Ergänzung zum Modulhandbuch. Gültig für das Sommersemester 2010

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1 Ergänzung zum Modulhandbuch Gültig für das Sommersemester 2010 des Bachelor- und Masterstudiengangs Angewandte Informatik zu den Prüfungs- und Studienordnungen von 2007 und 2008 Institut für Informatik an der Universität Bayreuth (Version 18. Juni 2010) Foto: Fa. Riegg & Partner

2 Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis Teilbereich Informatik Bachelor- / Master-Ebene...3 INF 205: Software Engineering II Master-Ebene...6 INF 319: Diskrete Algorithmen II 7 2. Anwendungsgebiet Unweltinformatik Master-Ebene...10 UI 306: Zeitreihenanalyse und Multivariate Statistik 11 UI 307: Entwicklung von Simulationsmodellen (vertieft) 13

3 1. Teilbereich Informatik 1.1 Bachelor- / Master-Ebene Dieser Abschnitt umfasst Module aus dem Bereich der Informatik, welche entweder im Bachelor- oder im Master-Studiengang belegt werden können. Module können nicht in beiden Studiengängen belegt werden. Kennung Kennung Modul LP SWS Semester PSO 07 PSO 08 INF A09 INF 205 Software Engineering II 5 2V + 1Ü SS

4 INF 205: Software Engineering II Kürzel: INF 205 Englischer Name: Anmerkungen: Software Engineering II Nachfolgemodul von INF 308 Entwicklung großer Softwaresysteme Nr. Veranstaltung SWS Lehrveranstaltungen: Semester: 3 SWS insgesamt. 1 Software Engineering II - Vorlesung 2 2 Software Engineering II - Übung 1 beliebig Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. Bernhard Westfechtel (Lehrstuhl für Angewandte Informatik I) Sprache: Zuordnung Curriculum: Lehrform / SWS: Arbeitsaufwand: Angebotshäufigkeit: deutsch Angewandte Informatik (Bachelor Angewandte Informatik (Master) Computer Science (Master) Vorlesung 2 SWS, Übung 1 SWS 150 h Gesamt (45 h Präsenz, 75 h Vor-/Nachbereitung, 30 h Prüfungsvorbereitung) jedes Jahr im Sommersemester Leistungspunkte: 5 Vorausgesetzte Module: INF Software-Engineering Voraussetzungen: - Lernziele/Kompetenzen: Inhalt: Studien- /Prüfungsleistungen: Medienformen: Literatur: Vermittlung von methodischen Kompetenzen und Projektmanagement-Kompetenzen. Gängige Prozessmodelle zur Softwareentwicklung werden vermittelt, angewendet und diskutiert. Dadurch sollen Studierende auf den Einsatz in der industriellen Praxis vorbereitet werden, die in Softwareentwicklungsprozessen eine immer größere Rolle spielen. Das Capability Maturity Model: Reifegrade, Prozessverbesserung Der Personal Software Process: Planen und Messen des persönlichen Prozesses Agile Softwareentwicklung: Extreme Programming Rational Unified Process: Objektorientierte Softwareentwicklung mit der UML V-Modell: Vorgehensmodell für Softwareentwicklung Werkzeugunterstützung für Softwareentwicklungs-prozesse: Projektmanagementsysteme, Konfigurationsverwaltungssysteme, prozesszentrierte Umgebungen Beispiele für Übungen werden so weit wie möglich aus den Anwendungsbereichen übernommen. Teilprüfung Multimedia-Präsentation K. Beck, C. Andres: Extreme Programming Explained, Addison-Wesley, 2005 B. Boehm, R. Turner: Balancing Agility and Discipline, Addison-Wesley, 2005

5 INF 205: Software Engineering II P. Kruchten: The Rational Unified Process, Addison-Wesley, 2004 C. Paulk, C.V. Weber, B. Curtis, M.B. Chrissis: The Capability Maturity Model: Guidelines for Improving the Software Process, Addison-Wesley, 1995 W. Humphrey: PSP A Self-Improvement Process for Software Engineers, Addison- Wesley, 2005 R. Höhn, Stephan Höppner: Das V-Modell XT, Springer, 2008

6 1.2 Master-Ebene Kennung PSO 07 Kennung PSO 08 Modul LP SWS Semester INF S14 INF 319 Diskrete Algorithmen II 5 2V + 1Ü SS

7 INF 319: Diskrete Algorithmen II Kürzel: INF 319 Englischer Name: Discrete algorithms II Anmerkungen: - Nr. Veranstaltung SWS Lehrveranstaltungen: Semester: Modulverantwortliche(r): Sprache: Zuordnung Curriculum: Lehrform / SWS: Arbeitsaufwand: Angebotshäufigkeit: 3 SWS insgesamt. 1 Graphen- und Netzwerk-Algorithmen II Vorlesung 2 2 Graphen- und Netzwerk-Algorithmen II Übung 1 beliebig PD Dr. Sascha Kurz (Lehrstuhl für Wirtschaftsmathematik) deutsch Mathematik (Diplom, Master) Angewandte Informatik (Master) Wirtschaftsmathematik (Diplom) Technomathematik (Diplom) Vorlesung 2 SWS Übung 1 SWS 120 h: 45 h Präsenz, 60 Vor- und Nachbereitung der Lehrveranstaltung, 15 h Prüfungsvorbereitung Jedes Jahr im Sommersemester Leistungspunkte: 5 Vorausgesetzte Module: INF 310 Diskrete Algorithmen I Voraussetzungen: - Lernziele/Kompetenzen: Inhalt: Studien- /Prüfungsleistungen: Medienformen: Literatur: Mathematische Modellierung von praktischen Optimierungsproblemen mit Hilfe von Graphen und den zugehörigen Algorithmen. Entwicklung und Implementierung von (Approximations-)Algorithmen zur Lösung praktischer Probleme. Für viele kombinatorische Optimierungsprobleme hat sich herausgestellt, dass sie (gehen wir von P!=NP aus) vermutlich nicht durch schnelle exakte Algorithmen gelöst werden können, weshalb man sich mit Näherungslösungen zufrieden geben muss. Ein Algorithmus besitzt für ein Problem eine konstante Gütegarantie c, wenn zu jeder Eingabe in Polynomialzeit eine Lösung berechnet werden kann, deren Zielfunktionswert höchstens c Mal so viel (bei Minimierungsproblemen) wie der einer Optimallösung beträgt. In der Vorlesung werden Approximationsalgorithmen vorgestellt, die für eine Reihe populaerer Optimierungsprobleme beweisbar gute Loesungen in vertretbarer Zeit berechnen. Behandelt werden u.a. die Themen Primal-Dual-Methode, LP-Rounding und die Optimierungsprobleme Traveling Salesman, Steinerbaum, Bin-Packing, Facility Location und K-Median. Teilprüfung Tafel, Folie, Rechner K. Jansen und M. Margraf: Approximative Algorithmen und Nichtapproximierbarkeit,

8 INF 319: Diskrete Algorithmen II de Gruyter, 2008 D. Hochbaum (ed.): Approximation Algorithms for NP-Hard Problems, PWS Publishing Company, 1997 V. V. Vazirani: Approximation algorithms, Springer 2001 R. Wanka: Approximationsalgorithmen, Teubner, 2006

9 2. Anwendungsgebiet Unweltinformatik

10 2.1 Master-Ebene Kennung Kennung Modul LP SWS Sem. Vorauss. PSO 07 PSO 08 UI S05 UI 306 Zeitreihenanalyse und Multivariate Statistik 4 1V + 1Ü + 2P WS/SS UI S06 UI 307 Entwicklung von Simulationsmodellen (vertieft) 5 1V + 2P WS

11 UI 306: Zeitreihenanalyse und Multivariate Statistik Kürzel: UI 306 Anmerkungen: - Lehrveranstaltungen: Nr. Veranstaltung SWS 4 SWS insgesamt: Nr. 3 und entweder Block Nr. 1 und 2 oder Block Nr. 4 und 5 1 Zeitreihenanalyse Vorlesung 1 2 Zeitreihenanalyse Übung 1 3 Praktikum zur Zeitreihenanalyse und zur Multivariaten Statistik 2 4 Multivariate Statistik Vorlesung 1 5 Multivariate Statistik Übung 1 Semester: 2 oder 3 Modulverantwortliche(r): Sprache: Zuordnung Curriculum: Lehrform / SWS: Arbeitsaufwand: Angebotshäufigkeit: Prof. Dr. Michael Hauhs (Lehrstuhl für Ökologische Modellbildung) deutsch Angewandte Informatik (Master) Vorlesung 1 SWS, Übung 1 SWS, Praktikum 2 SWS Insgesamt 120 h: Präsenz 60 h, Vor- und Nachbereitung der Lehrveranstaltungen 30 h, Klausurvorbereitung 30 h. Entweder im Wintersemester mit Schwerpunkt auf Zeitreihenanalyse oder im Sommer mit Schwerpunkt auf multivariater Statistik Leistungspunkte: 4 Vorausgesetzte Module: - Weitere Voraussetzungen: Lernziele/Kompetenzen: Inhalt: Studien- /Prüfungsleistungen: Grundkenntnisse in einer Programmiersprache In diesem Modul sollen die Studierenden lernen, typische Umweltzeitreihen eigenständig auszuwerten, zu analysieren und zu bewerten. Es wird anhand der Übungsbeispiele eine Einführung in Sprache R gegeben. In diesem Modul werden die Verfahren der linearen und nicht-linearen Zeitreihenanalyse vorgestellt und anhand verschiedener Datensätze des Umweltmonitorings eingeübt. Neben den klassischen Verfahren (Auto- und Kreuzkorrelation, Trendanalyse, Fourieranalyse, ARIMA-Modelle) liegt der Schwerpunkt auf modernen, größtenteils nicht-linearen Methoden (Wiederkehranalyse, Singuläre Systemanalyse, Wavelets, Selbstorganisierende Netze, Mehrschicht-Perzeptrons, etc.). Die Auswahl der Verfahren kann wechseln und richtet sich nach den Interessen der Studierenden und den aktuellen Forschungsprojekten. In der Vorlesung werden die einzelnen Verfahren vorgestellt und in den Übungen anhand kurzer Zeitreihen exemplarisch angewendet. Der zweite Teil des Moduls besteht aus einem Block-Praktikum. Im Praktikum sollen die dem vorgegebenen, umfangreichen Datensatz angemessenen Methoden ausgewählt, angewendet und die Ergebnisse im Vergleich der verschiedenen Verfahren interpretiert werden. Die Analysen sind abschließend in einem Vortrag vorzustellen und zu diskutieren. Teilprüfung

12 UI 306: Zeitreihenanalyse und Multivariate Statistik Medienformen: Literatur: Multimedia-Präsentation Hipel, K.W. & McLeod, A.I. (1994) Time series modelling of water resources and environmental systems, Elsevier

13 UI 307: Entwicklung von Simulationsmodellen (vertieft) Kürzel: UI 307 Anmerkungen: - Lehrveranstaltungen: Nr. Veranstaltung SWS 3 SWS insgesamt. 1 Entwicklung von Simulationsmodellen Vorlesung 1 2 Entwicklung von agentenbasierten Modellen (vertieft) Praktikum 2 Semester: 2 oder 4 Modulverantwortliche(r): Sprache: Zuordnung Curriculum: Lehrform / SWS: Arbeitsaufwand: Angebotshäufigkeit: Prof. Dr. Michael Hauhs (Lehrstuhl für Ökologische Modellbildung) deutsch Angewandte Informatik (Master) Vorlesung 1 SWS, Praktikum 2 SWS 150 h: 45 h Präsenz,60 h Vor- und Nachbereitung der Lehrveranstaltungen, 45 h Klausurvorbereitung Jährlich im Wintersemester Leistungspunkte: 5 Vorausgesetzte Module: - Weitere Voraussetzungen: Lernziele/Kompetenzen: Inhalt: Studien- /Prüfungsleistungen: Medienformen: Literatur: - Die Studierenden lernen, einfache Modelle zu konzipieren und zu erstellen, mit denen das Verhalten von Agenten in ökologischen Systemen simuliert werden kann. Die entsprechende Software, die dazu als Entwicklungsumgebung zur Verfügung gestellt wird, soll in ihren Grundzügen verstanden sein. Die Möglichkeiten und Limitationen von Simulationen sollen in diesem Kontext von den Studierenden interpretiert werden können. Vermittelt werden Grundlagen für die Simulation von Entscheidungsverhalten in ökologischen und sozialen Systemen. Es werden Beispiele für interaktive Modelle der Ökosystemnutzung vorgestellt Am Beginn dieser Veranstaltung wird ein Simulationsprojekt vorgestellt und eine Einführung in die Entwicklungsumgebung gegeben. In dem Praktikum, wird das Simulationsprojekt bearbeitet. Begleitend findet ein Seminar statt, in dem größere Projekte anhand der Literatur, aber auch in Computer-Demonstrationen vorgestellt und diskutiert werden. Es bietet sich an, das Seminar mit einer Veranstaltung für Studierenden der Kulturwissenschaften oder Wirtschaftswissenschaften zu kombinieren, da dort ähnliche Simulationsmodelle verwendet werden. Teilprüfung Beamer und Tafel Grimm, V & Railsback, S. (2005) Individual based Modeling and Ecology, Princeton Univ Press

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