Informatik

• Gesamtes Lehrangebot der Informatik

  E24nA1.1
  • 19300001 Vorlesung
    Konzepte der Programmierung (Kristin Knorr)
    Zeit: Mo 14:00-16:00, Mi 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 19.02.2025)
    Ort: , Gr. Hörsaal (Raum B.001), Hs 1a Hörsaal, Hs 1b Hörsaal, Hs 2 Hörsaal
    

    Kommentar

    Qualifikationsziele

    Die Studierenden erklären² verschiedene Programmierparadigmen und stellen diese gegenüber⁴. Sie interpretieren² Beschreibungen und Quelltexte zu elementaren Datenstrukturen und charakterisieren⁴ deren Funktionsweise und implementieren³ elementare Algorithmen und Datenstrukturen in verschiedenen Programmierparadigmen und passen diese an unterschiedliche Anforderungen an⁵. Sie diskutieren⁶ Vor- und Nachteile verschiedener Lösungen von algorithmischen Problemen.

    Inhalte

    Studierende erlernen die Grundlagen des Programmierens und grundlegende Programmierparadigmen wie Imperativ und Funktional. Sie erarbeiten sich Ausdrücke und Datentypen und grundlegende Aspekte Imperativer Programmierung (Zustand, Anweisungen Kontrollstrukturen, Ein-Ausgabe) und üben deren Anwendung. Die Studierenden erarbeiten sich grundlegende Aspekte der Funktionalen Programmierung (Funktionen, Rekursion, Funktionen höherer Ordnung, Currying), und Objektorientierte Konzepte wie Kapselung und Vererbung, Polymorphie, sowie Grundlegende Algorithmische Fragestellungen (z. B. Suchen, Sortieren, Auswählen und einfache Feld- und Zeigerbasierte Datenstrukturen) und üben deren Implementierung.

  • 19300002 Übung
    Übung zu Konzepte der Programmierung (Katharina Klost, Kristin Knorr)
    Zeit: Mi 14:00-16:00, Mi 16:00-18:00, Do 08:00-10:00, Do 12:00-14:00, Do 16:00-18:00, Fr 08:00-10:00, Fr 10:00-12:00, Fr 12:00-14:00, Fr 14:00-16:00 (Erster Termin: 15.10.2025)
    Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Tutorien finden erst ab der 2. Vorlesungswoche statt

  • 19300601 Vorlesung
    Rechnerarchitektur (Larissa Groth)
    Zeit: Di 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 14.10.2025)
    Ort: , Hs 1a Hörsaal, T9/Gr. Hörsaal
    

    Kommentar

    Inhalt

    Das Modul Rechnerarchitektur behandelt grundlegende Konzepte und Architekturen von Rechnersystemen. Themenbereiche sind hier insbesondere Von-Neumann-Rechner, Harvard-Architektur, Mikroarchitektur RISC/CISC, Mikroprogrammierung, Pipelining, Cache, Speicherhierarchie, Bussysteme, Assemblerprogrammierung, Multiprozessorsysteme, VLIW, Sprungvorhersage. Ebenso werden interne Zahlendarstellungen, Rechnerarithmetik und die Repräsentation weiterer Datentypen im Rechner behandelt.

    Literaturhinweise

    • Andrew S. Tannenbaum: Computerarchitektur, 5.Auflage, Pearson Studium, 2006
    • English: Andrew S. Tanenbaum (with contributions from James R. Goodman):
    • Structured Computer Organization, 4th Ed., Prentice Hall International, 2005.

  • 19300604 Seminar am PC
    Seminar am PC zu Rechnerarchitektur (Larissa Groth, Marius Max Wawerek)
    Zeit: Mo 12:00-14:00, Mo 14:00-16:00, Mi 12:00-14:00, Mi 14:00-16:00, Do 14:00-16:00, Do 16:00-18:00, Fr 12:00-14:00, Fr 14:00-16:00 (Erster Termin: 13.10.2025)
    Ort: T9/K38 Rechnerpoolraum (Takustr. 9)
    
  • 19300901 Vorlesung
    Discrete Structures for Computer Science (Max Willert)
    Zeit: Di 14:00-16:00, Do 14:00-16:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 14.10.2025)
    Ort: Gr. Hörsaal (Raum B.001) (Arnimallee 22)
    

    Kommentar

    Qualifikationsziele

    Die Studierenden formulieren³ Aussagen formal aussagenlogisch und prädikatenlogisch. Sie analysieren⁴ und vereinfachen³ die logische Struktur gegebener Aussagen und beschreiben⁴ die logische Struktur von Beweisen. Sie benennen Eigenschaften unterschiedlicher Mengen, Relationen und Funktionen und begründen⁴ diese mit Hilfe formaler Argumente. Sie können Beweise für elementare Aussagen unter Verwendung elementarer Beweistechniken entwickeln⁵ und die Mächtigkeit von Mengen mit Hilfe kombinatorischer Techniken sowie Wahrscheinlichkeiten von Zufallsereignissen bestimmen³. Sie sind in der Lage, Fragestellungen der (Bio-)Informatik mit Hilfe der Graphentheorie und der diskreten Wahrscheinlichkeitstheorie zu modellieren.^3. Die Studierenden benennen Eigenschaften unterschiedlicher Graphen und begründen⁴ diese mit Hilfe formaler Argumente.

    Inhalte

    Studierende erlernen grundlegende Konzepte der Mengenlehre, Logik, Booleschen Algebra, Kombinatorik und Graphentheorie und üben deren Anwendung. Sie erarbeiten sich in der Mengenlehre Mengen, Relationen, Äquivalenz- und Ordnungsrelationen und Funktionen. Im Bereich der Logik und Booleschen Algebra erarbeiten sie sich Aspekte der Aussagenlogik, Prädikatenlogik, Erfüllbarkeitstests, sowie Boolesche Funktionen und Normalformen. Im Themenfeld Kombinatorik erlernen und diskutieren sie das Schubfachprinzip, Rekursion, Abzählprinzipien, Fakultät und Binomialkoeffizienten. Im Themenfeld Graphentheorie erarbeiten sie Repräsentationsformen, Wege, Kreise und Bäume. Zuletzt erarbeiten sie sich verschiedene Beweistechniken und grundlegende Aspekte Diskreter Wahrscheinlichkeitstheorie. Die meisten dieser Konzepte werden an Rechen- oder Beweisaufgaben geübt.

  • 19300902 Übung
    Übung zu Diskrete Strukturen für Informatik (Max Willert)
    Zeit: Mo 08:00-10:00, Mo 10:00-12:00, Mo 16:00-18:00, Di 08:00-10:00, Di 10:00-12:00, Di 12:00-14:00, Di 16:00-18:00, Mi 08:00-10:00 (Erster Termin: 13.10.2025)
    Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19301101 Vorlesung
    Analysis für Informatik und Bioinformatik (Klaus Kriegel)
    Zeit: Di 14:00-16:00, Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 14.10.2025)
    Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Freischaltung der Anmeldung zu Tutorien wird rechtzeitig bekanntgegeben.

    Kommentar

    Inhalt:

    • Aufbau der Zahlenbereiche von den natürlichen bis zu den reellen Zahlen, Vollständigkeitseigenschaft der reellen Zahlen
    • Polynome, Nullstellen und Polynominterpolation
    • Exponential- und Logarithmusfunktion, trigonometrische Funktionen
    • Komplexe Zahlen, komplexe Exponentialfunktion und komplexe Wurzeln
    • Konvergenz von Folgen und Reihen, Konvergenz und Stetigkeit von Funktionen, O-Notation
    • Differentialrechnung: Ableitung einer Funktion, ihre Interpretation und Anwendungen
    • Intergralrechnung: Bestimmtes und unbestimmtes Integral, Hauptsatz der Differential- und Intergralrechnung, Anwendungen
    • Potenzreihen
    • Grundlagen der Stochstik: Wahrscheinlichkeitsräume, diskrete und stetige Zufallsvariable, Erwartungswert und Varianz

    Literaturhinweise

    • Kurt Meyberg, Peter Vachenauer: Höhere Mathematik 1, Springer-Verlag, 6. Auflage 2001
    • Dirk Hachenberger: Mathematik für Informatiker, Pearson 2005
    • Peter Hartmann: Mathematik für Informatiker, Vieweg, 4. Auflage 2006
    • Thomas Westermann: Mathematik für Ingenieure mit Maple 1, Springer-Verlag, 4. Auflage 2005

  • 19301102 Übung
    Übung zu Analysis für Informatik (Katinka Wolter)
    Zeit: Mo 12:00-14:00, Mo 16:00-18:00, Di 16:00-18:00, Mi 12:00-14:00, Mi 16:00-18:00, Do 10:00-12:00, Fr 14:00-16:00 (Erster Termin: 13.10.2025)
    Ort: T9/055 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19301201 Vorlesung
    Grundlagen der theoretischen Informatik (Günther Rothe)
    Zeit: Mo 10:00-12:00 (Erster Termin: 20.10.2025)
    Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Inhalt:

    • Theoretische Rechnermodelle
      • Automaten
      • formale Sprachen
      • Grammatiken und die Chomsky-Hierarchie
      • Turing-Maschinen
      • Berechenbarkeit
    • Einführung in die Komplexität von Problemen

    Literaturhinweise

    • Uwe Schöning, Theoretische Informatik kurzgefasst, 5. Auflage, Spektrum Akademischer Verlag, 2008
    • John E. Hopcroft, Rajeev Motwani, Jeffrey D. Ullman, Einführung in die Automatentheorie, Formale Sprachen und Komplexität, Pearson Studium, 3. Auflage, 2011
    • Ingo Wegener: Theoretische Informatik - Eine algorithmenorientierte Einführung, 2. Auflage, Teubner, 1999
    • Michael Sipser, Introduction to the Theory of Computation, 2nd ed., Thomson Course Technology, 2006
    • Wegener, Kompendium theoretische Informatik - Eine Ideensammlung, Teubner 1996

  • 19301202 Übung
    Practice seminar for Foundations of Theoretical Computer Science (Günther Rothe)
    Zeit: Mo 12:00-14:00, Di 16:00-18:00, Mi 08:00-10:00, Mi 14:00-16:00, Mi 16:00-18:00, Do 08:00-10:00, Do 16:00-18:00, Fr 08:00-10:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 13.10.2025)
    Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19301301 Vorlesung
    Auswirkungen der Informatik (Lutz Prechelt)
    Zeit: Mo 12:00-14:00 (Erster Termin: 13.10.2025)
    Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Sprache:
    Kurssprache ist Deutsch inklusive Folien und Übungsblätter.

    Homepage:
    www.mi.fu-berlin.de/w/SE/TeachingHome 

     

    Kommentar

    Diese Veranstaltung behandelt Auswirkungen der Informatik. Sie will ein Verständnis dafür zu wecken, dass und wie Informatiksysteme in vielfältiger Weise in unser privates und professionelles Leben eingreifen und es erheblich prägen. Viele dieser Wirkungen bergen erhebliche Risiken und benötigen eine bewusste, aufgeklärte Gestaltung, bei der Informatiker/innen naturgemäß eine besondere Rolle spielen -- oder jedenfalls spielen sollten.

    Als Themenbereiche werden wir beispielsweise betrachten, wie die Computerisierung unsere Privatsphäre beeinflusst, Wirtschaft und Gesellschaft im Ganzen, unsere Sicherheit und unser Arbeitsumfeld. Davor steht eine konzeptionelle Einführung, was es bedeutet Orientierungswissen zusätzlich zu Verfügungswissen zu erlangen und wie man damit umgehen sollte: kritisch mitdenken und sich in die Gestaltung der Technik einmischen.

    Literaturhinweise

    See the slides.

  • 19301302 Übung
    Übung zu Auswirkungen der Informatik (Linus Ververs)
    Zeit: Mo 10:00-12:00, Di 10:00-12:00, Di 12:00-14:00, Di 16:00-18:00, Mi 08:00-10:00, Mi 10:00-12:00, Mi 14:00-16:00, Mi 16:00-18:00, Do 16:00-18:00 (Erster Termin: 13.10.2025)
    Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    siehe Vorlesung; Informationen zu den Zeiten und Orten der täglichen Übungen sind zu finden auf der Veranstaltungswebseite

  • 19301501 Vorlesung
    Datenbanksysteme (Katharina Baum)
    Zeit: Di 10:00-12:00, Di 14:00-16:00, Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 14.10.2025)
    Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Zielgruppe

    • Pflichtmodul im Bachelorstudiengang Informatik
    • Pflichtmodul im lehramtsbezogenen Bachelorstudiengang mit Kernfach Informatik und Ziel: Großer Master
    • Studierende im lehramtsbezogenen Masterstudiengang (Großer Master mit Zeitfach Informatik) können dieses Modul zusammen mit dem "Praktikum DBS" absolvieren
    • Wahlpflichtmodul im Nebenfach Informatik

    Voraussetzungen

    • ALP 1 - Funktionale Programmierung
    • ALP 2 - Objektorientierte Programmierung
    • ALP 3 - Datenstrukturen und Datenabstraktion
    • ODER Informatik B

    Kommentar

    Inhalt

    Datenbankentwurf mit ERM/ERDD. Theoretische Grundlagen relationaler Datenbanksysteme: Relationale Algebra, Funktionale Abhängigkeiten, Normalformen. Relationale Datenbankentwicklung: SQL Datendefinition, Fremdschlüssel und andere Integritätsbedingungen. SQL als applikative Sprache: wesentliche Sprachelemente, Einbettung in Programmiersprachen, Anwendungsprogrammierung; objekt-relationale Abbildung. Transaktionsbegriff, transaktionale Garantien, Synchronisation des Mehrbenutzerbetriebs, Fehlertoleranzeigenschaften. Anwendungen und neue Entwicklungen: Data Warehousing, Data Mining, OLAP.

    Projekt: im begleitenden Projekt werden die Themen praktisch vertieft.

    Literaturhinweise

    • Alfons Kemper, Andre Eickler: Datenbanksysteme - Eine Einführung, 5. Auflage, Oldenbourg 2004
    • R. Elmasri, S. Navathe: Grundlagen von Datenbanksystemen, Pearson Studium, 2005

  • 19301502 Übung
    Übung zu Datenbanksysteme (Pascal Iversen)
    Zeit: Mi 12:00-14:00 (Erster Termin: 15.10.2025)
    Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19301710 Proseminar
    Proseminar: Theoretische Informatik (Mahmoud Elashmawi)
    Zeit: Di 10:00-12:00 (Erster Termin: 14.10.2025)
    Ort: T9/K40 Multimediaraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Inhalt

    Das Proseminar vertieft Inhalte aus den Grundvorlesungen der Arbeitsgruppe Theoretische Informatik. Im Wintersemester werden weiterführende Themen aus der Berechenbarkeits- und Sprachentheorie behandelt (im Anschluss an "Grundlagen der theoretischen Informatik"); im Sommersemester geht es um Themen aus der Algorithmik (im Anschluss an "Algorithmen, Datenstrukturen, und Datenabstraktion").

    Voraussetzungen

    zwei abgeschlossene Fachsemester Informatik, Leistungsnachweis GTI

    Literaturhinweise

    wird mit der Ankündigung bekannt gegeben

  • 19302201 Vorlesung
    Systemverwaltung (Rolf Dietze)
    Zeit: Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 23.02.2026)
    Ort: A3/019 Seminarraum (Arnimallee 3-5)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Die Veranstaltung wird als Blockkurs durchgefuehrt, Die Kursteile (Kurs 19302201 und Praktikum 19302230) sind zusammen zu belegen. Shellscripting- und vi-Kenntnisse sollten vorhanden sein.

    Kommentar

    Hinweis: Der Kurs Systemverwaltung findet präsenzfrei statt, u.U. wird das Pensum auf die damit gegebenen Möglichkeiten eingeschränkt.

    Die praktischen Übungen finden auf Übungsumgebungen bzw. Computern statt, die in der Informatik der FU-Berlin stehen. Um an die Übungsumgebungen über Netz/Internet zu kommen, wird die ssh benötigt. X11-Clients sollten darstellbar sein, was i.d.R. mit jedem Linux-System oder mit MacOSX mit XQuartz geht. Wer mit Windowssystemen arbeiten muss, sollte sich Cygwin/X bzw Xming ansehen. Cygwin bietet auch eine ssh an, wer cygwin nicht nutzen will, sei auf putty verwiesen.

    Sollte zu Beginn der Veranstaltung der reguläre Präsenzbetrieb wieder möglich sein, wird der Kurs in den Räumlichkeiten der Informatik durchgeführt. In diesem Fall entfallen alle Vorgaben bzgl eigener Zugangssysteme, da im Kursraum Arbeitsplätze gestellt werden. 

    Weitere Fragen zur Arbeitsumgebung und Durchführung können auch im Vorfeld per e-Mail geklärt werden.

    Inhalt: In modernen Computerinfrastrukturen werden Betriebssysteme immer seltener auf bare Metal gefahren. Vielmehr werden Umgebungen virtualisiert, um in den virtualisierten Umgebungen Anwendungssysteme zu betreiben. Mit der Virtualisierung in IT-Umgebungen ändern sich jedoch auch die Anforderungen und die Komplexitaet und somit auch die Anforderungen an die Betreiber solcher virtualisierter, teilweise recht komplexer Systeme.

    Ziel der Veranstaltung ist ein Einblick in die Systemverwaltung und in modernen Virtualisierungstechniken und in die Konzepte zum Betrieb und zur Verwaltung vernetzter Anwendungssysteme am Beispiel unixoider Betriebssysteme wie AIX, BSD und Solaris in einer heterogenen Umgebung aus x86-Sytemen, PowerPC- und Sparc-Systemen.

    Der Teilnehmer entwickelt in diesem Kurs die Kenntnis und Fähigkeit solche Umgebungen abzuschätzen, einzuschätzen, zu planen, zu implementieren und zu verwalten.

    Wir arbeiten auf Shell-Ebene mit einer virtualisierten Desktop Infrastruktur auf virtualisierten Systemen mit virtualisiertem Storage in virtualisierten Netzwerken.

    Der Kurs ist als 2teilige Blockveranstaltung konzipiert, die über den Kurszeitraum von 1000h bis 1800h aus Vortrag und Übungen im Wechsel implementiert ist. Beide Teile (Kurs 19302201 und Praktikum 19302230) sind zusammen zu belegen.

    Im Rahmen der Veranstaltung wird durch den Teilnehmer ein schellscript-basiertes Administrationstool entwickelt, der Kurs wird mit einer Klausur abgeschlossen.

    Die Teilnehmer sollten in der Lage sein, kleine Bourne-Shell bzw. Korn-Shell Scripte zu lesen, zu verstehen und zu schreiben, der Texteditor vi sollte bekannt und geläufig sein.

    Im Rahmen der praktischen Übungen werden X86-Systeme unter VMWare, Sparc-Systemen unter OVM und PowerPC-Systeme unter LPars durch die Teilnehmer geplant und partitioniert. Die Teilnehmer planen und setzen eine AIX-Umgebung, eine Solaris-Umgebung und eine BSD-Umgebung in den zuvor virtualisierten Partitionen auf und werden im Rahmen der Übungen Askpekte zur Redundanz und zum Raid-Management von Stroragesystemen, der Datensicherung, Benutzerverwaltung, Netzwerkverwaltung, des Resourcemanagements, der Delegation von Administrationsaufgaben durch Mittel des Role Based Access kennen lernen. Tools und Verfahren zur Lastbegutachtung der Systeme werden vorgestellt.

    Die verwendeten Betriebssysteme bieten mit Zones und Workloadpartitions weitere Virtualisierungsmöglichkeiten, die im Rahmen der Veranstaltung ebenfalls vorgestellt und verwendet werden. Die ethischen und rechtlichen Aspekte im Umgang mit administrativen Privilegien als auch der Umgang mit personenbezogenen Daten werden dargelegt und diskutiert.

  • 19302230 Praktikum
    Praktikum: Systemverwaltung (Rolf Dietze)
    Zeit: -
    Ort: keine Angabe
    
  • 19302613 Praxisseminar
    Planning, Realisation and Analysis of a Tutorial (Max Willert)
    Zeit: Fr 10.10. 12:00-14:00 (Erster Termin: 10.10.2025)
    Ort: T9/K40 Multimediaraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Die Anmeldung zu diesem Kurs erfolgte bereits im Juli 2025. Sollten Sie Interesse an diesem Kurs haben, schreiben Sie den Dozierenden bitte eine E-Mail.

    Kommentar

    Inhalt

    In einem vorbereitenden Kolloquium werden aktuelle Unterrichtsmethoden für Tutorien zur Mathematik und Informatik vorgestellt und diskutiert. Anschließend findet noch während der Semesterferien ein Vorstellungsgespräch mit dem Tutorenauswahlausschuss statt, in dem die Eignung als Tutor festgestellt wird.

    Nach erfolgreicher Eignungsfeststellung wird ein Tutorium zu einer selbst gewählten Veranstaltung des Pflichtbereichs vorbereitet, durchgeführt, dokumentiert und analysiert.

  • 19303501 Vorlesung
    Höhere Algorithmik (Helmut Alt)
    Zeit: Mo 10:00-12:00, Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 13.10.2025)
    Ort: KöLu24-26/SR 006 Neuro/Mathe (Königin-Luise-Str. 24 / 26)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Zielgruppe

    alle Masterstudenten, und Bachelorstudenten, die sich in Algorithmen vertiefen wollen.

    Empfohlene Vorkenntnisse

    Grundkenntnisse im Bereich Entwurf und Analyse von Algorithmen

    Kommentar

    Es werden Themen wie:

    • allgemeine Algorithmenentwurfsprinzipien
    • Flussprobleme in Graphen,
    • zahlentheoretische Algorithmen (einschließlich RSA Kryptosystem),
    • String Matching,
    • NP-Vollständigkeit
    • Approximationsalgorithmen für schwere Probleme,
    • arithmetische Algorithmen und Schaltkreise sowie schnelle Fourier-Transformation

    behandelt.

    Literaturhinweise

    • Cormen, Leiserson, Rivest, Stein: Introduction to Algorithms, 2nd Ed. McGraw-Hill 2001
    • Kleinberg, Tardos: Algorithm Design Addison-Wesley 2005.

  • 19303502 Übung
    Übung zu Höhere Algorithmik (Helmut Alt)
    Zeit: Mi 08:00-10:00, Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 15.10.2025)
    Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19303601 Vorlesung
    Kryptographie und Sicherheit in Verteilten Systemen (Volker Roth)
    Zeit: Mi 14:00-16:00, Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.10.2025)
    Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Voraussetzungen: Teilnehmer müssen gutes mathematisches Verständnis sowie gute Kenntnisse in den Bereichen Rechnersicherheit und Netzwerken mitbringen.

    Kommentar

    Diese Vorlesung gibt eine Einführung in die Kryptographie und das kryptographische Schlüsselverwaltung, sowie eine Einführung in kryptographische Protokolle und deren Anwendung im Bereich der Sicherheit in verteilten Systemen. Mathematische Werkzeuge werden im erforderlichen und einer Einführungsveranstaltung angemessenen Umfang entwickelt. Zusätzlich berührt die Vorlesung die Bedeutung von Implementierungsdetails für die Systemsicherheit.

    Literaturhinweise

    • Jonathan Katz and Yehuda Lindell, Introduction to Modern Cryptography, 2008
    • Lindsay N. Childs, A Concrete Introduction to Higher Algebra. Springer Verlag, 1995.
    • Johannes Buchmann, Einfuehrung in die Kryptographie. Springer Verlag, 1999.

    Weitere noch zu bestimmende Literatur und Primärquellen.

  • 19303602 Übung
    Übung zu Kryptographie und Sicherheit in Verteilten Systemen (Volker Roth)
    Zeit: Do 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.10.2025)
    Ort: , T9/049 Seminarraum
    
  • 19303811 Seminar
    Projektseminar Informatik und Archäologie (Agnès Voisard)
    Zeit: Do 12:00-14:00 (Erster Termin: 16.10.2025)
    Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Voraussetzungen

    • ALP I
    • ALP II
    • Datenbanksysteme

    Kommentar

    Forschungsseminar: Informatik und Archäologie

    Beschreibung des Kurses

    Dieses Forschungsseminar bringt Studenten der Informatik und der Altertumswissenschaften zusammen, um die Anwendung von Computermethoden auf archäologische Fragestellungen zu untersuchen. Das Forschungsseminar bietet einen praktischen Zugang zu Methoden des digitalen Kulturerbes, wie z.B. räumliche Analyse, 3D-Rekonstruktion, Data Mining und die digitale Verarbeitung archäologischer Artefakte. Beispiele für Datensätze werden unter anderem Keramik, Steinwerkzeuge, Inschriften, Tontafeln und Landschaften sein.

    Ein zentrales Ziel des Seminars ist es, die interdisziplinäre Zusammenarbeit zu fördern, wobei die Studenten in Paaren arbeiten - idealerweise ein Informatikstudent mit einem Studenten der Altertumswissenschaften. Jedes Team wird ein kleines Forschungsprojekt entwickeln und durchführen, das technische Werkzeuge mit archäologischen Daten, Methoden oder Forschungsfragen kombiniert.

    Zu den Themen gehören unter anderem:

    - 3D-Analyse von archäologischen Artefakten und Architektur
    - Geografische Informationssysteme (GIS) und räumliche Datenanalyse
    - Maschinelles Lernen und Computer Vision zur Klassifizierung von Artefakten
    - Nutzung von Datenbanken und digitale Dokumentation von Grabungsdaten
    - OCR/HTR für Schrift in 3D wie Inschriften oder Tontafeln

    Studierende der Informatik werden Erfahrungen in der Anwendung von Computertechniken in einem geisteswissenschaftlichen Kontext sammeln, während Studierende der Altertumswissenschaften in digitale Werkzeuge und Ansätze zur Unterstützung archäologischer Forschung eingeführt werden.

    Für die Studierenden der Altertumswissenschaften sind keine Vorkenntnisse im Programmieren erforderlich, und für die Studierenden der Informatik werden keine archäologischen Vorkenntnisse vorausgesetzt.

    Das Seminar wird gemeinsam vom Institut für Informatik und der Arbeitsgruppe Archäoinformatik des Instituts für Computergestützte Altertumswissenschaften (CompAS) der Freien Universität Berlin betreut, so dass eine ausgewogene fachübergreifende Betreuung gewährleistet ist.

    Lernziele

    - Verstehen der interdisziplinären Herausforderungen und Möglichkeiten in der digitalen Archäologie
    - Erlernen der Anwendung und Bewertung von Computerwerkzeugen für Daten des kulturellen Erbes
    - Entwickeln und Präsentieren eines kollaborativen, projektbasierten Forschungsergebnisses
    - Gewinnen von Einblicken in aktuelle Praktiken der digitalen Geisteswissenschaften und der digitalen Archäologie

     

    Literaturhinweise

    Literature and Data Sources:
     

    Open Access if not stated otherwise:

    
    – ACM Journal on Computing and Cultural Heritage
              https://dl.acm.org/journal/jocch
    – De Gruyter Brill on Open Archaeology (OPAR)
              https://www.degruyterbrill.com/journal/key/opar/html
    – Elsevir Journal of Archaeological Science (JAS)
              https://www.sciencedirect.com/journal/journal-of-archaeological-science

    – Journal of Computer Applications in Archaeology (JCAA)
               https://journal.caa-international.org/
    – Journal of Open Archaeological Data (JOAD)
               https://openarchaeologydata.metajnl.com/
    – Journal of Open Humanities Data (JOHD)
               https://openhumanitiesdata.metajnl.com/

    
    Survey articles and Books:
    
    – Advances in digital pottery analysis
              https://doi.org/10.1515/itit-2022-0006
    – Digital Assyriology—Advances in Visual Cuneiform Analysis
              https://doi.org/10.1145/3491239
    – Machine Learning for Ancient Languages: A Survey

              https://doi.org/10.1162/coli_a_00481
    – Airborne laser scanning raster data visualization. A Guide to Good Practice
              https://doi.org/10.3986/9789612549848
    – Digital Humanities, Eine Einführung (German, no Open Acces)
              https://link.springer.com/book/9783476047687
    – New Technologies for Archaeology, Multidisciplinary Investigations in Palpa and Nasca,   Peru (no Open Acces) https://doi.org/10.1007/978-3-540-87438-6
    – Digging in documents: using text mining to access the hidden knowledge in Dutch archaeological excavation reports https://hdl.handle.net/1887/3274287
    
    Databases (related to research partners):

     

    – Heidelberg Objekt- und Multimediadatenbank (HeidICON)
              https://heidicon.ub.uni-heidelberg.de
    – Kooperative Erschließung und Nutzung der Objektdaten von Münzsammlungen
              https://www.kenom.de/
    – Art Institute of Chicago (API)
              https://api.artic.edu/docs/
    – FactGrid, a database for historical research
              https://database.factgrid.de/wiki/Main_Page
    – Research infrastructures of the German Archaeological Institute (DAI), multiple DBs:
              https://idai.world
    – Heidelberg Accession Index (HAI): Zugangsbücher und Bestandsverzeichnisse     deutscher Sammlungen und Museen           https://digi.ub.uni-heidelberg.de/de/hai/index.html

    – Bilddatenbank des Kunsthistorische Instituts (GeschKult, FU)
              https://www.geschkult.fu-berlin.de/e/khi/ressourcen/diathek/digitale_diathek/index.html
    – Epigraphic Database Heidelberg
              https://edh.ub.uni-heidelberg.de/

    – Ubi Erat Lupa  – Bilddatenbank zu antiken Steindenkmälern
              https://lupa.at/
    – Hethitologie-Portal Mainz
              https://hethport.uni-wuerzburg.de
    – Altägyptische Kursivschriften und Digitale Paläographie (AKU-PAL)
              https://aku-pal.uni-mainz.de/graphemes
    – Text Database and Dictionary of Classic Mayan (German and Spanish)
              https://www.classicmayan.org

  • 19304201 Vorlesung
    Machine Learning (Paul Hagemann)
    Zeit: Mi 12:00-14:00, Do 14:00-16:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 15.10.2025)
    Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Voraussetzungen

    Grundkenntnisse in Mathematik und Algorithmen und Datenstrukturen

    Kommentar

    Inhalt:

    Bayesche Verfahren der Mustererkennung, Clustering, Expectation Maximization, Neuronale Netze und Lernalgorithmen, Assoziative Netze, Rekurrente Netze. Computer-Vision mit neuronalen Netzen, Anwendungen in der Robotik.

    01 - Introduction, notation, k-nearest neighbors
    02 - Clustering (kMeans, DBSCAN)
    03 - Linear and logistic regression
    04 - Model validation
    05 - The covariance matrix, PCA
    06 - Bagging, decision trees, random forests
    07 - Boosting (AdaBoost), Viola-Jones
    08 - Perceptron, multi-layer perceptron
    09 - Gradient Descent, Backprop, Optimizers (SGD, Adam, RProp)
    10 - ConvNets
    11 - Unsupervised representation learning I  (VAEs, Glow)
    12 - Unsupervised representation learning II (GANs)
    13 - RNNs
    14 - Attention, Transformers
    15 - Attribution, Adversarial Examples

    Literaturhinweise

    wird noch bekannt gegeben

  • 19304202 Übung
    Übung zu Mustererkennung / Machine Learning (Manuel Heurich)
    Zeit: Mo 14:00-16:00 (Erster Termin: 20.10.2025)
    Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
    
  • 19304801 Vorlesung
    Spezielle Aspekte der Datenverwaltung: Geospatial Databases (Agnès Voisard)
    Zeit: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 14.10.2025)
    Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Zielgruppe:
    
    Studierende im Masterstudiengang Voraussetzungen: Datenbanksysteme

    Kommentar

    Diese Vorlesung dient der Einführung in raumbezogene Datenbanken, wie sie insbesondere in geographischen Informationssystemen (GIS) Verwendung finden. Schwerpunkte sind u.a. die Modellierung raumbezogener Daten, Anfragesprachen und Optimierung sowie raumbezogene Zugriffsmethoden und Navigationssysteme ("Location-based services"). Grundwissen in Datenbanken ist erforderlich. Die Vorlesung beinhaltet Übungsblätter und Rechnerpraktika mit PostGIS.
    
    Sonstiges: Die Vorlesung wird in englischer Sprache gehalten

    Literaturhinweise

    Handouts are enough to understand the course.
    
    The following book will be mostly used: P. Rigaux, M. Scholl, A. Voisard.Spatial Databases - With Application to GIS. Morgan Kaufmann, May 2001. 432 p. (copies in the main library)

  • 19304802 Übung
    Übung zu Spezielle Aspekte der Datenverwaltung: Geospatial Databases (Agnès Voisard)
    Zeit: Do 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.10.2025)
    Ort: A7/SR 031 (Arnimallee 7)
    
  • 19305101 Vorlesung
    Telematik (Jochen Schiller)
    Zeit: Mo 14:00-16:00, Fr 14:00-16:00 (Erster Termin: 13.10.2025)
    Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Voraussetzungen:

    Grundkenntnisse im Bereich Rechnersysteme, z.B. TI-III.

    Kommentar

    Course language is English!

    Content

    Telematics = telecommunications + informatics (often also called computer networks) covers a wide spectrum of topics - from communication engineering to the WWW and advanced applications.

    The lecture addresses topics such as:

    • Basic background: protocols, services, models, communication standards;
    • Principles of communication engineering: signals, coding, modulation, media;
    • Data link layer: media access etc.;
    • Local networks: IEEE-Standards, Ethernet, bridges;
    • Network layer: routing and forwarding, Internet protocols (IPv4, IPv6);
    • Transport layer: quality of service, flow control, congestion control, TCP;
    • Internet: TCP/IP protocol suite;
    • Applications: WWW, security, network management;
    • New network concepts (QUIC etc.).

    At the End of this course, you should...

    • know how networks in general are organized
    • know what the Internet could be or is
    • understand how wired/wireless (see Mobile Communications) networks work
    • understand why/how protocols and layers are used
    • understand how e-mails, videos get to where you are
    • understand how operators operate real, big networks
    • understand the cooperation of web browsers with web servers
    • be aware of security issues when you use the network
    • be familiar with acronyms like: ALOHA, ARP, ATM, BGP, CDMA, CDN, CIDR, CSMA, DCCP, DHCP, ETSI, FDM, FDMA, FTP, HDLC, HTTP, ICMP, ICN, IEEE, IETF, IP, IMAP, ISP, ITU, ISO/OSI, LAN, LTE, MAC, MAN, MPLS, MTU, NAT, NTP, PCM, POTS, PPP, PSTN, P2P, QUIC, RARP, SCTP, SMTP, SNMP, TCP, TDM, TDMA, UDP, UMTS, VPN, WAN, ...

    Literature

    • A. Tanenbaum & D. Wetherall: Computer Networks (5th edition)
    • J. Kurose & K. Ross: Computer Networking (6th edition)
    • S. Keshav: Mathematical Foundations of Computer Networking (2012)
    • W. Stallings book, W. Goralski book 
    • IETF drafts and RFCs
    • IEEE 802 LAN/MAN standards

    Prerequisites

    As this is a Master Course you have to know the basics of computer networks already (e.g. from the OS&CN BSc course or any other basic networking course). That means you know what protocol stacks are, know the basic ideas behind TCP/IP, know layering principles, got a rough understanding of how the Internet works. This course will recap the basics but then proceed to the more advanced stuff.

    Resources & Organization

    The course comprises about 30 "lectures", 90 minutes each, following the inverted or flipped classroom principle. I.e. you will be able to access a video of the lecture before we discuss the content in class. To be able to discuss you have to watch the video BEFORE we meet! This is your main assignment - go through the video, prepare questions if something is not clear. During the meetings there will be a recap of the main ideas plus enough time to discuss each topic if necessary.

    Literaturhinweise

    • Larry Peterson, Bruce S. Davie: Computernetze - Ein modernes Lehrbuch, dpunkt Verlag, Heidelberg, 2000
    • Krüger, G., Reschke, D.: Lehr- und Übungsbuch Telematik, Fachbuchverlag Leipzig, 2000
    • Kurose, J. F., Ross, K. W.: Computer Networking: A Top-Down Approach Featuring the Internet, Addi-son-Wesley Publishing Company, Wokingham, England, 2001
    • Siegmund, G.: Technik der Netze, 4. Auflage, Hüthig Verlag, Heidelberg, 1999
    • Halsall, F.: Data Communi-cations, Computer Networks and Open Systems 4. Auflage, Addison-Wesley Publishing Company, Wokingham, England, 1996
    • Tanenbaum, A. S.: Computer Networks, 3. Auflage, Prentice Hall, Inc., New Jersey, 1996

  • 19305102 Übung
    Übung zu Telematik (Jochen Schiller, Marius Max Wawerek)
    Zeit: Mo 16:00-18:00 (Erster Termin: 20.10.2025)
    Ort: T9/055 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19305811 Seminar
    Seminar: Beiträge zum Software Engineering (Lutz Prechelt)
    Zeit: Do 16:00-18:00 (Erster Termin: 23.10.2025)
    Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Zielgruppe

    Studierende der Informatik (auch Nebenfach).

    Bitte melden Sie sich bei Interesse mit einem Themenvorschlag oder einer Themenanfrage bei irgendeinem geeigneten Mitarbeiter der Arbeitsgruppe.

    Der Einstieg ist auch während des laufenden Semesters möglich, da die Veranstaltung fortlaufend angeboten wird.

    Voraussetzungen

    Teilnehmen kann jede/r Student/in der Informatik, der/die die Vorlesung "Softwaretechnik" gehört hat.

    Im Rahmen der Teilnahme kann es nötig werden, sich mit Teilen der Materialien zur Veranstaltung "Empirische Bewertung in der Informatik" auseinanderzusetzen.

    Homepage

    http://www.inf.fu-berlin.de/w/SE/SeminarBeitraegeZumSE

    Kommentar

    Inhalt

    Dies ist ein Forschungsseminar. Das bedeutet, die Vorträge sollen in der Regel zur Förderung laufender Forschungsarbeiten beitragen. Es gibt deshalb, grob gesagt, drei Arten möglicher Themen:

    • Publizierte oder laufende Forschungsarbeiten aus einem der Bereiche, in denen die Arbeitsgruppe Software Engineering arbeitet.
    • Besonders gute spezielle Forschungsarbeiten (oder anderes Wissen) aus anderen Bereichen des Software Engineering oder angrenzender Bereiche der Informatik.
    • Grundlagenthemen aus wichtigen Gebieten des Software Engineering oder angrenzender Fächer wie Psychologie, Soziologie, Pädagogik, Wirtschaftswissenschaften sowie deren Methoden.

    Eine scharfe Einschränkung der Themen gibt es jedoch nicht; fast alles ist möglich.

    Literaturhinweise

    Je nach Wahl des Vortragsthemas

  • 19306101 Vorlesung
    Softwareprozesse (Lutz Prechelt)
    Zeit: Mo 14:00-16:00 (Erster Termin: 13.10.2025)
    Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Kurssprache ist Deutsch, aber die Folien und Übungsblätter sind auf Englisch.

    Die Klausur ist auf Deutsch, kann aber auch auf Englisch beantwortet werden.

    Kommentar

    Inhalt

    Diese Veranstaltung vertieft das Wissen über die Gestaltung von Softwareprozessen. Hauptmerkmal der Betrachtung ist die Unterscheidung von stärker planenden Prozessen ("Wasserfall") und solchen, die mehr "auf Sicht fahren" ("agil"), sowie das Spannungsfeld, das die Vorzüge beider Ansätze dazwischen aufbauen. Diskutierte Prozessarten sind z.B.

    • Prozesse für Projekte mit unklaren oder schnell veränderlichen Anforderungen ("Agile Methoden") und dabei konkret z.B. Scrum, Kanban, eXtremeProgramming und DevOps.
    • Ein Prozessmodell, das den Spagat zwischen planend und agil versucht ("V-Modell XT")
    • Prozesse für die dezentrale und verteilte Kollaboration ("Open Source", "Inner Source")
    • Prozesse für hochkritische Software ("Cleanroom Software Engineering")

    In allen Fällen beschränken wir uns nicht auf eine technische oder organisatorische Betrachtung, sondern nehmen sozio-technische Aspekte mit in den Blick.

    Die Teilnehmenden lernen, die Tauglichkeit gewisser Prozessmerkmale für gegebene Zwecke und Situationen zu beurteilen und dabei die theoretische Funktionsweise klar von der sozio-technischen Realität zu unterscheiden. Sie erwerben somit die Fähigkeit, Softwareprozesse zu analysieren und sinnvolle Verbesserungen vorzuschlagen.

    Zielgruppe

    Studierende mit Hauptfach Informatik oder Wirtschaftsinformatik.

    Voraussetzungen

    Grundkenntnisse in Softwaretechnik

    Homepage

    Siehe https://www.mi.fu-berlin.de/w/SE/TeachingHome

    Literaturhinweise

    See the slides

  • 19306102 Übung
    Übung zu Softwareprozesse (Lutz Prechelt, Linus Ververs)
    Zeit: Di 14:00-16:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 14.10.2025)
    Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Siehe Vorlesung

  • 19308312 Projektseminar
    Softwareprojekt: Anwendungen von Algorithmen (Günther Rothe)
    Zeit: Di 08:00-10:00 (Erster Termin: 14.10.2025)
    Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Inhalt

    Ein typisches Anwendungsgebiet von Algorithmen wird ausgewählt und softwaretechnisch behandelt. In diesem Semester soll es um Algorithmen zum Graphenzeichnen gehen. Das Ziel ist es, Programme zur Herstellung guter Zeichnungen zu schreiben und damit an dem Zeichenwettbewerb teilzunehmen, der im September im Zusammenhang mit der internationalen Konferenz über Graph Drawing and Network Visualization stattfindet.

    Voraussetzungen

    Grundkenntnisse in Entwurf und Analyse von Algorithmen

    Literaturhinweise

    je nach Anwendungsgebiet

  • 19309212 Projektseminar
    Softwareprojekt: Smart Home Demo Lab (Jochen Schiller, Marius Max Wawerek)
    Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.10.2025)
    Ort: T9/K63 Hardwarepraktikum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    In this course you will be expected to write code. The outcome of your software project should be a concrete contribution to the RIOT code base, and take the shape of one or more pull request(s) to the RIOT github (https://github.com/RIOT-OS/RIOT). Before you start coding, refer to the starting guide

    https://github.com/RIOT-OS/RIOT/wiki#wiki-start-the-riot

    Kommentar

    Softwareprojekt Smart Home Demo Lab

    In diesem Softwareprojekt stehen verschiedene Aufgabenstellungen zur Auswahl. Diese beschäftigen sich mit dem Smart Home Demo Lab der Arbeitsgruppe Computer Systems & Telematics. Die Arbeitsbereiche sind:

    • Aufbau eines Smart Home Ökösystems
    • Machine Learning (ML) basierte Analyse von Smart Home Datensätzen
    • Experimente mit und Verbesserung von bestehenden ML Modellen
    • Entwurf eigener Szenarien für die Nutzung von Smart Homes
    • Entwicklung eigener (virtueller) IoT Geräte

    Die Teilnehmer werden in Kleingruppen (3-5 Studenten) arbeiten und jede Gruppe bearbeitet ihre eigene Fragestellung.

     

    Zum Ablauf: Dieses Softwareprojekt findet Semesterbegleitend statt. Zunächst gibt es ein Kick-off Treffen mit allen Teilnehmern. Dort werden die verschiedenen Aufgaben vorgestellt. Anschließend geben die Studierenden eine Liste mit Priotäten für die einzelnen Themen ab.

    Die eigentliche Bearbeitung der Aufgaben erfolgt dann in mehreren zwei-wöchigen Sprints. Bis am Ende des Semesters eine Abschlusspräsentation allen Teilnehmern alle Ergebnisse vorstellt.

    Das Softwareprojekt: Verteilte Systeme wird je nach Bedarf der Studierenden in deutscher oder englischer Sprache durchgeführt.

    Literaturhinweise

    • A. S. Tanenbaum, Modern Operating Systems, 3rd ed. Upper Saddle River, NJ, USA: Prentice Hall Press, 2007.
    • Shelby, Zach, and Carsten Bormann. 6LoWPAN: The wireless embedded Internet. Vol. 43. Wiley. com, 2011.
    • A. Dunkels, B. Gronvall, and T. Voigt, "Contiki - a lightweight and flexible operating system for tiny networked sensors." in LCN. IEEE Computer Society, 2004, pp. 455-462.
    • P. Levis, S. Madden, J. Polastre, R. Szewczyk, K. Whitehouse, A. Woo, D. Gay, J. Hill, M. Welsh, E. Brewer, and D. Culler, "TinyOS: An Operating System for Sensor Networks," in Ambient Intelligence, W. Weber, J. M. Rabaey, and E. Aarts, Eds. Berlin/Heidelberg: Springer-Verlag, 2005, ch. 7, pp. 115-148.
    • Oliver Hahm, Emmanuel Baccelli, Mesut Günes, Matthias Wählisch, Thomas C. Schmidt, "RIOT OS: Towards an OS for the Internet of Things," in Proceedings of the 32nd IEEE International Conference on Computer Communications (INFOCOM), Poster Session, April 2013.
    • M.R. Palattella, N. Accettura, X. Vilajosana, T. Watteyne, L.A. Grieco, G. Boggia and M. Dohler, "Standardized Protocol Stack For The Internet Of (Important) Things", IEEE Communications Surveys and Tutorials, December 2012.
    • J. Wiegelmann, Softwareentwicklung in C für Mikroprozessoren und Mikrocontroller, Hüthig, 2009

  • 19310030 Praktikum
    Mikroprozessor-Praktikum (Larissa Groth)
    Zeit: Di 14:00-16:00, Mi 12:00-14:00, Fr 14:00-16:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 14.10.2025)
    Ort: T9/K63 Hardwarepraktikum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Wichtige Information zum Ablauf:
    Das Mikroprozessor-Praktikum wird in diesem Semester mit einem gemeinsamen Theorie-Termin Freitags, 14-16 Uhr, und zwei unabhängigen praktischen Übungs-Terminen angeboten:

    • Gruppe A, Dienstags, 14-16 Uhr Takustraße 9, Raum K63
    • Gruppe B, Mittwochs, 12-14 Uhr Takustraße 9, Raum K63

    Von diesen Übungs-Terminen ist einer auszusuchen.

    Kommentar

    ACHTUNG: Entgegen der Terminübersicht im Vorlesungsverzeichnis hat diese Veranstaltung nicht 3 Pflicht-Termine, sondern nur 2! Weitere Infos siehe unten!

    Die überwältigende Mehrheit zukünftiger Computersysteme wird durch miteinander kommunizierende, eingebettete Systeme geprägt sein. Diese finden sich in Maschinensteuerungen, Haushaltsgeräten, Kraftfahrzeugen, Flugzeugen, intelligenten Gebäuden etc. und werden zukünftig immer mehr in Netze wie dem Internet eingebunden sein.

    Das Praktikum wird auf die Architektur eingebetteter Systeme eingehen und die Unterschiede zu traditionellen PC-Architekturen (z.B. Echtzeitfähigkeit, Interaktion mit der Umgebung) anhand praktischer Beispiele aufzeigen. Das Praktikum basiert auf 16- bzw. 32-Bit-Mikrocontrollersystemen.

    Schwerpunkte des in einzelne Versuche gegliederten Praktikums sind:

    • Registerstrukturen
    • Speicherorganisation
    • hardwarenahe Assembler- und Hochsprachenprogrammierung
    • I/O-System- und Timer-Programmierung
    • Interrupt-System
    • Watchdog-Logik
    • Analogschnittstellen
    • Bussystemanbindung von Komponenten
    • Kommunikation (seriell, CAN-Bus, Ethernet, Funk und USB)
    • Ansteuerung von Modellen und Nutzung unterschiedlichster Sensorik

    Literaturhinweise

    • Brian W. Kernighan, Dennis M. Ritchie: The C Programming Language, Second Edition, Prentice Hall, 1988.

  • 19310817 Seminar/Proseminar
    Seminar/Proseminar: Internet of Things & Security (Technische Informatik) (Emmanuel Baccelli)
    Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.10.2025)
    Ort: T9/K40 Multimediaraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Seminar Technische Informatik on Internet of Things & Security

    NOTE WELL: This seminar is research-oriented, in english, and primarily aimed at Masters students. You will learn how to survey and present academic work in written and oral form. Down the line, it may prepare you for a thesis on the topic you survey during the seminar.
    
    WARNING: This seminar is demanding. The schedule is tight, and you will have to put substantial work into surveying related work (breadth coverage), studying a specific technique (depth coverage) and structuring the written and oral presentation of your survey (tending towards an acceptable academic research level).
    
    SYNOPSIS: In large part, the deep edge (aka the Internet of Things, or IoT) consists of distributed systems including low-end devices with very small memory capacity (a few kBytes) and limited energy consumption (1000 times less than a RaspberryPi). Deep edge capabilities promise a new world of applications, but also bring up specific challenges in terms of programmability, energy efficiency, networking and security. After an introductory session at the start of the term, MSc students will pick a topic related to current technologies in the field of low-power deep edge computing, Internet of Things and security, and write a report (IEEE LaTeX template, approx. 12 pages including figures and references, A4, double column, 1.5 spacing, 11-point font) discussing corresponding questions. At the end of the term, the participants present their results in the form of a short talk (15 minutes + 5 minutes Q&A) in a meeting, which will also include cross-reviewing of student's presentations. During the term, there will be deadlines for status reports, but no weekly meetings of the complete seminar group.

    Attendance is mandatory only for the introductory session, a mid-term presentation, and the final presentation at the end of the term.

    SCHEDULE

    Mid-October: introductory session (presence mandatory)
    After 1 week: topic selection
    After 4 weeks: preliminary presentation & deadline to submit tentative outline for the report
    After 8 weeks: deadline to submit alpha version of the report
    After 10 weeks: deadline to submit beta version of the report & assignment for cross-reviewing of reports
    End of semester: deadline to submit final version of the report & presentation session (including Q&A and oral cross-review).

    Literaturhinweise

    The typical bibliography and online resources that will be in scope to survey for this seminar includes:
    - reviewing academic publications, e.g. papers from IEEE, ACM conferences/journals (available onscholar.google.com);
    - reviewing network protocol open standard specifications, e.g. IETF drafts and Request For Comments (RFC);
    - reviewing open source implementations (e.g. available on GitHub).

  • 19311720 Kurs
    Arbeits- und Lebensmethodik (Lutz Prechelt)
    Zeit: Di 18:00-20:00 (Erster Termin: 14.10.2025)
    Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Durchführung

    dreistündig

    Homepage

    https://www.mi.fu-berlin.de/w/SE/TeachingHome

    Kommentar

    Wir werden in diesem Kurs gemeinsam die Fragen beleuchten, die über ein erfolgreiches Arbeiten in Studium und Beruf und ebenso über den Erfolg und die Zufriedenheit im privaten Leben entscheiden. Dies sind meistens weniger technische Fertigkeiten als vielmehr Fragen der Persönlichkeit: Zielstrebigkeit, Selbstbewusstsein, Fähigkeit zu Konzentration und Entspannung, Entscheidungsfähigkeit, klare Kommunikation, Selbstbild, Motivation, Durchhaltevermögen. Ziel dieses Kurses ist es, Anstöße zur und erste Fortschritte bei der gezielten und selbstgetriebenen Persönlichkeitsentwicklung zu geben. Es wird ferner erklärt, wie und warum große Teile der oft als "soft skills" bezeichneten Fertigkeiten sich fast von alleine einstellen, wenn man die obigen Fähigkeiten entwickelt.Dieser Kurs ist ein Seminar im ursprünglichen Sinne: Eine hauptsächlich als Diskussion verlaufende Veranstaltung, in der jede/r Beteiligte etwas selbst erforscht (in diesem Fall das eigene Verhalten). Das Format ist jedoch vollkommen anders als unter dem Titel "Seminar" sonst in der Informatik gewohnt: Es gibt keine Themenzuweisung, keine Vorträge, keine Ausarbeitungen. Es geht um Bildung, nicht um Ausbildung.

    Die Teilnehmerzahl ist beschränkt; vorherige Anmeldung ist erforderlich. Die Veranstaltung setzt Studienerfahrung voraus; sie ist daher nicht für Erstsemester belegbar.

    Ich erwarte von allen Teilnehmern eine offene und engagierte Mitarbeit. Die Veranstaltung benötigt nur einen moderaten Zeitaufwand, aber einen erheblichen Einsatz von Willenskraft.

    Literaturhinweise

    wird in der Veranstaltung bekannt gegeben

  • 19312101 Vorlesung
    Betriebssysteme (Barry Linnert)
    Zeit: Di 12:00-14:00, Mi 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 14.10.2025)
    Ort: A7/SR 031 (Arnimallee 7)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Sprache

    Kurssprache ist Deutsch, aber die Folien sind auf Englisch.

    Die Übungsblätter und die Klausur sind sowohl auf Deutsch als auch auf Englisch verfügbar.

    Homepage

    https://www.inf.fu-berlin.de/w/SE/VorlesungBetriebssysteme2025

    Kommentar

    Betriebssysteme verbinden die Anwendungs- und Nutzungsebene mit der Verwaltung der Hardware. Ausgehend von den Aufgaben eines Betriebssystems und den Anforderungen an moderne Betriebssysteme werden die wichtigsten Aspekte im Zusammenhang mit Aufbau und Entwurf eingeführt:

    • Betriebssystemstruktur und –entwurf einschließlich Historischer Abriss und Betriebssystemphilosophien, Systemgliederung und Betriebsarten, Betriebsmittel und –verwaltung;
    • Prozesse einschließlich Prozessverwaltung;
    • Scheduling einschließlich Real-Time-Scheduling;
    • Prozessinteraktionen und Interprozesskommunikation;
    • Betriebsmittelverwaltung einschließlich des Betriebs von Geräten und Treiberentwicklung und Ein-Ausgabegeräten;
    • Speicherverwaltung einschließlich Prozessadressraum und virtueller Speicher;
    • Dateiverwaltung einschließlich Festplattenbetrieb und Speicherhierarchien;
    • Verteilte Betriebssysteme einschließlich verteilter Architekturen zur Ressourcenverwaltung;
    • Leistungsbewertung einschließlich Überlastproblematik.

    Für die einzelnen Aspekte dienen aktuelle Betriebssysteme als Beispiele und es wird die aktuelle Forschung auf dem Gebiet herangezogen. Der Übungsbetrieb dient der Reflexion der vermittelten Inhalte in Form praktischer Umsetzung und Programmierung der behandelten Ansätze durch die Studierenden.

    Literaturhinweise

    • A.S. Tanenbaum: Modern Operating Systems, 2nd Ed. Prentice-Hall, 2001
    • A. Silberschatz et al.: Operating Systems Concepts with Java, 6th Ed. Wiley, 2004

  • 19312102 Übung
    Übung zu Betriebssysteme (Barry Linnert)
    Zeit: Do 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.10.2025)
    Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19312904 Seminar am PC
    Seminar am PC zu Grundlagen der Fachdidaktik Informatik (Ralf Romeike, Viktoriya Olari)
    Zeit: -
    Ort: keine Angabe
    

    Kommentar

    Begleitveranstaltung zur Vorlesung 19312901

  • 19312911 Seminar
    Seminar: Grundlagen der Fachdidaktik Informatik (Ralf Romeike, Viktoriya Olari)
    Zeit: -
    Ort: keine Angabe
    

    Kommentar

    Willkommen im Seminar Grundlagen der Informatikdidaktik!
    Die Lehrveranstaltung wird für Studierende im LA-Bachelor sowie im Q-Master-Studiengang als Grundlagenseminar zur Einführung in die Informatikdidaktik angeboten. Im weiteren Studium bauen dann insbesondere das Vorbereitungsseminar für das Praxissemester und die Seminare "Ausgewählte Themen" und "Fachdidaktik Informatik - Entwicklung, Evaluation, Forschung" darauf auf.

    Wir organisieren die Lehrveranstaltung primär über einen Moodle-Kurs der zu Beginn der Vorlesungszeit zur Selbsteinschreibung freigeschaltet wird:

    https://moodle.mi.fu-berlin.de/moodle/course/view.php?id=855

    Kurs-Passwort: Siehe Whiteboard

    Die Lehrveranstaltungszeiten (mittwochs von 10:15 Uhr bis 11:45 Uhr und donnerstags, von 12:15 bis 13:45 Uhr) werden regelmäßig für synchrone Lerntätigkeiten verwendet.

    Raum: Königin-Luise-Str. 24, 016

    Der Auftakt findet am ersten Mittwoch in der Vorlesungszeit um 10:15 Uhr statt. Alle Informationen dazu finden sich dann rechtzeitig im Moodle.

    Bitte achten Sie darauf, dass die Eintragung im Campus Management sowohl für das Seminar, als auch für das Seminar am PC erfolgen muss!

     

  • 19313273 Brückenkurs
    Preparatory Course for First Years Students of Computer Science and Bioinformatics (Linus Ververs)
    Zeit: Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 29.09.2025)
    Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Der Brückenkurs richtet sich an alle Studienanfänger in den Fächern Informatik und Bioinformatik.

    Kommentar

    Beginnst Du im Wintersemester Dein Studium an der FU Berlin? Ist Dein Studienfach Informatik oder Bioinformatik? Dann bist Du herzlich zu unserem Brückenkurs eingeladen! Der Brückenkurs findet in den letzten beiden Wochen vor Vorlesungsbeginn in zeitlicher Abstimmung mit den Orientierungswochen statt.

    Material zur Veranstaltung findest du auf der Webseite zum Brückenkurs.
    Infos findest du auch auf den Seiten des Studentischen Beratungszentrums, s. Seite zum Studienstart.

    Mathematisch-logisches Denken ist für das Lösen von Problemen der Informatik essentiell. Da hinsichtlich dieser Voraussetzungen in den letzten Jahren in den Informatik-Anfängervorlesungen einige Defizite deutlich wurden, werden im Rahmen des Brückenkurses die wichtigsten mathematischen Grundlagen wiederholt. Schwerpunkte sind: elementare Mengenlehre, Relationen und Funktionen, logische Grundlagen, Umgang mit mathematischen Formeln und das Verstehen von mathematischen Beweisen.

  • 19314012 Projektseminar
    Softwareprojekt: Semantische Technologien (Adrian Paschke)
    Zeit: Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 15.10.2025)
    Ort: A3/SR 115 (Arnimallee 3-5)
    

    Kommentar

    Im Rahmen des Softwareprojekts werden gemischte Gruppen von Bachelor- und Master-Studenten gebildet, die entweder ein eigenständiges Projekt erstellen oder aber ein Teil eines größeren Projektes im Bereich semantischer Technologien übernehmen. Bei der Umsetzung der Aufgaben werden vertiefte Programmierkenntnisse in der Anwendung semantischer Technologien und künstlicher Intelligenz im Corporate Semantic Web erworben, Projektmanagement und Teamfähigkeit gefördert, sowie Praktiken der guten Software-Entwicklung großer verteilter Systeme und Semantic Web Anwendungen geübt. Das Softwareprojekt kann in Zusammenarbeit mit einem externen Partner aus der Industrie oder Standardisierung durchgeführt werden. Die Fortführung des Projektes als Bachelor- oder Masterarbeit ist möglich und ausdrücklich erwünscht.

  • 19315030 Praktikum
    Schulpraktische Studien Informatik II: Unterrichtspraktikum (Ralf Romeike)
    Zeit: -
    Ort: keine Angabe
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Zielgruppe

    Studierende im lehramtsbezogenen Masterstudiengang mit Informatik als Kernfach oder Informatik als Zweitfach

    Kommentar

    Inhalt

    Im Unterrichtspraktikum werden erziehungswissenschaftliche, psychologische, sozialwissenschaftliche und fachdidaktische Grundlagenkenntnisse, die im Bachelorstudium sowie im Vorbereitungsseminar vermittelt worden sind, in praktisches Handeln umgesetzt.

    Fachspezifische Strukturierung, Unterrichtssequenzen, Einstiege, Motivation, Interesse, Problemorientierung, Kontextbezug, Kompetenzbereiche und Basiskonzepte der Bildungsstandards, Reflexion, Transfer, Sicherung, Dokumentation und Bewertung der Lernentwicklung.

    Literaturhinweise

    Wird bekannt gegeben. / To be announced.

  • 19315120 Kurs
    Schulpraktische Studien Informatik III: Nachbereitungsseminar (Ralf Romeike)
    Zeit: -
    Ort: keine Angabe
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Zielgruppe

    Studierende im lehramtsbezogenen Masterstudiengang mit Informatik als Kernfach oder Informatik als Zweitfach

    Voraussetzungen

    Teilnahme an Vorbereitungsseminar und Unterrichtspraktikum

    Kommentar

    Willkommen im Begleit- und Nachbereitungsseminar Informatik zum Praxissemester!

    Die Lehrveranstaltung wird für Studierende im Praxissemester für Informatik zur Begleitung und Nachbereitung des Unterrichtspraktikums angeboten.

    Das Seminar bietet die Möglichkeit, die Erfahrungen aus dem Unterrichtspraktikum zu reflektieren und Lösungsmöglichkeiten für problematische Unterrichtssituationen zu erarbeiten. Es werden weitere Unterrichtsszenarien entwickelt, die eigenverantwortliches, handlungsorientiertes sowie selbstbestimmtes Arbeiten ermöglichen. Die eigenen Einstellungen zu Schule, Lehrerberuf und Fachunterricht sollen kritisch reflektiert werden.

    Zum Abschluss der Lehrveranstaltung zählt das Anfertigen eines Berichts, in dem über ausgewählte Themenstellungen des Vorbereitungsseminars, die Planung, Durchführung und Auswertung des eigenen Unterrichts nachgängig reflektiert wird.

    Wir organisieren die Lehrveranstaltung primär über einen Moodle-Kurs der zu Beginn der Vorlesungszeit zur Selbsteinschreibung freigeschaltet wird:

    https://moodle.mi.fu-berlin.de/moodle/course/index.php?categoryid=6

    Kurs-Passwort: siehe Whiteboard

    Literaturhinweise

    Wird bekannt gegeben. / To be announced.

  • 19315312 Projektseminar
    Softwareprojekt: Verteilte Systeme (Justus Purat)
    Zeit: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 14.10.2025)
    Ort: A7/SR 031 (Arnimallee 7)
    

    Kommentar

    Das Softwareprojekt: Verteilte Systeme behandelt Themen aus verschiedenen Projekten der AG Zuverlässige Systeme. Dabei ist eine Aufgabenstellung in einem Team durch Entwurf, Implementierung und Testen zu bearbeiten.

    Das Softwareprojekt ist verschiedenen Modulen zugeordnet. Bitte informieren Sie sich vorher, ob sie die Veranstaltung in einem Modul aus ihrem Studiengang belegen können.

    Themen in diesem Semester sind voraussichtlich:

    • Forest-Screening (in Kooperation mit den Geowissenschaften der Freien Universität Berlin)
      • Die Entwicklung eines Dashboards zur Repräsentation der Datensammlung
      • Die hardwaretechnische Überarbeitung der Übermittung der Sensordaten aus dem Wald über LoRa an eine Datenbank
    • Implementierung einer Distributed Ledger Technologie basierend auf Directed Acyclic Graphs
      • Entwicklung einer OMNeT++ - Simulation
      • Entwicklung einer Raspberry Pi - Simulation
    • Weiterentwicklung eines Adhoc-Netzwerks zur Bereitstellung verschiedener Web-Anwendungen
      • insbesondere die Fertigstellung eines Demonstrator (serverseitig), der die Benutzeroberfläche zur Verwaltung des Adhoc-Netzwerks zeigt
      • oder die Fertigstellung einer Beispielanwendung, die in dem Adhoc-Netzwerk bereitgestellt werden kann
    • Lastmodellierung und -vorhersage des Stromverbrauchs von AI Datenzentren
      • weitere Informationen folgen

    (Alle genannten Themen sind noch vorbehaltlich weiterer Anpassungen. Weitere Details können zeitnah der Introduction-Presentation in den Ressourcen entnommen werden.)

    Details werden in der ersten Sitzung besprochen. Das "Softwareprojekt: Verteilte Systeme" wird je nach Bedarf der Studierenden in deutscher oder englischer Sprache durchgeführt. Die Abgaben und Präsentation können in deutscher oder englischer Sprache eingereicht werden.

  • 19315733 Berufspraktikum
    Berufspraktikum Informatik (Daniel Göhring)
    Zeit: -
    Ort: keine Angabe
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    
    mindestens sechs Wochen (240 Stunden) außeruniversitär

    Kommentar

    Inhalt

    Praktika haben eine wichtige Orientierungsfunktion für den Fortgang des Studiums und für die zukünftige berufliche Ausrichtung der Studierenden. Das Berufspraktikum selbst dient dazu, einen ausgewählten Tätigkeitsbereich vor Ort kennen zu lernen und die bisher erworbenen Fach- und Schlüsselkompetenzen im konkreten Berufsalltag zu erproben.

    Die Veranstaltungen, die das Praktikum begleiten, bieten die Möglichkeit - durch intensive Vorbereitung und Reflexion - die Praxisphase effektiv zu gestalten. Die Studierenden setzen sich mit Fragen der Berufsorientierung und Bewerbung auseinander und haben Gelegenheit, sich über den konkreten Arbeitsprozess auszutauschen.

    Darüber hinaus lernen sie, überfachliche Kenntnisse in Zusammenhang mit beruflichen Anforderungen zu definieren, und sich mit dem Verhältnis von Studium und betrieblicher Erfahrung auseinander zu setzen.

    Literaturhinweise

    Exemplarische Praktikumsberichte sind beim Praktikumsbeauftragten einsehbar.

  • 19315970 Begrüßungs- und Abschlussveranstaltung
    Begrüßungsveranstaltung für Studienanfänger:innen der Informatik (Volker Roth, Max Willert)
    Zeit: Mo 13.10. 10:00-12:00 (Erster Termin: 13.10.2025)
    Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Einmalige Veranstaltung jeweils zu Semesterbeginn.

    Kommentar

    Am Montag, den 14.10.2024, findet ab 10:15 Uhr eine Einführungsveranstaltung für Neuimmatrikulierte der Informatik statt. Nach der offiziellen Begrüßung des Fachbereichs übernehmen die Mentorinnen und Mentoren mit fach- und studiengangspezifische Informationen und diversen nützlichen Tipps und Hinweisen. Außerdem werden das Mentoringprogramm und weitere studentische Initiativen vorgestellt.

    Zielgruppe: Neuimmatrikulierte in einem Informatik-Studiengang (Bachelor)

    Weitere Informationen

  • 19319701 Vorlesung
    Wissenschaftliches Arbeiten in der Informatik (Claudia Müller-Birn)
    Zeit: Di 16:00-18:00 (Erster Termin: 14.10.2025)
    Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Die Vorlesung setzt sich zum Ziel einen Einblick in das wissenschaftliche Arbeiten und das deutsche Wissenschaftssystem zu geben. Es werden die grundlegenden Formen der schriftlichen und mündlichen Wissensrepräsentation beschrieben. Es wird erläutert, wie wissenschaftliche Texte verfasst werden und welchen Anforderungen sie genügen müssen. Des Weiteren werden Grundlagen der Posterentwicklung sowie der mündlichen Präsentation wissenschaftlicher Forschungsergebnisse vermittelt. Anhand konkreter Forschungsbeispiele wird der Kontext wissenschaftlichen Arbeitens dargestellt und ein Eindruck der wissenschaftlichen Realität vermittelt. Im Hinblick auf die Verantwortung als Wissenschaftler wird die Praxis guter wissenschaftlicher Arbeit erläutert. Darüber hinaus wird auf die Rahmenbedingungen der Wissenschaft als Berufsfeld eingegangen.

  • 19320501 Vorlesung
    Quantenalgorithmen und Kryptoanalyse (Marian Margraf)
    Zeit: Di 10:00-12:00 (Erster Termin: 14.10.2025)
    Ort: A7/SR 140 Seminarraum (Hinterhaus) (Arnimallee 7)
    

    Kommentar

    Ziel der Vorlesung ist ein tiefes Verständnis kryptographischer Algorithmen, insb. welche Designkriterien bei der Entwicklung sicherer Verschlüsselungsverfahren berücksichtigt werden müssen. Dazu werden wir verschiedene kryptoanalytische Methoden auf symmetrische und asymmetrischen Verschlüsselungsverfahren kennen lernen und beurteilen. Hierzu zählen beispielsweise lineare und differentielle Kryptoanalyse auf Blockchiffren, Korrelationsattacken auf Stromchiffren und Algorithmen zum Lösen des Faktorisierungsproblems und des Diskreten Logarithmusproblems (zum Brechen asymmetrischer Verfahren). Schwächen der Implementierung, z.B. zum Ausnutzen von Seitenkanalangriffen, werden nur am Rande behandelt.

  • 19320502 Übung
    Übung zu Kryptoanalyse (Marian Margraf)
    Zeit: Mi 12:00-14:00 (Erster Termin: 15.10.2025)
    Ort: T9/055 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19320701 Vorlesung
    Secure Software Engineering (Jörn Eichler)
    Zeit: Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 17.10.2025)
    Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Das Ziel dieser Vorlesung ist die Vermittlung von Prinzipien, Methoden und Werkzeugen für die Entwicklung sicherer Softwareanwendungen. Dafür werden zunächst grundlegende Konzepte eingeführt. Es folgen Vorgehensmodelle zur Entwicklung sicherer Software sowie zur Bewertung der Reifegrade von Entwicklungsprozessen. Entlang der Phasen bzw. Prozessgruppen der Softwareentwicklung werden dann zentrale Prinzipien, Methoden und Werkzeuge vorgestellt und erläutert. Besondere Berücksichtigung finden dabei die Bedrohungs- und Risikoanalyse, die Erhebung von Sicherheitsanforderungen, Prinzipien und Muster für das Design sicherer Softwareanwendungen, sichere und unsichere Softwareimplementierungen, Sicherheitstests sowie die Evaluation der Sicherheitseigenschaften von Softwareanwendungen.

    Kommentar

    Secure Software Engineering vereint zwei wichtige Themenfelder: Software Engineering bzw. Softwaretechnik und Informationssicherheit. Software Engineering einerseits behandelt die systematische Bereitstellung und Verwendung von Prinzipien, Methoden und Werkzeugen für die Entwicklung und den Einsatz von Softwareanwendungen. Informationssicherheit andererseits beschäftigt sich mit Eigenschaften wie Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit von Informationen und Daten.

    Literaturhinweise

    - Claudia Eckert: IT-Sicherheit, 11. Auflage, De Gruyter Oldenbourg, 2023; - Ross Anderson: Security Engineering, 3. Auflage, Wiley, 2021. Weitere Literaturhinweise werden zu den einzelnen Themenblöcken bereitgestellt.

  • 19320702 Übung
    Übung zu Secure Software Engineering (Jörn Eichler)
    Zeit: Fr 12:00-14:00 (Erster Termin: 17.10.2025)
    Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
    
  • 19320811 Seminar
    Seminar: PQC - Ausgewählte Themen der IT-Sicherheit (Marian Margraf)
    Zeit: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 14.10.2025)
    Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Unverbindliche Liste von Themenideen zur Orientierung (wird voraussichtlich bis Semesterbeginn noch überarbeitet):

    • Verfahren
    • NIST-Selected:
    • ML-KEM/CRYSTALS-Kyber (Lattice-based KEM)
    • Sphincs+ (Hash-based Signatures)
    • CRYSTALS-Dilithium (Lattice-based Signatures)
    • FALCON (Lattice-based Signatures)
    • HQC (Code-based KEM)
    • NIST-Finalists:
    • Classic McEliece (Code-based KEM)
    • Broken Schemes:
    • Rainbow (Mulivariate Signatures)
    • SIKE (Isogeny-based KEM)

    jeweils:

    • Funktionsweise
    • zugrundeliegende Probleme
    • Sicherheitsbeweise
    • Hybride Verfahren
    • Transformationen

     

    Grober Ablaufplan (Änderungen möglich)

    • Themenvorstellung und -Vergabe in den ersten drei Wochen
    • Ende November Präsentation des Zwischenstands
    • Dezember / Januar Vorträge
    • Anfang Februar Abgabe Ausarbeitung

    Kommentar

    The seminar is about Post Quantum Cryptography. You are welcome to do your presentation and paper in english. We recommend that you can passively understand German because our introduction, organizational matters etc will be in German. Detailed info in German follows.

    Im Rahmen dieses Seminars beschäftigen wir uns mit dem Thema quantencomputerresistente Kryptoverfahren (Verschlüsselungs-/Signaturverfahren, die von einem Quantencomputer nicht gebrochen werden können). 
    Teilnehmende stellen ein Thema (s.u.) in einem Vortrag dem Rest der Gruppe vor sowie erarbeiten einen kurzen Artikel zum gewählten Thema.
    Zu Beginn des Seminars werden Themenvorschläge ausgegeben, die sich um moderne PQ-Kryptoverfahren sowie ihre zugrundeliegenden mathematische Probleme und Sicherheitsbeweise, außerdem Aspekte der Kryptoagilität drehen. Auch eigene Themenvorschläge sind möglich und erwünscht, der Bezug zu Post-Quanten-Kryptografie soll aber gegeben sein. Die Bearbeitung der Themen soll alleine erfolgen.

    Vorkenntnisse in den Bereichen IT-Sicherheit und Kryptologie werden vorausgesetzt.

    Das Seminar wird durchgeführt von Marian Sigler und Malte Andersch.

    Literaturhinweise

    Daniel J. Bernstein, Johannes Buchmann, Erik Dahmen (Eds.): Post-Quantum Cryptography.

  • 19322101 Vorlesung
    Nebenläufige, parallele und verteilte Programmierung (Claudia Müller-Birn, Barry Linnert)
    Zeit: Mi 10:00-12:00, Do 12:00-14:00 (Erster Termin: 15.10.2025)
    Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Website: https://www.mi.fu-berlin.de/w/SE/VorlesungNichtseq_Vert_Prg2025

     

    Inhalte:

    Programmieren und Synchronisieren von gleichzeitig laufenden Prozessen, die auf gemeinsame Ressourcen zugreifen oder über Nachrichtenaustausch interagieren.

    • Nichtsequentielle Programme und Prozesse in ihren verschiedenen Ausprägungen, Nichtdeterminismus, Determinierung
    • Synchronisationsmechanismen: Sperren, Monitore, Wachen, Ereignisse, Semaphore
    • Nichtsequentielle Programmausführung und Objektorientierung
    • Ablaufsteuerung, Auswahlstrategien, Prioritäten, Umgang mit und Vermeidung von Verklemmung
    • Koroutinen, Implementierung, Mehrprozessorsysteme
    • Interaktion über Nachrichten
    • Programmieren und Synchronisieren von gleichzeitig laufenden Prozessen, die über Nachrichtenaustausch interagieren
    • Fernaufruftechniken
    • Client-Server, Peer-to-Peer
    • Parallelrechnen im Netz
    • Koordinierungssprachen
    • Verarbeitung auf dem Server und auf dem Client, Mobilität
    • Middleware, strukturierte Kommunikation, statische und dynamische Schnittstellen
    • Ereignisbasierte und strombasierte Verarbeitung
    • Sicherheit von Anwendungen im Netzwerk
    • Ausblick auf nichtfunktionale Eigenschaften (Zeit, Speicher, Dienstgüte) 

    Literaturhinweise

    Literature:

    • Principles of Concurrent and Distributed Programming. M. Ben-Ari. Addison-Wesley. 
    • Distributed Systems. Concepts and Design. Fifth Edition. George Coulouris, Jean Dollimore, Tim Kindberg, Gordon Blair. Pearson.

  • 19322102 Übung
    Übung zu Nichtsequentielle und verteilte Programmierung (Barry Linnert)
    Zeit: Mo 10:00-12:00, Di 10:00-12:00, Di 14:00-16:00, Mi 12:00-14:00, Do 10:00-12:00, Do 14:00-16:00, Fr 12:00-14:00, Fr 16:00-18:00 (Erster Termin: 14.10.2025)
    Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19325620 Kurs
    Introduction Seminar for Teaching Assistants (Max Willert, Ulrike Bücking)
    Zeit: Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 15.09.2025)
    Ort: , A3/ 024 Seminarraum , A3/019 Seminarraum
    

    Kommentar

    In diesem Kurs werden angehende Tutor*innen auf ihre Arbeit mit Studierenden im Tutorium vorbereitet. Folgende Themen werden besprochen:

    • Lernpsychologie
    • Rolle des Tutoriums, Rolle der Tutor*innen
    • Methoden und Sozialformen im Tutorium
    • Motivierung von Studierenden
    • kritische Situationen
    • Kriterien für die Wahl von Übungsaufgaben
    • Korrektur von Übungsaufgaben
    • Gender & Diversity
    • Umgang mit sensiblen Daten
    • Einführung in das KVV-System aus der Sicht der Tutor*innen
    • Planung des ersten Tutoriums

  • 19327201 Vorlesung
    Datenkompression (Heiko Schwarz)
    Zeit: Mo 14:00-16:00 (Erster Termin: 13.10.2025)
    Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Die Datenkompression stellt eine Technologie dar, welche zahlreiche Anwendungen in unserem Informationszeitalter erst ermöglich.  Obwohl es der Endnutzer oft nicht bemerkt, verwenden wir sie täglich beim Musik hören, Bilder und Videos anschauen, oder der generellen Benutzung unseres Mobiltelefons.

    In der Vorlesung wird eine Einführung in die grundlegenden und am häufigsten verwendeten Verfahren der Datenkompression gegeben. Es werden sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Verfahren behandelt und anhand von Beispielen aus der Praxis erläutert.

    Der erste Teil der Vorlesung behandelt die verlustlose Kompression, bei der die Originaldaten exakt rekonstruiert werden können. Dieser Teil umfasst die folgenden Themen:

    • Eindeutige Decodierbarkeit und Prefix-Codes
    • Entropie und Entropierate als theoretische Grenzen der verlustlosen Kompression
    • Optimale Codes, Huffman Codes
    • Arithmetische Codierung
    • Lempel-Ziv Codierung
    • Linear Prädiktion
    • Beispiele aus der Text-, Bild- und Audiokompression

    Im zweiten Teil der Vorlesung wird die allgemeinere verlustbehaftete Kompression eingeführt, bei der nur eine Approximation der Originaldaten rekonstruiert werden kann. Diese Art der Kompression ermöglicht deutlich höhere Kompressionsfaktoren und ist die dominante Form der Kompression für Audio-, Bild- und Videodaten. Dieser zweite Teil der Vorlesung umfasst folgende Themen:

    • Skalare Quantisierung, optimale skalare Quantisierung
    • Theoretische Grenzen der verlustbehafteten Kompression: Rate-Distortion-Funktionen
    • Vektorquantisierung
    • Prädiktive Quantisierung
    • Transformationscodierung
    • Beispiele aus der Audio-, Bild- und Videocodierung

    Literaturhinweise

    • Sayood, K. (2018), “Introduction to Data Compression,” Morgan Kaufmann, Cambridge, MA.
    • Cover, T. M. and Thomas, J. A. (2006), “Elements of Information Theory,” John Wiley & Sons, New York.
    • Gersho, A. and Gray, R. M. (1992), “Vector Quantization and Signal Compression,” Kluwer Academic Publishers, Boston, Dordrecht, London.
    • Jayant, N. S. and Noll, P. (1994), “Digital Coding of Waveforms,” Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, USA.
    • Wiegand, T. and Schwarz, H. (2010), “Source Coding: Part I of Fundamentals of Source and Video Coding,” Foundations and Trends in Signal Processing, vol. 4, no. 1-2.

  • 19327202 Übung
    Übung zur Datenkompression (Heiko Schwarz)
    Zeit: Mo 12:00-14:00 (Erster Termin: 13.10.2025)
    Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19328217 Seminar/Proseminar
    Seminar/Proseminar: New Trends in Information Systems (Agnès Voisard)
    Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.10.2025)
    Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Ziel dieses Seminars ist es, aktuelle Trends im Datenmanagement zu untersuchen. Wir werden uns unter anderem mit zwei aufstrebenden Themen beschäftigen: Location Based Services (LBS) und Event-Based Services (EBS).

    Event-Based Systems (EBS) sind Teil vieler aktueller Anwendungen wie Überwachung von Geschäftsaktivitäten, Börsenticker, Facility Management, Datenstreaming oder Sicherheit. In den vergangenen Jahren hat das Thema sowohl in der Industrie als auch in der Wissenschaft zunehmend an Bedeutung gewonnen. Aktuelle Forschungsschwerpunkte konzentrieren sich auf verschiedene Aspekte, die von Ereigniserfassung (eingehende Daten) bis zur Auslösung von Reaktionen reichen. Dieses Seminar zielt darauf ab, einige der aktuellen Trends in Event-basierten Systemen mit einem starken Fokus auf Modelle und Design zu studieren. Ortsbasierte Dienste sind heutzutage oft Teil des täglichen Lebens durch Anwendungen wie Navigationsassistenten im öffentlichen oder privaten Transportbereich. Die zugrundeliegende Technologie befasst sich mit vielen verschiedenen Aspekten, z. B. Standortbestimmung, Informationsabruf oder Datenschutz. In jüngerer Zeit wurden Aspekte wie der Benutzerkontext und Präferenzen berücksichtigt, um den Benutzern mehr personalisierte Informationen zu senden.

    Ein solider Hintergrund in Datenbanken ist erforderlich, typischerweise ein Datenbankkurs auf Bachelor-Niveau.

    Literaturhinweise

    Wird bekannt gegeben.

  • 19328301 Vorlesung
    Datenvisualisierung (Claudia Müller-Birn)
    Zeit: Di 12:00-14:00 (Erster Termin: 14.10.2025)
    Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Link zum Kurs auf der HCC-Webseite: https://www.mi.fu-berlin.de/en/inf/groups/hcc/teaching/winter_term_2025_26/course_data_visualization.html

    Kommentar

    Die rasante technologische Entwicklung erfordert die Verarbeitung großer Mengen von Daten unterschiedlichster Art, um diese durch den Menschen nutzbar zu machen. Diese Herausforderung betrifft heutzutage sehr viele Bereiche des Lebens, wie der Forschung, Wirtschaft und Politik. Datenvisualisierungen werden hier dazu eingesetzt, Informationen und Zusammenhänge durch grafische Darstellung von Daten zu erklären, diese durch visuelle Analyse zu erkunden, um damit die Entscheidungsfindungen zu unterstützen. Ziel dieser Veranstaltung ist es, Studierende mit den Prinzipien, Techniken und Algorithmen der Datenvisualisierung vertraut zu machen und praktische Fertigkeiten für die Gestaltung und Implementierung von Datenvisualisierungen zu vermitteln.

    Dieser Kurs soll Studierenden eine fundierte Einführung in die Grundlagen der Datenvisualisierung mit aktuellen Inhalten aus Forschung und Praxis geben. Am Ende der Veranstaltung werden die Studierenden

    1. ausgehend von einer Problemstellung Methoden zur Konzipierung von Visualisierungen auswählen und anwenden können,
    2. wesentliche theoretische Grundlagen der Visualisierung zur grafischen Wahrnehmung und Kognition kennen,
    3. Visualisierungsansätze und deren Vor- und Nachteile kennen und auswählen können,
    4. Visualisierungslösungen kritisch bewerten können, und
    5. praktische Fertigkeiten für die Implementierung von Visualisierungen besitzen.

    Diese Veranstaltung richtet sich sowohl an Studierende, die daran interessiert sind, Datenvisualisierung in ihrer Arbeit einzusetzen, als auch an Studierende, die Visualisierungs-software entwickeln wollen. Grundkenntnisse in der Programmierung (HTML, CSS, Javascript, Python) und Datenanalyse (z.B. R) sind hilfreich.

    Neben der Teilnahme an den Diskussionen in der Veranstaltung absolvieren die Studierenden mehrere Programmier- und Datenanalyseaufgaben sowie ein Abschlussprojekt, in welchem Sie eine gegebene Problemstellung lösen sollen. Von den Studierenden wird erwartet, dass sie die Ergebnisse der Aufgaben und des Projekts im Sinne der Reproduzierbarkeit dokumentieren und präsentieren.

    Bitte beachten Sie, dass die Veranstaltung sich darauf konzentriert, wie Daten visuell kodiert und für die Analyse präsentiert werden, nachdem die Struktur der Daten und deren Inhalt bekannt ist. Explorative Analysemethoden zur Entdeckung von Erkenntnissen in Daten sind nicht der Schwerpunkt der Veranstaltung.

    Literaturhinweise

    Textbook

    Munzner, Tamara. Visualization analysis and design. AK Peters/CRC Press, 2014.

    Additional Literature

    Kirk, Andy: Data visualisation: A handbook for data driven design. Sage. 2016.

    Yau, Nathan: Visualize This: The FlowingData Guide to Design, Visualization, and Statistics. Wiley Publishing, Inc. 2011.

    Spence, Robert: Information Visualization: Design for Interaction. Pearson. 2007.

  • 19328302 Übung
    Übung zu Data Visualization (Malte Heiser)
    Zeit: Do 08:00-10:00, Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.10.2025)
    Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
    
  • 19328601 Vorlesung
    Kryptowährungen und Blockchain (Katinka Wolter)
    Zeit: Di 12:00-14:00 (Erster Termin: 14.10.2025)
    Ort: , T9/051 Seminarraum
    

    Kommentar

    In dieser Lehrveranstaltung werden wir uns mit den Technologien, der Geschichte und den Anwendungen von Kryptowährungen und Blockchain beschäftigen.

    Literaturhinweise

    Bitcoin and Cryptocurrency Technologies: A Comprehensive Introduction, by Arvind Narayanan, Joseph Bonneau, Edward Felten, Andrew Miller, Steven Goldfeder

  • 19328602 Übung
    Übung zu Kryptowährungen und Blockchain (Justus Purat)
    Zeit: Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.10.2025)
    Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19329617 Seminar/Proseminar
    Seminar/Proseminar: Telematik (Jochen Schiller)
    Zeit: Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 09.02.2026)
    Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Dieses Seminar konzentriert sich auf verschiedene Aspekte der Technischen Informatik. Zu Beginn des Seminars werden Themenvorschläge ausgegeben. Auch eigene Themenvorschläge sind möglich und erwünscht, der Bezug zur Technischen Informatik muss aber gegeben sein. Die Bearbeitung der Themen kann alleine oder in Kleingruppen (2-3 Studierende) erfolgen. Dann muss aber deutlich werden, wer welchen Teil zur Seminararbeit beigetragen hat. 
    
     

  • 19329912 Projektseminar
    Softwareprojekt: Secure Identity (Volker Roth)
    Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.10.2025)
    Ort: , T9/SR 006 Seminarraum
    
  • 19330212 Projektseminar
    Projektseminar: Einführung in die Profilbereiche Data Science (Katinka Wolter)
    Zeit: Fr 14:00-16:00, Fr 16:00-18:00 (Erster Termin: 31.10.2025)
    Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
    
  • 19330252 RV
    Einführung in die Profilbereiche Data Science (Katinka Wolter)
    Zeit: Fr 12:00-14:00, Fr 14:00-16:00 (Erster Termin: 31.10.2025)
    Ort: A6/SR 032 Seminarraum (Arnimallee 6)
    
  • 19330313 Praxisseminar
    Programming for Data Science (Sandro Andreotti)
    Zeit: Di 12:00-16:00 (Erster Termin: 14.10.2025)
    Ort: KöLu24-26/SR 006 Neuro/Mathe (Königin-Luise-Str. 24 / 26)
    

    Kommentar

    Qualifikationsziele

    Die Studentinnen und Studenten haben ein tieferes Verständnis für Konzepte in der Programmierung mit einer höheren Programmiersprache (z. B. C/C++, Java oder Python).

    Inhalte:

    Einführung in verschiedene Arten von Programmiertechniken.

  • 19330401 Vorlesung
    Statistics for Data Science (Guilherme de Lima Feltes)
    Zeit: Mo 10:00-12:00 (Erster Termin: 20.10.2025)
    Ort: A6/SR 032 Seminarraum (Arnimallee 6)
    

    Kommentar

    Dieser Kurs dient als Einführung in die grundlegenden Aspekte der modernen statistischen Datenanalyse. Frequentistische und Bayes'sche Inferenz werden aus der Perspektive der probabilistischen Modellierung vorgestellt.

     

    Details finden sich auf der Webseite 19330401 Statistics for Data Science

    https://www.mi.fu-berlin.de/math/groups/stoch/teaching/2025ws_Statistics-Data-Sci.html

     

  • 19330402 Übung
    Übung zu Statistics for Data Science (Guilherme de Lima Feltes)
    Zeit: Di 10:00-12:00 (Erster Termin: 14.10.2025)
    Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19330811 Seminar
    Seminar: digi4all - Kompetenzen für das Unterrichten in einer digitalisierten Welt (Ralf Romeike)
    Zeit: -
    Ort: keine Angabe
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Zielgruppe

    digi4all richtet sich an alle Studierenden außerhalb von Informatikstudiengängen, die sich Kompetenzen für das Lehren und Lernen unter den Bedingungen der Digitalisierung selbstbestimmt aneignen möchten und die einen umfassenden Blick auf die Chancen und Herausforderungen der Digitalisierung für das Bildungssystem erhalten möchten. Das Einbringen der Lehrveranstaltung in einen Studiengang mit Fach Informatik ist nicht möglich.

    Kommentar

    Willkommen beim Seminar digi4all!

    Hinweis: Bei Rückfragen zum Kurs oder zur Teilnahme wenden Sie sich bitte ausschließlich per E-Mail an digi4all-support@lists.fu-berlin.de.

    Alle Fachbereiche und ihre Disziplinen sind durch die Digitalisierung starken Veränderungen unterworfen. Im Zentrum der aktuellen Phase der digitalen Transformation steht das Thema Künstliche Intelligenz (KI). Im Rahmen der Veranstaltung erwerben die Studierenden daher selbst umfassende technische Grundlagen-, Anwendungs- und Reflexionskompetenzen: Sie lernen, selbstbestimmt mit digitalen Systemen umzugehen, verstehen grundlegend, wie digitale Technologien im Bildungskontext, insbesondere auch "Künstliche Intelligenz", funktionieren, auf welchen informatischen Ideen und Prinzipien sie basieren und beurteilen auf dieser Grundlage, welche Möglichkeiten sie bieten und wie sie verantwortungsvoll eingesetzt werden können. Konzepte zum Transfer des Gelernten in Lehr-Lern-Prozesse stellen den theoretisch fundierten Praxisbezug her und befähigen zur Gestaltung eines zeitgemäßen Unterrichts unter den Bedingungen der digitalen Transformation mit Einbeziehung der KI. Ein Einblick in die Kursinhalte ist möglich unter www. digi4all.de. Die Bearbeitung der Module erfolgt auf der Lernplattform Moodle.

    Infos zum Seminar

    digi4all findet weitgehend online und zeitunabhängig statt. Es gibt zwei gemeinsame Informationsveranstaltungen. Für die abschließenden Präsentationen werden gegen Ende des Semesters Termine vereinbart.

    Am 14.10.2025, um 16:01 Uhr (pünktlich!) findet über Webex eine Informationsveranstaltung statt. Die Teilnahme ist verpflichtend. Die Zugangsdaten finden sich unten sowie im Blackboard.

    Webex-Meeting Informationsveranstaltung (14.10.2025, 16:01 Uhr)
        Meeting-Link: https://fu-berlin.webex.com/fu-berlin-en/j.php?MTID=m246fc51e941db03849cda35dbbf5920a

    Hinweis: Bei Rückfragen zum Kurs oder zur Teilnahme wenden Sie sich bitte ausschließlich per E-Mail an digi4all-support@lists.fu-berlin.de.

    Literaturhinweise

    Wird zu Beginn des Semesters bekannt gegeben. / To be announced at the beginning of the semester.

  • 19332512 Projektseminar
    Softwareprojekt: Applying LLMs in Healthcare (Malte Heiser)
    Zeit: Di 10:00-12:00 (Erster Termin: 14.10.2025)
    Ort: , Virtueller Raum 35
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Die Veranstaltung findet statt in der Königin-Luise-Str. 24/26, Raum 111.

    Link zum Softwareprojekt auf der HCC-Webseite: https://www.mi.fu-berlin.de/en/inf/groups/hcc/teaching/winter_term_2025_26/swp_applying_llms_in_healthcare.html

    Kommentar

    In diesem Softwareprojekt entwickeln Studierende in Teamarbeit eine auf Large Language Models (LLMs) basierende Software für Patient:innen im Kontext der Notaufnahme. Im Mittelpunkt steht die emotionale Informiertheit der Patient:innen im Wartebereich, mit dem Ziel, eine eigenständige Reflexion über die eigenen Symptome zu ermöglichen.   Die praxisnahe Problemstellung dient als Grundlage für die Entwicklung einer funktionsfähigen LLM-basierten Anwendung und fördert dabei interdisziplinäres Denken, technische Kreativität sowie agile Teamarbeit. Methodisch orientiert sich das Projekt am Scrum-Framework und bietet den Studierenden die Gelegenheit, wertvolle praktische Erfahrungen im Entwicklungsprozess zu sammeln.   Durch die Anwendung agiler Prinzipien gestalten die Studierenden den Entwicklungsprozess iterativ und kollaborativ – von der Anforderungsanalyse über Planung und Umsetzung bis hin zur abschließenden Reflexion. Dabei erweitern sie ihre Kommunikationsfähigkeiten, bearbeiten komplexe Aufgabenstellungen und vertiefen ihre technischen Kompetenzen.   Wöchentliche Meetings im Verlauf des Semesters ermöglichen die gemeinsame Gestaltung des Prozesses und bieten Raum für Diskussionen. Als Berater:innen und Mentor:innen begleiten wir den Prozess und vermitteln bei Bedarf relevante Methoden und fachliche Kompetenzen.

    Literaturhinweise

    Literature, materials and equipment will be provided during the event.

  • 19334212 Projektseminar
    Softwareprojekt: Maschinelles Lernen für lebenswissenschaftliche Daten (Pascal Iversen, Katharina Baum)
    Zeit: Di 16:00-18:00 (Erster Termin: 14.10.2025)
    Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    In diesem Softwareprojekt arbeiten wir mit verschiedenen ML-basierten Methoden für Vorhersagen für konkrete Fragestellungen aus der Biologie, wie zum Beispiel die Vorhersage der Wirkung von Medikamenten oder die Entwicklung von Infektionszahlen. Dabei liegt der Fokus explizit auf der Entwicklung, Implementierung und Evaluation des methodischen Frameworks und weniger auf der Vorbereitung der Daten.

    Die Programmiersprache ist Python, und wir planen die Verwendung von modernen Python-Modulen für ML wie PyTorch oder ggf. JAX. Gute Python-Kenntnisse sind Voraussetzung. Das Softwareprojekt findet semesterbegleitend statt und kann auch auf Englisch durchgeführt werden.

  • 19334301 Vorlesung
    Advanced Robotics (Daniel Göhring)
    Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.10.2025)
    Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    The lecture "Advanced Robotics" complements the lecture "Introduction to Robotics" and is for students who are familiar with basic concepts of robotics and the robot operating system ROS. Algorithms will be implemented in ROS using real data from autonomous vehicles and via written examples.

    The following topics will be covered (variations are possible):

    • Coordinate Systems, Representations, Kinematic Chains
    • Denavit Hartenberg 
    • Jacobian Matrix and Inverse Kinematics
    • Particle Filters
    • Simultaneous localization and mapping
    • Splines
    • Hierarchical Planning
    • ARA, D*, probabilistic planners
    • Reinforcement Learning
    • Model Predictive Control
    • Stereo Matching with SIFT-Features and Ransac 
    • Semi-global Matching
    • Visual Odometry / Optical Flow

  • 19334302 Übung
    Practice Seminar for Advanced Robotics (Daniel Göhring)
    Zeit: Do 12:00-14:00 (Erster Termin: 16.10.2025)
    Ort: A6/SR 025/026 Seminarraum (Arnimallee 6)
    
  • 19334412 Projektseminar
    Softwareprojekt: Future Security Lab (Leonie Terfurth)
    Zeit: Mo 10:00-12:00 (Erster Termin: 13.10.2025)
    Ort: T9/K63 Hardwarepraktikum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Wetter und Klima prägen unseren Alltag, jedoch sind Wetter- und Klimainformationen oft komplex und schwer verständlich. Besonders Extremwetterereignisse und die Kommunikation von Warninformationen verdeutlichen, wie wichtig es ist, meteorologische Informationen so aufzubereiten, dass Menschen sie intuitiv in ihre Entscheidungen einbeziehen können. Die Effektivität von Wetterkommunikation hängt damit nicht nur von der Verfügbarkeit und Qualität der Daten ab, sondern auch von der Klarheit und Gestaltung der Kommunikation (DWD RainBoW; Leschzyk et al., 2025).
    Die Qualität und Zugänglichkeit von Extended-Reality-(XR-)Technologien – in diesem Fall Augmented Reality (AR) – haben zuletzt stark zugenommen. Im Software-Projekt „Future Security Lab“ im Wintersemester 2025 entwickeln Studierende in Kleingruppen Proof-of-Concept-Prototypen, die das Potenzial von Augmented Reality für die Kommunikation von Wetter- und Klimadaten erproben. Studierende können sich dabei an Themenvorschlägen orientieren oder eigenständig Ideen einbringen.  Dabei stehen sowohl die technische Umsetzung, als auch Anwendungsorientierung und die Anwendungsszenarien im Mittelpunkt.

    
    Zwei relevante Konzepte sind:
    Immersive Analytics – die Nutzung von XR-Technologien, um komplexe Daten für Entscheidungsprozesse in räumliche, interaktive Umgebungen zu übertragen. Durch die Möglichkeit zur aktiven Erkundung und Manipulation werden die Daten erlebbar (Chandler et al., 2015).
    Data Visceralization – die Übersetzung von Daten in intuitive Größen, um das Verständnis physikalischer Größen und Mengen zu fördern und die Daten direkt erfahrbar zu machen (Lee et al., 2020).

    
    Dieses Softwareprojekt findet semesterbegleitend statt. Circa alle 2 Wochen findet ein Präsenz-Treffen statt, in denen alle Gruppenmitglieder über den aktuellen Stand berichten. Neben kurzen Updates an den Präsenzterminen werden 3 Päsentationen gehalten:  einen Ideen-Pitch, eine Zwischenpräsentation und eine Abschlusspräsentation.
    Zu Beginn der Veranstaltung (13.10) werden die organisatorische Details und Hintergrundinformationen zur Projektideendie verschiedene Konzepte im Detail vorgestellt. Zusätzlich wird es einen Themenvortrag „User-Oriented Weather Warnings“ als Inspiration für Anwendungen geben.

  • 19334617 Seminar/Proseminar
    Seminar/Proseminar: Beyond LLMs: Recent Breakthroughs in AI (Tim Landgraf)
    Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.10.2025)
    Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19334806 Seminaristischer Unterricht
    Projektmanagement in agilen Umgebungen Teil 1 (WiSe) (Matthias Horn)
    Zeit: Mo 08:00-10:00, Fr 16:00-18:00 (Erster Termin: 13.10.2025)
    Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Qualifikationsziele: Die Studierenden verstehen verschiedene Modelle skaliert agiler Software-Produktion mehrerer kooperierender agiler Teams. Sie verstehen grundlegende und fortgeschrittene Techniken des hybriden, prädiktiven sowie adaptiven Projektmanagements in solchen agilen Umgebungen und können sie anwenden. Sie können einen Projektplan erstellen und mit einem geeigneten Vorgehen abgleichen. Sie können in der Leitung eines hybriden Projektes mitarbeiten und Verantwortung für wesentliche Bereiche des Projektmanagements übernehmen, einschließlich der Führung von Personal. Sie können ein einfaches Projekt eigenverantwortlich leiten.

    Inhalte: Studierende erlernen Prinzipien, Methoden und Verfahrensweisen skaliert agiler Softwareproduktion anhand etablierter Modelle (z. B. Scaled Agile Framework) und des Projektmanagements anhand einer anerkannten Methodik (z. B. „Projekt Management Body of Knowledge“ (PMBoK)) und üben deren praktische Anwendung. Sie erarbeiten sich agile Prinzipien und Werte sowie Scrum und üben beides ein. Darüber hinaus diskutieren und üben sie die Planung des Produktumfangs und Koordination mehrerer daran gemeinsam arbeitender Teams, nötige Prozesse und involvierte Rollen. Weiterhin lernen sie alle Bereiche des Projektmanagements kennen, diskutieren deren Anwendung und üben teilweise deren Umsetzung: Projektentstehung, -definition und Planung des Projektumfangs, Projektplanung, Projektablaufsteuerung, -statusermittlung und -reporting, Projektorganisation und Einbettung eines Projekts in die ausführende Organisation, Führen ohne formale Macht, Projektkommunikation, Führung eines Projektteams und Qualitätsmanagement

     

  • 19335011 Seminar
    Seminar: Netzwerke, dynamische Modelle und ML für Datenintegration in den Lebenswissenschaften (Katharina Baum)
    Zeit: Di 14:00-15:30, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 14.10.2025)
    Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Forschungsseminar der Arbeitsgruppe Data Integration in the Life Sciences (DILiS). Auch offen für Seminarteilnahmen im Masterstudium, Online-Teilnahme möglich. Bitte entnehmen Sie Termine dem aktuellen Plan im Whiteboard!

    Das Seminar bietet Raum für die Diskussion weiterführender und integrativer Datenanalysetechniken, insbesondere Vorträge und Diskussion von laufenden oder geplanten Forschungsprojekten, Neuigkeiten von Konferenzen, Besprechung aktueller Literatur und Diskussion möglicher zukünftiger Lehrformate und -inhalte, und Vorstellungen, sowie Abschlussvorträge zu Abschlussarbeiten oder Projektseminaren. Die Seminarsprache ist weitestgehend Englisch. Gern können interessierte Studierende teilnehmen und unverbindlich vorbeischauen oder ein selbst gewähltes Thema von Interesse für die Arbeitsgruppe vorstellen. Achtung: Einzelne Termine können ausfallen oder verschoben werden. Kontaktieren Sie mich gern für Fragen (katharina.baum@fu-berlin.de)!

  • 19335201 Vorlesung
    Cybersecurity and AI III (Gerhard Wunder)
    Zeit: Di 12:00-14:00 (Erster Termin: 14.10.2025)
    Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19335202 Übung
    Übung zu Cybersecurity and AI III (Gerhard Wunder)
    Zeit: Fr 12:00-14:00 (Erster Termin: 17.10.2025)
    Ort: A7/SR 031 (Arnimallee 7)
    
  • 19335520 Kurs
    Programmierung in C (Robert Clausecker)
    Zeit: Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 09.03.2026)
    Ort: T9/K36 Rechnerpoolraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Ziel dieses Kurses ist es, den Teilnehmenden einen Einstieg in die C-Programmierung zu bieten und die Grundlagen zur Verwendung dieser Programmiersprache im weiteren Studium zu legen. Im Rahmen dieses Kurses werden den Teilnehmenden grundlegende Kenntnisse in der Programmierung der Sprache C hardwarenah beigebracht. Hierbei wird zuerst auf die Grundlagen der Syntax eingegangen und an die Einordnung von Programmabläufen in das gesamte Betriebssystem. Darauf aufbauend sollen Kenntnisse der klassischen strukturierten Programmierung vermittelt werden, um auch komplexere Aufgabe in dieser Programmiersprache elegant zu lösen. Am Ende wird im Rahmen eines Projektes ein Spiel entwickelt, dessen Vorstellung die Präsentationsprüfung darstellt. Nach dem Absolvieren des Kurses sollen diese Kompetenzen vermittelt worden sein:

    • Aufbau eines C-Programms: Funktionen, Statements, Blöcke, Deklarationen, Keywords, etc.

    • Fehlerbehandlung, Einbindung von externem Code

    • Design und Konzeption: Wie wird strukturiert entwickelt, wie komme ich von der Idee zur Implementation?

    • Objektorientierte Programmierung in C: Tabellen von Funktionszeigern, Vererbung durch Struktureinbettung, dynamischer Dispatch mit V-Tables

    • Anlesen von Spezifikationen, Build-Skripting mit make und Makefiles

  • 19335804 Seminar am PC
    Programmierpraktikum (Lutz Prechelt)
    Zeit: Mo 16:00-18:00, Di 16:00-18:00, Mi 16:00-18:00, Do 16:00-18:00, Fr 16:00-18:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 13.10.2025)
    Ort: T9/K48 Rechnerpoolraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    https://www.mi.fu-berlin.de/w/SE/TeachingHome

    Kommentar

    Die Studierenden lösen weitgehend selbstständig und mit vielen Freiheitsgraden bei Auswahl und inhaltlicher Ausgestaltung zahlreiche kleine und praktische Lernaufgaben. Die Aufgaben liegen z. B. in den Bereichen

    • Fortgeschrittene Konstrukte der Programmiersprache,
    • Auswahl und Einsatz von Bibliotheken,
    • Datenbanken und SQL,
    • automatisierte Tests,
    • Debugging,
    • Arbeiten mit Bestandscode,
    • Webentwicklung,
    • Umgang mit Werkzeugen wie Versionsverwaltung, Paketmanager, IDEs, Testwerkzeuge.

    Dabei erarbeiten sie sich einige komplexe Konzepte (z. B. zu Team-Workflows), erlernen zahlreiche Einzelheiten und diskutieren das Gelernte durch Reflexion der Ergebnisse.
    Das hier Gelernte ist für eine erfolgreiche berufliche Tätigkeit überragend relevant.

    Die Bearbeitung erfolgt überwiegend bevorzugt zu zweit (Paararbeit), die Zeiteinteilung ist völlig frei, nur für die Einreichung erledigter Aufgaben sind die Anwesenheitszeiten einer Dozent_in oder Tutor_in zu beachten.

    All dies wird in der ersten Veranstaltungswoche auf einer Startveranstaltung erläutert, die man keinesfalls verpassen darf.

  • 19336201 Vorlesung
    Maschinelles Lernen (Gerhard Wunder)
    Zeit: Mi 12:00-14:00 (Erster Termin: 15.10.2025)
    Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Qualifikationsziele: Die Studierenden lernen Formen der Datenrepräsentation und deren Visualisierung, können Abhängigkeiten aufzeigen und wenden Verfahren für Dimensionsreduktion und Datenvorverarbeitung an. Sie lernen die Grundbegriffe und Prinzipien des maschinellen Lernens, können Zielkriterien formulieren, benennen Eigenschaften von Optimierungsproblemen und können algorithmische Ansätze zur Lösung umsetzen. Sie können unterschiedlichste Lernverfahren zur Regression, Klassifikation und Entscheidungsfindung einordnen und umsetzen. Sie lernen die Grundstrukturen und Architekturen von neuronalen Netzen und deren vielfältige Einsatzgebiete. Sie können algorithmisch Lösungen für eine gegebene Problemstellung umsetzen und evaluieren.

    Inhalte: Die Studierenden erlernen die Grundlagen des maschinellen Lernens, der Lerntheorie, der Generalisierung und PAC. Sie erarbeiten ebenfalls die Grundlagen der konvexen Optimierung (z. B. Subgradient Methode), des Stochastischen Gradientenabstieg, der Regularisierung und Konvergenz. Sie üben Verfahren des Supervised Learning (z. B. Linear Regression, SVM, Kernel-Trick), des Unsupervised Learning (z. B. Clustering, Decision Trees, Matrix Decomposition, wie PCA) und des Dictionary Learning. Des Weiteren erlernen Studierende die Grundlagen der Künstliche Neuronale Netze (KNN), indem mögliche Architekturen und das Konzept der Backpropagation erarbeitet werden. Darüber hinaus setzen sich Studierende mit den Aspekten der Evaluierung (Crossvalidation, Hyper-Parameter-Tuning usw.) auseinande

  • 19336202 Übung
    Übung zu Maschinelles Lernen (Gerhard Wunder)
    Zeit: Mo 14:00-16:00 (Erster Termin: 20.10.2025)
    Ort: , T9/SR 006 Seminarraum
    
  • 19336311 Seminar
    Domain-Specific AI and Customization (Georges Hattab)
    Zeit: Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 15.10.2025)
    Ort: KöLu24-26/SR 017 (vorrang Schülerlabor) (Königin-Luise-Str. 24 / 26)
    

    Kommentar

    In der KI gibt es einen wachsenden Trend zur Entwicklung spezialisierter Modelle für bestimmte Branchen oder Aufgaben. Damit verlässt man sich nicht mehr ausschließlich auf Allzweckmodelle wie GPT-4. Diese maßgeschneiderten Modelle können eine bessere Leistung und relevantere Ergebnisse für spezifische Anforderungen liefern. Dieser Ansatz bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich, wie z. B. einen erhöhten Datenbedarf und abnehmende Erträge durch die Verwendung immer größerer Datensätze.

  • 19337001 Vorlesung
    Mathematik für Informatik-Lehramt (Max Willert)
    Zeit: Mo 16:00-18:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 13.10.2025)
    Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Qualifikationsziele: Die Studierenden formulieren³ Aussagen formal aussagenlogisch und prädikatenlogisch. Sie analysieren⁴ und vereinfachen³ die logische Struktur gegebener Aussagen und beschreiben⁴ die logische Struktur von Beweisen. Sie benennen Eigenschaften unterschiedlicher Mengen, Relationen und Funktionen und begründen⁴ diese mit Hilfe formaler Argumente. Sie können Beweise für elementare Aussagen unter Verwendung elementarer Beweistechniken entwickeln⁵ und die Mächtigkeit von Mengen mit Hilfe kombinatorischer Techniken sowie Wahrscheinlichkeiten von Zufallsereignissen bestimmen³.

    Inhalte: Studierende erlernen grundlegende Konzepte der Mengenlehre, Logik, Kombinatorik und üben deren Anwendung. Sie erarbeiten sich in der Mengenlehre Mengen, Relationen und Funktionen. Im Bereich der Logik und Booleschen Algebra erarbeiten sie sich Aspekte der Aussagenlogik und Prädikatenlogik. Im Themenfeld Kombinatorik erlernen sie Fakultät und Binomialkoeffizienten. Weiterhin erarbeiten sie sich elementare Beweistechniken und grundlegende Aspekte Diskreter Wahrscheinlichkeitstheorie. Zuletzt sollen formale Sprachen exemplarisch zur Modellierung verwendet werden. Die meisten dieser Konzepte werden an Rechen- oder Beweisaufgaben geübt.

    Literaturhinweise

    • Kenneth H. Rosen. Discrete Mathematics and its Applications, McGaw-Hill Education, 8. Auflage, 2018.
    • Gerald Teschl und Susanne Teschl. Mathematik für Informatiker - Band 1: Diskrete Mathematik und Lineare Algebra, Springer Vieweg, 4. Auflage, Berlin Heidelberg 2013.

  • 19337002 Übung
    Übung zu Mathematik für Informatik-Lehramt (Max Willert)
    Zeit: Mi 16:00-18:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 13.10.2025)
    Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
    
  • 19337211 Seminar
    Representation Learning (Georges Hattab)
    Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.10.2025)
    Ort: A3/019 Seminarraum (Arnimallee 3-5)
    

    Kommentar

    While traditional feature engineering has been successful, modern machine learning increasingly relies on representation learning - automatically discovering informative features or representations from raw data. This seminar dives into advanced neural network-based approaches that learn dense vector representations capturing the underlying explanatory factors in complex, high-dimensional datasets.

     

    The seminar will cover techniques like autoencoders, variational autoencoders, and self-supervised contrastive learning methods that leverage unlabeled data to learn rich representations. You'll learn about properties of effective learned representations like preserving locality, handling sparse inputs, and disentangling underlying factors. Case studies demonstrate how representation learning enables breakthrough performance on tasks like image recognition and natural language understanding. You'll gain insights into interpreting these learned representations as well as their potential and limitations.

  • 19337401 Vorlesung
    Post Quantum Cryptography - the NIST algorithms (N.N.)
    Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.10.2025)
    Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Post Quantum Cryptography - the NIST algorithms

    Course description:
    This course provides an in-depth study of the post-quantum cryptographic algorithms selected and evaluated by NIST. Students will explore the foundational mathematics, security assumptions, algorithmic designs, and practical implementation issues of cryptographic systems believed to be secure against quantum adversaries. Emphasis is placed on NIST's selected algorithms: KYBER (KEM), DILITHIUM (signatures), and SPHINCS+(stateless signatures), as well as alternate schemes such as Classic McEliece, BIKE, HQC, and Falcon.

    Learning Objectives:
    By the end of this course, students will be able to:

    • Describe the threat quantum computing poses to classical cryptography.
    • Explain the design principles of hash-based, code-based, multivariate, and lattice-based cryptography.
    • Analyze the security assumptions behind each NIST PQC algorithm family.
    • Compare performance and implementation trade-offs among leading PQC schemes.
    • Evaluate real-world deployment strategies and limitations for PQC.

     

  • 19337402 Übung
    Übung zu Post Quantum Cryptography - the NIST algorithms (N.N.)
    Zeit: Fr 08:00-10:00 (Erster Termin: 17.10.2025)
    Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19337711 Seminar
    LV 5752K12 Kompetenzen für das KI-Zeitalter - Artificial Intelligence Across Domains (Ralf Romeike)
    Zeit: -
    Ort: keine Angabe
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Lehrveranstaltung um ABV-Bereich, ausschließlich für Studierende, die keinen Informatikstudiengang belegen.

    Diese Lehrveranstaltung wird im E-Learning Format asynchron durchgeführt. Jede Woche wird ein Lehrmodul freigeschaltet. Die Aufgaben werden im eigenen Tempo bearbeitet, wobei bestimmte Fristen eingehalten werden müssen.
    
    Die erste und die letzte Sitzung finden jedoch synchron statt. Die synchronen Sitzungen finden entweder in Präsenz im Raum  016, Königin-Luise-Str. 24-26 oder via WebEx statt. Die enstprechende Info erhalten Sie zu Beginn der Lehrveranstaltung per E-Mail.
    
    
    Prüfungsleistungen: Die Teilnehmenden erstellen innerhalb von 14 Tagen nach Ablauf des Moduls eine schriftliche Ausarbeitung (ca. 4 Seiten). Sie erhalten bei bestandenen Leistungen und aktiver Teilnahme (Teilnahme an Diskussionen, Gruppenarbeit, E-learning, Präsentation) 5 Leistungspunkte.
    
    Die Anmeldung erfolgt über den ABV-Bereich:
    
    https://abz.zedat.fu-berlin.de
    
    Weitere Informationen zur Anmeldung finden Sie hier: http://www.zedat.fu-berlin.de/Schulung/ABV-Module

    Kommentar

    Kompetenzen für das KI-Zeitalter - Artificial Intelligence Across Domains
    
    Angesichts der enormen Fortschritte im Bereich der Künstlichen Intelligenz und ihres wachsenden Einflusses auf Inhalte, Methoden und Werkzeuge in nahezu allen Disziplinen ist es für zukünftige Fachkräfte entscheidend, KI-Kompetenzen zu erwerben, um in dieser neuen Phase der digitalen Transformation effektiv und verantwortungsvoll arbeiten zu können. Das online-gestützte Modul „AI Across Domains“ richtet sich daher an die Bachelor-Studierenden der Freien Universität Berlin, die sich eigenständig KI-Kompetenzen für ihre berufliche Tätigkeit aneignen wollen, in der KI-Anwendungen immer wichtiger werden. Ziel des Moduls ist es auch, einen umfassenden Überblick über die Chancen und Herausforderungen zu geben, die sich für die Gesellschaft und die Disziplinen durch die Entwicklung des KI-Bereichs ergeben. Daher werden die Studierenden im Rahmen des Moduls Fähigkeiten in Bezug auf die technologische Perspektive der KI (Wie funktioniert KI?), die anwendungsbezogene Perspektive der KI (Wie kann ich KI in meinem Fachgebiet einsetzen?) und die soziale Perspektive der KI (Welche Auswirkungen hat KI auf mein Fachgebiet und die Gesellschaft?) erwerben. AI Across Domains Module sind interdisziplinär angelegt und daher für Studierende aller Fachrichtungen geeignet. Innerhalb der einzelnen Bereiche werden kontinuierlich Bezüge zu den einzelnen Disziplinen aufgezeigt, reflektiert und vertieft. Das Modul ist interaktiv, kollaborativ und kreativ, Aufgaben und Inhalte sind so gestaltet, dass eine kontinuierliche Motivation und ein nachhaltiger Lernerfolg gewährleistet sind. In einer abschließenden Projektphase haben die Studierenden die Möglichkeit, die während des Moduls erworbenen KI-Kenntnisse, Fähigkeiten und Fertigkeiten zu konkretisieren.