SoSe 23: Informatik

• Projektseminar Datenverwaltungssysteme

  0089bA1.13
  • 19303811 Seminar
    Projektseminar: Datenverwaltung (Agnès Voisard, Muhammed-Ugur Karagülle)
    Zeit: Di 10:00-12:00 (Erster Termin: 18.04.2023)
    Ort: A7/SR 031 (Arnimallee 7)
    

    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.

• Robotik

  0089bA1.14
  • 19304701 Vorlesung
    Robotik (Daniel Göhring)
    Zeit: Mo 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 17.04.2023)
    Ort: T9/SR 006 Seminarraum (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: Di 10:00-12:00 (Erster Termin: 18.04.2023)
    Ort: T9/055 Seminarraum (Takustr. 9)
    

• Seminar Ausgewählte Beiträge zum Software Engineering

  0089bA1.17
  • 19305811 Seminar
    Seminar: Beiträge zum Software Engineering (Lutz Prechelt)
    Zeit: Do 16:00-18:00 (Erster Termin: 20.04.2023)
    Ort: T9/053 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

• Seminar Datenverwaltung

  0089bA1.18
  • 19328211 Seminar
    Seminar: New Trends in DB (Agnès Voisard)
    Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 19.04.2023)
    Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

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

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

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

    Literaturhinweise

    Wird bekannt gegeben.

• Softwareprojekt Datenverwaltung

  0089bA1.21
  • 19318412 Projektseminar
    Softwareprojekt: Datenverwaltung (Muhammed-Ugur Karagülle, Agnès Voisard)
    Zeit: Fr 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 21.04.2023)
    Ort: T9/K 040 Multimediaraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Voraussetzungen

    Gute Programmierkenntnisse, Einführung in Datenbanksysteme.

    Kommentar

    Inhalt

    Das Thema des Projekts steht noch nicht fest. Entweder wird in Fortsetzung des Projekts im Wintersemester (aber unabhängig davon) eine Aufgabe mit einem echten Kunden durchgeführt, oder wir bauen ein so genanntes NoSQL-System. Im ersten Fall findet die Veranstaltung als Block statt, sonst wöchentlich. Die Entscheidung fällt voraussichtlich erst im März. Weitere Informationen gibt es im KVV.

    Literaturhinweise

    Wird bekannt gegeben

• Softwareprojekt Mobilkommunikation

  0089bA1.22
  • 19309212 Projektseminar
    Softwareprojekt: Telematik (Jochen Schiller, Larissa Groth)
    Zeit: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 18.04.2023)
    Ort: T9/K 040 Multimediaraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

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

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

    Kommentar

    Softwareprojekt

    In diesem Softwareprojekt stehen verschiedene Aufgabenstellungen zur Auswahl. Diese sind aus dem Bereich Verkehrsdatenanalyse, Kryptowährungen und Blockchain, Kommunikation oder Zuverlässigkeit in verteilten Systemen. Die Teilnehmer werden in Kleingruppen (3-4 Studenten) arbeiten und jede Gruppe bearbeitet ihre eigene Fragestellung.

    Literaturhinweise

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

• Telematik-Projekt

  0089bA1.32
  • 19309212 Projektseminar
    Softwareprojekt: Telematik (Jochen Schiller, Larissa Groth)
    Zeit: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 18.04.2023)
    Ort: T9/K 040 Multimediaraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

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

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

    Kommentar

    Softwareprojekt

    In diesem Softwareprojekt stehen verschiedene Aufgabenstellungen zur Auswahl. Diese sind aus dem Bereich Verkehrsdatenanalyse, Kryptowährungen und Blockchain, Kommunikation oder Zuverlässigkeit in verteilten Systemen. Die Teilnehmer werden in Kleingruppen (3-4 Studenten) arbeiten und jede Gruppe bearbeitet ihre eigene Fragestellung.

    Literaturhinweise

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

• Seminar Datenbanksysteme

  0089bA1.33
  • 19328211 Seminar
    Seminar: New Trends in DB (Agnès Voisard)
    Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 19.04.2023)
    Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

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

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

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

    Literaturhinweise

    Wird bekannt gegeben.

• Softwaretechnik-Projekt

  0089bA1.35
  • 19323612 Projektseminar
    Softwareprojekt: AMOS-Projekt (Lutz Prechelt, Dirk Riehle)
    Zeit: Mi 12:00-14:00 (Erster Termin: 19.04.2023)
    Ort: Online - zeitABhängig
    

    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)

    Weiteres

    • SWS: 4 SWS (2 SWS VL, 2 SWS Team-Meeting)
    • Semester: Jedes Wintersemester
    • 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 und Bewerten sie den Aufwand von Anforderungen und setzen sie im Projekt um.

    Studierende werden in Teams von 7-8 Personen organisiert. 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 90min. Vorlesung (Teilnahme freiwillig) gefolgt von einem 90min. Team-Meeting (Teilnahme verpflichtend).
    Er findet mittwochs statt: Mi 10:15-11:45 (Vorlesung) + Mi 12:30-14:00 (Team-Meeting)

    Den Zeitplan sowie weitere Information zum Kurs können Sie über folgendes Google Spreadsheet einsehen: https://amos.uni1.de - dort finden Sie auch den Registrierungslink zum Kurs.

    Literaturhinweise

    http://goo.gl/5Wqnr7

• Softwareprojekt Künstliche Intelligenz

  0089bA1.36
  • 19329012 Projektseminar
    Softwareprojekt: Überwachtes und Unüberwachtes Lernen in der Verhaltensforschung (Tim Landgraf)
    Zeit: Di 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 18.04.2023)
    Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    ,,

    Kommentar

    Automatische Methoden für die Erkennung und Analyse von Verhalten sind in den letzten Jahren verstärkt eingesetzt worden, um individuelles und kollektives Verhalten zu untersuchen. Dies umfasst Anwendungen wie das Verfolgen einzelner Individuen in großen Gruppen (Menschen in großen Ansammlungen, Tiere in Herden oder Schwärmen, Autos im Verkehr), das Abbilden von Observationen in einen individuellen "behavioral space" ("was macht Person X"), und die Analyse der Interaktionsstruktur ("wer macht was mit wem"). Moderne Methoden erlauben es große Datenmengen zu prozessieren, mit teils erstaunlich genauen Resultaten. Wir werden eine Reihe von überwachten und unüberwachten Ansätzen kennenlernen, jeweils an einem Beispiel unserer Forschung. 

    Literaturhinweise

    ,,

• Seminar IT-Sicherheit

  0089bA1.49
  • 19320811 Seminar Abgesagt
    Seminar: Usable Security (Marian Margraf)
    Zeit: Do 14:00-16:00 (Erster Termin: 20.04.2023)
    Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
    

• Empirische Bewertung in der Informatik

  0089bA1.6
  • 19303401 Vorlesung
    Empirische Methoden im Software Engineering (Lutz Prechelt)
    Zeit: Mo 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 24.04.2023)
    Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Sprache

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

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

    Homepage

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

    Kommentar

    Inhalt

    Das Modul behandelt zunächst die Rolle empirischer Untersuchungen für den Informationsgewinn in der Forschung und Praxis der Informatik und stellt dann generisch das Vorgehen bei empirischen Untersuchungen vor (mit den folgenden Phasen: Definition der Fragestellung, Auswahl der Methode(n), Entwurf der Studie, Durchführung, Auswertung, Bericht/Präsentation).

    Aufbauend auf diesem Grundverständnis und anhand der zentralen Qualitätsbegriffe von Glaubwürdigkeit (insbesondere innere Gültigkeit) und Relevanz (insbesondere äußere Gültigkeit) werden dann verschiedene Methodenklassen (z.B. kontrollierte Experimente, Quasiexperimente, Umfragen etc.) behandelt und jeweils anhand realer Fallbeispiele veranschaulicht: Eignung und Gegenanzeigen; Stärken und Schwächen; Vorgehen; Fallstricke.

    In der Übung wird die Benutzung von Software für die Datenauswertung erlernt und eine kleine empirische Studie projekthaft komplett von der Konzeption bis zur Präsentation durchgeführt.

    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 Bewertung in der Informatik (Linus Ververs, Lutz Prechelt)
    Zeit: Mo 14:00-16:00 (Erster Termin: 24.04.2023)
    Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
    

• Künstliche Intelligenz

  0089bA1.9
  • 19303701 Vorlesung
    Künstliche Intelligenz (Grégoire Montavon)
    Zeit: Do 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 20.04.2023)
    Ort: A3/Hs 001 Hörsaal (Arnimallee 3-5)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Voraussetzungen:

    Grundkenntnisse in Mathematik und Algorithmen & Datenstrukturen.

    Kommentar

    Siehe den englischen Beschreibungstext.

    Literaturhinweise

    • Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach (http://aima.cs.berkeley.edu/)
    • Richard Sutton and Andrew Barto, Reinforcement Learning: An Introduction (https://mitpress.mit.edu/books/reinforcement-learning-second-edition)

  • 19303702 Übung
    Übung zu Künstliche Intelligenz (Grégoire Montavon)
    Zeit: Di 12:00-14:00 (Erster Termin: 18.04.2023)
    Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
    

• Rechnersicherheit

  0089cA1.16
  • 19304601 Vorlesung
    Rechnersicherheit (Aruni Choudhary)
    Zeit: Mo 14:00-16:00, Mi 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 17.04.2023)
    Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Das Hauptstudium Kurs beginnt mit einer historischen Perspektive der Rechner-Sicherheit und ihre Bedeutung heute, gefolgt von einer Einführung in die notwendigen Konzepte, um Rechnersicherheit verstehen und beurteilen zu können. Der Kurs umfasst Themen wie Passwörter, Access Control Theory, Eingabevalidierung, Sicherheitsrichtlinien, Sicherheitsmechanismen, Referenzmonitore, Hardware-Sicherheitsmechanismen, Informationsflusskontrolle, Trojanische Pferde, verdeckte Kanäle, Seitenkanalangriffe, und mehr. Dies ist ein Intensivkurs.

    Die Studenten werden sich mit einer breiten Palette von Rechnersicherheitsproblemen auseinandersetzen. Die Kursteilnehmer lernen, typische, zu Sicherheitslücken führende Softwareentwicklungsfehler zu erkennen und zu vermeiden.

    Literaturhinweise

    1. M. Gasser. Building Secure Computer Systems.
    2. D. Denning. Cryptography and Data Security.
    3. D. Kleidermacher, M. Kleidermacher. Embedded Systems Security.
    4. M. Bishop. Computer Security Art and Practice.
    5. Various research papers.

  • 19304602 Übung
    Übung zu Rechnersicherheit (Aruni Choudhary)
    Zeit: Mi 14:00-16:00, Do 16:00-18:00 (Erster Termin: 19.04.2023)
    Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
    

• Aktuelle Forschungsthemen der Praktischen Informatik

  0089cA1.27
  • 19302801 Vorlesung
    Angewandte Biometrie (Andreas Wolf)
    Zeit: Mo 08:00-10:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 17.04.2023)
    Ort: T9/051 Seminarraum (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 12:00-14:00 (Erster Termin: 18.04.2023)
    Ort: A7/SR 140 Seminarraum (Hinterhaus) (Arnimallee 7)
    

    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: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 18.04.2023)
    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 (in Gemeinschaftsarbeit). 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.

  • 19330601 Vorlesung
    Human-Computer Interaction I (Claudia Müller-Birn)
    Zeit: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 18.04.2023)
    Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Die Veranstaltung wird im Sommersemester 2021 ausschließlich im Online-Format durchgeführt.

    Weitere Informationen: https://www.mi.fu-berlin.de/en/inf/groups/hcc/teaching/summer_term_2021/index.html

    Kommentar

    Sowohl im betrieblichen Umfeld als auch bei der privaten Nutzung geht es heutzutage nicht mehr um die Frage, ob Software eingesetzt wird, sondern für welche Software man sich entscheiden sollte. Bei solchen Entscheidungsprozessen ist die Usability der Software häufig keine explizierte Anforderung, aber implizit hat sie einen hohen Einfluss auf die Auswahlentscheidung. Eine gute Usability und ein positives Benutzungserlebnis für den Benutzer können nur erreicht werden, indem man die gestellten Wünsche, verdeckten Bedürfnisse und kognitiven Fähigkeiten der Benutzer kennt und versteht. Neben der Wahl der „richtigen“ Technologie und des „richtigen“ Vorgehens ist also die Berücksichtigung der Nutzer und ihrer Bedürfnisse für den späteren Projekt- bzw. Produkterfolg fundamental. Usability ist aber weder eine der Software inhärente Produkteigenschaft, noch kann Usability wie ein Software-Feature separat zu einem bestimmten Zeitpunkt entwickelt werden. Usability steht immer in einem bestimmten Nutzungskontext und dieser Kontext muss klar verstanden werden, um sie zu erhöhen. Außerdem muss zur Verbesserung der Usability in den gesamten Softwareentwicklungsprozess eingegriffen und je nach Projektphase und Projektsituation unterschiedliche Prinzipien und Methoden ausgewählt und adaptiert werden. Das Ziel sollte es dabei sein, trotz komplexer Funktionalität und Informationsfülle eine gute Gebrauchstauglichkeit der Software für die jeweilige Zielgruppe sicherzustellen. Dabei soll durch Berücksichtigung emotionaler und ästhetischer Faktoren ein möglichst positives Benutzungserlebnis für den Benutzer geschaffen werden.

     

    Literaturhinweise

    Shneiderman, Ben, et al. "Designing the user interface: strategies for effective human-computer interaction". Pearson, 2016.

    Dix A, Finlay J, Abowd GD, Beale R "Human-Computer Interaction". Pearson Prentice Hall 2004.

    Sharp, Helen, Yvonne Rogers, and Jenny Preece. "Interaction design: beyond human-computer interaction." 2007.

  • 19331101 Vorlesung
    Human Centered Data Science (Claudia Müller-Birn)
    Zeit: Mi 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 19.04.2023)
    Ort: T9/053 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

    Aragon, C. M., Hutto, C., Echenique, A., Fiore-Gartland, B., Huang, Y., Kim, J., et al. (2016). Developing a Research Agenda for Human-Centered Data Science. (pp. 529–535). Presented at the CSCW Companion, New York, New York, USA: ACM Press. http://doi.org/10.1145/2818052.2855518

    Baumer, E. P. (2017). Toward human-centered algorithm design:. Big Data & Society, 4(2), 205395171771885. http://doi.org/10.1177/2053951717718854

    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 (Gerhard Wunder)
    Zeit: Di 12:00-14:00 (Erster Termin: 18.04.2023)
    Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Die Vorlesung ist Teil II aus dem Zyklus Cybersecurity I-IV (Datenschutz, Erklärbarkeit, Robustheit/Angriffe, Zertifizierung) und beinhaltet:

    1. Einführung, Motivation, Definitionen
       Taxonomie und Annahmen, kurzer Überblick über Ideen aus unterschiedlichen Kategorien, Darstellung von Erklärungsergebnissen, Saliency Maps, Merkmalsbedeutung, erste Anwendungen
    2. Blackbox (Modell-agnostische) Erklärungen
       Additive Feature Attribution (Methode und Eigenschaften), LIME und andere Varianten, SHAP, Shapley-Werte, von der lokalen Erklärung zum globalen Verständnis, Implementierungsdetails zum Nachbarschaftsbau (on-manifold Erklärungen), Risiken von zufälligen Störungen
    3. White-Box (modellspezifische) Erläuterungen
       LRP, DTD, DeepLIFT, Grad-CAM, Counterfactual 
    4. Informationstheoretische Erklärungsmethoden
       Informationszerlegung, Kausalität, Theorie des repräsentativen Lernens
    5. Anwendung und Implementierung
       Debugging, Modelextraktion, Herausforderungen, Kompromisse (z.B. Erklärbarkeit vs. Datenschutz)

  • 19333701 Vorlesung
    Ethics and Epistemology of AI (Christoph Benzmüller)
    Zeit: Mi 12:00-14:00 (Erster Termin: 19.04.2023)
    Ort: Virtueller Raum 01
    

    Kommentar

    The course is held in cooperation with Prof. Sabine Ammon (TU Berlin).

     

    Content:

    Students will learn to critically assess the relationship between technology and society and to analyze the interactions between technology and society from an ethical perspective. Furthermore, students will deal with the deconstruction of the concept of neutrality of technology and learn to critically assess it. At the same time, the environment will be taken as a stakeholder in its own right in order to consider the impact of technological applications from a sustainability perspective. The course will provide students with the necessary theoretical foundations stemming from both Computer Science (in particular AI and digital technologies) and Ethics. This knowledge will be put into practice and deepened through case-based projects carried out in interdisciplinary groups.

     

    Knowledge:

    • Acquiring an understanding of foundational concepts of Philosophy and Ethics of Artificial Intelligence (AI) and their application in research and practice in the field;
    • acquiring an overview of the current ethical challenges in AI;
    • transdisciplinary perspectives on these said challenges (including sociological, ecological, political, economic, cultural, historical issues, etc.).

     

    Skills:

    • Critical discussion and evaluation of various current perspectives among ethical debates in Philosophy and Ethics of AI;
    • development of own argumentative positions based on the fundamental concepts of Philosophy and Ethics of AI (articulation of logical reasoning supported by examples);
    • drafting of current and practical case studies in relation to contemporary societal challenges and assessment of these case studies through interdisciplinary perspectives.

     

    Competencies:

    • Ability to apply methods of interdisciplinary cooperation, specifically at the intersection of humanities/social sciences and natural/technical sciences;
    • ability to discuss and integrate critical feminist, queer and anti-racist perspectives on science, i.e., how sociotechnical problems surrounding race, gender, sexuality, status, class, ability etc. relate to institutional structures of power and domination;
    • effective self-management in a collaborative group setting.

     

  • 19302802 Übung
    Übung zu Angewandte Biometrie (Andreas Wolf)
    Zeit: Mo 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 17.04.2023)
    Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19325302 Übung
    Übung zu Cluster Computing (Barry Linnert)
    Zeit: Do 12:00-14:00 (Erster Termin: 20.04.2023)
    Ort: T9/K44 Rechnerpoolraum (Takustr. 9)
    
  • 19327402 Übung
    Übung zu Bild- und Videocodierung (Heiko Schwarz)
    Zeit: Di 12:00-14:00 (Erster Termin: 18.04.2023)
    Ort: T9/055 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19330602 Übung
    Übung zu Human Computer Interaction I (Claudia Müller-Birn)
    Zeit: Di 10:00-12:00 (Erster Termin: 18.04.2023)
    Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19331102 Übung
    Übung zu Human Centered Data Science (Claudia Müller-Birn)
    Zeit: Do 14:00-16:00 (Erster Termin: 20.04.2023)
    Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19333102 Übung
    Übung zu Cybersecurity and AI II (Gerhard Wunder)
    Zeit: Fr 14:00-16:00 (Erster Termin: 21.04.2023)
    Ort: A6/SR 007/008 Seminarraum (Arnimallee 6)
    

    Kommentar

    Die Übungen bestehen im Wesentlichen aus PRAKTISCHEN Implementierungsaufgaben.

  • 19333702 Übung
    Übung zu Ethics and Epistemology of AI (Christoph Benzmüller)
    Zeit: Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 19.04.2023)
    Ort: Virtueller Raum 01
    

• Spezielle Aspekte der Praktischen Informatik

  0089cA1.28
  • 19302801 Vorlesung
    Angewandte Biometrie (Andreas Wolf)
    Zeit: Mo 08:00-10:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 17.04.2023)
    Ort: T9/051 Seminarraum (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 12:00-14:00 (Erster Termin: 18.04.2023)
    Ort: A7/SR 140 Seminarraum (Hinterhaus) (Arnimallee 7)
    

    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: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 18.04.2023)
    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 (in Gemeinschaftsarbeit). 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.

  • 19330601 Vorlesung
    Human-Computer Interaction I (Claudia Müller-Birn)
    Zeit: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 18.04.2023)
    Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Die Veranstaltung wird im Sommersemester 2021 ausschließlich im Online-Format durchgeführt.

    Weitere Informationen: https://www.mi.fu-berlin.de/en/inf/groups/hcc/teaching/summer_term_2021/index.html

    Kommentar

    Sowohl im betrieblichen Umfeld als auch bei der privaten Nutzung geht es heutzutage nicht mehr um die Frage, ob Software eingesetzt wird, sondern für welche Software man sich entscheiden sollte. Bei solchen Entscheidungsprozessen ist die Usability der Software häufig keine explizierte Anforderung, aber implizit hat sie einen hohen Einfluss auf die Auswahlentscheidung. Eine gute Usability und ein positives Benutzungserlebnis für den Benutzer können nur erreicht werden, indem man die gestellten Wünsche, verdeckten Bedürfnisse und kognitiven Fähigkeiten der Benutzer kennt und versteht. Neben der Wahl der „richtigen“ Technologie und des „richtigen“ Vorgehens ist also die Berücksichtigung der Nutzer und ihrer Bedürfnisse für den späteren Projekt- bzw. Produkterfolg fundamental. Usability ist aber weder eine der Software inhärente Produkteigenschaft, noch kann Usability wie ein Software-Feature separat zu einem bestimmten Zeitpunkt entwickelt werden. Usability steht immer in einem bestimmten Nutzungskontext und dieser Kontext muss klar verstanden werden, um sie zu erhöhen. Außerdem muss zur Verbesserung der Usability in den gesamten Softwareentwicklungsprozess eingegriffen und je nach Projektphase und Projektsituation unterschiedliche Prinzipien und Methoden ausgewählt und adaptiert werden. Das Ziel sollte es dabei sein, trotz komplexer Funktionalität und Informationsfülle eine gute Gebrauchstauglichkeit der Software für die jeweilige Zielgruppe sicherzustellen. Dabei soll durch Berücksichtigung emotionaler und ästhetischer Faktoren ein möglichst positives Benutzungserlebnis für den Benutzer geschaffen werden.

     

    Literaturhinweise

    Shneiderman, Ben, et al. "Designing the user interface: strategies for effective human-computer interaction". Pearson, 2016.

    Dix A, Finlay J, Abowd GD, Beale R "Human-Computer Interaction". Pearson Prentice Hall 2004.

    Sharp, Helen, Yvonne Rogers, and Jenny Preece. "Interaction design: beyond human-computer interaction." 2007.

  • 19331101 Vorlesung
    Human Centered Data Science (Claudia Müller-Birn)
    Zeit: Mi 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 19.04.2023)
    Ort: T9/053 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

    Aragon, C. M., Hutto, C., Echenique, A., Fiore-Gartland, B., Huang, Y., Kim, J., et al. (2016). Developing a Research Agenda for Human-Centered Data Science. (pp. 529–535). Presented at the CSCW Companion, New York, New York, USA: ACM Press. http://doi.org/10.1145/2818052.2855518

    Baumer, E. P. (2017). Toward human-centered algorithm design:. Big Data & Society, 4(2), 205395171771885. http://doi.org/10.1177/2053951717718854

    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 (Gerhard Wunder)
    Zeit: Di 12:00-14:00 (Erster Termin: 18.04.2023)
    Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Die Vorlesung ist Teil II aus dem Zyklus Cybersecurity I-IV (Datenschutz, Erklärbarkeit, Robustheit/Angriffe, Zertifizierung) und beinhaltet:

    1. Einführung, Motivation, Definitionen
       Taxonomie und Annahmen, kurzer Überblick über Ideen aus unterschiedlichen Kategorien, Darstellung von Erklärungsergebnissen, Saliency Maps, Merkmalsbedeutung, erste Anwendungen
    2. Blackbox (Modell-agnostische) Erklärungen
       Additive Feature Attribution (Methode und Eigenschaften), LIME und andere Varianten, SHAP, Shapley-Werte, von der lokalen Erklärung zum globalen Verständnis, Implementierungsdetails zum Nachbarschaftsbau (on-manifold Erklärungen), Risiken von zufälligen Störungen
    3. White-Box (modellspezifische) Erläuterungen
       LRP, DTD, DeepLIFT, Grad-CAM, Counterfactual 
    4. Informationstheoretische Erklärungsmethoden
       Informationszerlegung, Kausalität, Theorie des repräsentativen Lernens
    5. Anwendung und Implementierung
       Debugging, Modelextraktion, Herausforderungen, Kompromisse (z.B. Erklärbarkeit vs. Datenschutz)

  • 19333701 Vorlesung
    Ethics and Epistemology of AI (Christoph Benzmüller)
    Zeit: Mi 12:00-14:00 (Erster Termin: 19.04.2023)
    Ort: Virtueller Raum 01
    

    Kommentar

    The course is held in cooperation with Prof. Sabine Ammon (TU Berlin).

     

    Content:

    Students will learn to critically assess the relationship between technology and society and to analyze the interactions between technology and society from an ethical perspective. Furthermore, students will deal with the deconstruction of the concept of neutrality of technology and learn to critically assess it. At the same time, the environment will be taken as a stakeholder in its own right in order to consider the impact of technological applications from a sustainability perspective. The course will provide students with the necessary theoretical foundations stemming from both Computer Science (in particular AI and digital technologies) and Ethics. This knowledge will be put into practice and deepened through case-based projects carried out in interdisciplinary groups.

     

    Knowledge:

    • Acquiring an understanding of foundational concepts of Philosophy and Ethics of Artificial Intelligence (AI) and their application in research and practice in the field;
    • acquiring an overview of the current ethical challenges in AI;
    • transdisciplinary perspectives on these said challenges (including sociological, ecological, political, economic, cultural, historical issues, etc.).

     

    Skills:

    • Critical discussion and evaluation of various current perspectives among ethical debates in Philosophy and Ethics of AI;
    • development of own argumentative positions based on the fundamental concepts of Philosophy and Ethics of AI (articulation of logical reasoning supported by examples);
    • drafting of current and practical case studies in relation to contemporary societal challenges and assessment of these case studies through interdisciplinary perspectives.

     

    Competencies:

    • Ability to apply methods of interdisciplinary cooperation, specifically at the intersection of humanities/social sciences and natural/technical sciences;
    • ability to discuss and integrate critical feminist, queer and anti-racist perspectives on science, i.e., how sociotechnical problems surrounding race, gender, sexuality, status, class, ability etc. relate to institutional structures of power and domination;
    • effective self-management in a collaborative group setting.

     

  • 19302802 Übung
    Übung zu Angewandte Biometrie (Andreas Wolf)
    Zeit: Mo 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 17.04.2023)
    Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19325302 Übung
    Übung zu Cluster Computing (Barry Linnert)
    Zeit: Do 12:00-14:00 (Erster Termin: 20.04.2023)
    Ort: T9/K44 Rechnerpoolraum (Takustr. 9)
    
  • 19327402 Übung
    Übung zu Bild- und Videocodierung (Heiko Schwarz)
    Zeit: Di 12:00-14:00 (Erster Termin: 18.04.2023)
    Ort: T9/055 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19330602 Übung
    Übung zu Human Computer Interaction I (Claudia Müller-Birn)
    Zeit: Di 10:00-12:00 (Erster Termin: 18.04.2023)
    Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19331102 Übung
    Übung zu Human Centered Data Science (Claudia Müller-Birn)
    Zeit: Do 14:00-16:00 (Erster Termin: 20.04.2023)
    Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19333102 Übung
    Übung zu Cybersecurity and AI II (Gerhard Wunder)
    Zeit: Fr 14:00-16:00 (Erster Termin: 21.04.2023)
    Ort: A6/SR 007/008 Seminarraum (Arnimallee 6)
    

    Kommentar

    Die Übungen bestehen im Wesentlichen aus PRAKTISCHEN Implementierungsaufgaben.

  • 19333702 Übung
    Übung zu Ethics and Epistemology of AI (Christoph Benzmüller)
    Zeit: Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 19.04.2023)
    Ort: Virtueller Raum 01
    

• Ausgewählte Themen der Praktischen Informatik

  0089cA1.31
  • 19326601 Vorlesung
    Markovketten (Katinka Wolter)
    Zeit: Di 10:00-12:00, Do 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 18.04.2023)
    Ort: T9/049 Seminarraum (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, Katinka Wolter)
    Zeit: Do 12:00-14:00 (Erster Termin: 20.04.2023)
    Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
    

• Aktuelle Forschungsthemen der Algorithmik

  0089bA2.1
  • 19320501 Vorlesung
    Quantenkryptoanalyse (Marian Margraf)
    Zeit: Di 10:00-12:00 (Erster Termin: 18.04.2023)
    Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

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

  • 19320502 Übung
    Übung zu Kryptoanalyse (Marian Margraf)
    Zeit: Mi 12:00-14:00 (Erster Termin: 19.04.2023)
    Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)
    

• Softwareprojekt Anwendungen von Algorithmen

  0089bA2.11
  • 19308312 Projektseminar
    Softwareprojekt: Anwendungen von Algorithmen (Günther Rothe)
    Zeit: Do 08:00-10:00 (Erster Termin: 20.04.2023)
    Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Inhalt

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

    Voraussetzungen

    Grundkenntnisse in Entwurf und Analyse von Algorithmen

    Literaturhinweise

    je nach Anwendungsgebiet

• Modul (Vorlesung+Übung 2+2 SWS) Nr. 5

  0089bA2.16
  • 19320501 Vorlesung
    Quantenkryptoanalyse (Marian Margraf)
    Zeit: Di 10:00-12:00 (Erster Termin: 18.04.2023)
    Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

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

  • 19320502 Übung
    Übung zu Kryptoanalyse (Marian Margraf)
    Zeit: Mi 12:00-14:00 (Erster Termin: 19.04.2023)
    Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)
    

• Seminar über Algorithmen

  0089bA2.8
  • 19306711 Seminar
    Seminar über Algorithmen (László Kozma)
    Zeit: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 18.04.2023)
    Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Online algorithms are used in scenarios where the input is revealed gradually, for instance in learning tasks, or when there is interaction between agents, or between an agent and its environment. The primary concern is dealing with uncertainty and to find good solutions even with partial information; in this setting computational efficiency often takes a secondary role.

    The field of online algorithms is one of the most active areas of algorithmic research with a rich set of established techniques developed during the past decades, as well as recent exciting breakthroughs and open questions.

    The seminar is aimed at students interested in algorithms and theoretical computer science.  Requirement: ALP3/HA or similar algorithmic background, mathematical maturity.

    We can cover some subset of the following topics: caching, paging, load balancing, routing, navigation, data structuring, k-server, scheduling, ski rental, online learning, packing and covering, coloring, primal-dual methods, online algorithms with advice, and others.

    Presentations will be in English, topics can be based on articles or selected material from the books:

    • Borodin and El-Yaniv: Online Computation and Competitive Analysis, Cambridge University Press, 1998
    • Buchbinder and Naor: The Design of Competitive Online Algorithms via a Primal-Dual Approach, Foundations and Trends in TCS, 2009
    • Fiat and Woeginger: Online Algorithms, The State of the Art, Springer, 1998

    Literaturhinweise

    Spezialliteratur aus Zeitschriften

• Aktuelle Forschungsthemen der Theoretischen Informatik

  0089cA2.3
  • 19320501 Vorlesung
    Quantenkryptoanalyse (Marian Margraf)
    Zeit: Di 10:00-12:00 (Erster Termin: 18.04.2023)
    Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

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

  • 19320502 Übung
    Übung zu Kryptoanalyse (Marian Margraf)
    Zeit: Mi 12:00-14:00 (Erster Termin: 19.04.2023)
    Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)
    

• Algorithmische Geometrie

  0089cA2.4
  • 19313801 Vorlesung
    Algorithmische Geometrie (Günther Rothe)
    Zeit: Mi 16:00-18:00, Fr 16:00-18:00 (Erster Termin: 19.04.2023)
    Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
    
  • 19313802 Übung
    Übung zu Algorithmische Geometrie (Günther Rothe, Mahmoud Elashmawi)
    Zeit: Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 03.05.2023)
    Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
    

• Ausgewählte Themen der Theoretischen Informatik

  0089cA2.5
  • 19315401 Vorlesung
    Höhere Algorithmik II (Wolfgang Mulzer)
    Zeit: Do 10:00-12:00, Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 20.04.2023)
    Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Zielgruppe

    Informatiker und interessierte Mathematiker im Masterstudium.

    Empfohlene Vorkennntnisse

    "Höhere Algorithmik" oder eine andere Vorlesung ähnlichen Inhalts.

    Kommentar

    Diese Vorlesung ist die Fortsetzung der Veranstaltung Höhere Algorithmik und behandelt fortgeschrittene Konzepte und Methoden aus den Gebieten der Algorithmik und der Komplexitätstheorie.

    Literaturhinweise

    Wird noch bekannt gegeben.

  • 19326601 Vorlesung
    Markovketten (Katinka Wolter)
    Zeit: Di 10:00-12:00, Do 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 18.04.2023)
    Ort: T9/049 Seminarraum (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 Höhere Algorithmik II (Jonas Cleve, Wolfgang Mulzer)
    Zeit: Do 14:00-16:00 (Erster Termin: 20.04.2023)
    Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
    
  • 19326602 Übung
    Übung zu Markovketten (Justus Purat, Katinka Wolter)
    Zeit: Do 12:00-14:00 (Erster Termin: 20.04.2023)
    Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
    

• Fortgeschrittene Themen der Theoretischen Informatik

  0089cA2.6
  • 19315401 Vorlesung
    Höhere Algorithmik II (Wolfgang Mulzer)
    Zeit: Do 10:00-12:00, Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 20.04.2023)
    Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Zielgruppe

    Informatiker und interessierte Mathematiker im Masterstudium.

    Empfohlene Vorkennntnisse

    "Höhere Algorithmik" oder eine andere Vorlesung ähnlichen Inhalts.

    Kommentar

    Diese Vorlesung ist die Fortsetzung der Veranstaltung Höhere Algorithmik und behandelt fortgeschrittene Konzepte und Methoden aus den Gebieten der Algorithmik und der Komplexitätstheorie.

    Literaturhinweise

    Wird noch bekannt gegeben.

  • 19326601 Vorlesung
    Markovketten (Katinka Wolter)
    Zeit: Di 10:00-12:00, Do 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 18.04.2023)
    Ort: T9/049 Seminarraum (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 Höhere Algorithmik II (Jonas Cleve, Wolfgang Mulzer)
    Zeit: Do 14:00-16:00 (Erster Termin: 20.04.2023)
    Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
    
  • 19326602 Übung
    Übung zu Markovketten (Justus Purat, Katinka Wolter)
    Zeit: Do 12:00-14:00 (Erster Termin: 20.04.2023)
    Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
    

• Spezielle Aspekte der Theoretischen Informatik

  0089cA2.7
  • 19320501 Vorlesung
    Quantenkryptoanalyse (Marian Margraf)
    Zeit: Di 10:00-12:00 (Erster Termin: 18.04.2023)
    Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

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

  • 19320502 Übung
    Übung zu Kryptoanalyse (Marian Margraf)
    Zeit: Mi 12:00-14:00 (Erster Termin: 19.04.2023)
    Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)
    

• Modul (Seminar 2 SWS) Nr. 5

  0089bA3.14
  • 19310811 Seminar
    Seminar: Internet of Things & Security (Technische Informatik) (Emmanuel Baccelli)
    Zeit: Mi 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 19.04.2023)
    Ort: Virtueller Raum 12
    

    Kommentar

    Seminar Technische Informatik on Internet of Things & Security

    In large part, the Internet of Things (IoT) will consist of interconnecting low-end devices with very small memory capacity (a few kBytes) and limited energy consumption (1000 times less than a RaspberryPi).
    The IoT promises a new world of applications, but also brings up specific challenges in terms of programmability, energy efficiency, networking and security.
    After an introductory session at the start of the term, MSc students will pick a topic related to current technologies in the field of Internet of Things & Security, and write a report (IEEE LaTex template, 12 A4 pages including figures and references, single column, 1.5 spacing, 11-point font) discussing corresponding questions. At the end of the term, the participants present their results in the form a short talk (20 minutes + 10 minutes Q&A) in a meeting, which will also include cross-reviewing of student's reports. During the term, there will be deadlines for status reports, but no weekly meetings of the complete seminar group.

    Tentative Schedule: 

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

    Literaturhinweise

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

     

  • 19323111 Seminar
    Seminar: Security Engineering (Jörn Eichler)
    Zeit: Fr 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 21.04.2023)
    Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    In diesem Seminar werden aktuelle Herausforderungen bei der Entwicklung sicherer IT-Systeme behandelt. Dabei werden Themen aus dem gesamten Entwicklungszyklus berücksichtigt – von der Risikobeurteilung im Rahmen der Anforderungsanalyse über die Modellierung und Bewertung von Schutzkonzepten bis zu Analysetechniken für Softwareartefakte.

    Die  Veranstaltung wird als Blockseminar n.V. stattfinden, Vorbesprechung am Freitag, den 20.4. um 12.00 h im SR 046.

• Modul (Seminar 2 SWS) Nr. 16

  0089bA3.25
  • 19323111 Seminar
    Seminar: Security Engineering (Jörn Eichler)
    Zeit: Fr 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 21.04.2023)
    Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    In diesem Seminar werden aktuelle Herausforderungen bei der Entwicklung sicherer IT-Systeme behandelt. Dabei werden Themen aus dem gesamten Entwicklungszyklus berücksichtigt – von der Risikobeurteilung im Rahmen der Anforderungsanalyse über die Modellierung und Bewertung von Schutzkonzepten bis zu Analysetechniken für Softwareartefakte.

    Die  Veranstaltung wird als Blockseminar n.V. stattfinden, Vorbesprechung am Freitag, den 20.4. um 12.00 h im SR 046.

• Seminar Technische Informatik

  0089bA3.6
  • 19310811 Seminar
    Seminar: Internet of Things & Security (Technische Informatik) (Emmanuel Baccelli)
    Zeit: Mi 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 19.04.2023)
    Ort: Virtueller Raum 12
    

    Kommentar

    Seminar Technische Informatik on Internet of Things & Security

    In large part, the Internet of Things (IoT) will consist of interconnecting low-end devices with very small memory capacity (a few kBytes) and limited energy consumption (1000 times less than a RaspberryPi).
    The IoT promises a new world of applications, but also brings up specific challenges in terms of programmability, energy efficiency, networking and security.
    After an introductory session at the start of the term, MSc students will pick a topic related to current technologies in the field of Internet of Things & Security, and write a report (IEEE LaTex template, 12 A4 pages including figures and references, single column, 1.5 spacing, 11-point font) discussing corresponding questions. At the end of the term, the participants present their results in the form a short talk (20 minutes + 10 minutes Q&A) in a meeting, which will also include cross-reviewing of student's reports. During the term, there will be deadlines for status reports, but no weekly meetings of the complete seminar group.

    Tentative Schedule: 

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

    Literaturhinweise

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

     

  • 19329611 Seminar
    Seminar: Telematik (Jochen Schiller)
    Zeit: -
    Ort: keine Angabe
    

    Kommentar

    Dieses Seminar konzentriert sich auf verschiedene Aspekte der Technischen Informatik. Zu Beginn des Seminars werden Themenvorschläge ausgegeben, die sich vor allem mit Teilaspekten des sogenannten Trusted Computings und 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 Telematik 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 (18.04.2023) 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 (25.04.2023) erfolgt dann die Themenvergabe. Danach gibt es insgesamt 3 Präsentationstermine: die Themenvorstellung (02.05.2023), eine kurze Zwischenpräsentation (30.05.2023) und die Abschlusspräsentation (04.07.2023 und 11.07.2023). Darüber hinaus gibt es keine weiteren Treffen.

    Die Abgabe der schriftlichen Ausarbeitung erfolgt dann bis zum 31.07.2023.

• Aktuelle Forschungsthemen der Technischen Informatik

  0089cA3.10
  • 19325301 Vorlesung
    Cluster Computing (Barry Linnert)
    Zeit: Di 12:00-14:00 (Erster Termin: 18.04.2023)
    Ort: A7/SR 140 Seminarraum (Hinterhaus) (Arnimallee 7)
    

    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: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 18.04.2023)
    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 (in Gemeinschaftsarbeit). 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 12:00-14:00 (Erster Termin: 20.04.2023)
    Ort: T9/K44 Rechnerpoolraum (Takustr. 9)
    
  • 19327402 Übung
    Übung zu Bild- und Videocodierung (Heiko Schwarz)
    Zeit: Di 12:00-14:00 (Erster Termin: 18.04.2023)
    Ort: T9/055 Seminarraum (Takustr. 9)
    

• Spezielle Aspekte der Technischen Informatik

  0089cA3.11
  • 19325301 Vorlesung
    Cluster Computing (Barry Linnert)
    Zeit: Di 12:00-14:00 (Erster Termin: 18.04.2023)
    Ort: A7/SR 140 Seminarraum (Hinterhaus) (Arnimallee 7)
    

    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: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 18.04.2023)
    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 (in Gemeinschaftsarbeit). 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 12:00-14:00 (Erster Termin: 20.04.2023)
    Ort: T9/K44 Rechnerpoolraum (Takustr. 9)
    
  • 19327402 Übung
    Übung zu Bild- und Videocodierung (Heiko Schwarz)
    Zeit: Di 12:00-14:00 (Erster Termin: 18.04.2023)
    Ort: T9/055 Seminarraum (Takustr. 9)
    

• Mobilkommunikation

  0089cA3.3
  • 19303901 Vorlesung
    Mobilkommunikation (Jochen Schiller)
    Zeit: Mi 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 19.04.2023)
    Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Inhalt:

    Das Modul Mobilkommunikation stellt exemplarisch alle Aspekte mobiler und drahtloser Kommunikation dar, welche derzeit den stärksten Wachstumsmarkt überhaupt darstellt und in immer mehr Bereiche der Gesellschaft vordringt.

    Während der gesamten Vorlesung wird ein starker Wert auf die Systemsicht gelegt und es werden zahlreiche Querverweise auf reale Systeme, internationale Standardisierungen und aktuellste Forschungsergebnisse gegeben.

    Die zu behandelnden Themen sind:

    • Technische Grundlagen der drahtlosen Übertragung: Frequenzen, Signale, Antennen, Signalausbreitung, Multiplex, Modulation, Spreizspektrum, zellenbasierte Systeme;
    • Medienzugriff: SDMA, FDMA, TDMA, CDMA;
    • Drahtlose Telekommunikationssysteme: GSM, TETRA, UMTS, IMT-2000, LTE;
    • Drahtlose lokale Netze: Infrastruktur/ad-hoc, IEEE 802.11/15, Bluetooth;
    • Mobile Netzwerkschicht: Mobile IP, DHCP, ad-hoc Netze;
    • Mobile Transportschicht: traditionelles TCP, angepasste TCP-Varianten, weitere Mechanismen;
    • Mobilitätsunterstützung;
    • Ausblick: 4. Generation Mobilnetze

    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

• Modul (Seminar 2 SWS) Nr. 19

  0089bA4.47
  • 19306711 Seminar
    Seminar über Algorithmen (László Kozma)
    Zeit: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 18.04.2023)
    Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Kommentar

    Online algorithms are used in scenarios where the input is revealed gradually, for instance in learning tasks, or when there is interaction between agents, or between an agent and its environment. The primary concern is dealing with uncertainty and to find good solutions even with partial information; in this setting computational efficiency often takes a secondary role.

    The field of online algorithms is one of the most active areas of algorithmic research with a rich set of established techniques developed during the past decades, as well as recent exciting breakthroughs and open questions.

    The seminar is aimed at students interested in algorithms and theoretical computer science.  Requirement: ALP3/HA or similar algorithmic background, mathematical maturity.

    We can cover some subset of the following topics: caching, paging, load balancing, routing, navigation, data structuring, k-server, scheduling, ski rental, online learning, packing and covering, coloring, primal-dual methods, online algorithms with advice, and others.

    Presentations will be in English, topics can be based on articles or selected material from the books:

    • Borodin and El-Yaniv: Online Computation and Competitive Analysis, Cambridge University Press, 1998
    • Buchbinder and Naor: The Design of Competitive Online Algorithms via a Primal-Dual Approach, Foundations and Trends in TCS, 2009
    • Fiat and Woeginger: Online Algorithms, The State of the Art, Springer, 1998

    Literaturhinweise

    Spezialliteratur aus Zeitschriften

• Medizinische Bildverarbeitung

  0089bA4.9
  • 19306901 Vorlesung
    Bildgebende Verfahren in der Medizin (Jürgen Braun)
    Zeit: Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 19.04.2023)
    Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
    

    Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

    Zielgruppe

    Studierende im Hauptstudium des Diplomstudiengangs, oder im Masterstudiengang Informatik

    Voraussetzungen

    Grundkenntnisse aus den ersten 4 Fachsemestern Informatik

    Homepage

    http://www.charite.de/medinfo

    Kommentar

    Inhalt

    1. Vorbesprechung
    2. Einleitung - Bildgebende Modalitäten - Bildeigenschaften - Computer in der Medizinischen Bildgebung
    3. Wechselwirkung Strahlung Materie - Teilchen - Elektromagnetische Strahlung - Absorption von Energie
    4. Praxistermin am Institut für Medizinische Informatik - Vorstellung einiger aktueller Forschungsprojekte
    5. Klassisches (analoges) Röntgenverfahren - Erzeugung von Röntgenstrahlung - Projektionstechnik / Filmbelichtung - Expositionszeit - Anwendungen
    6. Mammographie - Strahlenquelle - Kompression, Streustrahlung und Vergrößerung - Qualitätssicherung - Anwendungen
    7. Bildqualität - Kontrast - Räumliche Auflösung - Rauschen - Sampling / Aliasing in Digitalaufnahmen
    8. Computer Tomographie (CT) Geschichte - Detektoren - Bildaufnahme - Bildrekonstruktion - Strahlendosis - Bildqualität - Bildartefakte
    9. Magnetresonantomographie (MRT) I - Kernspin - Anregung / Resonanzphänomen - Signalaufnahme - Rekonstruktion von Spektren
    10. Magnetresonantomographie (MRT) II - Ortsauflösung - Echo-Technik - Bildrekonstruktion / Visualisierung - Aufnahmetechniken
    11. Magnetresonantomographie (MRT) III - Bildkontrast - Moderne Aufnahmetechniken - Bildartefakte - Anwendungen
    12. Praxis Termin - Demonstration eines MRT-Gerätes
    13. Nuklearmedizinische Verfahren (SPECT und PET) zugrundeliegende Zerfallsprozesse - Signaldetektion - Bildrekonstruktion - Qualitätssicherung - Anwendungen
    14. Ultraschall (US) - Eigenschaften von Schall / Wechselwirkung mit Materie - Datenaufnahme / Visualisierung - Bildqualität / Bildartefakte - Doppler-Verfahren - Anwendungen

    Literaturhinweise

    • The Physics of Medical Imaging (Medical Science Seriesvon S. Webb, Steve Webb (Herausgeber) Institute of Physics Publishing (1988)
    • The Essential Physics of Medical Imaging von Jerrold T. Bushberg (Herausgeber)Lippincott Williams & Wilkins (2002)Bildgebende Verfahren in der MedizinOlaf DösselSpringer Verlag (2000)

  • 19306902 Übung
    Übung zu Bildgebende Verfahren in der Medizin (Jürgen Braun)
    Zeit: Mo 12:00-13:00 (Erster Termin: 24.04.2023)
    Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
    

• Numerik I

  0084cA1.9
  • 19212001 Vorlesung
    Numerik I (Ana Djurdjevac)
    Zeit: Mo 10:00-12:00, Mi 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 17.04.2023)
    Ort: A6/SR 032 Seminarraum (Arnimallee 6)
    

    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 oder Python) zu lösen sein.

    Literaturhinweise

    Stoer, Josef und Roland Bulirsch: Numerische Mathematik - eine Einführung, Band 1. Springer, Berlin, 2005.

  • 19212002 Übung
    Übung zu Numerik I (Ana Djurdjevac, André-Alexander Zepernick)
    Zeit: Mo 12:00-14:00, Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 17.04.2023)
    Ort: 1.1.53 Seminarraum E2 (Arnimallee 14)
    

• Diskrete Mathematik I

  0084cB3.2
  • 19214701 Vorlesung
    Diskrete Mathematik I (Ralf Borndörfer)
    Zeit: Di 14:00-16:00, Do 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 18.04.2023)
    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.

    Kommentar

    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.

  • 19214702 Übung
    Übung zu Diskrete Mathematik I (Silas Rathke, Ralf Borndörfer)
    Zeit: Di 16:00-18:00, Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 18.04.2023)
    Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
    

    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)

• Module ohne Lehrangebot in diesem Semester

  166 Module
  • Betriebssysteme 0089bA1.1
  • Mobilkommunikation 0089bA1.10
  • Mustererkennung 0089bA1.11
  • Netzbasierte Informationssysteme 0089bA1.12
  • Semantisches Geschäftsprozessmanagement 0089bA1.15
  • Semantik von Programmiersprachen 0089bA1.16
  • Seminar Künstliche Intelligenz 0089bA1.19
  • Bildverarbeitung 0089bA1.2
  • Seminar über Programmiersprachen 0089bA1.20
  • Softwareprojekt Übersetzerbau 0089bA1.23
  • Softwareprojekt Web-Technologien 0089bA1.24
  • Softwareprozesse 0089bA1.25
  • Spezielle Aspekte der Datenverwaltung 0089bA1.26
  • Telematik 0089bA1.27
  • Transaktionale Systeme 0089bA1.28
  • Übersetzerbau 0089bA1.29
  • Computergrafik 0089bA1.3
  • Verteilte Systeme 0089bA1.30
  • XML-Technologien 0089bA1.31
  • Seminar Moderne Web Technologien 0089bA1.34
  • Modul (Vorlesung/Übung integriert 2 SWS) Nr. 1 0089bA1.37
  • Modul (Kurs 2 SWS) Nr. 2 0089bA1.38
  • Modul (Projekt 1 SWS) Nr. 3 0089bA1.39
  • Computer Vision 0089bA1.4
  • Modul (Vorlesung+Übung 2+1 SWS) Nr. 4 0089bA1.40
  • Modul (Seminar 2 SWS) Nr. 5 0089bA1.41
  • Modul (Vorlesung+Übung 2+2 SWS) Nr. 6 0089bA1.42
  • Modul (Seminar+Praktikum 1+1 SWS) Nr. 7 0089bA1.43
  • Modul (Projektseminar 3 SWS) Nr. 8 0089bA1.44
  • Modul (Vorlesung+Übung 4+2 SWS) Nr. 9 0089bA1.45
  • Modul (Vorlesung+Übung 2+2 SWS) Nr. 10 0089bA1.46
  • Modul (Praktikum 4 SWS) Nr. 11 0089bA1.47
  • Modul (Projekt 4 SWS) Nr. 12 0089bA1.48
  • Datenbanktechnologie 0089bA1.5
  • Modul (Vorlesung+Übung 2+2 SWS) Nr. 13 0089bA1.50
  • Modul (Vorlesung+Übung 2+2 SWS) Nr. 14 0089bA1.51
  • Modul (Vorlesung+Übung 2+2 SWS) Nr. 15 0089bA1.52
  • Modul (Projekt 4 SWS) Nr. 16 0089bA1.53
  • Modul (V4 + 2Ü SWS, 8 LP) Nr. 17 0089bA1.54
  • Modul (V4 + 2Ü SWS, 8 LP) Nr. 18 0089bA1.55
  • Modul (Projekt 4 SWS) Nr. 19 0089bA1.56
  • Modul (Projekt 4 SWS) Nr. 20 0089bA1.57
  • Modul (V4 + 2Ü SWS, 10 LP) Nr. 21 0089bA1.58
  • Modul (Prakt. 2 SWS, 4 LP) Nr. 22 0089bA1.59
  • Modul (Prakt. 2 SWS, 4 LP) Nr. 23 0089bA1.60
  • Fortgeschrittene Aspekte der Funktionalen Programmierung 0089bA1.7
  • Rechnersicherheit 0089bA1.8
  • Modellgetriebene Softwareentwicklung 0089cA1.11
  • Übersetzerbau 0089cA1.19
  • Computergrafik 0089cA1.2
  • Praktiken professioneller Softwareentwicklung 0089cA1.22
  • Spezielle Aspekte der Softwareentwicklung 0089cA1.30
  • Grundlagen des Softwaretestens 0089cA1.7
  • Modul (Vorlesung/Übung integriert 2 SWS) Nr. 1 0089bA2.12
  • Modul (Kurs 2 SWS) Nr. 2 0089bA2.13
  • Modul (Vorlesung+Übung 2+1 SWS) Nr. 3 0089bA2.14
  • Modul (Seminar 2 SWS) Nr. 4 0089bA2.15
  • Modul (Vorlesung+Übung 4+2 SWS) Nr. 6 0089bA2.17
  • Modul (Vorlesung+Übung 2+2 SWS) Nr. 7 0089bA2.18
  • Modul (Praktikum 4 SWS) Nr. 8 0089bA2.19
  • Algorithmische Geometrie 0089bA2.2
  • Modul (Projekt 4 SWS) Nr. 9 0089bA2.20
  • Modul (Seminar 2 SWS) Nr. 10 0089bA2.21
  • Modul (V2 + 2Ü SWS, 5 LP) Nr. 11 0089bA2.22
  • Modul (V4 + 2Ü SWS, 8 LP) Nr. 12 0089bA2.23
  • Modul (V4 + 2Ü SWS, 10 LP) Nr. 13 0089bA2.24
  • Modul (V4 + 2Ü SWS, 10 LP) Nr. 14 0089bA2.25
  • Ausgewählte Themen der Algorithmik 0089bA2.3
  • Höhere Algorithmik 0089bA2.4
  • Kryptographie und Sicherheit in Verteilten Systemen 0089bA2.6
  • Modelchecking 0089bA2.7
  • Höhere Algorithmik 0089cA2.1
  • Modelchecking 0089cA2.2
  • Kryptographie und Sicherheit in Verteilten Systemen 0089cA2.8
  • Modul (Vorlesung/Übung integriert 2 SWS) Nr. 1 0089bA3.10
  • Modul (Kurs 2 SWS) Nr. 2 0089bA3.11
  • Modul (Projekt 1 SWS) Nr. 3 0089bA3.12
  • Modul (Vorlesung+Übung 2+1 SWS) Nr. 4 0089bA3.13
  • Modul (Vorlesung+Übung 2+2 SWS) Nr. 6 0089bA3.15
  • Modul (Seminar+Praktikum 1+1 SWS) Nr. 7 0089bA3.16
  • Modul (Projektseminar 3 SWS) Nr. 8 0089bA3.17
  • Modul (Vorlesung+Übung 4+2 SWS) Nr. 9 0089bA3.18
  • Modul (Vorlesung+Übung 2+2 SWS) Nr. 10 0089bA3.19
  • Mikroprozessor-Praktikum 0089bA3.2
  • Modul (Praktikum 4 SWS) Nr. 11 0089bA3.20
  • Modul (Projekt 4 SWS) Nr. 12 0089bA3.21
  • Modul (Vorlesung+Übung 2+2 SWS) Nr. 13 0089bA3.22
  • Modul (Vorlesung+Übung 2+2 SWS) Nr. 14 0089bA3.23
  • Modul (Projekt 4 SWS) Nr. 15 0089bA3.24
  • Modul (V2 + Ü4 SWS, 8 LP) Nr. 17 0089bA3.26
  • Modul (V2 + Ü4 SWS, 8 LP) Nr. 18 0089bA3.27
  • Modul (V2 + Ü4 SWS, 10 LP) Nr. 19 0089bA3.28
  • Betriebssysteme 0089cA3.1
  • Ausgewählte Themen der Technischen Informatik 0089cA3.12
  • Mikroprozessor-Praktikum 0089cA3.2
  • Telematik 0089cA3.5
  • Projektmanagement 0089bA4.25
  • Modul (Projekt 1 SWS) Nr. 1 0089bA4.26
  • Existenzgründungen in der IT-Industrie 0089bA4.27
  • Modul (Vorlesung/Übung integriert 2 SWS) Nr. 2 0089bA4.28
  • Modul (Kurs 2 SWS) Nr. 3 0089bA4.29
  • Modul (Projekt 1 SWS) Nr. 4 0089bA4.30
  • Modul (Vorlesung+Übung 2+1 SWS) Nr. 5 0089bA4.31
  • Modul (Seminar 2 SWS) Nr. 6 0089bA4.32
  • Modul (Vorlesung+Übung 2+2 SWS) Nr. 7 0089bA4.33
  • Modul (Seminar+Praktikum 1+1 SWS) Nr. 8 0089bA4.34
  • Modul (Projektseminar 3 SWS) Nr. 9 0089bA4.35
  • Modul (Vorlesung+Übung 4+2 SWS) Nr. 10 0089bA4.36
  • Modul (Vorlesung+Übung 2+2 SWS) Nr. 11 0089bA4.37
  • Modul (Praktikum 4 SWS) Nr. 12 0089bA4.38
  • Modul (Projekt 4 SWS) Nr. 13 0089bA4.39
  • Modul (Vorlesung+Übung 2+2 SWS) Nr. 14 0089bA4.42
  • Modul (Vorlesung+Übung 2+2 SWS) Nr. 15 0089bA4.43
  • Modul (Vorlesung+Übung 2+2 SWS) Nr. 16 0089bA4.44
  • Modul (Projekt 4 SWS) Nr. 17 0089bA4.45
  • Modul (Seminar 2 SWS) Nr. 18 0089bA4.46
  • Modul (V2 + Ü4 SWS, 8 LP) Nr. 20 0089bA4.48
  • Modul (V2 + Ü4 SWS, 8 LP) Nr. 21 0089bA4.49
  • Digitales Video 0089bA4.5
  • Modul (V2 + P2 SWS, 5 LP) Nr. 22 0089bA4.50
  • Modul (V2 + P2 SWS, 5 LP) Nr. 23 0089bA4.51
  • Modul (Prakt. 2 SWS, 4 LP) Nr. 24 0089bA4.52
  • Modul (Prakt. 2 SWS, 4 LP) Nr. 25 0089bA4.53
  • Modul (V4+2Ü, 10 LP SWS) Nr. 26 0089bA4.54
  • Modul (V4+2Ü, 10 LP SWS) Nr. 27 0089bA4.55
  • E-Learning Plattformen 0089bA4.6
  • Modul (Projekt 1 SWS) Nr. 1 0089bA4.7
  • Spezialvorlesung Graphentheorie 0084bC3.3
  • Spezialvorlesung Kryptographie 0084bC3.6
  • Hauptvorlesung Logik und Modelltheorie 0084bC4.1
  • Stochastik I 0084cA1.8
  • Algebra und Zahlentheorie 0084cB2.5
  • Numerik II 0084cB3.4
  • Aufbaumodul Kombinatorik und Graphentheorie 0280aA2.1
  • Vertiefungsmodul Diskrete Geometrie und Optimierung 0280aA2.2
  • Spezialmodul Visualisierung 0280aA4.6
  • Algorithmische Bioinformatik 0260aA1.4
  • Statistik für Biowissenschaften I 0260aA2.5
  • Statistik für Biowissenschaften II 0260aA2.6
  • Diskrete Mathematik 0262aA1.1
  • Algorithmen in der Systembiologie 0262aA1.3
  • Fortgeschrittene Algorithmen in der Bioinformatik 0262aA1.4
  • Sequenzanalyse und molekulare Evolution (A) 0262aA2.1
  • Vertiefung statistischer Methoden in Genetik und Bioinformatik (B) 0262aA2.10
  • Sequenzanalyse und molekulare Evolution (B) 0262aA2.2
  • Mathematische Aspekte und Algorithmen der Strukturbiologie (A) 0262aA2.3
  • Mathematische Aspekte und Algorithmen der Strukturbiologie (B) 0262aA2.4
  • Simulation molekularer und zellulärer Prozesse (A) 0262aA2.5
  • Simulation molekularer und zellulärer Prozesse (B) 0262aA2.6
  • Vertiefung statistischer Methoden in Genetik und Bioinformatik (A) 0262aA2.9
  • Theoretische Physik 1 0182aA2.1
  • Theoretische Physik 2 0182aA2.2
  • Atom- und Molekülphysik 0182aA4.2
  • Festkörperphysik 0182aA4.3
  • Biophysik 0182aA4.4
  • Einführung in die Astronomie und Astrophysik 0182aA4.5
  • Aufbaumodul Erkenntnis- und Wissenschaftstheorie 0044cB1.1
  • Aufbaumodul Sprachphilosophie und Hermeneutik 0044cB1.2
  • Aufbaumodul Metaphysik und Ontologie 0044cB1.3
  • Aufbaumodul Ethik 0044cB1.4
  • Aufbaumodul Politische und Sozialphilosophie und Anthropologie 0044cB1.5
  • Aufbaumodul Ästhetik 0044cB1.6
  • Allgemeine Psychologie 0281bA1.1
  • Differentielle und Persönlichkeitspsychologie 0281bA1.3
  • Sozialpsychologie 0281bA1.4
  • Entwicklungspsychologie 0281bA1.5