Foto: Staatliche Schlösser und Gärten Baden-Württemberg

Wirtschafts­mathematik und Wirtschafts­informatik (alle)

Wirtschafts­informatik (Bachelor)

Analysis für Wirtschafts­informatiker (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
8.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Lernziel:
Fach­kompetenz:
  • Vertrautheit im Umgang mit den grundlegenden Begriffen und Methoden der Analysis sowie der wesentlichen mathematischen Beweismethoden.

Methoden­kompetenz:

  • Fähigkeit Sachverhalte zu formalisieren, abstraktes Denken.

Personale Kompetenz:

  • Teamarbeit.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
schriftliche Klausur (90 Minuten)
Lektor(en):
Andreas Neuenkirch
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 12.02.2018 - 28.05.2018 10:15 - 11:45 B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
Dienstag  (wöchentlich) 13.02.2018 - 29.05.2018 10:15 - 11:45 A 001 Großer Hörsaal; B 6, 23-25 Bauteil A
Beschreibung:
  • Mengen und Abbildungen
  • Die reellen Zahlen
  • Folgen, Reihen und Potenzreihen
  • Stetigkeit und Differenzierbarkeit von Funktionen in einer reellen Variablen
  • Riemann-Integral
  • Differenzierbarkeit von Funktionen in mehreren reellen Variablen
  • Optional: Mehrdimensionale Integralrechnung, algorithmische Fragestellungen
Data Mining (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
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):
Christian Bizer
Termin(e):
Mittwoch  (wöchentlich) 14.02.2018 - 30.05.2018 10:15 - 11:45 B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
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)
Data Security (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
Lektor(en):
Frederik Armknecht
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 12.02.2018 - 28.05.2018 10:15 - 11:45 A 204 Unterrichtsraum; B 6, 23-25 Bauteil A
Praktikum Software Engineering (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
5.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
4
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Kenntnisse der Schlüssel­technologien der modernen Softwaretechnik, sowie der gängigen Software Entwicklungs­prozesse. Dies umfasst insbesondere die Gebiete der System- und Anforderungs­analyse, An-wendungs­design und Systemarchitektur, Implementierung, Validie-rung und Verifikation, Testen, Softwarequalität, Wartung und Wei-ter­entwicklung von Softwaresystemen.
Methoden­kompetenz:
Die Fähigkeit große Softwaresysteme beschreiben, entwerfen und entwickeln zu können unter Berücksichtigung diverser Risiken, die in industriellen Großprojekten auftreten (bspw. Qualität, Kosten, unter-schiedliche Stakeholder, Termindruck, …).
Personale Kompetenz:
Fähigkeiten große Softwaresysteme im Team zu entwerfen, zu entwickeln / implementieren, zu testen und auszuliefern.
Fähigkeiten ein komplexes Themengebiet in schriftlicher und mündlicher Form klar und unmissverständlich wiederzugeben.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
schriftliche Ausarbeitung und entwickeltes System, Teammeetings (14 Meetings à max. 2 Stunden) und Kolloquia (3 Kolloquien à max. 30 Minuten), Praktische Prüfungen, Programmier­projekt(e)
Lektor(en):
Marcus Kessel
Termin(e):
Donnerstag  (wöchentlich) 15.02.2018 - 24.05.2018 12:00 - 13:30 B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
Beschreibung:
Die Veranstaltung befasst sich mit dem der Methoden und Techniken die für eine team-orientierte, ingenieurmäßige Entwicklung von nicht-trivialen Softwaresystemen erforderlich sind. Insbesondere sind dies:
  • Software-Entwicklungs­prozesse
  • System- und Anforderungs­analyse
  • Anwendungs­design und Systemarchitektur
  • Softwarequalität
  • Validierung, Verifikation und Testen
  • Wartung und Weiter­entwicklung
Praktische Informatik II (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Aufbau und Arbeits­weise moderner Digitalrechner, Aufgaben und Funktions­weise moderner Betriebs­systeme, insbesondere Prozess- und Speicherverwaltung. Aufbau und Arbeits­weise von Compilern.
Methoden­kompetenz:
Entwurf einfacher logischer Schaltungen, Lösung von Programmier-aufgaben in Programmieren, Entwurf einfacher Grammatiken, Um-gang mit Compiler-Generatoren.
Personale Kompetenz:
Selbständiges Arbeiten in Kleingruppen.
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):
Rainer Gemulla
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 13.02.2018 - 29.05.2018 08:30 - 10:00 B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
Donnerstag  (wöchentlich) 15.02.2018 - 24.05.2018 08:30 - 10:00 B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
Beschreibung:
Die Vorlesung beschäftigt sich mit den technischen und methodischen Grundlagen der Ausführung von Anwendungs­programmen auf modernen Digitalrechnern. Dies umfasst vor allem die folgenden Gebiete:

1. Rechnerarchitektur
2. Betriebs­systeme
3. Compilerbau
4. Java Virtual Machine
Programmier­praktikum II (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
5.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
2
Lernziel:
Fach­kompetenz:
  • Gründliche Kenntnis der Programmiersprache Java
  • Fortgeschrittene Programmier­kenntnisse in Themen­bereichen wie bspw. Assertions, Client-Server Kommunikation, Multi-Threading, sowie häufig verwendete Java-Bibliotheken und Frameworks.
  • Vertraut mit JUnit und den wichtigsten Konzepten des Software-Testens mit Java.

Methoden­kompetenz:

  • Fähigkeit die erlernten Fach­kompetenzen einzusetzen und somit qualitative anspruchsvolle Java-Anwendungen zu entwickeln und zu warten.

Personale Kompetenz:

  • Eigen­verantwortliches Arbeiten
  • Team­fähigkeit
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Programmiertestate, Programmier­projekte, Programming Competence Test (180 Minuten)
Lektor(en):
Ursula Rost
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 12.02.2018 - 28.05.2018 08:30 - 10:00 A 001 Großer Hörsaal; B 6, 23-25 Bauteil A
Beschreibung:
Im Programmier­praktikum II werden die erworbenen Kenntnisse aus der Veranstaltung Programmier­praktikum I erweitert und vertieft. Basierend auf der Programmiersprache Java, werde hier die folgenden Themengebiete vermittelt:
 
  • Generische Datentypen,
  • Stream-Klassen (Java IO)
  • Client-Server Kommunikation
  • Multi-Threading
  • JDBC (Datenbanken)
  • Verarbeitung von XML-Dokumenten
  • Assertions (Design by Contract)
  • Testen
  • Weitere ausgewählte Themen
 
Darüber hinaus werden Werkzeuge für die Team-orientierte  Entwicklung größerer Programmpakete vorgestellt. Dazu gehört insbesondere die Entwicklungs­umgebung Eclipse.
Selected Topics in IT-Security (Vorlesung mit Übung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung mit Übung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
4
Lernziel:
This course aims to increase the security awareness of students and offers them a basic understanding with respect to a variety of interesting topics. After this course, students will be able to (1) learn about symmetric and asymmetric encryption schemes, (2) classify and describe vulnerabilities and protection mechanisms of popular network protocols, web protocols, and software systems (2) analyze / reason about basic protection mechanisms for modern OSs, software and hardware systems.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Oral exam (30 minutes)
Lektor(en):
Frederik Armknecht
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 13.02.2018 - 29.05.2018 15:30 - 18:45 A 101 kleiner Hörsaal; B 6, 23-25 Bauteil A
Beschreibung:
Background and Learning Objectives
 
The large-scale deployment of Internet-based services and the open nature of the Internet come alongside with the increase of security threats against existing services. As the size of the global network grows, the incentives of attackers to abuse the operation of online applications also increase and their advantage in mounting successful attacks becomes considerable.
 
These cyber-attacks often target the resources, availability, and operation of online services. In the recent years, a considerable number of online services such as Amazon, CNN, eBay, and Yahoo were hit by online attacks; the losses in revenues of Amazon and Yahoo were almost 1.1 million US dollars. With an increasing number of services relying on online resources, security becomes an essential component of every system.
 
Content Description
 
This lecture covers the security of computer, software systems, and tamper resistant hardware. The course starts with a basic introduction on encryption functions, spanning both symmetric and asymmetric encryption techniques, discusses the security of the current encryption standard AES and explains the concept of Zero-Knowledge proofs. The course then continues with a careful examination of wired and wireless network security issues, and web security threats and mechanisms. This part also extends to analysis of buffer overflows. Finally, the course also covers a set of selected security topics such as trusted computing and electronic voting.
 
Topics:
 
  • Encryption Schemes (Private Key vs. Public Key, Block cipher security) and Cryptographic Protocols
  • Cryptanalysis,e.g., side channel attacks
  • Network Security
  • Wireless Security
  • Web Security (SQL, X-Site Scripting)
  • Buffer Overflows
  • Malware & Botnets
  • Trusted computing
  • Electronic Voting
  • OS Security
Softwaretechnik I (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
2
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Kenntnisse der Schlüssel­technologien der modernen Softwaretechnik, sowie der gängigen Software Entwicklungs­prozesse. Dies umfasst insbesondere die Gebiete der System- und Anforderungs­analyse, Anwendungs­design und Systemarchitektur, Implementierung, Validierung und Verifikation, Testen, Softwarequalität, Wartung und Weiter­entwicklung von Softwaresystemen. Methoden­kompetenz:
Die Fähigkeit große Softwaresysteme beschreiben, entwerfen und entwickeln zu können unter Berücksichtigung diverser Risiken, die in industriellen Großprojekten auftreten (bspw. Qualität, Kosten, unterschiedliche Stakeholder, Termindruck, …). Personale Kompetenz:
Fähigkeiten große Softwaresysteme im Team zu entwerfen, zu entwi-ckeln / implementieren, zu testen und auszuliefern.
Fähigkeiten ein komplexes Themengebiet in schriftlicher und mündli-cher Form klar und unmissverständlich wiederzugeben.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Klausur (90 Minuten)
Lektor(en):
Colin Atkinson
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 12.02.2018 - 28.05.2018 12:00 - 13:30 B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
Beschreibung:
Die Veranstaltung befasst sich mit dem Kennenlernen, Verstehen und Anwenden der Methoden, Techniken und Werkzeuge, die für eine team-orientierte, ingenieurmäßige Entwicklung von nicht-trivialen Softwaresystemen erforderlich sind. Insbesondere sind dies:
  • Software-Entwicklungs­prozesse
  • System- und Anforderungs­analyse
  • Anwendungs­design und Systemarchitektur
  • Softwarequalität
  • Validierung, Verifikation und Testen
  • Wartung und Weiter­entwicklung
Theoretische Informatik (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
3
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Die Studierenden beherrschen neue grundlegende Konzepte der Informatik, insbesondere im Themenkreis Berechenbarkeit, effiziente Berechenbarkeit, kryptographische Sicherheit. Sie kennen weiterhin grundlegende Techniken der  Komplexitätsanalyse und können diese auf gegebene Berechnungs­probleme anwenden.
Methoden­kompetenz:
Die Studierenden können gegebenen Probleme bezüglich der zu ihrer
Lösung in verschiedener formaler Berechnungs­modelle aufzubringenden Ressourcen klassifizieren. Sie besitzen ein grundlegendes formales Verständnis für die wichtigsten Komplexitätsmerkmale wie nicht berechenbar, nicht effizient berechenbar, effizient berechenbar, kryptographisch sicher.

Personale Kompetenz:
Die Studierenden können Berechnungs­probleme in Anwendungs­zusammenhängen  identifizieren, sie formal  spezifizieren und bezüglich der zu ihrer Lösung nötigen Ressourcen  klassifizieren. Sie besitzen die Fähigkeit, auf höherem Niveau zu abstrahieren, mit formalen Modellierungs­techniken zu arbeiten, und die Komplexität von Problemstellungen abzuschätzen.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
schriftliche Klausur (90 Minuten) oder mündliche Prüfung (30 Minuten)
Lektor(en):
Matthias Krause
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 12.02.2018 - 28.05.2018 13:45 - 15:15 A 204 Unterrichtsraum; B 6, 23-25 Bauteil A
Beschreibung:
  • Grundlegende uniforme und nichtuniforme Berechnungs­modelle und Berechnungs­paradigmen
  • Universelle Turingmaschinen und Berechenbarkeit
  • Logik- insbesondere SAT-Algorithmen
  • NP-Vollständigkeits­theorie
  • Formale Sprachen, Grammatiken, Grundlagen des Compilerbaus
Theoretische Informatik (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
3
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Die Studierenden beherrschen neue grundlegende Konzepte der Informatik, insbesondere im Themenkreis Berechenbarkeit, effiziente Berechenbarkeit, kryptographische Sicherheit. Sie kennen weiterhin grundlegende Techniken der  Komplexitätsanalyse und können diese auf gegebene Berechnungs­probleme anwenden.
Methoden­kompetenz:
Die Studierenden können gegebenen Probleme bezüglich der zu ihrer
Lösung in verschiedener formaler Berechnungs­modelle aufzubringenden Ressourcen klassifizieren. Sie besitzen ein grundlegendes formales Verständnis für die wichtigsten Komplexitätsmerkmale wie nicht berechenbar, nicht effizient berechenbar, effizient berechenbar, kryptographisch sicher.

Personale Kompetenz:
Die Studierenden können Berechnungs­probleme in Anwendungs­zusammenhängen  identifizieren, sie formal  spezifizieren und bezüglich der zu ihrer Lösung nötigen Ressourcen  klassifizieren. Sie besitzen die Fähigkeit, auf höherem Niveau zu abstrahieren, mit formalen Modellierungs­techniken zu arbeiten, und die Komplexität von Problemstellungen abzuschätzen.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
schriftliche Klausur (90 Minuten) oder mündliche Prüfung (30 Minuten)
Lektor(en):
Matthias Krause
Termin(e):
Mittwoch  (2-wöchentlich) 14.02.2018 - 23.05.2018 10:15 - 11:45 A 204 Unterrichtsraum; B 6, 23-25 Bauteil A
Beschreibung:
  • Grundlegende uniforme und nichtuniforme Berechnungs­modelle und Berechnungs­paradigmen
  • Universelle Turingmaschinen und Berechenbarkeit
  • Logik- insbesondere SAT-Algorithmen
  • NP-Vollständigkeits­theorie
  • Formale Sprachen, Grammatiken, Grundlagen des Compilerbaus
Wirtschafts­informatik II: Grundlagen der Modellierung (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
2
Lernziel:
Fach­kompetenz:
  • Kenntnisse aktueller Modellierungs­sprachen und Werkzeugen.
  • Verständnis für Grundprinzipien und Formalen Grundlagen der Modellierung von Anwendungs­domänen und Prozessen.

Methoden­kompetenz:
  • Beschreibung von Domänen und Prozesse einfacher und mittlerer Komplexität mit Hilfe gängiger Sprachen und Werkzeuge

Personale Kompetenz:
  • Verständnis komplexer Zusammenhänge, Arbeiten im Team, Kommunikation von Modellierungs­entscheidungen
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):
Christian Meilicke , Heiner Stuckenschmidt
Termin(e):
Mittwoch  (wöchentlich) 14.02.2018 - 30.05.2018 12:00 - 13:30 B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
Beschreibung:
Die Vorlesung behandelt die Rolle konzeptueller Modellierung in der Wirtschafts­informatik. Es werden Vorteile und Grenzen der Modlelierung im Unternehmenkontext aufgezeigt und Modellierungs­sprachen und Werkzeuge eingeführt. Inhalte der Veranstaltung umfassen unter anderem:
  • Modellierungs­prinzipien
  • Praxisnahe Sprachen (UML, BPMN)
  • Formale Grundlagen von Modellierungs­sprachen (Logik, Pertri-Netze)
  • Modellierungs­werkzeuge.
In der begleitenden Übung erstellen die Teilnehmer konzpetuelle Modelle realer Anwendungs­domänen mit Hilfe aktueller Modellierungs­sprachen und Werkzeuge.
Klausur Wifo IIa (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
2
Lernziel:
Fach­kompetenz:
  • Kenntnisse aktueller Modellierungs­sprachen und Werkzeugen.
  • Verständnis für Grundprinzipien und Formalen Grundlagen der Modellierung von Anwendungs­domänen und Prozessen.

Methoden­kompetenz:
  • Beschreibung von Domänen und Prozesse einfacher und mittlerer Komplexität mit Hilfe gängiger Sprachen und Werkzeuge

Personale Kompetenz:
  • Verständnis komplexer Zusammenhänge, Arbeiten im Team, Kommunikation von Modellierungs­entscheidungen
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):
Christian Meilicke , Heiner Stuckenschmidt
Termin(e):
Donnerstag  (Einzeltermin) 19.04.2018 17:15 - 18:45 001. A Hörsaal; A 3 Bibl.,Hörsaalgebäude
Beschreibung:
Die Vorlesung behandelt die Rolle konzeptueller Modellierung in der Wirtschafts­informatik. Es werden Vorteile und Grenzen der Modlelierung im Unternehmenkontext aufgezeigt und Modellierungs­sprachen und Werkzeuge eingeführt. Inhalte der Veranstaltung umfassen unter anderem:
  • Modellierungs­prinzipien
  • Praxisnahe Sprachen (UML, BPMN)
  • Formale Grundlagen von Modellierungs­sprachen (Logik, Pertri-Netze)
  • Modellierungs­werkzeuge.
In der begleitenden Übung erstellen die Teilnehmer konzpetuelle Modelle realer Anwendungs­domänen mit Hilfe aktueller Modellierungs­sprachen und Werkzeuge.
Wirtschafts­informatik IV (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
2
Lernziel:
The overall aim is to provide students with concepts of distributed systems from a theoretical and practical view. In the lecture students will learn the theoretical concepts. Some aspects of these topics will be elaborated in more detail in the exercise sessions. Here, concrete examples and implementations are presented and discussed.
Interactive tutorials complement the lectures and exercises and pro-vide means for the students to provide own solutions in essay and code to core problems of distributed information systems.
The students will get a profound base in distributed computing as well as networks with the associated problems and how to adress and solve these challenges.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
schiftliche Klausur (90 Minuten)
Lektor(en):
Christian Becker , Jens Naber
Termin(e):
Mittwoch  (wöchentlich) 14.02.2018 - 30.05.2018 10:15 - 11:45 SN 169 Röchling Hörsaal; Schloss Schneckenhof Nord
Beschreibung:
This lecture covers basic principles of modern information systems. Such systems are characterized by their distributed nature. Thus we will discuss architectures of information systems as well as underlying concepts of computer communication and distributed systems.
 
The following topics will be covered in the lecture:
  • Introduction to Distributed Systems, and Computer­Networks
    • Distributed Systems: Characteristics and Requirements
    • Communication models
    • Layered communication networks
    • Reference Models (ISO/OSI, TCP/IP)
    • Communication Services: connection-oriented/less
    • Socket API
  • Middleware
    • Distributed Shared Memory
    • Message Passing
    • Pub/Sub
    • Mobile Agents
    • Multimedia
    • RPC, RMI
  • Application Protocols
    • SMTP
    • FTP
    • HTTP+HTML
    • IIOP
  • Presentation Layer
    • Classification
    • Requirements
    • Approaches
    • ASN.1
    • XDR
    • XML
  • Synchronization (conditional if covered in Praktische Informatik II)
    • Processes and concurrency
    • Race Conditions
    • Critical Regions
    • Semaphores/Monitors
    • Deadlocks
  • Time and Global States
    • Physical clocks (Cristian’s algorithm, Logical clocks, Lamport’s algorithm)
    • Vector Clocks
    • Global States
    • Snapshot Algorithm
  • Replication
    • Passive Replication
    • Active Replication
  • Peer to Peer Architectures
    • Application examples
    • Achitectures (centralized, distributed, hybrid)
    • Gnutella
    • Chord
  • Network Security Basics
    • Security Goals, Threats, Attacks
    • Security Mechanisms
    • Threats in Communication Networks
    • Security Goals & Requirements
    • Network Security Analysis
    • Safeguards

Wirtschafts­informatik (Master)

Algorithmik (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
3
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Die Studierenden erlernen wichtige und anspruchsvolle Verfahren zur Lösung komplexer Probleme vorwiegend im Bereich der diskreten Optimierung und der Analyse der Verfahren.
Methoden­kompetenz:
Anhand praktischer Probleme aus dem Bereich des  Operation Research erlernen sie wie man diese Probleme  abstrahiert und  mittels der erlernten Verfahren einer Lösung zuführt.
Personale Kompetenz:
Ihr analytisches, konzentriertes und präzises Denken wird  geschult. Durch die eigenständige Behandlung von Anwendungen z. B. aus dem Bereich Operations Research im Rahmen der Übungs­aufgaben wird ihr Abstraktions­vermögen weiterentwickelt und der Transfer des erlernten Stoffes auf verwandte Fragestellungen gefördert. Durch die Auseinandersetzung mit der Thematik von P versus NP und der beispielhaften Behandlung von praktisch relevanten NP-vollständigen Problemen werden sie  sensibilisiert  für die Thematik der effizienten Lösbarkeit.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Klausur, 90 Minuten
Lektor(en):
Matthias Krause
Termin(e):
Montag  (2-wöchentlich) 12.02.2018 - 07.05.2018 10:15 - 11:45 A 101 kleiner Hörsaal; B 6, 23-25 Bauteil A
Beschreibung:
Aufbauend auf der Veranstaltung Algorithmen und Datenstrukturen werden fortgeschrittene Konzepte und Algorithmen unter Einbeziehung der Korrektheit und Kosten der Verfahren behandelt. Dabei stehen Fragestellungen, die einen Bezug zu wirtschafts­wissenschaft­lichen Anwendungen haben im Fokus. Besonderes Augenmerk liegt dabei auf der Abbildung von konkreten praktischen Problemen, auf den Konzepten und deren Lösung mittels der Algorithmen. Die Problematik der nicht effizient (P versus NP) berechenbaren Probleme wird diskutiert und Heuristiken für NP-vollständige Optimierungs­probleme behandelt. Behandelte Fragestellungen sind z. B.:
  • Netzwerke und Algorithmen auf Netzwerken, Max-flow, Min-cost,
  • Matching bipartit, non bipartit, gewichtete
  • Stabiles Heirats­problem
  • Zuweisungs­problem
  • Touren in Graphen: Handels­reisender, Chinesischer Briefträger
  • SAT-Algorithmen
Algorithmik (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
3
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Die Studierenden erlernen wichtige und anspruchsvolle Verfahren zur Lösung komplexer Probleme vorwiegend im Bereich der diskreten Optimierung und der Analyse der Verfahren.
Methoden­kompetenz:
Anhand praktischer Probleme aus dem Bereich des  Operation Research erlernen sie wie man diese Probleme  abstrahiert und  mittels der erlernten Verfahren einer Lösung zuführt.
Personale Kompetenz:
Ihr analytisches, konzentriertes und präzises Denken wird  geschult. Durch die eigenständige Behandlung von Anwendungen z. B. aus dem Bereich Operations Research im Rahmen der Übungs­aufgaben wird ihr Abstraktions­vermögen weiterentwickelt und der Transfer des erlernten Stoffes auf verwandte Fragestellungen gefördert. Durch die Auseinandersetzung mit der Thematik von P versus NP und der beispielhaften Behandlung von praktisch relevanten NP-vollständigen Problemen werden sie  sensibilisiert  für die Thematik der effizienten Lösbarkeit.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Klausur, 90 Minuten
Lektor(en):
Matthias Krause
Termin(e):
Donnerstag  (wöchentlich) 15.02.2018 - 24.05.2018 10:15 - 11:45 A 101 kleiner Hörsaal; B 6, 23-25 Bauteil A
Beschreibung:
Aufbauend auf der Veranstaltung Algorithmen und Datenstrukturen werden fortgeschrittene Konzepte und Algorithmen unter Einbeziehung der Korrektheit und Kosten der Verfahren behandelt. Dabei stehen Fragestellungen, die einen Bezug zu wirtschafts­wissenschaft­lichen Anwendungen haben im Fokus. Besonderes Augenmerk liegt dabei auf der Abbildung von konkreten praktischen Problemen, auf den Konzepten und deren Lösung mittels der Algorithmen. Die Problematik der nicht effizient (P versus NP) berechenbaren Probleme wird diskutiert und Heuristiken für NP-vollständige Optimierungs­probleme behandelt. Behandelte Fragestellungen sind z. B.:
  • Netzwerke und Algorithmen auf Netzwerken, Max-flow, Min-cost,
  • Matching bipartit, non bipartit, gewichtete
  • Stabiles Heirats­problem
  • Zuweisungs­problem
  • Touren in Graphen: Handels­reisender, Chinesischer Briefträger
  • SAT-Algorithmen
Data Mining (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
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):
Christian Bizer
Termin(e):
Mittwoch  (wöchentlich) 14.02.2018 - 30.05.2018 10:15 - 11:45 B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
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)
Data Mining and Matrices (Vorlesung mit Übung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung mit Übung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Lernziel:
Expertise:
Knowledge of the techniques, opportunities, and applications of matrix decompositions in data mining
Methodological competence:
  • Apply matrix decompositions for data mining tasks
  • Analyze and interpret matrix decompositions

Personal competence:

  • writing skills
  • presentation skills
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Oral or written examination, homework assignments
Lektor(en):
Rainer Gemulla
Termin(e):
Mittwoch  (wöchentlich) 14.02.2018 - 30.05.2018 08:30 - 10:00 C 015 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Donnerstag  (wöchentlich) 15.02.2018 - 24.05.2018 10:15 - 11:45 C 015 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Beschreibung:
Many data mining tasks operate on dyadic data, i.e., data involving two types of entities (e.g., users and products, objects and attributes, or points and coordinates); such data can be naturally represented in terms of a matrix. Matrix decompositions, with which we (approximately) represent the data matrix as a product of two (or more) factor matrices, can be used to perform many common data mining tasks. In this lecture, we explore the use of matrix decompositions in data mining, cover data mining tasks such as prediction, clustering and pattern mining, and application areas such as recommender systems and topic modelling.
Data Mining II (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Lernziel:
Expertise:
Students will acquire knowledge of advanced techniques and applications of data mining.
Methodological competence:
  • Successful participants will be able to address advanced issues in data mining projects, conduct complex projects and develop applications in the data mining field.
  • project organization skills

Personal competence:

  • presentation skills
  • team work skills
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
written examination (90 minutes), written project report, oral project presentation
Lektor(en):
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 13.02.2018 - 29.05.2018 13:45 - 15:15 A 104 Seminarraum; B 6, 23-25 Bauteil A
Beschreibung:
Data mining deals with the discovery of patterns in data, and with making predictions for the future, based on observations of the past. This course covers advanced issues in data mining which need to be addressed when applying data mining methods in real world projects, including:
  • Data Preprocessing
  • Regression and Forecasting
  • Dimensionality Reduction
  • Anomaly Detection
  • Time Series Analysis
  • Parameter Tuning
  • Ensemble Learning
  • Online Learning
Data Security (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
Lektor(en):
Frederik Armknecht
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 12.02.2018 - 28.05.2018 10:15 - 11:45 A 204 Unterrichtsraum; B 6, 23-25 Bauteil A
Datenbanksysteme II (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
2
Lernziel:
Fach­kompetenz:
  • Grundlegende Kenntnisse in verteilte relationale Datenbanken
  • objekt­orientierte Datenbanken
  • objektrelationale Datenbanken
  • deduktive Datenbanken
  • XML-Datenbanken
  • OLAP/OLTP
  • Leistungs­bewertung

Methoden­kompetenz:

  • Verständnis der alternativen Datenrepräsentationen, deren Vor- und Nachteile
  • Ziel­orientierter Einsatz der verschiedenen Datenrepräsentationen

Personale Kompetenz:

  • Verständnis der Rolle alternativer Daten­modelle für fundamentale betriebliche Informations­systeme
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
schriftliche Klausur, 90 Minuten
Lektor(en):
Guido Moerkotte
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 19.02.2018 - 28.05.2018 12:00 - 13:30 A 101 kleiner Hörsaal; B 6, 23-25 Bauteil A
Beschreibung:
Über das relationale Modell hinausgehende Themen (objekt­orientierte, objektrelationale Datenbanken, SQL/XML).
Higher Level Computer Vision (Vorlesung mit Übung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung mit Übung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
4
Lernziel:
Expertise: The students have a detailed understanding of Computer Vision techniques. They can evaluate given Computer Vision algorithms.

Methodological competence: Students understand the technical basis of Computer Vision algorithms; they can explain the discussed methods and implement them.

Personal competence: Understanding complex Computer Vision problems; thorough judgment in the design and use of methods; can work efficiently in a team.
Empfohlene Voraussetzungen:
Literatur:
  • R. Szeliski: Computer Vision Algorithms and Applications, Springer, 2010. ISBN: 978-1-84882-934-3. (Online available: http://szeliski.org/Book/
  • D. Forsyth, J. Ponce: Computer Vision: A Modern Approach, Prentice Hall, 2nd edition, 2012. ISBN: 978-0136085928 (Online available: http://cmuems.com/excap/readings/forsyth-ponce-computer-vision-a-modern-approach.pdf
  • R. Hartley, A. Zisserman: Multiple View Geometry in Computer Vision, Cambridge University Press, 2nd edition, 2004.
Lektor(en):
Margret Keuper
Termin(e):
Mittwoch  (wöchentlich) 14.02.2018 - 30.05.2018 10:15 - 11:45 211 Seminarraum; B 6, 30-32 Bauteil E-F
Donnerstag  (wöchentlich) 22.02.2018 - 24.05.2018 12:00 - 13:30 A 204 Unterrichtsraum; B 6, 23-25 Bauteil A
Beschreibung:
Aim of module
  • Diffusion Filters, TV minimization
  • Image Segmentation
  • Combinatorial optimization
  • Spectral Clustering
  • Optical Flow
  • Video and Motion Segmentation
  • 3D Geometry (Camera Calibration, Stereo Reconstruction)
  • Structure from Motion
  • Deep Learning for Computer Vision
Information Retrieval and Web Search (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Lernziel:
Expertise:
Students will acquire knowledge of fundamental techniques of Information Retrieval and Web Search, including standard retrieval models, evaluation of information retrieval systems, text classification and clustering, as well as web search topics such as crawling and link-based algorithms.
Methodological competence:
Successful participants will be able to understand state-of-the-art methods for Information Retrieval and Web search, as well as being able to select, apply and evaluate the most appropriate techniques for a variety of different search scenarios.
Personal competence:
  • presentation skills;
  • team work skills.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Written examination (90 minutes), written project report, oral project presentation
Lektor(en):
Goran Glavas
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 12.02.2018 - 28.05.2018 13:45 - 15:15 A 101 kleiner Hörsaal; B 6, 23-25 Bauteil A
Beschreibung:
Given the vastness and richness of the Web, users need high-performing, scalable and efficient methods to access its wealth of information and satisfy their information needs. As such, being able to search and effectively retrieve relevant pieces of information from large text collections is a crucial task for the majority (if practically not all) of Web applications. In this course we will explore a variety of basic and advanced techniques for text-based information retrieval and Web search. Covered topics will include:
 
  • Efficient text indexing;
  • Boolean and vector space retrieval models;
  • Evaluation of retrieval systems;
  • Probabilistic Information Retrieval;
  • Text classification and clustering;
  • Web search, crawling and link-based algorithms.
 
Coursework will include homework assignments, a term project and a final exam. Homework assignments are meant to introduce the students to the problems that will be covered in the final exam at the end of the course. In addition, students are expected to successfully complete a term project in teams of 2-4 people. The projects will focus on a variety of IR problems covered in class. Project deliverables include both software (i.e., code and documentation) and a short report explaining the work performed and its evaluation.
Transaktions­systeme (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
2
Lektor(en):
Guido Moerkotte
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 13.02.2018 - 29.05.2018 13:45 - 15:15 A 302 Seminarraum; B 6, 23-25 Bauteil A
Web Mining (Vorlesung mit Übung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung mit Übung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Lernziel:
Expertise:
Students will acquire knowledge of the techniques, opportunities and applications of Web mining. Methodological competence:
  • Successful participants will be able to identify opportunities for mining knowledge from Web content, select and apply appropriate techniques and interpret the results.
  • project organization skills

Personal competence:

  • presentation skills
  • team work skills
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
written examination (90 minutes), written project report, oral project presentation
Lektor(en):
Simone Paolo Ponzetto
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 13.02.2018 - 29.05.2018 10:15 - 11:45 A 104 Seminarraum; B 6, 23-25 Bauteil A
Dienstag  (Einzeltermin) 29.05.2018 10:15 - 11:45 A 204 Unterrichtsraum; B 6, 23-25 Bauteil A
Dienstag  (Einzeltermin) 29.05.2018 10:15 - 11:45 A 103 Seminarraum; B 6, 23-25 Bauteil A
Beschreibung:
The textual content as well as the structured data which is accessible on the Web has an enormous potential for being mined to derive knowledge about nearly any aspect of human life. The course covers advanced data mining techniques for extracting knowledge from Web content as a basis for business decisions and applications. The course will cover the following topics:
  • Goals and Principles of Web Mining
  • Gathering and Preprocessing Web Data
  • Social Network Analysis
  • Opinion Mining and Sentiment Analysis
  • Web Usage Mining
  • Executing Large Scale Web Mining Tasks

Wirtschafts­mathematik (Bachelor)

Analysis für Wirtschafts­informatiker (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
8.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Lernziel:
Fach­kompetenz:
  • Vertrautheit im Umgang mit den grundlegenden Begriffen und Methoden der Analysis sowie der wesentlichen mathematischen Beweismethoden.

Methoden­kompetenz:

  • Fähigkeit Sachverhalte zu formalisieren, abstraktes Denken.

Personale Kompetenz:

  • Teamarbeit.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
schriftliche Klausur (90 Minuten)
Lektor(en):
Andreas Neuenkirch
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 12.02.2018 - 28.05.2018 10:15 - 11:45 B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
Dienstag  (wöchentlich) 13.02.2018 - 29.05.2018 10:15 - 11:45 A 001 Großer Hörsaal; B 6, 23-25 Bauteil A
Beschreibung:
  • Mengen und Abbildungen
  • Die reellen Zahlen
  • Folgen, Reihen und Potenzreihen
  • Stetigkeit und Differenzierbarkeit von Funktionen in einer reellen Variablen
  • Riemann-Integral
  • Differenzierbarkeit von Funktionen in mehreren reellen Variablen
  • Optional: Mehrdimensionale Integralrechnung, algorithmische Fragestellungen
Data Mining (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
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):
Christian Bizer
Termin(e):
Mittwoch  (wöchentlich) 14.02.2018 - 30.05.2018 10:15 - 11:45 B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
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)
Data Security (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
Lektor(en):
Frederik Armknecht
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 12.02.2018 - 28.05.2018 10:15 - 11:45 A 204 Unterrichtsraum; B 6, 23-25 Bauteil A
Dynamische Systeme und Stabilität (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
Lektor(en):
Martin Schmidt
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 12.02.2018 - 28.05.2018 13:45 - 15:15 C 015 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Mittwoch  (wöchentlich) 14.02.2018 - 30.05.2018 10:15 - 11:45 A 101 kleiner Hörsaal; B 6, 23-25 Bauteil A
Dienstag  (wöchentlich) 13.02.2018 - 29.05.2018 08:30 - 10:00 A 101 kleiner Hörsaal; B 6, 23-25 Bauteil A
MAA 406 Geometrie (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
5.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
2
Lernziel:
Fach­kompetenz:
• Fundierte Kenntnisse klassischer Themen der Geometrie (BK1).
Methoden­kompetenz:
• Konkrete geometrische Situationen mit Techniken der LA und der Algebra behandeln können (BF1, BF2, BO2).
• Die historische Entwicklung von Teilen der Geometrie würdigen (BF2).
Personale Kompetenz:
• Strukturiertes Denken (BO2), Kommunikations­fähigkeit (BO1, BO4).
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Schriftliche Klausur oder mündliche Prüfung
Lektor(en):
Claus Hertling
Termin(e):
Donnerstag  (wöchentlich) 15.02.2018 - 24.05.2018 13:45 - 15:15 C 013 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Beschreibung:
• Grundlagen der affinen, euklidischen und projektiven Geometrie, Parallel- und Zentral­projektion, Einblicke in eine nichteuklidische Geometrie, Isometriegruppen euklidischer Räume, Platonische Körper, Eulersche Polyederformel, Eulerzahl, Geometrie der Kegelschnitte
MAA 508 Advanced Analysis (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
8.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
4
Registrierungs­informationen:
test
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
mündliche Prüfung
Lektor(en):
Li Chen , Georgios Psaradakis
Termin(e):
Donnerstag  (wöchentlich) 12.04.2018 - 31.05.2018 12:00 - 13:30 C 116 Seminarraum; A 5, 6 Bauteil C
Dienstag  (wöchentlich) 17.04.2018 - 29.05.2018 08:30 - 10:00 C 116 Seminarraum; A 5, 6 Bauteil C
Beschreibung:
This course will start with basic knowledge of real analysis, includes measure and integration, then we will go into some advanced topics in analysis, such as L^p spaces, distributions, the Fourier transform, Sobolev spaces and related inequalities. These are necessary knowledge in modern PDE theories and their applications (for example, in physics, biology and economy).
MAB 406 Lineare Algebra II / B (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
5.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
2
Lernziel:
Fach­kompetenz:
• Vertiefung der Linearen Algebra I wie Sesquilinearformen und Spektralsätze kennen (BK1)
Methoden­kompetenz:
• Das Wechselspiel zwischen abstrakten Objekten (Endomorphismen, Bilinearformen) und repräsentierenden konkreten Daten (Matrizen) würdigen (BF1, BO2).
• Die Verbindung von Algebra und Geometrie würdigen (BF1, BO2).
Personale Kompetenz:
• Strukturiertes Denken (BO2).
• Teamarbeit (BF4).
• Kommunikations­fähigkeit (BO1, BO4).
Prüfungs­leistung:
Mündliche Prüfung oder schriftliche Klausur
Lektor(en):
Siegfried Böcherer
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 16.04.2018 - 28.05.2018 13:45 - 15:15 A 001 Großer Hörsaal; B 6, 23-25 Bauteil A
Freitag  (wöchentlich) 20.04.2018 - 01.06.2018 12:00 - 13:30 A 001 Großer Hörsaal; B 6, 23-25 Bauteil A
Beschreibung:
• Algebra und Geometrie der Sesquilinearformen und Bilinearformen
• Spektralsätze
MAB 407 Zahlentheorie (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
8.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Lernziel:
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):
Wolfgang Seiler
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 13.02.2018 - 29.05.2018 10:15 - 11:45 C 015 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Donnerstag  (wöchentlich) 15.02.2018 - 24.05.2018 08:30 - 10:00 C 014 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
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
MAB 407 Zahlentheorie (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
8.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Lernziel:
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):
Wolfgang Seiler
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
MAC 405 Stochastische Simulation (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
2
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Mathematischer Hintergrund und Algorithmen zur Erzeugung von Pseudozufallszahlen (BK1, BK3, BO3)
Grundverständnis für die Erzeugung von Algorithmen für die Simulation von „discrete event systems“ (BK3, BO2)
„Goodness-of-fit“ Tests (BK1)
Mathematischer Hintergrund und Algorithmen zur numerischen Behandlung von Markovketten in diskreter und stetiger Zeit (BK3, BO3)
Grundverständnis von Monte-Methoden und ihrer Verbesserungen durch Varianzreduktions­verfahren (BK1, BK3, BO3)
Grundverständnis der Markovketten-Monte-Carlo Methode (BK1, BK3, BO3)
Methoden­kompetenz:
Erkennen, welche Algorithmen zur Erzeugung von Pseudozufallszahlen verschiedener Verteilungen eingesetzt werden können, Umsetzung in konkrete Programme (BF2, BF3, BO3)
Fähigkeit einfache stochastische Modelle zu simulieren und die Ergebnisse zu validieren (BF2, BF3, BO3)
Grund­kenntnisse in der Programmierung mit Scilab (BF3)
Personale Kompetenz:
Teamarbeit (BF4)
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
schriftliche Klausur
Lektor(en):
Andreas Neuenkirch
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 12.02.2018 - 28.05.2018 13:45 - 15:15 C 013 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Beschreibung:
Erzeugung von Pseudozufallszahlen: Inversions-, Kompositions- und Akzeptanz-Verwerfungs­methode, spezielle Methoden
Simulation diskreter Ereignissysteme
Monte-Carlo-Methode, Varianzreduktion
Statistische Validierung: Chi-Quadrat-Test, Kolmogorov-Smirnov-Test
Numerische Behandlung von Markovketten
Markovketten-Monte-Carlo
MAT 302 Analysis II (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
10.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Lernziel:
Fach­kompetenz:
• Konvergenz in metrischen Räumen (BK1)
• Stetigkeit von Abbildungen zwischen metrischen Räumen (BK1)
• Differenzierbarkeit von Funktionen mehrerer Variablen  (BK1)
• Grundbegriffe der nichtlinearen Analysis (BF1, BK1)
• Integration von Funktionen mehrerer Variablen (BK1)
Methoden­kompetenz:
• mathematische Beweisführung (BF1, BO2)
• Hantieren mit Gleichungen und Ungleichungen (BF1, BO2)
• Berechnen von Grenzwerten (BF1,BO3)
• Berechnen von Ableitungen (BO2)
• Bestimmung von Minima unter Zwangs­bedingungen (BF2, BO3)
• Berechnen von Integralen (BO2)
Personale Kompetenz:
• Teamarbeit (BF4)
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
schriftliche Klausur
Lektor(en):
Li Chen
Termin(e):
Mittwoch  (wöchentlich) 14.02.2018 - 30.05.2018 08:30 - 10:00 A 001 Großer Hörsaal; B 6, 23-25 Bauteil A
Donnerstag  (wöchentlich) 15.02.2018 - 24.05.2018 10:15 - 11:45 A 001 Großer Hörsaal; B 6, 23-25 Bauteil A
Beschreibung:
• metrische Räume
• normierte Vektorräume
• Funktionen mehrerer Variabler
• Funktionale
MAT 304 Lineare Algebra II / A (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
4.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
2
Lernziel:
Fach­kompetenz:
• Vertiefungen der Linearen Algebra I wie Normalformen von Endomorphismen kennen (BK1)
Methoden­kompetenz:
• Das Wechselspiel zwischen abstrakten Objekten (Endomorphismen, Bilinearformen) und repräsentierenden konkreten Daten (Matrizen) würdigen (BF1, BO2).
Personale Kompetenz:
• Strukturiertes Denken (BO2).
• Teamarbeit (BF4).
• Kommunikations­fähigkeit (BO1).
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
schriftliche Klausur
Lektor(en):
Siegfried Böcherer
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 12.02.2018 - 09.04.2018 12:00 - 13:30 A 001 Großer Hörsaal; B 6, 23-25 Bauteil A
Freitag  (wöchentlich) 16.02.2018 - 13.04.2018 12:00 - 13:30 A 001 Großer Hörsaal; B 6, 23-25 Bauteil A
Beschreibung:
• Euklidische Vektorräume, Normalformen von Endomorphismen oder andere Ergänzungen zur Linearen Algebra I
MAT 306 Numerik (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
9.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Lernziel:
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):
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 13.02.2018 - 29.05.2018 12:00 - 13:30 A 001 Großer Hörsaal; B 6, 23-25 Bauteil A
Donnerstag  (wöchentlich) 15.02.2018 - 24.05.2018 13:45 - 15:15 A 001 Großer Hörsaal; B 6, 23-25 Bauteil A
Beschreibung:
• Numerik linearer Gleichungs­systeme
• Störungs­theorie und Fehleranalyse
• Lineare Ausgleichsrechnung
• Eigenwert­probleme
• Nichtlineare Gleichungs­systeme: Fixpunktiterationen, insbesondere Newton-Verfahren
• Interpolation und Splines
• Numerische Integration
MAT 306 Numerik (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
9.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Lernziel:
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):
Beschreibung:
• Numerik linearer Gleichungs­systeme
• Störungs­theorie und Fehleranalyse
• Lineare Ausgleichsrechnung
• Eigenwert­probleme
• Nichtlineare Gleichungs­systeme: Fixpunktiterationen, insbesondere Newton-Verfahren
• Interpolation und Splines
• Numerische Integration
Mathematische Methoden der Big Data Analytics 1 (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
8.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
Lektor(en):
Martin Schlather
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 12.02.2018 - 28.05.2018 12:00 - 13:30 C 012 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Donnerstag  (wöchentlich) 15.02.2018 - 31.05.2018 10:15 - 11:45 EW 151 Elfriede Höhn Hörsaal; Schloss Ehrenhof West
Praktikum Software Engineering (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
5.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
4
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Kenntnisse der Schlüssel­technologien der modernen Softwaretechnik, sowie der gängigen Software Entwicklungs­prozesse. Dies umfasst insbesondere die Gebiete der System- und Anforderungs­analyse, An-wendungs­design und Systemarchitektur, Implementierung, Validie-rung und Verifikation, Testen, Softwarequalität, Wartung und Wei-ter­entwicklung von Softwaresystemen.
Methoden­kompetenz:
Die Fähigkeit große Softwaresysteme beschreiben, entwerfen und entwickeln zu können unter Berücksichtigung diverser Risiken, die in industriellen Großprojekten auftreten (bspw. Qualität, Kosten, unter-schiedliche Stakeholder, Termindruck, …).
Personale Kompetenz:
Fähigkeiten große Softwaresysteme im Team zu entwerfen, zu entwickeln / implementieren, zu testen und auszuliefern.
Fähigkeiten ein komplexes Themengebiet in schriftlicher und mündlicher Form klar und unmissverständlich wiederzugeben.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
schriftliche Ausarbeitung und entwickeltes System, Teammeetings (14 Meetings à max. 2 Stunden) und Kolloquia (3 Kolloquien à max. 30 Minuten), Praktische Prüfungen, Programmier­projekt(e)
Lektor(en):
Marcus Kessel
Termin(e):
Donnerstag  (wöchentlich) 15.02.2018 - 24.05.2018 12:00 - 13:30 B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
Beschreibung:
Die Veranstaltung befasst sich mit dem der Methoden und Techniken die für eine team-orientierte, ingenieurmäßige Entwicklung von nicht-trivialen Softwaresystemen erforderlich sind. Insbesondere sind dies:
  • Software-Entwicklungs­prozesse
  • System- und Anforderungs­analyse
  • Anwendungs­design und Systemarchitektur
  • Softwarequalität
  • Validierung, Verifikation und Testen
  • Wartung und Weiter­entwicklung
Praktische Informatik II (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Aufbau und Arbeits­weise moderner Digitalrechner, Aufgaben und Funktions­weise moderner Betriebs­systeme, insbesondere Prozess- und Speicherverwaltung. Aufbau und Arbeits­weise von Compilern.
Methoden­kompetenz:
Entwurf einfacher logischer Schaltungen, Lösung von Programmier-aufgaben in Programmieren, Entwurf einfacher Grammatiken, Um-gang mit Compiler-Generatoren.
Personale Kompetenz:
Selbständiges Arbeiten in Kleingruppen.
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):
Rainer Gemulla
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 13.02.2018 - 29.05.2018 08:30 - 10:00 B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
Donnerstag  (wöchentlich) 15.02.2018 - 24.05.2018 08:30 - 10:00 B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
Beschreibung:
Die Vorlesung beschäftigt sich mit den technischen und methodischen Grundlagen der Ausführung von Anwendungs­programmen auf modernen Digitalrechnern. Dies umfasst vor allem die folgenden Gebiete:

1. Rechnerarchitektur
2. Betriebs­systeme
3. Compilerbau
4. Java Virtual Machine
Programmier­praktikum II (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
5.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
2
Lernziel:
Fach­kompetenz:
  • Gründliche Kenntnis der Programmiersprache Java
  • Fortgeschrittene Programmier­kenntnisse in Themen­bereichen wie bspw. Assertions, Client-Server Kommunikation, Multi-Threading, sowie häufig verwendete Java-Bibliotheken und Frameworks.
  • Vertraut mit JUnit und den wichtigsten Konzepten des Software-Testens mit Java.

Methoden­kompetenz:

  • Fähigkeit die erlernten Fach­kompetenzen einzusetzen und somit qualitative anspruchsvolle Java-Anwendungen zu entwickeln und zu warten.

Personale Kompetenz:

  • Eigen­verantwortliches Arbeiten
  • Team­fähigkeit
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Programmiertestate, Programmier­projekte, Programming Competence Test (180 Minuten)
Lektor(en):
Ursula Rost
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 12.02.2018 - 28.05.2018 08:30 - 10:00 A 001 Großer Hörsaal; B 6, 23-25 Bauteil A
Beschreibung:
Im Programmier­praktikum II werden die erworbenen Kenntnisse aus der Veranstaltung Programmier­praktikum I erweitert und vertieft. Basierend auf der Programmiersprache Java, werde hier die folgenden Themengebiete vermittelt:
 
  • Generische Datentypen,
  • Stream-Klassen (Java IO)
  • Client-Server Kommunikation
  • Multi-Threading
  • JDBC (Datenbanken)
  • Verarbeitung von XML-Dokumenten
  • Assertions (Design by Contract)
  • Testen
  • Weitere ausgewählte Themen
 
Darüber hinaus werden Werkzeuge für die Team-orientierte  Entwicklung größerer Programmpakete vorgestellt. Dazu gehört insbesondere die Entwicklungs­umgebung Eclipse.
Selected Topics in IT-Security (Vorlesung mit Übung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung mit Übung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
4
Lernziel:
This course aims to increase the security awareness of students and offers them a basic understanding with respect to a variety of interesting topics. After this course, students will be able to (1) learn about symmetric and asymmetric encryption schemes, (2) classify and describe vulnerabilities and protection mechanisms of popular network protocols, web protocols, and software systems (2) analyze / reason about basic protection mechanisms for modern OSs, software and hardware systems.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Oral exam (30 minutes)
Lektor(en):
Frederik Armknecht
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 13.02.2018 - 29.05.2018 15:30 - 18:45 A 101 kleiner Hörsaal; B 6, 23-25 Bauteil A
Beschreibung:
Background and Learning Objectives
 
The large-scale deployment of Internet-based services and the open nature of the Internet come alongside with the increase of security threats against existing services. As the size of the global network grows, the incentives of attackers to abuse the operation of online applications also increase and their advantage in mounting successful attacks becomes considerable.
 
These cyber-attacks often target the resources, availability, and operation of online services. In the recent years, a considerable number of online services such as Amazon, CNN, eBay, and Yahoo were hit by online attacks; the losses in revenues of Amazon and Yahoo were almost 1.1 million US dollars. With an increasing number of services relying on online resources, security becomes an essential component of every system.
 
Content Description
 
This lecture covers the security of computer, software systems, and tamper resistant hardware. The course starts with a basic introduction on encryption functions, spanning both symmetric and asymmetric encryption techniques, discusses the security of the current encryption standard AES and explains the concept of Zero-Knowledge proofs. The course then continues with a careful examination of wired and wireless network security issues, and web security threats and mechanisms. This part also extends to analysis of buffer overflows. Finally, the course also covers a set of selected security topics such as trusted computing and electronic voting.
 
Topics:
 
  • Encryption Schemes (Private Key vs. Public Key, Block cipher security) and Cryptographic Protocols
  • Cryptanalysis,e.g., side channel attacks
  • Network Security
  • Wireless Security
  • Web Security (SQL, X-Site Scripting)
  • Buffer Overflows
  • Malware & Botnets
  • Trusted computing
  • Electronic Voting
  • OS Security
Seminar Optimierung (Seminar, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Seminar
ECTS:
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
Lektor(en):
Claudia Schillings
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 12.02.2018 - 28.05.2018 13:45 - 15:15
Freitag  (Einzeltermin) 25.05.2018 13:45 - 17:00 C 112 Unterrichtsraum/Teleteaching; A 5, 6 Bauteil C
Softwaretechnik I (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
2
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Kenntnisse der Schlüssel­technologien der modernen Softwaretechnik, sowie der gängigen Software Entwicklungs­prozesse. Dies umfasst insbesondere die Gebiete der System- und Anforderungs­analyse, Anwendungs­design und Systemarchitektur, Implementierung, Validierung und Verifikation, Testen, Softwarequalität, Wartung und Weiter­entwicklung von Softwaresystemen. Methoden­kompetenz:
Die Fähigkeit große Softwaresysteme beschreiben, entwerfen und entwickeln zu können unter Berücksichtigung diverser Risiken, die in industriellen Großprojekten auftreten (bspw. Qualität, Kosten, unterschiedliche Stakeholder, Termindruck, …). Personale Kompetenz:
Fähigkeiten große Softwaresysteme im Team zu entwerfen, zu entwi-ckeln / implementieren, zu testen und auszuliefern.
Fähigkeiten ein komplexes Themengebiet in schriftlicher und mündli-cher Form klar und unmissverständlich wiederzugeben.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Klausur (90 Minuten)
Lektor(en):
Colin Atkinson
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 12.02.2018 - 28.05.2018 12:00 - 13:30 B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
Beschreibung:
Die Veranstaltung befasst sich mit dem Kennenlernen, Verstehen und Anwenden der Methoden, Techniken und Werkzeuge, die für eine team-orientierte, ingenieurmäßige Entwicklung von nicht-trivialen Softwaresystemen erforderlich sind. Insbesondere sind dies:
  • Software-Entwicklungs­prozesse
  • System- und Anforderungs­analyse
  • Anwendungs­design und Systemarchitektur
  • Softwarequalität
  • Validierung, Verifikation und Testen
  • Wartung und Weiter­entwicklung
Theoretische Informatik (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
3
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Die Studierenden beherrschen neue grundlegende Konzepte der Informatik, insbesondere im Themenkreis Berechenbarkeit, effiziente Berechenbarkeit, kryptographische Sicherheit. Sie kennen weiterhin grundlegende Techniken der  Komplexitätsanalyse und können diese auf gegebene Berechnungs­probleme anwenden.
Methoden­kompetenz:
Die Studierenden können gegebenen Probleme bezüglich der zu ihrer
Lösung in verschiedener formaler Berechnungs­modelle aufzubringenden Ressourcen klassifizieren. Sie besitzen ein grundlegendes formales Verständnis für die wichtigsten Komplexitätsmerkmale wie nicht berechenbar, nicht effizient berechenbar, effizient berechenbar, kryptographisch sicher.

Personale Kompetenz:
Die Studierenden können Berechnungs­probleme in Anwendungs­zusammenhängen  identifizieren, sie formal  spezifizieren und bezüglich der zu ihrer Lösung nötigen Ressourcen  klassifizieren. Sie besitzen die Fähigkeit, auf höherem Niveau zu abstrahieren, mit formalen Modellierungs­techniken zu arbeiten, und die Komplexität von Problemstellungen abzuschätzen.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
schriftliche Klausur (90 Minuten) oder mündliche Prüfung (30 Minuten)
Lektor(en):
Matthias Krause
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 12.02.2018 - 28.05.2018 13:45 - 15:15 A 204 Unterrichtsraum; B 6, 23-25 Bauteil A
Beschreibung:
  • Grundlegende uniforme und nichtuniforme Berechnungs­modelle und Berechnungs­paradigmen
  • Universelle Turingmaschinen und Berechenbarkeit
  • Logik- insbesondere SAT-Algorithmen
  • NP-Vollständigkeits­theorie
  • Formale Sprachen, Grammatiken, Grundlagen des Compilerbaus
Theoretische Informatik (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
3
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Die Studierenden beherrschen neue grundlegende Konzepte der Informatik, insbesondere im Themenkreis Berechenbarkeit, effiziente Berechenbarkeit, kryptographische Sicherheit. Sie kennen weiterhin grundlegende Techniken der  Komplexitätsanalyse und können diese auf gegebene Berechnungs­probleme anwenden.
Methoden­kompetenz:
Die Studierenden können gegebenen Probleme bezüglich der zu ihrer
Lösung in verschiedener formaler Berechnungs­modelle aufzubringenden Ressourcen klassifizieren. Sie besitzen ein grundlegendes formales Verständnis für die wichtigsten Komplexitätsmerkmale wie nicht berechenbar, nicht effizient berechenbar, effizient berechenbar, kryptographisch sicher.

Personale Kompetenz:
Die Studierenden können Berechnungs­probleme in Anwendungs­zusammenhängen  identifizieren, sie formal  spezifizieren und bezüglich der zu ihrer Lösung nötigen Ressourcen  klassifizieren. Sie besitzen die Fähigkeit, auf höherem Niveau zu abstrahieren, mit formalen Modellierungs­techniken zu arbeiten, und die Komplexität von Problemstellungen abzuschätzen.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
schriftliche Klausur (90 Minuten) oder mündliche Prüfung (30 Minuten)
Lektor(en):
Matthias Krause
Termin(e):
Mittwoch  (2-wöchentlich) 14.02.2018 - 23.05.2018 10:15 - 11:45 A 204 Unterrichtsraum; B 6, 23-25 Bauteil A
Beschreibung:
  • Grundlegende uniforme und nichtuniforme Berechnungs­modelle und Berechnungs­paradigmen
  • Universelle Turingmaschinen und Berechenbarkeit
  • Logik- insbesondere SAT-Algorithmen
  • NP-Vollständigkeits­theorie
  • Formale Sprachen, Grammatiken, Grundlagen des Compilerbaus
Wirtschafts­informatik II: Grundlagen der Modellierung (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
2
Lernziel:
Fach­kompetenz:
  • Kenntnisse aktueller Modellierungs­sprachen und Werkzeugen.
  • Verständnis für Grundprinzipien und Formalen Grundlagen der Modellierung von Anwendungs­domänen und Prozessen.

Methoden­kompetenz:
  • Beschreibung von Domänen und Prozesse einfacher und mittlerer Komplexität mit Hilfe gängiger Sprachen und Werkzeuge

Personale Kompetenz:
  • Verständnis komplexer Zusammenhänge, Arbeiten im Team, Kommunikation von Modellierungs­entscheidungen
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):
Christian Meilicke , Heiner Stuckenschmidt
Termin(e):
Mittwoch  (wöchentlich) 14.02.2018 - 30.05.2018 12:00 - 13:30 B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
Beschreibung:
Die Vorlesung behandelt die Rolle konzeptueller Modellierung in der Wirtschafts­informatik. Es werden Vorteile und Grenzen der Modlelierung im Unternehmenkontext aufgezeigt und Modellierungs­sprachen und Werkzeuge eingeführt. Inhalte der Veranstaltung umfassen unter anderem:
  • Modellierungs­prinzipien
  • Praxisnahe Sprachen (UML, BPMN)
  • Formale Grundlagen von Modellierungs­sprachen (Logik, Pertri-Netze)
  • Modellierungs­werkzeuge.
In der begleitenden Übung erstellen die Teilnehmer konzpetuelle Modelle realer Anwendungs­domänen mit Hilfe aktueller Modellierungs­sprachen und Werkzeuge.
Klausur Wifo IIa (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
2
Lernziel:
Fach­kompetenz:
  • Kenntnisse aktueller Modellierungs­sprachen und Werkzeugen.
  • Verständnis für Grundprinzipien und Formalen Grundlagen der Modellierung von Anwendungs­domänen und Prozessen.

Methoden­kompetenz:
  • Beschreibung von Domänen und Prozesse einfacher und mittlerer Komplexität mit Hilfe gängiger Sprachen und Werkzeuge

Personale Kompetenz:
  • Verständnis komplexer Zusammenhänge, Arbeiten im Team, Kommunikation von Modellierungs­entscheidungen
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):
Christian Meilicke , Heiner Stuckenschmidt
Termin(e):
Donnerstag  (Einzeltermin) 19.04.2018 17:15 - 18:45 001. A Hörsaal; A 3 Bibl.,Hörsaalgebäude
Beschreibung:
Die Vorlesung behandelt die Rolle konzeptueller Modellierung in der Wirtschafts­informatik. Es werden Vorteile und Grenzen der Modlelierung im Unternehmenkontext aufgezeigt und Modellierungs­sprachen und Werkzeuge eingeführt. Inhalte der Veranstaltung umfassen unter anderem:
  • Modellierungs­prinzipien
  • Praxisnahe Sprachen (UML, BPMN)
  • Formale Grundlagen von Modellierungs­sprachen (Logik, Pertri-Netze)
  • Modellierungs­werkzeuge.
In der begleitenden Übung erstellen die Teilnehmer konzpetuelle Modelle realer Anwendungs­domänen mit Hilfe aktueller Modellierungs­sprachen und Werkzeuge.
Wirtschafts­informatik IV (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
2
Lernziel:
The overall aim is to provide students with concepts of distributed systems from a theoretical and practical view. In the lecture students will learn the theoretical concepts. Some aspects of these topics will be elaborated in more detail in the exercise sessions. Here, concrete examples and implementations are presented and discussed.
Interactive tutorials complement the lectures and exercises and pro-vide means for the students to provide own solutions in essay and code to core problems of distributed information systems.
The students will get a profound base in distributed computing as well as networks with the associated problems and how to adress and solve these challenges.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
schiftliche Klausur (90 Minuten)
Lektor(en):
Christian Becker , Jens Naber
Termin(e):
Mittwoch  (wöchentlich) 14.02.2018 - 30.05.2018 10:15 - 11:45 SN 169 Röchling Hörsaal; Schloss Schneckenhof Nord
Beschreibung:
This lecture covers basic principles of modern information systems. Such systems are characterized by their distributed nature. Thus we will discuss architectures of information systems as well as underlying concepts of computer communication and distributed systems.
 
The following topics will be covered in the lecture:
  • Introduction to Distributed Systems, and Computer­Networks
    • Distributed Systems: Characteristics and Requirements
    • Communication models
    • Layered communication networks
    • Reference Models (ISO/OSI, TCP/IP)
    • Communication Services: connection-oriented/less
    • Socket API
  • Middleware
    • Distributed Shared Memory
    • Message Passing
    • Pub/Sub
    • Mobile Agents
    • Multimedia
    • RPC, RMI
  • Application Protocols
    • SMTP
    • FTP
    • HTTP+HTML
    • IIOP
  • Presentation Layer
    • Classification
    • Requirements
    • Approaches
    • ASN.1
    • XDR
    • XML
  • Synchronization (conditional if covered in Praktische Informatik II)
    • Processes and concurrency
    • Race Conditions
    • Critical Regions
    • Semaphores/Monitors
    • Deadlocks
  • Time and Global States
    • Physical clocks (Cristian’s algorithm, Logical clocks, Lamport’s algorithm)
    • Vector Clocks
    • Global States
    • Snapshot Algorithm
  • Replication
    • Passive Replication
    • Active Replication
  • Peer to Peer Architectures
    • Application examples
    • Achitectures (centralized, distributed, hybrid)
    • Gnutella
    • Chord
  • Network Security Basics
    • Security Goals, Threats, Attacks
    • Security Mechanisms
    • Threats in Communication Networks
    • Security Goals & Requirements
    • Network Security Analysis
    • Safeguards

Wirtschafts­mathematik (Master)

Algorithmik (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
3
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Die Studierenden erlernen wichtige und anspruchsvolle Verfahren zur Lösung komplexer Probleme vorwiegend im Bereich der diskreten Optimierung und der Analyse der Verfahren.
Methoden­kompetenz:
Anhand praktischer Probleme aus dem Bereich des  Operation Research erlernen sie wie man diese Probleme  abstrahiert und  mittels der erlernten Verfahren einer Lösung zuführt.
Personale Kompetenz:
Ihr analytisches, konzentriertes und präzises Denken wird  geschult. Durch die eigenständige Behandlung von Anwendungen z. B. aus dem Bereich Operations Research im Rahmen der Übungs­aufgaben wird ihr Abstraktions­vermögen weiterentwickelt und der Transfer des erlernten Stoffes auf verwandte Fragestellungen gefördert. Durch die Auseinandersetzung mit der Thematik von P versus NP und der beispielhaften Behandlung von praktisch relevanten NP-vollständigen Problemen werden sie  sensibilisiert  für die Thematik der effizienten Lösbarkeit.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Klausur, 90 Minuten
Lektor(en):
Matthias Krause
Termin(e):
Montag  (2-wöchentlich) 12.02.2018 - 07.05.2018 10:15 - 11:45 A 101 kleiner Hörsaal; B 6, 23-25 Bauteil A
Beschreibung:
Aufbauend auf der Veranstaltung Algorithmen und Datenstrukturen werden fortgeschrittene Konzepte und Algorithmen unter Einbeziehung der Korrektheit und Kosten der Verfahren behandelt. Dabei stehen Fragestellungen, die einen Bezug zu wirtschafts­wissenschaft­lichen Anwendungen haben im Fokus. Besonderes Augenmerk liegt dabei auf der Abbildung von konkreten praktischen Problemen, auf den Konzepten und deren Lösung mittels der Algorithmen. Die Problematik der nicht effizient (P versus NP) berechenbaren Probleme wird diskutiert und Heuristiken für NP-vollständige Optimierungs­probleme behandelt. Behandelte Fragestellungen sind z. B.:
  • Netzwerke und Algorithmen auf Netzwerken, Max-flow, Min-cost,
  • Matching bipartit, non bipartit, gewichtete
  • Stabiles Heirats­problem
  • Zuweisungs­problem
  • Touren in Graphen: Handels­reisender, Chinesischer Briefträger
  • SAT-Algorithmen
Algorithmik (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
3
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Die Studierenden erlernen wichtige und anspruchsvolle Verfahren zur Lösung komplexer Probleme vorwiegend im Bereich der diskreten Optimierung und der Analyse der Verfahren.
Methoden­kompetenz:
Anhand praktischer Probleme aus dem Bereich des  Operation Research erlernen sie wie man diese Probleme  abstrahiert und  mittels der erlernten Verfahren einer Lösung zuführt.
Personale Kompetenz:
Ihr analytisches, konzentriertes und präzises Denken wird  geschult. Durch die eigenständige Behandlung von Anwendungen z. B. aus dem Bereich Operations Research im Rahmen der Übungs­aufgaben wird ihr Abstraktions­vermögen weiterentwickelt und der Transfer des erlernten Stoffes auf verwandte Fragestellungen gefördert. Durch die Auseinandersetzung mit der Thematik von P versus NP und der beispielhaften Behandlung von praktisch relevanten NP-vollständigen Problemen werden sie  sensibilisiert  für die Thematik der effizienten Lösbarkeit.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Klausur, 90 Minuten
Lektor(en):
Matthias Krause
Termin(e):
Donnerstag  (wöchentlich) 15.02.2018 - 24.05.2018 10:15 - 11:45 A 101 kleiner Hörsaal; B 6, 23-25 Bauteil A
Beschreibung:
Aufbauend auf der Veranstaltung Algorithmen und Datenstrukturen werden fortgeschrittene Konzepte und Algorithmen unter Einbeziehung der Korrektheit und Kosten der Verfahren behandelt. Dabei stehen Fragestellungen, die einen Bezug zu wirtschafts­wissenschaft­lichen Anwendungen haben im Fokus. Besonderes Augenmerk liegt dabei auf der Abbildung von konkreten praktischen Problemen, auf den Konzepten und deren Lösung mittels der Algorithmen. Die Problematik der nicht effizient (P versus NP) berechenbaren Probleme wird diskutiert und Heuristiken für NP-vollständige Optimierungs­probleme behandelt. Behandelte Fragestellungen sind z. B.:
  • Netzwerke und Algorithmen auf Netzwerken, Max-flow, Min-cost,
  • Matching bipartit, non bipartit, gewichtete
  • Stabiles Heirats­problem
  • Zuweisungs­problem
  • Touren in Graphen: Handels­reisender, Chinesischer Briefträger
  • SAT-Algorithmen
Applied Topology II (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
Lektor(en):
Daniel Roggenkamp
Termin(e):
Donnerstag  (wöchentlich) 22.02.2018 - 10.05.2018 12:00 - 13:30 C 013 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Freitag  (wöchentlich) 23.02.2018 - 11.05.2018 12:00 - 13:30 C 012 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Computational Finance (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
Lektor(en):
Claudia Strauch
Termin(e):
Mittwoch  (wöchentlich) 14.02.2018 - 07.03.2018 08:30 - 10:00 C 012 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Donnerstag  (wöchentlich) 15.03.2018 - 31.05.2018 12:00 - 13:30 C 014 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Data Mining (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
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):
Christian Bizer
Termin(e):
Mittwoch  (wöchentlich) 14.02.2018 - 30.05.2018 10:15 - 11:45 B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
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)
Data Mining and Matrices (Vorlesung mit Übung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung mit Übung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Lernziel:
Expertise:
Knowledge of the techniques, opportunities, and applications of matrix decompositions in data mining
Methodological competence:
  • Apply matrix decompositions for data mining tasks
  • Analyze and interpret matrix decompositions

Personal competence:

  • writing skills
  • presentation skills
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Oral or written examination, homework assignments
Lektor(en):
Rainer Gemulla
Termin(e):
Mittwoch  (wöchentlich) 14.02.2018 - 30.05.2018 08:30 - 10:00 C 015 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Donnerstag  (wöchentlich) 15.02.2018 - 24.05.2018 10:15 - 11:45 C 015 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Beschreibung:
Many data mining tasks operate on dyadic data, i.e., data involving two types of entities (e.g., users and products, objects and attributes, or points and coordinates); such data can be naturally represented in terms of a matrix. Matrix decompositions, with which we (approximately) represent the data matrix as a product of two (or more) factor matrices, can be used to perform many common data mining tasks. In this lecture, we explore the use of matrix decompositions in data mining, cover data mining tasks such as prediction, clustering and pattern mining, and application areas such as recommender systems and topic modelling.
Data Mining II (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Lernziel:
Expertise:
Students will acquire knowledge of advanced techniques and applications of data mining.
Methodological competence:
  • Successful participants will be able to address advanced issues in data mining projects, conduct complex projects and develop applications in the data mining field.
  • project organization skills

Personal competence:

  • presentation skills
  • team work skills
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
written examination (90 minutes), written project report, oral project presentation
Lektor(en):
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 13.02.2018 - 29.05.2018 13:45 - 15:15 A 104 Seminarraum; B 6, 23-25 Bauteil A
Beschreibung:
Data mining deals with the discovery of patterns in data, and with making predictions for the future, based on observations of the past. This course covers advanced issues in data mining which need to be addressed when applying data mining methods in real world projects, including:
  • Data Preprocessing
  • Regression and Forecasting
  • Dimensionality Reduction
  • Anomaly Detection
  • Time Series Analysis
  • Parameter Tuning
  • Ensemble Learning
  • Online Learning
Data Security (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
Lektor(en):
Frederik Armknecht
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 12.02.2018 - 28.05.2018 10:15 - 11:45 A 204 Unterrichtsraum; B 6, 23-25 Bauteil A
Datenbanksysteme II (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
2
Lernziel:
Fach­kompetenz:
  • Grundlegende Kenntnisse in verteilte relationale Datenbanken
  • objekt­orientierte Datenbanken
  • objektrelationale Datenbanken
  • deduktive Datenbanken
  • XML-Datenbanken
  • OLAP/OLTP
  • Leistungs­bewertung

Methoden­kompetenz:

  • Verständnis der alternativen Datenrepräsentationen, deren Vor- und Nachteile
  • Ziel­orientierter Einsatz der verschiedenen Datenrepräsentationen

Personale Kompetenz:

  • Verständnis der Rolle alternativer Daten­modelle für fundamentale betriebliche Informations­systeme
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
schriftliche Klausur, 90 Minuten
Lektor(en):
Guido Moerkotte
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 19.02.2018 - 28.05.2018 12:00 - 13:30 A 101 kleiner Hörsaal; B 6, 23-25 Bauteil A
Beschreibung:
Über das relationale Modell hinausgehende Themen (objekt­orientierte, objektrelationale Datenbanken, SQL/XML).
Higher Level Computer Vision (Vorlesung mit Übung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung mit Übung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
4
Lernziel:
Expertise: The students have a detailed understanding of Computer Vision techniques. They can evaluate given Computer Vision algorithms.

Methodological competence: Students understand the technical basis of Computer Vision algorithms; they can explain the discussed methods and implement them.

Personal competence: Understanding complex Computer Vision problems; thorough judgment in the design and use of methods; can work efficiently in a team.
Empfohlene Voraussetzungen:
Literatur:
  • R. Szeliski: Computer Vision Algorithms and Applications, Springer, 2010. ISBN: 978-1-84882-934-3. (Online available: http://szeliski.org/Book/
  • D. Forsyth, J. Ponce: Computer Vision: A Modern Approach, Prentice Hall, 2nd edition, 2012. ISBN: 978-0136085928 (Online available: http://cmuems.com/excap/readings/forsyth-ponce-computer-vision-a-modern-approach.pdf
  • R. Hartley, A. Zisserman: Multiple View Geometry in Computer Vision, Cambridge University Press, 2nd edition, 2004.
Lektor(en):
Margret Keuper
Termin(e):
Mittwoch  (wöchentlich) 14.02.2018 - 30.05.2018 10:15 - 11:45 211 Seminarraum; B 6, 30-32 Bauteil E-F
Donnerstag  (wöchentlich) 22.02.2018 - 24.05.2018 12:00 - 13:30 A 204 Unterrichtsraum; B 6, 23-25 Bauteil A
Beschreibung:
Aim of module
  • Diffusion Filters, TV minimization
  • Image Segmentation
  • Combinatorial optimization
  • Spectral Clustering
  • Optical Flow
  • Video and Motion Segmentation
  • 3D Geometry (Camera Calibration, Stereo Reconstruction)
  • Structure from Motion
  • Deep Learning for Computer Vision
Information Retrieval and Web Search (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Lernziel:
Expertise:
Students will acquire knowledge of fundamental techniques of Information Retrieval and Web Search, including standard retrieval models, evaluation of information retrieval systems, text classification and clustering, as well as web search topics such as crawling and link-based algorithms.
Methodological competence:
Successful participants will be able to understand state-of-the-art methods for Information Retrieval and Web search, as well as being able to select, apply and evaluate the most appropriate techniques for a variety of different search scenarios.
Personal competence:
  • presentation skills;
  • team work skills.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Written examination (90 minutes), written project report, oral project presentation
Lektor(en):
Goran Glavas
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 12.02.2018 - 28.05.2018 13:45 - 15:15 A 101 kleiner Hörsaal; B 6, 23-25 Bauteil A
Beschreibung:
Given the vastness and richness of the Web, users need high-performing, scalable and efficient methods to access its wealth of information and satisfy their information needs. As such, being able to search and effectively retrieve relevant pieces of information from large text collections is a crucial task for the majority (if practically not all) of Web applications. In this course we will explore a variety of basic and advanced techniques for text-based information retrieval and Web search. Covered topics will include:
 
  • Efficient text indexing;
  • Boolean and vector space retrieval models;
  • Evaluation of retrieval systems;
  • Probabilistic Information Retrieval;
  • Text classification and clustering;
  • Web search, crawling and link-based algorithms.
 
Coursework will include homework assignments, a term project and a final exam. Homework assignments are meant to introduce the students to the problems that will be covered in the final exam at the end of the course. In addition, students are expected to successfully complete a term project in teams of 2-4 people. The projects will focus on a variety of IR problems covered in class. Project deliverables include both software (i.e., code and documentation) and a short report explaining the work performed and its evaluation.
MAA 504 Partial Differential Equations (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
8.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
4
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Vertrautheit mit den Grundbegriffen partieller Differenzialgleichungen (MK1)
Vertrautheit mit Distributionen, Hölderräumen und Sobolevräumen (MK1)
Vertrautheit mit Sobolevungleichungen (MK1)
Verständnis des Konzepts der schwachen Lösung (MK1, MO2)
Verständnis des Randverhaltens von Lösungen (MK1, MO2)
Methoden­kompetenz:
Fähigkeit die Existenz von Lösungen zu untersuchen (MO2)
Fähigkeit die Eindeutigkeit von Lösungen zu untersuchen (MO2)
Fähigkeit die Regularität von Lösungen zu untersuchen (MO2)
Personale Kompetenz:
Vertieftes Verständnis für komplexe Argumentationen in der elliptischen Theorie (MO3)
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
mündliche Prüfung
Lektor(en):
Martin Schmidt
Termin(e):
Freitag  (wöchentlich) 16.02.2018 - 01.06.2018 08:30 - 10:00 C 012 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Dienstag  (wöchentlich) 13.02.2018 - 29.05.2018 10:15 - 11:45 B 143 Seminarraum; A 5, 6 Bauteil B
Beschreibung:
Elliptische Differenzialgleichungen
Funktionen­räume
Randwert­problem, Dirichlet­problem
Apriori Abschätzungen
MAA 508 Advanced Analysis (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
8.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
4
Registrierungs­informationen:
test
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
mündliche Prüfung
Lektor(en):
Li Chen , Georgios Psaradakis
Termin(e):
Donnerstag  (wöchentlich) 12.04.2018 - 31.05.2018 12:00 - 13:30 C 116 Seminarraum; A 5, 6 Bauteil C
Dienstag  (wöchentlich) 17.04.2018 - 29.05.2018 08:30 - 10:00 C 116 Seminarraum; A 5, 6 Bauteil C
Beschreibung:
This course will start with basic knowledge of real analysis, includes measure and integration, then we will go into some advanced topics in analysis, such as L^p spaces, distributions, the Fourier transform, Sobolev spaces and related inequalities. These are necessary knowledge in modern PDE theories and their applications (for example, in physics, biology and economy).
MAB 505 Reell-algebraische Geometrie (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
8.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Kenntnisse über Abhängigkeit von Anzahl und Lage der reellen Nullstellen eines Polynoms von den Koeffizienten (MK1, MF2)
Vertrautheit mit den grundlegenden Eigenschaften semialgebraischer Mengen (MK1, MF2, MF3)
Verständnis der Abgeschlossenheit der Klasse der semialgebraischen Mengen unter mengentheoretischen Operationen und Projektionen (MK1, MF1, MF2, MO3)
Anwendung auf die Entscheidbarkeit der elementaren Algebra und Geometrie (MK1)
Anwendung auf Bewegungs­planung von Robotern (MF1, MF2, MO4)
Methoden­kompetenz:
Isolation der reellen Nullstellen eines Polynoms (MF2, MO2)
Effektives Rechnen mit reellen algebraischen Zahlen (MF1, MF3)
Ermittlung der Struktur der Lösungs­menge eines Systems algebraischer Gleichungen und Ungleichungen in einfachen Fällen (MF1, MF2, MF3, MO2)
Anwendungen auf Fragen der Logik und Elementargeometrie (MK1)
Personale Kompetenz:
Problembewusstsein für Möglichkeiten und Grenzen der Modellierung mit algebraischen reellen Gleichungs- und Ungleichungs­systemen, Vertrautheit mit den wichtigsten Lösungs­methoden (MO2, MO3)
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Mündliche Prüfung oder schriftliche Klausur
Lektor(en):
Wolfgang Seiler
Termin(e):
Mittwoch  (wöchentlich) 14.02.2018 - 30.05.2018 10:15 - 11:45 C 015 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Freitag  (wöchentlich) 20.04.2018 - 01.06.2018 13:45 - 15:15 C 013 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Montag  (wöchentlich) 05.03.2018 - 26.03.2018 15:30 - 17:00 C 015 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Beschreibung:
Sätze von Descartes, Budan-Fourier und Sturm über die Nullstellen reeller Polynome
Resultanten und Subresultanten
Variation der Nullstellen mit den Koeffizienten
Reell-algebraische und semialgebraische Mengen
Zylindrische Zerlegung
Satz von Tarski-Seidenberg und Quantorenelimination
Problem des Klavierschiebers
MAB 507 Spieltheorie II (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
8.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
2
Lernziel:
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).
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):
Claus Hertling
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 13.02.2018 - 29.05.2018 13:45 - 15:15 C 015 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Beschreibung:
Verhandlungs­spiele, Rubinstein-Spiel, Spiele mit unvollständiger Information, Bayes'sches Gleichgewicht, Auktions­theorie, in Form von Beispielen Anwendungen auf die Wirtschafts­wissenschaften.
MAC 501 Advanced Mathematical Finance (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
4
Lektor(en):
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 12.02.2018 - 28.05.2018 13:45 - 15:15 C 012 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Dienstag  (wöchentlich) 13.02.2018 - 29.05.2018 12:00 - 13:30 C 012 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Mittwoch  (Einzeltermin) 02.05.2018 15:30 - 17:00 C 013 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Mittwoch  (Einzeltermin) 09.05.2018 15:30 - 17:00 C 013 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
MAC 507 Nonlinear Optimization (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Lektor(en):
Claudia Schillings
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 16.04.2018 - 28.05.2018 10:15 - 11:45 C 014 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Freitag  (wöchentlich) 20.04.2018 - 01.06.2018 10:15 - 11:45 C 013 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Montag  (wöchentlich) 23.04.2018 - 28.05.2018 17:15 - 18:45 C 012 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
MAC 510 Numerik partieller Differentialgleichungen (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Lektor(en):
Simone Göttlich
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 13.02.2018 - 29.05.2018 12:00 - 13:30 C 015 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Mittwoch  (wöchentlich) 14.02.2018 - 30.05.2018 12:00 - 13:30 C 015 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
MAC 516 Wahrscheinlichkeits­theorie II - Stochastische Prozesse (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
Lektor(en):
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 12.02.2018 - 28.05.2018 10:15 - 11:45 C 013 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Mittwoch  (wöchentlich) 14.02.2018 - 30.05.2018 10:15 - 11:45 C 013 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Markov Processes (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
Lektor(en):
Leif Döring
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 13.02.2018 - 27.02.2018 13:45 - 15:15 C 115 Laborraum; A 5, 6 Bauteil C
Dienstag  (Einzeltermin) 13.02.2018 13:45 - 15:15 C 116 Seminarraum; A 5, 6 Bauteil C
Dienstag  (wöchentlich) 06.03.2018 - 29.05.2018 13:45 - 15:15 C 116 Seminarraum; A 5, 6 Bauteil C
Freitag  (wöchentlich) 16.02.2018 - 01.06.2018 15:30 - 17:00 C 116 Seminarraum; A 5, 6 Bauteil C
MAS 510 Diffusion Equations (Seminar, englisch)
Vorlesungs­typ:
Seminar
ECTS:
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Lektor(en):
Li Chen
Termin(e):
Donnerstag  (wöchentlich) 15.02.2018 - 24.05.2018 13:45 - 15:15 C 112 Unterrichtsraum/Teleteaching; A 5, 6 Bauteil C
Seminar Mathematische Optimierung (Seminar, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Seminar
ECTS:
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
Lektor(en):
Claudia Schillings
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 12.02.2018 - 01.06.2018 13:45 - 15:15 C 112 Unterrichtsraum/Teleteaching; A 5, 6 Bauteil C
Freitag  (Einzeltermin) 16.03.2018 13:45 - 15:15 C 012 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Transaktions­systeme (Vorlesung, deutsch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
2
Lektor(en):
Guido Moerkotte
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 13.02.2018 - 29.05.2018 13:45 - 15:15 A 302 Seminarraum; B 6, 23-25 Bauteil A
Web Mining (Vorlesung mit Übung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung mit Übung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Lernziel:
Expertise:
Students will acquire knowledge of the techniques, opportunities and applications of Web mining. Methodological competence:
  • Successful participants will be able to identify opportunities for mining knowledge from Web content, select and apply appropriate techniques and interpret the results.
  • project organization skills

Personal competence:

  • presentation skills
  • team work skills
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
written examination (90 minutes), written project report, oral project presentation
Lektor(en):
Simone Paolo Ponzetto
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 13.02.2018 - 29.05.2018 10:15 - 11:45 A 104 Seminarraum; B 6, 23-25 Bauteil A
Dienstag  (Einzeltermin) 29.05.2018 10:15 - 11:45 A 204 Unterrichtsraum; B 6, 23-25 Bauteil A
Dienstag  (Einzeltermin) 29.05.2018 10:15 - 11:45 A 103 Seminarraum; B 6, 23-25 Bauteil A
Beschreibung:
The textual content as well as the structured data which is accessible on the Web has an enormous potential for being mined to derive knowledge about nearly any aspect of human life. The course covers advanced data mining techniques for extracting knowledge from Web content as a basis for business decisions and applications. The course will cover the following topics:
  • Goals and Principles of Web Mining
  • Gathering and Preprocessing Web Data
  • Social Network Analysis
  • Opinion Mining and Sentiment Analysis
  • Web Usage Mining
  • Executing Large Scale Web Mining Tasks