Bild: Staatliche Schlösser und Gärten Baden-Württemberg
Wirtschaftsmathematik und Wirtschaftsinformatik (alle)
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:
Klausur
Prüfungszulassung: 50 % der Punkte der Übungen
Prüfungszulassung: 50 % der Punkte der Übungen
Lektor(en):
Dr. Peter Parczewski
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)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Bachelor, Master
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Teilnahme:
Präsenz live
Registrierungsinformationen:
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:
Students will acquire basic knowledge of the techniques, opportunities and applications of data mining. Methodological competence:
- Successful participants will be able to identify opportunities for applying data mining in an enterprise environment, select and apply appropriate techniques, and interpret the results.
- project organisation skills
Personal competence:
- team work skills
- presentation skills
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Written examination (90 minutes), project report, oral project presentation
Lektor(en):
Prof. Dr. Christian Bizer
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 and Privacy (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Bachelor, Master
Kurssprache:
englisch
Teilnahme:
Präsenz live
Prüfungsleistung:
schriftliche Klausur in Präsenz
Lektor(en):
Prof. Dr. Frederik Armknecht
Kryptographie I (Vorlesung mit Übung)
DE
Vorlesungstyp:
Vorlesung mit Übung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Teilnahme:
Präsenz live
Lernziel:
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.
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 Klausur
Lektor(en):
Prof. Dr. Matthias Krause, Jasmin Zalonis
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:
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
- Public-Key Verschlüsselungsverfahren, bspw. RSA
- Hashfunktionen
- Message Authentication Codes
Praktikum Software Engineering (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
5.0
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
englisch
SWS:
4
Teilnahme:
Online live
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.
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:
Projektarbeit und Abschlusskolloquium
Lektor(en):
Marcus Kessel
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)
DE
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Bachelor, Master
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Teilnahme:
Präsenz live
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.
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:
schriftliche Prüfung (und Vorleistung: 50 Punkte in Projektabgaben)
Lektor(en):
Prof. Dr. Rainer Gemulla
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
1. Rechnerarchitektur
2. Betriebssysteme
3. Compilerbau
4. Java Virtual Machine
Praktische Informatik II (Vorlesung)
DE
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Bachelor, Master
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.
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:
schriftliche Prüfung (und Vorleistung: 50 Punkte in Projektabgaben)
Lektor(en):
Prof. Dr. Rainer Gemulla
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
1. Rechnerarchitektur
2. Betriebssysteme
3. Compilerbau
4. Java Virtual Machine
Praktische Informatik II (Vorlesung)
DE
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Bachelor, Master
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.
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:
schriftliche Prüfung (und Vorleistung: 50 Punkte in Projektabgaben)
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
1. Rechnerarchitektur
2. Betriebssysteme
3. Compilerbau
4. Java Virtual Machine
Programmierpraktikum II (Vorlesung)
DE
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
5.0
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
deutsch
SWS:
2
Teilnahme:
Online live
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:
Präsenzklausur
Lektor(en):
Dr. Ursula Rost
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:
Darüber hinaus werden Werkzeuge für die Team-orientierte Entwicklung größerer Programmpakete vorgestellt. Dazu gehört insbesondere die Entwicklungsumgebung Eclipse.
- 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:
schriftliche Klausur in Präsenz
Lektor(en):
Prof. Dr. Frederik Armknecht, Christian Müller
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:
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)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Teilnahme:
Online live
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.
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:
schriftliche Präsenzprüfung
Lektor(en):
Prof. Dr. Colin Atkinson
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)
DE
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
deutsch
SWS:
3
Teilnahme:
Präsenz/Online live & aufgezeichnet
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.
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:
mündliche Prüfung
Lektor(en):
Prof. Dr. Matthias Krause, Alexander Moch
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:
Methodenkompetenz:
Personale Kompetenz:
- 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)
Erfolgreiche Teilnahme am Übungsbetrieb
Schriftliche Klausur (90 Minuten)
Studienbeginn vor HWS 2011:
Schriftliche Klausur (90 Minuten)
Lektor(en):
Prof. Dr. Heiner Stuckenschmidt, Dr. Christian Meilicke
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.
Wirtschaftsinformatik IV – IS 204 (Vorlesung)
DE
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
deutsch
SWS:
2
Teilnahme:
Online aufgezeichnet
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.
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)
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:
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)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS:
3
Teilnahme:
Präsenz/Online live & aufgezeichnet
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.
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:
schriftliche Klausur
Lektor(en):
Prof. Dr. Matthias Krause, Alexander Moch
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
CS 710 Data Science Seminar (Seminar)
EN
Vorlesungstyp:
Seminar
ECTS:
4.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
Lektor(en):
Prof. Dr. Heiko Paulheim
Data Mining (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Bachelor, Master
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Teilnahme:
Präsenz live
Registrierungsinformationen:
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:
Students will acquire basic knowledge of the techniques, opportunities and applications of data mining. Methodological competence:
- Successful participants will be able to identify opportunities for applying data mining in an enterprise environment, select and apply appropriate techniques, and interpret the results.
- project organisation skills
Personal competence:
- team work skills
- presentation skills
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Written examination (90 minutes), project report, oral project presentation
Lektor(en):
Prof. Dr. Christian Bizer
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 II (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Teilnahme:
Präsenz live
Lernziel:
Expertise:
Students will acquire knowledge of advanced techniques and applications of data mining.
Methodological competence:
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):
Prof. Dr. Heiko Paulheim
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 and Privacy (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Bachelor, Master
Kurssprache:
englisch
Teilnahme:
Präsenz live
Prüfungsleistung:
schriftliche Klausur in Präsenz
Lektor(en):
Prof. Dr. Frederik Armknecht
Database Systems II (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Teilnahme:
Online live
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 Präsenzprüfung
Lektor(en):
Prof. Dr. Guido Moerkotte
Beschreibung:
Über das relationale Modell hinausgehende Themen (objektorientierte, objektrelationale Datenbanken, SQL/
Database Systems II (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
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 Präsenzprüfung
Lektor(en):
Prof. Dr. Guido Moerkotte
Beschreibung:
Über das relationale Modell hinausgehende Themen (objektorientierte, objektrelationale Datenbanken, SQL/
Database Technology (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
Lektor(en):
Prof. Dr. Heiko Paulheim
Information Retrieval and Web Search (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Teilnahme:
Präsenz/Online live
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:
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):
Prof. Dr. Simone Paolo Ponzetto
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:
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.
- 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.
Parallel Programming (Vorlesung mit Übung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung mit Übung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS:
4
Teilnahme:
Online live & aufgezeichnet
Lernziel:
Expertise:
- Know various forms of parallelism.
(MK1, MK2, MF1, MF3)
Methodological competence:
- Students will be able to use various forms of parallelism in software projects.
(MF1, MF2, MF3)
Personal competence:
- Learn how to read software documentation.
- Teamwork skills.
(MK01, MK02)
Empfohlene Voraussetzungen:
Literatur:
Schmidt, Bertil; Gonzalez-Dominguez, Jorge; Hundt, Christian; Schlarb, Moritz (2017). Parallel Programming: Concepts and Practice. ISBN-13: 978-0128498903. ISBN-10: 0128498900.
Prüfungsleistung:
Written examination (90 minutes)
Lektor(en):
Prof. Dr.-Ing. Roland Leißa
Beschreibung:
In this course we will talk about various forms of paralleilsm:
- multi-threading
- SIMD vectorization
- GPUs
- distributed systems
In order to target these hardware architectures, we will also discuss several programming languages/
- Java
- C/
C++ - OpenCL/
CUDA - assembly language
- OpenMP
- MPI
Query Optimization (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Teilnahme:
Online live
Lernziel:
Fachkompetenz:
- Verständnis der Grundlegenden Funktionsweisen alternativer Plangeneratoren,
- detaillierte Kenntnisse physischer Planalternativen,
- detaillierte Kostenanalysen
Methodenkompetenz:
- Algorithmen und Komplexitäten der Plangenerierung,
- Kostenrechnung anhand gegebener Statistiken
Personale Kompetenz:
- Fundamentales Verständnis für die Probleme und Lösungen der traditionellen Anfragebearbeitung
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
mündliche Präsenzprüfung
Lektor(en):
Prof. Dr. Guido Moerkotte
Beschreibung:
Grundlagen der Anfrageoptimierung
Web Mining (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Teilnahme:
Präsenz live
Lernziel:
Expertise:
Students will acquire knowledge of the techniques, opportunities and applications of Web mining. Methodological competence:
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:
Offline exam / Präsenzklausur
Lektor(en):
Prof. Dr. Christian Bizer
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)
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:
Klausur
Prüfungszulassung: 50 % der Punkte der Übungen
Prüfungszulassung: 50 % der Punkte der Übungen
Lektor(en):
Dr. Peter Parczewski
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)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Bachelor, Master
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Teilnahme:
Präsenz live
Registrierungsinformationen:
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:
Students will acquire basic knowledge of the techniques, opportunities and applications of data mining. Methodological competence:
- Successful participants will be able to identify opportunities for applying data mining in an enterprise environment, select and apply appropriate techniques, and interpret the results.
- project organisation skills
Personal competence:
- team work skills
- presentation skills
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Written examination (90 minutes), project report, oral project presentation
Lektor(en):
Prof. Dr. Christian Bizer
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 and Privacy (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Bachelor, Master
Kurssprache:
englisch
Teilnahme:
Präsenz live
Prüfungsleistung:
schriftliche Klausur in Präsenz
Lektor(en):
Prof. Dr. Frederik Armknecht
Dynamische Systeme und Stabilität (Vorlesung)
DE
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Teilnahme:
Präsenz/Online live & aufgezeichnet
Lernziel:
Fachkompetenz:
• Grundbegriffe gewöhnlicher Differentialgleichungen (BF1, BK1)
• Trennung der Variablen, exakte Differentialgleichungen (BK1, BO3)
• maximale Lösungen (BK1)
• lineare Flüsse (BK1)
• Prinzip der linearisierten Stabilität (BK1, BF1)
Methodenkompetenz:
• Erkennen verschiedener Differentialgleichungen (BF2)
• Berechnen von Lösungen von Differentialgleichungen (BF2, BO3)
• Erstellung von Phasendiagrammen (BF2)
• Diskussion der Stabilität von Gleichgewichten (BF2, BO3)
• Grundbegriffe gewöhnlicher Differentialgleichungen (BF1, BK1)
• Trennung der Variablen, exakte Differentialgleichungen (BK1, BO3)
• maximale Lösungen (BK1)
• lineare Flüsse (BK1)
• Prinzip der linearisierten Stabilität (BK1, BF1)
Methodenkompetenz:
• Erkennen verschiedener Differentialgleichungen (BF2)
• Berechnen von Lösungen von Differentialgleichungen (BF2, BO3)
• Erstellung von Phasendiagrammen (BF2)
• Diskussion der Stabilität von Gleichgewichten (BF2, BO3)
Empfohlene Voraussetzungen:
Literatur:
- Eigenes Skript (online)
- W. Walter, Gewöhnliche Differentialgleichungen
- H. Amann, Gewöhnliche Differentialgleichungen
- J.W. Prüss, M. Wilke, Gewöhnliche Differentialgleichungen und dynamische Systeme
- M. Braun, Differentialgleichungen und ihre Anwendungen
Prüfungsleistung:
Klausur
Prüfungszulassung:
50 % der Punkte der Übungen
Prüfungszulassung:
50 % der Punkte der Übungen
Lektor(en):
Prof. Li Chen
Beschreibung:
- gewöhnliche Differentialgleichungen
- Existenz und Eindeutigkeit
- Systeme von Differentialgleichungen
- Qualitative Theorie der Differentialgleichungen
- hyperbolische Flüsse
- Stabilitätsanalyse
Kryptographie I (Vorlesung mit Übung)
DE
Vorlesungstyp:
Vorlesung mit Übung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Teilnahme:
Präsenz live
Lernziel:
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.
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 Klausur
Lektor(en):
Prof. Dr. Matthias Krause, Jasmin Zalonis
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:
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
- Public-Key Verschlüsselungsverfahren, bspw. RSA
- Hashfunktionen
- Message Authentication Codes
MAA 403 Dynamische Systeme (Vorlesung)
DE
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
5.0
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Teilnahme:
Präsenz/Online live & aufgezeichnet
Lernziel:
Fachkompetenz:
• Grundbegriffe gewöhnlicher Differentialgleichungen (BF1, BK1)
• Trennung der Variablen, exakte Differentialgleichungen (BK1, BO3)
• maximale Lösungen (BK1)
Methodenkompetenz:
• Erkennen verschiedener Differentialgleichungen (BF2)
• Berechnen von Lösungen von Differentialgleichungen (BF2, BO3)
• Erstellung von Phasendiagrammen (BF2)
Empfohlene Voraussetzungen:
Literatur:
• Eigenes Skript (online)
• H. Amann, Gewöhnliche Differentialgleichungen
• J.W. Prüss, M. Wilke, Gewöhnliche Differentialgleichungen und dynamische Systeme
Prüfungsleistung:
Mündliche Prüfung
Lektor(en):
Prof. Li Chen
Beschreibung:
• gewöhnliche Differentialgleichungen
• Existenz und Eindeutigkeit
• Systeme von Differentialgleichungen
MAC 405 Monte Carlo Methods (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Bachelor, Master
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Teilnahme:
Präsenz/Online live & aufgezeichnet
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)
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:
oral examination:
Examination admission: 50 % of the points in the exercises (on the exercise sheets of first half and the second half of the semester).
Examination admission: 50 % of the points in the exercises (on the exercise sheets of first half and the second half of the semester).
Lektor(en):
Dr. Peter Parczewski
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
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)
DE
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
10.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Bachelor, Master
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Teilnahme:
Präsenz/Online live & aufgezeichnet
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)
• 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)
Empfohlene Voraussetzungen:
Literatur:
• Eigenes Skript (online)
• K. Fritzsche, Grundkurs Analysis II
• O. Forster, Analysis II
• H. Heuser, Lehrbuch der Analysis II
Prüfungsleistung:
Klausur
Prüfungszulassung:
50 % der Punkte der Übungen
Prüfungszulassung:
50 % der Punkte der Übungen
Lektor(en):
Prof. Li Chen
Beschreibung:
- metrische Räume
- normierte Vektorräume
- Funktionen mehrerer Variabler
- Funktionale
Praktikum Software Engineering (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
5.0
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
englisch
SWS:
4
Teilnahme:
Online live
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.
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:
Projektarbeit und Abschlusskolloquium
Lektor(en):
Marcus Kessel
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)
DE
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Bachelor, Master
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Teilnahme:
Präsenz live
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.
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:
schriftliche Prüfung (und Vorleistung: 50 Punkte in Projektabgaben)
Lektor(en):
Prof. Dr. Rainer Gemulla
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
1. Rechnerarchitektur
2. Betriebssysteme
3. Compilerbau
4. Java Virtual Machine
Praktische Informatik II (Vorlesung)
DE
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Bachelor, Master
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.
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:
schriftliche Prüfung (und Vorleistung: 50 Punkte in Projektabgaben)
Lektor(en):
Prof. Dr. Rainer Gemulla
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
1. Rechnerarchitektur
2. Betriebssysteme
3. Compilerbau
4. Java Virtual Machine
Praktische Informatik II (Vorlesung)
DE
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Bachelor, Master
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.
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:
schriftliche Prüfung (und Vorleistung: 50 Punkte in Projektabgaben)
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
1. Rechnerarchitektur
2. Betriebssysteme
3. Compilerbau
4. Java Virtual Machine
Programmierpraktikum II (Vorlesung)
DE
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
5.0
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
deutsch
SWS:
2
Teilnahme:
Online live
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:
Präsenzklausur
Lektor(en):
Dr. Ursula Rost
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:
Darüber hinaus werden Werkzeuge für die Team-orientierte Entwicklung größerer Programmpakete vorgestellt. Dazu gehört insbesondere die Entwicklungsumgebung Eclipse.
- 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:
schriftliche Klausur in Präsenz
Lektor(en):
Prof. Dr. Frederik Armknecht, Christian Müller
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:
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)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Teilnahme:
Online live
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.
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:
schriftliche Präsenzprüfung
Lektor(en):
Prof. Dr. Colin Atkinson
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
Stochastik 2 (Vorlesung)
DE
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
8.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
deutsch
Teilnahme:
Präsenz/Online live & aufgezeichnet
Lektor(en):
Prof. Dr. Martin Schlather
Beschreibung:
Link zur Vorlesung: https://uni-mannheim.zoom.us/j/3848172953?pwd=VnJ5UWU2dHNVRUFBeUwyUmVWK3FGQT09
Theoretische Informatik (Vorlesung)
DE
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
deutsch
SWS:
3
Teilnahme:
Präsenz/Online live & aufgezeichnet
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.
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:
mündliche Prüfung
Lektor(en):
Prof. Dr. Matthias Krause, Alexander Moch
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:
Methodenkompetenz:
Personale Kompetenz:
- 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)
Erfolgreiche Teilnahme am Übungsbetrieb
Schriftliche Klausur (90 Minuten)
Studienbeginn vor HWS 2011:
Schriftliche Klausur (90 Minuten)
Lektor(en):
Prof. Dr. Heiner Stuckenschmidt, Dr. Christian Meilicke
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.
Wirtschaftsinformatik IV – IS 204 (Vorlesung)
DE
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Bachelor
Kurssprache:
deutsch
SWS:
2
Teilnahme:
Online aufgezeichnet
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.
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)
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:
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)
Advanced Process Mining (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
Teilnahme:
Präsenz live
Prüfungsleistung:
Exam is intended to be in person
Lektor(en):
Prof. Dr. Johannes Hendrikus van der Aa, Alexander Kraus, Adrian Rebmann
Algorithmik (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS:
3
Teilnahme:
Präsenz/Online live & aufgezeichnet
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.
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:
schriftliche Klausur
Lektor(en):
Prof. Dr. Matthias Krause, Alexander Moch
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)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS:
4
Teilnahme:
Präsenz/Online live
CS 710 Data Science Seminar (Seminar)
EN
Vorlesungstyp:
Seminar
ECTS:
4.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
Lektor(en):
Prof. Dr. Heiko Paulheim
Data Mining (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Bachelor, Master
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Teilnahme:
Präsenz live
Registrierungsinformationen:
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:
Students will acquire basic knowledge of the techniques, opportunities and applications of data mining. Methodological competence:
- Successful participants will be able to identify opportunities for applying data mining in an enterprise environment, select and apply appropriate techniques, and interpret the results.
- project organisation skills
Personal competence:
- team work skills
- presentation skills
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Written examination (90 minutes), project report, oral project presentation
Lektor(en):
Prof. Dr. Christian Bizer
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 II (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Teilnahme:
Präsenz live
Lernziel:
Expertise:
Students will acquire knowledge of advanced techniques and applications of data mining.
Methodological competence:
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):
Prof. Dr. Heiko Paulheim
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 and Privacy (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Bachelor, Master
Kurssprache:
englisch
Teilnahme:
Präsenz live
Prüfungsleistung:
schriftliche Klausur in Präsenz
Lektor(en):
Prof. Dr. Frederik Armknecht
Database Systems II (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Teilnahme:
Online live
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 Präsenzprüfung
Lektor(en):
Prof. Dr. Guido Moerkotte
Beschreibung:
Über das relationale Modell hinausgehende Themen (objektorientierte, objektrelationale Datenbanken, SQL/
Database Systems II (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
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 Präsenzprüfung
Lektor(en):
Prof. Dr. Guido Moerkotte
Beschreibung:
Über das relationale Modell hinausgehende Themen (objektorientierte, objektrelationale Datenbanken, SQL/
Database Technology (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
Lektor(en):
Prof. Dr. Heiko Paulheim
Deep Learning Vorlesung (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
Teilnahme:
Präsenz live
Prüfungsleistung:
Oral examination; Homework Assignments (pass at least 2 assignments)
Lektor(en):
Prof. Dr. Rainer Gemulla
Information Retrieval and Web Search (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Teilnahme:
Präsenz/Online live
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:
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):
Prof. Dr. Simone Paolo Ponzetto
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:
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.
- 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)
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)
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):
Prof. Dr. Martin Schmidt
Beschreibung:
Elliptische Differenzialgleichungen
Funktionenräume
Randwertproblem, Dirichletproblem
Apriori Abschätzungen
Funktionenräume
Randwertproblem, Dirichletproblem
Apriori Abschätzungen
MAA 506 Topologie und Gleichgewichte (Vorlesung)
DE
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
8.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Teilnahme:
Präsenz live
Lernziel:
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)
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):
apl. Prof. Dr. Wolfgang Seiler
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
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
MAA 519 Stochastic Calculus (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
5.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS:
4
Teilnahme:
Online aufgezeichnet
Lektor(en):
Prof. Dr. David Johannes Prömel
Beschreibung:
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
MAB 502 Algebraische Zahlentheorie (Vorlesung)
DE
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
8.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Teilnahme:
Online live
Lernziel:
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“)
Solides Verständnis für grundlegende Fragen der algebraischen Zahlentheorie
Methodenkompetenz:
Fähigkeit, abstrakte algebraische Techniken in einem konkreten komplexen mathematischen Kontext anzuwenden.
Personale Kompetenz:
Fähigkeit, in abstrakten Strukturen zu denken; Ahnung von heutiger Forschung (Stichwort: „Langlandsprogramm“)
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Mündliche Prüfung oder schriftliche Klausur
Lektor(en):
Dr. Thomas Reichelt
Beschreibung:
Begriff der Ganzheit, Dedekindringe, Ringerweiterungen, Klassenzahl, Dirichletscher Einheitensatz, Verzweigungstheorie,
Bewertungen, Lokalisierungen, Adelisierungen, Kreisteilungskörper als Spezialfall, Ausblick auf Zetafunktionen
Bewertungen, Lokalisierungen, Adelisierungen, Kreisteilungskörper als Spezialfall, Ausblick auf Zetafunktionen
MAB 506 Game Theory (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
8.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS:
4
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).
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.
MAC 502 Computational Finance (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Teilnahme:
Präsenz live
Prüfungsleistung:
Mündliche Prüfung
Lektor(en):
Prof. Dr. Andreas Neuenkirch
MAC 507 Nonlinear Optimization (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Lektor(en):
Prof. Dr. Simone Göttlich
MAC 510 Numerik partieller Differentialgleichungen (Vorlesung)
DE
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Teilnahme:
Online live
Prüfungsleistung:
mündliche Prüfung
Lektor(en):
Prof. Dr. Simone Göttlich
Markov Processes (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
5
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Teilnahme:
Online aufgezeichnet
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
Mündliche Prüfung
Lektor(en):
Prof. Dr. Martin Slowik
Beschreibung:
The topic of this lecture are Markov processes in continuous time which are an important class of stochastic processes. We also introduce operator semigroups, generators and stochastic equations which provide approaches to the characterisation of Markov processes. The theory will be illustrated with many examples. The course will cover a part of the following topics:
– Construction of stochastic processes (Theorem of Daniel-Kolmogorov)
– Stopping and optional times and stopped processes
– Markov processes and its properties (Markov property, strong Markov property, forward and backward equation)
– Construction of Markov processes via the transition function
– Semigroups of linear operators, resolvents and generators (Theorem of Hille-Yoshida) and its relation to Markov processes
– Relation between Markov processes and martingales (Dynkin martingale)
– functionals of Markov processes and partial differential equations
– Construction of stochastic processes (Theorem of Daniel-Kolmogorov)
– Stopping and optional times and stopped processes
– Markov processes and its properties (Markov property, strong Markov property, forward and backward equation)
– Construction of Markov processes via the transition function
– Semigroups of linear operators, resolvents and generators (Theorem of Hille-Yoshida) and its relation to Markov processes
– Relation between Markov processes and martingales (Dynkin martingale)
– functionals of Markov processes and partial differential equations
MAS 510 Diffusion Equations (Seminar)
EN
Vorlesungstyp:
Seminar
ECTS:
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Teilnahme:
Präsenz live
Lektor(en):
Prof. Li Chen
Parallel Programming (Vorlesung mit Übung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung mit Übung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS:
4
Teilnahme:
Online live & aufgezeichnet
Lernziel:
Expertise:
- Know various forms of parallelism.
(MK1, MK2, MF1, MF3)
Methodological competence:
- Students will be able to use various forms of parallelism in software projects.
(MF1, MF2, MF3)
Personal competence:
- Learn how to read software documentation.
- Teamwork skills.
(MK01, MK02)
Empfohlene Voraussetzungen:
Literatur:
Schmidt, Bertil; Gonzalez-Dominguez, Jorge; Hundt, Christian; Schlarb, Moritz (2017). Parallel Programming: Concepts and Practice. ISBN-13: 978-0128498903. ISBN-10: 0128498900.
Prüfungsleistung:
Written examination (90 minutes)
Lektor(en):
Prof. Dr.-Ing. Roland Leißa
Beschreibung:
In this course we will talk about various forms of paralleilsm:
- multi-threading
- SIMD vectorization
- GPUs
- distributed systems
In order to target these hardware architectures, we will also discuss several programming languages/
- Java
- C/
C++ - OpenCL/
CUDA - assembly language
- OpenMP
- MPI
Query Optimization (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Teilnahme:
Online live
Lernziel:
Fachkompetenz:
- Verständnis der Grundlegenden Funktionsweisen alternativer Plangeneratoren,
- detaillierte Kenntnisse physischer Planalternativen,
- detaillierte Kostenanalysen
Methodenkompetenz:
- Algorithmen und Komplexitäten der Plangenerierung,
- Kostenrechnung anhand gegebener Statistiken
Personale Kompetenz:
- Fundamentales Verständnis für die Probleme und Lösungen der traditionellen Anfragebearbeitung
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungsleistung:
mündliche Präsenzprüfung
Lektor(en):
Prof. Dr. Guido Moerkotte
Beschreibung:
Grundlagen der Anfrageoptimierung
Seminar Graph Theory (Seminar)
EN
Vorlesungstyp:
Seminar
ECTS:
4.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Teilnahme:
Präsenz live
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):
Prof. Dr. Leif Döring
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).
Web Mining (Vorlesung)
EN
Vorlesungstyp:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Master
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Teilnahme:
Präsenz live
Lernziel:
Expertise:
Students will acquire knowledge of the techniques, opportunities and applications of Web mining. Methodological competence:
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:
Offline exam / Präsenzklausur
Lektor(en):
Prof. Dr. Christian Bizer
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