Bild: Staatliche Schlösser und Gärten Baden-Württemberg
Wirtschaftsmathematik und Wirtschaftsinformatik (alle)
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Please note that you have to take the majority of classes at the School of Business Informatics and Mathematics. In most cases you do not need to register for courses, please just attend the first lecture. In case you want to take courses outside from our school you can choose from the university wide electives list. Good to know: undergraduate students are allowed to take graduate’s level courses at the School of Business Informatics and Mathematics. Partially, there are no requirements for participation in a Master’s course.
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Wirtschaftsinformatik (Bachelor)
Algorithmen und Datenstrukturen (Vorlesung)
DE
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
8.0
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
deutsch
SWS:
6
Teilnahme:
Präsenz live
Lernziel:
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.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Schriftliche Klausur (90 Minuten)
Lektor(en):
Prof. Dr. Matthias Krause, Linda Scheu-Hachtel
Termin(e):
Montag
(wöchentlich)
04.09.2023 – 04.12.2023
10:15 – 11:45
A 001 Großer Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
Mittwoch
(wöchentlich)
06.09.2023 – 06.12.2023
10:15 – 11:45
B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
Donnerstag
(wöchentlich)
07.09.2023 – 07.12.2023
17:15 – 18:45
B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
Beschreibung:
Grundtechniken des Algorithmenentwurfs sowie der Laufzeitanalyse (Divide and Conquer, Greedyheuristiken, Dynamic Programming,…)
Grundtechniken des Beweisens der Korrektheit von Algorithmen
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
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Written examination, exercises
90 minutes
Lektor(en):
Prof. Dr. Rainer Gemulla
Termin(e):
Dienstag
(wöchentlich)
05.09.2023 – 05.12.2023
10:15 – 11:45
SN 169 Röchling Hörsaal; Schloss Schneckenhof Nord
Beschreibung:
This course introduces the fundamental concepts and computational paradigms of large-scale data management and Big Data. This includes methods for storing, updating, querying, and analyzing large dataset as well as for data-intensive computing. The course covers concept, algorithms, and system issues; accompanying exercises provide hands-on experience. Topics include:
• Parallel and distributed databases
• MapReduce and its ecosystem
• NoSQL
• Stream processing
• Graph databases
Please note that there is no second date for the exam.
Lernziel:
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
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Written examination (90 minutes), project report, oral project presentation
Lektor(en):
Prof. Dr. Heiko Paulheim
Termin(e):
Mittwoch
(wöchentlich)
06.09.2023 – 06.12.2023
10:15 – 11:45
SN 169 Röchling Hörsaal; Schloss Schneckenhof Nord
Beschreibung:
The course provides an introduction to advanced data analysis techniques as a basis for analyzing business data and providing input for decision support systems. The course will cover the following topics:
Goals and Principles of Data Mining
Data Representation and Preprocessing
Clustering
Classification
Association Analysis
Text Mining
Systems and Applications (e. g. Retail, Finance, Web Analysis)
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
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
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Written examination (90 minutes), homework assignments, case studies
Lektor(en):
Prof. Dr. Heiner Stuckenschmidt
Termin(e):
Montag
(wöchentlich)
04.09.2023 – 04.12.2023
12:00 – 13:30
C 013 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Beschreibung:
The course provides an introduction to decision support techniques as a basis for the design of decision support systems. The course will cover the following topics:
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
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Written examination (90 minutes), homework assignments, case studies
Lektor(en):
Lea Cohausz, Prof. Dr. Heiner Stuckenschmidt
Termin(e):
Montag
(wöchentlich)
04.09.2023 – 04.12.2023
13:45 – 15:15
A 101 Kleiner Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
Beschreibung:
The course provides an introduction to decision support techniques as a basis for the design of decision support systems. The course will cover the following topics:
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
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Written examination (90 minutes), homework assignments, case studies
Lektor(en):
Lea Cohausz, Prof. Dr. Heiner Stuckenschmidt
Termin(e):
Montag
(wöchentlich)
04.09.2023 – 04.12.2023
15:30 – 17:00
A 101 Kleiner Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
Beschreibung:
The course provides an introduction to decision support techniques as a basis for the design of decision support systems. The course will cover the following topics:
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.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Schriftliche Klausur (90 Minuten)
Lektor(en):
Prof. Dr. Matthias Krause, Linda Scheu-Hachtel
Termin(e):
Montag
(wöchentlich)
04.09.2023 – 04.12.2023
12:00 – 13:30
A 001 Großer Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
Donnerstag
(wöchentlich)
07.09.2023 – 07.12.2023
13:45 – 15:15
A 001 Großer Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
Beschreibung:
Grundlagen Aussagenlogik (Folgern, Beweisen)
Mengen, Relationen, Abbildungen
Grundlagen der Kombinatorik (Abzählen von endlichen Mengen, Abzählbarkeit)
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.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Erfolgreiche Teilnahme am Übungsbetrieb
schriftliche Klausur (90 Minuten)
Lektor(en):
Dr. Christian Meilicke, Ralph Beier
Termin(e):
Dienstag
(wöchentlich)
05.09.2023 – 05.12.2023
13:45 – 15:15
D 007 Seminarraum 2; B 6, 27–29 Bauteil D
Mittwoch
(wöchentlich)
06.09.2023 – 06.12.2023
12:00 – 13:30
D 007 Seminarraum 2; B 6, 27–29 Bauteil D
Montag
(Einzeltermin)
06.11.2023
08:30 – 10:00
D 007 Seminarraum 2; B 6, 27–29 Bauteil D
Beschreibung:
Problemeigenschaften und Problemtypen
Problemlösen als Suche, Anwendung im Bereich Computerspiele
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
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Studienbeginn ab HWS 2011:
Erfolgreiche Teilnahme am Übungsbetrieb
schriftliche Klausur (90 Minuten)
Studienbeginn vor HWS 2011:
schriftliche Klausur (90 Minuten)
Lektor(en):
Prof. Dr. Frederik Armknecht
Termin(e):
Donnerstag
(wöchentlich)
07.09.2023 – 07.12.2023
15:30 – 17:00
A 001 Großer Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
Freitag
(wöchentlich)
08.09.2023 – 08.12.2023
15:30 – 17:00
A 001 Großer Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
Beschreibung:
Vom Problem zum Algorithmus, vom Algorithmus zum Programm
Entwurf von Algorithmen: schrittweise Verfeinerung, Modularität, Objektorientierung (Klassenhierarchien, Vererbung), Rekursion
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
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Programmiertestate, Programmierprojekte, Programming Competence Test (180 Minuten)
Lektor(en):
Dr. Ursula Rost
Termin(e):
⚠ Freitag
(wöchentlich)
08.09.2023 – 08.12.2023
13:45 – 15:15
B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
Dienstag
(Einzeltermin)
12.09.2023
17:15 – 18:45
ZOOM-Lehre-067; Virtuelles Gebäude
Achtung: Einzeltermine in den mit ⚠ markierten Terminreihen haben sich geändert. Bitte informieren Sie sich im Portal über die Details.
Beschreibung:
Im Programmierpraktikum I werden grundlegende Kenntnisse der objektorientierten Programmierung auf Basis der Sprache Java vermittelt.
Die Studierenden werden von dieser Sprache vor allem folgende Grundmerkmale und Konzepte kennenlernen:
Basiskonzepte der Programmierung: einfache Datentypen, Variablen, Operatoren, Anweisungen, Kontrollstrukturen
Zusammengesetzte Datentypen (Felder)
Das Konzept der objektorientierten Programmierung
Klassen (Attribute, Methoden, Konstruktoren)
Vererbung
Pakete, abstrakte Klassen und Interfaces
Java API und wichtige Hilfsklassen
Ausnahmebehandlung: Exceptions
Programmierung Grafischer Oberflächen mit Swing
Die Programmierausbildung erfolgt auf der Basis des Betriebssystems Linux. Hierzu werden ebenfalls Grundkenntnisse vermittelt, die es ermöglichen, einfache Java-Programme zu entwickeln. Im Laufe des Kurses wird darüber hinaus eine einfache Entwicklungsumgebung eingeführt.
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.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Written examination, 90 minutes
Lektor(en):
Prof. Dr. Colin Atkinson
Termin(e):
Freitag
(wöchentlich)
08.09.2023 – 08.12.2023
10:15 – 11:45
B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
Beschreibung:
The course deals with the model-based specification of software systems and components as well as their verification, validation and quality assurance. The emphasis is on view-based specification methods that use multiple views, expressed in multiple languages, to describe orthogonal aspects of software systems/components. Key examples include structural views represented using class diagrams, operational views expressed using constraint languages and behavioural views expressed using state diagrams. An important focus of the course is the use of these views to define tests and extra-functional properties.
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
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Written examination, exercises
90 minutes
Lektor(en):
Prof. Dr. Rainer Gemulla
Termin(e):
Dienstag
(wöchentlich)
05.09.2023 – 05.12.2023
10:15 – 11:45
SN 169 Röchling Hörsaal; Schloss Schneckenhof Nord
Beschreibung:
This course introduces the fundamental concepts and computational paradigms of large-scale data management and Big Data. This includes methods for storing, updating, querying, and analyzing large dataset as well as for data-intensive computing. The course covers concept, algorithms, and system issues; accompanying exercises provide hands-on experience. Topics include:
• Parallel and distributed databases
• MapReduce and its ecosystem
• NoSQL
• Stream processing
• Graph databases
Please note that there is no second date for the exam.
Lernziel:
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
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Written examination (90 minutes), project report, oral project presentation
Lektor(en):
Prof. Dr. Heiko Paulheim
Termin(e):
Mittwoch
(wöchentlich)
06.09.2023 – 06.12.2023
10:15 – 11:45
SN 169 Röchling Hörsaal; Schloss Schneckenhof Nord
Beschreibung:
The course provides an introduction to advanced data analysis techniques as a basis for analyzing business data and providing input for decision support systems. The course will cover the following topics:
Goals and Principles of Data Mining
Data Representation and Preprocessing
Clustering
Classification
Association Analysis
Text Mining
Systems and Applications (e. g. Retail, Finance, Web Analysis)
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
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Written examination (90 minutes), homework assignments, case studies
Lektor(en):
Prof. Dr. Heiner Stuckenschmidt
Termin(e):
Montag
(wöchentlich)
04.09.2023 – 04.12.2023
12:00 – 13:30
C 013 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Beschreibung:
The course provides an introduction to decision support techniques as a basis for the design of decision support systems. The course will cover the following topics:
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
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Written examination (90 minutes), homework assignments, case studies
Lektor(en):
Lea Cohausz, Prof. Dr. Heiner Stuckenschmidt
Termin(e):
Montag
(wöchentlich)
04.09.2023 – 04.12.2023
13:45 – 15:15
A 101 Kleiner Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
Beschreibung:
The course provides an introduction to decision support techniques as a basis for the design of decision support systems. The course will cover the following topics:
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
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Written examination (90 minutes), homework assignments, case studies
Lektor(en):
Lea Cohausz, Prof. Dr. Heiner Stuckenschmidt
Termin(e):
Montag
(wöchentlich)
04.09.2023 – 04.12.2023
15:30 – 17:00
A 101 Kleiner Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
Beschreibung:
The course provides an introduction to decision support techniques as a basis for the design of decision support systems. The course will cover the following topics:
IS 613 Applied Project in Enterprise Cloud Design and Development (Vorlesung mit Übung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung mit Übung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Teilnahme:
Präsenz/Online live
Registrierungsinformationen:
This course has limited capacity. Applications are only possible by applying over our chair's application tool (accessible inside the university network or per VPN only). If you are applying for IS 613 and IS 615, one application is sufficient but indicate that you're applying for both courses. Only within the period listed below is an application possible!
Application period: 01.08.23 – 01.09.23
Requirements:
Short cover letter (1–2 paragraphs) about your motivation and your previous experience in software development
Curriculum vitae and study results (transcript of records)
Confirmations will be sent on Monday, 04 September 2023. Cancellation is possible until 10 September 2023.
Lektor(en):
Dr. Alexander Scheerer, Philipp Hoffmann, Deborah Mateja
IS 615 Enterprise Cloud Design and Development (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Teilnahme:
Präsenz/Online live
Registrierungsinformationen:
This course has limited capacity. Applications are only possible by applying over our chair's application tool (accessible inside the university network or per VPN only). If you are applying for IS 613 and IS 615, one application is sufficient but indicate that you're applying for both courses. Only within the period listed below is an application possible!
Application period: 01.08.23 – 01.09.23
Requirements:
Short cover letter (1–2 paragraphs) about your motivation and your previous experience in software development
Curriculum vitae and study results (transcript of records)
Confirmations will be sent on Monday, 04 September 2023. Cancellation is possible until 10 September 2023.
Lektor(en):
Dr. Alexander Scheerer, Philipp Hoffmann
Termin(e):
Mittwoch
(Einzeltermin)
13.09.2023
15:30 – 17:00
ZOOM-Lehre-039; Virtuelles Gebäude
Montag
(Einzeltermin)
18.09.2023
15:30 – 18:30
ZOOM-Lehre-039; Virtuelles Gebäude
Dienstag
(Einzeltermin)
19.09.2023
15:30 – 18:30
ZOOM-Lehre-039; Virtuelles Gebäude
Mittwoch
(Einzeltermin)
20.09.2023
15:30 – 18:30
ZOOM-Lehre-039; Virtuelles Gebäude
Donnerstag
(Einzeltermin)
21.09.2023
15:30 – 19:30
ZOOM-Lehre-040; Virtuelles Gebäude
Mittwoch
(Einzeltermin)
27.09.2023
15:30 – 19:30
Donnerstag
(Einzeltermin)
28.09.2023
15:30 – 19:30
Freitag
(Einzeltermin)
29.09.2023
15:30 – 19:30
Freitag
(Einzeltermin)
06.10.2023
16:00 – 17:00
SN 169 Röchling Hörsaal; Schloss Schneckenhof Nord
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.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Regular exercises, team project, written examination (90 minutes)
Lektor(en):
Prof. Dr. Heiko Paulheim
Termin(e):
Dienstag
(wöchentlich)
05.09.2023 – 05.12.2023
15:30 – 17:00
A 101 Kleiner Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
Beschreibung:
Vision and Principles of the Semantic Web
Representation Languages (XML, RDF, RDF Schema, OWL)
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.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Schriftliche Klausur (90 Minuten) oder mündliche Prüfung (30 Minuten)
Lektor(en):
Prof. Dr. Frederik Armknecht, Jochen Schäfer
Termin(e):
Freitag
(wöchentlich)
08.09.2023 – 08.12.2023
10:15 – 11:45
A 203 Unterrichtsraum; B 6, 23–25 Bauteil A
Freitag
(Einzeltermin)
06.10.2023
10:15 – 11:45
ZOOM-Lehre-107; Virtuelles Gebäude
Freitag
(Einzeltermin)
13.10.2023
10:15 – 11:45
ZOOM-Lehre-110; Virtuelles Gebäude
Beschreibung:
In der Vorlesung erfolgt eine kurze Zusammenstellung der wichtigsten kryptographischen Grundalgorithmen und der für die Vorlesung relevanten mathematischen, algorithmischen und informations- und komplexitätstheoretischen Grundlagen. Diese werden einerseits vertieft und andererseits erweitert. Behandelte Themen sind beispielsweise
moderne Techniken der Kryptanalyse und daraus ableitbare Designkriterien für kryptographische Verfahren
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.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Written examination (90 minutes)
Lektor(en):
Prof. Dr. Colin Atkinson
Termin(e):
Dienstag
(wöchentlich)
05.09.2023 – 05.12.2023
13:45 – 15:15
A 203 Unterrichtsraum; B 6, 23–25 Bauteil A
Beschreibung:
The course focuses on the principles, practices and tools involved in advanced model-driven development. This includes established modelling standard languages (e. g. UML, ATL, OCL . . . ) and modelling infrastructures (e. g. MOF, EMF, etc. ) as well as leading edge, state-of-the-art modelling technologies (e. g. LML, PLM . . . ). Key topics addressed include –
This course has limited capacity. It is mandatory that you register via Portal2. You can register anytime during the official course registration period (August 15 – August 31, 2023). The time of your registration is not relevant as seats are not assigned on a first-come, first-served basis.
Please note that this lecture is accompanied by exercise classes, you can register for them via Portal 2.
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.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Written examination (90 minutes), project report, oral project presentation
Lektor(en):
Prof. Dr. Christian Bizer, Ralph Peeters, Keti Korini, Alexander Brinkmann
Termin(e):
Mittwoch
(wöchentlich)
06.09.2023 – 06.12.2023
15:30 – 17:00
A 101 Kleiner Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
Donnerstag
(wöchentlich)
07.09.2023 – 07.12.2023
10:15 – 11:45
A 101 Kleiner Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
Beschreibung:
The Web is developing from a medium for publishing textual documents into a medium for sharing structured data. In the course, students will learn how to integrate and cleanse data from this global data space for the later usage of the data within business applications. The course will cover the following topics:
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).
Fachkompetenz:
• Grundbegriffe der elementaren Zahlentheorie (BF1, BK1)
• Algorithmische Verfahren (BK2, BO3)
• Zahlentheoretische Grundlagen der Kryptographie mit öffentlichen Schlüsseln sowie einiger kryptographischer Protokolle (BK3, BO3)
• Einfache Grundbegriffe der algebraischen Zahlentheorie für quadratische Zahlkörper (BF1, BK1)
• Deren Anwendung auf die Darstellung natürlicher Zahlen als Summen von Quadraten und die Berechnung (BF1, BK1) Methodenkompetenz:
• Lösung einfacher linearer und quadratischer diophantischer Gleichungen (BF2, BK3)
• Bestimmung großer Primzahlen und Faktorisierung großer Zahlen (BF2, BK3, BO3)
• Approximation reeller Zahlen durch Kettenbrüche mit Anwendungen auf Kalenderberechnungen und Kryptologie (BF1, BF3, BO2)
• Anwendung des quadratischen Reziprozitätsgesetzes (BF1) Personale Kompetenz:
• Algebraische Zahlentheorie und einige ihrer Anwendungen (BO2, BO3, BF2)
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Mündliche Prüfung oder schriftliche Klausur
Lektor(en):
Dr. Thomas Reichelt
Beschreibung:
• Multiplikative Struktur der ganzen Zahlen, Modulorechnung mit Anwendungen in der Kryptographie
• Primzahlverteilung und Primzahltest
• Algorithmen zur Faktorisierung ganzer Zahlen
• Kettenbrüche und ihre Anwendungen
• Quadratische Zahlkörper, quadratische Formen und quadratische Reste, Berechnung der modularen Quadratwurzel
• Fermat-Vermutung für Zahlen und Polynome
Fachkompetenz:
Quantisierung von Information und inhaltliche Interpretation der entsprechenden Maße (MK1, MO2)
Verständnis für Möglichkeiten und Grenzen log-optimaler Anlagestrategien (MK2, MF1, MF2)
Verständnis für die Rolle der Linearen Algebra in der Informationssuche und der Klassifikation von Information (MK1, MK2, MF1, MF2) Methodenkompetenz:
Umgang mit gängigen Informationsmaßen (MF2)
Datenkompression mit Huffman-Bäumen und mit Transformationen (MO2)
Berechnung log-optimaler und universeller Portfolios (MK2, MF1, MF2)
Berechnung von PageRank und verwandten Rängen (MK1, MK2, MF1, MF2)
Latente semantische Analyse via Singulärwertzerlegung (MK2, MF2) Personale Kompetenz:
Fähigkeit, intuitiv gegebene Begriffe wie Information, optimale sichere Anlagestrategie, Wichtigkeit oder Ähnlichkeit von Dokumenten und Webseiten durch verschiedene Ansätze mathematisch zu modellieren und die Vor- und Nachteile der verschiedenen Möglichkeiten abzuschätzen (MK2, MF2, MO2, MO4)
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Mündliche Prüfung oder schriftliche Klausur
Lektor(en):
apl. Prof. Dr. Wolfgang Seiler
Termin(e):
Dienstag
(wöchentlich)
05.09.2023 – 05.12.2023
13:45 – 15:15
A 305 Seminarraum; B 6, 23–25 Bauteil A
Mittwoch
(wöchentlich)
06.09.2023 – 06.12.2023
13:45 – 15:15
A 305 Seminarraum; B 6, 23–25 Bauteil A
Beschreibung:
Shannons Entropie und abgeleitete Informationsmaße
Entropie und Datenkompression
Die Wettstrategie von Kelly
Log-optimale Portfolios
Universelle Portfolios
Vektorraummethoden in der Informationssuche
Matrixzerlegungen und latente semantische Analyse
PageRank und verwandte Verfahren
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)
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Je nach Teilnehmerzahl schriftliche Klausur oder mündliche Prüfung (wird zu Beginn der Vorlesung bekannt gegeben)
Prüfungsvorleistung: erfolgreiche Teilnahme an den Übungen
Lektor(en):
Prof. Dr. Simon Weißmann
Termin(e):
Dienstag
(wöchentlich)
05.09.2023 – 05.12.2023
12:00 – 13:30
A 203 Unterrichtsraum; B 6, 23–25 Bauteil A
Donnerstag
(wöchentlich)
07.09.2023 – 07.12.2023
12:00 – 13:30
A 203 Unterrichtsraum; B 6, 23–25 Bauteil A
Beschreibung:
• Mathematische Grundlagen der zeitlich diskreten Finanzmathematik wie bedingte Erwartungen, Martingale und elementare Funktionalanalysis
• Modellierung von Finanzmärkten in diskreter Zeit
• Arbitragetheorie in diskreter Zeit; insb. Fundamentalsatz der arbitragefreien Bewertung (FTAP), sowie Bewertung und Absicherung von europäischen und Optionen in vollständigen und unvollständigen Marktmodellen
• Binomialmodell von Cox, Ross und Rubinstein
• Amerikanische Optionen und optimales Stoppen in diskreter Zeit
• Mathematische Grundlagen der Finanzmathematik in stetiger Zeit wie Stieltjes-Integration, pfadweiser Itô-Kalkül, elementare partielle Differentialgleichungen
• Modellierung von Finanzmärkten in stetiger Zeit
• Absicherung von Optionen im Bachelier-Modell
• Black-Scholes-Formel
• Variance-swaps, VIX, CPPI
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)
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
schriftliche Klausur
Lektor(en):
Prof. Dr. Martin Schmidt
Termin(e):
Mittwoch
(wöchentlich)
06.09.2023 – 06.12.2023
12:00 – 13:30
A 001 Großer Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
Freitag
(wöchentlich)
08.09.2023 – 08.12.2023
10:15 – 11:45
A 001 Großer Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
Freitag
(Einzeltermin)
03.11.2023
08:30 – 10:00
A 001 Großer Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
Beschreibung:
• Mengen und Abbildungen
• reelle Zahlen
• Zahlenfolgen und Reihen
• Funktionen in einer reellen Variablen
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).
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)
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
schriftliche Klausur
Lektor(en):
Prof. Dr. Simone Göttlich
Termin(e):
Montag
(wöchentlich)
04.09.2023 – 04.12.2023
12:00 – 13:30
B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
Dienstag
(wöchentlich)
05.09.2023 – 05.12.2023
12:00 – 13:30
B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
Beschreibung:
• Numerik linearer Gleichungssysteme
• Störungstheorie und Fehleranalyse
• Lineare Ausgleichsrechnung
• Eigenwertprobleme
• Nichtlineare Gleichungssysteme: Fixpunktiterationen, insbesondere Newton-Verfahren
• Interpolation und Splines
• Numerische Integration
Fachkompetenz:
Solides Verständnis für grundlegende Fragen der algebraischen Zahlentheorie Methodenkompetenz:
Fähigkeit, abstrakte algebraische Techniken in einem konkreten komplexen mathematischen Kontext anzuwenden. Personale Kompetenz:
Fähigkeit, in abstrakten Strukturen zu denken; Ahnung von heutiger Forschung (Stichwort: „Langlandsprogramm“)
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Mündliche Prüfung oder schriftliche Klausur
Lektor(en):
Dr. Thomas Reichelt
Termin(e):
Montag
(wöchentlich)
04.09.2023 – 04.12.2023
13:45 – 15:15
A 303 Seminarraum; B 6, 23–25 Bauteil A
Beschreibung:
Begriff der Ganzheit, Dedekindringe, Ringerweiterungen, Klassenzahl, Dirichletscher Einheitensatz, Verzweigungstheorie,
Bewertungen, Lokalisierungen, Adelisierungen, Kreisteilungskörper als Spezialfall, Ausblick auf Zetafunktionen
Brownian motion and martingales in continuous time, Stochastic integration and Ito formula, solution theory for stochastic differential equations (strong solutions, linear SDEs), change of measure (Girsanov theorem), martingale representation theorem
Fachkompetenz:
Quantisierung von Information und inhaltliche Interpretation der entsprechenden Maße (MK1, MO2)
Verständnis für Möglichkeiten und Grenzen log-optimaler Anlagestrategien (MK2, MF1, MF2)
Verständnis für die Rolle der Linearen Algebra in der Informationssuche und der Klassifikation von Information (MK1, MK2, MF1, MF2) Methodenkompetenz:
Umgang mit gängigen Informationsmaßen (MF2)
Datenkompression mit Huffman-Bäumen und mit Transformationen (MO2)
Berechnung log-optimaler und universeller Portfolios (MK2, MF1, MF2)
Berechnung von PageRank und verwandten Rängen (MK1, MK2, MF1, MF2)
Latente semantische Analyse via Singulärwertzerlegung (MK2, MF2) Personale Kompetenz:
Fähigkeit, intuitiv gegebene Begriffe wie Information, optimale sichere Anlagestrategie, Wichtigkeit oder Ähnlichkeit von Dokumenten und Webseiten durch verschiedene Ansätze mathematisch zu modellieren und die Vor- und Nachteile der verschiedenen Möglichkeiten abzuschätzen (MK2, MF2, MO2, MO4)
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Mündliche Prüfung oder schriftliche Klausur
Lektor(en):
apl. Prof. Dr. Wolfgang Seiler
Termin(e):
Dienstag
(wöchentlich)
05.09.2023 – 05.12.2023
13:45 – 15:15
A 305 Seminarraum; B 6, 23–25 Bauteil A
Mittwoch
(wöchentlich)
06.09.2023 – 06.12.2023
13:45 – 15:15
A 305 Seminarraum; B 6, 23–25 Bauteil A
Beschreibung:
Shannons Entropie und abgeleitete Informationsmaße
Entropie und Datenkompression
Die Wettstrategie von Kelly
Log-optimale Portfolios
Universelle Portfolios
Vektorraummethoden in der Informationssuche
Matrixzerlegungen und latente semantische Analyse
PageRank und verwandte Verfahren
MAC 503 Einführung in die Extremwertstatistik (Vorlesung)
DE
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
8.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Lernziel:
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)
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
mündliche Prüfung
Lektor(en):
Prof. Dr. Martin Schlather
Termin(e):
Dienstag
(wöchentlich)
05.09.2023 – 05.12.2023
08:30 – 10:00
D 007 Seminarraum 2; B 6, 27–29 Bauteil D
Donnerstag
(wöchentlich)
07.09.2023 – 07.12.2023
08:30 – 10:00
D 007 Seminarraum 2; B 6, 27–29 Bauteil D
Beschreibung:
univariate und multivariate Extremwerttheorie
Maxima von unabhängig und identisch verteilten Zufallsvariablen
max-stabile Verteilungen und ihre Anziehungsbereiche
max-unendlich oft teilbare Verteilungen; Spektral-Maß; Punktprozess-Darstellung; Charakteristiken
Schätzer für den extreme value index
The topic of this lecture are Markov processes in continuous time which are an important class of stochastic processes. We also introduce operator semigroups, generators and stochastic equations which provide approaches to the characterisation of Markov processes. The theory will be illustrated with many examples. The course will cover a part of the following topics:
– Construction of stochastic processes (Theorem of Daniel-Kolmogorov)
– Stopping and optional times and stopped processes
– Markov processes and its properties (Markov property, strong Markov property, forward and backward equation)
– Construction of Markov processes via the transition function
– Semigroups of linear operators, resolvents and generators (Theorem of Hille-Yoshida) and its relation to Markov processes
– Relation between Markov processes and martingales (Dynkin martingale)
– functionals of Markov processes and partial differential equations
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