Rechnerarchitektur (CP: 5) Verantwortung: Klaus Rittmeier Prüfungsform:-Klausur bzw. mündliche Prüfung

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1 BA_KONTO (Berufsfeld II): Informationstechnik II (BINGP-BF 2-IT) Name / CP Modul Modulinformation 3. Semester: Berufliche Fachrichtung II (Informationstechnik) 0 cp 4. Semester: Berufliche Fachrichtung II (Informationstechnik) 0 cp 5. Semester: Berufliche Fachrichtung II (Informationstechnik) 0 cp 6. Semester: Berufliche Fachrichtung II (Informationstechnik) 0 cp Softwaretechnik (CP: 5) Verantwortung: Ronny Weinkauf Prüfungsform:Klausur (120 min) Programmierung I (CP: 5) Verantwortung: Uwe Schröter Prüfungsform:-Prüfungsvorleistung durch erfolgreiche Teilnahme an den Übungen -Umsetzung einer Implementationsaufgabe Diskrete Mathematik (CP: 5) Verantwortung: Andreas Spillner Prüfungsform:-Klausur Rechnerarchitektur (CP: 5) Verantwortung: Klaus Rittmeier Prüfungsform:-Klausur bzw. mündliche Prüfung Algorithmen und Datenstrukturen (CP: 5) Verantwortung: Uwe Schröter Prüfungsform:-Klausur -Praktikum Theoretische Informatik (CP: 5) Verantwortung: Michael Schenke Prüfungsform:Mündliche Abschlussprüfung (30 Min.) Betriebssysteme (CP: 5) Verantwortung: Rainer Winz Prüfungsform:-Klausur -Praktikum Datensicherheit, Informationstheorie und Codierung (CP: 5) Verantwortung: Uwe Heuert Prüfungsform:Klausur MT 1: (Software Engineering) SWS: 2 MT 2: Praktikum (Software Engineering) SWS: 2 MT 1: (Programmierung I) SWS: 2 MT 2: Übung (Programmierung I) SWS: 2 MT 1: (Diskrete Mathematik) SWS: 2 MT 2: Übung (Diskrete Mathematik) SWS: 2 (Rechnerarchitektur) SWS: 2 MT 2: Praktikum (Rechnerarchitektur) SWS: 2 MT 1: (Algorithmen und Datenstrukturen) SWS: 2 MT 2: Praktikum (Algorithmen und Datenstrukturen) SWS: 2 SWS: 4 MT 1: (Betriebssysteme) SWS: 2 MT 2: Übung (Betriebssysteme) SWS: 1 MT 3: Praktikum (Betriebssysteme) SWS: 1 (Datensicherheit) SWS: 1 Praktikum (Datensicherheit) SWS: 1 (Informationstheorie und Codierung) SWS: 2

2 Modul: Softwaretechnik MODULNUMMER Workload Credits Studiensemester Häufigkeit des Angebots Dauer 01/02 (IKS_B0002) 150 h Sem. LEHRVERANSTALTUNGEN Kontaktzeit Selbststudium geplante Gruppengröße MT 1 / Software Engineering / 2 SWS/30.0 h 45.0 h unbegrenzt MT 2 / Software Engineering / Praktikum 2 SWS/30.0 h 45.0 h unbegrenzt LERNERGEBNISSE (LEARNING OUTCOMES)/KOMPETENZEN Die Studierenden kennen die Grundlagen des Projektmanagements und können diese auf Softwareprojekte anwenden und alle Phasen des Lebenszyklus der Software im Vorgehen berücksichtigen. Sie kennen die wesentlichen Konzepte und Modelle der Softwareentwicklung mit dem Schwerpunkt des objektorientierten Ansatzes. Die Studenten lernen Möglichkeiten und Grenzen des CASE anhand konkreter Anwendungsbeispiele kennen und beurteilen. Die Studierenden erwerben folgende Kompetenzen: Die Studierenden sind in der Lage Softwareprojekte selbständig zu planen und durchzuführen. Sie sind sicher im Betrieb von Softwareanwendungen, deren Wartung und Weiterentwicklung Qualitätsmanagement bildet dabei eine Querschnittsfunktion. INHALTE Anforderungen an das Software Engineering Management von Softwareprojekten Vorgehensmodelle Anforderungsanalyse mit UML Entwurf mit UML Benutzerschnittstellen und dokumentation Validierung und Verifikation Qualitätsmanagement LEHRFORMEN Praktikum TEILNAHMEVORAUSSETZUNGEN Formal: Inhaltlich: keine keine PRÜFUNGSFORMEN Klausur (120 min) VORAUSSETZUNGEN FÜR DIE VERGABE VON KREDITPUNKTEN VERWENDUNG DES MODULS (IN ANDEREN STUDIENGÄNGEN) Ingenieurpädagogik - 3. Semester: Berufliche Fachrichtung II (Elektrotechnik) (BINGP) PO Engineering - 5. Semester (BENG) Wirtschaftsingenieurwesen (Dualer Studiengang) - 5. Semester: Informatik (BWIW-7) Wirtschaftsinformatik - 5. Semester (BWI) Informatik und Kommunikationssysteme - 1. Semester (MIKS) Angewandte Informatik - 1. Semester (BAIN-7) Technische Redaktion und E-Learning-Systeme - 3. Semester: Wahlpflichtmodule Informatik I (BTREL) STELLENWERT DER NOTE FÜR DIE ENDNOTE MODULBEAUFTRAGTE/R: HAUPTAMTLICH LEHRENDE: Modulverantwortung: Prof. Dr. Ronny Weinkauf Ronny Weinkauf

3 Modul: Softwaretechnik SONSTIGE INFORMATIONEN Medienformen Arbeit am PC Literatur Sommerville: Software Engineering, Pearson Studium, 2012, ISBN-13: Grechenig: Softwaretechnik : mit Fallbeispielen aus realen Entwicklungsprojekten, Pearson Studium, 2009, ISBN-13: Kleukert: Grundkurs Software-Engineering mit UML : der pragmatische Weg, Vieweg Verlag, 2008, ISBN-13:

4 Modul: Programmierung I MODULNUMMER Workload Credits Studiensemester Häufigkeit des Angebots Dauer 01 (IKS_B0001) 150 h 5.0 WS 1 Sem. LEHRVERANSTALTUNGEN Kontaktzeit Selbststudium geplante Gruppengröße MT 1 / Programmierung I / 2 SWS/30.0 h 45.0 h 40 MT 2 / Programmierung I / Übung 2 SWS/30.0 h 45.0 h 20 LERNERGEBNISSE (LEARNING OUTCOMES)/KOMPETENZEN Die Studierenden lernen die grundlegenden Programmierparadigmen, einfache und komplexe Datentypen, Steuer-strukturen, Iterationen und die Verfahren der Dateiarbeit kennen. Sie besitzen die Fähigkeit, diese Kenntnisse in eigenen Programmen anzuwenden, diese zu strukturieren und zu implementieren. Sie können die Leistungsfähigkeit von komplexen Programmsystemen abschätzen und beurteilen Die Studierenden haben die Fähigkeit erworben, Modelle und Methoden anzuwenden und Querverbindungen zwischen ihnen zu ziehen. Sie sind sensibilisiert für die Notwendigkeit abstrakter Beschreibungen und fähig zur Arbeit mit ihnen. INHALTE Programmierparadigmen (Übersicht über prozedurale und objektorientierte Programmiersprachen, Vor- und Nachteile und Einsatzgebiete) Datentypen - elementare Datentypen, komplexe Datentypen, Adressen, Zeiger Steuerstrukturen/Iterationen/Schleifen Dateiarbeit - Textdateien, Binärdateien LEHRFORMEN Übung TEILNAHMEVORAUSSETZUNGEN Formal: Inhaltlich: Immatrikulation in BAIN Sicheres Beherrschen der Schulmathematik bis zur 10. Klasse PRÜFUNGSFORMEN Prüfungsvorleistung durch erfolgreiche Teilnahme an den Übungen Umsetzung einer Implementationsaufgabe VORAUSSETZUNGEN FÜR DIE VERGABE VON KREDITPUNKTEN Erfolgreiche Umsetzung einer Implementationsaufgabe Bestehen von Zwischentests und Umsetzung einer Implementationsaufgabe Benotung: 1,0 5,0 Die Note entspricht der Note der Abschlussprüfung VERWENDUNG DES MODULS (IN ANDEREN STUDIENGÄNGEN) Ingenieurpädagogik - 1. Semester: Informationstechnik 1 (BINGP) Engineering - 3. Semester (BENG) Wirtschaftsingenieurwesen (Dualer Studiengang) - 3. Semester: Informatik (BWIW-7) Angewandte Informatik - 1. Semester (BAIN-7) STELLENWERT DER NOTE FÜR DIE ENDNOTE 5/210 MODULBEAUFTRAGTE/R: HAUPTAMTLICH LEHRENDE: Modulverantwortung: Prof. Dr. Uwe Schröter Prof. Dr. Uwe Schröter SONSTIGE INFORMATIONEN Medienformen Übungen am Computer Literatur Goll JAVA als erste Programmiersprache. Teubner Wolmeringer Java lernen mit Eclipse 3, Galileo Press Heinisch Java als erste Programmiersprache. Teubner Abts Aufbaukurs Java Vieweg Steppan Einstieg in Java 5, Galileo Press Horstmann/Cornell Java 2 Band 1 und 2

5 Modul: Diskrete Mathematik MODULNUMMER Workload Credits Studiensemester Häufigkeit des Angebots Dauer 10 (IKS_B0010) 150 h 5.0 SS 1 Sem. LEHRVERANSTALTUNGEN Kontaktzeit Selbststudium geplante Gruppengröße MT 1 / Diskrete Mathematik / 2 SWS/30.0 h 45.0 h 20 MT 2 / Diskrete Mathematik / Übung 2 SWS/30.0 h 45.0 h 20 LERNERGEBNISSE (LEARNING OUTCOMES)/KOMPETENZEN Das Ziel der Lehrveranstaltung Diskrete Mathematik besteht in der anwendungsorientierten Vermittlung wichtiger theoretischer Grundlagen, von Modellen, Lösungskonzepten und Algorithmen der Diskreten Mathematik. Ein beträchtlicher Teil der in der Praxis auftretenden Probleme mit einem engen Bezug zur Informatik wird mit Hilfe von Modellen der Diskreten Mathematik beschrieben und mit den zugehörigen Algorithmen bearbeitet. Die Studierenden kennen wichtige mathematische Grundlagen aus den Gebieten der algebraischen Strukturen, der elementaren Zahlentheorie und der Graphentheorie, die für die Modellierung praktischer Probleme von zentraler Bedeutung Darüber hinaus kennen sie grundlegende Verfahren und Strategien zur Lösung derartiger Aufgaben. Die Studierenden lernen dabei wichtige Standardalgorithmen für typische Problemstellungen aus dem Gebiet der Diskreten Optimierung kennen. INHALTE Algebraische Strukturen Zuordnungs- und Rundreiseproblem: Mathematisches -Modell und Algorithmen Lineare Vektorräume lineare Codes Elementare Zahlentheorie und deren Anwendung in der -Kryptographie Grundbegriffe und Algorithmen der Graphentheorie Einführung in die Lineare Optimierung LEHRFORMEN Übung TEILNAHMEVORAUSSETZUNGEN Formal: Inhaltlich: Immatrikulation im Studiengang BAIN Lineare Algebra aus dem Modul Mathematik I PRÜFUNGSFORMEN Klausur VORAUSSETZUNGEN FÜR DIE VERGABE VON KREDITPUNKTEN Erfolgreiches Ablegen der Prüfung Benotung: 1,0 5,0 VERWENDUNG DES MODULS (IN ANDEREN STUDIENGÄNGEN) Ingenieurpädagogik - 4. Semester: Informationstechnik 4 (BINGP) Engineering - 4. Semester (BENG) Angewandte Informatik - 2. Semester (BAIN-7) STELLENWERT DER NOTE FÜR DIE ENDNOTE 5/210 MODULBEAUFTRAGTE/R: HAUPTAMTLICH LEHRENDE: Modulverantwortung: Prof. Dr. Andreas Spillner Jörg Seeländer

6 Modul: Diskrete Mathematik SONSTIGE INFORMATIONEN Medienformen Tafel Literatur Witt: Algebraische Grundlagen der Informatik, Vieweg Aigner: Diskrete Mathematik, Vieweg Steger: Diskrete Strukturen, Springer, Berlin Buchmann: Einführung in die Kryptographie, Springer, Berlin Schulz: Codierungstheorie, Vieweg Matthes: Algebraische Strukturen und Datensicherheit Mathematische Methoden der Kryptologie und Kodierungstheorie, Fachbuchverlag, Leipzig Krumke/Noltemeier: Graphentheoretische Konzepte und Algorithmen, Teubner Jungnickel: Graphs, Networks and Algorithms, Springer Dempe, Schreier: Operations Research Deterministische Modelle und Algorithmen, Teubner

7 Modul: Rechnerarchitektur MODULNUMMER Workload Credits Studiensemester Häufigkeit des Angebots Dauer 08/90 (IKS_B0008) 150 h 5.0 SS/WS 1 Sem. LEHRVERANSTALTUNGEN Kontaktzeit Selbststudium geplante Gruppengröße 1 / Rechnerarchitektur / 2 SWS/30.0 h 45.0 h 40 MT 2 / Rechnerarchitektur / Praktikum 2 SWS/30.0 h 45.0 h 20 LERNERGEBNISSE (LEARNING OUTCOMES)/KOMPETENZEN Die Studierenden kennen den Aufbau und die Funktionsweise eines Mikrorechners nach der Von-Neumann-Architektur. Sie haben Befehlssatzarchitektur, Interruptsystem und Speicherverwaltung eines PC kennen gelernt. Sie kennen die Softwareschichten zwischen Hardware und Betriebssystem. Die Studierenden verstehen das Zusammenwirken der Hardware-Komponenten, sowohl auf elektrotechnischer als auch auf Software- Ebene. Die Studierenden lernen unterschiedliche Bussysteme kennen und verstehen die Zusammenhänge zwischen hardwaremäßiger Implementierung und Performance. Durch das selbständige Lösen obligatorischer Aufgaben zur Assemblerprogrammierung wird insbesondere das Verständnis der Arbeitsweise einer CPU und diverser Peripheriebausteine gefördert. Die Studierenden können Hardwarekomponenten auf Assemblerebene programmieren. Sie sind in der Lage, Geschwindigkeitsabschätzungen vorzunehmen. Sie können Schnittstellenanforderungen an Hardwareentwickler formulieren. Sie können Lösungen auf Assemblerebene mit denen in Hochsprachen vergleichen und Vor- und Nachteile beurteilen. Auf der Basis ihres erworbenen Wissens sind sie in der Lage, sich in Assemblersprachen für beliebige Prozessoren einzuarbeiten. INHALTE Grundlagen der Codierung von numerischen und alphanumerischen Daten Aufbau und Funktionsweise eines Von-Neumann-Rechners Gegenüberstellung verschiedener Architekturen Aufbau einer x86-cpu; Registersatz, Maschinenbefehle, Speicherorganisation I/O-Mechanismen: Polling, Interrupt, DMA Mechanismus der Interruptbehandlung Speicherverwaltung, Speichermodelle Peripheriebausteine, Grafikadapter, Schnittstellen, Bussysteme Massenspeicher, Interfaces, Aufbau und Funktion eines Dateisystemes LEHRFORMEN Praktikum TEILNAHMEVORAUSSETZUNGEN Formal: Inhaltlich: Immatrikulation im genannten Studiengang Programmier Grundkenntnisse, Elektrotechnik Grundkenntnisse PRÜFUNGSFORMEN Klausur bzw. mündliche Prüfung VORAUSSETZUNGEN FÜR DIE VERGABE VON KREDITPUNKTEN Voraussetzung für die Zulassung zur Prüfung ist die erfolgreiche Absolvierung des Praktikums. Voraussetzung für die Vergabe der Kreditpunkte ist die bestandene Prüfung. Benotung:1,0 5,0 Die Note entspricht der Note der Abschlussprüfung VERWENDUNG DES MODULS (IN ANDEREN STUDIENGÄNGEN) Ingenieurpädagogik - 4. Semester: Berufliche Fachrichtung II (Elektrotechnik) (BINGP) Engineering - 4. Semester (BENG) Wirtschaftsingenieurwesen (Dualer Studiengang) - 6. Semester: Informatik (BWIW-7) Angewandte Informatik - 2. Semester (BAIN-7) Technische Redaktion und E-Learning-Systeme - 4. Semester: Wahlpflichtmodule Ergänzungsfächer II / Informatik II (BTREL) STELLENWERT DER NOTE FÜR DIE ENDNOTE MODULBEAUFTRAGTE/R: Modulverantwortung: Klaus Rittmeier

8 Modul: Rechnerarchitektur HAUPTAMTLICH LEHRENDE: Klaus Rittmeier SONSTIGE INFORMATIONEN Medienformen Tafel Folien Computerpräsentationen Hardware Anschauungsobjekte Online Skripte Literatur R. Kelch: Rechnergrundlagen, Fachbuchverlag Leipzig Chr. Märtin: Rechnerarchitekturen, Fachbuchverlag Leipzig J. Erdweg: Assemblerprogrammierung, Vieweg H. P. Messmer: PC-Hardware, Addison-Wesley

9 Modul: Algorithmen und Datenstrukturen MODULNUMMER Workload Credits Studiensemester Häufigkeit des Angebots Dauer 15 (IKS_B0118) 150 h 5.0 WS 1 Sem. LEHRVERANSTALTUNGEN Kontaktzeit Selbststudium geplante Gruppengröße MT 1 / Algorithmen und Datenstrukturen / MT 2 / Algorithmen und Datenstrukturen / Praktikum 2 SWS/30.0 h 2 SWS/30.0 h 45.0 h h 15 LERNERGEBNISSE (LEARNING OUTCOMES)/KOMPETENZEN Die Studenten kennen Standardalgorithmen für typische Problemstellungen aus den Bereichen Suchen, Sortieren, Graphen und Optimierung. Sie erwerben die Fähigkeit, Algorithmen anzuwenden, zu konstruieren und zu implementieren. Sie können die Leistungsfähigkeit von Algorithmen abschätzen und beurteilen. Sie beherrschen den Einsatz von abstrakten Datentypen wie Keller, Warteschlange oder Diktionär und ihre Implementierung mit Heaps, Bäumen oder Hash-Verfahren. Die Studenten sind sowohl vertraut mit Fragen der reinen Algorithmik und der Komplexitätsanalyse als auch mit Problemen objektorientierter Designtechniken. INHALTE Qualität von Algorithmen, Komplexitätsanalyse, asymptotische Analyse, Komplexitätsklassen elementare Datenstrukturen (Queue, Heap, etc.) Bäume (Binärbäume, B-Bäume, etc.) Graphen Suchen und Sortieren Optimierung Fallstudien LEHRFORMEN Praktikum TEILNAHMEVORAUSSETZUNGEN Formal: Inhaltlich: Immatrikulation BAIN Erfolgreicher Abschluss in: Programmierung, Rechnerarchitektur, Elektrotechnik und Physik PRÜFUNGSFORMEN Klausur Praktikum VORAUSSETZUNGEN FÜR DIE VERGABE VON KREDITPUNKTEN Erfolgreiche Bearbeitung der Praktikumsaufgaben Bestehen einer mündlichen Abschlussprüfung. Benotung:1,0 5,0 Die Note entspricht der Note der Abschlussprüfung VERWENDUNG DES MODULS (IN ANDEREN STUDIENGÄNGEN) Ingenieurpädagogik - 3. Semester: Informationstechnik 3 (BINGP) Engineering - 5. Semester (BENG) Wirtschaftsinformatik - 1. Semester (BWI) Angewandte Informatik - 3. Semester (BAIN-7) STELLENWERT DER NOTE FÜR DIE ENDNOTE 5/210 MODULBEAUFTRAGTE/R: HAUPTAMTLICH LEHRENDE: Modulverantwortung: Prof. Dr. Michael Schenke, Prof. Dr. Uwe Schröter Michael Schenke, Prof. Dr. Uwe Schröter

10 Modul: Algorithmen und Datenstrukturen SONSTIGE INFORMATIONEN Medienformen Beamer Tafel Literatur R.H.Güting: Algorithmen und Datenstrukturen, Teubner1992 A.Solymosi, U.Grude: Grundkurs Algorithmen und Datenstrukturen in Java 2002 T.H. Cormen, C.E. Leiserson, R.L. Rivest, C. Stein: IntroductiontoAlgorithms, Second Edition, MIT Press, McGraw-Hill, 2001 oder die bei Oldenbourg erschienene deutsche Fassung R. Sedgewick: Algorithmen, Pearson-Studium 1991

11 Modul: Theoretische Informatik MODULNUMMER Workload Credits Studiensemester Häufigkeit des Angebots Dauer 26 (IKS_B0155) 150 h 5.0 WS 1 Sem. LEHRVERANSTALTUNGEN Kontaktzeit Selbststudium geplante Gruppengröße 1 / / 4 SWS/60.0 h 90.0 h unbegrenzt LERNERGEBNISSE (LEARNING OUTCOMES)/KOMPETENZEN Die Studenten kennen sowohl die grundlegenden Maschinenmodelle, als auch die Standardmethoden zur Beschreibung formaler Sprachen. Sie sind sensibilisiert für die Notwendigkeit abstrakter Beschreibungen und fähig zur Arbeit mit diesen. Sie erwerben die Fähigkeit, die vorgestellten Modelle und Methoden anzuwenden und Querverbindungen zwischen ihnen zu ziehen. Sie lernen die Unlösbarkeit von Problemen zu beurteilen. INHALTE Reguläre Sprachen: Endliche Automaten Rechtslineare Grammatiken Reguläre Ausdrücke Kontextfreie Sprachen: Kontextfreie Grammatiken Kellerautomaten Ableitungsbäume Allgemeine Formale Sprachen: Allgemeine Grammatiken, Chomsky-Hierarchie Turingmaschinen, Entscheidbarkeit LEHRFORMEN TEILNAHMEVORAUSSETZUNGEN Formal: Inhaltlich: keine Diskrete Mathematik PRÜFUNGSFORMEN Mündliche Abschlussprüfung (30 Min.) VORAUSSETZUNGEN FÜR DIE VERGABE VON KREDITPUNKTEN Bestandene Prüfung. Benotung: 1,0 4,0 VERWENDUNG DES MODULS (IN ANDEREN STUDIENGÄNGEN) Ingenieurpädagogik - 3. Semester: Informationstechnik 3 (BINGP) Engineering - 5. Semester (BENG) STELLENWERT DER NOTE FÜR DIE ENDNOTE MODULBEAUFTRAGTE/R: HAUPTAMTLICH LEHRENDE: Modulverantwortung: Prof. Dr. Michael Schenke Michael Schenke

12 Modul: Theoretische Informatik SONSTIGE INFORMATIONEN Medienformen Beamer Tafel Literatur G.Vossen, K.U.Witt: Grundlagen der Theoretischen Informatik mit Anwendungen, Vieweg J.Hromkovic: TheoretischeInformatik, Teubner J.E.Hopcroft, R.Motwani, J.D.Ullman: Einführung in die Automatentheorie, Formale Sprachen und Komplexitätstheorie, Pearson Studium A. Asteroth, C. Baier: Theoretische Informatik, Pearson Studium

13 Modul: Betriebssysteme MODULNUMMER Workload Credits Studiensemester Häufigkeit des Angebots Dauer 19/20/88 (IKS_B0121) 150 h 5.0 SS 1 Sem. LEHRVERANSTALTUNGEN Kontaktzeit Selbststudium geplante Gruppengröße MT 1 / Betriebssysteme / 2 SWS/30.0 h 60.0 h 40 MT 2 / Betriebssysteme / Übung 1 SWS/15.0 h 15.0 h 20 MT 3 / Betriebssysteme / Praktikum 1 SWS/15.0 h 15.0 h 20 LERNERGEBNISSE (LEARNING OUTCOMES)/KOMPETENZEN Die Studierenden lernen die grundlegenden Konzepte und Funktionsweisen moderner Betriebssysteme sowie des Zusammenspiels von Hard- und Software in Theorie und Praxis kennen. Die Studierenden können Dienste eines Betriebssystems über die Anwenderschnittstelle nutzen. Sie haben die Fähigkeit erworben, systemnahe Software zu implementieren. Sie können die Leistungsfähigkeit eines Betriebssystems abschätzen und beurteilen. INHALTE Vordergrund/Hintergrundsysteme Prozesse und Threads Grundlagen und Zustände Problematik der kritischen Bereiche Interprozesskommunikation- und Synchronisation Scheduling Algorithmen Speicherbelegung Verfahren der Speicherallokation Swapping, Virtueller Speicher, Paging, Seitenersetzungsalgorithmen Ein- und Ausgabe Dateisysteme Deadlocks und Maßnahmen zur Verhinderung Praktikum im SUN-Kabinett unter UNIX LEHRFORMEN Übung Praktikum TEILNAHMEVORAUSSETZUNGEN Formal: Inhaltlich: Immatrikulation im genannten Studiengang keine PRÜFUNGSFORMEN Klausur Praktikum VORAUSSETZUNGEN FÜR DIE VERGABE VON KREDITPUNKTEN Erfolgreiche Bearbeitung der Praktikumsaufgaben Bestehen der Abschlussprüfung. Benotung:1,0 5,0 Die Note entspricht der Note der Abschlussprüfung VERWENDUNG DES MODULS (IN ANDEREN STUDIENGÄNGEN) Ingenieurpädagogik - 4. Semester: Informationstechnik 4 (BINGP) Engineering - 4. Semester (BENG) Wirtschaftsingenieurwesen (Dualer Studiengang) - 6. Semester: Informatik (BWIW-7) Angewandte Informatik - 4. Semester (BAIN-7) STELLENWERT DER NOTE FÜR DIE ENDNOTE MODULBEAUFTRAGTE/R: HAUPTAMTLICH LEHRENDE: Modulverantwortung: Prof. Dr. Rainer Winz Rainer Winz

14 Modul: Betriebssysteme SONSTIGE INFORMATIONEN Medienformen Ilias Literatur Tanenbaum: Moderne Betriebssysteme Brause: Betriebssysteme, Grundlagen und Konzepte Stallings: Operating Systems Patterson/Hennessy: Computer Organisation & Design Weske: Deadlocks in Computersystemen

15 Modul: Datensicherheit, Informationstheorie und Codierung MODULNUMMER Workload Credits Studiensemester Häufigkeit des Angebots Dauer 29 (IKS_B0156) 150 h 5.0 SS 1 Sem. LEHRVERANSTALTUNGEN Kontaktzeit Selbststudium geplante Gruppengröße 1 / Datensicherheit / 1 SWS/15.0 h 2 / Datensicherheit / Praktikum 1 SWS/15.0 h 3 / Informationstheorie und Codierung / 2 SWS/30.0 h 30.0 h h h 40 LERNERGEBNISSE (LEARNING OUTCOMES)/KOMPETENZEN LERNERGEBNISSE (LEARNING OUTCOMES) Die Studierenden kennen die Grundlagen von Datensicherheit und Sicherheitsmanagement. Die Studierenden sind mit Strukturanalyse, Schutzbedarf und Modellierung im Sinne von BSI IT-Grundschutz vertraut. Die Studierenden kennen Schwachstellen, Angriffe und Gegenmaßnahmen im Bereich Rechnernetze. Die Studierenden sind mit Möglichkeiten und Anwendungen von Kryptografie und PKI zur Erhöhung der Datensicherheit vertraut. Die Studierenden sind in der Lage wichtige Kenngrößen zur informationstheoretischen Beschreibung der Datenübertragung und Speicherung zu nennen Sie können grundlegende Berechnungen an informationstheoretischen Modellen durchführen, sowie den Einfluss der Quellcodierung bestimmen. Die Studierenden können das Sicherheitsmanagement in theoretischer und praktischer Form unterstützen. Die Studierenden können die Funktion grundlegender Kanalcodierungsverfahren beschreiben. Sie können weiterführende Kanalkodierungsmöglichkeiten nennen. INHALTE Datensicherheit Grundlagen, Begriffe, Gremien, Standards, Zertifizierungen Sicherheitsmanagement auf der Grundlage von BSI Grundschutz Sicherheitskonzept Strukturanalyse, Schutzbedarfsfeststellung, Modellierung, Realisierung Schwachstellen in Netzwerkprotokollen Technische Maßnahmen Grundlagen von angewandter Kryptografie und PKI Kryptografische Protokolle und Objekte am Beispiel von openssl Einführung Informationstheorie Quellkodierung Informationsübertragung/Kanalkapazität Grundlagen Kanalkodierung Blockcodes Faltungscodes Erweiterungen: Turbocodes, codierte Modulation LEHRFORMEN Praktikum TEILNAHMEVORAUSSETZUNGEN Formal: Inhaltlich: Erfolgreicher Abschluss in: Rechnernetze, Mathematische Grundlagen der Kryptografie keine PRÜFUNGSFORMEN Klausur

16 Modul: Datensicherheit, Informationstheorie und Codierung VORAUSSETZUNGEN FÜR DIE VERGABE VON KREDITPUNKTEN Bestehen der Prüfung Benotung: 1,0 4,0 VERWENDUNG DES MODULS (IN ANDEREN STUDIENGÄNGEN) Ingenieurpädagogik - 4. Semester: Informationstechnik 4 (BINGP) Engineering - 6. Semester (BENG) STELLENWERT DER NOTE FÜR DIE ENDNOTE MODULBEAUFTRAGTE/R: HAUPTAMTLICH LEHRENDE: Modulverantwortung: Prof. Dr. Uwe Heuert Uwe Heuert SONSTIGE INFORMATIONEN Medienformen Beamer Tafel Multimedia Interaktive openssl Anwendungen Literatur +Datensicherheit BSI: Dokumente zum IT-Grundschutz Martin Raepple: Sicherheitskonzepte für das Internet, dpunkt.verlag, 2001 Bruce Schneier: Angewandte Kryptographie, Addison-Wesley, 1996, 2006 Ertel: Angewandte Kryptographie, Carl Hanser Verlag München, 2012 Skripte des Dozenten +Informatiostheorie und Codierung Dankmeier: Grundkurs Codierung, Vieweg, 2006, ISBN-13: Werner: Information und Codierung, Vieweg, 2009, ISBN-13: Schneider-Obermann: Kanalcodierung, Vieweg, 1998, ISBN-13: