Informatik
Bachelor Informatik (150 LP, Studienordnung 2014)
0086c_k150-
Funktionale Programmierung
0086cA1.1-
19336001
Vorlesung
Funktionale Programmierung (Katharina Klost)
Zeit: Di 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
-
19336002
Übung
Übung zu Funktionale Programmierung (Katharina Klost)
Zeit: Mi 16:00-18:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
-
19336001
Vorlesung
-
Algorithmen, Datenstrukturen und Datenabstraktion
0086cA1.4-
19300101
Vorlesung
Algorithmen und Datenstrukturen (Wolfgang Mulzer)
Zeit: Di 16:00-18:00, Fr 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: Gr. Hörsaal (Raum B.001) (Arnimallee 22)
Kommentar
Qualifikationsziele
Die Studierenden analysieren4 Algorithmen und Datenstrukturen und ihre Implementierungen bezüglich Laufzeit, Speicherbedarf und Korrektheit und beschreiben2 verschiedene Algorithmen und Datenstrukturen für typische Anwendungen und wenden3 diese auf konkrete Beispiele an. Sie können passende Algorithmen und Datenstrukturen für gegebene Aufgaben auswählen4 und passen5 diese entsprechend an. Sie erklären2, identifizieren4 und verwenden5 verschiedene Entwurfsparadigmen für Algorithmen.
Inhalte
Studierende lernen das Maschinenmodell, sowie verschiedene algorithmische Probleme kennen. Sie erarbeiten und üben die Berechnung von Laufzeit, Korrektheit und Speicherbedarf dieser Algorithmen und lernen die asymptotische worst-case Analyse kennen. Darüber hinaus diskutieren sie die Rolle des Zufalls im Kontext des Entwurfs von Algorithmen. Des Weiteren erlernen und üben sie Entwurfsparadigmen für Algorithmen wie Teile und Herrsche, gierige Algorithmen, Dynamische Programmierung und Erschöpfende Suche. Sie lernen Prioritätswarteschlangen und effiziente Datenstrukturen für geordnete und ungeordnete Wörterbücher (z.B. ausgeglichene Suchbäume, Streuspeicher, Skiplisten) kennen und üben den Umgang mit ihnen. Zudem lernen sie Algorithmen für Zeichenketten (digitale Suchbäume und Suchen in Zeichenketten) und Graphenalgorithmen kennen, diskutieren deren Anwendung und üben den Umgang mit ihnen.
Literaturhinweise
- P. Morin: Open Data Structures, an open content textboox.
- T. H. Cormen, C. Leiserson, R. Rivest, C. Stein: Introduction to Algorithms, MIT Press, 2022.
- R. Sedgewick, K. Wayne: Algorithms, Addison-Wesley, 2011.
- M. Dietzfelbinger, K. Mehlhorn, P. Sanders. Algorithmen und Datenstrukturen: Die Grundwerkzeuge, Springer, 2014.
- J. Erickson. Algorithms, 2019
- T. Roughgarden. Algorithms Illuminated. Cambridge University Press, 2022.
-
19300102
Übung
Übung zu Algorithmen und Datenstrukturen (Wolfgang Mulzer)
Zeit: Mo 14:00-16:00, Mo 16:00-18:00, Di 12:00-14:00, Mi 12:00-14:00, Mi 14:00-16:00, Mi 16:00-18:00, Do 16:00-18:00, Fr 14:00-16:00, Fr 16:00-18:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
-
19300101
Vorlesung
-
Rechnerarchitektur, Betriebs- und Kommunikationssysteme
0086cA2.1-
19300701
Vorlesung
Betriebs- und Kommunikationssysteme (Larissa Groth)
Zeit: Mo 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 14.04.2025)
Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)
Kommentar
Das Modul Betriebs- und Kommunikationssysteme schließt die Lücke zwischen dem Rechner als Hardware und den Anwendungen.
Themen sind daher:
- Ein-/Ausgabe-Systeme
- DMA/PIO
- Unterbrechungsbehandlung
- Puffer
- Prozesse/Threads
- virtueller Speicher
- UNIX und Windows
- Shells
- Utilities
- Peripherie und Vernetzung
- Netze
- Medien
- Medienzugriff
- Protokolle
- Referenzmodelle
- TCP/IP
- grundlegender Aufbau des Internet
Literaturhinweise
- Andrew S. Tanenbaum: 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.
-
19300704
Seminar am PC
Übung zu Betriebs- und Kommunikationssysteme (Larissa Groth)
Zeit: Mo 10:00-12:00, Mo 14:00-16:00, Di 10:00-12:00, Di 12:00-14:00, Mi 08:00-10:00, Mi 12:00-14:00, Mi 14:00-16:00, Do 10:00-12:00, Do 12:00-14:00, Do 16:00-18:00, Fr 14:00-16:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
Ort: T9/K38 Rechnerpoolraum (Takustr. 9)
Kommentar
Begleitveranstaltung zur Vorlesung 19300701
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19300701
Vorlesung
-
Datenbanksysteme
0086cA3.2-
19301501
Vorlesung
Datenbanksysteme (Agnès Voisard)
Zeit: Di 14:00-16:00, Do 14:00-16:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: T9/Gr. Hörsaal (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
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19301502
Übung
Übung zu Datenbanksysteme (Muhammed-Ugur Karagülle)
Zeit: Mo 12:00-14:00, Mo 14:00-16:00, Mo 16:00-18:00, Di 08:00-10:00, Di 10:00-12:00, Di 12:00-14:00, Mi 10:00-12:00, Mi 12:00-14:00, Mi 14:00-16:00, Do 08:00-10:00, Do 10:00-12:00, Do 12:00-14:00, Do 16:00-18:00, Fr 10:00-12:00, Fr 14:00-16:00, Fr 16:00-18:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
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19301501
Vorlesung
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Softwaretechnik
0086cA3.3-
19301401
Vorlesung
Softwaretechnik (Lutz Prechelt)
Zeit: Mo 10:00-12:00, Do 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 14.04.2025)
Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
Zielgruppe
- Pflichtmodul im Bachelorstudiengang Informatik
- Wahlpflichtmodul im Nebenfach Informatik
- Studierende im lehramtsbezogenen Masterstudiengang (Großer Master mit Zweitfach Informatik) können dieses Modul zusammen mit dem "Praktikum SWT (19516c)" absolvieren und ersetzen damit die Module "Netzprogrammierung" und "Embedded Internet"
Voraussetzungen
ALP III oder Informatik B
Sprache
Kurssprache ist Deutsch inklusive Folien und Übungsblätter. Einige wenige Folien sind in Englisch.
Die Klausur ist auf Deutsch, kann aber auch auf Englisch beantwortet werden.
Homepage
http://www.inf.fu-berlin.de/w/SE/VorlesungSoftwaretechnik
Kommentar
Inhalt
Softwaretechnik (oder englisch Software Engineering) ist die Lehre von der Softwarekonstruktion im Großen, also das Grundlagenfach zur Methodik.
Die Softwaretechnik ist bemüht, Antworten auf die folgenden Fragen zu geben:
- Wie findet man heraus, was eine Software für Eigenschaften haben soll (Anforderungsermittlung)?
- Wie beschreibt man dann diese Eigenschaften (Spezifikation)?
- Wie strukturiert man die Software so, dass sie sich leicht bauen und flexibel verändern lässt (Entwurf)?
- Wie verändert man Software, die keine solche Struktur hat oder deren Struktur man nicht (mehr) versteht (Wartung, Reengineering)?
- Wie deckt man Mängel in Software auf (Qualitätssicherung, Test)?
- Wie organisiert man die Arbeit einer Softwarefirma oder -abteilung, um regelmäßig kostengünstige und hochwertige Resultate zu erzielen (Prozessmanagement)?
- Welche (großenteils gemeinsamen) Probleme liegen allen diesen Fragestellungen zu Grunde und welche (größtenteils gemeinsamen) allgemeinen Lösungsansätze liegen den verwendeten Methoden und Techniken zu Grunde?
...und viele ähnliche mehr.
Diese Vorlesung gibt einen Überblick über die Methoden und stellt essentielles Grundwissen für jede/n ingenieurmäßig arbeitende/n Informatiker/in dar.
Genauere Information siehe Homepage: http://www.inf.fu-berlin.de/w/SE/VorlesungSoftwaretechnik
Literaturhinweise
Bernd Brügge, Allen Dutoit: Objektorientierte Softwaretechnik mit UML, Entwurfsmustern und Java, Pearson 2004.
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19301402
Übung
Übung zu Softwaretechnik (Lutz Prechelt)
Zeit: Mo 16:00-18:00, Di 08:00-10:00, Di 10:00-12:00, Di 16:00-18:00, Mi 08:00-10:00, Mi 10:00-12:00, Mi 14:00-16:00, Do 10:00-12:00, Do 14:00-16:00, Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)
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19301401
Vorlesung
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Lineare Algebra für Informatik
0086cA5.2-
19301001
Vorlesung
Lineare Algebra für (Bio-)Informatik (Max Willert)
Zeit: Mi 16:00-18:00, Do 10:00-12:00, Fr 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 17.04.2025)
Ort: Hs 1b Hörsaal (Habelschwerdter Allee 45)
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
Freischaltung der Anmeldung zu Tutorien wird rechtzeitig bekanntgegeben.
Kommentar
- Lineare Algebra:
- Vektorraum, Basis und Dimension;
- lineare Abbildung, Matrix und Rang;
- Gauss-Elimination und lineare Gleichungssysteme;
- Determinanten, Eigenwerte und Eigenvektoren;
- Euklidische Vektorräume und Orthonormalisierung;
- Hauptachsentransformation
- Anwendungen der linearen Algebra in der affinen Geometrie, Statistik und Codierungstheorie (lineare Codes)
Literaturhinweise
- Klaus Jänich: Lineare Algebra, Springer-Lehrbuch, 10. Auflage 2004
- Dirk Hachenberger: Mathematik für Informatiker, Pearson 2005
- G. Grimmett, D. Welsh: Probability - An Introduction, Oxford Science Publications 1986
- Kurt Meyberg, Peter Vachenauer: Höhere Mathematik 1, Springer-Verlag, 6. Auflage 2001
- G. Berendt: Mathematik für Informatiker, Spektrum Akademischer Verlag 1994
- Oliver Pretzel: Error-Correcting Codes and Finite Fields, Oxford Univ. Press 1996
- Lineare Algebra:
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19301002
Übung
Übung zu Lineare Algebra für Informatik (Max Willert)
Zeit: Mo 10:00-12:00, Mo 14:00-16:00, Mo 16:00-18:00, Di 08:00-10:00, Di 10:00-12:00, Di 12:00-14:00, Di 14:00-16:00, Di 16:00-18:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
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19301001
Vorlesung
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Wissenschaftliches Arbeiten in der Informatik
0086cA6.1-
19319701
Vorlesung
Wissenschaftliches Arbeiten in der Informatik (Claudia Müller-Birn)
Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
Weitere Informationen:
https://www.mi.fu-berlin.de/w/SE/VorlesungWissenschaftlichesArbeiten2019
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.
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19301710
Proseminar
Proseminar: Theoretische Informatik (Katharina Klost)
Zeit: Di 16:00-18:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: T9/055 Seminarraum (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
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19307117
Seminar/Proseminar
Seminar/Proseminar: Smart Homes und die Welt der IoT (Marius Max Wawerek)
Zeit: Mo 14:00-16:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 14.04.2025)
Ort: T9/K63 Hardwarepraktikum (Takustr. 9)
Kommentar
Dieses Seminar konzentriert sich auf verschiedene Aspekte moderner "Internet of Things" (IoT) Systeme. Hauptbestandteil sollen Anwendungen und Veröffentlichungen mit Bezügen zu dem Bereich des "Smart Home" sein. Zu Beginn des Seminars werden Themenvorschläge ausgegeben, die sich vor allem mit der Daten Analyse (sowohl "normaler" Stastistik als auch Machine Learning), Sicherheitsaspekten und der Nützlichkeit des Internets der Dinge bzw. des "Smart Home" befassen. Auch eigene Themenvorschläge sind möglich und erwünscht, der Bezug zu IoT Systemen muss aber gegeben sein. Die Bearbeitung der Themen soll alleine erfolgen.
Zum Ablauf: Dieses Seminar findet Semester-begleitend statt. Es gibt wenige Meetings, diese sind aber verpflichtend. Am ersten Termin (14.04.2025) wird die Themenliste ausgegeben und besprochen. In der nächsten Woche (21.04.2025) wird eine weitere Möglichkeit zur Themenfindung angeboten. Sollten Sie Interesse an einem eigenem Thema haben bereiten Sie bitte einen kurzen (2-3 Minuten) Abriss Ihres eigenen Vorschlages vor. So dass in der dritten Woche (28.04.2025) die Themenvergabe erfolgt.Danach gibt es pro Person 3 Präsentationstermine: die Vorstellung der Literaturrecherche (19.05.2025), eine kurze Zwischenpräsentation (16.06.2025) und die Abschlusspräsentation an einem der Termine im Zeitraum vom 30.06.2025 - 14.07.2025. Darüber hinaus gibt es keine weiteren Treffen.
Das bedeutet das je nach Teilnehmerzahl folgende Treffen verpflichtend sind:
- 14.04.2025
- 21.04.2025
- 19.05.2025
- 16.06.2025
- 30.06.2025
- 07.07.2025
- 14.07.2025
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19313310
Proseminar
Proseminar: Interactive Intelligent Systems - A Human-Centered Perspective (Malte Heiser)
Zeit: Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 17.04.2025)
Ort: keine Angabe
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
Lehrveranstaltung auf der HCC-Webseite
Kommentar
In this Proseminar, we discuss research results from the field of Human Computer Interaction with a focus on computer science. In recent decades, this area has changed extensively, mainly through technological innovations. We primarily consider these changed interactions between one or more people and one or more computers.
This time we will focus specifically on interactions with large language models (LLMs). We will explore new ways that these tools allow us to interact with technology. We will also consider the implications of generative AI for users and society at large.
In this course, we will cover a selection of important paper on pioneering work in HCI. Each semester, the focus of the more recent work might change. Each week, one student will present one important approach, and we will discuss it in class. Within presentations students have to introduce the assigned readings, will discuss them in context and will derive new, possible topics. Articles are chosen because they describe either a specific sub--area, represent the first article in a specific area, or introduce different approaches in the area.
Literaturhinweise
Wird bei der Vorbesprechung im April bekanntgegeben.
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19331617
Seminar/Proseminar
Seminar/Proseminar: Informationstheoretische Grundlagen von ML (Gerhard Wunder)
Zeit: Fr 14:00-16:00 (Erster Termin: 25.04.2025)
Ort: T9/K40 Multimediaraum (Takustr. 9)
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19334617
Seminar/Proseminar
Seminar/Proseminar: How to Startup (Tim Landgraf)
Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)
Kommentar
Dieses Seminar beleuchtet die facettenreiche Welt von Startups und vermittelt den Studierenden ein umfassendes Verständnis dafür, was es braucht, um in einer dynamischen und wettbewerbsorientierten Umgebung erfolgreich zu sein. Behandelt werden Themen wie Teamzusammensetzung, Marktanalyse, Investmentlogik, aktuelle Trends (wie KI) und typische Fehler, die Startups machen.
Im Gegensatz zu traditionellen Seminaren liegt der Fokus dieses Kurses auf der praktischen Auseinandersetzung mit dem Thema. Die Studierenden bereiten prägnante "Impulsvorträge" (kurze, 15-minütige Präsentationen) zu spezifischen startup-relevanten Themen vor. Diese Präsentationen basieren auf einer Vielzahl von Quellen, darunter:
* Webrecherche: Sammlung von Erkenntnissen aus Branchenberichten, Blogs und Artikeln.
* Interviews: Gespräche mit echten Startups, um aus erster Hand Wissen und Perspektiven zu gewinnen.
* Trendanalyse: Untersuchung aktueller Innovationen und Umbrüche im Startup-Ökosystem.
Jeder Vortrag dient als Ausgangspunkt für eine interaktive Diskussion, die ein tieferes Verständnis und vielfältige Perspektiven unter den Teilnehmern fördert.
Dieses Seminar richtet sich an Studierende, die neugierig auf Unternehmertum sind und erkunden möchten, wie Startups in der heutigen schnelllebigen Welt arbeiten, wachsen und Herausforderungen meistern. -
19336717
Seminar/Proseminar
Aktives Lernen, Unsicherheit und Erklärbarkeit für biomedizinische Anwendungen (Katharina Baum)
Zeit: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
Kommentar
In diesem Hauptseminar besprechen wir verschiedenste Methoden für maschinelles Lernen. Im Fokus stehen dabei Ansätze des aktiven Lernens, Abschätzungen von Unsicherheit und ihre Nutzung, sowie Methoden für Erklärungen von Modellen. Die Anwendung und Entwicklung dieser Methoden für biomedizinische Fragestellungen wird anhand aktueller Forschungsarbeiten betrachtet.
Beispiel für behandelte Ansätze sind
- selective sampling
- SHAP values
- Gaussian ensemble models
- Bayesian neural networks
Wir werden das Seminar vornehmlich auf Englisch durchführen, natürlich können Sie Fragen auch auf Deutsch stellen.
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19319701
Vorlesung
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Wissenschaftliches Arbeiten Praktische Informatik
0086cB1.4-
19303811
Seminar
Projektseminar: Datenverwaltung (Muhammed-Ugur Karagülle)
Zeit: Do 12:00-14:00 (Erster Termin: 17.04.2025)
Ort: T9/137 Konferenzraum (Takustr. 9)
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
Voraussetzungen
- ALP I
- ALP II
- Datenbanksysteme
Kommentar
Inhalt
Ein Projektseminar dient als Vorbereitung für eine Bachelor- oder Masterarbeit in der AGDB. Im Rahmen des Projektseminars beschäftigen wir uns mit der Analyse und Visualisierung medizinischer Daten. Studierende lernen in einem iterativen Verfahren das Verfassen von wissenschaftlichen Dokumenten. Zusätzlich werden wir ein kleines praktisches Projekt realisieren.
Literaturhinweise
Wird bekannt gegeben.
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19305811
Seminar
Seminar: Beiträge zum Software Engineering (Lutz Prechelt)
Zeit: Do 16:00-18:00 (Erster Termin: 17.04.2025)
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
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19307117
Seminar/Proseminar
Seminar/Proseminar: Smart Homes und die Welt der IoT (Marius Max Wawerek)
Zeit: Mo 14:00-16:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 14.04.2025)
Ort: T9/K63 Hardwarepraktikum (Takustr. 9)
Kommentar
Dieses Seminar konzentriert sich auf verschiedene Aspekte moderner "Internet of Things" (IoT) Systeme. Hauptbestandteil sollen Anwendungen und Veröffentlichungen mit Bezügen zu dem Bereich des "Smart Home" sein. Zu Beginn des Seminars werden Themenvorschläge ausgegeben, die sich vor allem mit der Daten Analyse (sowohl "normaler" Stastistik als auch Machine Learning), Sicherheitsaspekten und der Nützlichkeit des Internets der Dinge bzw. des "Smart Home" befassen. Auch eigene Themenvorschläge sind möglich und erwünscht, der Bezug zu IoT Systemen muss aber gegeben sein. Die Bearbeitung der Themen soll alleine erfolgen.
Zum Ablauf: Dieses Seminar findet Semester-begleitend statt. Es gibt wenige Meetings, diese sind aber verpflichtend. Am ersten Termin (14.04.2025) wird die Themenliste ausgegeben und besprochen. In der nächsten Woche (21.04.2025) wird eine weitere Möglichkeit zur Themenfindung angeboten. Sollten Sie Interesse an einem eigenem Thema haben bereiten Sie bitte einen kurzen (2-3 Minuten) Abriss Ihres eigenen Vorschlages vor. So dass in der dritten Woche (28.04.2025) die Themenvergabe erfolgt.Danach gibt es pro Person 3 Präsentationstermine: die Vorstellung der Literaturrecherche (19.05.2025), eine kurze Zwischenpräsentation (16.06.2025) und die Abschlusspräsentation an einem der Termine im Zeitraum vom 30.06.2025 - 14.07.2025. Darüber hinaus gibt es keine weiteren Treffen.
Das bedeutet das je nach Teilnehmerzahl folgende Treffen verpflichtend sind:
- 14.04.2025
- 21.04.2025
- 19.05.2025
- 16.06.2025
- 30.06.2025
- 07.07.2025
- 14.07.2025
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19328217
Seminar/Proseminar
Seminar/Proseminar: New Trends in Information Systems (Agnès Voisard)
Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
Ort: A3/SR 119 (Arnimallee 3-5)
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.
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19333311
Seminar
Seminar: Continual Learning (Manuel Heurich)
Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
Ort: A7/SR 140 Seminarraum (Hinterhaus) (Arnimallee 7)
Kommentar
This seminar focuses on recent advances in ‘Continual Learning’, an increasingly important field within machine learning. Continual Learning tackles the problem of drifting data in input space and changes between input and target distribution. Static models drop significantly in performance when data distributions are subject to change over time. We will cover recent approaches that tackle this problem from different angles.
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19334617
Seminar/Proseminar
Seminar/Proseminar: How to Startup (Tim Landgraf)
Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)
Kommentar
Dieses Seminar beleuchtet die facettenreiche Welt von Startups und vermittelt den Studierenden ein umfassendes Verständnis dafür, was es braucht, um in einer dynamischen und wettbewerbsorientierten Umgebung erfolgreich zu sein. Behandelt werden Themen wie Teamzusammensetzung, Marktanalyse, Investmentlogik, aktuelle Trends (wie KI) und typische Fehler, die Startups machen.
Im Gegensatz zu traditionellen Seminaren liegt der Fokus dieses Kurses auf der praktischen Auseinandersetzung mit dem Thema. Die Studierenden bereiten prägnante "Impulsvorträge" (kurze, 15-minütige Präsentationen) zu spezifischen startup-relevanten Themen vor. Diese Präsentationen basieren auf einer Vielzahl von Quellen, darunter:
* Webrecherche: Sammlung von Erkenntnissen aus Branchenberichten, Blogs und Artikeln.
* Interviews: Gespräche mit echten Startups, um aus erster Hand Wissen und Perspektiven zu gewinnen.
* Trendanalyse: Untersuchung aktueller Innovationen und Umbrüche im Startup-Ökosystem.
Jeder Vortrag dient als Ausgangspunkt für eine interaktive Diskussion, die ein tieferes Verständnis und vielfältige Perspektiven unter den Teilnehmern fördert.
Dieses Seminar richtet sich an Studierende, die neugierig auf Unternehmertum sind und erkunden möchten, wie Startups in der heutigen schnelllebigen Welt arbeiten, wachsen und Herausforderungen meistern. -
19335011
Seminar
Seminar: Netzwerke, dynamische Modelle und ML für Datenintegration in den Lebenswissenschaften (Katharina Baum)
Zeit: Di 12:00-14:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: T9/137 Konferenzraum (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)!
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19336717
Seminar/Proseminar
Aktives Lernen, Unsicherheit und Erklärbarkeit für biomedizinische Anwendungen (Katharina Baum)
Zeit: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
Kommentar
In diesem Hauptseminar besprechen wir verschiedenste Methoden für maschinelles Lernen. Im Fokus stehen dabei Ansätze des aktiven Lernens, Abschätzungen von Unsicherheit und ihre Nutzung, sowie Methoden für Erklärungen von Modellen. Die Anwendung und Entwicklung dieser Methoden für biomedizinische Fragestellungen wird anhand aktueller Forschungsarbeiten betrachtet.
Beispiel für behandelte Ansätze sind
- selective sampling
- SHAP values
- Gaussian ensemble models
- Bayesian neural networks
Wir werden das Seminar vornehmlich auf Englisch durchführen, natürlich können Sie Fragen auch auf Deutsch stellen. -
19337517
Seminar/Proseminar
Seminar/Proseminar: Time Series Learning (Manuel Heurich)
Zeit: Mo 10:00-12:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
Ort: A7/SR 140 Seminarraum (Hinterhaus) (Arnimallee 7)
Kommentar
This seminar focuses on Machine Learning approaches that specialize in sequential data. Most real-world data is acquired over time. Moreover, most of the available data is not image data. We will discuss works before the Transformer era (e.g., RNNs, LSTMs) and highlight their strengths and weaknesses outside the Computer Vision domain. More recently, transformer-based approaches have outperformed earlier methods. We selectively pick works that highlight their strength in knowledge discovery on sequential data. With the strong trend towards powerful multi-modal models, the seminar aims to introduce state-of-the-art methods to produce robust embeddings based on Time Series data.
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19303811
Seminar
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Wissenschaftliches Arbeiten Theoretische Informatik
0086cB1.5-
19306711
Seminar
Seminar über Algorithmen (László Kozma)
Zeit: Do 14:00-16:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 17.04.2025)
Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
Kommentar
Inhalt
Fortgeschrittene Themen des Algorithmenentwurfs mit wechselnden Schwerpunkten.
Im Sommersemester 2025: Neue Ergebnisse bei Algorithmen für kürzeste Wege.
Zielgruppe
Master-Studierende der Informatik oder Mathematik
Empfohlene Vorkenntnisse
Vorlesung "Höhere Algorithmik" oder vergleichbare Veranstaltung
Literaturhinweise
Spezialliteratur aus Zeitschriften
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19331617
Seminar/Proseminar
Seminar/Proseminar: Informationstheoretische Grundlagen von ML (Gerhard Wunder)
Zeit: Fr 14:00-16:00 (Erster Termin: 25.04.2025)
Ort: T9/K40 Multimediaraum (Takustr. 9)
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19335011
Seminar
Seminar: Netzwerke, dynamische Modelle und ML für Datenintegration in den Lebenswissenschaften (Katharina Baum)
Zeit: Di 12:00-14:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: T9/137 Konferenzraum (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)!
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19306711
Seminar
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Wissenschaftliches Arbeiten Technische Informatik
0086cB1.6-
19307117
Seminar/Proseminar
Seminar/Proseminar: Smart Homes und die Welt der IoT (Marius Max Wawerek)
Zeit: Mo 14:00-16:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 14.04.2025)
Ort: T9/K63 Hardwarepraktikum (Takustr. 9)
Kommentar
Dieses Seminar konzentriert sich auf verschiedene Aspekte moderner "Internet of Things" (IoT) Systeme. Hauptbestandteil sollen Anwendungen und Veröffentlichungen mit Bezügen zu dem Bereich des "Smart Home" sein. Zu Beginn des Seminars werden Themenvorschläge ausgegeben, die sich vor allem mit der Daten Analyse (sowohl "normaler" Stastistik als auch Machine Learning), Sicherheitsaspekten und der Nützlichkeit des Internets der Dinge bzw. des "Smart Home" befassen. Auch eigene Themenvorschläge sind möglich und erwünscht, der Bezug zu IoT Systemen muss aber gegeben sein. Die Bearbeitung der Themen soll alleine erfolgen.
Zum Ablauf: Dieses Seminar findet Semester-begleitend statt. Es gibt wenige Meetings, diese sind aber verpflichtend. Am ersten Termin (14.04.2025) wird die Themenliste ausgegeben und besprochen. In der nächsten Woche (21.04.2025) wird eine weitere Möglichkeit zur Themenfindung angeboten. Sollten Sie Interesse an einem eigenem Thema haben bereiten Sie bitte einen kurzen (2-3 Minuten) Abriss Ihres eigenen Vorschlages vor. So dass in der dritten Woche (28.04.2025) die Themenvergabe erfolgt.Danach gibt es pro Person 3 Präsentationstermine: die Vorstellung der Literaturrecherche (19.05.2025), eine kurze Zwischenpräsentation (16.06.2025) und die Abschlusspräsentation an einem der Termine im Zeitraum vom 30.06.2025 - 14.07.2025. Darüber hinaus gibt es keine weiteren Treffen.
Das bedeutet das je nach Teilnehmerzahl folgende Treffen verpflichtend sind:
- 14.04.2025
- 21.04.2025
- 19.05.2025
- 16.06.2025
- 30.06.2025
- 07.07.2025
- 14.07.2025
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19310817
Seminar/Proseminar
Seminar/Proseminar: High Performance and Cloud Computing (Barry Linnert)
Zeit: Di 12:00-14:00 (Erster Termin: 22.04.2025)
Ort: T9/K40 Multimediaraum (Takustr. 9)
Kommentar
Wenn es darum geht, komplexe Anwendungen oder große Datenmengen in einem angemessenen Zeitrahmen zu verarbeiten, ist der Einsatz von parallelen Programmen unumgänglich. Diese können jedoch sowohl auf Grund des spezifischen Anwendungsrahmens oder der technischen Umgebungen sehr unterschiedlich ausfallen. So kommen im High Performance Computing (HPC) Supercomputer zum Einsatz, die Anwendungen mit einem hohen Maß an Interaktion unterstützen, während beim Cloud Computing ein Schwerpunkt auf die Bereitstellung von Daten und Rechenkapazität bei Bedarf (on demand) gelegt wird.
Beide Anwendungsbereiche haben Herausforderungen sowohl auf Ebene der Programmierung als auch bei der Verwaltung der entsprechenden Systeme.
Im Seminar wollen wir uns im Rahmen dieses Spektrums jeweils einem Aspekt widmen, und die aktuelle Forschung hierzu zusammenfassen und bewerten.
Weitere Informationen zum Ablauf werden beim ersten Termin am 22.04.2025 bereitgestellt.
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19329617
Seminar/Proseminar
Seminar/Proseminar: Telematik (Jochen Schiller)
Zeit: Di 15.07. 10:00-16:00, Di 22.07. 10:00-18:00 (Erster Termin: 15.07.2025)
Ort: T9/K40 Multimediaraum (Takustr. 9)
Kommentar
Dieses Seminar konzentriert sich auf verschiedene Aspekte der Technischen Informatik. Zu Beginn des Seminars werden Themenvorschläge ausgegeben, die sich vor allem mit Sicherheitsaspekten des Internets der Dinge befassen. 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.
Es ist möglich, dieses Seminar mit dem Softwareprojekt Technische Informatik zu kombinieren. Die theoretischen Grundlagen des gewählten Themas werden dann hier in Form einer wissenschaftlichen Ausarbeitung behandelt und im Softwareprojekt praktisch umgesetzt. Beachten Sie bitte, dass die Seminararbeit sich nicht mit Implementierungsdetails befassen soll und die Pflicht zur sorgfältigen schriftlichen Dokumentation des Softwareprojekts nicht entfällt.
Zum Ablauf: Dieses Seminar findet Semester-begleitend statt. Es gibt wenige Meetings, diese sind aber verpflichtend. Am ersten Termin wird die Themenliste ausgegeben und besprochen. Bitte bereiten Sie einen kurzen (2-3 Minuten) Abriss Ihres eigenen Themenvorschlages vor, wenn Sie diesen in das Seminar einbringen möchten. Zur nächsten Woche erfolgt dann die Themenvergabe. Danach gibt es insgesamt 3 Präsentationstermine: die Themenvorstellung, eine kurze Zwischenpräsentation und die Abschlusspräsentation. Darüber hinaus gibt es keine weiteren Treffen. Die genauen Termine und weitere Hinweise werden auf Whiteboard bekanntgegeben.
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19307117
Seminar/Proseminar
-
Softwareprojekt Praktische Informatik A
0089cA1.23-
19308412
Projektseminar
Softwareprojekt: Datenverwaltung (Agnès Voisard)
Zeit: Mo 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 05.02.2025)
Ort: T9/137 Konferenzraum (Takustr. 9)
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
Zielgruppe
Studierende im Master- bzw. Bachelorstudiengang
Voraussetzungen
Gute Programmierkenntnisse, Einführung in Datenbanksysteme.
Kommentar
Projekte können anwendungs- oder systemorientiert sein. Eine größere Aufgabe der Systementwicklung wird arbeitsteilig gelöst. Dazu gehören alle Phasen der Softwareentwicklung. Schwerpunkt sind Datenverwaltungssysteme.
Literaturhinweise
Wird bekannt gegeben. / To be announced.
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19314012
Projektseminar
Softwareprojekt: Semantische Technologien (Adrian Paschke)
Zeit: Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
Ort: A7/SR 031 (Arnimallee 7)
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
Weitere Informationen finden sich auf der Veranstaltungsseite.
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.
Literaturhinweise
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19323612
Projektseminar
Softwareprojekt: AMOS-Projekt (Lutz Prechelt)
Zeit: -
Ort: keine Angabe
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
Lernziele und Kompetenzen
- Studierende lernen zu Softwareprodukten und Softwareentwicklung in der Industrie
- Studierende lernen zu agilen Methoden, insbesondere Scrum und Extreme Programming
- Studierende lernen zu Open-Source-Softwareentwicklung und ihren Prinzipien
- Studierende erwerben praktische Erfahrung mit Scrum und Extrem Programming
Zielgruppe
Studierende der Informatik (und verwandte Disziplinen). Für die Softwareentwickler:innen Rolle sollten Sie praktische Programmiererfahrung mitbringen. Dieser Kurs ist nicht geeignet, um Programmieren zu lernen.
Sprache
Englisch (Vorlesungen auf Englisch, Team-Meeting auf Deutsch oder Englisch nach Wahl der Studierenden)
Benotung
- Softwareentwickler:in (zu 100%)
- 10% der Note: 5 Kurzquizzes zu jeweils 5 Fragen mit 2 Punkten
- 90% der Note: Wöchentliche Projektarbeit
Weiteres
- SWS: 4 SWS (2 SWS VL, 2 SWS Team-Meeting)
- Semester: Jedes Semester
- Modalität: Online, universitätsübergreifend
- Tags: Scrum
Kommentar
Dieser Kurs lehrt agile Methoden (Scrum und XP) und Open-Source-Werkzeuge anhand eines semesterlangen Projekts. Der Kurs findet online und universitätsübergreifend statt. Lehr- und Lerninhalte umfassen:
- Agile Methoden und verwandte Entwicklungsprozesse
- Scrum Rollen und Prozesspraktiken, inkl. Produktmanagement und Entwicklungsleitung
- Technische Praktiken wie Refactoring, Continuous Integration, und test-getriebene Entwicklung
- Prinzipien und Praktiken der Open-Source-Softwareentwicklung
Das Projekt ist ein Softwareentwicklungsprojekt, bei dem jedes Studierendenteam mit einem Industriepartner zusammenarbeitet, der die Projektidee bereitstellt. Studierende arbeiten praktisch und angewandt.
Studierende nehmen die Rolle einer Softwareentwicklerin oder eines Softwareentwicklers ein. In dieser Rolle schätzen sie den Aufwand von Anforderungen und setzen sie im Projekt um. Teilnehmende Studierende müssen über vorherige Softwareentwicklungserfahrung verfügen.
Studierende werden in Teams von 7-9 Personen organisiert. Ein Team besteht aus einem Scrum Master, zwei Product Ownern, und sechs Softwareentwickler:innen. Ein Industriepartner stellt die allgemeinen Anforderungen bereit, welche von den Product Ownern ausgearbeitet und von den Softwareentwickler:innen umgesetzt werden. Das Projektangebot wird kurz vor Semesterbeginn vorgestellt werden.
Der Kurs besteht aus einer 90 min. Vorlesung, gefolgt von einem 90 min. Team-Meeting (Teilnahme verpflichtend). Bitte registrieren Sie sich nicht für diesen Kurs, falls Sie nicht regelmäßig am Team-Meeting teilnehmen können.
ACHTUNG: Dieser Kurs findet extern statt und verwendet einen zusätzlichen Prozess für die Anmeldung. Registrierung und weitere Kursinformation finden Sie auf einem Google Spreadsheet über https://amos.uni1.de – bitte registrieren Sie Ihr Teilnahmeinteresse durch Ausfüllen des dort verlinkten Formulars zur Interessenbekundung, sobald sich dieses öffnet.
Literaturhinweise
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19329912
Projektseminar
Softwareprojekt: Secure Identity (Volker Roth)
Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
Ort: A7/SR 031 (Arnimallee 7)
Kommentar
Die Aufgabe wird die Entwicklung einer Software sein. Es wird um sichere Softwareentwicklung gehen. Die Aufgabe wird in Gruppenarbeit gelöst.
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19334212
Projektseminar
Softwareprojekt: Maschinelles Lernen und Erklärbarkeit für verbesserte (Krebs-)behandlung (Pauline Hiort)
Zeit: Di 15:00-17:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 26.02.2025)
Ort: T9/K40 Multimediaraum (Takustr. 9)
Kommentar
Im Softwareprojekt werden wir verschiedene Machine-Learning (ML)-Methoden implementieren, trainieren und evaluieren. Der Fokus im Projekt liegt auf neuronalen Netzen (NN) und ihrer Erklärbarkeit. Die Methoden werden wir mit verschiedenen Baseline-Modellen, zum Beispiel Regressionsmodellen, vergleichen. Verschiedene ML-Methoden werden auf einen spezifischen Datensatz, z.B. zur Vorhersage von Medikamentenkombinationen gegen Krebserkrankungen, angewendet und ausgewertet. Der Datensatz wird von uns vorbereitet und mit den implementierten Methoden analysiert. Zusätzlich legen wir einen Fokus auf Erklärbarkeit, um sicherzustellen, dass die Vorhersagen der ML-Modelle nachvollziehbar und interpretierbar sind. Dazu werden wir geeignete Techniken zur Erklärbarkeit von Modellen integrieren, um die Entscheidungsgrundlagen der Modelle besser zu verstehen und visualisieren zu können.
Die Programmiersprache ist Python, und wir planen die Verwendung von modernen Python-Modulen für ML wie scikit-learn, and PyTorch. Gute Python-Kenntnisse sind Voraussetzung. Das Ziel ist die Erstellung eines Python-Pakets, das für den konkreten Anwendungsfall wiederverwendbaren Code zur Präprozessierung, Training auf ML-Modelle und Evaluation der Ergebnisse mit Dokumentation (z.B. mit sphinx) liefert. Das Softwareprojekt findet semesterbegleitend statt und kann auch auf Englisch durchgeführt werden.
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19334412
Projektseminar
SWP: Szenario-Management im Future Security Lab (Larissa Groth)
Zeit: Mi 23.04. 14:00-16:00 (Erster Termin: 23.04.2025)
Ort: T9/K63 Hardwarepraktikum (Takustr. 9)
Kommentar
Das Projekt BeLIFE, Teil der AG Technische Informatik, konzentriert sich auf die Verbesserung des Wissenstransfers und des kommunikativen Austausches in der zivilen Sicherheitsforschung. Zentraler Bestandteil des Projekts ist das Future Security Lab, das in den Räumlichkeiten des Einstein Center Digital Future in Mitte beheimatet ist. Hier werden Politiker:innen von Bundes- und Landesebenen, aber auch Vertreter:innen aus Behörden und Organisationen mit Sicherheitsaufgaben willkommen geheißen.
Im Rahmen des Softwareprojekts entwickeln die Studierenden Konzepte, um die bestehende technische Infrastruktur des Raumes zu optimieren und kreativ weiterzuentwickeln. Ziel ist es insbesondere die Usability des Raumes auf Seiten der Wissenschaftler:innen zu erhöhen, aber auch die User Experience der Besuchenden zu verbessern. Um das zu erreichen, besteht das Softwareprojekt aus mehreren Teilbereichen, die sich entweder aus einem konkreten Problem ergeben, das es zu lösen gilt, oder kreative Herangehensweisen und Ideenreichtum erfordern. Die zu bearbeitenden Aufgaben generieren sich aus den Bereichen Systemadministration, Interfaceentwicklung sowie Licht-/Ton-Installation und -Orchestrierung und umfassen auch die Optimierung der vorhandenen WebApp zur Szenariopräsentation.
Die Bearbeitung der Aufgabenstellung erfolgt ausschließlich in Kleingruppen (3-5 Studierende). Die Zusammenarbeit und Sicherung des entwickelten Codes erfolgt über das Fachbereichs-eigene Gitlab oder ein öffentliches Github. Die Ergebnisse sind geeignet zu dokumentieren, z.B. über die Readme-Dateien des Gits und ein gut strukturiertes Wiki. Modularität und Erweiterbarkeit des entwickelten Codes und eine top Dokumentation sind entscheidend für den Erfolg dieses Softwareprojekts!
Zum Ablauf: Dieses Softwareprojekt findet semesterbegleitend statt. Es gibt wenige Meetings in großer Runde mit allen Teilnehmenden, diese sind aber verpflichtend. Darüber hinaus gibt es kurze wöchentliche Treffen, in denen mind. 1 Gruppenmitglied über den aktuellen Stand berichtet, wobei wir hier im Verlauf eines Monats mit allen Mitgliedern gesprochen haben wollen. Der erste Termin (23.04.25, 14h, K63) wird in der Takustraße 9 stattfinden. Im Rahmen dieses Termins werden die bereits implementierten Lösungen in der Theorie präsentiert und die Problemstellungen angesprochen. Eine Live-Demo erfolgt dann eine Woche später, am 30.04.2025, in Berlin Mitte im Future Security Lab, Wilhelmstr. 67, 10117 Berlin.
Danach gibt es insgesamt 3 Präsentationstermine: die Präsentation eines ersten Ansatzes zur Problemlösung (14.05.2025), eine kurze Zwischenpräsentation (18.06.2025) und die Abschlusspräsentation (16.07.2025).
Die Studierenden erhalten zusätzlich regelmäßig die Möglichkeit, in den Räumlichkeiten des Future Security Labs zu arbeiten und sich so mit der Ausstattung vertraut zu machen.
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19308412
Projektseminar
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Aktuelle Forschungsthemen der Praktischen Informatik
0089cA1.27-
19302801
Vorlesung
Angewandte Biometrie (Andreas Wolf)
Zeit: Mo 08:00-10:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
Ort: T9/K40 Multimediaraum (Takustr. 9)
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
Die Vorlesung beginnt am Montag, den 17.04.
Das Vorlesungsskript liegt unter
hhttps://drive.google.com/drive/folders/0B7NhYbv9QewkRkk2WVRuM2Rqd00?resourcekey=0-Yshu3zWsEGEP1i2z0UZjXw&usp=sharing
Kommentar
Inhalt
Die Vorlesung hält Dr. Andreas Wolf (Bundesdruckerei.) Er wird einen breiten Einblick in Biometriethemen und biometrische Verfahren und in deren Anwendung geben. Er wird auch auf die aktuellen Themen aus ePassport und neuem elektronischem Personalausweis eingehen. Vorgesehene Gebiete in der Lehrveranstaltung sind unter anderem:
- Allgemeine Struktur biometrischer Systeme
- Eigenschaften biometrischer Modalitäten
- IT-Sicherheit und Risikoabschätzung
- Fehlergrößen biometrischer Verfahren
- Fingerabdruckverfahren
- Gesichts- und Iriserkennung
- Sprechererkennung und weitere Modalitäten
- Standards
- Elektronischer Pass
Neben der Vermittlung der theoretischen Grundlagen der behandelten biometrischen Modalitäten wird besonderer Wert auf die Entwicklung der Fähigkeit zur Beurteilung der Eignung des Biometrie-Einsatzes in konkreten Anwendungsszenarien gelegt.
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19325301
Vorlesung
Cluster Computing (Barry Linnert)
Zeit: Di 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: T9/055 Seminarraum (Takustr. 9)
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
Zielgruppe
- MSc
Anforderungen
- Erfahrung mit Computern und Software sowie Programierkenntnisse
Sprache
- Die Kurssprache ist Deutsch (oder Englisch wenn benötigt).
- The exam will be formulated in German, but answers may be given in English, too.
Credits & Klausur
- aktive Teilnahme an den Übungen: regelmäßige Vorbereitung von Übungsaufgaben & Präsentation der Ergebnisse in den Übungen
- Bestehen der Klausur
Webseite
https://www.mi.fu-berlin.de/w/SE/VorlesungClusterComputing
Kommentar
Cluster-Computer bilden die zur Zeit vorherrschende Klasse paralleler Hochleistungsrechner. Sie bestehen aus konventionellen Prozessorknoten, die über ein Hochgeschwindigkeitsnetzwerk miteinander verbunden sind. Obwohl meistens räumlich integriert, handelt es sich um verteilte Systeme mit jeweils lokalen Betriebssystemen. Das enorme Leistungspotential dieser Rechnerklasse kann nur ausgeschöpft werden, wenn Programmcode und Daten optimal über die Knoten verteilt werden. Die eingesetzten Verfahren müssen insbesondere skalierbar sein, also auch bei Tausenden von Rechnerknoten noch effizient arbeiten. Gleichzeitig soll aber die Programmiererin bzw. der Programmierer von diesen Aufgaben entlastet werden. Die Vorlesung gibt einen Überblick über die auftretenden Probleme und stellt Algorithmen zu ihrer Lösung vor.
Literaturhinweise
- Heiss, H.-U.: Prozessorzuteilung in Parallelrechnern, BI-Verlag, Mannheim, 1996
- Andrews, G. A.: Foundations of Multithreaded, Parallel and Distributed Programming, Addison-Wesley, 2000
- Pfister, G.: In Search of Clusters 2nd ed., Prentice Hall, 1998
- Zomaya, A.: Parallel and distributed computing handbook, McGraw Gill, 1995
- Buyya, R.: High Performance Cluster Computing, Vol. 1+2, Prentice Hall, 1999
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19327401
Vorlesung
Bild- und Videocodierung (Heiko Schwarz)
Zeit: Mo 14:00-16:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)
Kommentar
Die Vorlesung behandelt die wichtigsten Konzepte und Algorithmen, die in modernen Bild- und Videocodierverfahren verwendet werden. Wir werden uns insbesondere auf Techniken konzentrieren, die in aktuellen internationalen Videocodierstandards Anwendung finden.
In einem kurzen ersten Teil werden zunächst die sogenannten Rohdatenformate eingeführt, welche als Eingangs- und Ausgangsformate von Bild- und Videocodecs verwendet werden. Dieser Teil beinhaltet folgenden Themen:
- Farbräume und deren Beziehung zur menschlichen Farbwahrnehmung
- Transfer-Funktionen (Gamma-Codierung)
- Warum verwenden wir das YCbCr-Format?
Der zweite Teil der Vorlesung behandelt zunächst die Bildcodierung und umfasst folgende Themen:
- Der Anfang: Wie funktioniert JPEG?
- Warum verwenden wir die Diskrete Cosinus-Transformation?
- Effiziente Codierung von Transformationskoeffizienten
- Prädiktion von Bildblöcken
- Adaptive Blockpartitionierung
- Wie treffen wir Entscheidungen im Encoder?
- Optimierungen der Quantisierung
Im dritten und letzten Teil der Vorlesungen behandeln wir Konzept die letztendlich die Videocodierung deutlich effizienter machen als eine separate Codierung der Einzelbilder. Dieser Teil umfasst folgende Themen:
- Bewegungskompensierte Prädiktion
- Codierung von Bewegungsvektoren
- Algorithmen zur Bewegungssuche
- Subpixel-genaue Bewegungsvektoren und Interpolationsfilter
- Verwendung mehrere Referenzbilder
- Was sind B-Bilder und warum verwenden wir diese?
- Deblocking- und Deringing-Filter
- Effiziente zeitliche Codierstrukturen
In den Übungen werden wir schrittweise einen eigenen Codec für Bilder implementieren. Bei entsprechenden Interesse kann dieser zu einem einfachen Videocodec erweitert werden.
Literaturhinweise
- Bull, D. R., “Communicating Pictures: A Course in Image and Video Coding,” Elsevier, 2014.
- Ohm, J.-R., “Multimedia Signal Coding and Transmission,” Springer, 2015.
- Wien, M., “High Efficiency Video Coding — Coding Tools and Specifications,” Springer 2014.
- Sze, V., Budagavi, M., and Sullivan, G. J. (eds.), “High Efficiency Video Coding (HEVC): Algorithm and Architectures,” Springer, 2014.
- Wiegand, T. and Schwarz, H., "Source Coding: Part I of Fundamentals of Source and Video Coding,” Foundations and Trends in Signal Processing, Now Publishers, vol. 4, no. 1–2, 2011.
- Schwarz, H. and Wiegand, T., “Video Coding: Part II of Fundamentals of Source and Video Coding,” Foundations and Trends in Signal Processing, Now Publishers, vol. 10, no. 1–3, 2016.
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19331101
Vorlesung
Human Centered Data Science (Claudia Müller-Birn)
Zeit: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
[link HCC-Webseite aktuelles Semester]
Kommentar
In den letzten Jahren hat sich der Bereich Data Science rasant entwickelt, was in erster Linie auf die Fortschritte beim maschinellen Lernen zurückzuführen ist. Diese Entwicklung hat neue Möglichkeiten in einer Vielzahl von sozialen, wissenschaftlichen und technologischen Bereichen eröffnet. Aus den Erfahrungen der letzten Jahre wird jedoch immer deutlicher, dass die Konzentration auf rein statistische und numerische Aspekte in der Datenwissenschaft weder soziale Nuancen erfasst noch ethische Kriterien berücksichtigt. Der Forschungsbereich der Human-Centered Data Science schließt diese Lücke an der Schnittstelle von Mensch-Computer-Interaktion (HCI), Computer-Supported Cooperative Work (CSCW), Human Computation und den statistischen und numerischen Techniken des Data Science.
Human-Centered Data Science (HCDS) konzentriert sich auf die grundlegenden Prinzipien des Data Science und deren Auswirkungen auf die Menschen, einschließlich der Forschungsethik, des Datenschutzes, der rechtlichen Rahmenbedingungen, des algorithmischen Bias, der Transparenz, Fairness und Accountability, sowie Daten-Provenance, -kuration, -bewahrung und -reproduzierbarkeit, User Experience-Design und (Er)Forschung von großen Datensätzen, Human Computing, und darüber hinaus der effektiven mündlichen, schriftlichen und visuellen wissenschaftlichen Kommunikation und der gesellschaftlichen Auswirkungen des Data Science.
Am Ende dieses Kurses verstehen die Studierenden die wichtigsten Konzepte, Theorien, Praktiken und verschiedenen Perspektiven, aus denen Daten gesammelt und manipuliert werden können. Darüber hinaus sind die Studierenden in der Lage, die Auswirkungen der aktuellen technologischen Entwicklungen auf die Gesellschaft zu erkennen.
Der Lehrplan dieses Kurses wurde ursprünglich von Jonathan T. Morgan, Cecilia Aragon, Os Keyes und Brock Craft entwickelt. Wir haben den Lehrplan an den europäischen Kontext und unser spezifisches Verständnis des Bereichs angepasst.
Literaturhinweise
Kogan, M., Halfaker, A., Guha, S., Aragon, C., Muller, M., & Geiger, S. (2020, January). Mapping Out Human-Centered Data Science: Methods, Approaches, and Best Practices. In Companion of the 2020 ACM International Conference on Supporting Group Work (pp. 151-156).
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19333101
Vorlesung
Cybersecurity and AI II: Erklärbarkeit (Gerhard Wunder)
Zeit: Mo 12:00-14:00, Di 10:00-12:00, Fr 12:00-14:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: 1.3.21 Seminarraum T1 (Arnimallee 14)
-
19333701
Vorlesung
Ethics and Epistemology of AI (Christoph Benzmüller)
Zeit: -
Ort: keine Angabe
Kommentar
The course Ethics and Epistemology of AI will be offered again in summer 2025 in cooperation with the TU Berlin (Prof. Sabine Ammon) and U Bamberg. It will bring together an interdisciplinary mix of students from different institutions, including BUA Berlin and Erasmus students.
Innovative. Experimental. Interdisciplinary.
More Information: https://www.tu.berlin/en/philtech/study-and-teaching/courses/ethics-and-epistemology-of-ai
Information for interested students:
- The course primarily targets masters students with interest in assessing critical aspects of latest artificial intelligence technology and to explore possible solutions and improvements; the course is also part of the Berlin Ethics certificate.
- Online on-boarding meetings are offered on April 16 (14:15) and April 23 (14:15). The link will be communicated.
- The course starts immediately after easter with a small pre-exercise to be conducted by each participant individually.
- Very important is that students then meet for one week in person in Berlin from 28. April to 2. Mai. Participation in this intensive (but also great fun) daily event at TU Berlin is crucial, since it is here where the interdisciplinary and interinstitutional working teams are formed and where the working topics are defined in interaction with the supervisors.
- After the intensive meeting in Berlin the teams work independently via the internet; the group typically meets online with their supervisors each Wednesday (early afternoon).
- Group project presentations are scheduled for June 11; after this date the groups then work on their joint final report.
- This course is challenging but also fun, and you can expect to build an international network of other students who are interested in assessing critical aspects of AI.
Contact for administrational questions at TU Berlin: Leon Dirmeier (dirmeier@campus.tu-berlin.de)
-
19302802
Übung
Übung zu Angewandte Biometrie (Andreas Wolf)
Zeit: Mo 10:00-12:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
Ort: T9/K40 Multimediaraum (Takustr. 9)
-
19325302
Übung
Übung zu Cluster Computing (Barry Linnert)
Zeit: Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 17.04.2025)
Ort: T9/K44 Rechnerpoolraum (Takustr. 9)
-
19327402
Übung
Übung zu Bild- und Videocodierung (Heiko Schwarz)
Zeit: Mo 12:00-14:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)
-
19331102
Übung
Übung zu Human Centered Data Science (Claudia Müller-Birn)
Zeit: Di 16:00-18:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
-
19333102
Übung
Übung zu Cybersecurity and AI II (Gerhard Wunder)
Zeit: Mo 14:00-16:00 (Erster Termin: 28.04.2025)
Ort: A6/SR 032 Seminarraum (Arnimallee 6)
-
19333702
Übung
Übung zu Ethics and Epistemology of AI (Christoph Benzmüller)
Zeit: -
Ort: keine Angabe
-
19302801
Vorlesung
-
Spezielle Aspekte der Praktischen Informatik
0089cA1.28-
19302801
Vorlesung
Angewandte Biometrie (Andreas Wolf)
Zeit: Mo 08:00-10:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
Ort: T9/K40 Multimediaraum (Takustr. 9)
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
Die Vorlesung beginnt am Montag, den 17.04.
Das Vorlesungsskript liegt unter
hhttps://drive.google.com/drive/folders/0B7NhYbv9QewkRkk2WVRuM2Rqd00?resourcekey=0-Yshu3zWsEGEP1i2z0UZjXw&usp=sharing
Kommentar
Inhalt
Die Vorlesung hält Dr. Andreas Wolf (Bundesdruckerei.) Er wird einen breiten Einblick in Biometriethemen und biometrische Verfahren und in deren Anwendung geben. Er wird auch auf die aktuellen Themen aus ePassport und neuem elektronischem Personalausweis eingehen. Vorgesehene Gebiete in der Lehrveranstaltung sind unter anderem:
- Allgemeine Struktur biometrischer Systeme
- Eigenschaften biometrischer Modalitäten
- IT-Sicherheit und Risikoabschätzung
- Fehlergrößen biometrischer Verfahren
- Fingerabdruckverfahren
- Gesichts- und Iriserkennung
- Sprechererkennung und weitere Modalitäten
- Standards
- Elektronischer Pass
Neben der Vermittlung der theoretischen Grundlagen der behandelten biometrischen Modalitäten wird besonderer Wert auf die Entwicklung der Fähigkeit zur Beurteilung der Eignung des Biometrie-Einsatzes in konkreten Anwendungsszenarien gelegt.
-
19325301
Vorlesung
Cluster Computing (Barry Linnert)
Zeit: Di 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: T9/055 Seminarraum (Takustr. 9)
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
Zielgruppe
- MSc
Anforderungen
- Erfahrung mit Computern und Software sowie Programierkenntnisse
Sprache
- Die Kurssprache ist Deutsch (oder Englisch wenn benötigt).
- The exam will be formulated in German, but answers may be given in English, too.
Credits & Klausur
- aktive Teilnahme an den Übungen: regelmäßige Vorbereitung von Übungsaufgaben & Präsentation der Ergebnisse in den Übungen
- Bestehen der Klausur
Webseite
https://www.mi.fu-berlin.de/w/SE/VorlesungClusterComputing
Kommentar
Cluster-Computer bilden die zur Zeit vorherrschende Klasse paralleler Hochleistungsrechner. Sie bestehen aus konventionellen Prozessorknoten, die über ein Hochgeschwindigkeitsnetzwerk miteinander verbunden sind. Obwohl meistens räumlich integriert, handelt es sich um verteilte Systeme mit jeweils lokalen Betriebssystemen. Das enorme Leistungspotential dieser Rechnerklasse kann nur ausgeschöpft werden, wenn Programmcode und Daten optimal über die Knoten verteilt werden. Die eingesetzten Verfahren müssen insbesondere skalierbar sein, also auch bei Tausenden von Rechnerknoten noch effizient arbeiten. Gleichzeitig soll aber die Programmiererin bzw. der Programmierer von diesen Aufgaben entlastet werden. Die Vorlesung gibt einen Überblick über die auftretenden Probleme und stellt Algorithmen zu ihrer Lösung vor.
Literaturhinweise
- Heiss, H.-U.: Prozessorzuteilung in Parallelrechnern, BI-Verlag, Mannheim, 1996
- Andrews, G. A.: Foundations of Multithreaded, Parallel and Distributed Programming, Addison-Wesley, 2000
- Pfister, G.: In Search of Clusters 2nd ed., Prentice Hall, 1998
- Zomaya, A.: Parallel and distributed computing handbook, McGraw Gill, 1995
- Buyya, R.: High Performance Cluster Computing, Vol. 1+2, Prentice Hall, 1999
-
19327401
Vorlesung
Bild- und Videocodierung (Heiko Schwarz)
Zeit: Mo 14:00-16:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)
Kommentar
Die Vorlesung behandelt die wichtigsten Konzepte und Algorithmen, die in modernen Bild- und Videocodierverfahren verwendet werden. Wir werden uns insbesondere auf Techniken konzentrieren, die in aktuellen internationalen Videocodierstandards Anwendung finden.
In einem kurzen ersten Teil werden zunächst die sogenannten Rohdatenformate eingeführt, welche als Eingangs- und Ausgangsformate von Bild- und Videocodecs verwendet werden. Dieser Teil beinhaltet folgenden Themen:
- Farbräume und deren Beziehung zur menschlichen Farbwahrnehmung
- Transfer-Funktionen (Gamma-Codierung)
- Warum verwenden wir das YCbCr-Format?
Der zweite Teil der Vorlesung behandelt zunächst die Bildcodierung und umfasst folgende Themen:
- Der Anfang: Wie funktioniert JPEG?
- Warum verwenden wir die Diskrete Cosinus-Transformation?
- Effiziente Codierung von Transformationskoeffizienten
- Prädiktion von Bildblöcken
- Adaptive Blockpartitionierung
- Wie treffen wir Entscheidungen im Encoder?
- Optimierungen der Quantisierung
Im dritten und letzten Teil der Vorlesungen behandeln wir Konzept die letztendlich die Videocodierung deutlich effizienter machen als eine separate Codierung der Einzelbilder. Dieser Teil umfasst folgende Themen:
- Bewegungskompensierte Prädiktion
- Codierung von Bewegungsvektoren
- Algorithmen zur Bewegungssuche
- Subpixel-genaue Bewegungsvektoren und Interpolationsfilter
- Verwendung mehrere Referenzbilder
- Was sind B-Bilder und warum verwenden wir diese?
- Deblocking- und Deringing-Filter
- Effiziente zeitliche Codierstrukturen
In den Übungen werden wir schrittweise einen eigenen Codec für Bilder implementieren. Bei entsprechenden Interesse kann dieser zu einem einfachen Videocodec erweitert werden.
Literaturhinweise
- Bull, D. R., “Communicating Pictures: A Course in Image and Video Coding,” Elsevier, 2014.
- Ohm, J.-R., “Multimedia Signal Coding and Transmission,” Springer, 2015.
- Wien, M., “High Efficiency Video Coding — Coding Tools and Specifications,” Springer 2014.
- Sze, V., Budagavi, M., and Sullivan, G. J. (eds.), “High Efficiency Video Coding (HEVC): Algorithm and Architectures,” Springer, 2014.
- Wiegand, T. and Schwarz, H., "Source Coding: Part I of Fundamentals of Source and Video Coding,” Foundations and Trends in Signal Processing, Now Publishers, vol. 4, no. 1–2, 2011.
- Schwarz, H. and Wiegand, T., “Video Coding: Part II of Fundamentals of Source and Video Coding,” Foundations and Trends in Signal Processing, Now Publishers, vol. 10, no. 1–3, 2016.
-
19331101
Vorlesung
Human Centered Data Science (Claudia Müller-Birn)
Zeit: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
[link HCC-Webseite aktuelles Semester]
Kommentar
In den letzten Jahren hat sich der Bereich Data Science rasant entwickelt, was in erster Linie auf die Fortschritte beim maschinellen Lernen zurückzuführen ist. Diese Entwicklung hat neue Möglichkeiten in einer Vielzahl von sozialen, wissenschaftlichen und technologischen Bereichen eröffnet. Aus den Erfahrungen der letzten Jahre wird jedoch immer deutlicher, dass die Konzentration auf rein statistische und numerische Aspekte in der Datenwissenschaft weder soziale Nuancen erfasst noch ethische Kriterien berücksichtigt. Der Forschungsbereich der Human-Centered Data Science schließt diese Lücke an der Schnittstelle von Mensch-Computer-Interaktion (HCI), Computer-Supported Cooperative Work (CSCW), Human Computation und den statistischen und numerischen Techniken des Data Science.
Human-Centered Data Science (HCDS) konzentriert sich auf die grundlegenden Prinzipien des Data Science und deren Auswirkungen auf die Menschen, einschließlich der Forschungsethik, des Datenschutzes, der rechtlichen Rahmenbedingungen, des algorithmischen Bias, der Transparenz, Fairness und Accountability, sowie Daten-Provenance, -kuration, -bewahrung und -reproduzierbarkeit, User Experience-Design und (Er)Forschung von großen Datensätzen, Human Computing, und darüber hinaus der effektiven mündlichen, schriftlichen und visuellen wissenschaftlichen Kommunikation und der gesellschaftlichen Auswirkungen des Data Science.
Am Ende dieses Kurses verstehen die Studierenden die wichtigsten Konzepte, Theorien, Praktiken und verschiedenen Perspektiven, aus denen Daten gesammelt und manipuliert werden können. Darüber hinaus sind die Studierenden in der Lage, die Auswirkungen der aktuellen technologischen Entwicklungen auf die Gesellschaft zu erkennen.
Der Lehrplan dieses Kurses wurde ursprünglich von Jonathan T. Morgan, Cecilia Aragon, Os Keyes und Brock Craft entwickelt. Wir haben den Lehrplan an den europäischen Kontext und unser spezifisches Verständnis des Bereichs angepasst.
Literaturhinweise
Kogan, M., Halfaker, A., Guha, S., Aragon, C., Muller, M., & Geiger, S. (2020, January). Mapping Out Human-Centered Data Science: Methods, Approaches, and Best Practices. In Companion of the 2020 ACM International Conference on Supporting Group Work (pp. 151-156).
-
19333101
Vorlesung
Cybersecurity and AI II: Erklärbarkeit (Gerhard Wunder)
Zeit: Mo 12:00-14:00, Di 10:00-12:00, Fr 12:00-14:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: 1.3.21 Seminarraum T1 (Arnimallee 14)
-
19333701
Vorlesung
Ethics and Epistemology of AI (Christoph Benzmüller)
Zeit: -
Ort: keine Angabe
Kommentar
The course Ethics and Epistemology of AI will be offered again in summer 2025 in cooperation with the TU Berlin (Prof. Sabine Ammon) and U Bamberg. It will bring together an interdisciplinary mix of students from different institutions, including BUA Berlin and Erasmus students.
Innovative. Experimental. Interdisciplinary.
More Information: https://www.tu.berlin/en/philtech/study-and-teaching/courses/ethics-and-epistemology-of-ai
Information for interested students:
- The course primarily targets masters students with interest in assessing critical aspects of latest artificial intelligence technology and to explore possible solutions and improvements; the course is also part of the Berlin Ethics certificate.
- Online on-boarding meetings are offered on April 16 (14:15) and April 23 (14:15). The link will be communicated.
- The course starts immediately after easter with a small pre-exercise to be conducted by each participant individually.
- Very important is that students then meet for one week in person in Berlin from 28. April to 2. Mai. Participation in this intensive (but also great fun) daily event at TU Berlin is crucial, since it is here where the interdisciplinary and interinstitutional working teams are formed and where the working topics are defined in interaction with the supervisors.
- After the intensive meeting in Berlin the teams work independently via the internet; the group typically meets online with their supervisors each Wednesday (early afternoon).
- Group project presentations are scheduled for June 11; after this date the groups then work on their joint final report.
- This course is challenging but also fun, and you can expect to build an international network of other students who are interested in assessing critical aspects of AI.
Contact for administrational questions at TU Berlin: Leon Dirmeier (dirmeier@campus.tu-berlin.de)
-
19336901
Vorlesung
Advanced Data Visualization for Artificial Intelligence (Georges Hattab)
Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
Ort: A6/SR 007/008 Seminarraum (Arnimallee 6)
Kommentar
Die Vorlesung über fortgeschrittene Datenvisualisierung für künstliche Intelligenz ist eine umfassende Erkundung der modernsten Techniken und Tools zur Erstellung und Validierung komplexer Visualisierungen für die Vermittlung von Dateneinblicken und Geschichten, mit einem besonderen Schwerpunkt auf Anwendungen in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und erklärbarer KI. Der Vortrag führt die Teilnehmer in das verschachtelte Modell der Visualisierung ein, das vier Ebenen umfasst: Charakterisierung der Aufgabe und der Daten, Abstrahierung in Operationen und Datentypen, Entwurf visueller Kodierungs- und Interaktionstechniken und Erstellung von Algorithmen zur effizienten Ausführung von Techniken. Dieses Modell dient als Rahmen für den Entwurf und die Validierung von Datenvisualisierungen.
Darüber hinaus wird in der Vorlesung die Anwendung der Datenvisualisierung im Bereich NLP behandelt, wobei der Schwerpunkt auf der Visualisierung von Worteinbettungen und Sprachmodellen liegt, um die Erforschung semantischer Beziehungen zwischen Wörtern und die Interpretation des Verhaltens von Sprachmodellen zu unterstützen. Im Kontext von Explainable AI liegt der Schwerpunkt auf der Verwendung von Visualisierungen zur Erklärung von Modellvorhersagen und der Bedeutung von Merkmalen, wodurch die Interpretierbarkeit von KI-Modellen verbessert wird. Durch die Nutzung des verschachtelten Modells der Visualisierung und die Fokussierung auf NLP und erklärbare KI zielt der Vortrag darauf ab, die Teilnehmer mit den wesentlichen Fähigkeiten auszustatten, um fortschrittliche Datenvisualisierungen zu entwerfen und zu validieren, die auf diese spezifischen Anwendungen zugeschnitten sind. So können sie letztendlich komplexe Datenmuster effektiv kommunizieren und tiefere Einsichten aus ihren Daten gewinnen. -
19302802
Übung
Übung zu Angewandte Biometrie (Andreas Wolf)
Zeit: Mo 10:00-12:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
Ort: T9/K40 Multimediaraum (Takustr. 9)
-
19325302
Übung
Übung zu Cluster Computing (Barry Linnert)
Zeit: Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 17.04.2025)
Ort: T9/K44 Rechnerpoolraum (Takustr. 9)
-
19327402
Übung
Übung zu Bild- und Videocodierung (Heiko Schwarz)
Zeit: Mo 12:00-14:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)
-
19331102
Übung
Übung zu Human Centered Data Science (Claudia Müller-Birn)
Zeit: Di 16:00-18:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
-
19333102
Übung
Übung zu Cybersecurity and AI II (Gerhard Wunder)
Zeit: Mo 14:00-16:00 (Erster Termin: 28.04.2025)
Ort: A6/SR 032 Seminarraum (Arnimallee 6)
-
19333702
Übung
Übung zu Ethics and Epistemology of AI (Christoph Benzmüller)
Zeit: -
Ort: keine Angabe
-
19336902
Übung
Ü: Advanced Data Visualization for Artificial Intelligence (Georges Hattab)
Zeit: Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
Ort: A6/SR 007/008 Seminarraum (Arnimallee 6)
-
19302801
Vorlesung
-
Spezielle Aspekte der Softwareentwicklung
0089cA1.30-
19336901
Vorlesung
Advanced Data Visualization for Artificial Intelligence (Georges Hattab)
Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
Ort: A6/SR 007/008 Seminarraum (Arnimallee 6)
Kommentar
Die Vorlesung über fortgeschrittene Datenvisualisierung für künstliche Intelligenz ist eine umfassende Erkundung der modernsten Techniken und Tools zur Erstellung und Validierung komplexer Visualisierungen für die Vermittlung von Dateneinblicken und Geschichten, mit einem besonderen Schwerpunkt auf Anwendungen in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und erklärbarer KI. Der Vortrag führt die Teilnehmer in das verschachtelte Modell der Visualisierung ein, das vier Ebenen umfasst: Charakterisierung der Aufgabe und der Daten, Abstrahierung in Operationen und Datentypen, Entwurf visueller Kodierungs- und Interaktionstechniken und Erstellung von Algorithmen zur effizienten Ausführung von Techniken. Dieses Modell dient als Rahmen für den Entwurf und die Validierung von Datenvisualisierungen.
Darüber hinaus wird in der Vorlesung die Anwendung der Datenvisualisierung im Bereich NLP behandelt, wobei der Schwerpunkt auf der Visualisierung von Worteinbettungen und Sprachmodellen liegt, um die Erforschung semantischer Beziehungen zwischen Wörtern und die Interpretation des Verhaltens von Sprachmodellen zu unterstützen. Im Kontext von Explainable AI liegt der Schwerpunkt auf der Verwendung von Visualisierungen zur Erklärung von Modellvorhersagen und der Bedeutung von Merkmalen, wodurch die Interpretierbarkeit von KI-Modellen verbessert wird. Durch die Nutzung des verschachtelten Modells der Visualisierung und die Fokussierung auf NLP und erklärbare KI zielt der Vortrag darauf ab, die Teilnehmer mit den wesentlichen Fähigkeiten auszustatten, um fortschrittliche Datenvisualisierungen zu entwerfen und zu validieren, die auf diese spezifischen Anwendungen zugeschnitten sind. So können sie letztendlich komplexe Datenmuster effektiv kommunizieren und tiefere Einsichten aus ihren Daten gewinnen. -
19336902
Übung
Ü: Advanced Data Visualization for Artificial Intelligence (Georges Hattab)
Zeit: Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
Ort: A6/SR 007/008 Seminarraum (Arnimallee 6)
-
19336901
Vorlesung
-
Ausgewählte Themen der Praktischen Informatik
0089cA1.31-
19326601
Vorlesung
Markovketten (Katinka Wolter)
Zeit: Di 12:00-14:00, Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)
Kommentar
Dieser Kurs wird auf englisch gehalten.
Wir beschäftigen uns mit den grundlegenden stochastischen Modellen, die zur Untersuchung der Leistung von Computersystemen häufig benutzt werden. Markov modelle und Warteschlangen werden gerne für die Untersuchung dynamischer Systeme verwendet, z.B. Computer Hardware, Kommunicationsprotokolle, biologische Systeme, Epidemien, Verkehr und digitale Währungen. Wir werden uns einen raschen Überblick verschaffen. Betrachtete Themen sind der Geburts- und Todesprozess, der Poissonprozess, verallgemeinerte Markov und semi-Markov prozesse sowie deren Lösungsmethoden. Soweit die Zeit es erlaubt werden wir auch die Hintergründe der diskreten Ereignissimulation ansehen.
Literaturhinweise
William Stewart. Probability, Markov Chains, Queues and Simulation. Princeton University Press 2009.
-
19326602
Übung
Übung zu Markovketten (Justus Purat)
Zeit: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: A6/SR 007/008 Seminarraum (Arnimallee 6)
-
19326601
Vorlesung
-
Empirische Bewertung in der Informatik
0089cA1.5-
19303401
Vorlesung
Empirische Methoden im Software Engineering (Lutz Prechelt)
Zeit: Mo 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 14.04.2025)
Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
The course language is German, but the actual slides and practice sheets are in English.
The exam will be formulated in German, but answers may be given in English, too.
Homepage: http://www.inf.fu-berlin.de/w/SE/VorlesungEmpirie
Kommentar
Software Engineering is a field of so-high socio-technical complexity that the properties (let alone the usefulness) of proposed methods and tools are not at all obvious. We need to evaluate them empirically.
This course introduces two different manners in which one can think about this situation and approach evaluations:
- A quantitative perspective. This aims at quantified statements about the tools and methods and is based on a positivist epistemological stance and corresponding culture.
- A qualitative perspective. This aims at making sense of the things that are going on to create the phenomena that give rise to the quantitative outcomes. This perspective is based on an interpretivist epistemological stance and has a culture that values different things.
Both perspectives have different strengths and weaknesses and are suitable for different types of research interest. In this course, we will learn to think in both of these perspectives and to appreciate the different benefits they provide. We will learn what it means that a study has high quality: it has high credibility and high relevance. We will train diagnosing the various quality problems that often reduce credibility or relevance.
We will work through the most common research methods and will discuss real examples (interesting published studies) of each, along with their strengths and weaknesses.
Participants will understand how and when to apply each method and for one of them develop some practical skills by doing so.
Literaturhinweise
- Jacob Cohen: The Earth Is Round (p > .05). American Psychologist 49(12): 997003, 1994. Darrell Huff: How to lie with statistics, Penguin 1991.
- John C. Knight, Nancy G. Leveson: An Experimental Evaluation of the Assumption of Independence in Multi-Version Programming. IEEE Transactions on Software Engineering 12(1):9609, January 1986.
- John C. Knight, Nancy G. Leveson: A Reply to the Criticisms of the Knight and Leveson Experiment. Software Engineering Notes 15(1):24-35, January 1990.
- Audris Mockus, Roy T. Fielding, James D. Herbsleb: Two Case Studies of Open Source Software Development: Apache and Mozilla. ACM Transactions of Software Engineering and Methodology 11(3):309-346, July 2002.
- Timothy Lethbridge: What Knowledge Is Important to a Software Professional? IEEE Computer 33(5):44-50, May 2000.
- David A. Scanlan: Structured Flowcharts Outperform Pseudocode: An Experimental Comparison. IEEE Software 6(5):28-36, September 1989.
- Ben Shneiderman, Richard Mayer, Don McKay, Peter Heller: Experimental investigations of the utility of detailed flowcharts in programming. Commun. ACM 20(6):373-381, 1977.
- Lutz Prechelt, Barbara Unger-Lamprecht, Michael Philippsen, Walter F. Tichy: Two Controlled Experiments Assessing the Usefulness of Design Pattern Documentation in Program Maintenance. IEEE Transactions on Software Engineering 28(6):595-606, 2002.
- Lutz Prechelt. An Empirical Comparison of Seven Programming Languages: Computer 33(10):23-29, October 2000.
- Lutz Prechelt: An empirical comparison of C, C++, Java, Perl, Python, Rexx, and Tcl for a search/string-processing program. Technical Report 2000-5, March 2000.
- Tom DeMarco, Tim Lister: Programmer performance and the effects of the workplace. Proceedings of the 8th international conference on Software engineering. IEEE Computer Society Press, 268-272, 1985.
- John L. Henning: SPEC CPU2000: Measuring CPU Performance in the New Millennium. Computer 33(7):28-35, July 2000.
- Susan Elliot Sim, Steve Easterbrook, Richard C. Holt: Using Benchmarking to Advance Research: A Challenge to Software Engineering. Proceedings of the 25th International Conference on Software Engineering (ICSE'03). 2003.
- Ellen M. Voorhees, Donna Harman: Overview of the Eighth Text REtrieval Conference (TREC-8).
- Susan Elliott Sim, Richard C. Holt: The Ramp-Up Problem in Software Projects: A case Study of How Software Immigrants Naturalize. Proceedings of the 20th international conference on Software engineering, April 19-25, 1998, Kyoto, Japan: 361-370.
- Oliver Laitenberger, Thomas Beil, Thilo Schwinn: An Industrial Case Study to Examine a Non-Traditional Inspection Implementation for Requirements Specifications. Empirical Software Engineering 7(4): 345-374, 2002.
- Yatin Chawathe, Sylvia Ratnasamy, Lee Breslau, Nick Lanham, Scott Shenker: Making Gnutella-like P2P Systems Scalable. Proceedings of ACM SIGCOMM 2003. April 2003.
- Stephen G. Eick, Todd L. Graves, Alan F. Karr, J.S. Marron, Audris Mockus: Does Code Decay? Assessing the Evidence from Change Management Data. IEEE Transactions of Software Engineering 27(1):12, 2001.
- Chris Sauer, D. Ross Jeffrey, Lesley Land, Philip Yetton: The Effectiveness of Software Development Technical Reviews: A Behaviorally Motivated Program of Research. IEEE Transactions on Software Engineering 26(1):14, January 2000.
-
19303402
Übung
Übung zu Empirische Methoden im Software Engineering (Lutz Prechelt)
Zeit: Mi 08:00-10:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)
-
19303401
Vorlesung
-
Softwareprojekt - Theoretische Informatik A
0089cA2.10-
19308312
Projektseminar
Softwareprojekt: Anwendungen von Algorithmen (Mahmoud Elashmawi)
Zeit: Do 08:30-10:00 (Erster Termin: 10.04.2025)
Ort: T9/053 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
-
19308312
Projektseminar
-
Aktuelle Forschungsthemen der Theoretischen Informatik
0089cA2.3-
19320501
Vorlesung
Kryptoanalyse symmetrischer Verfahren (Marian Margraf)
Zeit: Di 12:00-14:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: 1.4.03 Seminarraum T2 (Arnimallee 14)
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.
-
19321101
Vorlesung
Advanced Data Structures (László Kozma)
Zeit: Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
Ort: A3/ 024 Seminarraum (Arnimallee 3-5)
Kommentar
Die Schwerpunkte dieser Vorlesung sind Design, Analyse, und Anwendungen von Datenstrukturen.
(Die Vorlesung wird in der englischen Sprache gehalten. Zusätzliche Details zu den Kursinhalten finden Sie in der englischen Beschreibung.)
Literaturhinweise
D. E. Knuth, The Art of Computer Programming, Volume 4A: Combinatorial Algorithms, Part 1. (Addison-Wesley, 2011), xv+883pp. ISBN 0-201-03804-8
-
19322701
Vorlesung
Kryptoanalyse asymmetrischer Verfahren (Marian Margraf)
Zeit: Do 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 17.04.2025)
Ort: A6/SR 032 Seminarraum (Arnimallee 6)
Kommentar
Die Vorlesung beschäftigt sich mit unterschiedlichsten asymmetrischen Kryptoverfahren, insbesondere mit den diesen Verfahren zugrunde liegenden vermuteten schweren Problemen. Inhalte sind u.a.
- RSA und das Faktorisierungsproblem
- DSA und das diskrete Logarithmusproblem
- Merkel-Hellman und das Rucksack- und Gitterproblem
- McEliece und das Decodierungsprobleme
- Matsumoto-Imai und multivariate Polynomsystem
Vorkenntnisse in den Bereichen IT-Sicherheit und Kryptologie werden vorausgesetzt.
-
19337401
Vorlesung
Elliptic Curve Cryptography (Marian Margraf)
Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
-
19320502
Übung
Übung zu Kryptoanalyse (Marian Margraf)
Zeit: Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
-
19321102
Übung
Übung zu Advanced Data Structures (N.N.)
Zeit: Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 17.04.2025)
Ort: A3/019 Seminarraum (Arnimallee 3-5)
Kommentar
Übungen
-
19322702
Übung
Übung zu Kryptoanalyse asymmetrischer Verfahren (Marian Margraf)
Zeit: Mi 16:00-18:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
Ort: T9/K40 Multimediaraum (Takustr. 9)
-
19337402
Übung
Übung zu Elliptic Curve Cryptography (Marian Margraf)
Zeit: Do 14:00-16:00 (Erster Termin: 17.04.2025)
Ort: T9/K40 Multimediaraum (Takustr. 9)
-
19320501
Vorlesung
-
Algorithmische Geometrie
0089cA2.4-
19313801
Vorlesung
Algorithmische Geometrie (Günther Rothe)
Zeit: Mo 10:00-12:00, Do 14:00-16:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
-
19313802
Übung
Übung zu Algorithmische Geometrie (Günther Rothe)
Zeit: Fr 14:00-16:00 (Erster Termin: 25.04.2025)
Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
-
19313801
Vorlesung
-
Ausgewählte Themen der Theoretischen Informatik
0089cA2.5-
19315401
Vorlesung
Multiplicative Weights - A Popular Algorithmic Technique with Countless Applications (Wolfgang Mulzer)
Zeit: Di 14:00-16:00, Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: T9/055 Seminarraum (Takustr. 9)
Kommentar
Just like greedy algorithms, dynamic programming, or divide-and-conquer, the multiplicative weights method is a fundamental algorithmic technique with countless applications across disciplines. However, it is taught only rarely in basic classes.
In this class, we will study the multiplicative weights method in detail. We will learn about the basic technique and its variations, explore connections to other fields such as online convex optimization and machine learning, and see the beautiful mathematics that lies behind it.
We will also see many applications of the technique, with examples from combinatorial optimization, machine learning, algorithmic game theory, computational geometry, information theory, online algorithms, and many more. For some of the applications, we will have invited speakers who have applied the technique in their respective fields.
The class is jointly attended by students at Sorbonne Paris Nord in Paris and will be given in a hybrid format.
The course website can be found here: https://www.inf.fu-berlin.de/lehre/SS25/mwu/
Literaturhinweise
Wird noch bekannt gegeben.
-
19326601
Vorlesung
Markovketten (Katinka Wolter)
Zeit: Di 12:00-14:00, Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)
Kommentar
Dieser Kurs wird auf englisch gehalten.
Wir beschäftigen uns mit den grundlegenden stochastischen Modellen, die zur Untersuchung der Leistung von Computersystemen häufig benutzt werden. Markov modelle und Warteschlangen werden gerne für die Untersuchung dynamischer Systeme verwendet, z.B. Computer Hardware, Kommunicationsprotokolle, biologische Systeme, Epidemien, Verkehr und digitale Währungen. Wir werden uns einen raschen Überblick verschaffen. Betrachtete Themen sind der Geburts- und Todesprozess, der Poissonprozess, verallgemeinerte Markov und semi-Markov prozesse sowie deren Lösungsmethoden. Soweit die Zeit es erlaubt werden wir auch die Hintergründe der diskreten Ereignissimulation ansehen.
Literaturhinweise
William Stewart. Probability, Markov Chains, Queues and Simulation. Princeton University Press 2009.
-
19315402
Übung
Übung zu Multiplicative Weights (Michaela Krüger)
Zeit: Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 17.04.2025)
Ort: A7/SR 140 Seminarraum (Hinterhaus) (Arnimallee 7)
-
19326602
Übung
Übung zu Markovketten (Justus Purat)
Zeit: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: A6/SR 007/008 Seminarraum (Arnimallee 6)
-
19315401
Vorlesung
-
Fortgeschrittene Themen der Theoretischen Informatik
0089cA2.6-
19315401
Vorlesung
Multiplicative Weights - A Popular Algorithmic Technique with Countless Applications (Wolfgang Mulzer)
Zeit: Di 14:00-16:00, Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: T9/055 Seminarraum (Takustr. 9)
Kommentar
Just like greedy algorithms, dynamic programming, or divide-and-conquer, the multiplicative weights method is a fundamental algorithmic technique with countless applications across disciplines. However, it is taught only rarely in basic classes.
In this class, we will study the multiplicative weights method in detail. We will learn about the basic technique and its variations, explore connections to other fields such as online convex optimization and machine learning, and see the beautiful mathematics that lies behind it.
We will also see many applications of the technique, with examples from combinatorial optimization, machine learning, algorithmic game theory, computational geometry, information theory, online algorithms, and many more. For some of the applications, we will have invited speakers who have applied the technique in their respective fields.
The class is jointly attended by students at Sorbonne Paris Nord in Paris and will be given in a hybrid format.
The course website can be found here: https://www.inf.fu-berlin.de/lehre/SS25/mwu/
Literaturhinweise
Wird noch bekannt gegeben.
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19326601
Vorlesung
Markovketten (Katinka Wolter)
Zeit: Di 12:00-14:00, Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)
Kommentar
Dieser Kurs wird auf englisch gehalten.
Wir beschäftigen uns mit den grundlegenden stochastischen Modellen, die zur Untersuchung der Leistung von Computersystemen häufig benutzt werden. Markov modelle und Warteschlangen werden gerne für die Untersuchung dynamischer Systeme verwendet, z.B. Computer Hardware, Kommunicationsprotokolle, biologische Systeme, Epidemien, Verkehr und digitale Währungen. Wir werden uns einen raschen Überblick verschaffen. Betrachtete Themen sind der Geburts- und Todesprozess, der Poissonprozess, verallgemeinerte Markov und semi-Markov prozesse sowie deren Lösungsmethoden. Soweit die Zeit es erlaubt werden wir auch die Hintergründe der diskreten Ereignissimulation ansehen.
Literaturhinweise
William Stewart. Probability, Markov Chains, Queues and Simulation. Princeton University Press 2009.
-
19315402
Übung
Übung zu Multiplicative Weights (Michaela Krüger)
Zeit: Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 17.04.2025)
Ort: A7/SR 140 Seminarraum (Hinterhaus) (Arnimallee 7)
-
19326602
Übung
Übung zu Markovketten (Justus Purat)
Zeit: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: A6/SR 007/008 Seminarraum (Arnimallee 6)
-
19315401
Vorlesung
-
Spezielle Aspekte der Theoretischen Informatik
0089cA2.7-
19320501
Vorlesung
Kryptoanalyse symmetrischer Verfahren (Marian Margraf)
Zeit: Di 12:00-14:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: 1.4.03 Seminarraum T2 (Arnimallee 14)
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.
-
19321101
Vorlesung
Advanced Data Structures (László Kozma)
Zeit: Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
Ort: A3/ 024 Seminarraum (Arnimallee 3-5)
Kommentar
Die Schwerpunkte dieser Vorlesung sind Design, Analyse, und Anwendungen von Datenstrukturen.
(Die Vorlesung wird in der englischen Sprache gehalten. Zusätzliche Details zu den Kursinhalten finden Sie in der englischen Beschreibung.)
Literaturhinweise
D. E. Knuth, The Art of Computer Programming, Volume 4A: Combinatorial Algorithms, Part 1. (Addison-Wesley, 2011), xv+883pp. ISBN 0-201-03804-8
-
19322701
Vorlesung
Kryptoanalyse asymmetrischer Verfahren (Marian Margraf)
Zeit: Do 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 17.04.2025)
Ort: A6/SR 032 Seminarraum (Arnimallee 6)
Kommentar
Die Vorlesung beschäftigt sich mit unterschiedlichsten asymmetrischen Kryptoverfahren, insbesondere mit den diesen Verfahren zugrunde liegenden vermuteten schweren Problemen. Inhalte sind u.a.
- RSA und das Faktorisierungsproblem
- DSA und das diskrete Logarithmusproblem
- Merkel-Hellman und das Rucksack- und Gitterproblem
- McEliece und das Decodierungsprobleme
- Matsumoto-Imai und multivariate Polynomsystem
Vorkenntnisse in den Bereichen IT-Sicherheit und Kryptologie werden vorausgesetzt.
-
19337401
Vorlesung
Elliptic Curve Cryptography (Marian Margraf)
Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
-
19320502
Übung
Übung zu Kryptoanalyse (Marian Margraf)
Zeit: Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
-
19321102
Übung
Übung zu Advanced Data Structures (N.N.)
Zeit: Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 17.04.2025)
Ort: A3/019 Seminarraum (Arnimallee 3-5)
Kommentar
Übungen
-
19322702
Übung
Übung zu Kryptoanalyse asymmetrischer Verfahren (Marian Margraf)
Zeit: Mi 16:00-18:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
Ort: T9/K40 Multimediaraum (Takustr. 9)
-
19337402
Übung
Übung zu Elliptic Curve Cryptography (Marian Margraf)
Zeit: Do 14:00-16:00 (Erster Termin: 17.04.2025)
Ort: T9/K40 Multimediaraum (Takustr. 9)
-
19320501
Vorlesung
-
Aktuelle Forschungsthemen der Technischen Informatik
0089cA3.10-
19325301
Vorlesung
Cluster Computing (Barry Linnert)
Zeit: Di 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: T9/055 Seminarraum (Takustr. 9)
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
Zielgruppe
- MSc
Anforderungen
- Erfahrung mit Computern und Software sowie Programierkenntnisse
Sprache
- Die Kurssprache ist Deutsch (oder Englisch wenn benötigt).
- The exam will be formulated in German, but answers may be given in English, too.
Credits & Klausur
- aktive Teilnahme an den Übungen: regelmäßige Vorbereitung von Übungsaufgaben & Präsentation der Ergebnisse in den Übungen
- Bestehen der Klausur
Webseite
https://www.mi.fu-berlin.de/w/SE/VorlesungClusterComputing
Kommentar
Cluster-Computer bilden die zur Zeit vorherrschende Klasse paralleler Hochleistungsrechner. Sie bestehen aus konventionellen Prozessorknoten, die über ein Hochgeschwindigkeitsnetzwerk miteinander verbunden sind. Obwohl meistens räumlich integriert, handelt es sich um verteilte Systeme mit jeweils lokalen Betriebssystemen. Das enorme Leistungspotential dieser Rechnerklasse kann nur ausgeschöpft werden, wenn Programmcode und Daten optimal über die Knoten verteilt werden. Die eingesetzten Verfahren müssen insbesondere skalierbar sein, also auch bei Tausenden von Rechnerknoten noch effizient arbeiten. Gleichzeitig soll aber die Programmiererin bzw. der Programmierer von diesen Aufgaben entlastet werden. Die Vorlesung gibt einen Überblick über die auftretenden Probleme und stellt Algorithmen zu ihrer Lösung vor.
Literaturhinweise
- Heiss, H.-U.: Prozessorzuteilung in Parallelrechnern, BI-Verlag, Mannheim, 1996
- Andrews, G. A.: Foundations of Multithreaded, Parallel and Distributed Programming, Addison-Wesley, 2000
- Pfister, G.: In Search of Clusters 2nd ed., Prentice Hall, 1998
- Zomaya, A.: Parallel and distributed computing handbook, McGraw Gill, 1995
- Buyya, R.: High Performance Cluster Computing, Vol. 1+2, Prentice Hall, 1999
-
19327401
Vorlesung
Bild- und Videocodierung (Heiko Schwarz)
Zeit: Mo 14:00-16:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)
Kommentar
Die Vorlesung behandelt die wichtigsten Konzepte und Algorithmen, die in modernen Bild- und Videocodierverfahren verwendet werden. Wir werden uns insbesondere auf Techniken konzentrieren, die in aktuellen internationalen Videocodierstandards Anwendung finden.
In einem kurzen ersten Teil werden zunächst die sogenannten Rohdatenformate eingeführt, welche als Eingangs- und Ausgangsformate von Bild- und Videocodecs verwendet werden. Dieser Teil beinhaltet folgenden Themen:
- Farbräume und deren Beziehung zur menschlichen Farbwahrnehmung
- Transfer-Funktionen (Gamma-Codierung)
- Warum verwenden wir das YCbCr-Format?
Der zweite Teil der Vorlesung behandelt zunächst die Bildcodierung und umfasst folgende Themen:
- Der Anfang: Wie funktioniert JPEG?
- Warum verwenden wir die Diskrete Cosinus-Transformation?
- Effiziente Codierung von Transformationskoeffizienten
- Prädiktion von Bildblöcken
- Adaptive Blockpartitionierung
- Wie treffen wir Entscheidungen im Encoder?
- Optimierungen der Quantisierung
Im dritten und letzten Teil der Vorlesungen behandeln wir Konzept die letztendlich die Videocodierung deutlich effizienter machen als eine separate Codierung der Einzelbilder. Dieser Teil umfasst folgende Themen:
- Bewegungskompensierte Prädiktion
- Codierung von Bewegungsvektoren
- Algorithmen zur Bewegungssuche
- Subpixel-genaue Bewegungsvektoren und Interpolationsfilter
- Verwendung mehrere Referenzbilder
- Was sind B-Bilder und warum verwenden wir diese?
- Deblocking- und Deringing-Filter
- Effiziente zeitliche Codierstrukturen
In den Übungen werden wir schrittweise einen eigenen Codec für Bilder implementieren. Bei entsprechenden Interesse kann dieser zu einem einfachen Videocodec erweitert werden.
Literaturhinweise
- Bull, D. R., “Communicating Pictures: A Course in Image and Video Coding,” Elsevier, 2014.
- Ohm, J.-R., “Multimedia Signal Coding and Transmission,” Springer, 2015.
- Wien, M., “High Efficiency Video Coding — Coding Tools and Specifications,” Springer 2014.
- Sze, V., Budagavi, M., and Sullivan, G. J. (eds.), “High Efficiency Video Coding (HEVC): Algorithm and Architectures,” Springer, 2014.
- Wiegand, T. and Schwarz, H., "Source Coding: Part I of Fundamentals of Source and Video Coding,” Foundations and Trends in Signal Processing, Now Publishers, vol. 4, no. 1–2, 2011.
- Schwarz, H. and Wiegand, T., “Video Coding: Part II of Fundamentals of Source and Video Coding,” Foundations and Trends in Signal Processing, Now Publishers, vol. 10, no. 1–3, 2016.
-
19325302
Übung
Übung zu Cluster Computing (Barry Linnert)
Zeit: Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 17.04.2025)
Ort: T9/K44 Rechnerpoolraum (Takustr. 9)
-
19327402
Übung
Übung zu Bild- und Videocodierung (Heiko Schwarz)
Zeit: Mo 12:00-14:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)
-
19325301
Vorlesung
-
Spezielle Aspekte der Technischen Informatik
0089cA3.11-
19325301
Vorlesung
Cluster Computing (Barry Linnert)
Zeit: Di 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: T9/055 Seminarraum (Takustr. 9)
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
Zielgruppe
- MSc
Anforderungen
- Erfahrung mit Computern und Software sowie Programierkenntnisse
Sprache
- Die Kurssprache ist Deutsch (oder Englisch wenn benötigt).
- The exam will be formulated in German, but answers may be given in English, too.
Credits & Klausur
- aktive Teilnahme an den Übungen: regelmäßige Vorbereitung von Übungsaufgaben & Präsentation der Ergebnisse in den Übungen
- Bestehen der Klausur
Webseite
https://www.mi.fu-berlin.de/w/SE/VorlesungClusterComputing
Kommentar
Cluster-Computer bilden die zur Zeit vorherrschende Klasse paralleler Hochleistungsrechner. Sie bestehen aus konventionellen Prozessorknoten, die über ein Hochgeschwindigkeitsnetzwerk miteinander verbunden sind. Obwohl meistens räumlich integriert, handelt es sich um verteilte Systeme mit jeweils lokalen Betriebssystemen. Das enorme Leistungspotential dieser Rechnerklasse kann nur ausgeschöpft werden, wenn Programmcode und Daten optimal über die Knoten verteilt werden. Die eingesetzten Verfahren müssen insbesondere skalierbar sein, also auch bei Tausenden von Rechnerknoten noch effizient arbeiten. Gleichzeitig soll aber die Programmiererin bzw. der Programmierer von diesen Aufgaben entlastet werden. Die Vorlesung gibt einen Überblick über die auftretenden Probleme und stellt Algorithmen zu ihrer Lösung vor.
Literaturhinweise
- Heiss, H.-U.: Prozessorzuteilung in Parallelrechnern, BI-Verlag, Mannheim, 1996
- Andrews, G. A.: Foundations of Multithreaded, Parallel and Distributed Programming, Addison-Wesley, 2000
- Pfister, G.: In Search of Clusters 2nd ed., Prentice Hall, 1998
- Zomaya, A.: Parallel and distributed computing handbook, McGraw Gill, 1995
- Buyya, R.: High Performance Cluster Computing, Vol. 1+2, Prentice Hall, 1999
-
19327401
Vorlesung
Bild- und Videocodierung (Heiko Schwarz)
Zeit: Mo 14:00-16:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)
Kommentar
Die Vorlesung behandelt die wichtigsten Konzepte und Algorithmen, die in modernen Bild- und Videocodierverfahren verwendet werden. Wir werden uns insbesondere auf Techniken konzentrieren, die in aktuellen internationalen Videocodierstandards Anwendung finden.
In einem kurzen ersten Teil werden zunächst die sogenannten Rohdatenformate eingeführt, welche als Eingangs- und Ausgangsformate von Bild- und Videocodecs verwendet werden. Dieser Teil beinhaltet folgenden Themen:
- Farbräume und deren Beziehung zur menschlichen Farbwahrnehmung
- Transfer-Funktionen (Gamma-Codierung)
- Warum verwenden wir das YCbCr-Format?
Der zweite Teil der Vorlesung behandelt zunächst die Bildcodierung und umfasst folgende Themen:
- Der Anfang: Wie funktioniert JPEG?
- Warum verwenden wir die Diskrete Cosinus-Transformation?
- Effiziente Codierung von Transformationskoeffizienten
- Prädiktion von Bildblöcken
- Adaptive Blockpartitionierung
- Wie treffen wir Entscheidungen im Encoder?
- Optimierungen der Quantisierung
Im dritten und letzten Teil der Vorlesungen behandeln wir Konzept die letztendlich die Videocodierung deutlich effizienter machen als eine separate Codierung der Einzelbilder. Dieser Teil umfasst folgende Themen:
- Bewegungskompensierte Prädiktion
- Codierung von Bewegungsvektoren
- Algorithmen zur Bewegungssuche
- Subpixel-genaue Bewegungsvektoren und Interpolationsfilter
- Verwendung mehrere Referenzbilder
- Was sind B-Bilder und warum verwenden wir diese?
- Deblocking- und Deringing-Filter
- Effiziente zeitliche Codierstrukturen
In den Übungen werden wir schrittweise einen eigenen Codec für Bilder implementieren. Bei entsprechenden Interesse kann dieser zu einem einfachen Videocodec erweitert werden.
Literaturhinweise
- Bull, D. R., “Communicating Pictures: A Course in Image and Video Coding,” Elsevier, 2014.
- Ohm, J.-R., “Multimedia Signal Coding and Transmission,” Springer, 2015.
- Wien, M., “High Efficiency Video Coding — Coding Tools and Specifications,” Springer 2014.
- Sze, V., Budagavi, M., and Sullivan, G. J. (eds.), “High Efficiency Video Coding (HEVC): Algorithm and Architectures,” Springer, 2014.
- Wiegand, T. and Schwarz, H., "Source Coding: Part I of Fundamentals of Source and Video Coding,” Foundations and Trends in Signal Processing, Now Publishers, vol. 4, no. 1–2, 2011.
- Schwarz, H. and Wiegand, T., “Video Coding: Part II of Fundamentals of Source and Video Coding,” Foundations and Trends in Signal Processing, Now Publishers, vol. 10, no. 1–3, 2016.
-
19325302
Übung
Übung zu Cluster Computing (Barry Linnert)
Zeit: Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 17.04.2025)
Ort: T9/K44 Rechnerpoolraum (Takustr. 9)
-
19327402
Übung
Übung zu Bild- und Videocodierung (Heiko Schwarz)
Zeit: Mo 12:00-14:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)
-
19325301
Vorlesung
-
Mikroprozessor-Praktikum
0089cA3.2-
19310030
Praktikum
Mikroprozessor-Praktikum (Larissa Groth)
Zeit: Mo 16:00-18:00, Di 14:00-16:00, Mi 12:00-14:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
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 Mittwochs, 12-14 Uhr, und zwei unabhängigen praktischen Übungs-Terminen angeboten:- Gruppe A, Montags, 16-18 Uhr Takustraße 9, Raum K63
- Gruppe B, Dienstags, 14-16 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.
-
19310030
Praktikum
-
Mobilkommunikation
0089cA3.3-
19303901
Vorlesung
Mobilkommunikation (Jochen Schiller)
Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
Kommentar
Das Modul „Mobile Communications“ präsentiert die wichtigsten Themen der mobilen und drahtlosen Kommunikation - die treibenden Kräfte hinter der heutigen Kommunikationsindustrie, die das tägliche Leben aller beeinflussen.
Die gesamte Vorlesung findet auf ENGLISCH statt und konzentriert sich auf eine Systemperspektive und gibt viele Hinweise auf reale Systeme, Standardisierung und aktuelle Forschung.
Das Format der Vorlesung ist das Flipped Classroom, d.h. Sie sollten die Videos einer Vorlesung ANSCHAUEN, BEVOR Sie an der Q&A-Sitzung teilnehmen. Während der Q&A-Sitzung werden dann alle offenen Fragen und Probleme diskutiert und beantwortet.
Die Hauptthemen der Vorlesung sind:
-
Grundlagen der drahtlosen Übertragung: Frequenzen, Signale, Antennen, Multiplexing, Modulation, Spreizspektrum
-
Mediumzugriff: SDMA, FDMA, TDMA, CDMA
-
Drahtlose Telekommunikationssysteme: GSM, TETRA, IMT-2000, LTE, 5G
-
Drahtlose lokale Netzwerke: Infrastruktur/Ad-hoc, IEEE 802.11/15, Bluetooth, ZigBee
-
Mobile Vernetzung: Mobile IP, Ad-hoc-Netze
-
Mobiler Transportschicht: traditionelles TCP, zusätzliche Mechanismen
-
Ausblick: 5 bis 6G, drahtlose Niedrigenergienetzwerke
Literaturhinweise
Jochen Schiller, Mobilkommunikation, Addison-Wesley, 2.Auflage 2003
Alle Unterlagen verfügbar unter http://www.mi.fu-berlin.de/inf/groups/ag-tech/teaching/resources/Mobile_Communications/course_Material/index.html
-
-
19303901
Vorlesung
-
Robotik
0089cA3.4-
19304701
Vorlesung
Robotik (Daniel Göhring)
Zeit: Mi 12:00-14:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
Voraussetzungen:
Interesse an Robotik mit Anwendungen an autonomen Fahrzeugen. Grundwissen in Mathematik, insbesondere Lineare Algebra und Optimisierung. Die Studierenden werden mit einem echten Modellauto im Robotiklabor arbeiten.
Kommentar
Inhalt:
Die Vorlesung gibt eine Einführung in die Robotik. Sie ist in folgende Themenschwerpunkte untergliedert:
- Bewegungserzeugung und dynamische Regelungsverfahren: Dieser Schwerpunkt beschäftigt sich mit Koordinatensystemen, nichtholonomen Bewegungsmodellen wie Ackermannmodellen (analog zu Automobilen) sowie PID-Reglern.
- Planungsverfahren: Planung mit Hindernissen, Finden von Pfaden, Dijkstra, A*, Hindernisse im Konfigurationsraum, RRT, lattice planner, Gradientenabstieg, Potenzialfeldmethoden, Splines
- Localisierung und Mapping: Zustandsabschätzung, Bayesfilter, Odometrie, Partikelfilter, Kalmanfilter, SLAM-Verfahren.
- Vision und Umgebungswahrnehmung: SIFT, HOG-features, Deformable parts models, hough transform, Spurerkennung, 3d-Punktwolken, RANSAC .
Nach dieser Vorlesung werden die Studenten in der Lage sein, einfache Algorithmen zur Bewegungserzeugung und Zustandsabschätzung für Roboter zu erzeugen.
Die VL wird in deutscher Sprache gehalten, Folien und Begleitmaterial sind größtenteils auf Englisch.
Literaturhinweise
Literatur:
John J Craig: Introduction to Robotics: Mechanics and Control; Steven LaValle: Planning Algorithms; Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, Dieter Fox: Probabilistic Robotics
-
19304702
Übung
Übung zu Robotik (Daniel Göhring)
Zeit: Do 12:00-14:00 (Erster Termin: 17.04.2025)
Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
-
19304701
Vorlesung
-
Softwareprojekt - Technische Informatik A
0089cA3.6-
19315312
Projektseminar
Softwareprojekt: Verteilte Systeme (Justus Purat)
Zeit: Mi 12:00-14:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
Ort: T9/K63 Hardwarepraktikum (Takustr. 9)
-
19334412
Projektseminar
SWP: Szenario-Management im Future Security Lab (Larissa Groth)
Zeit: Mi 23.04. 14:00-16:00 (Erster Termin: 23.04.2025)
Ort: T9/K63 Hardwarepraktikum (Takustr. 9)
Kommentar
Das Projekt BeLIFE, Teil der AG Technische Informatik, konzentriert sich auf die Verbesserung des Wissenstransfers und des kommunikativen Austausches in der zivilen Sicherheitsforschung. Zentraler Bestandteil des Projekts ist das Future Security Lab, das in den Räumlichkeiten des Einstein Center Digital Future in Mitte beheimatet ist. Hier werden Politiker:innen von Bundes- und Landesebenen, aber auch Vertreter:innen aus Behörden und Organisationen mit Sicherheitsaufgaben willkommen geheißen.
Im Rahmen des Softwareprojekts entwickeln die Studierenden Konzepte, um die bestehende technische Infrastruktur des Raumes zu optimieren und kreativ weiterzuentwickeln. Ziel ist es insbesondere die Usability des Raumes auf Seiten der Wissenschaftler:innen zu erhöhen, aber auch die User Experience der Besuchenden zu verbessern. Um das zu erreichen, besteht das Softwareprojekt aus mehreren Teilbereichen, die sich entweder aus einem konkreten Problem ergeben, das es zu lösen gilt, oder kreative Herangehensweisen und Ideenreichtum erfordern. Die zu bearbeitenden Aufgaben generieren sich aus den Bereichen Systemadministration, Interfaceentwicklung sowie Licht-/Ton-Installation und -Orchestrierung und umfassen auch die Optimierung der vorhandenen WebApp zur Szenariopräsentation.
Die Bearbeitung der Aufgabenstellung erfolgt ausschließlich in Kleingruppen (3-5 Studierende). Die Zusammenarbeit und Sicherung des entwickelten Codes erfolgt über das Fachbereichs-eigene Gitlab oder ein öffentliches Github. Die Ergebnisse sind geeignet zu dokumentieren, z.B. über die Readme-Dateien des Gits und ein gut strukturiertes Wiki. Modularität und Erweiterbarkeit des entwickelten Codes und eine top Dokumentation sind entscheidend für den Erfolg dieses Softwareprojekts!
Zum Ablauf: Dieses Softwareprojekt findet semesterbegleitend statt. Es gibt wenige Meetings in großer Runde mit allen Teilnehmenden, diese sind aber verpflichtend. Darüber hinaus gibt es kurze wöchentliche Treffen, in denen mind. 1 Gruppenmitglied über den aktuellen Stand berichtet, wobei wir hier im Verlauf eines Monats mit allen Mitgliedern gesprochen haben wollen. Der erste Termin (23.04.25, 14h, K63) wird in der Takustraße 9 stattfinden. Im Rahmen dieses Termins werden die bereits implementierten Lösungen in der Theorie präsentiert und die Problemstellungen angesprochen. Eine Live-Demo erfolgt dann eine Woche später, am 30.04.2025, in Berlin Mitte im Future Security Lab, Wilhelmstr. 67, 10117 Berlin.
Danach gibt es insgesamt 3 Präsentationstermine: die Präsentation eines ersten Ansatzes zur Problemlösung (14.05.2025), eine kurze Zwischenpräsentation (18.06.2025) und die Abschlusspräsentation (16.07.2025).
Die Studierenden erhalten zusätzlich regelmäßig die Möglichkeit, in den Räumlichkeiten des Future Security Labs zu arbeiten und sich so mit der Ausstattung vertraut zu machen.
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19315312
Projektseminar
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Analysis II
0084dA1.2-
19211601
Vorlesung
Analysis II Sommer (Marita Thomas)
Zeit: Di 10:00-12:00, Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: A3/Hs 001 Hörsaal (Arnimallee 3-5)
Kommentar
Inhalt
Dies ist die Fortsetzung des Analysis I Kurses des vorangegangenen Wintersemesters. Zentrale Themen der Vorlesung sind insbesondere die Integration in einer Raumdimension sowie die Differentialrechnung mehrerer Veränderlicher.
Literaturhinweise
- O. Forster: Analysis 1 und 2. Vieweg/Springer.
- Königsberger, K: Analysis 1,2, Springer.
- E. Behrends: Analysis Band 1 und 2, Vieweg/Springer.
- H. Heuser: Lehrbuch der Analysis 1 und 2, Teubner/Springer.
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19211602
Übung
Übung zu Analysis II (Marita Thomas)
Zeit: Mi 14:00-16:00, Do 16:00-18:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 16.04.2025)
Ort: 1.1.53 Seminarraum E2 (Arnimallee 14)
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19211601
Vorlesung
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Lineare Algebra II
0084dA1.5-
19211701
Vorlesung
Lineare Algebra II Sommer (Alexander Schmitt)
Zeit: Mo 12:00-14:00, Mi 12:00-14:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
Ort: A3/Hs 001 Hörsaal (Arnimallee 3-5)
Kommentar
Inhalt:
- Determinanten
- Eigenwerte und Eigenvektoren: Diagonalisierbarkeit, Trigonalisierbarkeit, Satz von Cayley-Hamilton, Jordansche Normalform
- Bilinearformen
- Vektorräume mit Skalarprodukt: Euklidische, unitäre Vektorräume, orthogonale Projektion, Isometrien, selbstadjungierte Abbildungen, Gram-Schmidt-Orthonormalisierungsverfahren, Hauptachsentransformation
Voraussetzungen:
Lineare Algebra I
Literatur:
Wird in der Vorlesung genannt. -
19211702
Übung
Übung zu Lineare Algebra II (Alexander Schmitt)
Zeit: Do 08:00-10:00, Do 10:00-12:00, Do 16:00-18:00, Fr 08:00-10:00, Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 17.04.2025)
Ort: A3/019 Seminarraum (Arnimallee 3-5)
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19211701
Vorlesung
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Computerorientierte Mathematik II
0084dA1.7-
19211901
Vorlesung
Computerorientierte Mathematik II (5 LP) (Robert Gruhlke)
Zeit: Fr 12:00-14:00 (Erster Termin: 25.04.2025)
Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
Studierende der Mathematik (Monobachelor und Lehramt) und Bioinformatik, sowie Numerikinteressierte aus Physik, Informatik und anderen Natur- und Geisteswissenschaften.
Kommentar
Inhalt:
Die Auswahl der behandelten numerischen Verfahren enthält Polynominterpolation, Newton-Cotes-Formeln zur numerische Integration und Euler-Verfahren für lineare Differentialgleichungen.
Homepage: Alle aktuellen Informationen zu Vorlesung und Übungen
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19211902
Übung
Übung zu Computerorientierte Mathematik II (Robert Gruhlke)
Zeit: Di 08:00-10:00, Di 16:00-18:00, Mi 16:00-18:00, Do 08:00-10:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: A3/ 024 Seminarraum (Arnimallee 3-5)
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19211901
Vorlesung
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Numerik I
0084dA1.9-
19212001
Vorlesung
Numerik I (Claudia Schillings)
Zeit: Mo 10:00-12:00, Mi 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 14.04.2025)
Ort: KöLu24-26/SR 006 Neuro/Mathe (Königin-Luise-Str. 24 / 26)
Kommentar
Inhalt
Die Numerik entwickelt und analysiert Methoden zur konstruktiven, letztlich zahlenmäßigen Lösung mathematischer Probleme. Angesichts der wachsenden Rechenleistung moderner Computer wächst die praktische Bedeutung numerischer Methoden bei der Simulation praktisch relevanter Phänomene.
Aufbauend auf den Grundvorlesungen in Analysis und Linearer Algebra sowie auf CoMa I und II geht es in der Numerik I um folgende grundlegenden Fragestellungen: nichtlineare Gleichungssysteme, Bestapproximation, lineare Ausgleichsprobleme, Hermite-Interpolation, Numerische Quadratur und schließlich Anfangswertprobleme für gewöhnliche Differentialgleichungen.
Als Motivation und Qualitätskriterium für die betrachteten Verfahren dienen, wie im wirklichen Leben, sowohl theoretische Analyse als auch numerische Experimente. Dementsprechend werden in den Übungen zur Vorlesung sowohl theoretische als auch praktische Aufgaben (mit Hilfe von Matlab) zu lösen sein.
Literaturhinweise
Stoer, Josef und Roland Bulirsch: Numerische Mathematik - eine Einführung, Band 1. Springer, Berlin, 2005.
Aus dem FU-Netz auch online verfügbar.
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19212002
Übung
Übung zu Numerik I (N.N.)
Zeit: Di 08:00-10:00, Di 12:00-14:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
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19212001
Vorlesung
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Wissenschaftliches Arbeiten in der Mathematik
0084dB1.1-
19203611
Seminar
Proseminar/Seminar: das Buch der Beweise (Giulia Codenotti)
Zeit: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: A3/SR 115 (Arnimallee 3-5)
Kommentar
Der Schwerpunkt des Seminars liegt auf dem Schreiben von Mathematik: Was macht einen Beweis vollständig und sauber? Wie kann er gut kommuniziert werden? Wir werden schöne und elegante Beweise aus verschiedenen Bereichen der Mathematik (insbesondere Geometrie, Kombinatorik und Graphentheorie) diskutieren. Dies ist eine Auswahl der Beweise aus dem Buch der Beweise von Aigner und Ziegler, inspiriert vom berühmten Mathematiker Paul Erdos, der gerne von einem überirdischen Buch sprach, in dem die perfekten Beweise für mathematische Theoreme aufbewahrt wurden.
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19213910
Proseminar
Proseminar/Seminar zur Zahlentheorie: Geometrie der Zahlen (Niels Lindner)
Zeit: Fr 12:00-14:00 (Erster Termin: 25.04.2025)
Ort: A3/SR 119 (Arnimallee 3-5)
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
Nötige Vorkenntnisse: Lineare Algebra und eine gewisse Vertrautheit mit den Grundbegriffen der Algebra, etwa "Gruppe", "Ring", "Körper", "Ideal", "Normalteiler", etc.
Kommentar
Das Proseminar/Seminar beschäftigt sich mit Minkowskis "Geometrie der Zahlen". Diese eröffnet nicht nur eine geometrische Perspektive auf algebraische Zahlentheorie, sondern ermöglicht auch interessante Anwendungen in der diskreten Geometrie und der kombinatorischen Optimierung. Konkreter bietet sich das Eintauchen in folgende Themen an:
* Minkowskis klassische Theoreme über konvexe Körper
* Gaußsche Zahlen, Fermats Zwei-Quadrate-Satz und Legendres Vier-Quadrate-Satz
* Algebraische Zahlkörper, die Endlichkeit der Klassenzahl und Dirichlets Einheitensatz
* Lineare Gleichungssysteme über den ganzen Zahlen: Hermite- und Smith-Normalform
* Grundlagen der Gittertheorie
* Gitterbasisreduktion und der LLL-Algorithmus
* Das Problem des kürzesten Vektors
* Dichte Kugelpackungen
* Khinchine's flatness theorem
* Ganzzahlige lineare Programmierung in fester Dimension
Die Liste soll nur einen groben thematischen Überblick geben. Die konkreten Vortragsthemen werden später und in Absprache mit den Teilnehmer:innen festgelegt.
Weitere Informationen folgen zu Beginn der Vorlesungszeit auf der Whiteboard-Homepage des Seminars.
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19226511
Seminar
Seminar Mehrskalenmethoden in molekularen Simulationen (Luigi Delle Site)
Zeit: Fr 12:00-14:00 (Erster Termin: 25.04.2025)
Ort: Die Veranstaltung findet in der Arnimallee 9 statt (Seminarraum).
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
Audience: At least 6th semester with a background in statistical and quantum mechanics, Master students and PhD students (even postdocs) are welcome.
Das Seminar findet Freitags von 12-14 Uhr in der Arnimallee 9 statt.
Kommentar
Content: The seminar will concern the discussion of state-of-art techniques in molecular simulation which allow for a simulation of several space (especially) and time scale within one computational approach.
The discussion will concerns both, specific computational coding and conceptual developments.
Literaturhinweise
Related Basic Literature:
(1) M.Praprotnik, L.Delle Site and K.Kremer, Ann.Rev.Phys.Chem.59, 545-571 (2008)
(2) C.Peter, L.Delle Site and K.Kremer, Soft Matter 4, 859-869 (2008).
(3) M.Praprotnik and L.Delle Site, in "Biomolecular Simulations: Methods and Protocols" L.Monticelli and E.Salonen Eds. Vol.924, 567-583 (2012) Methods Mol. Biol. Springer-Science
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19233511
Seminar
Geometric Group Theory (Georg Lehner)
Zeit: Mo 14:00-16:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
Ort: A7/SR 140 Seminarraum (Hinterhaus) (Arnimallee 7)
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
Zielgruppe: Bachelor- und Masterstudenten
Voraussetzungen: Gruppentheorie. Zusätzlich können Kenntnisse in Geometrie (insbesondere elementare nicht-euklidische Geometrie) und/oder Topologie (Punktmengen-Topologie) hilfreich sein.
Kommentar
Gruppen werden am besten als Symmetrien mathematischer Objekte verstanden. Während endliche Gruppen oft vollständig durch ihre Wirkungen auf Vektorräume verstanden werden können, scheitert dieser Ansatz häufig bei unendlichen Gruppen, wie zum Beispiel freien Gruppen oder hyperbolischen Gruppen. Die geometrische Gruppentheorie versucht, natürliche geometrische Objekte (zum Beispiel topologische Räume wie Mannigfaltigkeiten oder Graphen) zu konstruieren, auf denen diese Gruppen wirken, und ermöglicht so eine Klassifizierung der Komplexität dieser Gruppen.
In diesem Seminar werden wir dem Buch von Clara Löh zu diesem Thema folgen. Zu den behandelten Themen gehören Cayley-Graphen, freie Gruppen und ihre Untergruppen, Quasi-Isometrie-Klassen von Gruppen, Wachstumsarten von Gruppen, hyperbolische Gruppen und der Satz von Banach-Tarski.
Literaturhinweise
Clara Löh - Geometric Group Theory
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19239711
Seminar
Advanced Dynamical Systems (Bernold Fiedler)
Zeit: Do 16:00-18:00 (Erster Termin: 17.04.2025)
Ort: A7/SR 140 Seminarraum (Hinterhaus) (Arnimallee 7)
Kommentar
Studierende präsentieren aktuelle Paper über Themen aus dem Gebiet der zeitverzögerten Differentialgleichungen. Termine nur nach persönlicher Vereinbarung.
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19239911
Seminar
Advanced Differential Equations (Bernold Fiedler)
Zeit: Do 14:00-16:00 (Erster Termin: 17.04.2025)
Ort: A7/SR 140 Seminarraum (Hinterhaus) (Arnimallee 7)
Kommentar
Studierende präsentieren aktuelle Paper über Themen aus dem Gebiet der Dynamischen Systeme. Termine nur nach persönlicher Vereinbarung.
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19247111
Seminar
Variationsmethoden und Gamma-Konvergenz (Marita Thomas)
Zeit: Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: A6/SR 025/026 Seminarraum (Arnimallee 6)
Kommentar
This seminar addresses bachelor and master students interested in the analysis of partial differential equations (PDEs). It focuses on elliptic PDEs, where the direct method of the calculus of variations provides a powerful tool to handle linear as well as nonlinear problems by investigating the minimality properties of the functional associated with the PDE. Closely related to this is the method of Gamma-convergence, which allows it to study sequences of functionals and minimization problems. A background with courses in analysis, functional analysis, and introduction to PDEs is useful to attend the seminar, but the topics for the presentations will be adapted to the background of the participants. The main part of the seminar will be held en block in the teaching-free period.
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19203611
Seminar
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Spezialthemen der Mathematik
0084dB2.11-
19248101
Vorlesung
Mathematik und Nachhaltigkeit (Georg Loho, Jan-Hendrik de Wiljes, Benedikt Weygandt)
Zeit: Mo 14:00-16:00, Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: A3/ 024 Seminarraum (Arnimallee 3-5)
Kommentar
Terminhinweis: Die Veranstaltung findet regelmäßig Mo 12‒16 und Di 14‒16 Uhr statt, allerdings mit folgender Ausnahme: Aufgrund des Dies Academicus, den das Institut für Mathematik am ersten Tag des Semesters veranstaltet, gibt es in der ersten Woche abweichende Termine. Für die Einteilung in Kleingruppen, in denen man das Semester über arbeitet, ist es notwendig, beim ersten Treffen am Dienstag, 15. April von 14‒18 Uhr anwesend zu sein.
Leitidee der Veranstaltung
Ziel der Veranstaltung ist es, einen Überblick über die Bedeutung und Anwendbarkeit diverser mathematischer Gebiete im Kontext von Nachhaltigkeit zu bekommen. Ferner soll dies anhand kleinerer Probleme selbst angewendet werden können. Mathematik ist bekanntermaßen überall und besitzt eine hohe gesellschaftliche Relevanz. Insbesondere im Kontext Nachhaltigkeit sollten wir als mathematische Community Verantwortung übernehmen, einen lebenswerten Planeten zu erhalten und unsere Erkenntnisse, Methoden, Verfahren etc. gemeinwohlorientiert einzusetzen. Dies involviert auch die Aufbereitung und Kommunikation der behandelten mathematischen Themenbereiche.Inhaltliche Schwerpunkte
Wir werden eine Einführung in die vier mathematischen Bereiche Optimierung, Spieltheorie, Statistik, Dynamische Systeme geben. Mittels mathematischer Modellierung werden wir identifizieren, wie diese Bereiche zum Verständnis und mit Lösungsansätzen zu Klimakrise, Verlust von Biodiversität, Ressourcenverknappung und sozialer Ungleichheit beitragen.Methodische Konzeption
Diese Veranstaltung wird durch ein zeitgemäßes didaktisches Konzept begleitet. Dazu gehören Elemente aus dem Design Thinking, New Work-Methoden wie agiles Arbeiten, aber auch der Ansatz der student agency. Dies bedeutet, dass Lernende Verantwortung für ihren Lernerfolg und Kompetenzzuwachs übernehmen, dabei aber natürlich nicht auf sich alleine gestellt sind, sondern auf diverse inhaltliche bzw. methodische Ressourcen zurückgreifen können.Die inhaltliche Arbeit erfolgt in festen Kleingruppen, die zu jedem mathematischen Themenfeld ein Anwendungsszenario erarbeitet. Dazu werden kleinere reale Probleme bzw. entsprechende mathematische Forschungspaper als Aufhänger und Ausgangspunkt für die Gruppenarbeit ausgewählt.
Jeder dieser thematischen „eduSCRUM-Sprints“ besteht aus Planung, Durchführung, Präsentation und endet mit der Reflexion der Arbeitsweisen innerhalb des Teams.Zu jedem der vier mathematischen Bereiche gibt es einen Sprint von ca. drei Wochen. Zwischen den Sprints wird zu jedem Themengebiet eine kleine Challenge (zwei bis drei kurze Aufgaben) veröffentlicht, die in Gruppen bearbeitet abzugeben ist. Der Workload dieser Veranstaltung verteilt sich anteilig ungefähr wie folgt: 30% Präsenztermine (Montag & Dienstag) + 10% Challenges + 60% eduScrum-Projektarbeit
Überblick über die wöchentliche Struktur der Veranstaltung
- Dienstag 14–16 Uhr: Die Vorlesungstermine dienen der kompakten Aufbereitung der benötigten mathematischen Gebiete und bilden damit die fundamentale inhaltliche Grundlage für die Projektarbeit. Wir geben dabei einen Einblick in diverse mathematische Gebiete und ihren Anwendungsbezug.
- Projektarbeitsphase (zwischen Dienstag 16 Uhr und Montag 12 Uhr): Die Projektarbeitsphase dient dem agilen Arbeiten in Kleingruppen, welche über das Semester verteilt mehrere Anwendungen von Mathematik in SDG-Kontext erarbeiten und aufbereiten. Dabei wird sich an der Methode eduSCRUM orientiert, um über das Semester verteilt in mehreren agilen Sprints über jeweils 2-3 Wochen fokussiert zu arbeiten. Erfahrungen im agilen Arbeiten werden nicht vorausgesetzt. Die erarbeiteten Anwendungsszenarien sollen dabei jeweils passend zu den vier inhaltlichen Themenblöcken der Veranstaltung gestaltet werden, wobei die Kleingruppen durch den Einbau partizipativer Elemente an diversen Stellen Gestaltungsspielraum haben.
- Montag 12–16 Uhr: Die „Übungstermine“ dienen dem Austausch zwischen den Gruppen, hier werden die in den Sprints erarbeiteten Themen untereinander vorgestellt und ausführlich diskutiert. Nach jedem Sprint werden innerhalb der Gruppen die Arbeitsweise reflektiert und Absprachen für den folgenden Sprint getroffen. Weiterhin können auch inhaltliche Fragen besprochen oder methodische Unterstützung bei eduScrum angeboten werden.
Lernziele
Die übergeordneten Lernziele dieser Veranstaltung verteilen sich auf fünf Bereiche: Mathematische Grundlagen verstehen und anwenden, Mathematische Modelle anwenden, Modelle beurteilen, Kommunikation von Mathematik im SDG-Kontext & Reflexion des eigenen Lernprozesses.Nach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung haben Teilnehmer*innen die folgenden Kompetenzen erlangt:
- Sie verstehen die Bedeutung grundlegender mathematischer Konzepte und Verfahren (aus Optimierung, Spieltheorie, Statistik, Dynamische Systeme). Insbesondere können sie die Terminologie und mathematischen Aussagen präzise erklären und Anwendungsgebiete anhand ausgewählter inner- und außermathematischer Problemstellungen erläutern.
- Sie können mathematische Modelle nutzen, um reale Fragestellungen zu beschreiben und zu analysieren. Dabei können sie verschiedene mathematische Werkzeuge und Techniken verwenden, um qualitative und quantitative Aussagen über die Auswirkungen von Entscheidungen und Maßnahmen zu treffen.
- Sie können die Gültigkeit, Angemessenheit und Grenzen mathematischer Modelle beurteilen, indem sie etwa Modellannahmen, verwendete Daten oder Sensitivität der Ergebnisse analysieren, um fundierte Entscheidungen über die Nutzung dieser Modelle im Bereich nachhaltiger Entwicklung zu treffen.
- Die Ergebnisse mathematischer Analysen und Modelle können klar und prägnant an verschiedene Zielgruppen unter Nutzung verschiedener Medien und Formate kommuniziert werden. Dies geschieht mit dem Ziel, das gesellschaftliche Bewusstsein für die Bedeutung von Mathematik für BNE sowie transformative Prozesse zu fördern.
- Sie können die eigenen Lernerfahrungen reflektieren, indem sie individuelle Stärken, Lernstrategien, Einstellungen zur Mathematik und ihr mathematisches Selbstkonzept analysieren, um ihre mathematischen Kompetenzen weiterzuentwickeln und so später ihre Rolle als mündige und verantwortungsvolle Bürger*innen in der Gesellschaft auszufüllen.
Formalia & Organisatorisches
a) Für die regelmäßige Teilnahme ist regelmäßig und in Person an den Terminen montags teilzunehmen.
b) Die aktive Teilnahme an der Projektarbeit besteht aus mehreren Aspekten, die über das Semester verteilt in Kleingruppen bearbeitet werden:- Die im Rahmen der eduSCRUM-Sprints erarbeiteten Anwendungsszenarien werden zum Ende des Sprints präsentiert und zugleich durch ein passendes digitales Produkt gesichert.
- Die Challenges werden nicht differenziert bewertet, sollen aber bestanden werden.
- Um das formale Aufschreiben von Mathematik zu lernen, ist eine kurze, nicht differenziert bewertete schriftliche Einzelleistung zu einem mathematischen Inhalt vorgesehen.
c) Modulabschlussprüfung: Die Veranstaltung kann entweder im Modul „Spezialthemen der Mathematik“ (B.Sc. Mathematik Mono/Lehramt) oder im Modul „Ergänzungsmodul: Ausgewählte Themen A/B/C“ (M.Sc. Mathematik) belegt werden. Bitte beachten Sie, dass je nach Studiengang differenzierte inhaltliche Anforderungen gestellt werden. Beide Module entsprechen vom Workload-Umfang 10 LP. Als Modulabschlussprüfung werden vsl. mündliche Einzelprüfungen angeboten. Die Details werden in der ersten Sitzung bekanntgegeben.
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19248102
Übung
Übung zu Mathematik und Nachhaltigkeit (Georg Loho, Jan-Hendrik de Wiljes, Benedikt Weygandt)
Zeit: Mo 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: A3/019 Seminarraum (Arnimallee 3-5)
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19248101
Vorlesung
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Funktionentheorie
0084dB2.3-
19212801
Vorlesung
Funktionentheorie (Nicolas Perkowski)
Zeit: Di 14:00-16:00, Do 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: A3/Hs 001 Hörsaal (Arnimallee 3-5)
Kommentar
Funktionentheorie ist ein klassisches Gebiet der Mathematik, das sich mit den Eigenschaften komplex-differenzierbarer Funktionen auf der komplexen Zahlenebene beschäftigt und Verbindungen zur Algebra, Analysis, Zahlentheorie und Geometrie hat.
Der Begriff der komplexen Differenzierbarkeit beschränkt reell-differenzierbare Funktionen von R2 auf R2 auf winkelerhaltende Abbildungen ein. Wir werden entdecken, dass komplex-differenzierbare Funktionen recht starre Objekte sind und dadurch aber mit vielen erstaunlichen analytischen, geometrischen und visuellen Eigenschaften ausgestattet sind.
Ein Hauptergebnis, das in dieser Vorlesung behandelt wird, ist Cauchys Integralsatz welcher besagt, dass das Integral jeder komplex differenzierbaren Funktion entlang eines geschlossenen Weges in der komplexen Ebene Null ist. Wir werden viele schöne Konsequenzen dieses Ergebnisses sehen, z.B. die Cauchy‘sche Integralformel, den Residuensatz und einen Beweis des Fundamentalsatzes der Algebra, sowie auch moderne graphische Darstellungsmethoden kennenlernen.
Literaturhinweise
Literatur:
E. Freitag and R. Busam 'Complex analysis', (Springer) 2nd Edition 2009 (the original German version is called 'Funktionentheorie')
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19212802
Übung
Übung zu Funktionentheorie (Julian Kern)
Zeit: Di 16:00-18:00 (Erster Termin: 22.04.2025)
Ort: A3/Hs 001 Hörsaal (Arnimallee 3-5)
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19212801
Vorlesung
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Geometrie
0084dB2.7-
19213101
Vorlesung
Geometrie (Giulia Codenotti)
Zeit: Di 12:00-14:00, Mi 12:00-14:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: A6/SR 032 Seminarraum (Arnimallee 6)
Kommentar
Inhalt
Diese Vorlesung für das Bachelorstudium soll als natürliche Fortsetzung von Lineare Algebra I und II Fundamente legen für Vorlesungen/Zyklen wie Diskrete Geometrie, Algebraische Geometrie und Differenzialgeometrie.
Sie behandelt grundlegende Modelle der Geometrie, insbesondere
euklidische, affine, sphärische, projektive und hyperbolische Geometrie,Möbiusgeometrie, Polarität und Dualität Strukturgruppen, Messen (Längen, Winkel, Volumina), explizite Berechnungen und Anwendungen, Beispiele sowie Illustrationsthemen;
Dabei werden weitere Bezüge hergestellt, zum Beispiel zur Funktionentheorie und zur Numerik.
Literaturhinweise
Literatur
- Marcel Berger. Geometry I
- David A. Brannan, Matthew F. Esplen, and Jeremy J. Gray. Geometry
- Gerd Fischer. Analytische Geometrie
- V.V. Prasolov und V.M. Tikhomirov. Geometry
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19213102
Übung
Übung zur Geometrie (Giulia Codenotti)
Zeit: Mo 10:00-12:00, Mo 16:00-18:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
Ort: A3/SR 119 (Arnimallee 3-5)
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19213101
Vorlesung
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Datenstrukturen und Datenabstraktion mit Anwendung
0084dB2.8-
19300101
Vorlesung
Algorithmen und Datenstrukturen (Wolfgang Mulzer)
Zeit: Di 16:00-18:00, Fr 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: Gr. Hörsaal (Raum B.001) (Arnimallee 22)
Kommentar
Qualifikationsziele
Die Studierenden analysieren4 Algorithmen und Datenstrukturen und ihre Implementierungen bezüglich Laufzeit, Speicherbedarf und Korrektheit und beschreiben2 verschiedene Algorithmen und Datenstrukturen für typische Anwendungen und wenden3 diese auf konkrete Beispiele an. Sie können passende Algorithmen und Datenstrukturen für gegebene Aufgaben auswählen4 und passen5 diese entsprechend an. Sie erklären2, identifizieren4 und verwenden5 verschiedene Entwurfsparadigmen für Algorithmen.
Inhalte
Studierende lernen das Maschinenmodell, sowie verschiedene algorithmische Probleme kennen. Sie erarbeiten und üben die Berechnung von Laufzeit, Korrektheit und Speicherbedarf dieser Algorithmen und lernen die asymptotische worst-case Analyse kennen. Darüber hinaus diskutieren sie die Rolle des Zufalls im Kontext des Entwurfs von Algorithmen. Des Weiteren erlernen und üben sie Entwurfsparadigmen für Algorithmen wie Teile und Herrsche, gierige Algorithmen, Dynamische Programmierung und Erschöpfende Suche. Sie lernen Prioritätswarteschlangen und effiziente Datenstrukturen für geordnete und ungeordnete Wörterbücher (z.B. ausgeglichene Suchbäume, Streuspeicher, Skiplisten) kennen und üben den Umgang mit ihnen. Zudem lernen sie Algorithmen für Zeichenketten (digitale Suchbäume und Suchen in Zeichenketten) und Graphenalgorithmen kennen, diskutieren deren Anwendung und üben den Umgang mit ihnen.
Literaturhinweise
- P. Morin: Open Data Structures, an open content textboox.
- T. H. Cormen, C. Leiserson, R. Rivest, C. Stein: Introduction to Algorithms, MIT Press, 2022.
- R. Sedgewick, K. Wayne: Algorithms, Addison-Wesley, 2011.
- M. Dietzfelbinger, K. Mehlhorn, P. Sanders. Algorithmen und Datenstrukturen: Die Grundwerkzeuge, Springer, 2014.
- J. Erickson. Algorithms, 2019
- T. Roughgarden. Algorithms Illuminated. Cambridge University Press, 2022.
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19300102
Übung
Übung zu Algorithmen und Datenstrukturen (Wolfgang Mulzer)
Zeit: Mo 14:00-16:00, Mo 16:00-18:00, Di 12:00-14:00, Mi 12:00-14:00, Mi 14:00-16:00, Mi 16:00-18:00, Do 16:00-18:00, Fr 14:00-16:00, Fr 16:00-18:00 (Erster Termin: 14.04.2025)
Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
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19300101
Vorlesung
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Mathematisches Projekt
0084dB2.9-
19246021
Projekt
Mathematische Modellierung im Diskurs gesellschaftlicher Herausforderungen (Sarah Wolf, Anina Mischau, Joshua Wiebe)
Zeit: Mi 13:00-17:00 (Erster Termin: 16.04.2025)
Ort: A7/SR 140 Seminarraum (Hinterhaus) (Arnimallee 7)
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
Die Veranstaltungen mit Schüler*innen können ggf außerhalb der üblichen Veranstaltungszeit stattfinden.
Voraussetzungen:
- mindestens ein Interesse an Programmieren, grundlegende Programmierkenntnisse wären wünschenswert
- Interesse an mathematischer Modellierung und gesellschaftlichen Diskursen
Kommentar
Dieses Projektseminar steht in Verbindung mit „Schule@DecisionTheatreLab“, einem Experimentallabor für Wissenschaftskommunikation gefördert von der Berlin University Alliance und dem Excellenzcluster MATH+. Das Projekt entwickelt ein innovatives Kommunikationsformat basierend auf mathematischen Modellen und führt dieses mit Gruppen von Schüler*innen durch. Decision Theatres sind Diskussionsveranstaltungen, in denen Teilnehmende eine gesellschaftliche Herausforderung mit Wissenschaftler*innen diskutieren und dabei mit einem mathematischen Modell experimentieren können.
Das Projektseminar ist interdisziplinär ausgerichtet und verbindet mathematische Forschung mit didaktischen und sozialwissenschaftlichen Perspektiven. So werden z.B. einerseits Grundlagen des Kommunikationsformats vorgestellt (bspw. mathematische und agenten-basierte Modellierung oder die Arbeit mit empirischen Informationen), aber auch ein Bezug zum Mathematikunterricht an Schulen und damit zur Vermittlung von Mathematik erarbeitet. Andererseits arbeiten die Studierenden direkt an der Vorbereitung, Durchführung, Beobachtung und Auswertung von Decision Theatre Veranstaltungen mit.
In dem Projektseminar ist ein intensiver Austausch zwischen Studierenden aus dem Monostudiengang und aus dem Lehramtsstudiengang der Mathematik intendiert. Über das Kennenlernen von und die Mitwirkung in einem aktuellen mathematischen wie didaktischen Forschungsprojekt und dessen Abläufe wie Methoden erhalten die Studierende die Chance jeweils ihren Blick über den Tellerand ihres Studiengangs hinaus zu erweitern.
Schwerpunkte im Bereich Mathematik für Schulen:
- Chancen der Einbettung des Kommunikationsformates im Mathematikunterricht
- neue Perspektiven auf Modellieren im Unterricht
- Interaktion mit Schüler*innengruppen
Schwerpunkte im Bereich mathematische Forschung:
- Agenten-basierte Modelle: Definition, Implementierung, Sensitivitätsanalyse, Kalibrierung und Validierung
- synthetische Populationen: Daten, Algorithmen, Software Tools
- Weiterentwicklung von mathematischen Modellen im Dialog mit Nicht-Wissenschaftler*innen (z.B. Schüler*innen)
Literaturhinweise
Wird in der ersten Sitzung bekannt gegeben.
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19246021
Projekt
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Differentialgleichungen I
0084dB3.1-
19215601
Vorlesung
Abgesagt
Basismodul: Differentialgleichungen I - Dynamical Systems I (Isabelle Schneider)
Zeit: Di 12:00-14:00, Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
Analysis I bis III und Lineare Algebra I und II.
Kommentar
Dynamische Systeme beschäftigen sich mit allem, was sich bewegt. Sie werden typischerweise durch gewöhnliche, funktionale oder partielle Differentialgleichungen beschrieben oder, im Fall diskreter Zeit, durch Iterationen. In diesem Kurs werden wir Flüsse und Evolutionen, erste Integrale, die Existenz und Eindeutigkeit von Lösungen sowie ω-Grenzmengen und Lyapunov-Funktionen untersuchen. Dynamische Systeme haben ein breites Anwendungsspektrum, das von Physik und Biologie bis hin zu Wirtschaft und Ingenieurwissenschaften reicht.
Voraussetzungen: Analysis 1 & 2, Lineare Algebra 1 & 2. Ein Interesse an Anwendungen ist von Vorteil.
Literaturhinweise
L.C. Evans, Partial Differential Equations. Gelegentlich: W. Strauss, Partial Differential Equation. Alle Exemplare beider Texte stehen im Handapparat Ecker.
Vorausgesetztes Material zu Analysis II und III siehe z.B. Appendices in diesem Buch (vor allem Appendix C und E (Maß- und Integrationstheorie).
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19215602
Übung
Abgesagt
Übung zu Basismodul: Differentialgleichungen I (Isabelle Schneider)
Zeit: Di 16:00-18:00 (Erster Termin: 22.04.2025)
Ort: 0.1.01 Hörsaal B (Arnimallee 14)
Kommentar
Am 23. April findet keine Übung statt.
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19215601
Vorlesung
Abgesagt
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Diskrete Mathematik I
0084dB3.2-
19214701
Vorlesung
Diskrete Mathematik I (Ralf Borndörfer)
Zeit: Di 14:00-16:00, Do 12:00-14:00 (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
Target group:
BMS students, Master and Bachelor students
Whiteboard:
You need access to the whiteboard in order to receive information and participate in the exercises.
Large tutorial:
Participation is recommended, but non-mandatory.
Exams:
1st exam: Thurday July 17, 14:00-16:00, room tba, i.e., in the last lecture
2nd exam: Thursday October 09, 10:00-12:00, room tba, i.e., in the last week before the lectures of the winter semester startKommentar
Content:
Selection from the following topics:
- Enumeration (twelvefold way, inclusion-exclusion, double counting, recursions, generating functions, inversion, Ramsey's Theorem, asymptotic counting)
- Discrete Structures (graphs, set systems, designs, posets, matroids)
- Graph Theory (trees, matchings, connectivity, planarity, colorings)
Literaturhinweise
- J. Matousek, J. Nesetril (2002/2007): An Invitation to Discrete Mathematics, Oxford University Press, Oxford/Diskrete Mathematik, Springer Verlag, Berlin, Heidelberg.
- L. Lovasz, J. Pelikan, K. Vesztergombi (2003): Discrete Mathemtics - Elementary and Beyond/Diskrete Mathematik, Springer Verlag, New York.
- N. Biggs (2004): Discrete Mathematics. Oxford University Press, Oxford.
- M. Aigner (2004/2007): Diskrete Mathematik, Vieweg Verlag, Wiesbaden/Discrete Mathemattics, American Mathematical Society, USA.
- D. West (2011): Introduction to Graph Theory. Pearson Education, New York.
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19214702
Übung
Übung zu Diskrete Mathematik I (Silas Rathke)
Zeit: Di 16:00-18:00, Do 14:00-16:00 (Erster Termin: 22.04.2025)
Ort: A3/SR 119 (Arnimallee 3-5)
Kommentar
Content:
Selection from the following topics:
- Counting (basics, double counting, Pigeonhole Principle, recursions, generating functions, Inclusion-Exclusion, inversion, Polya theory)
- Discrete Structures (graphs, set systems, designs, posets, matroids)
- Graph Theory (trees, matchings, connectivity, planarity, colorings)
- Algorithms (asymptotic running time, BFS, DFS, Dijkstra, Greedy, Kruskal, Hungarian, Ford-Fulkerson)
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19214701
Vorlesung
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Topologie I
0084dB3.6-
19205401
Vorlesung
Basismodul: Topologie I (Christian Haase)
Zeit: Mo 12:00-14:00, Mi 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 16.04.2025)
Ort: 1.3.14 Hörsaal A (Arnimallee 14)
Kommentar
Auswahl aus folgenden Themen:
- Definition und Grundbegriffe topologischer Räume, Produkte, Coprodukte und Quotienten, Kompaktheit.
- Gruppenoperationen auf topologischen Räumen
- Verklebekonstruktionen, Simplizialkomplexe
- Homotopien zwischen Abbildungen, Abbildungsgrad und Fundamentalgruppe
- Satz von Seifert-van Kampen
- Überlagerungen
- Simpliziale Homologie
- kombinatorische Anwendungen
Literaturhinweise
Literature:
- M. A. Armstron: Basic Topology, Springer UTM
- Allen Hatcher: Algebraic Topology, Chapter I. Also available online from the author's website
- Jirí Matoušek: Using the Borsuk-Ulam Theorem, Springer UTX
- Mark de Longueville: A Course in Topological Combinatorics, Springer UTX
- Tammo tom Dieck: Topologie, De Gruyter Lehrbuch
- Klaus Jänich: Topologie, Springer-Verlag
- Gerd Laures, Markus Szymik: Grundkurs Topologie, Spektrum Akademischer Verlag
- James R. Munkres: Topology, Prentice Hall
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19205402
Übung
Übung zu Basismodul: Topologie I (Sofia Garzón Mora)
Zeit: Mo 16:00-18:00 (Erster Termin: 28.04.2025)
Ort: A3/Hs 001 Hörsaal (Arnimallee 3-5)
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19205401
Vorlesung
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Statistik für Biowissenschaften I
0260cA2.5-
60100001
Vorlesung
Statistik für Bioinformatik I (Konrad Neumann)
Zeit: Do 16:00-18:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 17.04.2025)
Ort: A3/Hs 001 Hörsaal (Arnimallee 3-5)
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
Kommentar
Inhaltsangabe
In der Vorlesung werden die grundlegenden Methoden der angewandten Statistik besprochen. Nach einer kurzen orientierenden Einführung in die beschreibende und schließende Statistik werden folgende Themenbereiche ausführlicher behandelt:
- Elementare Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Bedingte Wahrscheinlichkeiten und der Satz von Bayes
- Rechnen mit Zufallsvariablen
- Anwendung der elementaren Wahrscheinlichkeitsrechnung in den Lebenswissenschaften
- Prinzip des statistischen Tests
- Die wichtigsten klassischen Testverfahren
- Konfidenzintervalle
- Korrelation und Regressionsanalyse
Zu allen Themen werden wöchentlich Übungsaufgaben, viele mit Bezug zu den Lebenswissenschaften, gestellt. Der Großteil der Aufgaben wird mit der Statistiksoftware R bearbeitet (Bezug über http://www.r-project.org/). In den Übungen werden die für die Bearbeitung der Übungsaufgaben nötigen Grundkenntnisse von R vermittelt.
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60100002
Übung
Übung zu Statistik für Bioinformatik I (Konrad Neumann)
Zeit: Mi 16:00-18:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 16.04.2025)
Ort: A7/SR 031 (Arnimallee 7)
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60100001
Vorlesung
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Molekularbiologie und Biochemie I
0260cA3.3-
21601a
Vorlesung
Biochemie I - Grundlagen der Biochemie (Helge Ewers, Florian Heyd, Markus Wahl)
Zeit: Mi 12:00 - 14:00 Uhr; Vorbesprechung Di, 15.04.25, 12:00 - 14:00 Uhr (HS Anorganik Fabeckstraße 34/36)) (Erster Termin: 15.04.2025)
Ort: Hs Anorganik (Fabeckstr. 34 / 36)
Hinweise für Studierende
Entspricht Molekularbiologie und Biochemie I für Bioinformatiker.
Kommentar
Qualifikationsziele:
Die Studentinnen und Studenten kennen die Entstehung und molekulare Struktur der wichtigsten zellulären Makromoleküle und Stoffklassen sowie ihren biologischen Kontext. Der Schwerpunkt liegt auf einem chemischen Grundverständnis des molekularen Aufbaus von Biomolekülen.
Inhalte:
Chemische und zellbiologische Grundlagen, Struktur von DNA und RNA, Replikation und Transkription, Proteinbiosynthese, Regulation der Genexpression, gentechnologische Methoden, Aminosäuren und Peptide, Proteinstruktur und Proteinfaltung, Proteom, posttranslationale Modifikationen, Methoden der Proteinforschung, Enzyme, Kohlenhydrate, Lipide und Biomembranen, Einführung in den Stoffwechsel und die Stoffwechselregulation.
Prof. Dr. H. Ewers: helge.ewers@fu-berlin.de
Prof. Dr. F. Heyd: florian.heyd@fu-berlin.de
Prof. Dr. M. Wahl: mwahl@zedat.fu-berlin.de
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21601b
Übung
Übungen zur Biochemie I - Grundlagen der Biochemie (Helge Ewers, Florian Heyd, Markus Wahl)
Zeit: Di/Mi 22.4.25-17.7.25 (s. Lektionen, LV-Details) (Erster Termin: 22.04.2025)
Ort: Ort nach Ansage je nach Übungsgruppe
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
Die Übungen finden n.V. in kleineren Gruppen i.d.R. dienstags von 12:00 - 14:00 Uhr bzw. mittwochs von 10:00 - 12:00 Uhr Uhr statt. Die Verteilung findet im Rahmen der Vorbesprechung (s. 21601a) statt.
Kommentar
Qualifikationsziele: Die Studentinnen und Studenten kennen die Entstehung und molekulare Struktur der wichtigsten zellulären Makromoleküle und Stoffklassen sowie ihren biologischen Kontext. Der Schwerpunkt liegt auf einem chemischen Grundverständnis des molekularen Aufbaus von Biomolekülen. Inhalte: Chemische und zellbiologische Grundlagen, Struktur von DNA und RNA, Replikation und Transkription, Proteinbiosynthese, Regulation der Genexpression, gentechnologische Methoden, Aminosäuren und Peptide, Proteinstruktur und Proteinfaltung, Proteom, posttranslationale Modifikationen, Methoden der Proteinforschung, Enzyme, Kohlenhydrate, Lipide und Biomembranen, Einführung in den Stoffwechsel und die Stoffwechselregulation. Prof. Dr. H. Ewers: helge.ewers@fu-berlin.de Prof. Dr. F. Heyd: florian.heyd@fu-berlin.de Prof. Dr. M. Wahl: mwahl@zedat.fu-berlin.de
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21601a
Vorlesung
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Molekularbiologie und Biochemie III
0260cA3.5-
21699a
Vorlesung
Molekularbiologie und Biochemie III (Sutapa Chakrabarti, Sigmar Stricker, Holger Sieg)
Zeit: erster Termin: Fr. 25.04.2025, 10:15 - 11:45 (Erster Termin: 25.04.2025)
Ort: Hörsaal Thielallee 67
Hinweise für Studierende
Vorlesung für Studierende der Bioinformatik
UN Sustainable Development Goals (SDGs): 3, 14, 15
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
Qualification goals:
The basic understanding acquired in Molecular Biology and Biochemistry II is placed in the context of complex biological systems. These are:
Understanding of receptor-mediated signal transduction and the regulation of cell cycle and cell death.
Understanding the molecular biological and cell biological properties of metastatic tumor cells
Understanding the interactions of pathogens, host cells and the immune system
Understanding of the principles of DNA medicine
Contents:
Growth factors, receptors and signal transduction for the regulation of cell cycle and cell death
Fundamentals of immunology: innate, acquired immune defense
Antigen-presenting cells, effector cells
PAMP and DAMP concepts of antigen processing in infection and tumor control
DNA medicine and gene therapy -
21699b
Übung
Übungen zu Molekularbiologie und Biochemie III (Sutapa Chakrabarti, Sigmar Stricker, Holger Sieg)
Zeit: erster Termin: Mi. 30.04.2025, 12:15-13:45 h (Erster Termin: 30.04.2025)
Ort: Hörsaal Thielallee 67
Hinweise für Studierende
Übungen zu 21699a für Studierende der Bioinformatik
UN Sustainable Development Goals (SDGs): 3, 14, 15
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
Qualifikationsziele:
Das in Molekularbiologie und Biochemie II erlangte Grundlagenverständnis wird in den Zusammenhang komplexer biologischer Systeme gestellt. Diese sind:
Verständnis der Rezeptorvermittelten Signaltransduktion und der Regulation von Zellzyklus und Zelltod.
Verständnis der molekularbiologischen und zellbiologischen Eigenschaften von metastasierenden Tumorzellen
Verständnis der Wechselwirkungen von Pathogenen, Wirtszellen und Immunsystem
Verständnis der Prinzipien der DNA-Medizin
Inhalte:
Wachstumsfaktoren, Rezeptoren und Signaltransduktion zur Regulation von Zellzyklus und Zelltod
Grundlagen der Immunologie: angeborene, erworbene Immunabwehr
Antigen-präsentierende Zellen, Effektorzellen
PAMP- und DAMP-Konzepte der Antigen-Prozessierung bei Infektion und Tumor-Bekämpfung
DNA-Medizin und Gentherapie
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21699a
Vorlesung
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Medizinische Physiologie
0260cA3.7-
60100201
Vorlesung
Medizinische Physiologie (Mathias Steinach)
Zeit: -
Ort: keine Angabe
Kommentar
Inhalte:
Zelluläre Grundlagen, Muskel, Herz, Kreislauf, Atmung, Wärmehaushalt, Nierenfunktion, Energie/Leistung
Weitere Informationen und Veranstaltungszeiten:
https://physiologie-ccm.charite.de/studium_lehre_am_institut/bioinformatik/
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60100211
Seminar
Seminar zu Medizinische Physiologie (Mathias Steinach)
Zeit: -
Ort: keine Angabe
Kommentar
https://physiologie-ccm.charite.de/studium_lehre_am_institut/bioinformatik/
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60100230
Praktikum
Praktikum zu Medizinische Physiologie (Mathias Steinach)
Zeit: -
Ort: keine Angabe
Kommentar
https://physiologie-ccm.charite.de/studium_lehre_am_institut/bioinformatik/
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60100201
Vorlesung
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Objektorientierte Programmierung für Stud. mit Programmierkenntnissen 0086cA1.2
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Objektorientierte Programmierung für Stud. ohne Programmierkenntnisse 0086cA1.3
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Nichtsequentielle und verteilte Programmierung 0086cA1.5
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Auswirkungen der Informatik 0086cA3.1
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Grundlagen der Theoretischen Informatik 0086cA4.1
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Logik und Diskrete Mathematik 0086cA5.1
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Analysis für Informatik 0086cA5.3
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Grundlagen der Technischen Informatik 0086cB1.1
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Forschungspraktikum 0086cB1.2
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Basisdidaktik Informatik 0086cB1.3
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Bildverarbeitung 0089cA1.1
-
Medizinische Bildverarbeitung 0089cA1.10
-
Modellgetriebene Softwareentwicklung 0089cA1.11
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Mustererkennung 0089cA1.12
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Netzbasierte Informationssysteme 0089cA1.13
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Rechnersicherheit 0089cA1.16
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Semantisches Geschäftsprozessmanagement 0089cA1.17
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Softwareprozesse 0089cA1.18
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Übersetzerbau 0089cA1.19
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Computergrafik 0089cA1.2
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Verteilte Systeme 0089cA1.20
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XML-Technologien 0089cA1.21
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Praktiken professioneller Softwareentwicklung 0089cA1.22
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Spezielle Aspekte der Datenverwaltung 0089cA1.29
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Computer-Vision 0089cA1.3
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Datenbanktechnologie 0089cA1.4
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Grundlagen des Softwaretestens 0089cA1.7
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Künstliche Intelligenz 0089cA1.9
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Höhere Algorithmik 0089cA2.1
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Modelchecking 0089cA2.2
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Kryptographie und Sicherheit in Verteilten Systemen 0089cA2.8
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Semantik von Programmiersprachen 0089cA2.9
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Betriebssysteme 0089cA3.1
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Ausgewählte Themen der Technischen Informatik 0089cA3.12
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Telematik 0089cA3.5
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Analysis III 0084dA1.3
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Computerorientierte Mathematik I 0084dA1.6
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Stochastik I 0084dA1.8
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Höhere Analysis 0084dB2.1
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Aktuelle Themen der Mathematik 0084dB2.10
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Spezialthemen der reinen Mathematik 0084dB2.12
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Spezialthemen der angewandten Mathematik 0084dB2.13
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Funktionalanalysis 0084dB2.2
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Stochastik II 0084dB2.4
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Algebra und Zahlentheorie 0084dB2.5
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Elementargeometrie 0084dB2.6
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Algebra I 0084dB3.3
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Numerik II 0084dB3.4
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Differentialgeometrie I 0084dB3.5
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Höhere Algorithmik mit Anwendung 0084dB3.7
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Visualisierung 0084dB3.8.
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Algorithmische Bioinformatik 0260cA1.5
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Statistik für Biowissenschaften II 0260cA2.6
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Allgemeine Chemie 0260cA3.1
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Molekularbiologie und Biochemie II 0260cA3.4
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Genetik und Genomforschung 0260cA3.6
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Neurobiologie 0260cA3.8
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Anwendungsbereich alle weiteren Studienfächer 0086cC3.1
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Anwendungsbereich alle weiteren Studienfächer 0086cC3.2
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Anwendungsbereich alle weiteren Studienfächer 0086cC3.3
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