lösungs­verfahren der Linearen Optimierung  (BF1, BK1)
• Computer­unterstütze Umsetzung anwendungs­bezogener Fragestellungen  (BK2, BK3, BO1)
• Querverbindungen zu anderen mathematischen Gebieten identifizierten Klassifikation und Interpretation numerischer Probleme (BK1, BO2)
Methoden­kompetenz:
• Mathematische Modellierung eines Problems (BF3, BO3)
• Konkrete Problemlösungs­strategien und deren Interpretation (BF1, BF2)
Personale Kompetenz:
• Teamarbeit (BO1, BF4, BF5)

Mündliche Prüfung oder schriftliche Klausur

Andreas Neuenkirch

Vorlesung

10.0 (Modul/e)

deutsch

4

Online aufgezeichnet

Fach­kompetenz:
• Grundbegriffe der reellen Analysis (BF1, BK1)
• Konvergenz von Folgen und Reihen (BK1)
• Stetigkeit von Funktionen in einer Variablen (BK1)
• Differenzierbarkeit von Funktionen in einer Variablen  (BK1)
• Riemanintegral von Funktionen in einer Variablen (BK1)
Methoden­kompetenz:
• mathematische Beweisführung (BF1, BO2)
• Hantieren mit Gleichungen und Ungleichungen (BF1, BO2)
• Berechnen von Grenzwerten (BF1,BO3)
• Kurvendiskussion (BF2, BO3)
• Berechnen von unbestimmten und bestimmten Integralen (BO2,BO3)
Personale Kompetenz:
• Teamarbeit (BF4)

schriftliche Klausur

Martin Schmidt

Vorlesung

9.0 (Modul/e)

deutsch

4

Online aufgezeichnet

Fach­kompetenz:
• Kenntnis der wesentlichen Ideen und Methoden der Linearen Algebra, Kenntnis der wesentlichen mathematischen Beweismethoden (BK1).
Methoden­kompetenz:
• Grundstrukturen der Linearen Algebra als Grundstrukturen der Mathematik würdigen und sicher mit ihnen umgehen (BK1).
• Lineare Gleichungs­systeme in Anwendungen erkennen und professionell lösen (BF2).
Personale Kompetenz:
• Strukturiertes Denken (BO2).
• Teamarbeit (BF4).
• Kommunikations­fähigkeit (BO1).

schriftliche Klausur

Daniel Roggenkamp

Vorlesung

9.0 (Modul/e)

deutsch

4

Online live

Fach­kompetenz:
• Kenntnis der wesentlichen Ideen und Methoden der Linearen Algebra, Kenntnis der wesentlichen mathematischen Beweismethoden (BK1).
Methoden­kompetenz:
• Grundstrukturen der Linearen Algebra als Grundstrukturen der Mathematik würdigen und sicher mit ihnen umgehen (BK1).
• Lineare Gleichungs­systeme in Anwendungen erkennen und professionell lösen (BF2).
Personale Kompetenz:
• Strukturiertes Denken (BO2).
• Teamarbeit (BF4).
• Kommunikations­fähigkeit (BO1).

schriftliche Klausur

Daniel Roggenkamp

Vorlesung

9.0

deutsch

4

Online aufgezeichnet

Fach­kompetenz:
• Verständnis der Grundbegriffe und grundlegenden Methoden der Numerischen Mathematik  (BF1, BK1)
• Algorithmisches Denken und Implementierung grundlegender Verfahren zur Bestimmung von Näherungs­lösungen (BK3)
• Klassifikation und Interpretation numerischer Probleme (BK1, BO3)
Methoden­kompetenz:
• Mathematische Modellierung eines (Anwendungs-)Problems (BF3, BO3)
• Konkrete Problemlösungs­strategien und deren Interpretation (BF1, BF2)
Personale Kompetenz:
• Teamarbeit (BO1,BF4)

schriftliche Klausur

Simone Göttlich

Vorlesung

8.0

deutsch

Martin Schlather

Vorlesung

8.0

deutsch

6

Fach­kompetenz:
Die Studierenden können selbständig Algorithmen zu vorgegebenen Problemen entwerfen und in Java, das im parallel laufenden Pro-grammierkurs I unterrichtet wird, objekt­orientiert programmieren. Methoden­kompetenz:
Algorithmenentwurf, Bewertung von vorgegeben Algorithmen Personale Kompetenz:
Kreativität beim Entwurf von Algorithmen, Team­fähigkeit

Studien­beginn ab HWS 2011:
Erfolgreiche Teilnahme am Übungs­betrieb
schriftliche Klausur (90 Minuten)

Studien­beginn vor HWS 2011:
schriftliche Klausur (90 Minuten)

Frederik Armknecht

Vorlesung

5.0

deutsch

4

Online live & aufgezeichnet

Fach­kompetenz:

• Gründliche Kenntnis der Basiskonzepte der Programmiersprache Java
• Verständnis des Konzepts der Objekt­orientierung
• Kenntnisse der algorithmischen Prinzipien  Iteration und Rekursion
• Basiswissen über das Arbeiten unter einem Linux-Betriebs­system

Methoden­kompetenz:

• Fähigkeit, Algorithmen zu entwerfen
• Fähigkeit, komplexe Algorithmen in Java ohne Einsatz importierter Methoden zu programmieren
• Fähigkeit, rekursiv zu programmieren

Personale Kompetenz:

• Eigen­verantwortliches Arbeiten
• Team­fähigkeit

Programmiertestate, Programmier­projekte, Programming Competence Test (180 Minuten)

Ursula Rost

Vorlesung

9.0

deutsch

Online aufgezeichnet

Leif Döring

Vorlesung

9.0

deutsch

Vorlesung

8.0 (Modul/e)

deutsch

Vorlesung

6.0

englisch

2

Online aufgezeichnet

Expertise:
After taking the course, students will be familiar with the latest state-of-the-art techniques for specifying the externally visible properties of a software system/component  – that is, for describing a software system/component as a “black box”, and for verifying them. Methodological competence:
Participants will know how to use the expertise acquired during the course to describe the requirements that a system/component has to satisfy and to define tests to check whether a system/component fulfils these requirements. Personal competence:
With the acquired skills and know-how, students will be able to play a key role in projects involving the development of systems, components and software applications.

Written examination, 90 minutes

Colin Atkinson

Vorlesung

6.0

englisch

4

Online live & aufgezeichnet

Expertise:
Students will acquire knowledge about methods and systems for managing large datasets and data-intensive computing.

Methodological competence:
• Be able to judge, select, and use traditional or non-traditional data management systems for a given data management task
• Be able to solve computational problems involving large datasets

Personal competence:
• Study independently
• Presentation and writing skills

Written examination, exercises
90 minutes

Rainer Gemulla

Vorlesung

6.0

englisch

2

Please note that there is no second date for the exam.

Expertise:
Students will acquire basic knowledge of the techniques, opportunities and applications of data mining. Methodological competence:

• Successful participants will be able to identify opportunities for applying data mining in an enterprise environment, select and apply appropriate techniques, and interpret the results.
• project organisation skills

Personal competence:

• team work skills
• presentation skills

Written examination (90 minutes), project report, oral project presentation

Heiko Paulheim

Vorlesung mit Übung

6.0

englisch

2

Expertise:
Students will acquire basic knowledge of the techniques, opportunities and applications of decision theory.
Methodological competence:

• Successful participants will be able to identify opportunities for decision support in an enterprise environment, select and apply appropriate techniques, and interpret the results.
• project presentation skills

Personal competence:

• team work skills
• presentation skills

Written examination (90 minutes), homework assignments, case studies

Heiner Stuckenschmidt

Vorlesung mit Übung

6.0

englisch

2

Expertise:
Students will acquire basic knowledge of the techniques, opportunities and applications of decision theory.
Methodological competence:

• Successful participants will be able to identify opportunities for decision support in an enterprise environment, select and apply appropriate techniques, and interpret the results.
• project presentation skills

Personal competence:

• team work skills
• presentation skills

Written examination (90 minutes), homework assignments, case studies

Vorlesung mit Übung

6.0 (Modul/e)

englisch

2

Online live & aufgezeichnet

Please register for this course on Portal 2 after your enrollment, you will be directly admitted.

Philipp Hoffmann

Vorlesung mit Übung

6.0

englisch

2

Online live & aufgezeichnet

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Aim of Module
Students will acquire specific knowledge about the challenges of corporate knowledge management. After completion of the course, students have developed a thorough understanding of the creation, storage, retrieval, and transfer of knowledge. Students will be acquainted with the repertoire of analytical concepts regarding the strategic planning, architectures, implementation, and evaluation of integrated knowledge management systems.

Monica Fallon

Vorlesung

6.0 (Modul/e)

englisch

2

Online live & aufgezeichnet

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Philipp Hoffmann

Seminar

4.0

englisch

Frederik Armknecht, Jochen Schäfer

Vorlesung

6.0

englisch

2

Fach­kompetenz:
Die Studierenden können Mithilfe aktueller Techniken und Theorien der modernen Kryptographie die Sicherheit von kryptographischen Verfahren einschätzen bzw. Sicherheitsaussagen entsprechend zu beurteilen. Weiterhin sind sie in der Lage, Sicherheitsziele zu erkennen und entsprechende Techniken einzusetzen, die in Kryptographie I nicht behandelt werden konnten.
Methoden­kompetenz:
Den Studierenden sind in der Lage, geeignete Methoden zu Sicherheitsanalyse von kryptographischen Verfahren auszuwählen und einzusetzen. Dazu gehören bspw. die Wahl der passenden Sicherheits­modelle, das Beweisen der Sicherheit aufgrund klar präzisierter Annahmen und die Analyse gegebener Verfahren. Insbesondere besitzen die Studierenden die Fähigkeit, die Sicherheitsargumente für existierende Verfahren zu verstehen und einzuschätzen und auf neue zu übertragen. Weiterhin können sie Techniken und Protokolle einsetzen, um Sicherheitsziele zu erreichen, die mit den in Kryptographie I besprochenen Verfahren noch nicht möglich waren.
Personale Kompetenz:
Das analytische, konzentrierte und präzise Denken der Studierenden wird geschult. Durch die eigenständige Behandlung von Anwendungen, z.B. im Rahmen der Übungs­aufgaben, wird ihr Abstraktions­vermögen weiterentwickelt und der Transfer des erlernten Stoffes auf verwandte Fragestellungen gefördert.

Schriftliche Klausur (90 Minuten) oder mündliche Prüfung (30 Minuten)

Frederik Armknecht

Vorlesung

8.0 (Modul/e)

englisch

4

Online live

mündliche Prüfung

Vorlesung

8.0

englisch

Online aufgezeichnet

expertise
 linear pde’s (MK1, MO2)
 fundamental solutions (MK1)
 Green’s functions(MK1)
 heat kernel (MK1)
 existence and uniqueness of Cauchy problem (MK1, MO3)
 spherical means of solutions of wave equation (MK1)

methodical competence
 distinguish between ellitptic, parabolic and hyperbolic pde’s (MO2)
 derive formulas of solutions (MO3)
 energy methods (MO2)
 maximum principles (MO3)

Personal competence
 learn in teams (MO4)

 Script (online)
 L.C. Evans: Partial Differential Equations
 F. John: Partial Differential Equations

Oral examination, 30 minutes

Martin Schmidt

Vorlesung

8.0 (Modul/e)

englisch

4

Online aufgezeichnet

Fach­kompetenz:
Fundierte Kenntnisse der Spieltheorie (MK1).
Bekanntschaft mit einigen Anwendungen in den Wirtschafts­wissenschaften (MK2).
Methoden­kompetenz:
Alle wissenschaft­lichen Arbeiten zur Spieltheorie lesen können (MF1, MO3).
Bei konkreten Situationen vor allem in den Wirtschafts­wissenschaften diese in Modellen der Spieltheorie fassen und analysieren können (MF2).
Personale Kompetenz:
Strategisches Denken mit Bedacht einsetzen können (MO4).

schriftliche Klausur

Claus Hertling

Vorlesung

8.0 (Modul/e)

deutsch

4

Fach­kompetenz:
Fundierte Kenntnisse der Spieltheorie (MK1).
Bekanntschaft mit einigen Anwendungen in den Wirtschafts­wissenschaften (MK2).
Methoden­kompetenz:
Alle wissenschaft­lichen Arbeiten zur Spieltheorie lesen können (MF1, MO3).
Bei konkreten Situationen vor allem in den Wirtschafts­wissenschaften diese in Modellen der Spieltheorie fassen und analysieren können (MF2).
Personale Kompetenz:
Strategisches Denken mit Bedacht einsetzen können (MO4).

Je nach Teilnehmerzahl schriftliche Klausur oder mündliche Prüfung (wird zu Beginn der Vorlesung bekannt gegeben) Prüfungs­vorleistung: erfolgreiche Teilnahme an den Übungen.

Vorlesung

8.0 (Modul/e)

deutsch

4

Fach­kompetenz:
Grund­kenntnisse Extremwerttheorie und der Anwendung (MK1)
Grund­kenntnisse über regulär variierende Funktionen
Methoden­kompetenz:
Schätzen von Modellparametern für und Vorhersage von extremen Ereignissen im Sinne der Extremwerttheorie (MK2)
Grundlegende Rechen­verfahren in der Extremwerttheorie (MK1, MF3)
Personale Kompetenz:
Problembewusstsein für und qualifizierter Umgang mit Extremereignissen (MO3, MO4)
Kompetenz im Umgang mit nicht additiven Strukturen in der Stochastik (MF3, MO3)

mündliche Prüfung

Martin Schlather

Vorlesung

deutsch

Online live

Vorlesung

6.0

englisch

2

Online aufgezeichnet

Expertise:
Students will be familiar with the accepted best practices and technologies used in mainstream model-driven development as well as state-of-the-art modeling technologies emerging from research institutions.
Methodological competence:
Students will know how to apply modeling technologies in real-world projects.
Personal competence:
Students will have the capability to analyse, understand and model complex systems.

Written examination (90 minutes)

Colin Atkinson

Vorlesung mit Übung

6.0

englisch

4

Online live

Jonathan Kobbe, Heiner Stuckenschmidt

Vorlesung

6.0

deutsch

2

Online live & aufgezeichnet

Fach­kompetenz: Die Studierenden haben die grundlegenden Fragestellungen  und wichtigsten Methoden der Numerik stochastischer Differentialgleichungen erlernt, insbesondere die    Unterschiede zwischen den verschiedenen Approximations­begriffen, das Euler- und Milstein­verfahren  sowie Multi-level Monte-Carlo-Verfahren (MK1,M02).
Methoden­kompetenz: Die Studierenden können nach Besuch des Moduls gegebene numerische Probleme für stochastische Differentialgleichungen klassifizieren und zur Bearbeitung geeignete Verfahren auswählen bzw. konstruieren (MF1,MF2,MO3).
Personale Kompetenz: Teamarbeit

mündliche Prüfung

Peter Parczewski

Seminar

4.0

englisch

Expertise:
The student gains a deep understanding of the research topic. He/she is able to describe/summarize the topic in detail in his/her own words. He/she reflects on the topic and judges the contribution of the research papers.
Methodological competence:
The student is able to find the relevant literature for his/her topic, to write a well-structured scientific paper and to present his/her results. He/she is also aware of the need to avoid plagiarism.
Personal qualification:
The student has learned how to find relevant literature for a research topic, write a well-structured, concise paper about it and give a presentation. He/she is well prepared to write and present a Master’s Thesis.

Seminar paper, oral presentation and the participation in the group discussions

Heiner Stuckenschmidt, Patrick Betz

Vorlesung

6.0

englisch

2

Expertise:
The participants of this course learn about principles and applications of Semantic Web standards. They become familiar with their technical foundations such as representation and query languages, or logical inference. After taking this course, the students will be aware of the problems and benefits of semantic technologies in the context of tasks such as knowledge management, information search and data integration, and they will be capable of judging the applicability of these technologies for addressing practical challenges.
Methodological competence:
The participants learn how to design and implement Semantic Web applications. They are able to use standardized modeling languages for building knowledge representations, and to query these models by means of languages such as SPARQL.
Personal competence:
By jointly building a semantic web application, the students learn how to effectively work in teams. They improve upon their presentation skills by showing the outcomes of their projects to the other participants of the course.

Regular exercises, team project, written examination (90 minutes)

Heiko Paulheim

Seminar

4.0

englisch

In this seminar, you will
Read, understand, and explore scientific literature
Summarize a current research topic in a concise report (10 single-column pages + references)
Give two presentations about your topic (3 minutes flash presentation, 15 minutes final presentation)
Moderate a scientific discussion about the topic of one of your fellow students
Provide feedback to a report and to a presentation of a fellow student

seminar report (10 single-column pages + references) +
two presentations about your topic (3 minutes flash presentation, 15 minutes final presentation)

Seminar

4.0

deutsch

2

Online live

Simone Göttlich, Andreas Neuenkirch

Vorlesung

6.0

englisch

2

Expertise:
Students will acquire knowledge of state-of-the-art principles and methods of Natural Language Processing, with a specific focus on the application of statistical methods to human language technologies.
Methodological competence:
Successful participants will be able to understand state-of-the-art methods for Natural Language Processing, as well as being able to select, apply and evaluate the most appropriate techniques for a variety of different practical and application-oriented scenarios.
Personal competence:

• presentation skills;
• team work skills.

Written examination (90 minutes), homework assignments

Simone Paolo Ponzetto

Vorlesung

6.0

englisch

2

Online live & aufgezeichnet

Expertise:
Students will be able to identify opportunities for employing Web data in business applications and will learn to select and apply appropriate techniques for integrating and cleansing Web data.
Methodological competence:

• Participants will acquire knowledge of the data integration process as well as the techniques that are used in each phase of the process.
• project organization skills

Personal competence:

• presentation skills
• team work skills.

Written examination (90 minutes), project report, oral project presentation

Christian Bizer, Alexander Brinkmann

Vorlesung

6.0

englisch

2

Online live & aufgezeichnet

Expertise:
Students will be able to identify opportunities for employing Web data in business applications and will learn to select and apply appropriate techniques for integrating and cleansing Web data.
Methodological competence:

• Participants will acquire knowledge of the data integration process as well as the techniques that are used in each phase of the process.
• project organization skills

Personal competence:

• presentation skills
• team work skills.

Written examination (90 minutes), project report, oral project presentation

Christian Bizer, Alexander Brinkmann