Courses Taught in English at the Faculty of Computer Science

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1 Courses Taught in English at the Faculty of Computer Science

2 Table of Content Welcome 2 Institutes and Programs at the Faculty 4: Computer Science 3 Academic calendar 4 Course Schedule 5 Course Descriptions 8 Assessment 36 Welcome Dear prospective exchange Students, We are pleased that you are interested in studying here at the Faculty of Computer Science (Faculty 4) at the University of Koblenz-Landau. This guide gives you an overview of courses in the Faculty of Computer Science which are likely to be taught in English. Additional information about the University that is relevant for exchange students can be found on the website of the International office: Specific Information for exchange students visiting the Faculty of Computer Science can be found here: Your departmental coordinators 2

3 Institutes and Programs at the Faculty 4: Computer Science The Faculty of Computer Science (FB4) at the University of Koblenz-Landau consists of 6 different institutes: Institute for Computer Science Institute for Computational Visualistics Institute for Information System Research Institute for Management Institute for Software Technology Institute for Web Science and Technology Together they offer the following degrees: Bachelor of Science in Computer Science Bachelor of Science in Computational Visualistics Bachelor of Science in Information Systems Bachelor of Science in Information Management Master of Science in Computer Science Master of Science in Computational Visualistics Master of Science in Information Systems Master of Science in Information Management Master of Science in E-Government Master of Science in Web Science Doctor of Philosophy Doctor of Natural Sciences Currently, only the Master in Web Science is offered completely in English. However all Institutes offer several courses in English and it is possible to make up an interesting study programme for your semester abroad. The credit system at the University of Koblenz is based on the ECTS system according to the Bologna model. 3

4 Academic calendar The academic year is divided into two semesters: the Winter Semester starting in early October and ending in late March and the Summer Semester starting in early April and lasting until late September. Every semester is divided into a period of approximately 15 weeks during which classes take place and a period during which no classes are held. A detailed overview can be found here https://www.uni-koblenz-landau.de/studium/stud-org/termine-fristen/termine-fristen/ (only available in German) Important dates for the Winter Semester Application deadline: May 31 Registration period: October 1 Orientation days: beginning in October Teaching period: usually from mid-october to late February Examination period: usually at the end of the teaching period End of semester: March 31 Important dates for the Summer Semester Application deadline: November 30 Registration period: April 1 Orientation days: beginning in April Lecture period: usually from mid-april to late July Examination period: usually at the end of the teaching period End of semester: September 30 4

5 Course Schedule Information regarding courses taught at the University can be obtained from KLIPS (our Course catalogue), which is available on the Internet at: https://klips.uni-koblenz-landau.de. If you click on the flag on the upper right corner on the webpage you can switch language to English. Also in the upper right corner you can see the semester in which you currently are browsing. You can change it by clicking on the little arrow button. Please keep in mind, that only current semesters are up to date. To find the lectures within the Faculty of Computer Science click on: Lectures/Course Overview/Koblenz/Fachbereich 4 Informatik You will see the following overview: Courses are then listed according to their study program they fit in. This means that one course can appear in more than one of the categories. The following courses may, or are usually offered in English: Modulnr. German Name English Name ECTS Sem.* Bachelor Level 04IN1010 Objektorientierte Programmierung und Modellierung 04IN1011 Programmiertechniken und - technologien 04IN1023 Grundlagen der funktionalen Programmierung Object-oriented programming and modeling 8 WS Programming techniques and technologies 6 SS Introduction to functional 6 SS Programming 04IN1024 Theorie der Programmiersprachen Programming Language Theory 6 WS 5

6 04WI1006 Empirische Methoden Empirical methods 6 SS 04WI WI Computer Supported Cooperative Work Enterprise Information Management Computer Supported Cooperative Work Enterprise Information Management 6 SS 6 SS Bachelor and Master Level 04CV2005 Pattern Recognition Pattern Recognition 6 SS 04IN1021 Web Retrieval Web Retrieval 6 n.r. 04IN2001 Nicht-klassische Logiken Non-classical logics 6 n.r. 04IN2002 Formale Spezifikation und Formal Specification and 6 n.r. Verifikation Verification 04IN2003 Vertiefung Rechnernetze Deepening computer networks 8 n.r. 04IN2005 Mensch-Maschine Kommunikation Human-Computer Interaction 6 SS 04IN2006 Automobile Systeme in der Automobile Systems in 6 3rd Automatisierung Automation 04IN2007 Echtzeitsysteme Real-Time Systems 6 3rd 04IN2008 Empirical Software Engineering Empirical Software Engineering 6 n.r. 04IN2012 Web Engineering Web Engineering 6 WS 04IN2019 Vertiefung Theoretische Advances in Theoretical 6 WS Informatik Computer Science 04IN2020 Jewels in Theory Jewels in Theory 3 n.r. 04IN2022 Advanced Data Modeling Advanced Data Modeling 6 SS 04IN2023 Semantic Web Semantic Web 6 n.r. 04IN2025 Social Web and Bibliometry Social Web and Bibliometry 6 SS 04IN2026 Introduction to Web Science Introduction to Web Science 8 SS 04IN2027 Network Theory and Dynamic Network Theory and Dynamic 6 SS Systems Systems 04IN2028 Machine Learning & Data Mining Machine Learning & Data Mining 6 SS 04IN2033 Entscheidungsverfahren für die Decision Procedures for 6 n.r. Verifikation Verification 04IN2034 Omega-Automaten Omega Automata 3 n.r. 04IN2037 Software Language Engineering Software Language Engineering 6 n.r. Master Level 04IM2006 Online Consumer Behaviour Online Consumer Behaviour 6 n.r. 04IM2007 Management für IMler Management for information 9 n.r. managers 04IM Internationales Management International Management 3 SS 04IM Management und Führung Management and Leadership 3 WS

7 04IM2008 New Product Development New Product Development 6 n.r. 04IM2009 Entrepreneurship, Technologie- Scientific Entrepreneurship and 6 n.r. und Innovationsmanagement Technology Transfer 04IM2010 Wissens- und Management of knowledge and 6 4th Kooperationsmanagement cooperation 04IM Internationale 3 SS Wirtschaftsbeziehungen 04IM2016 Vertiefung Investition und Deepening Investment and 6 n.r. Finanzierung III Financing III 04IM2018 Organizational Behavior and IT Organizational Behavior and IT 6 n.r. 04IN2042 Computational Social Science Computational Social Science 6 SS 04WI2001 Advanced Enterprise Information Management Advanced Enterprise Information Management 6 WS 04WI2005 Telekommunikationssysteme Telecommunication sytems 6 3rd 04WI2007 Forschungsmethoden Research Methods 6 3rd 04WI2008 Data Mining 1 Data Mining 1 6 4th 04WI2009 Data Mining 2 Data Mining 2 6 SS 04WI2010 E-Participation E-Participation 6 n.r. 04WI WI WI2014 Public Governance and Open Government Modellierung betrieblicher Informationssysteme Grundlagen der Verwaltungsinformatik Public Governance and Open Government Enterprise Architecture Modelling Introduction to Electronic Government 6 n.r. 6 SS 6 WS 04WI2015 Anwendungen der Verwaltungsinformatik Applications of e-government 6 3rd 04WI2016 Business Process Management Business Process Management 6 3rd 04WI2018 Integrated Business Design Integrated Business Design 6 4th 04WI2019 Business Software Business Software 6 SS 04WI2020 Business Collaboration Business Collaboration 6 n.r. 04WI2022 Informationsgesellschaft Information Society 6 n.r. 04WI2023 Digitale Rechte und E- Digital Rights and E-Transactions 6 SS Transaktionen * Indications about the semester are with no guarantee and subject to change WS = winter semester SS = summer semester n.r. = varying, offered irregularly 3 rd = every third semester 4 th = every fourth semester 7

8 Course Descriptions Below we provide more detail about specific courses, including the number, name, ECTS-Points, language and a brief description. To date most descriptions are in German. The English version will follow soon. 04IN1010: Objektorientierte Programmierung und Modellierung - Object-oriented programming and modeling Number 04IN1010 German Name Objektorientierte Programmierung und Modellierung English Name Object-oriented programming and modeling ECTS-Points 8 Description Die Studierenden sollen den praktischen Wert von präzisen Beschreibungen erkennen, verstehen, welche Rolle Abstraktion und Modellbildung innerhalb der Informatik spielen und den praktischen Umgang mit Rechnern anhand einer objektorientierten Sprache trainieren. Sie sollen Überblick über grundlegende Modellierungsmethoden für objektorientierte Systeme bekommen. Nach Abschluss dieses Moduls besitzen die Studierenden grundlegende Kenntnisse der UML und der objektorientierten Programmierung sowie einer objektorientierten Programmiersprache und sind in der Lage, kleine Programme selbstständig zu entwickeln. Zurzeit wird Java verwendet. I. Einführung o Informatik, Algorithmen, Programme, Programmiersprachen, Modell, Modellierung II. Visuelle Beschreibung von Modellen o Klassendiagramme, Anwendungsfalldiagramme, Sequenzdiagramme, Aktivitätsdiagramme III. Grundlagen der Programmierung o Syntaktische Beschreibung, Gültigkeit von Definitionen, Lebensdauer von Variablen, Programm- und Datenstrukturen, Datentypen, Referenzen, Klassen, Objekte IV. Objektorientierte Programmierung o Vererbung, Polymorphie, Schnittstellen, Objektorientierte Bibliotheken, Ausnahmebehandlung, Ereignisbehandlung V. Programmentwicklung o Spezifizieren, Implementieren, Effizienzanalyse, Testen, Verifizieren 04IN1011: Programmiertechniken und technologien - Programming techniques and technologies 8 Number 04IN1011 German Name Programmiertechniken und -technologien English Name Programming techniques and technologies Description Die Studierenden beherrschen die objektorientierte Programmierung einschliesslich wesentlicher Programmiertechniken und -technologien wie sie in der modernen Softwareentwicklung eine Rolle spielen. Die Studierenden sind insbesondere im Stande, Entwurfsmuster zu verwenden und typische APIs etwa in der GUI-, Web-, XML- oder Datenbankprogrammierung einzusetzen. Die Studierenden beherrschen interaktive, testgetriebene Entwicklung einschliesslich der Verwendung von Debuggern. Ausserdem kennen die Studierenden komplexere Probleme wie etwa die Schaffung von Brücken zwischen technischen Räumen (etwa: Objectware, Grammarware, Dataware) und den Einsatz fortgeschrittener Programmiertechnologien etwa für die Aspekt-orientierte, generative, Komponenten-orientierte, verteilte und nebenläufige Programmierung.

9 I. Erweiterbarkeit und Modularität II. III. IV. Entwurfsmuster XML-Verarbeitung Datenbankzugriff V. Parser und Pretty Printer VI. VII. VIII. IX. Object/XML Mapping Object/Relational Mapping Nebenläufige Programmierung Daten-parallele Programmierung X. Web-Programmierung XI. XII. XIII. XIV. Generative Programmierung Meta-Programmierung Aspekt-orientierte Programmierung Graphische Benutzungsoberflächen 04IN1023: Grundlagen der funktionalen Programmierung - Introduction to functional programming Number 04IN1023 German Name Grundlagen der funktionalen Programmierung English Name Introduction to functional programming Description Die Studierenden beherrschen das Paradigma der funktionalen Programmierung und eine entsprechende Programmiersprache wie etwa Haskell, Scheme, F# oder die funktionale Teilmenge von Scala. Die Studierenden können einfache algorithmische Probleme und Datenstrukturen funktional modellieren und können dabei Funktionen höherer Ordnung und Typkonstruktoren wie etwa Funktoren, Monaden und Monoiden einsetzen. Die Studierenden kennen typische Szenarien der funktionalen Programmierung etwa im Kontext der Daten-/Web- oder parallelen Programmierung. I. Einführung und Motivation II. Algebraische Datentypen III. Abstrakte Datentypen IV. Typkonstruktoren V. Anonyme Funktionen VI. Funktionen höherer Ordnung VII. Monoiden VIII. Funktoren IX. Monaden X. Gleichungsbasiertes Schließen XI. Bibliotheken von Kombinatoren XII. Anwendungen der funktionalen Programmierung 04IN1024: Theorie der Programmiersprachen - Programming Language Theory Number German Name English Name 04IN1024 Theorie der Programmiersprachen Programming Language Theory 9

10 Description Die Studierenden beherrschen die Verwendung von formalen Grammatiken und operationalen sowie denotationalen Semantikbeschreibungen zur Formalisierung von Programmiersprachen einschliesslich von wichtigen Eigenschaften wie Typsicherheit. Sie verstehen grundlegende Kalküle aus dem Bereich der Theorie der Programmiersprachen wie etwa das Lambda-Kalkül und Ansätze für Prozessalgebren und sie können insbesondere Varianten dieser Kalküle erstellen und diese in logischen oder funktionalen Programmen umsetzen. I. Überblick und Motivation II. Konkrete und abstrakte Syntax III. Natürliche Semantik IV. Strukturierte, operationale Semantik V. Semantik imperativer Sprachen VI. Semantik objektorientierter Sprachen VII. Semantik funktionaler Sprachen VIII. Typsysteme IX. Typsicherheit X. Prozessalgebren XI. Denotationale Semantik XII. Programmanalyse XIII. Ausführbare Semantikbeschreibungen 04WI1006: Empirische Methoden - Empirical methods Number 04IN1006 German Name Empirische Methoden English Name Empirical methods Description Ziel des Moduls ist eine Einführung in die Forschungsmethoden der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften mit einer besonderen Betonung des empirischen Forschungsprozesses, der Datenerhebungsmethoden und der Methoden der statistischen Auswertung. Im Mittelpunkt des empirischen Forschungsprozesses steht dabei die theoretische Konzeption einer empirischen Untersuchung, Hypothesenbildung, Operationalisierung etc.. Im Rahmen der Datenerhebungsmethoden werden insbesondere Aspekte der Frageformulierungen und der Fragebogengestaltung im Rahmen von Off-/Online-Befragungen und Interviews behandelt. Die Einführung in Datenanalysemethoden umfasst die Behandlung einfacher, univariater Verfahren, an die sich im nachfolgenden Semester die bi- und multivariaten Verfahren im Modul "Statistik für Informationsmanager" anschließen. I. Theorie und Methoden der Wissenschaften o Methoden der Theoriebildung; Rolle von Modellierung und Simulation o Die Wirtschafts- und Sozialwissenschaften als empirische Wissenschaften o Themen und Fragestellungen der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften o Induktion and Deduktion o Beobachtung, Messung und Experiment in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften II. Befragungsmethoden o Formen der Befragung o Fragtechniken/Fragebogenentwicklung o Stichprobenziehung III. (Einfache)Statistische Auswertungen o Datenvorverarbeitung o Univariate Datenanalyse o Einführung in die Inferenzstatistik 10

11 04WI1011: Computer Supported Cooperative Work Number 04WI1011 German Name Computer Supported Cooperative Work English Name Computer Supported Cooperative Work Description On successful completion of the course a good student will able to explain and provide examples of: I. the functionality and business applications of current technologies and tools to support collaborative work II. the risks and benefits arising from the use of collaborative technologies in organisations III. the ways an organisation can use collaborative technologies to support communication, coordination, cooperation and content management IV. the information management and business processes associated with the use of collaborative technologies The lecture provides an introduction to the theories and frameworks relevant to the study of CSCW, an overview of the business issues and challenges organisations face when orchestrating CSCW and an up-to-date analysis and critique of current technologies, tools and methods for supporting collaborative work. I. Designing the collaborative workplace (personas/scenarios) II. Communication - The nature of interaction online III. Cooperation/collaboration supporting distributed work IV. Co-operation/collaboration knowledge sharing V. Coordination automating work VI. Content combination - dashboards/mashups etc. VII. Content management I - Managing digital content VIII. Content management II- Organising information/tagging etc. IX. Compliance: Legal, risk and compliance issues X. Contribution & Change: Managing Change and Deriving Benefits from collaborative technologies 04WI1015: Enterprise Information Management Number 04WI1015 German Name Enterprise Information Management English Name Enterprise Information Management Description On completion of this course a good student will understand the key challenges organisations face when managing the growing universe of digital information and the information compliance issues associated with information lifecycle management. Specifically students should be able to explain: I. the challenges associated with managing complex information resources and propose appropriate solutions to these challenges II. the key functionality and architectures of electronic document and records management systems and be able to recommend a suitable technology solution III. the major legal and compliance matters relating to the management and control of digital information assets This course provides an integrated view for managing the entire lifecycle of information, from its creation, organization, use and final archiving and/or destruction. Specific attention is paid to maximising the overall usefulness of information within an organisation and meeting increasingly 11

12 complex information compliance requirements. Topics covered include: I. Introduction to EIM II. Information lifecycle management III. Document and records management systems IV. Information asset management: o Information Governance and compliance o E-Discovery and information-related law 04CV2005: Pattern Recognition Number 04CV2005 German Name Pattern Recognition English Name Pattern Recognition Description Nach erfolgreichem Abschluss der Lehrveranstaltung werden die Studierenden in der Lage sein, ein Mustererkennungssystem für eine bestimmte Problemstellung vollständig zu konzipieren, so dass die Optimierung seine Bestandteile noch vor der Entwicklung (anhand von theoretischer Expertise) erfolgt. Die Lehrveranstaltung vermittelt aktuelle Algorithmen und Verfahren zur automatischen, computerbasierten Mustererkennung. Mustererkennung ist die Fähigkeit, in einer Menge von Daten Regelmäßigkeiten, Wiederholungen, Ähnlichkeiten oder Gesetzmäßigkeiten zu erkennen. Typische Beispiele für die zahllosen Anwendungsgebiete sind Spracherkennung, Texterkennung, Gesichtserkennung, oder die automatische Mülltrennung anhand spektrometrischer Aufnahmen. Dabei wird bewusst von der Art des zu interpretierenden Signals abstrahiert, um allgemeine Methoden zu vermitteln, die sowohl für Bilder als auch für Audio, Sprache, oder aber auch andere Signalarten eingesetzt werden können. Die Inhalte sind in zwei Kategorien unterteilt. Während im ersten Teil der Lehrveranstaltung die sog. Überwachten Algorithmen gezeigt werden, beschäftigt sich der zweite Teil mit den unüberwachten Methoden. Bei der überwachten Strategie erfolgt das Lernen anhand von bekannten und manuell kategorisierten Traininsbeispielen. Die unüberwachten Methoden erkennen die Regelmäßigkeiten in den Daten ohne dieses Vorwissen. Folgende Themen zu der überwachten Strategie werden in der Lehrveranstaltung vermittelt: Bayes Classifiers, Linear Classifiers, Nonlinear Classifiers, Feature Selection, Feature Generation, Template-Matching, Context- Dependent Classification. Bei den unüberwachten Methoden werden ausgewählte Clustering- Algorithmen gezeigt: Sequential Algorithms, Hierarchical Algorithms, Schemes Based on Function Optimisation. 04IN1021: Web Retrieval Number 04IN1021 German Name Web Retrieval English Name Web Retrieval Description A good understanding of tasks and challenges in information retrieval in a web setting, deep understanding of the theory of state-of-the-art retrieval models, thorough knowledge of algorithms and datastructures for managing and retrieving data in an IR system, ability to design, implement and evaluate a small scale web retrieval system. 12 The lecture will give an introduction in established retrieval models for text based documents, models that exploit the graph structure of the WWW, the topic of evaluating the performance of retrieval systems and related tasks like classification and clustering of web documents. The concepts communicated in the lecture will be applied in practical exercises and tutorials.

13 More specifically the lecture will cover the topics: I. Information seeking behaviour on the web and user models II. Evaluation of retrieval systems III. Boolean retrieval and essential data structures IV. Vector space retrieval model V. Probabilistic information retrieval models VI. Language models VII. Cross language retrieval VIII. Topic models IX. Web crawling X. Authority ranking XI. Document clustering and classification XII. Information extraction 04IN2001: Nicht-klassische Logiken - Non-classical logics Number 04IN2001 German Name Nicht-klassiche Logiken English Name Non-classical logics Description Die Studierenden kennen die wichtigsten nicht-klassischen Logiken, die in der Informatik von Bedeutung sind. Sie können diese zur Modellierung und Analyse von Systemen einsetzen, und sie beherrschen deduktive Techniken und Kalküle für nicht-klassische Logiken. I. Einführung o Geschichte der Logik o Wiederholung: klassische Logik II. Mehrwertige Logiken o Endlichwertige Logiken o Definition, Beispiele o III. Kalküle Modale Logiken o Einführung; Motivation; Beispiele o Syntax; Axiomsysteme; Beweisbarkeit o Semantik (Modale Algebren, Kripke Modelle) o Korrespondenztheorie o Normale modale Logiken o Entscheidbarkeit o Beschreibungslogiken o Modale Quantorenlogik o Kalküle für modale Logiken IV. Dynamische Logik V. Temporale Logiken o Lineare temporale Logik o Computation Tree Logic o Model Checking o Anwendungen 04IN2002: Formale Spezifikation und Verifikation Formal Specification and Verification Number 04IN2002 German Name Formale Spezifikation und Verifikation English Name Formal Specification and Verification 13

14 Language Description English Die Studierenden kennen verschiedene Methoden und Sprachen zur formalen Spezifikation von Software und können diese praktisch anwenden. Sie kennen Techniken zur deduktiven Verifikation von Software und verstehen deren logische Grundlagen. Sie können unter Einsatz entsprechender Werkzeuge die Korrektheit von Programmen formal verifizieren. I. Grundlagen o Aussagenlogik, Prädikatenlogik II. Spezifikation und Analyse o Modell-basierte Spezifikationen o Algebraische Spezifikation o Deklarative Modellierung III. Verifikation o Programmierungslogiken Hoare-Logik, Dynamische Logik, Temporale Logik o Model Checking o Deduktive Verifikation; Software Model Checking IV. Anwendungen, Beispiele 04IN2003: Vertiefung Rechnernetze - Deepening computer networks Number 04IN2003 German Name Vertiefung Rechnernetze English Name Deepening computer networks ECTS-Points 8 Description Die Studierenden verstehen die Wechselwirkung zwischen den administrierten Konfigurationen und den Mechanismen zur Selbstorganisation von globalen Rechnernetzen. Sie können überregionale Netzwerke administrierten und die Eigenschaften drahtloser Netzwerke einschätzen. Sie sind im Stande, Entwicklungstendenzen im Bereich der Rechnernetze zu beurteilen. I. Dienstqualität o Staukontrolle, Garantierte/Differenzierte Dienste, Bandbreiten Makler II. NAT-Routing, Firewalls III. Interdomain-Routing o Boarder Gateway Protocol (BGP-4), Wegermittlung aufgrund von Attributen, Routing/Filtering o Policies, Transitverkehr, Authentifizierung, Multihoming, Inter-aktion zwischen Intra- und Interdomain-Routing-Mechanismen IV. Protokolle der nächsten Generation o Ipv6, BGP-6, V. Mobile Computing, IEEE , o IEEE e, UMTS, Roaming, RFID VI. Planung und Administration von Providernetzen, Sim-ulation von Rechnernetzen (VNMUL, Opnet), Management von Netzen mit SNMP und RMON 04IN2005: Mensch-Maschine Kommunikation - Human-Computer Interaction Number 04IN2005 German Name Mensch-Maschine Kommunikation English Name Human-Computer Interaction Description This course gives an introduction to Human-Computer Interaction (HCI) with specific focus on research methods. To this end, students gain theoretical knowledge about different aspects and methods needed in HCI for conducting user studies. The students will be empowered to apply this theoretical knowledge by conducting a user study in a small group of students. 14

15 This course first gives a brief introduction to the fundamentals of human-computer interaction. Subsequently, different aspects and methods in HCI will be considered that are needed to design, conduct, and report a user study. In detail, the students will gain theoretical knowledge about: - identifying a research hypothesis, - specifying the design of a study (conditions, evironments, tasks, etc.), - selecting appropriate means of measures (quantitative, qualitative), - designing questionaires, and - analyzing and reporting the results. The students will be empowered to apply the theoretical knowledge on research methods. To this end, they will design a user study in a small group. This group will actually run the data collection sessions of the study, analyze and report the results, and provide some conclusions. To this end, the user study will be documented in writing and video. Optionally, the course will introduce into further topics such as surveys, diaries, case studies, interviews, or focus groups. Prerequisite to this course is to work independently in a small group of students. 04IN2006: Automobile Systeme in der Automatisierung - Automobile Systems in Automation Number 04IN2006 German Name Automobile Systeme in der Automatisierung English Name Automobile Systems in Automation Description Die Studierenden lernen das Potenzial der Automatisierung von Transportaufgaben kennen und erschließen systematisch, aus welchen Komponenten softwaretechnische Lösungen aufgebaut werden können. Dazu verstehen sie die Grundlagen der Kinematik, der Positions- und Lageerfassung, der Berechung von Trajektorien, dem sicheren Verfolgen von Trajektorien und der Integration in Form von Software-Komponenten. Die Studierenden sind in der Lage, Automatisierungskonzepte zu entwerfen, diese auszugestalten und schließlich vor dem Hintergrund von Machbarkeit und Nutzen zu bewerten. I. Einführung o Aufgaben, Überblick über den technischer Stand II. Grundmodell der Automatisierung o Regelkreise, Übertragungsfunktionen, Kontrollierbarkeit, Stabilität, Autonomiemodelle III. Kinematik von Fahrzeugen o Lenkmechanik, kinematische Modellbildung, nicht-holonome Systemeigenschaften, Lie-Operator, Trajektorienberechung nach der Kettenmethode IV. Trajektorienplanung o Referenzarchitektur für die Trajektorienplanung, glatte Übergangskurven, Kurven mit glatter Krümmung, kanonische Manöver V. Trajektorienverfolgung o Referenzarchitektur für die Trajektorienverfolgung, Bestimmung von Zielpunkten, Schmiegekurven VI. Sicherheit beim autonomen Fahren o Referenzarchitektur für sicheres Fahren, Modellierung statischer und dynamischer Hindernisse, Hüllenbildung für Fahrzeuge, Verhinderung von Verklemmungen VII. Kommunikation und Ortung o Methoden der Positions- und Lagebestimmung, drahtgebundene Netze in Fahrzeugen, drahtlose Netzwerke für Fahrzeuge VIII. Operative Leistungsbewertung o Modellbildung für autonome Transportsysteme, Übertragung auf klassische Methoden der Leistungsanalyse und Bewertung IX. Softwaretechnik für automobile Systeme o Komponentenarchitektur, Interaktionsmechanismen für mobile Komponenten, Konzepte einer mobilen Komponentenbibliothek 15

16 04IN2007: Echtzeitsysteme - Real-Time Systems Number 04IN2007 German Name Echtzeitsysteme English Name Real-Time-Systems Description Die Studierenden begreifen den Querschnittscharakter des Fachgebietes Echtzeitsysteme. Im Einzelnen bedeutet dies, dass sie die einenden Eigenschaften des Fachgebietes wie Rechtzeitigkeit, Vorhersagbarkeit und Zuverlässigkeit erfassen und einordnen. Sie wenden die charakteristischen Methoden vorrangig aus den Fachgebieten Planung, Synchronisierung, Vernetzung und Verteiltheit an. Sie bewerten, in wie fern sich die stark abstrahierenden Methoden auf die konkreten Anwendungsszenarien abbilden lassen.en Fachgebieten Planung, Synchronisierung, Vertnetzung und Verteiltheit anwenden zu können. I. Einführung o Grundmodell eines Echtzeitsystems, Prozessmodell, Zeiten und Uhren, Anwendungsbeispiele II. Grundlagen der Prozessplanung o Modellbildung, Zyklische Planung, Grundlegende Planungsverfahren, Planen nach Spielräumen, Server-orientierte Planungsverfahren, Vergleich der Planungsverfahren III. Synchronisierung und Echtzeit o Echtzeitbetriebssysteme, Konzepte der Synchronisierung von Prozessen, Prioritätsumkehr, Protokolle zur Prioritätsvererbung und zur Prioritätsobergrenze IV. Rechnernetze und Echtzeit o Echtzeitspezifische Klassifizierung der Rechnetze, zeitbewertete Busprotokolle, Zeitbewertete Netzprotokolle, Integration in die Prozessplanung V. Weitere Themen o Rechnerarchitekturen, Mehrrechnerarchitekturen, Planung bei Mehrprozessorsystemen 04IN2008: Empirical Software Engineering - Empirical Software Engineering Number 04IN2008 German Name Empirical Software Engineering English Name Empirical Software Engineering Description Die Studierenden beherrschen empirische Methoden im Kontext des Software Engineering so dass sie wissenschaftliche Probleme in diesem Kontext durch die Anwendung von Nutzerstudien, explorativen Untersuchungen und anderen Formen der empirischen Forschung hinterfragen können und dies in einem einfachen Studentenprojekt demonstrieren. Besonderes Augenmerk liegt auf empirischen Fragenstellungen, welche die Verwendung von automatisierten Softwareanalysen beinhalten. I. Wissenschaftliche Methodik II. Beispiele von empirischen Studien III. Klassifizierung von empirischen Studien IV. Nutzerstudien V. Kontrollierte Experimente VI. Explorative Analyse VII. Entwurf von Experimenten VIII. Relevante Methoden der Softwareanalyse IX. Planung des Studentenprojekt X. Auswertung des Studentenprojekt 16

17 04IN2012: Web Engineering Number 04IN2012 German Name Web Engineering English Name Web Engineering Description The students understand the particuliarities of web engineering compared to classical software engineering. They have fundamental knowledge of the languages involved in web-based systems, and they are able to classify the most important technologies and tools used. They have deepened knowledge of software processes with respect to the area of web-based systems. I. Introduction o web applications, requirements, characteristics and quality goals II. World Wide Web o hypermedia, languages (html, xml), protocols and layers, application protocols, terminology, languages (http) III. Server-side Components o Application servers, frameworks, components, languages (php) IV. Client-side Components o browsers, plugins, languages (javascript) V. Web Development Process o requirements, modeling, architecture, quality assurance 04IN2019: Vertiefung Theoretische Informatik - Advances in Theoretical Computer Science Number 04IN2019 German Name Vertiefung Theoretische Informatik English Name Advances in Theoretical Computer Science Description Vertieftes Verständnis formaler Konzepte, der beweisbaren Grenzen der Berechenbarkeit und der Komplexität. I. Vertiefung Berechenbarkeit/Automaten/Formale Sprachen o Turingmaschinen; Berechenbarkeit o Generalisierte Modelle von Automaten (z.b. Büchi Automaten) o Logik und Automaten II. Komplexitätstheorie III. Anwendungen in der Informatik und Logik 04IN2020: Jewels in Theory Number 04IN2020 German Name Jewels in Theory English Name Jewels in Theory ECTS-Points 3 Description To give a fealing for beautiful results and their proofs in Theoretical Computer Science. I. Computing by guessing: the theorem of Immermann and Szelepcsà nyi II. Concurrent computation: the theorem of Lipton on exponential space hardness of Petri nets III. Parallel computation: the small universal self-reproducing cellular automaton of Banks IV. From Logic: Church's undecidability of predicate logic, Gödel's incompleteness of arithmetics, Büchi's decidability of S1S 17

18 04IN2022: Advanced Data Modeling Number 04IN2022 German Name Advanced Data Modeling English Name Advanced Data Modeling Description Students understand the logical foundations of database systems. They can apply logical foundations to new data models (XML, RDF, graph data formats) designing semantically complete and correct models and can derive implementations. They understand the advantages and disadvantages of different logics-based data modelling paradigms and are able to integrate corresponding systems into software. I. Foundations o Repetition: Relational model o Repetition: First order logics II. Minimal model semantics o Minimal models o Definite programmes o Stratification o Procedural semantics for minimal models o Well-founded semantics o Many valued models III. Answer set programming IV. Stable models o Models and techniques in answer set programming o Implementation techniques o The DLV System 04IN2023: Semantic Web Number 04IN1011 German Name Semantic Web English Name Semantic Web Description The student should be enabled to design and develop semantic Web applications. The student should be enabled to progress Semantic Web technologies in order to broaden and facilitate their use. The student should be enabled to understand the interaction of different standards, their technical implications as well as the social processes that underly various Semantic Web applications. 18 I. Foundations o Problems o Basic approach II. Languages o RDF o OWL o Rule Languages III. Ontologies o Applications o Modeling trade-offs o Foundational Ontologies o A Core Ontology for Software IV. Semantic Annotation o Re-using Databases o Information Extraction o Multimedia Annotation V. Ontology Alignment o Information Flow

19 o Learning Alignments 04IN2025: Social Web and Bibliometry Number 04IN2025 German Name Social Web and Bibliometry English Name Social Web and Bibliometry Description In this course, students will get a systematic overview about applications on the Social Web. The lecture will identify and discuss typical and repeating interaction pattern and regularities in Social Web applications like Facebook, Flickr, Youtube, Twitter. The second part will present the basics of the information science discipline Bibliometrics. We will show how bibliometric methods can be applied on Social Web data. I. What is the Social Web? Applications; Typical interactions; Typical distributions; APIs; Data gathering; II. What is Bibliometrics? Foundations; Bradford Law; Lotka Law; Citation Analysis; III. Methods of Bibliometrics; IV. Application of bibliometric methods in bibliographic data; V. Analysis of Social Web data with bibliometric methods; VI. Conclusion 04IN2026: Introduction to Web Science Number 04IN2026 German Name Introduction to Web Science English Name Introduction to Web Science ECTS-Points 8 Description The student should acquire an understanding of the Web as a complex socio-technical system. He should be able to relate problems and opportunities incurred in this system to the technical, social and economical foundations of the Web. He should be capable of choosing different research methods suitable for various challenges in understanding and engineering the Web. I. History of the Web o Pre-Web: Memex, Hypertext, Internet, usenet, ftp, gopher o Web 1.0, Web 2.0, Web 3.0 o Social and economic growth II. Web Science and Web Science Methodologies o Descriptive, prescriptive, normative scientific methods: What are descriptions and models of the Web? What are the prerequisities for specific objectives (e.g. no government by single institution)? o Quantitative analytical and predictive methods o Simulation III. Web Architecture and Major Applications o http, HTML, Internet, web server, browser, transactions o User generated content, blogs, wikis, folksonomies, social networks o Semantic Web summary: XML, RDF, OWL, microformats, microdata o Web security IV. Web Government o Institutions: W3C, IETF, ICANN o Government: Privacy laws, Copyright laws o Principles and attacks: net neutrality, censorship V. Web Content o Media and standards 19

20 o Language and cultural diversity o Generative models o Rhethoric models in the Web o Web annotations (Tagging, metadata, Rich Snippets) VI. Web and User Behavior/HCI o Navigation behavior o Search behavior o Recommendations VII. Web and Social Behavior o Web reflecting social behavior o Web affecting social behavior VIII. Web Structure o Link Structure, small world o Social network sites o Blogosphere IX. Web Analysis o Web measurements (size, performance, ) o Crawlers o Search engines o Web archiving X. Web Economics o Advertisement, including cross site advertisements and search o Auctioning in search and online auctions 04IN2027: Network Theory and Dynamic Systems Number 04IN2027 German Name Network Theory and Dynamic Systems English Name Network Theory and Dynamic Systems Description The student should become enabled to understand the structure and the dynamics of network models and how to apply them to structures of artefacts and human behaviors in the World Wide Web. 20 I. Graph Theory and Social Networks a. Paths b. Core network measures c. Strong and weak ties d. Homophily and link prediction e. Taxonomy of network types II. Game Theory a. Definition of a game b. Best responses and Nash equilibrium c. Mixed strategies d. Pareto and Social Optimality e. Modeling network traffic using game theory f. Tragedy of the commons III. Information Networks and the World Wide Web a. Structure of the Web b. Link analysis c. Sponsored search markets IV. Network dynamics: Population models a. Information cascades b. Economy with/without network effects c. Stability, Instability and Tipping points d. Power Laws and rich-get-richer phenomena e. Long tail V. Network dynamics: Structural models a. Diffusion

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