Modulhandbuch Bachelor Informatik

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1 Modulhandbuch Bachelor Informatik rüfungsordnungsversion: 2013 Erstellt am: Mittwoch 27 November 2013 aus der O Datenbank der TU Ilmenau

2 Inhaltsverzeichnis Name des Moduls/Fachs 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F Abschluss L Fachnr. Grundlagen und Diskrete trukturen F 6 GL u. Diskrete trukturen L tochastik für Informatiker F 5 tochastik für Informatiker L Mathematik für Informatiker 1 F 7 Mathematik für Informatiker L Mathematik für Informatiker 2 F 8 Mathematik für Informatiker L Rechnerorganisation F 5 Rechnerorganisation L 90min Rechnerarchitekturen für IN F 8 Rechnerarchitekturen L 90min Rechnerarchitekturen L 90min raktikum Rechnerarchitekturen 1 und L Neuroinformatik und chaltsysteme L 150min 6 Neuroinformatik L chaltsysteme L 20min raktikum Neuroinformatik und chaltsysteme L Algorithmen und rogrammierung für IN und II F 6 Algorithmen und rogrammierung für IN und II L rogrammierparadigmen und Kommunikationsmodelle L 120min 7 Kommunikationsmodelle L rogrammierparadigmen L 60min oftwaretechnik F 6 oftwaretechnik L 90min oftwaretechnik L 90min Datenbank- und Betriebssysteme L 120min 8 Betriebssysteme L Datenbanksysteme L Telematik 1 MO 5 Telematik L 90min

3 Computergrafik F 5 Computergrafik L 60min oftwareprojekt F 8 oftwareprojekt L Algorithmen und Datenstrukturen F 8 Algorithmen und Datenstrukturen L 30min Automaten, prachen und Komplexität F 8 Automaten, prachen und Komplexität L 150min Logik und Logikprogrammierung F 5 Logik und Logikprogrammierung L 150min Nichttechnische Fächer für In Bsc MO 5 Fremdsprache MO tudium generale MO oft kills L roseminar für IN Bsc MO 2 roseminar für IN Bsc L Bachelorarbeit mit Kolloquium für IN Bsc F 15 Abschlusskolloquium L 30min Bachelorarbeit BA

4 Modul: Grundlagen und Diskrete trukturen Modulnummer: Modulverantwortlich: rof. Dr. Matthias Kriesell Modulabschluss: Fachprüfung/Modulprüfung generiert Lernergebnisse iehe Fächer orraussetzungen für die Teilnahme iehe Fächer eite 4 von 76

5 Modul: Grundlagen und Diskrete trukturen GL u. Diskrete trukturen Fachabschluss: rüfungsleistung generiert prache: Deutsch/Englisch Fachnummer: rüfungsnummer: Fachverantwortlich: rof. Dr. Matthias Kriesell Turnus:Wintersemester Leistungspunkte: 6 Workload (h): 180 Anteil elbststudium (h): 112 W: 6.0 Fakultät für Mathematik und Naturwissenschaften Fachgebiet: W nach Fachsemester Lernergebnisse / Kompetenzen 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F Kenntnisse in Grundlagen der Mathematik, grundlegende mathematische Arbeitsweisen (Beweise) orkenntnisse Abiturwissen Mathematik Inhalt Logik und Mengenlehre; Funktionen und Relationen; Gruppen, Ringe, Körper; Boolesche Algebren; diskrete Wahrscheinlichkeitsräume; elementare Graphentheorie Medienformen Tafel Literatur Wird in der orlesung bekanntgegeben werden bei Bedarf festgelegt verwendet in folgenden tudiengängen Bachelor Informatik 2013 flichtkennz.: flichtfach Art der Notengebung: Generierte Noten 2411 eite 5 von 76

6 Modul: tochastik für Informatiker Modulnummer: Modulverantwortlich: Univ.-rof. Dr. rer. nat. habil. ilvia ogel Modulabschluss: Fachprüfung/Modulprüfung generiert Lernergebnisse orraussetzungen für die Teilnahme eite 6 von 76

7 Modul: tochastik für Informatiker tochastik für Informatiker Fachabschluss: rüfungsleistung generiert prache: Fachnummer: rüfungsnummer: Fachverantwortlich: Univ.-rof. Dr. rer. nat. habil. ilvia ogel W nach Fachsemester Lernergebnisse / Kompetenzen flichtkennz.: flichtfach Art der Notengebung: Generierte Noten Turnus:Wintersemester Leistungspunkte: 5 Workload (h): 150 Anteil elbststudium (h): 105 W: 4.0 Fakultät für Mathematik und Naturwissenschaften Fachgebiet: 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F 2412 orkenntnisse Inhalt Medienformen Literatur verwendet in folgenden tudiengängen Bachelor Informatik 2013 eite 7 von 76

8 Modul: Mathematik für Informatiker 1 Modulnummer: Modulverantwortlich: Univ.-rof. Dr. rer. nat. habil. Michael tiebitz Modulabschluss: Fachprüfung/Modulprüfung generiert Lernergebnisse siehe Mathematik für Informatiker 1 orraussetzungen für die Teilnahme Abitur werden bei Bedarf festgelet eite 8 von 76

9 Modul: Mathematik für Informatiker 1 Mathematik für Informatiker 1 Fachabschluss: rüfungsleistung generiert prache: Deutsch Fachnummer: rüfungsnummer: Fachverantwortlich: Univ.-rof. Dr. rer. nat. habil. Michael tiebitz Turnus:Wintersemester Leistungspunkte: 7 Workload (h): 210 Anteil elbststudium (h): 142 W: 6.0 Fakultät für Mathematik und Naturwissenschaften Fachgebiet: W nach Fachsemester Lernergebnisse / Kompetenzen 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F Fachkompetenz: Die tudierenden kennen die grundlegenden Begriffe und achverhalte aus der Differential - und Integralrechnung für Funktionen einer reellen eränderlichen sowie aus der Linearen Algebra. Methodenkompetenz: Die tudierenden können mit Hilfe der Differential- und Integralrechnung das Wachstum von Funktionen, Folgen und Reihen qualitativ klassifizieren. Die tudierenden können Lineare Gleichungssysteme lösen und qualitativ untersuchen. orkenntnisse Arbitur Inhalt I Differentialrechnung für Funktionen einer reelen veränderlichen II Integralrechnung für Funktionen einer reelen eränderlichen III Lineare Algebra (Teil I: Matrizenrechnung, Lineare Matrizengleichungen, Inverse Matrix, Determinanten) Medienformen orlesung: Tafelvorlesung, Folien, Maple-vorführungen mit Laptop Übung: Übungsblätter (Online) Allgemein: Webseite Literatur rimär: Eigenes Materiel ekundär - try, chwenkert: Mathematik kompakt - Hachenberger: Mathematik für Informatiker flichtkennz.: flichtfach Art der Notengebung: Generierte Noten werden zu Beginn der orlesung festgelegt (Hausaufgaben, Klausuren, Konsultationen) verwendet in folgenden tudiengängen Bachelor Informatik eite 9 von 76

10 Modul: Mathematik für Informatiker 2 Modulnummer: Modulverantwortlich: Univ.-rof. Dr. rer. nat. habil. Michael tiebitz Modulabschluss: Fachprüfung/Modulprüfung generiert Lernergebnisse siehe Mathematik für Informatiker 2 orraussetzungen für die Teilnahme siehe Modultafeln und rüfungsordnung werden bei Bedarf festgelet eite 10 von 76

11 Modul: Mathematik für Informatiker 2 Mathematik für Informatiker 2 Fachabschluss: rüfungsleistung generiert prache: Deutsch Fachnummer: rüfungsnummer: Fachverantwortlich: Univ.-rof. Dr. rer. nat. habil. Michael tiebitz Turnus:ommersemester Leistungspunkte: 8 Workload (h): 240 Anteil elbststudium (h): 161 W: 7.0 Fakultät für Mathematik und Naturwissenschaften Fachgebiet: W nach Fachsemester Lernergebnisse / Kompetenzen 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F Fachkompetenz: Die tudierenden kennen die grundlegenden Begriffe und achverhalte der Linearen Algebra, der Differentialrechnung für Funktionen mehrerer reeller eränderlichen sowie elementare achverhalte über Differentialgleichungen. Methodenkompetenz: Die tudierenden können mit Hilfe der ektorraumtheorie linere Gleichungen anylysieren und lösen sowie auf geometrische Fragestellungen anwenden. Die tudierenden können mit Hilfe der Differentialrechnung Funktionen mit mehreren reeller eränderlichen qualitativ untersuchen. Die tudierenden können einfache Differentialgleichungen lösen. orkenntnisse Mathematik f. Inf. 1 Inhalt III Lineare Algebra (Teil II, ektorräume uns analytishe Geometrie, Eigenwertgleichung) -I Differentialrechnung für Funktionen mehrerer reeller eränderlicher I Lineare Differentialgleichungen Medienformen orlesung: Tafelvorlesung, Folien, Maple-vorführungen mit Laptop Übung: Übungsblätter (Online) Allgemein: Webseite Literatur rimär: Eigenes Materiel ekundär - try, chwenkert: Mathematik kompakt - Hachenberger: Mathematik für Informatiker flichtkennz.: flichtfach Art der Notengebung: Generierte Noten werden zu Beginn der orlesung festgelegt (Hausaufgaben, Klausuren, Konsultationen) verwendet in folgenden tudiengängen Bachelor Informatik eite 11 von 76

12 Modul: Rechnerorganisation Modulnummer: Modulverantwortlich: Modulabschluss: Fachprüfung/Modulprüfung generiert Lernergebnisse Fachkompetenz: Die tudierenden verstehen detailliert Aufbau und Funktionsweise von digitalen chaltungen, rozessoren und Rechnern. Die tudierenden verstehen Entwicklungstendenzen der Rechnerarchitektur. Die tudierenden sind mit algorithmischen Modellen, Basisalgorithmen und grundlegenden Datenstrukturen der Informatik vertraut. Methodenkompetenz: Die tudierenden sind in der Lage, adäquate Beschreibungsmittel für die Modellierung von trukturen und Abläufen mit formalen Mitteln anzuwenden. Die tudierenden entwerfen und analysieren einfache digitale chaltungen und maschinennahe rogramme. ie sind in der Lage, Basisalgorithmen und grundlegenden Datenstrukturen hinsichtlich ihrer Eigenschaften und Anwendbarkeit für konkrete roblemstellungen zu bewerten und in eigenen kleineren rogrammierprojekten in der rogrammiersprache Java anzuwenden. ozialkompetenz: Die tudierenden sind in der Lage, praktische roblemstellungen der Informatik in der Gruppe zu lösen. orraussetzungen für die Teilnahme keine eite 12 von 76

13 Modul: Rechnerorganisation Rechnerorganisation Fachabschluss: rüfungsleistung schriftlich 90 min Art der Notengebung: Generierte Noten prache: Deutsch flichtkennz.: flichtfach Turnus:Wintersemester Fachnummer: rüfungsnummer: Fachverantwortlich: Dr.-Ing. Heinz-Dietrich Wuttke Leistungspunkte: 5 Workload (h): 150 Anteil elbststudium (h): 128 W: 5.0 Fakultät für Informatik und Automatisierung Fachgebiet: W nach Fachsemester Lernergebnisse / Kompetenzen 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F Fachkompetenz: Die tudierenden verfügen über Kenntnisse und Überblickwissen zu den wesentlichen trukturen und Funktionen von digitaler Hardware sowie Möglichkeiten zu deren formaler Beschreibung und erifikation und haben ein Grundverständnis für den Aufbau und die Wirkungsweise von Digitalrechnern. Methodenkompetenz: Die tudierenden sind in der Lage, einfache digitale chaltungen zu analysieren, zu optimieren und zu synthetisieren. ie können einfache teuerungen sowohl mit Hilfe von diskreten Gatterschaltungen als auch mit Hilfe programmierbarer chaltkreise erstellen. ie kennen die Grundbefehle von Digitalrechnern und können die zur rechnerinternen Informationsverarbeitung gehörigen mathematischen Operationen ausführen. ystemkompetenz: Die tudierenden verstehen das grundsätzliche Zusammenspiel der Baugruppen eines Digitalrechners als ystem. Mit Hilfe formaler Methoden können sie einfache digitale ysteme analysieren. ie erkennen den Zusammenhang zwischen Maschinen- und Hochsprachprogrammierung anhand praktischer Übungen. ozialkompetenz: Die tudierenden erarbeiten roblemlösungen einfacher digitaler chaltungen in der Gruppe. ie können die von ihnen synthetisierten chaltungen gemeinsam in einem raktikum auf Fehler analysieren und korrigieren. orkenntnisse Abitur Inhalt 1. Mathematische Grundlagen Aussagen und rädikate, Abbildungen, Mengen, Relationen, Anwendung der BOOLEschen Algebra und der Automatentheorie auf digitale chaltungen truktur und Funktion digitaler chaltungen BOOLEsche Ausdrucksalgebra, chaltalgebraische Ausdrücke, Normalformen, Minimierung, Funktions- und trukturbeschreibung kombinatorischer und sequenzieller chaltungen, programmierbare trukturen, Mikroprogrammsteuerung, Analyse und ynthese einfacher digitaler chaltungen, Formale erifikation eite 13 von 76

14 3. Informationskodierung / ausführbare Operationen Zahlensysteme (dual, hexadezimal), Alphanumerische Kodierung (ACII), Zahlenkodierung (arianten der BCD-Kodierung, Zweier-Komplement-Zahlen, orzeichen-betragszahlen, Gleitkomma-Zahlen) 4. Rechneraufbau und Funktion Architekturkonzepte, Befehlssatz und Befehlsabarbeitung, Assemblerprogrammierung Abstraktionsebenen von Hardware-/oftware-ystemen raktikumsversuche finden innerhalb des Moduls raktikum Technische Informatik statt. Medienformen orlesung mit Tafel und oweroint, ideo zur orlesung, Applets und oweroint-räsentationen im Internet, Arbeitsblätter, Lehrbuch Literatur Wuttke, Henke: chaltsysteme, earson-erlag, München 2003 Flick, T.; Liebig, H.: Mikroprozessortechnik pringer-erlag, Berlin 1990 chiffmann, W.; chmitz, R.: Technische Informatik Band I und II, pringer-erlag, Berlin 1992 Literaturempfehlungen zu den orlesungen verwendet in folgenden tudiengängen Bachelor Informatik 2013 eite 14 von 76

15 Modul: Rechnerarchitekturen für IN Modulnummer: Modulverantwortlich: Univ.-rof. Dr.-Ing. habil. Wolfgang Fengler Modulabschluss: Fachprüfung/Modulprüfung generiert Lernergebnisse Fachkompetenz: Die tudierenden verstehen detailliert Aufbau und Funktionsweise von rozessoren, typischen Rechnerbaugruppen und deren Zusammenwirken. ie verstehen detailliert Aufbau und Funktionsweise von fortgeschrittenen rozessoren und Rechnern. Die tudierenden verstehen Entwicklungstendenzen der modernen Rechner- und ystemarchitektur. Methodenkompetenz: Die tudierenden sind in der Lage, ein Beschreibungsmittel für die Modellierung von trukturen und Abläufen mit formalen Mitteln anzuwenden. Die tudierenden entwerfen und analysieren einfache maschinennahe rogramme. Die tudierenden konzipieren und entwerfen einfache peicher- und E/A-Baugruppen. Die tudierenden sind in der Lage, Anwendungsbeispiele und Architekturvarianten zu entwickeln. Die tudierenden analysieren Leistungskennwerte von Rechnern und Rechnersystemen. ystemkompetenz: Die tudierenden verstehen das Zusammenwirken der Funktionsgruppen von Rechnern als ystem und in Rechnersystemen. ie erkennen den Zusammenhang zwischen Architektur und Anwendung auf dem Maschinenniveau anhand praktischer Übungen. Die tudierenden verstehen das Zusammenwirken der Funktionsgruppen von fortgeschrittenen Rechnern als ystem und in Rechnersystemen. ozialkompetenz: Die tudierenden sind in der Lage, praktische roblemstellungen der Rechnerarchitektur in der Gruppe zu lösen. orraussetzungen für die Teilnahme Rechnerorganisation oder vergleichbare eranstaltung. eite 15 von 76

16 Modul: Rechnerarchitekturen für IN Rechnerarchitekturen 1 Fachabschluss: rüfungsleistung schriftlich 90 min Art der Notengebung: Gestufte Noten prache: Deutsch flichtkennz.: flichtfach Turnus: Fachnummer: 5382 rüfungsnummer: Fachverantwortlich: Univ.-rof. Dr.-Ing. habil. Wolfgang Fengler Leistungspunkte: 4 Workload (h): 120 Anteil elbststudium (h): 75 W: 4.0 Fakultät für Informatik und Automatisierung Fachgebiet: W nach Fachsemester Lernergebnisse / Kompetenzen 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F Fachkompetenz: Die tudierenden verstehen detailliert Aufbau und Funktionsweise von rozessoren, typischen Rechnerbaugruppen und deren Zusammenwirken. Methodenkompetenz: Die tudierenden sind in der Lage, ein Beschreibungsmittel für die Modellierung von trukturen und Abläufen mit formalen Mitteln anzuwenden. Die tudierenden entwerfen und analysieren einfache maschinennahe rogramme. Die tudierenden konzipieren und entwerfen einfache peicher- und E/A-Baugruppen. ystemkompetenz: Die tudierenden verstehen das Zusammenwirken der Funktionsgruppen von Rechnern als ystem und in Rechnersystemen. ie erkennen den Zusammenhang zwischen Architektur und Anwendung auf dem Maschinenniveau anhand praktischer Übungen. ozialkompetenz: Die tudierenden sind in der Lage, praktische roblemstellungen der Rechnerarchitektur in der Gruppe zu lösen. orkenntnisse orlesung und Übung Rechnerorganisation Inhalt Begriff der Rechnerarchitektur, Architekturmodellierung mit etrinetzen, Innenarchitektur von rozessoren, Befehlssatzarchitektur und Assemblerprogramme, Außenarchitektur von rozessoren, Aufbau und Funktion von peicherbaugruppen Aufbau und Funktion von Ein- und Ausgabebaugruppen, Zusammenwirken von Rechnerbaugruppen im Gesamtsystem Medienformen orlesung: Folien (Beamer erforderlich), Arbeitsblätter (Online und Copyshop) Übung: Arbeitsblätter und Aufgabensammlung (Online und Copyshop) elbststudium: Teleteaching-Kurs Allgemein: Webauftritt (Materialsammlung, Teleteaching-Kurs, Literaturhinweise, Links und weiterführende Infos) Literatur rimär: Eigenes Material - Materialsammlung zum Download - Materialsammlung im Copyshop - Teleteaching-Kurs ekundär: - W. Fengler, I. hilippow: Entwurf Industrieller Mikrocomputer-ysteme. IBN , Hanser 1991 (nur Kapitel 2). - C. Märtin: Einführung in die Rechnerarchitektur - rozessoren und ysteme. IBN , Hanser T. Flik: Mikroprozessortechnik und Rechnerstrukturen. IBN , pringer Allgemein: Der primäre Anlaufpunkt ist der Webauftritt! Dort gibt es die aktuellen Fassungen des Lehrmaterials sowie gelegentlich aktualisierte Literaturhinweise und Zusatzinfos eite 16 von 76

17 verwendet in folgenden tudiengängen Bachelor Informatik 2010 Bachelor Informatik 2013 Bachelor Mathematik 2009 Bachelor Mathematik 2013 eite 17 von 76

18 Modul: Rechnerarchitekturen für IN Rechnerarchitekturen 2 Fachabschluss: rüfungsleistung schriftlich 90 min Art der Notengebung: Gestufte Noten prache: Deutsch flichtkennz.: Wahlpflichtfach Turnus:unbekannt Fachnummer: 5383 rüfungsnummer: Fachverantwortlich: Univ.-rof. Dr.-Ing. habil. Wolfgang Fengler Leistungspunkte: 3 Workload (h): 90 Anteil elbststudium (h): 56 W: 3.0 Fakultät für Informatik und Automatisierung Fachgebiet: W nach Fachsemester Lernergebnisse / Kompetenzen 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F Fachkompetenz: Die tudierenden verstehen detailliert Aufbau und Funktionsweise von fortgeschrittenen rozessoren und Rechnern. Die tudierenden verstehen Entwicklungstendenzen der modernen Rechner- und ystemarchitektur. Methodenkompetenz: Die tudierenden sind in der Lage, Anwendungsbeispiele und Architekturvarianten zu entwickeln. Die tudierenden analysieren Leistungskennwerte von Rechnern und Rechnersystemen. ystemkompetenz: Die tudierenden verstehen das Zusammenwirken der Funktionsgruppen von fortgeschrittenen Rechnern als ystem und in Rechnersystemen. ie erkennen den Zusammenhang zwischen Architektur, Leistung und Anwendung anhand praktischer Übungen. ozialkompetenz: Die tudierenden sind in der Lage, praktische roblemstellungen der Rechnerarchitektur in der Gruppe zu lösen. orkenntnisse orlesung und Übung Rechnerarchitekturen 1 oder vergleichbare eranstaltung Inhalt Entwicklung der rozessorarchitektur: Complex-Instruction-et-Computing (CIC), Reduced-Instruction-et-Computing (RIC); Befehls-ipelining; kalare rozessorarchitektur, ery-long-instruction-word-architektur, Out of Order-Execution; imultaneous Multithreading. Entwicklung der peicherarchitektur: Adresspipelining, Burst Mode und peicher-banking; peicherhierarchie, Cache-rinzip, Cache-arianten; Beispielarchitekturen; pezialrechner: Aufbau eines Einchip- Controllers; Einchipmikrorechner des mittleren Leistungssegments, Erweiterungen im E/A-Bereich; rinzip der digitalen ignalverarbeitung, Digitale ignalprozessoren (D), pezielles rogrammiermodell; Leistungsbewertung: MI, MFLO; peicherbandbreite; rogrammabhängiges Leistungsmodell (Benchmarkprogramme); arallele Rechnerarchitekturen: ingle Instruction Multiple Data, Multiple Instruction ingle Data, Multiple Instruction Multiple Data; Enge und Lose Kopplung, erbindungstopologien Entwicklung von Anwendungsbeispielen, Architekturvarianten und Berechnung von Leistungskennwerten Medienformen orlesung: Folien (Beamer erforderlich), Arbeitsblätter (Online und Copyshop) Übung: Übungsmaterial (Online und Copyshop) Allgemein: Webseite (Materialsammlung und weiterführende Infos) Literatur rimär: Eigenes Material (Online und Copyshop) ekundär: C. Märtin: Einführung in die Rechnerarchitektur - rozessoren und ysteme. IBN , Hanser J. L. Hennessy, D. A. atterson: Rechnerorganisation und -entwurf. IBN , Elsevier W. tallings: Computer Organization & Architecture. IBN , rentice Hall A.. Tanenbaum, J. Goodman: Computerarchitektur. IBN , earson tudium Allgemein: Der primäre 2231 eite 18 von 76

19 Anlaufpunkt ist der Webauftritt! Dort gibt es die aktuellen Fassungen des Lehrmaterials sowie gelegentlich aktualisierte Literaturhinweise, Online-Quellen und Zusatzinfos. verwendet in folgenden tudiengängen Bachelor Informatik 2010 Bachelor Informatik 2013 Bachelor Ingenieurinformatik 2008 Bachelor Mathematik 2009 Bachelor Mathematik 2013 eite 19 von 76

20 Modul: Rechnerarchitekturen für IN raktikum Rechnerarchitekturen 1 und 2 Fachabschluss: tudienleistung alternativ prache: deutsch Fachnummer: Fachverantwortlich: Dr.-Ing. Bernd Däne W nach Fachsemester Lernergebnisse / Kompetenzen rüfungsnummer: Turnus:unbekannt 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F Fachkompetenz: Die tudierenden verfügen über Kenntnisse und Überblickswissen zur Funktionsweise von rozessoren und Rechnerstrukturen. ie beherrschen den Umgang mit Beschreibungsmitteln und Modellen und erkennen das Zusammenwirken von Hardware und oftware auf hardwarenahen Architekturebenen. Methodenkompetenz: Die tudierenden sind in der Lage, maschinennahe rogramme zu verstehen, zu erstellen und in Betrieb zu nehmen. ie sind in der Lage zur werkzeuggestützten Modellierung und zur imulation und Analyse von Modellen. ystemkompetenz: ie beherrschen den Umgang mit Werkzeugen zu rogrammerstellung, rogrammtest, Modellerstellung und Modellanalyse. ozialkompetenz: Die tudierenden erarbeiten roblemlösungen gemeinsam in kleinen Gruppen. orkenntnisse notwendig: orlesung und Übung Rechnerarchitekturen 1 (oder vergleichbare eranstaltung) empfohlen: orlesung und Übung Rechnerarchitekturen 2 (oder vergleichbare eranstaltung) Inhalt Einfache Assemblerprogramme Ein- und Ausgabebaugruppen etri-netze Microcontroller Fortgeschrittene ipeline-architekturen Medienformen Laborpraktikum. Gedruckte Anleitungen, Hilfefunktionen der benutzten oftware. Literatur flichtkennz.: flichtfach Art der Notengebung: Testat / Gestufte Noten Leistungspunkte: 1 Workload (h): 30 Anteil elbststudium (h): 19 W: 1.0 Fakultät für Informatik und Automatisierung Fachgebiet: Aktuelle Literaturhinweise und weitere Quellen befinden sich stets auf den Internetseiten zur Lehrveranstaltung: eite 20 von 76

21 verwendet in folgenden tudiengängen Bachelor Informatik 2013 eite 21 von 76

22 Modul: Neuroinformatik und chaltsysteme Modulnummer: Modulverantwortlich: Univ.-rof. Dr.-Ing. Horst-Michael Groß Modulabschluss: Fachprüfung/Modulprüfung generiert Lernergebnisse Fachkompetenz: Die tudierenden lernen in diesem Modul die wesentlichen Grundlagen der sequentiellen und der parallelen (konnektionistischen) Informationsverarbeitung als die zwei wesentlichen aradigmen der Informatik kennen. Im Teil Neuroinformatik werden die Grundlagen der parallelen neurobiologischen Informationsverarbeitung und der darauf aufbauenden Neuroinformatik als wesentliche äule der "Computational Intelligence" vermittelt. Die tudierenden verstehen die grundsätzliche Herangehensweise des konnektionistischen Ansatzes und kennen die wesentlichen biologischen Grundlagen, mathematischen Modellierungs- und algorithmischen Implementierungstechniken beim Einsatz von neuronalen und probabilistischen Methoden im Unterschied zu klassischen Methoden der Informations- und Wissensverarbeitung. Im Teil chaltsysteme verfügen die tudierenden über Kenntnisse und vertieftes Wissen zu speziellen trukturen und Funktionen von digitaler und programmierbarer Hardware und haben ein vertieftes erständnis für die praktisch relevanten roblemstellungen und deren Komplexität. Methodenkompetenz: Die tudierenden sind in der Lage, Fragestellungen aus den o. g. roblemkreisen zu analysieren, durch Anwendung des behandelten Methodenspektrums neue Lösungskonzepte zu entwerfen und umzusetzen, sowie bestehende Lösungen zu bewerten. Die tudierenden können ausgehend von einer roblemanalyse eigene Lösungen mit neuronalen Techniken erstellen. ie sind in der Lage, komplexe digitale chaltungen zu analysieren und zu synthetisieren und können auch umfangreichere teuerungen sowohl mit Hilfe von diskreten Gatterschaltungen als auch mit Hilfe programmierbarer chaltkreise erstellen. ie können beim Entwurf systematisch vorgehen und ihre Entwürfe verifizieren. ystemkompetenz: Auf Basis der vermittelten Methodik sind die tudierenden in der Lage, Methoden der Computational Intelligence auf neue robleme anzuwenden und erfolgreich einzusetzen. ie können dabei auf ein breites Methodenwissen aus den Bereichen der Neuroinformatik zurückgreifen. Im Teil chaltsysteme sind die tudierenden in der Lage, rogrammsysteme zum Entwurf digitaler teuerungen und chaltungen anzuwenden. ozialkompetenz: Die tudierenden sind in der Lage, praktische roblemstellungen mit Methoden der parallelen und sequentiellen Informationsverarbeitung in der Gruppe zu analysieren, zu lösen und die Lösungen zu präsentieren. ie erarbeiten roblemlösungen komplexer digitaler chaltungen in der Gruppe, wobei einzelne Teilfunktionen von unterschiedlichen ersonen entworfen werden. ie können die von ihnen synthetisierten chaltungen und Modellsteuerungen gemeinsam in einem raktikum erproben, auf Fehler analysieren und korrigieren orraussetzungen für die Teilnahme keine eite 22 von 76

23 Modul: Neuroinformatik und chaltsysteme Neuroinformatik Fachabschluss: über Komplexprüfung prache: Deutsch Fachnummer: 1389 rüfungsnummer: Fachverantwortlich: Univ.-rof. Dr.-Ing. Horst-Michael Groß W nach Fachsemester Lernergebnisse / Kompetenzen orkenntnisse Keine Inhalt flichtkennz.: flichtfach Art der Notengebung: unbenotet Turnus:ommersemester Leistungspunkte: 3 Workload (h): 90 Anteil elbststudium (h): 68 W: 3.0 Fakultät für Informatik und Automatisierung Fachgebiet: 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F In der orlesung "Neuroinformatik" lernen die tudierenden die Grundlagen der Neuroinformatik und der Künstlichen Neuronalen Netze als wesentliche äule der "Computational Intelligence" kennen. ie verstehen die grundsätzliche Herangehensweise dieser Form der konnektionistischen Informations- und Wissensverarbeitung und kennen die wesentlichen Lösungsansätze, Modellierungs- und Implementierungstechniken beim Einsatz von neuronalen und probabilistischen Methoden im Unterschied zu klassischen Methoden der Informations- und Wissensverarbeitung. Die tudierenden sind in der Lage, Fragestellungen aus dem o. g. roblemkreisen zu analysieren, durch Anwendung des behandelten Methodenspektrums auf Fragestellungen aus den behandelten Bereichen (Mustererkennung, ignal- und Bildverarbeitung, Optimierung für Robotik, Control und Biomedizin) neue Lösungskonzepte zu entwerfen und umzusetzen sowie bestehende Lösungen zu bewerten. Die Lehrveranstaltung vermittelt das erforderliche Methodenspektrum aus theoretischen Grundkenntnissen und praktischen Fähigkeiten zum erständnis, zur Implementierung und zur Anwendung neuronaler und probabilistischer Techniken der Informations- und Wissensverarbeitung in massiv parallelen ystemen mit den chwerpunkten Datenanalyse, ignalverarbeitung, Mustererkennung und Optimierung für verschiedene Ingenieursdisziplinen. ie vermittelt sowohl Faktenwissen als auch begriffliches Wissen aus folgenden Themenbereichen: - Informationsverarbeitung und Lernen in biologischen neuronalen ystemen - Wichtige Neuronenmodelle (Biologisches Neuron, I&F Neuron, Formale Neuronen) - Netzwerkmodelle - grundlegende erschaltungsprinzipien & Architekturen - Lernen in Neuronalen Netzen: wesentliche Arten des Lernens, wesentliche Lernparadigmen (upervised / Unsupervised / Reinforcement Learning) - Grundprinzip des überwachten Lernens: Multi-Layer-erzeptron & Error-Backpropagation (EB)-Lernregel - Grundprinzip des unüberwachten Lernens: elf-organizing Feature Maps (OFM), Neural Gas, Growing Neural Gas? als adaptive ektorquantisierer - Weitere wichtige Entwicklungen: Erweiterungen zum EB-Algorithmus; Netzwerke mit Radialen Basisfunktionen, upport ector Machines (M), Neuro-Fuzzy-ysteme, aktuelle Entwicklungen - Anwendungsbeispiele aus den Bereichen Mustererkennung, ignal-/bildverarbeitung, Biomedizin, Robotik, Neuro-Control - exemplarische oftware-implementationen neuronaler Netze für nichtlineare Klassifikationsprobleme Die tudierenden erwerben auch verfahrensorientiertes Wissen, indem für reale Klassifikations- und Approximationsprobleme verschiedene neuronale und probabilistische Lösungsansätze theoretisch behandelt und praktisch 2233 eite 23 von 76

24 umgesetzt werden. Dies ist auch Bestandteil des NI-Contests, der die softwaretechnische Implementierung eines Funktionsapproximators mittels eines überwacht trainierten Neuronalen Netzes zum Gegenstand hat. G BA-BMT: Im Rahmen des NI-raktikums (0.5 W) werden die behandelten methodischen und technischen Grundlagen der neuronalen und probabilistischen Informationsverarbeitungs- und Lernprozesse durch die tudierenden mittels interaktiver Demo-Applets vertieft und in Gesprächsgruppen aufgearbeitet. Medienformen owerpoint-folien, Demo-Applets, ideos Literatur Zell, A.: imulation Neuronaler Netzwerke. Addison-Wesley 1997 Bishop, Ch.: Neural Networks for attern Recognition. Oxford ress, 1996 Ritter, Martinetz, chulten: Neuronale Netze. Addison-Wesley, Oldenbourg, 1994 Görz, G., Rollinger, C.R., chneeberger, J.: Handbuch der Künstlichen Intelligenz, Oldenbourg erlag 2003 Lämmel, Cleve: Künstliche Intelligenz Lehr- und Übungsbuch. Fachbuchverlag, Leipzig, 2004 verwendet in folgenden tudiengängen Bachelor Biomedizinische Technik 2008 Bachelor Elektrotechnik und Informationstechnik 2008 Bachelor Informatik 2010 Bachelor Informatik 2013 Bachelor Ingenieurinformatik 2008 Bachelor Ingenieurinformatik 2013 Bachelor Mathematik 2009 Bachelor Mathematik 2013 Master Mathematik und Wirtschaftsmathematik 2008 Master Mathematik und Wirtschaftsmathematik 2013 ertiefung AM Master Mathematik und Wirtschaftsmathematik 2013 ertiefung WM eite 24 von 76

25 Modul: Neuroinformatik und chaltsysteme chaltsysteme Fachabschluss: über Komplexprüfung mündlich 20 min Art der Notengebung: unbenotet prache: Deutsch flichtkennz.: flichtfach Turnus:ommersemester Fachnummer: rüfungsnummer: Fachverantwortlich: Dr.-Ing. Heinz-Dietrich Wuttke Leistungspunkte: 3 Workload (h): 90 Anteil elbststudium (h): 56 W: 3.0 Fakultät für Informatik und Automatisierung Fachgebiet: W nach Fachsemester Lernergebnisse / Kompetenzen Lernziele: orkenntnisse 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F vertiefende ermittlung von fundierten Kenntnissen und Fertigkeiten zum Entwurf digitaler ysteme, Einbeziehung verallgemeinerter Wertverlaufsgleichheiten, Herausbildung von Fähigkeiten zur kritischen Beurteilung von entworfenen chalsystemen bzgl. Aufwand und Korrektheit sowie zur praktischen Fehlersuche in Hard- und oftwarerealisierungen Fachkompetenz: Die tudierenden verfügen über Kenntnisse und vertieftes Wissen zu speziellen trukturen und Funktionen von digitaler und programmierbarer Hardware und haben ein vertieftes erständnis für die praktisch relevanten roblemstellungen und deren Komplexität. Methodenkompetenz: Die tudierenden sind in der Lage, komplexe digitale chaltungen zu analysieren und zu synthetisieren. ie können auch umfangreichere teuerungen sowohl mit Hilfe von diskreten Gatterschaltungen als auch mit Hilfe programmierbarer chaltkreise erstellen. ie können beim Entwurf systematisch vorgehen und ihre Entwürfe verifizieren. ystemkompetenz: Die tudierenden sind in der Lage, rogrammsysteme zum Entwurf digitaler teuerungen und chaltungen anzuwenden. ozialkompetenz: Die tudierenden erarbeiten roblemlösungen komplexer digitaler chaltungen in der Gruppe, wobei einzelne Teilfunktionen von unterschiedlichen ersonen entworfen werden. ie können die von ihnen synthetisierten chaltungen und Modellsteuerungen gemeinsam in einem raktikum erproben, auf Fehler analysieren und korrigieren 2235 erfolgreicher Abschluß des Fachs "Rechnerorganisation" Grundkenntnisse im Entwurf kombinatorischer und sequentieller chaltungen Inhalt Einführung eite 25 von 76

26 Entwurf kombinatorischer chaltungen erallgemeinerte Wertverlaufsgleichheit Implizite Gleichungssysteme truktursynthese, Minimierung Dynamische robleme Entwurf sequentieller Automaten artielle, nichtdeterminierte Automaten truktursynthese mit unterschiedlichen Flip-Flop-Typen Operations- und teuerwerke Entwurf paralleler Automaten Komposition/ Dekomposition Automatennetze Entwurfswerkzeuge Medienformen orlesung mit Tafel und oweroint, ideo zur orlesung, Applets und oweroint-räsentationen im Internet, Arbeitsblätter, Lehrbuch Literatur Wuttke, Henke: chaltsysteme, earson-erlag, München Informatik-Duden: Duden-erlag 1988/89chiffmann,. Hentschke: Grundzüge der Digitaltechnik, Teubner-erlag, tuttgart 1988 T. Flick, H. Liebig: Mikroprozessortechnik, 4. Auflage, pringer- erlag, Berlin 1994 Literaturempfehlungen zu den orlesungen verwendet in folgenden tudiengängen Bachelor Informatik 2013 Bachelor Ingenieurinformatik 2013 eite 26 von 76

27 Modul: Neuroinformatik und chaltsysteme raktikum Neuroinformatik und chaltsysteme Fachabschluss: tudienleistung prache: Deutsch Fachnummer: Fachverantwortlich: Dr.-Ing. Klaus Debes W nach Fachsemester Lernergebnisse / Kompetenzen flichtkennz.: flichtfach rüfungsnummer: Art der Notengebung: Testat / Gestufte Noten Turnus:ommersemester Leistungspunkte: 2 Workload (h): 60 Anteil elbststudium (h): 49 W: 2.0 Fakultät für Informatik und Automatisierung Fachgebiet: 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F Fachkompetenz: : Durch die vertiefende ermittlung von fundierten Kenntnissen und Fertigkeiten zum Entwurf digitaler, sequentieller teuerungssysteme sowie Möglichkeiten zu deren formaler Beschreibung und erifikation. NI: Durch die ermittlung von fundierten Grundlagen zur Funktionsweise von überwachten und unüberwachten neuronalen Lernverfahren. Methodenkompetenz: : Die tudierenden sind in der Lage, digitale teuerungen zu analysieren, zu optimieren und zu synthetisieren. ie können digitale teuerungen sowohl mit Hilfe von diskreten Gatterschaltungen als auch mit Hilfe programmierbarer chaltkreise erstellen. Fähigkeiten zur kritischen Beurteilung von entworfenen chalsystemen bzgl. Aufwand und Korrektheit befähigen zur praktischen Fehlersuche in Hard- und oftwarerealisierungen. NI: Die tudierenden sind in der Lage, die Funktionsweise neuronalen Lernverfahren zu verstehen, zu analysieren und eigenständig für unterschiedliche roblemstellungen zu entwerfen. ystemkompetenz: : Mit Hilfe formaler Methoden können sie digitale teuerungssysteme analysieren und validieren. NI: Erlernen formaler Methoden zur Anwendung neuronaler überwachter und unüberwachter Lernverfahren; ozialkompetenz: : Die tudierenden erarbeiten roblemlösungen einfacher digitaler chaltungen in der Gruppe. ie können die von ihnen synthetisierten chaltungen gemeinsam in einem raktikum auf Fehler analysieren und korrigieren. NI: Die tudierenden analysieren auf der Basis vorgegebener Applets in kleinen Gruppen und stellen ihre Ergebnisse vor orkenntnisse orlesung Neuroinformatik, orlesung chaltsysteme Inhalt NI: Die behandelten methodischen und technischen Grundlagen der neuronalen und probabilistischen Informationsverarbeitungs- und Lernprozesse werden mittels interaktiver Demo-Applets vertieft und in Gesprächsgruppen aufgearbeitet; dazu Erarbeitung eines rotokolls im elbststudium mit Überprüfung der Ergebnisse in einer räsenzveranstaltung (Arbeitsaufwand 15 Zeitstunden) eite 27 von 76

28 : Durchführung von zwei ersuchen Hardware-Realisierung sequentieller chaltungen LD-Realisierung sequentieller chaltungen Medienformen ersuchsanleitungen, Internetpräsenz, Applets Literatur NI: raktikumsanleitung und orlesungsunterlagen : H.D. Wuttke, K. Henke: chaltsysteme Eine Automatenorientierte Einführung earson Education, 2006 H.D. Wuttke, K. Henke: chaltsysteme, Arbeitsblätter, Übungsaufgaben, raktikumsanleitung, TU Ilmenau, W. chiffmann, H. chmitz: Technische Informatik, Band I und II, pringer-erlag, Claus, A. chwill: Informatik-Duden, Bibliographisches Institut, 2006 pezielle Literatur in den ersuchsanleitungen und unter verwendet in folgenden tudiengängen Bachelor Informatik 2013 Bachelor Ingenieurinformatik 2013 eite 28 von 76

29 Modul: Algorithmen und rogrammierung für IN und II Modulnummer: Modulverantwortlich: Univ.-rof. Dr.-Ing. Günter chäfer Modulabschluss: Fachprüfung/Modulprüfung generiert Lernergebnisse Fachkompetenz: Die tudierenden verfügen über Kenntnisse zu algorithmischen Modellen, Basisalgorithmen und sind mit grundlegenden Datenstrukturen der Informatik vertraut. ie können grundlegende Algorithmen nach einer roblembeschreibung systematisch durch Aufstellen eines Induktionsbeweises für die Lösbarkeit einer gegebenen Aufgabenstellung herleiten und diese durch Angabe und Abschätzen von Rekurrenzgleichungen in Ihrer Laufzeitkomplexität bewerten. Methodenkompetenz: ie sind in der Lage, Algorithmen hinsichtlich ihrer Eigenschaften und Anwendbarkeit für konkrete roblemstellungen zu identifizieren und bewerten sowie in eigenen kleineren rogrammierprojekten in der rogrammiersprache Java umzusetzen. ystemkompetenz: Die tudierenden verstehen die Wirkungsweise von tandardalgorithmen und -datenstrukturen, können diese in neuen Zusammenhängen einsetzen und Algorithmen für einfache roblemstellungen selbstständig entwerfen. ozialkompetenz: Die tudierenden erarbeiten Lösungen zu einfachen rogrammieraufgaben und können diese in der Gruppe analysieren und bewerten. orraussetzungen für die Teilnahme Hochschulzulassung eite 29 von 76

30 Modul: Algorithmen und rogrammierung für IN und II Algorithmen und rogrammierung für IN und II Fachabschluss: rüfungsleistung generiert prache: Deutsch Fachnummer: rüfungsnummer: Fachverantwortlich: Univ.-rof. Dr.-Ing. Günter chäfer W nach Fachsemester Lernergebnisse / Kompetenzen flichtkennz.: flichtfach Art der Notengebung: Generierte Noten Turnus:unbekannt Leistungspunkte: 6 Workload (h): 180 Anteil elbststudium (h): 124 W: 5.0 Fakultät für Informatik und Automatisierung Fachgebiet: 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F 2253 Fachkompetenz: Die tudierenden verfügen über Kenntnisse zu algorithmischen Modellen, Basisalgorithmen und sind mit grundlegenden Datenstrukturen der Informatik vertraut. ie können grundlegende Algorithmen nach einer roblembeschreibung systematisch durch Aufstellen eines Induktionsbeweises für die Lösbarkeit einer gegebenen Aufgabenstellung herleiten und diese durch Angabe und Abschätzen von Rekurrenzgleichungen in Ihrer Laufzeitkomplexität bewerten. Methodenkompetenz: ie sind in der Lage, Algorithmen hinsichtlich ihrer Eigenschaften und Anwendbarkeit für konkrete roblemstellungen zu identifizieren und bewerten sowie in eigenen kleineren rogrammierprojekten in der rogrammiersprache Java umzusetzen. ystemkompetenz: Die tudierenden verstehen die Wirkungsweise von tandardalgorithmen und -datenstrukturen, können diese in neuen Zusammenhängen einsetzen und Algorithmen für einfache roblemstellungen selbstständig entwerfen. ozialkompetenz: Die tudierenden erarbeiten Lösungen zu einfachen rogrammieraufgaben und können diese in der Gruppe analysieren und bewerten. orkenntnisse Hochschulzulassung Inhalt Historie, Grundbegriffe, Grundkonzepte von Java; Algorithmische Grundkonzepte: Algorithmenbegriff, prachen und Grammatiken, Datentypen, Terme; Algorithmenparadigmen; Ausgewählte Algorithmen: uchen und ortieren; Entwurf von Algorithmen (roblemreduktion, Teile und Herrsche, Greedy-Algorithmen, Dynamische rogrammierung, Algorithmenentwurf durch Führen von Induktionsbeweisen, Analyse der Laufzeitkomplexität); Abstrakte Datentypen, Objektorientierte rogrammierung und Grundlegende Datenstrukturen: Listen und Bäume Medienformen orlesung mit räsentation und Tafel, Handouts, Lehrbuch Literatur G. aake, K. attler: Algorithmen und Datenstrukturen, 3. Auflage, dpunkt-erlag, 2006 U. Manber: Introduction to Algorithms A Creative Approach. Addison Wesley, 1989 eite 30 von 76

31 Zulassungsvoraussetzung für die Modulprüfung ist der Erwerb des Übungsschein. Für den Übungsschein müssen in beiden emesterhälften jeweils 50% der möglichen unkte erreicht werden. verwendet in folgenden tudiengängen Bachelor Informatik 2013 Bachelor Ingenieurinformatik 2013 eite 31 von 76

32 Modul: rogrammierparadigmen und Kommunikationsmodelle Modulnummer: Modulverantwortlich: Univ.-rof. Dr.-Ing. habil. Winfried Kühnhauser Modulabschluss: Fachprüfung/Modulprüfung generiert Lernergebnisse Die tudierenden lernen in diesem Modul grundlegende aradigmen und Modelle zur rogrammierung von oftwaresystemen und ihrer Kommunikation kennen. ie verstehen die methodischen Grundlagen moderner rogrammiersprachen und Middleware-lattformen und sind in der Lage, sie bezüglich ihrer Leistung in unterschiedlichen Anwendungsdomänen der Informatik zu analysieren und bewerten. orraussetzungen für die Teilnahme iehe individuelle Fächerbeschreibungen keine eite 32 von 76

33 Modul: rogrammierparadigmen und Kommunikationsmodelle Kommunikationsmodelle Fachabschluss: über Komplexprüfung prache: Deutsch Fachnummer: 255 rüfungsnummer: Fachverantwortlich: Univ.-rof. Dr.-Ing. habil. Winfried Kühnhauser Turnus:unbekannt Leistungspunkte: 3 Workload (h): 90 Anteil elbststudium (h): 56 W: 3.0 Fakultät für Informatik und Automatisierung Fachgebiet: W nach Fachsemester Lernergebnisse / Kompetenzen 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F Ziel des Kurses ist die ermittlung von Wissen über die grundlegenden Aufgaben, Funktionsweisen und Eigenschaften von Kommunikationsmodellen. Die Kursteilnehmer lernen dabei verteilte ysteme als strukturierte ysteme aus Komponenten mit individuellen Aufgaben und komplexen Kommunikationsbeziehungen kennen, verstehen das Zusammenwirken dieser Komponenten und die grundsätzlichen aradigmen, Modelle und Algorithmen, die dieses Zusammenwirken realisieren. ie erwerben damit die Fähigkeit, problemspezifische Interaktionsmuster verteilter ysteme entwickeln und bezüglich ihrer Leistungen in unterschiedlichen Anwendungsdomänen zu analysieren und bewerten. orkenntnisse flichtveranstaltung des Bachelor-tudiengangs Informatik der emester 1-3 Inhalt Die Fähigkeit der Kommunikation ist eine der grundlegenden Eigenschaften verteilter IT-ysteme. Dieser Kurs vermittelt Grundlagenwissen über die zum Einsatz kommenden Kommunikationsmodelle in einem breiten pektrum an Einsatzszenarien, beginnend bei eingebetteten verteilten ystemen bis hin zu globalen Informationssystemen. Ziel ist es, Wissen über die grundlegenden Aufgaben, Funktionsweisen und Eigenschaften von Kommunikationsmodellen zu vermitteln. Medienformen orlesung mit räsentaiton udn Tafel, über Web-lattform, kript/folien-handouts, Bücher, Fachartikel; Übungsblätter, Diskussionsblätter Literatur iehe Webseiten der eranstaltung keine verwendet in folgenden tudiengängen Bachelor Informatik 2010 Bachelor Informatik 2013 Master Mathematik und Wirtschaftsmathematik 2008 flichtkennz.: flichtfach Master Mathematik und Wirtschaftsmathematik 2013 ertiefung AM Art der Notengebung: unbenotet 2255 eite 33 von 76

34 Master Mathematik und Wirtschaftsmathematik 2013 ertiefung WM eite 34 von 76

35 Modul: rogrammierparadigmen und Kommunikationsmodelle rogrammierparadigmen Fachabschluss: über Komplexprüfung schriftlich 60 min Art der Notengebung: unbenotet prache: Deutsch flichtkennz.: flichtfach Turnus:ommersemester Fachnummer: 5378 rüfungsnummer: Fachverantwortlich: Univ.-rof. Dr.-Ing. Günter chäfer Leistungspunkte: 4 Workload (h): 120 Anteil elbststudium (h): 75 W: 4.0 Fakultät für Informatik und Automatisierung Fachgebiet: W nach Fachsemester Lernergebnisse / Kompetenzen 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F Fachkompetenz: Die tudierenden erwerben Basiswissen über rogrammiersprachparadigmen, einschliesslich der zugrunde liegenden Denk- und erarbeitungsmodelle. ie können rogrammiersprachen und deren Konzepte nach wesentlichen aradigmen klassifizieren. Methodenkompetenz: Die tudierenden sind in der Lage, zu gegebenen roblemen geeignete aradigmen kritisch auszuwählen. ie können einfache rogramme sowohl in funktionaler (Haskell 98) als auch objektorientierter (Java, C++) rogrammiersprache systematisch entwerfen und implementieren. ystemkompetenz: Die tudierenden verstehen verschiedene rogrammiersprachkonzepte im Kontext unterschiedlicher rogrammiersprachen. ozialkompetenz: Die tudierenden können erarbeitete Lösungen einfacher rogrammieraufgaben in der Gruppe analysieren und bewerten. orkenntnisse Algorithmen und rogrammierung ( 1. emester ) Inhalt * Übersicht über rogrammierparadigmen * Funktionales aradigma (F, Haskell 98) o Funktionsdefinitionmöglichkeiten (Guards, Muster, lokale Defs) o Reduktionsstrategien (applicative, normal, lazy order) o Rekursion und Induktion o Höhere Funktionen ( map, filter, fold,... ) o Algebraische und polymorphe Datentypen, Typklassen o Einfache Beweise o Module o Monaden * Objektorientiertes aradigma (OO) o OO-Konzepte, Begriffe, Notationen o Typen, Klassen, ubtyping und ererbung o Abstrakte Klassen, Interfaces o Objektkommunikation o Dynamisches Binden, olymorphismus o Ausnahmebehandlung o Design by Contract, Wiederverwendung o Generische Klassen o Mehrfachvererbung Medienformen Handouts Literatur wird in der orlesung bekannt gegeben 2253 verwendet in folgenden tudiengängen Bachelor Informatik 2010 Bachelor Informatik 2013 eite 35 von 76

36 LA BA Berufl. chulen LA Berufliche chulen - Erstfach Elektrotechnik 2008 ertiefung IN LA BA Berufl. chulen LA Berufliche chulen - Erstfach Metalltechnik 2008 ertiefung IN eite 36 von 76

37 Modul: oftwaretechnik Modulnummer: Modulverantwortlich: rof. Dr. Detlef treitferdt Modulabschluss: Fachprüfung/Modulprüfung generiert Lernergebnisse Fachkompetenz: Die tudierenden verfügen über grundlegendes und anwendungsorientiertes Wissen zu Modellen in der oftwareentwicklung, Techniken und Werkzeugen der Anforderungserhebung und -modellierung, des oftwareentwurfs, Techniken der Wiederverwendung und Muster, der rozessmodellierung und -anpassung, der Geschäftsprozessmodellierung, der Aufwandsschätzung, des oftwaretests, der Modellierung und imulation im Entwurf, der roduktlinienentwicklung und der Wartung von oftware. Methodenkompetenz: Die tudierenden kennen die methodischen Hintergründe der vorgestellten Modelle, Werkzeuge und erfahren. Die objektorientierte Entwicklungsmethodik und deren Einbettung in aktuelle orgehensmodelle sind bekannt und können in oftwareentwicklungsprojekten eingesetzt werden. Den tudierenden wird Entscheidungskompetenz hinsichtlich möglicher rinzipien, Methoden und Werkzeuge des ingenieurmäßigen oftwareentwurfs vermittelt. ystemkompetenz: Die tudierenden verstehen das grundlegende Zusammenwirken unterschiedlicher oftwareentwicklungsphasen; anwendungsorientierte Kompetenzen bezüglich Modellierungsfähigkeit und ystemdenken werden geschult. Die tudierenden sind in der Lage, die vorgestellten Modelle, Methoden und Werkzeuge in rojekten unterschiedlicher Domänen und Größenordnungen anzuwenden. ozialkompetenz: Die tudierenden kennen die Bedeutung und den Einfluss der erlernten Methoden und Werkzeuge innerhalb einer Firma. ie können daher Ihr jeweiliges orgehen und die Ergebnisse auf die Erfordernisse eines rojektes in einer Organisation abstimmen. orraussetzungen für die Teilnahme Algorithmen und rogrammierung eite 37 von 76

38 Modul: oftwaretechnik oftwaretechnik 1 Fachabschluss: rüfungsleistung schriftlich 90 min Art der Notengebung: Gestufte Noten prache: Deutsch flichtkennz.: flichtfach Turnus:Wintersemester Fachnummer: rüfungsnummer: Fachverantwortlich: Univ.-rof. Dr.-Ing. Armin Zimmermann Leistungspunkte: 3 Workload (h): 90 Anteil elbststudium (h): 56 W: 3.0 Fakultät für Informatik und Automatisierung Fachgebiet: W nach Fachsemester Lernergebnisse / Kompetenzen 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F Fachkompetenz: Die tudierenden erwerben grundlegendes Wissen über orgehens- und rozessmodelle der oftwareentwicklung, sowie über deren Methodik und Basiskonzepte. ie können größere Entwicklungsaufgaben strukturieren, Lösungsmuster erkennen und anwenden, und verstehen den Entwurf von der Anforderungsermittlung bis hin zur Implementierung. Methodenkompetenz: Den tudierenden wird Entscheidungskompetenz hinsichtlich möglicher rinzipien, Methoden und Werkzeuge des ingenieurmäßigen oftwareentwurfs vermittelt. ystemkompetenz: Die tudierenden verstehen das grundlegende Zusammenwirken unterschiedlicher oftwareentwicklungsphasen; anwendungsorientierte Kompetenzen bezüglich Modellierungsfähigkeit und ystemdenken werden geschult. ozialkompetenz: Die tudierenden verfügen über Fähigkeiten zur entwicklungsbezogenen, effektiven Teamarbeit. orkenntnisse Algorithmen und rogrammierung Inhalt In der Lehrveranstaltung werden grundlegende Methoden, Modelle und orgehensweisen der oftwaretechnik bzw. des oftware Engineering erlernt. orrangig wird die objektorientierte ichtweise betrachtet, und in den Übungen anhand praktischer Beispiele vertieft. Für Implementierungsbeispiele wird vor allem JAA verwendet. - Einführung - Modellierungskonzepte. Überblick Modellierung. klassische Konzepte (funktional, datenorientiert, algorithmisch, zustandsorientiert). Grundlagen Objektorientierung. Unified Modeling Language (UML) - Analyse. Anforderungsermittlung. Glossar, Geschäftsprozesse, Use Cases, Akteure. Objektorientierte Analyse und ystemmodellierung. Dokumentation von Anforderungen, flichtenheft - Entwurf. oftware-architekturen. Objektorientiertes Design 2236 eite 38 von 76

39 . Wiederverwendung (Design atterns, Komponenten, Frameworks, Bibliotheken) - Implementierung. Konventionen und Werkzeuge. Codegenerierung. Testen - orgehensmodelle. Überblick, Wasserfall, piralmodell, -Modell XT, RU, X - rojektmanagement. rojektplanung. rojektdurchführung Medienformen orlesungsfolien, auf den Webseiten verfügbar Übungsaufgaben, auf den Webseiten verfügbar Literatur Brügge, Dutoit: Objektorientierte oftwaretechnik. earson 2004 Balzert: Lehrbuch der oftware-technik - Basiskonzepte und Requirements Engineering. sowie ergänzende Literatur, siehe Webseiten und orlesung verwendet in folgenden tudiengängen Bachelor Informatik 2013 Bachelor Ingenieurinformatik 2013 Bachelor Wirtschaftsinformatik 2013 Master Mathematik und Wirtschaftsmathematik 2013 ertiefung AM Master Mathematik und Wirtschaftsmathematik 2013 ertiefung WM eite 39 von 76