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Wirtschaftsmathematik und Wirtschaftsinformatik (alle)
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Please note that you have to take the majority of classes at the School of Business Informatics and Mathematics. In most cases you do not need to register for courses, please just attend the first lecture. In case you want to take courses outside from our school you can choose from the university wide electives list. Good to know: undergraduate students are allowed to take graduate’s level courses at the School of Business Informatics and Mathematics. Partially, there are no requirements for participation in a Master’s course.
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Wirtschaftsinformatik (Bachelor)
Analysis für Wirtschaftsinformatiker (Vorlesung)
DE
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
8.0
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Teilnahme:
Präsenz/Online live & aufgezeichnet
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):
Peter Parczewski
Termin(e):
Montag
(wöchentlich)
14.02.2022 – 03.06.2022
10:15 – 11:45
B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
Dienstag
(wöchentlich)
15.02.2022 – 31.05.2022
12:00 – 13:30
B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
Montag
(wöchentlich)
21.02.2022 – 30.05.2022
10:15 – 11:45
ZOOM-Lehre-064; Virtuelles Gebäude
Dienstag
(wöchentlich)
22.02.2022 – 31.05.2022
12:00 – 13:30
ZOOM-Lehre-119; Virtuelles Gebäude
Dienstag
(Einzeltermin)
12.04.2022
10:15 – 11:45
B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
Freitag
(Einzeltermin)
22.04.2022
10:15 – 11:45
B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
Dienstag
(Einzeltermin)
12.04.2022
10:15 – 11:45
ZOOM-Lehre-020; Virtuelles Gebäude
Freitag
(Einzeltermin)
22.04.2022
10:15 – 11:45
ZOOM-Lehre-034; Virtuelles Gebäude
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
Please note that there is no second date for the exam.
Lernziel:
Expertise:
Students will acquire basic knowledge of the techniques, opportunities and applications of data mining.
Methodological competence:
Successful participants will be able to identify opportunities for applying data mining in an enterprise environment, select and apply appropriate techniques, and interpret the results.
project organisation skills
Personal competence:
team work skills
presentation skills
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Written examination (90 minutes), project report, oral project presentation
Lektor(en):
Christian Bizer
Termin(e):
Mittwoch
(wöchentlich)
16.02.2022 – 01.06.2022
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)
Fachkompetenz:
Nach Abschluss des Moduls sind die Studierenden befähigt, die größten Risiken im elektronischen Datenverkehr, wie sie bspw. beim Online-Banking oder Einkauf über Online-Händler wie Amazon auftreten können, zu erkennen und zu vermeiden.
Methodenkompetenz:
Die Studierenden können in konkreten Anwendungsfällen notwendige Sicherheitsziele erkennen und passende Methoden auswählen und einsetzen. Beispiele sind Verfahren zur Geheimhaltung von Daten (Verschlüsselungen), den Aufbau einer vertrauenswürdigen Verbindung (Schlüsselaustausch) und der sicheren Authentifikation (Zertifikate und digitale Signaturen).
Personale Kompetenz:
Das analytische, konzentrierte und präzise Denken der Studierenden wird geschult. Durch die eigenständige Behandlung von Anwendun-gen, z.B. im Rahmen der Übungsaufgaben, wird ihr Abstraktionsver-mögen weiterentwickelt und der Transfer des erlernten Stoffes auf verwandte Fragestellungen gefördert.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Schriftliche (90 Minuten) oder mündliche Prüfung (30 Minuten)
Lektor(en):
Matthias Krause, Jasmin Zalonis
Termin(e):
Dienstag
(wöchentlich)
15.02.2022 – 31.05.2022
13:45 – 15:15
Mittwoch
(wöchentlich)
16.02.2022 – 01.06.2022
10:15 – 11:45
Donnerstag
(wöchentlich)
17.02.2022 – 02.06.2022
13:45 – 15:15
Beschreibung:
In der Vorlesung erfolgt eine Einführung in die moderne Kryptographie, d.h. in die Theorie und der Praxis der Absicherung von digitalen Daten. Neben der Bereitstellung der für das Verständnis des Stoffs nötigen mathematischen, algorithmischen und informationstheoretischen Grundlagen werden vor allem die grundlegenden Konzepte und mehrere in der Praxis eingesetzte Verfahren vorgestellt.
Behandelt Themen sind beispielsweise:
Grundbegriffe der Kryptographie
Blockchiffren, z.B. Data Encryption Standard (DES) und Advanced Encryption Standard (AES), und Stromchiffren
Verfahren zum sicheren Schlüsselaustausch, bspw. das Diffie-Hellman Protokoll
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)
17.02.2022 – 02.06.2022
12:00 – 13:30
ZOOM-Lehre-052; Virtuelles Gebäude
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:
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)
15.02.2022 – 31.05.2022
10:15 – 11:45
SN 169 Röchling Hörsaal; Schloss Schneckenhof Nord
Donnerstag
(wöchentlich)
17.02.2022 – 02.06.2022
12:00 – 13:30
SN 169 Röchling Hörsaal; Schloss Schneckenhof Nord
Dienstag
(wöchentlich)
15.02.2022 – 05.04.2022
10:15 – 11:45
ZOOM-Lehre-012; Virtuelles Gebäude
Donnerstag
(wöchentlich)
17.02.2022 – 07.04.2022
12:00 – 13:30
ZOOM-Lehre-012; Virtuelles Gebäude
Dienstag
(wöchentlich)
26.04.2022 – 31.05.2022
10:15 – 11:45
ZOOM-Lehre-012; Virtuelles Gebäude
Donnerstag
(wöchentlich)
28.04.2022 – 02.06.2022
12:00 – 13:30
ZOOM-Lehre-012; Virtuelles Gebäude
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:
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)
21.02.2022 – 30.05.2022
15:30 – 17:00
ZOOM-Lehre-087; Virtuelles Gebäude
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)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung mit Übung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
englisch
SWS:
4
Teilnahme:
Präsenz/Online live
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, Christian Müller
Termin(e):
Donnerstag
(wöchentlich)
17.02.2022 – 02.06.2022
15:30 – 17:00
C 013 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Freitag
(wöchentlich)
25.02.2022 – 03.06.2022
13:45 – 15:15
C 013 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Donnerstag
(wöchentlich)
17.02.2022 – 07.04.2022
15:30 – 17:00
ZOOM-Lehre-103; Virtuelles Gebäude
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
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)
21.02.2022 – 30.05.2022
12:00 – 13:30
ZOOM-Lehre-050; Virtuelles Gebäude
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:
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, Alexander Moch
Termin(e):
Montag
(wöchentlich)
14.02.2022 – 03.06.2022
15:30 – 17:00
A 101 Kleiner Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
Mittwoch
(2-wöchentlich)
16.02.2022 – 01.06.2022
13:45 – 15:15
C 014 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Montag
(wöchentlich)
14.02.2022 – 30.05.2022
15:30 – 17:00
ZOOM-Lehre-059; Virtuelles Gebäude
Mittwoch
(wöchentlich)
16.02.2022 – 01.06.2022
13:45 – 15:15
ZOOM-Lehre-052; Virtuelles Gebäude
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)
DE
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Bachelor, Master
Kurssprache:
deutsch
SWS:
2
Teilnahme:
Präsenz/Online live
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)
16.02.2022 – 01.06.2022
12:00 – 13:30
B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
Dienstag
(Einzeltermin)
05.04.2022
13:45 – 15:15
001.A Hörsaal; A 3 Bibl.,Hörsaalgebäude
Mittwoch
(Einzeltermin)
27.04.2022
10:15 – 11:45
Freitag
(Blocktermin)
29.04.2022
09:45 – 11:15
A 301 Seminarraum; B 6, 23–25 Bauteil A
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.
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):
Melanie Feist
Termin(e):
Mittwoch
(wöchentlich)
16.02.2022 – 01.06.2022
10:15 – 11:45
SN 169 Röchling Hörsaal; Schloss Schneckenhof Nord
Mittwoch
(Einzeltermin)
16.02.2022
10:15 – 11:45
ZOOM-Lehre-056; Virtuelles Gebäude
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)
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, Alexander Moch
Termin(e):
Montag
(2-wöchentlich)
14.02.2022 – 03.06.2022
10:15 – 11:45
ZOOM-Lehre-039; Virtuelles Gebäude
Donnerstag
(wöchentlich)
17.02.2022 – 02.06.2022
10:15 – 11:45
ZOOM-Lehre-042; Virtuelles Gebäude
Donnerstag
(wöchentlich)
17.02.2022 – 02.06.2022
10:15 – 11:45
C 014 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil C
Montag
(wöchentlich)
14.02.2022 – 30.05.2022
17:15 – 18:45
A 101 Kleiner Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
Montag
(wöchentlich)
14.02.2022 – 30.05.2022
17:15 – 18:45
ZOOM-Lehre-058; Virtuelles Gebäude
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
Please note that there is no second date for the exam.
Lernziel:
Expertise:
Students will acquire basic knowledge of the techniques, opportunities and applications of data mining.
Methodological competence:
Successful participants will be able to identify opportunities for applying data mining in an enterprise environment, select and apply appropriate techniques, and interpret the results.
project organisation skills
Personal competence:
team work skills
presentation skills
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Written examination (90 minutes), project report, oral project presentation
Lektor(en):
Christian Bizer
Termin(e):
Mittwoch
(wöchentlich)
16.02.2022 – 01.06.2022
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)
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):
Heiko Paulheim
Termin(e):
Dienstag
(wöchentlich)
15.02.2022 – 31.05.2022
13:45 – 15:15
B 144 Hörsaal; A 5, 6 Bauteil B
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:
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):
Simone Paolo Ponzetto
Termin(e):
Montag
(wöchentlich)
14.02.2022 – 03.06.2022
13:45 – 15:15
A 101 Kleiner Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
Montag
(wöchentlich)
14.02.2022 – 04.04.2022
13:45 – 15:15
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.
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):
Christian Bizer
Termin(e):
Dienstag
(wöchentlich)
15.02.2022 – 31.05.2022
10:15 – 11:45
A 101 Kleiner Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
Dienstag
(wöchentlich)
15.02.2022 – 31.05.2022
10:15 – 11:45
ZOOM-Lehre-109; Virtuelles Gebäude
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:
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):
Peter Parczewski
Termin(e):
Mittwoch
(wöchentlich)
16.02.2022 – 01.06.2022
12:00 – 13:30
209 Seminarraum; B 6, 30–32 Bauteil E-F
Mittwoch
(wöchentlich)
16.02.2022 – 01.06.2022
12:00 – 13:30
ZOOM-Lehre-105; Virtuelles Gebäude
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
MAA 504 Partial differential equations (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
8.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS:
4
Teilnahme:
Online aufgezeichnet
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)
Fachkompetenz:
Verständnis der Grundlagen der mengentheoretischen Topologie (MK1)
Beschreibung topologischer und geometrischer Eigenschaften durch algebraische und numerische Invarianten (MK1, MO2)
Umgang mit (simplizialen) Homologiegruppen (MK1, MO2)
Verständnis der Eigenschaften und der Bedingungen für die Existenz von Nash-Gleichgewichten und Walras'schen Gleichgewichten (MK2, MO3) Methodenkompetenz:
Umgang mit einfachen topologischen Räumen und Entscheidung über Homöomorphie zweier gegebener Räume (MK1)
Triangulierung einfacher kompakter Räume und Berechnung ihrer Homologie (MK1, MO2)
Interpretation der Homologiegruppen (MK1, MO2)
Berechnung von Nash-Gleichgewichten (MK2, MF2) Personale Kompetenz:
Verständnis der Rolle topologischer Modelle für die Lösung fundamentaler mikroökonomischer Fragestellungen (MK2, MO2, MO3, MO4)
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Mündliche Prüfung oder schriftliche Klausur
Lektor(en):
Wolfgang Seiler
Termin(e):
Dienstag
(wöchentlich)
15.02.2022 – 31.05.2022
13:45 – 15:15
A 104 Seminarraum; B 6, 23–25 Bauteil A
Mittwoch
(wöchentlich)
16.02.2022 – 01.06.2022
13:45 – 15:15
A 101 Kleiner Hörsaal; B 6, 23–25 Bauteil A
Beschreibung:
Topologische Räume und stetige Abbildungen
Zusammenhang, Kompaktheit, 1-Abzählbarkeit
Endliche simpliziale Komplexe und ihre Homologie
Anwendung auf Fixpunktsätze, Fundamentalsatz der Algebra u.ä.
Korrespondenzen und der Fixpunktsatz von Kakutani
Spiele und ihre Nash-Gleichgewichte
Volkswirtschaftliche Systeme und Walras'sche Gleichgewichte
Brownian motion and martingales in continuous time, Stochastic integration and Ito formula, solution theory for stochastic differential equations (strong solutions, linear SDEs), change of measure (Girsanov theorem), martingale representation theorem
Fachkompetenz:
Solides Verständnis für grundlegende Fragen der algebraischen Zahlentheorie Methodenkompetenz:
Fähigkeit, abstrakte algebraische Techniken in einem konkreten komplexen mathematischen Kontext anzuwenden. Personale Kompetenz:
Fähigkeit, in abstrakten Strukturen zu denken; Ahnung von heutiger Forschung (Stichwort: „Langlandsprogramm“)
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Mündliche Prüfung oder schriftliche Klausur
Lektor(en):
Thomas Reichelt
Termin(e):
Montag
(wöchentlich)
14.02.2022 – 03.06.2022
10:15 – 11:45
A 203 Unterrichtsraum; B 6, 23–25 Bauteil A
Freitag
(wöchentlich)
18.02.2022 – 03.06.2022
10:15 – 11:45
A 203 Unterrichtsraum; B 6, 23–25 Bauteil A
Beschreibung:
Begriff der Ganzheit, Dedekindringe, Ringerweiterungen, Klassenzahl, Dirichletscher Einheitensatz, Verzweigungstheorie,
Bewertungen, Lokalisierungen, Adelisierungen, Kreisteilungskörper als Spezialfall, Ausblick auf Zetafunktionen
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:
schriftliche Klausur
Beschreibung:
Grundlagen der Spieltheorie. Spiele in Normalform, Nash-Gleichgewichte, Nullsummenspiele, extensive Spiele (mit oder ohne Zufall und mit oder ohne perfekte Information), teilspielperfekte Gleichgewichte, kooperative Spiele, Shapley-Wert, in Form von Beispielen Anwendungen auf die Wirtschaftswissenschaften.
Wahrscheinlichkeitstheorie I – Grundlagen und Grenzwertsätze (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
8.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
Teilnahme:
Präsenz/Online live
Prüfungsleistung:
mündliche Prüfung
Lektor(en):
Leif Döring
Termin(e):
Montag
(wöchentlich)
14.02.2022 – 03.06.2022
10:15 – 11:45
D 007 Seminarraum 2; B 6, 27–29 Bauteil D
Mittwoch
(wöchentlich)
16.02.2022 – 01.06.2022
10:15 – 11:45
D 007 Seminarraum 2; B 6, 27–29 Bauteil D
Beschreibung:
Martingales and their convergence theory (including a proof of the law of large numbers), weak convergence theory (including a proof of the central limit theorem), Brownian motion (including the Donsker theorem).
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