Sommer 2025 Master Distributed Software Systems (2015)
Letztes Update: 04. Mar 2025. Datenquellen: Tucan und Inferno.
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0. Nicht einsortierte Veranstaltungen
06cp GDVII Graphische Datenverarbeitung 2 Fellner; Mandad
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0041 Graphische Datenverarbeitung II
Kurs: 20-00-0041-iv Graphische Datenverarbeitung II
Termine zwischen 2025-04-28 und 2025-07-21
* 14x Di 15:20 - 17:00 (Übungsstunde)
* 12x Mo 09:50 - 11:30 (S103/113)
Lerninhalte
Grundlagen der verschiedenen Objekt- und Oberflächen-Repräsentationen in der graphischen Datenverarbeitung. Kurven und Oberflächen (Polynome, Splines, RBF) Interpolation und Approximation, Displaytechniken, Algorithmen: de Casteljau, de Boor, Oslo, etc. Volumen und implizite Oberflächen. Visualisierungstechniken, Iso-Surfaces, MLS, Oberflächen-Rendering, Marching-Cubes. Polygonnetze. Netz Kompression , Netz-Vereinfachung, Multiskalen Darstellung, Subdivision. Punktwolken: Renderingtechniken, Oberflächen-Rekonstruktion, Voronoi-Diagramme und Delaunay-Triangulierung.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Besuch dieser Veranstaltung sind Studierende in der Lage mit diversen Objekt- und Oberflächen-Repräsentationen umzugehen, das heißt diese zu verwenden, anzupassen, anzuzeigen (rendern) und effektiv zu speichern. Dazu gehören mathematisch polynomiale Repräsentationen, Iso-oberflächen, volumen Darstellungen, implizite Oberflächen, Polygonnetze, Subdivision-Kontrollnetze und Punktwolken.
Empfohlene Voraussetzungen
- Algorithmen und Datenstrukturen
- Grundlagen aus der Höheren Mathematik
- Graphische Datenverarbeitung I
- C / C++
Literatur
- Real-Time Rendering: Tomas Akenine-Möller, Eric Haines, Naty Hoffman A.K. Peters Ltd., 3rd edition, ISBN 987-1-56881-424-7
- Weitere aktuelle Literaturhinweise werden in der Veranstaltung gegeben.
Modul: Graphische Datenverarbeitung 2
TUCaN-Nummer
20-00-0041
Titel
Graphische Datenverarbeitung II
Kürzel
GDV II
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0041-iv Graphische Datenverarbeitung II
Lehrende
Prof. Dr. techn. Wolf Dietrich Fellner; Dr. Manish Mandad
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
GDV II
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lernziele
Grundlagen der Geometrischen Modellierung, Modelle in der graphischen Datenverarbeitung (Kurven, Oberflächen und Volumen), Displaymethoden, Renderingtechniken, Datenstrukturen und Algorithmen für Netze und Netzkonvertierung
Stoffplan
Kurven und Oberflächen (Polynome, Splines, RBF) Interpolation und Approximation, Displaytechniken, Algorithmen: de Casteljau, de Boor, Oslo,... Volumen und implizite Oberflächen Visualisierungstechniken, Iso-Surfaces, MLS, Oberflächen-Rendering, Marching-Cubes,... Netze Kompression , Netz-Vereinfachung, Multiskalen Darstellung, Subdivision,...
Diploma Supplement
Curves and surfaces (polynomials, splines, RBF) Interpolation and approximation, display techniques, algorithms: de Casteljau, de Boor, Oslo,... Volume and implicite surfaces, visualization techniques, iso-surfaces, MLS, surface rendering, marching cubes meshes, compression, simplication, multiscale expansion, subdivision
Literatur
Literatur und Organisatorisches werden in der ersten Vorlesung geklärt.
Vorwissen
Algorithmen und Datenstrukturen, Grundlagen aus der Höheren Mathematik, Graphische Datenverarbeitung I, C / C++, OpenGL
Online-Angebote
Moodle: https://moodle.informatik.tu-darmstadt.de/
Modul: 20-00-0041 Graphische Datenverarbeitung II
Kurs: 20-00-0041-iv Graphische Datenverarbeitung II
Termine zwischen 2025-04-28 und 2025-07-21
* 14x Di 15:20 - 17:00 (Übungsstunde)
* 12x Mo 09:50 - 11:30 (S103/113)
Lerninhalte
Grundlagen der verschiedenen Objekt- und Oberflächen-Repräsentationen in der graphischen Datenverarbeitung. Kurven und Oberflächen (Polynome, Splines, RBF) Interpolation und Approximation, Displaytechniken, Algorithmen: de Casteljau, de Boor, Oslo, etc. Volumen und implizite Oberflächen. Visualisierungstechniken, Iso-Surfaces, MLS, Oberflächen-Rendering, Marching-Cubes. Polygonnetze. Netz Kompression , Netz-Vereinfachung, Multiskalen Darstellung, Subdivision. Punktwolken: Renderingtechniken, Oberflächen-Rekonstruktion, Voronoi-Diagramme und Delaunay-Triangulierung.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Besuch dieser Veranstaltung sind Studierende in der Lage mit diversen Objekt- und Oberflächen-Repräsentationen umzugehen, das heißt diese zu verwenden, anzupassen, anzuzeigen (rendern) und effektiv zu speichern. Dazu gehören mathematisch polynomiale Repräsentationen, Iso-oberflächen, volumen Darstellungen, implizite Oberflächen, Polygonnetze, Subdivision-Kontrollnetze und Punktwolken.
Empfohlene Voraussetzungen
- Algorithmen und Datenstrukturen
- Grundlagen aus der Höheren Mathematik
- Graphische Datenverarbeitung I
- C / C++
Literatur
- Real-Time Rendering: Tomas Akenine-Möller, Eric Haines, Naty Hoffman A.K. Peters Ltd., 3rd edition, ISBN 987-1-56881-424-7
- Weitere aktuelle Literaturhinweise werden in der Veranstaltung gegeben.
Modul: Graphische Datenverarbeitung 2
TUCaN-Nummer
20-00-0041
Titel
Graphische Datenverarbeitung II
Kürzel
GDV II
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0041-iv Graphische Datenverarbeitung II
Lehrende
Prof. Dr. techn. Wolf Dietrich Fellner; Dr. Manish Mandad
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
GDV II
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lernziele
Grundlagen der Geometrischen Modellierung, Modelle in der graphischen Datenverarbeitung (Kurven, Oberflächen und Volumen), Displaymethoden, Renderingtechniken, Datenstrukturen und Algorithmen für Netze und Netzkonvertierung
Stoffplan
Kurven und Oberflächen (Polynome, Splines, RBF) Interpolation und Approximation, Displaytechniken, Algorithmen: de Casteljau, de Boor, Oslo,... Volumen und implizite Oberflächen Visualisierungstechniken, Iso-Surfaces, MLS, Oberflächen-Rendering, Marching-Cubes,... Netze Kompression , Netz-Vereinfachung, Multiskalen Darstellung, Subdivision,...
Diploma Supplement
Curves and surfaces (polynomials, splines, RBF) Interpolation and approximation, display techniques, algorithms: de Casteljau, de Boor, Oslo,... Volume and implicite surfaces, visualization techniques, iso-surfaces, MLS, surface rendering, marching cubes meshes, compression, simplication, multiscale expansion, subdivision
Literatur
Literatur und Organisatorisches werden in der ersten Vorlesung geklärt.
Vorwissen
Algorithmen und Datenstrukturen, Grundlagen aus der Höheren Mathematik, Graphische Datenverarbeitung I, C / C++, OpenGL
Online-Angebote
Moodle: https://moodle.informatik.tu-darmstadt.de/
06cp DMML Data Mining und Maschinelles Lernen Kersting
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0052 Data Mining und Maschinelles Lernen
Kurs: 20-00-0052-iv Data Mining und Maschinelles Lernen
Termine zwischen 2025-04-28 und 2025-07-21
* 14x Fr 15:20 - 17:00 (Übungsstunde)
* 12x Mo 13:30 - 15:10 (S311/08,S311/0012)
Lerninhalte
Durch die rasante Entwicklung der Informationstechnologie sind immer größere Datenmengen verfügbar. Diese enthalten oft implizites Wissen, das, wenn es bekannt wäre, große wirtschaftliche oder wissenschaftliche Bedeutung hätte. Data Mining ist ein Forschungsgebiet, das sich mit der Suche nach potentiell nützlichem Wissen in großen Datenmengen beschäftigt, und Maschinelles Lernverfahren gehören zu den Schlüsseltechnologien innerhalb dieses Gebiets.
Die Vorlesung bietet eine Einführung in das Gebiet des Maschinellen Lernens unter dem besonderen Aspekt des Data Minings. Es werden Verfahren aus verschiedenen Paradigmen des Maschinellen Lernens mit exemplarischen Anwendungen vorgestellt. Um das Wissen zu operationalisieren, werden in den Übungen praktische Erfahrungen mit Lernalgorithmen gesammelt.
- Einführung (Grundbegriffe, Lernprobleme, Konzepte, Beispiele, Repräsentation)
- Regel-Lernen
- Lernen einzelner Regeln (Generalisierung und Spezialisierung, Strukturierte Hypothesenräume, Version Spaces)
- Lernen von Regel-Mengen (Covering Strategie, Evaluierungsmaße für Regeln, Pruning, Mehr-Klassenprobleme)
- Evaluierung und kosten-sensitives Lernen (Accuracy,X-Val,ROC-Kurven,Cost-Sensitive Learning)
- Instanzenbasiertes Lernen (kNN,IBL,NEAR,RISE)
- Entscheidungsbaum-Lernen (ID3, C4.5, etc.)
- Ensemble-Methoden (Bias/Variance, Bagging, Randomization, Boosting, Stacking, ECOCs)
- Pre-Processing (Feature Subset Selection, Diskretisierung, Sampling, Data Cleaning)
- Clustering und Lernen von Assoziationsregeln (Apriori)
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach der erfolgreichen Absolvierung dieser Lehrveranstaltung sind die Studenten in der Lage
- grundlegende Techniken des Data Mining und Maschinellen Lernens zu verstehen und erklären
- praktische Data Mining Systeme selbständig einsetzen und deren Stärken und Schwächen verstehen
- neue Entwicklungen auf diesem Gebiet kritisch beurteilen
Literatur
- Mitchell: Machine Learning, McGraw-Hill, 1997
- Ian H. Witten and Eibe Frank: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations, Morgan-Kaufmann, 1999
Modul: Data Mining und Maschinelles Lernen
TUCaN-Nummer
20-00-0052
Titel
Data Mining und Maschinelles Lernen
Kürzel
Data Mining und ML
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Data Knowledge Engineering
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0052-iv Data Mining und Maschinelles Lernen
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Kristian Kersting
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
20-00-0052-vl
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Link zum Moodle-Kurs
https://moodle.informatik.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=1456
Lehrinhalte
Dieser Kurs soll ein Grundverständnis zum Data Mining und Maschinellen Lernen vermitteln. Ausgehend von einer kurzen Geschichte der KI und einer Klärung, wie Data Mining/Maschinelles Lernen und KI zu einander stehen, werden die grundlegenden Lernaufgaben (Klassifikation, Regression, Clusteranalyse) und -settings (überwacht, unüberwacht, verstärkend) sowie Assoziationsregeln vorgestellt. Weiterhin werden verschiedene Modelltypen des maschinellen Lernens behandelt; von linearen Modellen, Baum-basierten Verfahren, Support-Vektor-Maschinen bis hin zu tiefen neuronalen Netzen. Ein weiterer Fokus wird darauf gelegt, wie diese Modelle evaluiert, in einem Ensemble kombiniert und die Wahl für eine Modell-Entscheidung begründet werden kann.
In der Übung wird der Stoff anhand von praktischen Aufgaben in Python vertieft. Theoretische Übungsaufgaben, die unter anderem auf die Annahmen und Limitierungen der Modelltypen abzielen, ergänzen dabei die Programmieraufgaben.
Themenübersicht
Überblick zum Maschinellen Lernen
Datenanalyse-Zyklus (CRISP)
K-nächste-Nachbarn(k-nearest neighbors)
Kreuzvalidierung(cross validation)
Überanpassung(overfitting)
Bias-Varianz Tradeoff
Klassifikation
Regression
Lineare Modelle
Modell-Selektion und Evaluierung
Baumbasierte Verfahren (decision trees)
Ensemble Methoden (Bagging & Boosting)
Naive Bayes
Bayes'sche Netzwerke
Support Vector Machines
K-Means
Deep Learning
Multi-Layer Perceptron
Convolutional Neural Networks
Assoziationsregeln
Literatur
• Mathematics for Machine Learning, Marc Peter Deisenroth et al., Cambridge University Press, 2020, [https://mml-book.github.io/](https://mml-book.github.io/)
[https://mbmlbook.com/](https://mbmlbook.com/)
• Ian H. Witten and Eibe Frank: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations, Morgan-Kaufmann, 2011
• Mitchell: Machine Learning, McGraw-Hill, 1997
Voraussetzungen
• Mathematics for Machine Learning, Marc Peter Deisenroth et al., Cambridge University Press, 2020, https:/mml-book.github.io/](https://mml-book.github.io/)
https:/mbmlbook.com/](https://mbmlbook.com/)
• Ian H. Witten and Eibe Frank: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations, Morgan-Kaufmann, 2011
• Mitchell: Machine Learning, McGraw-Hill, 1997
Modul: 20-00-0052 Data Mining und Maschinelles Lernen
Kurs: 20-00-0052-iv Data Mining und Maschinelles Lernen
Termine zwischen 2025-04-28 und 2025-07-21
* 14x Fr 15:20 - 17:00 (Übungsstunde)
* 12x Mo 13:30 - 15:10 (S311/08,S311/0012)
Lerninhalte
Durch die rasante Entwicklung der Informationstechnologie sind immer größere Datenmengen verfügbar. Diese enthalten oft implizites Wissen, das, wenn es bekannt wäre, große wirtschaftliche oder wissenschaftliche Bedeutung hätte. Data Mining ist ein Forschungsgebiet, das sich mit der Suche nach potentiell nützlichem Wissen in großen Datenmengen beschäftigt, und Maschinelles Lernverfahren gehören zu den Schlüsseltechnologien innerhalb dieses Gebiets.
Die Vorlesung bietet eine Einführung in das Gebiet des Maschinellen Lernens unter dem besonderen Aspekt des Data Minings. Es werden Verfahren aus verschiedenen Paradigmen des Maschinellen Lernens mit exemplarischen Anwendungen vorgestellt. Um das Wissen zu operationalisieren, werden in den Übungen praktische Erfahrungen mit Lernalgorithmen gesammelt.
- Einführung (Grundbegriffe, Lernprobleme, Konzepte, Beispiele, Repräsentation)
- Regel-Lernen
- Lernen einzelner Regeln (Generalisierung und Spezialisierung, Strukturierte Hypothesenräume, Version Spaces)
- Lernen von Regel-Mengen (Covering Strategie, Evaluierungsmaße für Regeln, Pruning, Mehr-Klassenprobleme)
- Evaluierung und kosten-sensitives Lernen (Accuracy,X-Val,ROC-Kurven,Cost-Sensitive Learning)
- Instanzenbasiertes Lernen (kNN,IBL,NEAR,RISE)
- Entscheidungsbaum-Lernen (ID3, C4.5, etc.)
- Ensemble-Methoden (Bias/Variance, Bagging, Randomization, Boosting, Stacking, ECOCs)
- Pre-Processing (Feature Subset Selection, Diskretisierung, Sampling, Data Cleaning)
- Clustering und Lernen von Assoziationsregeln (Apriori)
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach der erfolgreichen Absolvierung dieser Lehrveranstaltung sind die Studenten in der Lage
- grundlegende Techniken des Data Mining und Maschinellen Lernens zu verstehen und erklären
- praktische Data Mining Systeme selbständig einsetzen und deren Stärken und Schwächen verstehen
- neue Entwicklungen auf diesem Gebiet kritisch beurteilen
Literatur
- Mitchell: Machine Learning, McGraw-Hill, 1997
- Ian H. Witten and Eibe Frank: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations, Morgan-Kaufmann, 1999
Modul: Data Mining und Maschinelles Lernen
TUCaN-Nummer
20-00-0052
Titel
Data Mining und Maschinelles Lernen
Kürzel
Data Mining und ML
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Data Knowledge Engineering
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0052-iv Data Mining und Maschinelles Lernen
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Kristian Kersting
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
20-00-0052-vl
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Link zum Moodle-Kurs
https://moodle.informatik.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=1456
Lehrinhalte
Dieser Kurs soll ein Grundverständnis zum Data Mining und Maschinellen Lernen vermitteln. Ausgehend von einer kurzen Geschichte der KI und einer Klärung, wie Data Mining/Maschinelles Lernen und KI zu einander stehen, werden die grundlegenden Lernaufgaben (Klassifikation, Regression, Clusteranalyse) und -settings (überwacht, unüberwacht, verstärkend) sowie Assoziationsregeln vorgestellt. Weiterhin werden verschiedene Modelltypen des maschinellen Lernens behandelt; von linearen Modellen, Baum-basierten Verfahren, Support-Vektor-Maschinen bis hin zu tiefen neuronalen Netzen. Ein weiterer Fokus wird darauf gelegt, wie diese Modelle evaluiert, in einem Ensemble kombiniert und die Wahl für eine Modell-Entscheidung begründet werden kann.
In der Übung wird der Stoff anhand von praktischen Aufgaben in Python vertieft. Theoretische Übungsaufgaben, die unter anderem auf die Annahmen und Limitierungen der Modelltypen abzielen, ergänzen dabei die Programmieraufgaben.
Themenübersicht
Überblick zum Maschinellen Lernen
Datenanalyse-Zyklus (CRISP)
K-nächste-Nachbarn(k-nearest neighbors)
Kreuzvalidierung(cross validation)
Überanpassung(overfitting)
Bias-Varianz Tradeoff
Klassifikation
Regression
Lineare Modelle
Modell-Selektion und Evaluierung
Baumbasierte Verfahren (decision trees)
Ensemble Methoden (Bagging & Boosting)
Naive Bayes
Bayes'sche Netzwerke
Support Vector Machines
K-Means
Deep Learning
Multi-Layer Perceptron
Convolutional Neural Networks
Assoziationsregeln
Literatur
• Mathematics for Machine Learning, Marc Peter Deisenroth et al., Cambridge University Press, 2020, [https://mml-book.github.io/](https://mml-book.github.io/)
[https://mbmlbook.com/](https://mbmlbook.com/)
• Ian H. Witten and Eibe Frank: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations, Morgan-Kaufmann, 2011
• Mitchell: Machine Learning, McGraw-Hill, 1997
Voraussetzungen
• Mathematics for Machine Learning, Marc Peter Deisenroth et al., Cambridge University Press, 2020, https:/mml-book.github.io/](https://mml-book.github.io/)
https:/mbmlbook.com/](https://mbmlbook.com/)
• Ian H. Witten and Eibe Frank: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations, Morgan-Kaufmann, 2011
• Mitchell: Machine Learning, McGraw-Hill, 1997
03cp QoS Netz-, Verkehrs- und Qualitäts-Management für Internet Services Hasslinger
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0056 Netz-, Verkehrs- und Qualitäts-Management für Internet Services
Kurs: 20-00-0056-vl Netz-, Verkehrs- und Qualitäts-Management für Internet Services
Termine zwischen 2025-04-28 und 2025-07-21
* 12x Mo 09:50 - 11:30 (S202/C205 - Bosch Hörsaal)
Lerninhalte
Einführung in das Management von Internet Service Provider (ISP-)Netzen zur Integration von Service Plattformen mit ihren Qualitäts- und Verkehrsprofilen
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Stoffplan:
Anforderungen und Maßnahmen zur Sicherung der Quality-of-Service (QoS)
?Kriterien aus Anwendungs- & Nutzer-Sicht (QoE: Quality of Experience)
?QoS Architektur in IP-Netzen: Differentiated & Integrated Services
?QoS Support & Auswirkung je Anwendung im IP Verkehrs-Mix
(Video-Streaming, VoIP, Web Browsing, Downloads, Social Networking etc.)
Qualitätssicherung für Internet Services in ISP Netzinfrastrukturen
? Einfluss der Netz- und Transportebene:
Routing (OSPF, BGP), Multiprotocol Label Switching (MPLS), TCP
mit Absicherung gegen Fehler und Ausfälle
? Messung, Monitoring, Optimierung von IP Verkehr bzgl. QoS
Qualitätssicherung in Service Overlays und auf Anwendungsebene
? Content Delivery Netze (CDN), Clouds und Peer-to-Peer Netze (P2P)
inkl. verteilter Caches, Transportpfad-Optimierung, Skalierbarkeit
?IETF Standardisierung (CDN Interconnection, ALTO: Appl. Layer Traffic Opt.)
Empfohlene Voraussetzungen
Vorwissen: Grundlegende Kenntnisse der Informatik und Internet-Anwendungen werden vorausgesetzt. Die Vorlesungen Kommunikationsnetze I und II sind empfohlen.
Literatur
Wird in der Vorlesung angesprochen
Modul: Netz-, Verkehrs- und Qualitäts-Management für Internet Services
TUCaN-Nummer
20-00-0056
Titel
Netz-, Verkehrs- und Qualitäts-Management für Internet Services
Kürzel
QoS
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Deutsch
Diploma Supplement
Quality of Service in IP networks, Internet Service Provider, Routing, TCP
Kurs: 20-00-0056-vl Netz-, Verkehrs- und Qualitäts-Management für Internet Services
Lehrende
PD Dr. Gerhard Hasslinger
Veranstaltungsart
Vorlesung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
QoS
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Anforderungen und Maßnahmen zur Sicherung der Quality-of-Service (QoS)
- Kriterien aus Anwendungs- & Nutzer-Sicht (QoE: Quality-of-Experience)
- QoS Architektur in IP-Netzen: Differentiated & Integrated Services
- QoS Support & Auswirkung je Anwendung im IP Verkehrs-Mix
(Video-Streaming, VoIP, Web Browsing, Downloads, Social Networking, Gaming etc.)
Qualitätssicherung in der Netzinfrastruktur von IP Service Providern
- Einfluss der Netz- und Transportebene:
Routing (OSPF, BGP), Multiprotocol Label Switching (MPLS), TCP mit Absicherung gegen Fehler und Ausfälle
- Messung, Monitoring, Optimierung von IP Verkehr bzgl. QoS
- Standardisierung und Kontrolle von QoS (bei IETF, BNetzA, etc.)
Qualitätssicherung in Service Overlays und auf Anwendungsebene
- Content Delivery Netze (CDN), Clouds, Peer-to-Peer Netze (P2P)
- Optimierung verteilter Daten-Caches, von Transport-Pfaden, Skalierbarkeit
Literatur
Wird in der Vorlesung angesprochen
Voraussetzungen
Vorwissen: Grundlegende Kenntnisse der Informatik und Internet-Anwendungen werden vorausgesetzt. Die Vorlesungen Kommunikationsnetze I und II sind empfohlen.
Online-Angebote
Moodle
Modul: 20-00-0056 Netz-, Verkehrs- und Qualitäts-Management für Internet Services
Kurs: 20-00-0056-vl Netz-, Verkehrs- und Qualitäts-Management für Internet Services
Termine zwischen 2025-04-28 und 2025-07-21
* 12x Mo 09:50 - 11:30 (S202/C205 - Bosch Hörsaal)
Lerninhalte
Einführung in das Management von Internet Service Provider (ISP-)Netzen zur Integration von Service Plattformen mit ihren Qualitäts- und Verkehrsprofilen
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Stoffplan:
Anforderungen und Maßnahmen zur Sicherung der Quality-of-Service (QoS)
?Kriterien aus Anwendungs- & Nutzer-Sicht (QoE: Quality of Experience)
?QoS Architektur in IP-Netzen: Differentiated & Integrated Services
?QoS Support & Auswirkung je Anwendung im IP Verkehrs-Mix
(Video-Streaming, VoIP, Web Browsing, Downloads, Social Networking etc.)
Qualitätssicherung für Internet Services in ISP Netzinfrastrukturen
? Einfluss der Netz- und Transportebene:
Routing (OSPF, BGP), Multiprotocol Label Switching (MPLS), TCP
mit Absicherung gegen Fehler und Ausfälle
? Messung, Monitoring, Optimierung von IP Verkehr bzgl. QoS
Qualitätssicherung in Service Overlays und auf Anwendungsebene
? Content Delivery Netze (CDN), Clouds und Peer-to-Peer Netze (P2P)
inkl. verteilter Caches, Transportpfad-Optimierung, Skalierbarkeit
?IETF Standardisierung (CDN Interconnection, ALTO: Appl. Layer Traffic Opt.)
Empfohlene Voraussetzungen
Vorwissen: Grundlegende Kenntnisse der Informatik und Internet-Anwendungen werden vorausgesetzt. Die Vorlesungen Kommunikationsnetze I und II sind empfohlen.
Literatur
Wird in der Vorlesung angesprochen
Modul: Netz-, Verkehrs- und Qualitäts-Management für Internet Services
TUCaN-Nummer
20-00-0056
Titel
Netz-, Verkehrs- und Qualitäts-Management für Internet Services
Kürzel
QoS
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Deutsch
Diploma Supplement
Quality of Service in IP networks, Internet Service Provider, Routing, TCP
Kurs: 20-00-0056-vl Netz-, Verkehrs- und Qualitäts-Management für Internet Services
Lehrende
PD Dr. Gerhard Hasslinger
Veranstaltungsart
Vorlesung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
QoS
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Anforderungen und Maßnahmen zur Sicherung der Quality-of-Service (QoS)
- Kriterien aus Anwendungs- & Nutzer-Sicht (QoE: Quality-of-Experience)
- QoS Architektur in IP-Netzen: Differentiated & Integrated Services
- QoS Support & Auswirkung je Anwendung im IP Verkehrs-Mix
(Video-Streaming, VoIP, Web Browsing, Downloads, Social Networking, Gaming etc.)
Qualitätssicherung in der Netzinfrastruktur von IP Service Providern
- Einfluss der Netz- und Transportebene:
Routing (OSPF, BGP), Multiprotocol Label Switching (MPLS), TCP mit Absicherung gegen Fehler und Ausfälle
- Messung, Monitoring, Optimierung von IP Verkehr bzgl. QoS
- Standardisierung und Kontrolle von QoS (bei IETF, BNetzA, etc.)
Qualitätssicherung in Service Overlays und auf Anwendungsebene
- Content Delivery Netze (CDN), Clouds, Peer-to-Peer Netze (P2P)
- Optimierung verteilter Daten-Caches, von Transport-Pfaden, Skalierbarkeit
Literatur
Wird in der Vorlesung angesprochen
Voraussetzungen
Vorwissen: Grundlegende Kenntnisse der Informatik und Internet-Anwendungen werden vorausgesetzt. Die Vorlesungen Kommunikationsnetze I und II sind empfohlen.
Online-Angebote
Moodle
06cp SMSA Sicherheit in Multimedia Systemen und Anwendungen Steinebach
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0093 Sicherheit in Multimedia Systemen und Anwendungen
Kurs: 20-00-0093-vl Sicherheit in Multimedia Systemen und Anwendungen
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 14:25 - 16:05 (S101/A2)
Lerninhalte
Die Studenten erhalten einen Überblick über die Herausforderungen der Multimedia Sicherheit und den bekannten Lösungsansätzen hierzu. Dazu gehören die Konzepte der Medien-Integrität, -Vertraulichkeit und -Authentizität. Verfahren aus dem Bereichen digitale Wasserzeichen, robuste Hashverfahren, partielle Verschlüsslung, Multimedia Forensik und DRM sind dem Studenten bekannt. Er kann Herausforderungen der Multimedia Sicherheit aus einer Palette von Lösungsmechanismen bedarfsabhängig optimal adressieren.
- Partielle Verschlüsselungsverfahren für Video und Audio zur Sicherung der Vertraulichkeit und der Authentizität
- Digitale Wasserzeichen für Bild und Audio - Anwendungsgebiete, Methoden und Verfahren
- Digital Rights Management und Kopierschutzverfahren
- Visuelle Kryptographie Neben der Diskussion von Algorithmen, deren Möglichkeiten, Grenzen und Schwachstellen nehmen auch die kommerziellen und gesellschaftlichen Aspekte des Einsatzes von Schutzmaßnahmen ihren Platz in der Vorlesung ein.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Die Studenten erhalten einen Überblick über die Herausforderungen der Multimedia Sicherheit und den bekannten Lösungsansätzen hierzu. Dazu gehören die Konzepte der Medien-Integrität, -Vertraulichkeit und -Authentizität. Verfahren aus dem Bereichen digitale Wasserzeichen, robuste Hashverfahren, partielle Verschlüsslung, Multimedia Forensik und DRM sind dem Studenten bekannt. Er kann Herausforderungen der Multimedia Sicherheit aus einer Palette von Lösungsmechanismen bedarfsabhängig optimal adressieren.
Empfohlene Voraussetzungen
Grundkenntnisse in Multimedia-Formaten und IT-Sicherheit.
Literatur
- Steinmetz: Multimedia-Technologie. Grundlagen, Komponenten und Systeme, ISBN: 3540673326, Springer, Heidelberg, 2000
- Dittmann: Digitale Wasserzeichen, Springer Verlag, ISBN 3 - 540 - 66661 - 3, 2000
- Cox, Miller, Bloom: Digital Watermarking, Academic Press, San Diego, USA, ISBN 1-55860-714-5, 2002
- und spezifische Veröffentlichungen aus Tagungsbänden"
Modul: Sicherheit in Multimedia Systemen und Anwendungen
TUCaN-Nummer
20-00-0093
Titel
Sicherheit in Multimedia Systemen und Anwendungen
Kürzel
Sicherheit in Multim
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0093-vl Sicherheit in Multimedia Systemen und Anwendungen
Lehrende
Honorarprof. Dr.-Ing. Martin Steinebach
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Sicherheit in Multim
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Die Studierenden erhalten einen Überblick über die Herausforderungen der Multimedia Sicherheit und den bekannten Lösungsansätzen hierzu. Dazu gehören die Konzepte der Medien-Integrität, -Vertraulichkeit und -Authentizität. Verfahren aus dem Bereichen digitale Wasserzeichen, robuste Hashverfahren, partielle Verschlüsslung, Multimedia Forensik und DRM sind dem Studenten bekannt. Er kann Herausforderungen der Multimedia Sicherheit aus einer Palette von Lösungsmechanismen bedarfsabhängig optimal adressieren.
Partielle Verschlüsselungsverfahren für Video und Audio zur Sicherung der Vertraulichkeit und der Authentizität
Digitale Wasserzeichen für Bild und Audio - Anwendungsgebiete, Methoden und Verfahren
Digital Rights Management und Kopierschutzverfahren
Visuelle Kryptographie
Neben der Diskussion von Algorithmen, deren Möglichkeiten, Grenzen und Schwachstellen nehmen auch die kommerziellen und gesellschaftlichen Aspekte des Einsatzes von Schutzmaßnahmen ihren Platz in der Vorlesung ein.
Literatur
Steinmetz: Multimedia-Technologie. Grundlagen, Komponenten und Systeme, ISBN: 3540673326, Springer, Heidelberg, 2000
Dittmann: Digitale Wasserzeichen, Springer Verlag, ISBN 3 - 540 - 66661 - 3, 2000
Cox, Miller, Bloom: Digital Watermarking, Academic Press, San Diego, USA, ISBN 1-55860-714-5, 2002
und spezifische Veröffentlichungen aus Tagungsbänden"
Voraussetzungen
Grundkenntnisse in Multimedia-Formaten und IT-Sicherheit.
Modul: 20-00-0093 Sicherheit in Multimedia Systemen und Anwendungen
Kurs: 20-00-0093-vl Sicherheit in Multimedia Systemen und Anwendungen
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 14:25 - 16:05 (S101/A2)
Lerninhalte
Die Studenten erhalten einen Überblick über die Herausforderungen der Multimedia Sicherheit und den bekannten Lösungsansätzen hierzu. Dazu gehören die Konzepte der Medien-Integrität, -Vertraulichkeit und -Authentizität. Verfahren aus dem Bereichen digitale Wasserzeichen, robuste Hashverfahren, partielle Verschlüsslung, Multimedia Forensik und DRM sind dem Studenten bekannt. Er kann Herausforderungen der Multimedia Sicherheit aus einer Palette von Lösungsmechanismen bedarfsabhängig optimal adressieren.
- Partielle Verschlüsselungsverfahren für Video und Audio zur Sicherung der Vertraulichkeit und der Authentizität
- Digitale Wasserzeichen für Bild und Audio - Anwendungsgebiete, Methoden und Verfahren
- Digital Rights Management und Kopierschutzverfahren
- Visuelle Kryptographie Neben der Diskussion von Algorithmen, deren Möglichkeiten, Grenzen und Schwachstellen nehmen auch die kommerziellen und gesellschaftlichen Aspekte des Einsatzes von Schutzmaßnahmen ihren Platz in der Vorlesung ein.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Die Studenten erhalten einen Überblick über die Herausforderungen der Multimedia Sicherheit und den bekannten Lösungsansätzen hierzu. Dazu gehören die Konzepte der Medien-Integrität, -Vertraulichkeit und -Authentizität. Verfahren aus dem Bereichen digitale Wasserzeichen, robuste Hashverfahren, partielle Verschlüsslung, Multimedia Forensik und DRM sind dem Studenten bekannt. Er kann Herausforderungen der Multimedia Sicherheit aus einer Palette von Lösungsmechanismen bedarfsabhängig optimal adressieren.
Empfohlene Voraussetzungen
Grundkenntnisse in Multimedia-Formaten und IT-Sicherheit.
Literatur
- Steinmetz: Multimedia-Technologie. Grundlagen, Komponenten und Systeme, ISBN: 3540673326, Springer, Heidelberg, 2000
- Dittmann: Digitale Wasserzeichen, Springer Verlag, ISBN 3 - 540 - 66661 - 3, 2000
- Cox, Miller, Bloom: Digital Watermarking, Academic Press, San Diego, USA, ISBN 1-55860-714-5, 2002
- und spezifische Veröffentlichungen aus Tagungsbänden"
Modul: Sicherheit in Multimedia Systemen und Anwendungen
TUCaN-Nummer
20-00-0093
Titel
Sicherheit in Multimedia Systemen und Anwendungen
Kürzel
Sicherheit in Multim
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0093-vl Sicherheit in Multimedia Systemen und Anwendungen
Lehrende
Honorarprof. Dr.-Ing. Martin Steinebach
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Sicherheit in Multim
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Die Studierenden erhalten einen Überblick über die Herausforderungen der Multimedia Sicherheit und den bekannten Lösungsansätzen hierzu. Dazu gehören die Konzepte der Medien-Integrität, -Vertraulichkeit und -Authentizität. Verfahren aus dem Bereichen digitale Wasserzeichen, robuste Hashverfahren, partielle Verschlüsslung, Multimedia Forensik und DRM sind dem Studenten bekannt. Er kann Herausforderungen der Multimedia Sicherheit aus einer Palette von Lösungsmechanismen bedarfsabhängig optimal adressieren.
Partielle Verschlüsselungsverfahren für Video und Audio zur Sicherung der Vertraulichkeit und der Authentizität
Digitale Wasserzeichen für Bild und Audio - Anwendungsgebiete, Methoden und Verfahren
Digital Rights Management und Kopierschutzverfahren
Visuelle Kryptographie
Neben der Diskussion von Algorithmen, deren Möglichkeiten, Grenzen und Schwachstellen nehmen auch die kommerziellen und gesellschaftlichen Aspekte des Einsatzes von Schutzmaßnahmen ihren Platz in der Vorlesung ein.
Literatur
Steinmetz: Multimedia-Technologie. Grundlagen, Komponenten und Systeme, ISBN: 3540673326, Springer, Heidelberg, 2000
Dittmann: Digitale Wasserzeichen, Springer Verlag, ISBN 3 - 540 - 66661 - 3, 2000
Cox, Miller, Bloom: Digital Watermarking, Academic Press, San Diego, USA, ISBN 1-55860-714-5, 2002
und spezifische Veröffentlichungen aus Tagungsbänden"
Voraussetzungen
Grundkenntnisse in Multimedia-Formaten und IT-Sicherheit.
06cp AMGOR Algorithmische Modellierung / Grundlagen des Operations Research Weihe
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0113 Algorithmische Modellierung / Grundlagen des Operations Research
Kurs: 20-00-0113-iv Algorithmische Modellierung / Grundlagen des Operations Research
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-24
* 14x Di 15:20 - 17:00 (S103/017)
* 11x Do 09:50 - 11:30 (S102/344)
Lerninhalte
- Algorithmische Optimierungssprachen wie OPL und Eclipse
- Modellierung innerhalb eines restriktiven Modellierungsrahmens (zum Beispiel lineare Optimierung oder ganzzahlige lineare Optimierung)
- Modellierung als kombinatorische Optimierungsprobleme (z.B. Netzwerkflussprobleme, Färbungsprobleme, Wegeprobleme)
- Komplexe Fallbeispiele aus der Praxis, z.B. Anwendungen in Logistik, deterministisches und stochastiches Scheduling
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nachdem Studierende erfolgreich diese Veranstaltung besucht haben,
- kennen sie Modellierungsstrategien für Entscheidungs-, Konstruktions- und Optimierungsprobleme
- können sie zwei algorithmische Modellierungssprachen anwenden
- können sie komplexe Probleme adäquat modellieren
Empfohlene Voraussetzungen
Grundzüge III der Informatik oder vergleichbar (Einführung in Foundations of Computing wäre ebenfalls wünschenswert).
Literatur
Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.
Modul: Algorithmische Modellierung / Grundlagen des Operations Research
TUCaN-Nummer
20-00-0113
Titel
Algorithmische Modellierung / Grundlagen des Operations Research
Kürzel
Algorith. Modellieru
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Foundations of Computing
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0113-iv Algorithmische Modellierung / Grundlagen des Operations Research
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Karsten Weihe
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Algo Mod
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lernziele
Modellierungsstrategien für Entscheidungs-, Konstruktions- und Optimierungsprobleme kennen lernen
Erlernen einer algorithmischenn Modellierungssprache
Erwerben der Fähigkeit, komplexe Probleme adäquat zu modellieren
Stoffplan
Algorithmische Optimierungssprachen wie OPL
Modellierung innerhalb eines restriktiven Modellierungsrahmens (zum Beispiel lineare Optimierung oder ganzzahlige lineare Optimierung)
Modellierung als kombinatorische Optimierungsprobleme (z.B. Netzwerkflussprobleme, Färbungsprobleme, Wegeprobleme)
Komplexe Fallbeispiele aus der Praxis, zum Beispiel: Modellierung der Fahrplanauskunft im Bahnverkehr
Modellierung der Steuerung von Fertigungsrobotern
deterministisches und stochastisches Scheduling
Diploma Supplement
Algorithmic modeling languages; modeling problems as (integer) linear programming problems; complex case studies; applications in logistics and manufacturing; deterministic and stochastic scheduling; combinatorial optimization problems
Literatur
Die Folien werden zur Verfügung gestellt.Hinweise zu weiterer Literatur zu speziellen Themen auf Anfrage.
Vorwissen
Algorithmen und Datenstrukturen (AuD, GdI II) oder vergleichbar.
Weitere Informationen
Registrieren Sie sich unbedingt auf moodle.informatik.tu-darmstadt.de für den Kurs!
Modul: 20-00-0113 Algorithmische Modellierung / Grundlagen des Operations Research
Kurs: 20-00-0113-iv Algorithmische Modellierung / Grundlagen des Operations Research
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-24
* 14x Di 15:20 - 17:00 (S103/017)
* 11x Do 09:50 - 11:30 (S102/344)
Lerninhalte
- Algorithmische Optimierungssprachen wie OPL und Eclipse
- Modellierung innerhalb eines restriktiven Modellierungsrahmens (zum Beispiel lineare Optimierung oder ganzzahlige lineare Optimierung)
- Modellierung als kombinatorische Optimierungsprobleme (z.B. Netzwerkflussprobleme, Färbungsprobleme, Wegeprobleme)
- Komplexe Fallbeispiele aus der Praxis, z.B. Anwendungen in Logistik, deterministisches und stochastiches Scheduling
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nachdem Studierende erfolgreich diese Veranstaltung besucht haben,
- kennen sie Modellierungsstrategien für Entscheidungs-, Konstruktions- und Optimierungsprobleme
- können sie zwei algorithmische Modellierungssprachen anwenden
- können sie komplexe Probleme adäquat modellieren
Empfohlene Voraussetzungen
Grundzüge III der Informatik oder vergleichbar (Einführung in Foundations of Computing wäre ebenfalls wünschenswert).
Literatur
Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.
Modul: Algorithmische Modellierung / Grundlagen des Operations Research
TUCaN-Nummer
20-00-0113
Titel
Algorithmische Modellierung / Grundlagen des Operations Research
Kürzel
Algorith. Modellieru
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Foundations of Computing
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0113-iv Algorithmische Modellierung / Grundlagen des Operations Research
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Karsten Weihe
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Algo Mod
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lernziele
Modellierungsstrategien für Entscheidungs-, Konstruktions- und Optimierungsprobleme kennen lernen
Erlernen einer algorithmischenn Modellierungssprache
Erwerben der Fähigkeit, komplexe Probleme adäquat zu modellieren
Stoffplan
Algorithmische Optimierungssprachen wie OPL
Modellierung innerhalb eines restriktiven Modellierungsrahmens (zum Beispiel lineare Optimierung oder ganzzahlige lineare Optimierung)
Modellierung als kombinatorische Optimierungsprobleme (z.B. Netzwerkflussprobleme, Färbungsprobleme, Wegeprobleme)
Komplexe Fallbeispiele aus der Praxis, zum Beispiel: Modellierung der Fahrplanauskunft im Bahnverkehr
Modellierung der Steuerung von Fertigungsrobotern
deterministisches und stochastisches Scheduling
Diploma Supplement
Algorithmic modeling languages; modeling problems as (integer) linear programming problems; complex case studies; applications in logistics and manufacturing; deterministic and stochastic scheduling; combinatorial optimization problems
Literatur
Die Folien werden zur Verfügung gestellt.Hinweise zu weiterer Literatur zu speziellen Themen auf Anfrage.
Vorwissen
Algorithmen und Datenstrukturen (AuD, GdI II) oder vergleichbar.
Weitere Informationen
Registrieren Sie sich unbedingt auf moodle.informatik.tu-darmstadt.de für den Kurs!
03cp B Bildverarbeitung Kuijper
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0155 Bildverarbeitung
Kurs: 20-00-0155-iv Bildverarbeitung
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 13:30 - 15:10 (S101/A4)
Lerninhalte
Überblick über die Grundlagen der Bildverarbeitung:
- Bildeigenschaften
- Bildtransformationen
- einfache und komplexere Filterung
- Bildkompression
- Segmentierung
- Klassifikation
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Noch erfolgreichem Besuch der Veranstaltung haben die Studierenden einen Überblick über die Funktionsweise und die Möglichkeiten der modernen Bildverarbeitung. Studierende sind dazu in der Lage, einfache bis mittlere Bildverarbeitungsaufgaben selbständig zu lösen.
Literatur
- Gonzalez, R.C., Woods, R.E., ""Digital Image Processing"", Addison- Wesley Publishing Company, 1992
- Haberaecker, P., ""Praxis der Digitalen Bildverarbeitung und Mustererkennung"", Carl Hanser Verlag, 1995
- Jaehne, B., ""Digitale Bildverarbeitung"", Springer Verlag, 1997
Modul: Bildverarbeitung
TUCaN-Nummer
20-00-0155
Titel
Bildverarbeitung
Kürzel
Bildverarbeitung
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0155-iv Bildverarbeitung
Lehrende
Prof. Dr. Arjan Kuijper
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Bildverarbeitung
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Überblick über die Grundlagen der Bildverarbeitung:
- Bildeigenschaften
- Bildtransformationen
- einfache und komplexere Filterung
- Bildkompression
- Segmentierung
- Klassifikation
Literatur
- Gonzalez, R.C., Woods, R.E., ""Digital Image Processing"", Addison- Wesley Publishing Company, 1992
- Haberaecker, P., ""Praxis der Digitalen Bildverarbeitung und Mustererkennung"", Carl Hanser Verlag, 1995
- Jaehne, B., ""Digitale Bildverarbeitung"", Springer Verlag, 1997
Online-Angebote
moodle
Modul: 20-00-0155 Bildverarbeitung
Kurs: 20-00-0155-iv Bildverarbeitung
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 13:30 - 15:10 (S101/A4)
Lerninhalte
Überblick über die Grundlagen der Bildverarbeitung:
- Bildeigenschaften
- Bildtransformationen
- einfache und komplexere Filterung
- Bildkompression
- Segmentierung
- Klassifikation
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Noch erfolgreichem Besuch der Veranstaltung haben die Studierenden einen Überblick über die Funktionsweise und die Möglichkeiten der modernen Bildverarbeitung. Studierende sind dazu in der Lage, einfache bis mittlere Bildverarbeitungsaufgaben selbständig zu lösen.
Literatur
- Gonzalez, R.C., Woods, R.E., ""Digital Image Processing"", Addison- Wesley Publishing Company, 1992
- Haberaecker, P., ""Praxis der Digitalen Bildverarbeitung und Mustererkennung"", Carl Hanser Verlag, 1995
- Jaehne, B., ""Digitale Bildverarbeitung"", Springer Verlag, 1997
Modul: Bildverarbeitung
TUCaN-Nummer
20-00-0155
Titel
Bildverarbeitung
Kürzel
Bildverarbeitung
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0155-iv Bildverarbeitung
Lehrende
Prof. Dr. Arjan Kuijper
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Bildverarbeitung
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Überblick über die Grundlagen der Bildverarbeitung:
- Bildeigenschaften
- Bildtransformationen
- einfache und komplexere Filterung
- Bildkompression
- Segmentierung
- Klassifikation
Literatur
- Gonzalez, R.C., Woods, R.E., ""Digital Image Processing"", Addison- Wesley Publishing Company, 1992
- Haberaecker, P., ""Praxis der Digitalen Bildverarbeitung und Mustererkennung"", Carl Hanser Verlag, 1995
- Jaehne, B., ""Digitale Bildverarbeitung"", Springer Verlag, 1997
Online-Angebote
moodle
06cp AV Augmented Vision Rojtberg
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0160 Augmented Vision
Kurs: 20-00-0160-iv Augmented Vision
Termine zwischen 2025-04-28 und 2025-07-21
* 12x Mo 13:30 - 15:10 (S202/C120)
* 13x Mo 15:20 - 17:00 (Übungsstunde)
Lerninhalte
Im Rahmen dieser Lehrveranstaltung werden zuerst die Grundlagen, Begriffsbildungen und Referenzmodelle zur Einordnung der Thematik im Rahmen der Computer-Graphik/Computer-Vision aufgezeigt. Aufbauend darauf werden die besonderen Technologien, Algorithmen und Standards der Augmented Reality (AR) und der Virtual Reality (VR) behandelt. Dazu gehören:
- Datenschnittstellen (Standards, Vorverarbeitung, Systeme, etc.)
- Interaktionstechniken (z.B. Interaktion mit Hilfe von Rangekameras)
- Darstellungsverfahren (z.B. Echtzeit-Rendering)
- Web-basierte VR/AR
- Computer-Vision-basiertes Tracking für Augmented-Reality
- Augmented Reality mit Rangekamera-Technologien
- Augmented Reality auf Smartphonesystemen
Schließlich werden diese Techniken an Beispielen aktueller Forschungsarbeiten aus den Bereichen „AR/VR-Wartungsunterstützung“ und „AR/VR-gestützte Präsentation von Kulturgütern“ dokumentiert.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Studierende kennen nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung die Anforderungen und Problematiken von Virtual/Augmented Reality und sie wissen, für welche Problemstellungen diese Technologien eingesetzt werden können. Sie kennen die Standards, mit deren Hilfe VR/AR-Anwendungen spezifiziert werden, insb. wissen die Studierenden, welche Computer-Vision-Technologien eingesetzt werden können, um in verschiedenen Umgebungen die Kamerapose stabil zu tracken.
Empfohlene Voraussetzungen
Grundlagen der Graphischen Datenverarbeitung (GDV)
Literatur
Dörner, R., Broll, W., Grimm, P., Jung, B. Virtual und Augmented Reality (VR / AR)
Modul: Augmented Vision
TUCaN-Nummer
20-00-0160
Titel
Virtuelle und Erweiterte Realität
Kürzel
Virt./Erw. Realität
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0160-iv Augmented Vision
Lehrende
Dr.-Ing. Pavel Rojtberg
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Aug Vision
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lernziele
Kurzbeschreibung: Einführung in die Problematik der Computer Vision in Hinblick auf Augmented Reality. Die Lerninhalte umfassen:
* Computer-Vision-basiertes Tracking
* 3D-Interaktionen
* 3D-Standards
* Kamerakalibrierung
* Echtzeit 3D-Rekonstruktion
* 3D Kameratechnologien
* Objekterkennung
* Augmented Reality Praxisbeispiele und Anwendungsfelder
Stoffplan
Im Rahmen dieser Lehrveranstaltung werden zuerst die Grundlagen, Begriffsbildungen und Referenzmodelle zur Einordnung der Thematik im Rahmen der Computer-Graphik aufgezeigt. Aufbauend darauf werden die besonderen Technologien, Algorithmen und Methoden der Visualisierung und AR behandelt. Dazu gehören: Gerätetechnologien (Hardware, Ein- und Ausgabegeräte, Haptik, 3D-Sound, etc. ), die für diesen Bereich spezifischen Probleme der Datenschnittstellen (Standards, Vorverarbeitung, Systeme, etc.), Interaktionstechniken (inkl. Echtzeit-Kollisionserkennung), Darstellungsverfahren (Volumenvisualisierung, Echtzeit-Rendering, Radiosity), Handhabung großer und komplexer Datenmengen, Echtzeit-Simulationsverfahren und Parallelisierungsstrategien (inkl. verteilter Anwendungen). Schließlich werden diese Techniken an Beispielen aktueller Forschungsarbeiten aus den Bereichen Visualisierung (Medizin, Wetter, Strömungsdaten) und AR (Virtual Prototyping, Training, Einbau- Montagesimulation, Architektur walk-through etc.) dokumentiert.
Diploma Supplement
real-time rendering, color systems, light simulation, virtual reality, augmented reality, camera calibration
Literatur
wird in der Vorlesung bekanntgegeben
Vorwissen
Empfohlen: Computer Vision 1
Weitere Informationen
Begleitend zur Vorlesung finden praktische Übungen in Kleingruppen statt. Die Bewertung der Veranstaltung setzt sich jeweils zu 50 % aus der Klausurnote und der Bewertung der Übungsergebnisse zusammen.
Online-Angebote
moodle
Modul: 20-00-0160 Augmented Vision
Kurs: 20-00-0160-iv Augmented Vision
Termine zwischen 2025-04-28 und 2025-07-21
* 12x Mo 13:30 - 15:10 (S202/C120)
* 13x Mo 15:20 - 17:00 (Übungsstunde)
Lerninhalte
Im Rahmen dieser Lehrveranstaltung werden zuerst die Grundlagen, Begriffsbildungen und Referenzmodelle zur Einordnung der Thematik im Rahmen der Computer-Graphik/Computer-Vision aufgezeigt. Aufbauend darauf werden die besonderen Technologien, Algorithmen und Standards der Augmented Reality (AR) und der Virtual Reality (VR) behandelt. Dazu gehören:
- Datenschnittstellen (Standards, Vorverarbeitung, Systeme, etc.)
- Interaktionstechniken (z.B. Interaktion mit Hilfe von Rangekameras)
- Darstellungsverfahren (z.B. Echtzeit-Rendering)
- Web-basierte VR/AR
- Computer-Vision-basiertes Tracking für Augmented-Reality
- Augmented Reality mit Rangekamera-Technologien
- Augmented Reality auf Smartphonesystemen
Schließlich werden diese Techniken an Beispielen aktueller Forschungsarbeiten aus den Bereichen „AR/VR-Wartungsunterstützung“ und „AR/VR-gestützte Präsentation von Kulturgütern“ dokumentiert.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Studierende kennen nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung die Anforderungen und Problematiken von Virtual/Augmented Reality und sie wissen, für welche Problemstellungen diese Technologien eingesetzt werden können. Sie kennen die Standards, mit deren Hilfe VR/AR-Anwendungen spezifiziert werden, insb. wissen die Studierenden, welche Computer-Vision-Technologien eingesetzt werden können, um in verschiedenen Umgebungen die Kamerapose stabil zu tracken.
Empfohlene Voraussetzungen
Grundlagen der Graphischen Datenverarbeitung (GDV)
Literatur
Dörner, R., Broll, W., Grimm, P., Jung, B. Virtual und Augmented Reality (VR / AR)
Modul: Augmented Vision
TUCaN-Nummer
20-00-0160
Titel
Virtuelle und Erweiterte Realität
Kürzel
Virt./Erw. Realität
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0160-iv Augmented Vision
Lehrende
Dr.-Ing. Pavel Rojtberg
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Aug Vision
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lernziele
Kurzbeschreibung: Einführung in die Problematik der Computer Vision in Hinblick auf Augmented Reality. Die Lerninhalte umfassen:
* Computer-Vision-basiertes Tracking
* 3D-Interaktionen
* 3D-Standards
* Kamerakalibrierung
* Echtzeit 3D-Rekonstruktion
* 3D Kameratechnologien
* Objekterkennung
* Augmented Reality Praxisbeispiele und Anwendungsfelder
Stoffplan
Im Rahmen dieser Lehrveranstaltung werden zuerst die Grundlagen, Begriffsbildungen und Referenzmodelle zur Einordnung der Thematik im Rahmen der Computer-Graphik aufgezeigt. Aufbauend darauf werden die besonderen Technologien, Algorithmen und Methoden der Visualisierung und AR behandelt. Dazu gehören: Gerätetechnologien (Hardware, Ein- und Ausgabegeräte, Haptik, 3D-Sound, etc. ), die für diesen Bereich spezifischen Probleme der Datenschnittstellen (Standards, Vorverarbeitung, Systeme, etc.), Interaktionstechniken (inkl. Echtzeit-Kollisionserkennung), Darstellungsverfahren (Volumenvisualisierung, Echtzeit-Rendering, Radiosity), Handhabung großer und komplexer Datenmengen, Echtzeit-Simulationsverfahren und Parallelisierungsstrategien (inkl. verteilter Anwendungen). Schließlich werden diese Techniken an Beispielen aktueller Forschungsarbeiten aus den Bereichen Visualisierung (Medizin, Wetter, Strömungsdaten) und AR (Virtual Prototyping, Training, Einbau- Montagesimulation, Architektur walk-through etc.) dokumentiert.
Diploma Supplement
real-time rendering, color systems, light simulation, virtual reality, augmented reality, camera calibration
Literatur
wird in der Vorlesung bekanntgegeben
Vorwissen
Empfohlen: Computer Vision 1
Weitere Informationen
Begleitend zur Vorlesung finden praktische Übungen in Kleingruppen statt. Die Bewertung der Veranstaltung setzt sich jeweils zu 50 % aus der Klausurnote und der Bewertung der Übungsergebnisse zusammen.
Online-Angebote
moodle
06cp ITS IT Sicherheit Mirdita; Schulmann; Waidner
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0219 IT Sicherheit
Kurs: 20-00-0219-iv IT Sicherheit
Termine zwischen 2025-04-28 und 2025-07-21
* 12x Mo 08:55 - 11:30 (S311/08)
* 13x Mi 09:50 - 11:30 (Übung )
* 13x Fr 09:50 - 11:30 (Übung )
Lerninhalte
Ausgewählte Konzepte der IT-Sicherheit (Kryptographie; Sicherheitsmodelle; Authentifikation; Zugriffskontrolle; Sicherheit in Netzen; Trusted Computing; Security Engineering; Privatsphäre und Datenschutz; Web- und Browser-Sicherheit; Informationssicherheitsmanagement, IT-Forensik, Cloud Computing)
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung sind die Studierenden in der Lage kritisch über gängige Mechanismen und Protokolle zur Erhöhung der IT-Sicherheit heutiger Systeme zu diskutieren. Studenten haben nach Abschluss der Veranstaltung in breites Wissen über IT-Sicherheit, Datenschutz und Privatsphäre im Internet.
Studierende sind vertraut mit modernen IT-Schutzkonzepten aus dem Bereich Kryptographie, Identitätmanagement, Web-, Browser- und Netzwerksicherheit. Sie sind in der Lage Angriffsvektoren in IT-Systemen zu erkennen und Gegenmaßnahmen zu entwickeln.
Empfohlene Voraussetzungen
Besuch der Vorlesung Trusted Systems
Literatur
• C. Eckert: IT-Sicherheit, 3. Auflage, Oldenbourg Verlag, 2004
• J. Buchmann, Einführung in die Kryptographie, 2.erw. Auflage, Springer Verlag, 2001
• E. D. Zwicky, S. Cooper, B. Chapman: Building Internet Firewalls, 2. Auflage, O'Reilly, 2000
• B. Schneier, Secrets & Lies: IT-Sicherheit in einer vernetzten Welt, dpunkt Verlag, 2000
• W. Rankl und W. Effing: Handbuch der Chipkarten, Carl Hanser Verlag, 1999
• S. Garfinkel und G. Spafford: Practical Unix & Internet Security, O'Reilly & Associates
Modul: IT Sicherheit
TUCaN-Nummer
20-00-0219
Titel
IT Sicherheit
Kürzel
IT Sicherheit
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0219-iv IT Sicherheit
Lehrende
M.Sc. Donika Mirdita; Prof. Dr. Haya Schulmann; Prof. Dr. rer. nat. Michael Waidner
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
IT Sicherheit
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Diese Vorlesung bietet den Studierenden einen tiefen Einblick in einige der wichtigsten Themen der Internetsicherheit:
- Network Security
- Routing Security
- Web Security
- Security Engineering
Die Studierenden lernen, wie moderne Cyberangriffe ablaufen, welche Schwachstellen ausgenutzt werden und welche Techniken und Protokolle verwendet werden können, um sie zu beheben und Systeme zu verteidigen. In dieser Vorlesung werden Angriffs- und Verteidigungstechniken auf Grundlage neuester wissenschaftlicher Veröffentlichungen behandelt. Theoretische und praktische Übungen testen die Fähigkeit der Studierenden, verschiedene Cyberangriffe zu erkennen und sich davor zu schützen.
Nach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung sind die Studierenden in der Lage, kritisch über gängige Mechanismen und Protokolle zur Erhöhung der IT-Sicherheit heutiger Systeme zu diskutieren. Studierende haben nach Abschluss der Veranstaltung ein breites Wissen über IT-Sicherheit im Internet und sind mit modernen IT-Schutzkonzepten aus dem Bereich Network-, Routing-, Web-, und Software-Sicherheit vertraut. Sie sind in der Lage, Angriffsvektoren in IT-Systemen zu erkennen und Gegenmaßnahmen zu entwickeln.
Literatur
Quellen und Literatur werden per Sektionen während der Vorlesung angegeben.
Voraussetzungen
Gute Kenntnisse der grundlegenden Konzepte von Kryptographie, Sicherheit und Datenschutz, wie sie z.B. in der Vorlesung "Computersicherheit" vermittelt werden.
Erwartete Teilnehmerzahl
230
Modul: 20-00-0219 IT Sicherheit
Kurs: 20-00-0219-iv IT Sicherheit
Termine zwischen 2025-04-28 und 2025-07-21
* 12x Mo 08:55 - 11:30 (S311/08)
* 13x Mi 09:50 - 11:30 (Übung )
* 13x Fr 09:50 - 11:30 (Übung )
Lerninhalte
Ausgewählte Konzepte der IT-Sicherheit (Kryptographie; Sicherheitsmodelle; Authentifikation; Zugriffskontrolle; Sicherheit in Netzen; Trusted Computing; Security Engineering; Privatsphäre und Datenschutz; Web- und Browser-Sicherheit; Informationssicherheitsmanagement, IT-Forensik, Cloud Computing)
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung sind die Studierenden in der Lage kritisch über gängige Mechanismen und Protokolle zur Erhöhung der IT-Sicherheit heutiger Systeme zu diskutieren. Studenten haben nach Abschluss der Veranstaltung in breites Wissen über IT-Sicherheit, Datenschutz und Privatsphäre im Internet.
Studierende sind vertraut mit modernen IT-Schutzkonzepten aus dem Bereich Kryptographie, Identitätmanagement, Web-, Browser- und Netzwerksicherheit. Sie sind in der Lage Angriffsvektoren in IT-Systemen zu erkennen und Gegenmaßnahmen zu entwickeln.
Empfohlene Voraussetzungen
Besuch der Vorlesung Trusted Systems
Literatur
• C. Eckert: IT-Sicherheit, 3. Auflage, Oldenbourg Verlag, 2004
• J. Buchmann, Einführung in die Kryptographie, 2.erw. Auflage, Springer Verlag, 2001
• E. D. Zwicky, S. Cooper, B. Chapman: Building Internet Firewalls, 2. Auflage, O'Reilly, 2000
• B. Schneier, Secrets & Lies: IT-Sicherheit in einer vernetzten Welt, dpunkt Verlag, 2000
• W. Rankl und W. Effing: Handbuch der Chipkarten, Carl Hanser Verlag, 1999
• S. Garfinkel und G. Spafford: Practical Unix & Internet Security, O'Reilly & Associates
Modul: IT Sicherheit
TUCaN-Nummer
20-00-0219
Titel
IT Sicherheit
Kürzel
IT Sicherheit
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0219-iv IT Sicherheit
Lehrende
M.Sc. Donika Mirdita; Prof. Dr. Haya Schulmann; Prof. Dr. rer. nat. Michael Waidner
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
IT Sicherheit
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Diese Vorlesung bietet den Studierenden einen tiefen Einblick in einige der wichtigsten Themen der Internetsicherheit:
- Network Security
- Routing Security
- Web Security
- Security Engineering
Die Studierenden lernen, wie moderne Cyberangriffe ablaufen, welche Schwachstellen ausgenutzt werden und welche Techniken und Protokolle verwendet werden können, um sie zu beheben und Systeme zu verteidigen. In dieser Vorlesung werden Angriffs- und Verteidigungstechniken auf Grundlage neuester wissenschaftlicher Veröffentlichungen behandelt. Theoretische und praktische Übungen testen die Fähigkeit der Studierenden, verschiedene Cyberangriffe zu erkennen und sich davor zu schützen.
Nach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung sind die Studierenden in der Lage, kritisch über gängige Mechanismen und Protokolle zur Erhöhung der IT-Sicherheit heutiger Systeme zu diskutieren. Studierende haben nach Abschluss der Veranstaltung ein breites Wissen über IT-Sicherheit im Internet und sind mit modernen IT-Schutzkonzepten aus dem Bereich Network-, Routing-, Web-, und Software-Sicherheit vertraut. Sie sind in der Lage, Angriffsvektoren in IT-Systemen zu erkennen und Gegenmaßnahmen zu entwickeln.
Literatur
Quellen und Literatur werden per Sektionen während der Vorlesung angegeben.
Voraussetzungen
Gute Kenntnisse der grundlegenden Konzepte von Kryptographie, Sicherheit und Datenschutz, wie sie z.B. in der Vorlesung "Computersicherheit" vermittelt werden.
Erwartete Teilnehmerzahl
230
09cp RP Robotik-Projektpraktikum Stryk
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0248 Robotik-Projektpraktikum
Kurs: 20-00-0248-pp Robotik-Projektpraktikum
Lerninhalte
- selbständige Bearbeitung einer konkreten Aufgabenstellung aus der Entwicklung und Anwendung moderner Robotersysteme unter Anleitung und (nach Möglichkeit) in einem Team von Entwicklern
- Erarbeitung eines Lösungsvorschlags und dessen Umsetzung
- Anwendung und Evaluierung anhand von Roboterexperimenten oder -simulationen
- Dokumentation von Aufgabenstellung, Vorgehensweise, Implementierung und Ergebnissen in einem Abschlussbericht und Durchführung einer Abschlusspräsentation
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Durch erfolgreiche Teilnahme erwerben Studierende vertiefte Kenntnisse in ausgewählten Bereichen und Teilsystemen moderner Robotersysteme sowie vertiefte Fähigkeiten zu deren Entwicklung, Implementierung und experimentellen Evaluation. Sie trainieren Präsentationsfähigkeiten und (nach Möglichkeit) Fähigkeit zur Arbeit in einem Team.
Empfohlene Voraussetzungen
- grundlegende Fachkenntnisse und methodische Fähigkeiten in der Robotik, wie diese durch die Lehrveranstaltung “Grundlagen der Robotik” vermittelt werden
- spezifische Programmierkenntnisse je nach Aufgabenstellung
Modul: Robotik-Projektpraktikum
TUCaN-Nummer
20-00-0248
Titel
Robotik-Projektpraktikum
Kürzel
Robotik-Projektprakt
Lehrveranstaltungsart
Projektpraktikum
Gebiet
Computational Engineering
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0248-pp Robotik-Projektpraktikum
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Oskar von Stryk
Veranstaltungsart
Projekt
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Robotik PP
Semesterwochenstunden
6
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
- selbständige Bearbeitung einer konkreten Aufgabenstellung aus der Entwicklung und Anwendung moderner Robotersysteme unter Anleitung und (nach Möglichkeit) in einem Team von Entwicklern
- Erarbeitung eines Lösungsvorschlags und dessen Umsetzung
- Anwendung und Evaluierung anhand von Roboterexperimenten oder -simulationen
- Dokumentation von Aufgabenstellung, Vorgehensweise, Implementierung und Ergebnissen in einem Abschlussbericht und Durchführung einer Abschlusspräsentation
Voraussetzungen
- grundlegende Fachkenntnisse und methodische Fähigkeiten in der Robotik, wie diese durch die Lehrveranstaltung “Grundlagen der Robotik” vermittelt werden
- spezifische Programmierkenntnisse je nach Aufgabenstellung
- in der Regel aufbauend dem im vorangehenden Wintersemester durchgeführten Seminar "Aktuelle Themen der Entwicklung und Anwendung moderner Robotersysteme"
Weitere Informationen
Bitte beachten Sie die allgemeinen Hinweise zur Veranstaltung auf unserer Webseite.
Online-Angebote
https://www.sim.informatik.tu-darmstadt.de/edu/ip/
Modul: 20-00-0248 Robotik-Projektpraktikum
Kurs: 20-00-0248-pp Robotik-Projektpraktikum
Lerninhalte
- selbständige Bearbeitung einer konkreten Aufgabenstellung aus der Entwicklung und Anwendung moderner Robotersysteme unter Anleitung und (nach Möglichkeit) in einem Team von Entwicklern
- Erarbeitung eines Lösungsvorschlags und dessen Umsetzung
- Anwendung und Evaluierung anhand von Roboterexperimenten oder -simulationen
- Dokumentation von Aufgabenstellung, Vorgehensweise, Implementierung und Ergebnissen in einem Abschlussbericht und Durchführung einer Abschlusspräsentation
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Durch erfolgreiche Teilnahme erwerben Studierende vertiefte Kenntnisse in ausgewählten Bereichen und Teilsystemen moderner Robotersysteme sowie vertiefte Fähigkeiten zu deren Entwicklung, Implementierung und experimentellen Evaluation. Sie trainieren Präsentationsfähigkeiten und (nach Möglichkeit) Fähigkeit zur Arbeit in einem Team.
Empfohlene Voraussetzungen
- grundlegende Fachkenntnisse und methodische Fähigkeiten in der Robotik, wie diese durch die Lehrveranstaltung “Grundlagen der Robotik” vermittelt werden
- spezifische Programmierkenntnisse je nach Aufgabenstellung
Modul: Robotik-Projektpraktikum
TUCaN-Nummer
20-00-0248
Titel
Robotik-Projektpraktikum
Kürzel
Robotik-Projektprakt
Lehrveranstaltungsart
Projektpraktikum
Gebiet
Computational Engineering
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0248-pp Robotik-Projektpraktikum
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Oskar von Stryk
Veranstaltungsart
Projekt
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Robotik PP
Semesterwochenstunden
6
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
- selbständige Bearbeitung einer konkreten Aufgabenstellung aus der Entwicklung und Anwendung moderner Robotersysteme unter Anleitung und (nach Möglichkeit) in einem Team von Entwicklern
- Erarbeitung eines Lösungsvorschlags und dessen Umsetzung
- Anwendung und Evaluierung anhand von Roboterexperimenten oder -simulationen
- Dokumentation von Aufgabenstellung, Vorgehensweise, Implementierung und Ergebnissen in einem Abschlussbericht und Durchführung einer Abschlusspräsentation
Voraussetzungen
- grundlegende Fachkenntnisse und methodische Fähigkeiten in der Robotik, wie diese durch die Lehrveranstaltung “Grundlagen der Robotik” vermittelt werden
- spezifische Programmierkenntnisse je nach Aufgabenstellung
- in der Regel aufbauend dem im vorangehenden Wintersemester durchgeführten Seminar "Aktuelle Themen der Entwicklung und Anwendung moderner Robotersysteme"
Weitere Informationen
Bitte beachten Sie die allgemeinen Hinweise zur Veranstaltung auf unserer Webseite.
Online-Angebote
https://www.sim.informatik.tu-darmstadt.de/edu/ip/
09cp FMI Formale Methoden der Informationssicherheit Mantel
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0362 Formale Methoden der Informationssicherheit
Kurs: 20-00-0362-iv Formale Methoden der Informationssicherheit
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-24
* 14x Di 09:50 - 11:30 (S204/213)
* 14x Mi 16:15 - 17:55 (S101/A01)
* 11x Do 09:50 - 11:30 (S214/24)
Lerninhalte
- formale Modellierung sicherheitskritischer Systeme in Prädikatenlogik
- Theoretische Grundlagen von Zugriffskontrollen und Informationsflusskontrollen
- formale Modellierung von Sicherheitseigenschaften in Prädikatenlogik
- Unterscheidung von qualitativen und quantitativen Sicherheitseigenschaften
- Entscheidbarkeits- und Komplexitätsresultate für Sicherheitseigenschaften
- Verifikation von Sicherheitsgarantien in verteilten Systemen
- Auswirkung von Komposition und Verfeinerung auf Sicherheitsgarantien
- formale Sprachen zur Beschreibung von Sicherheitspolitiken und deren Semantik
- Zertifizierung sicherheitskritischer Systeme
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung kennen Studierende relevante formale Sicherheitsmodelle und Analysetechniken. Sie verstehen fundamentale Unterschiede zwischen verschiedenen Klassen von Sicherheitseigenschaften und das Zusammenspiel zwischen schrittweiser Softwareentwicklung und Sicherheitseigenschaften.Sie können Systeme und Sicherheitsanforderungen formal modellieren und sicherheitsrelevante Aspekte basierend auf formalen Spezifikationen formal analysieren.
Empfohlene Voraussetzungen
Informatik- und Mathematikkenntnisse entsprechend den ersten 4 Semestern des Bachelorstudiengangs Informatik, insbesondere grundlegende Logikkenntnisse und Fähigkeit mit formalen Sprachen und Kalkülen umzugehen
Literatur
- M. Bishop: Computer Security, Addison-Wesley
- J. Biskup: Security in Computing Systems, Springer-Verlag
- C. P. Pfleeger, S. L. Pfleeger: Security in Computing, Prentice Hall
- D. Denning: Cryptography and Data Security, Addison Wesley
Die Literaturempfehlungen werden kontinuierlich aktualisiert.
Modul: Formale Methoden der Informationssicherheit
TUCaN-Nummer
20-00-0362
Titel
Formale Methoden der Informationssicherheit
Kürzel
F.Methoden InfoSiche
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Foundations of Computing
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-0362-iv Formale Methoden der Informationssicherheit
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Heiko Mantel
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Formale Methoden der
Semesterwochenstunden
6
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
- formale Modellierung sicherheitskritischer Systeme in Prädikatenlogik
- Theoretische Grundlagen von Zugriffskontrollen und Informationsflusskontrollen
- formale Modellierung von Sicherheitseigenschaften in Prädikatenlogik
- Unterscheidung von qualitativen und quantitativen Sicherheitseigenschaften
- Entscheidbarkeits- und Komplexitätsresultate für Sicherheitseigenschaften
- Verifikation von Sicherheitsgarantien in verteilten Systemen
- Auswirkung von Komposition und Verfeinerung auf Sicherheitsgarantien
- formale Sprachen zur Beschreibung von Sicherheitspolitiken und deren Semantik
- Zertifizierung sicherheitskritischer Systeme
Literatur
- M. Bishop: Computer Security, Addison-Wesley
- J. Biskup: Security in Computing Systems, Springer-Verlag
- C. P. Pfleeger, S. L. Pfleeger: Security in Computing, Prentice Hall
- D. Denning: Cryptography and Data Security, Addison Wesley
Die Literaturempfehlungen werden kontinuierlich aktualisiert.
Voraussetzungen
Informatik- und Mathematikkenntnisse entsprechend den ersten 4 Semestern des Bachelorstudiengangs Informatik, insbesondere grundlegende Logikkenntnisse und Fähigkeit mit formalen Sprachen und Kalkülen umzugehen
Modul: 20-00-0362 Formale Methoden der Informationssicherheit
Kurs: 20-00-0362-iv Formale Methoden der Informationssicherheit
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-24
* 14x Di 09:50 - 11:30 (S204/213)
* 14x Mi 16:15 - 17:55 (S101/A01)
* 11x Do 09:50 - 11:30 (S214/24)
Lerninhalte
- formale Modellierung sicherheitskritischer Systeme in Prädikatenlogik
- Theoretische Grundlagen von Zugriffskontrollen und Informationsflusskontrollen
- formale Modellierung von Sicherheitseigenschaften in Prädikatenlogik
- Unterscheidung von qualitativen und quantitativen Sicherheitseigenschaften
- Entscheidbarkeits- und Komplexitätsresultate für Sicherheitseigenschaften
- Verifikation von Sicherheitsgarantien in verteilten Systemen
- Auswirkung von Komposition und Verfeinerung auf Sicherheitsgarantien
- formale Sprachen zur Beschreibung von Sicherheitspolitiken und deren Semantik
- Zertifizierung sicherheitskritischer Systeme
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung kennen Studierende relevante formale Sicherheitsmodelle und Analysetechniken. Sie verstehen fundamentale Unterschiede zwischen verschiedenen Klassen von Sicherheitseigenschaften und das Zusammenspiel zwischen schrittweiser Softwareentwicklung und Sicherheitseigenschaften.Sie können Systeme und Sicherheitsanforderungen formal modellieren und sicherheitsrelevante Aspekte basierend auf formalen Spezifikationen formal analysieren.
Empfohlene Voraussetzungen
Informatik- und Mathematikkenntnisse entsprechend den ersten 4 Semestern des Bachelorstudiengangs Informatik, insbesondere grundlegende Logikkenntnisse und Fähigkeit mit formalen Sprachen und Kalkülen umzugehen
Literatur
- M. Bishop: Computer Security, Addison-Wesley
- J. Biskup: Security in Computing Systems, Springer-Verlag
- C. P. Pfleeger, S. L. Pfleeger: Security in Computing, Prentice Hall
- D. Denning: Cryptography and Data Security, Addison Wesley
Die Literaturempfehlungen werden kontinuierlich aktualisiert.
Modul: Formale Methoden der Informationssicherheit
TUCaN-Nummer
20-00-0362
Titel
Formale Methoden der Informationssicherheit
Kürzel
F.Methoden InfoSiche
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Foundations of Computing
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-0362-iv Formale Methoden der Informationssicherheit
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Heiko Mantel
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Formale Methoden der
Semesterwochenstunden
6
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
- formale Modellierung sicherheitskritischer Systeme in Prädikatenlogik
- Theoretische Grundlagen von Zugriffskontrollen und Informationsflusskontrollen
- formale Modellierung von Sicherheitseigenschaften in Prädikatenlogik
- Unterscheidung von qualitativen und quantitativen Sicherheitseigenschaften
- Entscheidbarkeits- und Komplexitätsresultate für Sicherheitseigenschaften
- Verifikation von Sicherheitsgarantien in verteilten Systemen
- Auswirkung von Komposition und Verfeinerung auf Sicherheitsgarantien
- formale Sprachen zur Beschreibung von Sicherheitspolitiken und deren Semantik
- Zertifizierung sicherheitskritischer Systeme
Literatur
- M. Bishop: Computer Security, Addison-Wesley
- J. Biskup: Security in Computing Systems, Springer-Verlag
- C. P. Pfleeger, S. L. Pfleeger: Security in Computing, Prentice Hall
- D. Denning: Cryptography and Data Security, Addison Wesley
Die Literaturempfehlungen werden kontinuierlich aktualisiert.
Voraussetzungen
Informatik- und Mathematikkenntnisse entsprechend den ersten 4 Semestern des Bachelorstudiengangs Informatik, insbesondere grundlegende Logikkenntnisse und Fähigkeit mit formalen Sprachen und Kalkülen umzugehen
06cp CV2 Computer Vision 2 Roth
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0401 Computer Vision II
Kurs: 20-00-0401-iv Computer Vision II
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-07-23
* 14x Mi 11:40 - 13:20 (S311/0012)
* 14x Mi 13:30 - 15:10 (Übungsstunde)
Lerninhalte
- Computer Vision als (probabilistische) Inferenz
- Robuste Schätzung und Modellierung
- Grundlagen der Bayes’schen Netze und Markov’schen Zufallsfelder
- Grundlegende Inferenz- und Lernverfahren der Computer Vision
- Bildrestaurierung
- Stereo
- Optischer Fluß
- Bayes’sches Tracking von (artikulierten) Objekten
- Semantische Segmentierung
- Aktuelle Themen der Forschung
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Studierende haben nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung ein vertieftes Verständnis der Computer Vision. Sie formulieren Fragestellungen der Bild- und Videoanalyse als Inferenzprobleme und berücksichtigen dabei Herausforderungen reeller Anwendungen, z.B. im Sinne der Robustheit. Sie lösen das Inferenzproblem mittels diskreter oder kontinuierlicher Inferenzalgorithmen, und wenden diese auf realistische Bilddaten an. Sie evaluieren die anwendungsspezifischen Ergebnisse quantitativ.
Empfohlene Voraussetzungen
Besuch von Visual Computing und Computer Vision I ist empfohlen.
Literatur
Literaturempfehlungen werden regelmässig aktualisiert und beinhalten beispielsweise:
- S. Prince, “Computer Vision: Models, Learning, and Inference”, Cambridge University Press, 2012
- R. Szeliski, ""Computer Vision: Algorithms and Applications"", Springer 2011
Modul: Computer Vision 2
TUCaN-Nummer
20-00-0401
Titel
Computer Vision II
Kürzel
Computer Vision II
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0401-iv Computer Vision II
Lehrende
Prof. Ph. D. Stefan Roth
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
CV II
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
Die Vorlesungen werden aufgezeichnet und nach dem Präsenztermin per Moodle bereitgestellt.
Lehrinhalte
- Grundlegende Inferenz- und Lernverfahren der Computer Vision
- Grundlagen der tiefen neuronalen Netzwerke in der Computer Vision
- Grundlagen der Bayes’schen Netze und Markov’schen Zufallsfelder
- Computer Vision als (probabilistische) Inferenz
- Fehlerfunktionen und robuste Schätzung/Modellierung
- Bildrestaurierung
- Stereo
- Optischer Fluß
- Objektdetektion
- Tracking von (artikulierten) Objekten
- Semantische Segmentierung
- Aktuelle Themen der Forschung
Literatur
Literaturempfehlungen werden regelmässig aktualisiert und beinhalten beispielsweise:
- R. Szeliski, "Computer Vision: Algorithms and Applications", 2nd edition, Springer, 2022, website
- S. Prince, "Unterstanding Deep Learning", MIT Press, 2023, website
- S. Prince, "Computer Vision: Models, Learning, and Inference", Cambridge University Press, 2012, website
Voraussetzungen
Voriger Besuch von Visual Computing und Computer Vision I ist empfohlen.
Zusätzliche Informationen
https://moodle.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=29663
Online-Angebote
Moodle
Modul: 20-00-0401 Computer Vision II
Kurs: 20-00-0401-iv Computer Vision II
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-07-23
* 14x Mi 11:40 - 13:20 (S311/0012)
* 14x Mi 13:30 - 15:10 (Übungsstunde)
Lerninhalte
- Computer Vision als (probabilistische) Inferenz
- Robuste Schätzung und Modellierung
- Grundlagen der Bayes’schen Netze und Markov’schen Zufallsfelder
- Grundlegende Inferenz- und Lernverfahren der Computer Vision
- Bildrestaurierung
- Stereo
- Optischer Fluß
- Bayes’sches Tracking von (artikulierten) Objekten
- Semantische Segmentierung
- Aktuelle Themen der Forschung
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Studierende haben nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung ein vertieftes Verständnis der Computer Vision. Sie formulieren Fragestellungen der Bild- und Videoanalyse als Inferenzprobleme und berücksichtigen dabei Herausforderungen reeller Anwendungen, z.B. im Sinne der Robustheit. Sie lösen das Inferenzproblem mittels diskreter oder kontinuierlicher Inferenzalgorithmen, und wenden diese auf realistische Bilddaten an. Sie evaluieren die anwendungsspezifischen Ergebnisse quantitativ.
Empfohlene Voraussetzungen
Besuch von Visual Computing und Computer Vision I ist empfohlen.
Literatur
Literaturempfehlungen werden regelmässig aktualisiert und beinhalten beispielsweise:
- S. Prince, “Computer Vision: Models, Learning, and Inference”, Cambridge University Press, 2012
- R. Szeliski, ""Computer Vision: Algorithms and Applications"", Springer 2011
Modul: Computer Vision 2
TUCaN-Nummer
20-00-0401
Titel
Computer Vision II
Kürzel
Computer Vision II
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0401-iv Computer Vision II
Lehrende
Prof. Ph. D. Stefan Roth
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
CV II
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
Die Vorlesungen werden aufgezeichnet und nach dem Präsenztermin per Moodle bereitgestellt.
Lehrinhalte
- Grundlegende Inferenz- und Lernverfahren der Computer Vision
- Grundlagen der tiefen neuronalen Netzwerke in der Computer Vision
- Grundlagen der Bayes’schen Netze und Markov’schen Zufallsfelder
- Computer Vision als (probabilistische) Inferenz
- Fehlerfunktionen und robuste Schätzung/Modellierung
- Bildrestaurierung
- Stereo
- Optischer Fluß
- Objektdetektion
- Tracking von (artikulierten) Objekten
- Semantische Segmentierung
- Aktuelle Themen der Forschung
Literatur
Literaturempfehlungen werden regelmässig aktualisiert und beinhalten beispielsweise:
- R. Szeliski, "Computer Vision: Algorithms and Applications", 2nd edition, Springer, 2022, website
- S. Prince, "Unterstanding Deep Learning", MIT Press, 2023, website
- S. Prince, "Computer Vision: Models, Learning, and Inference", Cambridge University Press, 2012, website
Voraussetzungen
Voriger Besuch von Visual Computing und Computer Vision I ist empfohlen.
Zusätzliche Informationen
https://moodle.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=29663
Online-Angebote
Moodle
00cp AL ATHENE Lectures Waidner
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0480 ATHENE Lectures
Kurs: 20-00-0480-vl ATHENE Lectures
Lerninhalte
CASED is bringing outstanding scientists from a variety of disciplinesto Darmstadt for the Distinguished Lectures Series, in order to discussthe multi-faceted prospects and challenges of IT Security. In thelectures, the speakers will present the results of trend-settingresearch, give overviews of complex topics or show the current state ofknowledge in their field of research.
Empfohlene Voraussetzungen
tbd
Modul: ATHENE Lectures
TUCaN-Nummer
20-00-0480
Titel
ATHENE Lectures
Kürzel
ATHENE
Sprache
Deutsch
Diploma Supplement
CASED Distinguished Lecture Series
Kurs: 20-00-0480-vl ATHENE Lectures
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Michael Waidner
Veranstaltungsart
Vorlesung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
ATHENE
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
ATHENE is bringing outstanding scientists from a variety of disciplines to Darmstadt for the Lectures, in order to discuss the multi-faceted prospects and challenges of IT Security. In the lectures, the speakers will present the results of trend-setting research, give overviews of complex topics or show the current state of knowledge in their field of research.
Weitere Informationen
siehe https://www.athene-center.de/aktuelles/athene-distinguished-lecture-series
Modul: 20-00-0480 ATHENE Lectures
Kurs: 20-00-0480-vl ATHENE Lectures
Lerninhalte
CASED is bringing outstanding scientists from a variety of disciplinesto Darmstadt for the Distinguished Lectures Series, in order to discussthe multi-faceted prospects and challenges of IT Security. In thelectures, the speakers will present the results of trend-settingresearch, give overviews of complex topics or show the current state ofknowledge in their field of research.
Empfohlene Voraussetzungen
tbd
Modul: ATHENE Lectures
TUCaN-Nummer
20-00-0480
Titel
ATHENE Lectures
Kürzel
ATHENE
Sprache
Deutsch
Diploma Supplement
CASED Distinguished Lecture Series
Kurs: 20-00-0480-vl ATHENE Lectures
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Michael Waidner
Veranstaltungsart
Vorlesung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
ATHENE
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
ATHENE is bringing outstanding scientists from a variety of disciplines to Darmstadt for the Lectures, in order to discuss the multi-faceted prospects and challenges of IT Security. In the lectures, the speakers will present the results of trend-setting research, give overviews of complex topics or show the current state of knowledge in their field of research.
Weitere Informationen
siehe https://www.athene-center.de/aktuelles/athene-distinguished-lecture-series
06cp N Netzsicherheit Becker; Hollick; Janzen
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0512 Netzsicherheit
Kurs: 20-00-0512-iv Netzsicherheit
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-07-24
* 14x Mi 08:55 - 10:35 (S101/A4)
* 13x Mi 13:30 - 15:10 (S202/C205 - Bosch Hörsaal)
* 11x Do 09:50 - 11:30 (S202/C205 - Bosch Hörsaal)
Lerninhalte
Die integrierte Veranstaltung Netzsicherheit umfasst Sicherheits-Prinzipien und -Praxis in Telekommunikationsnetzen und dem Internet. Die grundlegenden Verfahren aus dem Bereich IT Sicherheit und Kryptographie werden auf den Bereich der Kommunikationsnetze übertragen. Hierbei verfolgen wir einen Top-down Ansatz. Beginnend mit der Anwendungsschicht erfolgt eine detaillierte Betrachtung von Prinzipien und Protokollen zur Absicherung von Netzen. Ergänzend zu etablierten Mechanismen werden ausgewählte aktuelle Entwicklungen im Bereich Netzsicherheit erläutert.
Lerninhalte:
- Netzsicherheit: Einführung, Motivation und Herausforderungen
- Grundlagen: Ein Referenzmodell für Netzsicherheit, Sicherheitsstandards für Netze und das Internet, Bedrohungen, Angriffe, Sicherheitsdienste und -mechanismen
- Kryptographische Grundlagen zur Absicherung von Netzen: Symmetrische Kryptographie und deren Anwendung in Netzen, asymmetrische Kryptographie und deren Anwendung in Netzen, unterstützende Mechanismen zur Implementierung von Sicherheitslösungen
- Sicherheit auf der Anwendungschicht
- Sicherheit auf der Transportschicht
- Sicherheit auf der Vermittlungsschicht
- Sicherheit auf der Sicherungsschicht
- Sicherheit auf der Bitübertragungsschit und physische Sicherheit
- Angewandte Netzsicherheit: Firewalls, Intrusion Detection Systeme
- Ausgewählte Themen der Netzsicherheit
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung haben die Studierenden ein umfassendes Wissen auf dem Gebiet der Netzsicherheit mit dem Schwerpunkt auf Internetsicherheit. Sie können die wichtigsten Grundlagen der IT Sicherheit sowie der Kryptographie auf den Bereich Kommunikationsnetze übertragen und anwenden. Die Studierenden können die wichtigsten Basistechnologien zur Absicherung von Netzen unterscheiden. Sie weisen ein tiefgehendes Verständnis von Sicherheitsmechanismen auf den unterschiedlichen Protokollschichten auf (Anwendungschicht, Transportschicht, Vermittlungsschicht, Sicherungsschicht, physikalische Schicht). Somit sind sie in der Lage, die Charakteristiken und Grundprinzipien des Problemraumes Netzsicherheit detailliert zu erläutern und weisen auf diesem Feld ein fundiertes Wissen in Praxis und Theorie auf. Darüber hinaus können sie aktuelle Entwicklungen im Bereich Netzsicherheit erläutern (z.B. Sicherheit in peer-to-peer Systemen, Sicherheit in mobilen Netzen, etc.). Die Übung vertieft das theoretische Wissen durch Literatur-, Rechen- und praktische Implementierungs-/Anwendungsübungen.
Empfohlene Voraussetzungen
Grundlagen der IT-Sicherheit, Kryptographie und Kommunikationsnetze
Literatur
Charlie Kaufman, Radia Perlman, Mike Speciner: Network Security – Private Communication in a Public World, 2nd Edition, Prentice Hall, 2002, ISBN: 978-0-14-046019-6; weiterhin ausgewählte Buchkapitel und ausgewählte wissenschaftliche Veröffentlichungen
Modul: Netzsicherheit
TUCaN-Nummer
20-00-0512
Titel
Netzsicherheit
Kürzel
Netzsicherheit
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-0512-iv Netzsicherheit
Lehrende
M.Sc. Lucas Becker; Prof. Dr.-Ing. Matthias Hollick; M.Sc. Leon Janzen
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Netzsicherheit
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
Lernplattform: https://seemoo.de/netsec-moodle
Lehrinhalte
Die integrierte Veranstaltung Netzsicherheit umfasst Sicherheits-Prinzipien und -Praxis in Telekommunikationsnetzen und dem Internet. Die grundlegenden Verfahren aus dem Bereich IT Sicherheit und Kryptographie werden auf den Bereich der Kommunikationsnetze übertragen. Hierbei verfolgen wir einen Top-down Ansatz. Beginnend mit der Anwendungsschicht erfolgt eine detaillierte Betrachtung von Prinzipien und Protokollen zur Absicherung von Netzen. Ergänzend zu etablierten Mechanismen werden ausgewählte aktuelle Entwicklungen im Bereich Netzsicherheit erläutert.
Lerninhalte:
- Netzsicherheit: Einführung, Motivation und Herausforderungen
- Grundlagen: Ein Referenzmodell für Netzsicherheit, Sicherheitsstandards für Netze und das Internet, Bedrohungen, Angriffe, Sicherheitsdienste und -mechanismen
- Kryptographische Grundlagen zur Absicherung von Netzen: Symmetrische Kryptographie und deren Anwendung in Netzen, asymmetrische Kryptographie und deren Anwendung in Netzen, unterstützende Mechanismen zur Implementierung von Sicherheitslösungen
- Sicherheit auf der Anwendungschicht
- Sicherheit auf der Transportschicht
- Sicherheit auf der Vermittlungsschicht
- Sicherheit auf der Sicherungsschicht
- Sicherheit auf der Bitübertragungsschit und physische Sicherheit
- Angewandte Netzsicherheit: Firewalls, Intrusion Detection Systeme
- Ausgewählte Themen der Netzsicherheit
Literatur
Charlie Kaufman, Radia Perlman, Mike Speciner: Network Security – Private Communication in a Public World, 2nd Edition, Prentice Hall, 2002, ISBN: 978-0-14-046019-6; weitere ausgewählte Materialien werden auf der Lernplattform verfügbar gemacht.
Voraussetzungen
Grundlagen der IT-Sicherheit, Kryptographie und Kommunikationsnetze
Online-Angebote
Lernplattform: https://seemoo.de/netsec-moodle
Modul: 20-00-0512 Netzsicherheit
Kurs: 20-00-0512-iv Netzsicherheit
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-07-24
* 14x Mi 08:55 - 10:35 (S101/A4)
* 13x Mi 13:30 - 15:10 (S202/C205 - Bosch Hörsaal)
* 11x Do 09:50 - 11:30 (S202/C205 - Bosch Hörsaal)
Lerninhalte
Die integrierte Veranstaltung Netzsicherheit umfasst Sicherheits-Prinzipien und -Praxis in Telekommunikationsnetzen und dem Internet. Die grundlegenden Verfahren aus dem Bereich IT Sicherheit und Kryptographie werden auf den Bereich der Kommunikationsnetze übertragen. Hierbei verfolgen wir einen Top-down Ansatz. Beginnend mit der Anwendungsschicht erfolgt eine detaillierte Betrachtung von Prinzipien und Protokollen zur Absicherung von Netzen. Ergänzend zu etablierten Mechanismen werden ausgewählte aktuelle Entwicklungen im Bereich Netzsicherheit erläutert.
Lerninhalte:
- Netzsicherheit: Einführung, Motivation und Herausforderungen
- Grundlagen: Ein Referenzmodell für Netzsicherheit, Sicherheitsstandards für Netze und das Internet, Bedrohungen, Angriffe, Sicherheitsdienste und -mechanismen
- Kryptographische Grundlagen zur Absicherung von Netzen: Symmetrische Kryptographie und deren Anwendung in Netzen, asymmetrische Kryptographie und deren Anwendung in Netzen, unterstützende Mechanismen zur Implementierung von Sicherheitslösungen
- Sicherheit auf der Anwendungschicht
- Sicherheit auf der Transportschicht
- Sicherheit auf der Vermittlungsschicht
- Sicherheit auf der Sicherungsschicht
- Sicherheit auf der Bitübertragungsschit und physische Sicherheit
- Angewandte Netzsicherheit: Firewalls, Intrusion Detection Systeme
- Ausgewählte Themen der Netzsicherheit
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung haben die Studierenden ein umfassendes Wissen auf dem Gebiet der Netzsicherheit mit dem Schwerpunkt auf Internetsicherheit. Sie können die wichtigsten Grundlagen der IT Sicherheit sowie der Kryptographie auf den Bereich Kommunikationsnetze übertragen und anwenden. Die Studierenden können die wichtigsten Basistechnologien zur Absicherung von Netzen unterscheiden. Sie weisen ein tiefgehendes Verständnis von Sicherheitsmechanismen auf den unterschiedlichen Protokollschichten auf (Anwendungschicht, Transportschicht, Vermittlungsschicht, Sicherungsschicht, physikalische Schicht). Somit sind sie in der Lage, die Charakteristiken und Grundprinzipien des Problemraumes Netzsicherheit detailliert zu erläutern und weisen auf diesem Feld ein fundiertes Wissen in Praxis und Theorie auf. Darüber hinaus können sie aktuelle Entwicklungen im Bereich Netzsicherheit erläutern (z.B. Sicherheit in peer-to-peer Systemen, Sicherheit in mobilen Netzen, etc.). Die Übung vertieft das theoretische Wissen durch Literatur-, Rechen- und praktische Implementierungs-/Anwendungsübungen.
Empfohlene Voraussetzungen
Grundlagen der IT-Sicherheit, Kryptographie und Kommunikationsnetze
Literatur
Charlie Kaufman, Radia Perlman, Mike Speciner: Network Security – Private Communication in a Public World, 2nd Edition, Prentice Hall, 2002, ISBN: 978-0-14-046019-6; weiterhin ausgewählte Buchkapitel und ausgewählte wissenschaftliche Veröffentlichungen
Modul: Netzsicherheit
TUCaN-Nummer
20-00-0512
Titel
Netzsicherheit
Kürzel
Netzsicherheit
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-0512-iv Netzsicherheit
Lehrende
M.Sc. Lucas Becker; Prof. Dr.-Ing. Matthias Hollick; M.Sc. Leon Janzen
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Netzsicherheit
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
Lernplattform: https://seemoo.de/netsec-moodle
Lehrinhalte
Die integrierte Veranstaltung Netzsicherheit umfasst Sicherheits-Prinzipien und -Praxis in Telekommunikationsnetzen und dem Internet. Die grundlegenden Verfahren aus dem Bereich IT Sicherheit und Kryptographie werden auf den Bereich der Kommunikationsnetze übertragen. Hierbei verfolgen wir einen Top-down Ansatz. Beginnend mit der Anwendungsschicht erfolgt eine detaillierte Betrachtung von Prinzipien und Protokollen zur Absicherung von Netzen. Ergänzend zu etablierten Mechanismen werden ausgewählte aktuelle Entwicklungen im Bereich Netzsicherheit erläutert.
Lerninhalte:
- Netzsicherheit: Einführung, Motivation und Herausforderungen
- Grundlagen: Ein Referenzmodell für Netzsicherheit, Sicherheitsstandards für Netze und das Internet, Bedrohungen, Angriffe, Sicherheitsdienste und -mechanismen
- Kryptographische Grundlagen zur Absicherung von Netzen: Symmetrische Kryptographie und deren Anwendung in Netzen, asymmetrische Kryptographie und deren Anwendung in Netzen, unterstützende Mechanismen zur Implementierung von Sicherheitslösungen
- Sicherheit auf der Anwendungschicht
- Sicherheit auf der Transportschicht
- Sicherheit auf der Vermittlungsschicht
- Sicherheit auf der Sicherungsschicht
- Sicherheit auf der Bitübertragungsschit und physische Sicherheit
- Angewandte Netzsicherheit: Firewalls, Intrusion Detection Systeme
- Ausgewählte Themen der Netzsicherheit
Literatur
Charlie Kaufman, Radia Perlman, Mike Speciner: Network Security – Private Communication in a Public World, 2nd Edition, Prentice Hall, 2002, ISBN: 978-0-14-046019-6; weitere ausgewählte Materialien werden auf der Lernplattform verfügbar gemacht.
Voraussetzungen
Grundlagen der IT-Sicherheit, Kryptographie und Kommunikationsnetze
Online-Angebote
Lernplattform: https://seemoo.de/netsec-moodle
03cp HCI Human Computer Interaction Gugenheimer; Krauß
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0535 Human Computer Interaction
Kurs: 20-00-0535-iv Human Computer Interaction
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 13:30 - 15:10 (S202/C120)
Lerninhalte
Die Vorlesung stellt verschiedene grundlegende Konzepte, Modelle und Theorien aus dem Bereich der Human Computer Interaction (HCI) vor. Die Veranstaltung umfasst die folgenden Inhalte:
- Theoretische Grundlagen aus Psychologie und Interaktionsgestaltung als Basis für die Gestaltung von Nutzerschnittstellen
- Überblick über verschiedene Typen von Nutzerschnittstellen
- Command-line interfaces
- Grafische Nutzerschnittstellen, u.a. Mac OS und Windows
- Interaktive Oberflächen, u.a. Tabletops, Multitouch
- Mobile user interfaces, u.a. basierend auf iPhone OS, Android
- Pen-based user interfaces, u.a. elektronische Stifte
- Tangible user interfaces, Organic user interfaces
- Sprachbasierte user interfaces
- Beurteilung, Messung, Bewertung von Nutzerschnittstellen
- Nutzerstudien
- Quantitative Evaluationsmethoden
- Qualitative Evaluationsmethoden
- Nutzerzentrierte Softwareentwicklung
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach der Teilnahme an dieser Lehrveranstaltung haben Studierende
- Verständnis der psychologischen Grundlagen des Designs von Benutzerschnittstellen erworben
- Methoden des user-centric design process kennengelernt
- Überblickswissen über die gängigen UI Konzepte erworben
- Evaluationstechniken kennen gelernt und angewandt
Literatur
Literaturempfehlungen werden kontinuierlich aktualisiert, Beispiele für verwendete Literatur könnten sein:
Ausgewählte Kapitel aus den folgenden Standardwerken:
- Donald Norman: The Design of Everyday Things
- Alan Dix, Janet Finlay, Gregory Abowd and Russel Beale: Human-Computer Interaction
- Jenny Preece , Yvonne Rogers and Helen Sharp: Interaction Design: Beyond Human-Computer Interaction
Modul: Human Computer Interaction
TUCaN-Nummer
20-00-0535
Titel
TK2: Human Computer Interaction
Kürzel
TK2: HCI
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-0535-iv Human Computer Interaction
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Jan Gugenheimer; Dr. rer. pol. Veronika Krauß
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
HCI
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Die Vorlesung stellt verschiedene grundlegende Konzepte, Modelle und Theorien aus dem Bereich der Human Computer Interaction (HCI) vor. Die Veranstaltung umfasst die folgenden Inhalte:
- Theoretische Grundlagen aus Psychologie und Interaktionsgestaltung als Basis für die Gestaltung von Nutzerschnittstellen
- Überblick über verschiedene Typen von Nutzerschnittstellen
- Command-line interfaces
- Grafische Nutzerschnittstellen
- Interaktive Oberflächen (Tabletops, Multitouch, ...)
- Mobile user interfaces
- Pen-based user interfaces (elektronische Stifte)
- Tangible User Interfaces, Organic User Interfaces
- Sprachbasierte User Interfaces
- Augmented und Virtual Reality
- Beurteilung, Messung, Bewertung von Nutzerschnittstellen
- Nutzerstudien
- Quantitative Evaluationsmethoden
- Qualitative Evaluationsmethoden
- Nutzerzentrierte Softwareentwicklung
- Datenvisualisierung
Literatur
Ausgewählte Kapitel aus den folgenden Standardwerken:
- Donald Norman: The Design of Everyday Things
- Alan Dix, Janet Finlay, Gregory Abowd and Russel Beale: Human-Computer Interaction
- Jenny Preece , Yvonne Rogers and Helen Sharp: Interaction Design: Beyond Human-Computer Interaction
Online-Angebote
https://www.tk.informatik.tu-darmstadt.de
Modul: 20-00-0535 Human Computer Interaction
Kurs: 20-00-0535-iv Human Computer Interaction
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 13:30 - 15:10 (S202/C120)
Lerninhalte
Die Vorlesung stellt verschiedene grundlegende Konzepte, Modelle und Theorien aus dem Bereich der Human Computer Interaction (HCI) vor. Die Veranstaltung umfasst die folgenden Inhalte:
- Theoretische Grundlagen aus Psychologie und Interaktionsgestaltung als Basis für die Gestaltung von Nutzerschnittstellen
- Überblick über verschiedene Typen von Nutzerschnittstellen
- Command-line interfaces
- Grafische Nutzerschnittstellen, u.a. Mac OS und Windows
- Interaktive Oberflächen, u.a. Tabletops, Multitouch
- Mobile user interfaces, u.a. basierend auf iPhone OS, Android
- Pen-based user interfaces, u.a. elektronische Stifte
- Tangible user interfaces, Organic user interfaces
- Sprachbasierte user interfaces
- Beurteilung, Messung, Bewertung von Nutzerschnittstellen
- Nutzerstudien
- Quantitative Evaluationsmethoden
- Qualitative Evaluationsmethoden
- Nutzerzentrierte Softwareentwicklung
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach der Teilnahme an dieser Lehrveranstaltung haben Studierende
- Verständnis der psychologischen Grundlagen des Designs von Benutzerschnittstellen erworben
- Methoden des user-centric design process kennengelernt
- Überblickswissen über die gängigen UI Konzepte erworben
- Evaluationstechniken kennen gelernt und angewandt
Literatur
Literaturempfehlungen werden kontinuierlich aktualisiert, Beispiele für verwendete Literatur könnten sein:
Ausgewählte Kapitel aus den folgenden Standardwerken:
- Donald Norman: The Design of Everyday Things
- Alan Dix, Janet Finlay, Gregory Abowd and Russel Beale: Human-Computer Interaction
- Jenny Preece , Yvonne Rogers and Helen Sharp: Interaction Design: Beyond Human-Computer Interaction
Modul: Human Computer Interaction
TUCaN-Nummer
20-00-0535
Titel
TK2: Human Computer Interaction
Kürzel
TK2: HCI
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-0535-iv Human Computer Interaction
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Jan Gugenheimer; Dr. rer. pol. Veronika Krauß
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
HCI
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Die Vorlesung stellt verschiedene grundlegende Konzepte, Modelle und Theorien aus dem Bereich der Human Computer Interaction (HCI) vor. Die Veranstaltung umfasst die folgenden Inhalte:
- Theoretische Grundlagen aus Psychologie und Interaktionsgestaltung als Basis für die Gestaltung von Nutzerschnittstellen
- Überblick über verschiedene Typen von Nutzerschnittstellen
- Command-line interfaces
- Grafische Nutzerschnittstellen
- Interaktive Oberflächen (Tabletops, Multitouch, ...)
- Mobile user interfaces
- Pen-based user interfaces (elektronische Stifte)
- Tangible User Interfaces, Organic User Interfaces
- Sprachbasierte User Interfaces
- Augmented und Virtual Reality
- Beurteilung, Messung, Bewertung von Nutzerschnittstellen
- Nutzerstudien
- Quantitative Evaluationsmethoden
- Qualitative Evaluationsmethoden
- Nutzerzentrierte Softwareentwicklung
- Datenvisualisierung
Literatur
Ausgewählte Kapitel aus den folgenden Standardwerken:
- Donald Norman: The Design of Everyday Things
- Alan Dix, Janet Finlay, Gregory Abowd and Russel Beale: Human-Computer Interaction
- Jenny Preece , Yvonne Rogers and Helen Sharp: Interaction Design: Beyond Human-Computer Interaction
Online-Angebote
https://www.tk.informatik.tu-darmstadt.de
09cp PSMN Projektpraktikum Sichere Mobile Netze Breuer; Hollick
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0553 Projektpraktikum Sichere Mobile Netze
Kurs: 20-00-0553-pp Projektpraktikum Sichere Mobile Netze
Lerninhalte
Das Projektpraktikum Sichere Mobile Netze behandelt die angewandte Softwareentwicklung und Hardware-Software Entwicklung in den Themenbereichen Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mobile Netze und Drahtloser Kommunikation bzw. der Kombination dieser Bereiche. Ziel ist das eigenständige Bearbeiten eines Entwicklungsprojektes im Team.
Lerninhalte:
- Eigenständiges Bearbeiten eines Entwicklungsprojektes im Bereich Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mobile Netze und Drahtloser Kommunikation
- Projektplanung und Projektmanagement
- Rechereche von Lösungsalternativen und Abwägung von Vor-/Nachteilen der Alternativen
- Konzipieren einer Softwarearchitektur bzw. kombinierten Hardware-Software Architektur
- Entwerfen eines auf die Zielplattform angepassten Hardware-/Softwaredesigns
- Prototypische Umsetzung auf der ausgewählten Zielplattform
- Evaluation des Gesamtsystems in Bezug auf verschiedene Gütemaße
- Dokumentation der erstellten Lösung sowie ausführliche Dokumentation des Projektmanagements
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung besitzen die Studierenden die Fähigkeit komplexe Problemstellungen im Bereich Sichere Mobile Netze softwaretechnisch zu lösen. Die Studierenden können hierzu eigenständig ein Projekt definieren, verwalten und durchführen. Die Studierenden haben Kenntnisse im Entwurf/der Umsetzung komplexer Protokolle bzw. Anwendungen in einem/mehreren der Bereiche Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mobile Netze und Drahtloser Kommunikation erlangt. Die Studierenden sind in der Lage die gewählten Protokolle und Anwendungen zu implementieren, zu testen und deren Funktionsfähigkeit und Leistungsfähigkeit zu evaluieren. Sie sind in der Lage die Projektplanung und -verwaltung sowie die erstellten Softwareartefakte verständlich zu dokumentieren und die erzielten Projektfortschritten und -ergebnissen verständlich zu präsentieren.
Empfohlene Voraussetzungen
Erfolgreiche Teilnahme an einer Integrierten Veranstaltung des Fachgebiets SEEMOO
Literatur
Themenspezifisch ausgewählte, aktuelle wissenschaftliche Veröffentlichungen
Modul: Projektpraktikum Sichere Mobile Netze
TUCaN-Nummer
20-00-0553
Titel
Projektpraktikum Sichere Mobile Netze
Kürzel
Sichere Mobile Netze
Lehrveranstaltungsart
Projektpraktikum
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-0553-pp Projektpraktikum Sichere Mobile Netze
Lehrende
M.Sc. David Noel Breuer; Prof. Dr.-Ing. Matthias Hollick
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Projektpraktikum Sic
Semesterwochenstunden
6
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
Lernplattform: https://seemoo.de/lab-project-moodle
Lehrinhalte
Das Projektpraktikum Sichere Mobile Netze behandelt die angewandte Softwareentwicklung und Hardware-Software Entwicklung in den Themenbereichen Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mobile Netze und Drahtloser Kommunikation bzw. der Kombination dieser Bereiche. Ziel ist das eigenständige Bearbeiten eines Entwicklungsprojektes im Team.
Die Themen des Projektpraktikums speisen sich aus den aktuellen Forschungsthemen der Arbeitsgruppe SEEMOO.
Die angebotenen Themen werden in der Kick-Off Veranstaltung vorgestellt und im Anschluss nach Präferenzen vergeben. Weitere Details werden im Moodle Kurs bekanntgegeben.
Lerninhalte:
- Eigenständiges Bearbeiten eines Entwicklungsprojektes im Bereich Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mobile Netze und Drahtloser Kommunikation
- Projektplanung und Projektmanagement
- Rechereche von Lösungsalternativen und Abwägung von Vor-/Nachteilen der Alternativen
- Konzipieren einer Softwarearchitektur bzw. kombinierten Hardware-Software Architektur
- Entwerfen eines auf die Zielplattform angepassten Hardware-/Softwaredesigns
- Prototypische Umsetzung auf der ausgewählten Zielplattform
- Evaluation des Gesamtsystems in Bezug auf verschiedene Gütemaße
- Dokumentation der erstellten Lösung sowie ausführliche Dokumentation des Projektmanagements
Literatur
Themenspezifisch ausgewählte, aktuelle wissenschaftliche Veröffentlichungen werden im Kurs verfügbar gemacht.
Voraussetzungen
Erfolgreiche Teilnahme an einer Integrierten Veranstaltung des Fachgebiets SEEMOO
Online-Angebote
Lernplattform: https://seemoo.de/lab-project-moodle
Modul: 20-00-0553 Projektpraktikum Sichere Mobile Netze
Kurs: 20-00-0553-pp Projektpraktikum Sichere Mobile Netze
Lerninhalte
Das Projektpraktikum Sichere Mobile Netze behandelt die angewandte Softwareentwicklung und Hardware-Software Entwicklung in den Themenbereichen Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mobile Netze und Drahtloser Kommunikation bzw. der Kombination dieser Bereiche. Ziel ist das eigenständige Bearbeiten eines Entwicklungsprojektes im Team.
Lerninhalte:
- Eigenständiges Bearbeiten eines Entwicklungsprojektes im Bereich Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mobile Netze und Drahtloser Kommunikation
- Projektplanung und Projektmanagement
- Rechereche von Lösungsalternativen und Abwägung von Vor-/Nachteilen der Alternativen
- Konzipieren einer Softwarearchitektur bzw. kombinierten Hardware-Software Architektur
- Entwerfen eines auf die Zielplattform angepassten Hardware-/Softwaredesigns
- Prototypische Umsetzung auf der ausgewählten Zielplattform
- Evaluation des Gesamtsystems in Bezug auf verschiedene Gütemaße
- Dokumentation der erstellten Lösung sowie ausführliche Dokumentation des Projektmanagements
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung besitzen die Studierenden die Fähigkeit komplexe Problemstellungen im Bereich Sichere Mobile Netze softwaretechnisch zu lösen. Die Studierenden können hierzu eigenständig ein Projekt definieren, verwalten und durchführen. Die Studierenden haben Kenntnisse im Entwurf/der Umsetzung komplexer Protokolle bzw. Anwendungen in einem/mehreren der Bereiche Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mobile Netze und Drahtloser Kommunikation erlangt. Die Studierenden sind in der Lage die gewählten Protokolle und Anwendungen zu implementieren, zu testen und deren Funktionsfähigkeit und Leistungsfähigkeit zu evaluieren. Sie sind in der Lage die Projektplanung und -verwaltung sowie die erstellten Softwareartefakte verständlich zu dokumentieren und die erzielten Projektfortschritten und -ergebnissen verständlich zu präsentieren.
Empfohlene Voraussetzungen
Erfolgreiche Teilnahme an einer Integrierten Veranstaltung des Fachgebiets SEEMOO
Literatur
Themenspezifisch ausgewählte, aktuelle wissenschaftliche Veröffentlichungen
Modul: Projektpraktikum Sichere Mobile Netze
TUCaN-Nummer
20-00-0553
Titel
Projektpraktikum Sichere Mobile Netze
Kürzel
Sichere Mobile Netze
Lehrveranstaltungsart
Projektpraktikum
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-0553-pp Projektpraktikum Sichere Mobile Netze
Lehrende
M.Sc. David Noel Breuer; Prof. Dr.-Ing. Matthias Hollick
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Projektpraktikum Sic
Semesterwochenstunden
6
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
Lernplattform: https://seemoo.de/lab-project-moodle
Lehrinhalte
Das Projektpraktikum Sichere Mobile Netze behandelt die angewandte Softwareentwicklung und Hardware-Software Entwicklung in den Themenbereichen Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mobile Netze und Drahtloser Kommunikation bzw. der Kombination dieser Bereiche. Ziel ist das eigenständige Bearbeiten eines Entwicklungsprojektes im Team.
Die Themen des Projektpraktikums speisen sich aus den aktuellen Forschungsthemen der Arbeitsgruppe SEEMOO.
Die angebotenen Themen werden in der Kick-Off Veranstaltung vorgestellt und im Anschluss nach Präferenzen vergeben. Weitere Details werden im Moodle Kurs bekanntgegeben.
Lerninhalte:
- Eigenständiges Bearbeiten eines Entwicklungsprojektes im Bereich Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mobile Netze und Drahtloser Kommunikation
- Projektplanung und Projektmanagement
- Rechereche von Lösungsalternativen und Abwägung von Vor-/Nachteilen der Alternativen
- Konzipieren einer Softwarearchitektur bzw. kombinierten Hardware-Software Architektur
- Entwerfen eines auf die Zielplattform angepassten Hardware-/Softwaredesigns
- Prototypische Umsetzung auf der ausgewählten Zielplattform
- Evaluation des Gesamtsystems in Bezug auf verschiedene Gütemaße
- Dokumentation der erstellten Lösung sowie ausführliche Dokumentation des Projektmanagements
Literatur
Themenspezifisch ausgewählte, aktuelle wissenschaftliche Veröffentlichungen werden im Kurs verfügbar gemacht.
Voraussetzungen
Erfolgreiche Teilnahme an einer Integrierten Veranstaltung des Fachgebiets SEEMOO
Online-Angebote
Lernplattform: https://seemoo.de/lab-project-moodle
06cp ESS Embedded System Security Sadeghi
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0581 Embedded System Security
Kurs: 20-00-0581-iv Embedded System Security
Termine zwischen 2025-04-25 und 2025-07-25
* 14x Fr 11:40 - 13:20 (S103/23)
* 7x Fr 13:30 - 14:20 (S103/23)
Lerninhalte
Trusted Computing
- Authentifiziertes Booten
- Binding und Sealing
- Messen der Plattform-Integrität und Attestierung
- Direct Anonymous Attestation
- Trusted Platform Modules (TPM/MTM)
- On-board Credentials
Mobile Sicherheit mit Fokus auf Smartphones
- Sicherheitsarchitekturen
- Ausgewählte Zugriffsmodelle
- Kontext-basierte Sicherheitsrichtlinien
- Ausgewählte moderne Angriffstechniken
Hardware-basierte Kryptographie
- Sichere Berechnungen basierend auf Hardware
- Einführung in Physikalisch Unklonbare Funktionen (PUFs)
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Durch die erfolgreiche Teilnahme an dieser Veranstaltung erwerben Studenten detailliertes Wissen über ausgewählte Aspekte der eingebetteten Systemsicherheit (Hardware- und Software-basiert).
Empfohlene Voraussetzungen
Grundlagen der Kryptographie
Literatur
- Challener, David, VanDoorn, Leendert, Safford, David, Yoder, Kent, Catherman, Ryan ""A Practical Guide to Trusted Computing"", IBM Press, 2007
- Smith, Sean W. ""Trusted Computing Platforms: Design and Applications"", Springer Verlag, 2005
Modul: Embedded System Security
TUCaN-Nummer
20-00-0581
Titel
Embedded System Security
Kürzel
Embedded System Secu
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0581-iv Embedded System Security
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Ahmad-Reza Sadeghi
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Embedded System Secu
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
https://moodle.informatik.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=1746
Lehrinhalte
Trusted Computing
- Authentifiziertes Booten
- Binding und Sealing
- Messen der Plattform-Integrität und Attestierung
- Direct Anonymous Attestation
- On-board Credentials
Mobile Sicherheit mit Fokus auf Smartphones
- Sicherheitsarchitekturen
- Ausgewählte Zugriffsmodelle
- Kontext-basierte Sicherheitsrichtlinien
- Ausgewählte moderne Angriffstechniken
Hardware-basierte Kryptographie
- Sichere Berechnungen basierend auf Hardware
- Einführung in Physikalisch Unklonbare Funktionen (PUFs)
Literatur
- Challener, David, VanDoorn, Leendert, Safford, David, Yoder, Kent, Catherman, Ryan ""A Practical Guide to Trusted Computing"", IBM Press, 2007
- Smith, Sean W. ""Trusted Computing Platforms: Design and Applications"", Springer Verlag, 2005
Voraussetzungen
Grundlagen der Kryptographie
Modul: 20-00-0581 Embedded System Security
Kurs: 20-00-0581-iv Embedded System Security
Termine zwischen 2025-04-25 und 2025-07-25
* 14x Fr 11:40 - 13:20 (S103/23)
* 7x Fr 13:30 - 14:20 (S103/23)
Lerninhalte
Trusted Computing
- Authentifiziertes Booten
- Binding und Sealing
- Messen der Plattform-Integrität und Attestierung
- Direct Anonymous Attestation
- Trusted Platform Modules (TPM/MTM)
- On-board Credentials
Mobile Sicherheit mit Fokus auf Smartphones
- Sicherheitsarchitekturen
- Ausgewählte Zugriffsmodelle
- Kontext-basierte Sicherheitsrichtlinien
- Ausgewählte moderne Angriffstechniken
Hardware-basierte Kryptographie
- Sichere Berechnungen basierend auf Hardware
- Einführung in Physikalisch Unklonbare Funktionen (PUFs)
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Durch die erfolgreiche Teilnahme an dieser Veranstaltung erwerben Studenten detailliertes Wissen über ausgewählte Aspekte der eingebetteten Systemsicherheit (Hardware- und Software-basiert).
Empfohlene Voraussetzungen
Grundlagen der Kryptographie
Literatur
- Challener, David, VanDoorn, Leendert, Safford, David, Yoder, Kent, Catherman, Ryan ""A Practical Guide to Trusted Computing"", IBM Press, 2007
- Smith, Sean W. ""Trusted Computing Platforms: Design and Applications"", Springer Verlag, 2005
Modul: Embedded System Security
TUCaN-Nummer
20-00-0581
Titel
Embedded System Security
Kürzel
Embedded System Secu
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0581-iv Embedded System Security
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Ahmad-Reza Sadeghi
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Embedded System Secu
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
https://moodle.informatik.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=1746
Lehrinhalte
Trusted Computing
- Authentifiziertes Booten
- Binding und Sealing
- Messen der Plattform-Integrität und Attestierung
- Direct Anonymous Attestation
- On-board Credentials
Mobile Sicherheit mit Fokus auf Smartphones
- Sicherheitsarchitekturen
- Ausgewählte Zugriffsmodelle
- Kontext-basierte Sicherheitsrichtlinien
- Ausgewählte moderne Angriffstechniken
Hardware-basierte Kryptographie
- Sichere Berechnungen basierend auf Hardware
- Einführung in Physikalisch Unklonbare Funktionen (PUFs)
Literatur
- Challener, David, VanDoorn, Leendert, Safford, David, Yoder, Kent, Catherman, Ryan ""A Practical Guide to Trusted Computing"", IBM Press, 2007
- Smith, Sean W. ""Trusted Computing Platforms: Design and Applications"", Springer Verlag, 2005
Voraussetzungen
Grundlagen der Kryptographie
03cp SMS Sichere Mobile Systeme Hollick
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0583 Sichere Mobile Systeme
Kurs: 20-00-0583-vl Sichere Mobile Systeme
Termine zwischen 2025-04-24 und 2025-07-24
* 11x Do 11:40 - 13:20 (S103/23)
Lerninhalte
Die integrierte Veranstaltung Sichere Mobile Systeme befasst sich mit Fragen zur Sicherheit in drahtlosen und Mobilen Netzen und Kommunikationssystemen. Grundlagen der Thematik werden durch aktuelle Forschungsthemen ergänzt.
Lerninhalte:
- Sicherheitsbetrachtung und Modellierung von Bedrohungen bei mobilen und drahtlosen Systemen
- Ausgewählte Angriffe und Sicherheitsmechanismen spezifisch für mobile und drahtlosen Systeme
- Sicherheit in drahtlosen Sensornetzen
- Sicherheit in drahtlosen Mesh-Netzen
- Bedrohungen und Schutz der Privatsphäre in mobilen und drahtlosen Systemen
- Sicherheit in zellularen Netzen (GSM, UMTS, LTE)
- Sicherheit auf der Bitübertragungsschicht
- Ausgewählte Forschungsthemen in mobilen und drahtlosen Systemen
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung besitzen die Studierenden ein spezialiertes Wissen auf dem Gebiet der Sicherheit in mobilen, verteilten, drahtlosen Netzen mit dem Schwerpunkt auf Internetsicherheit. Sie können die wichtigsten Grundlagen der IT Sicherheit, der Kryptographie sowie der Netzsicherheit in klassischen Netzen auf mobile Systeme übertragen und anwenden.
Die Studierenden weisen ein tiefgehendes Verständnis von Sicherheitsmechanismen auf den unterschiedlichen Protokollschichten auf (Anwendungschicht, Transportschicht, Vermittlungsschicht, Sicherungsschicht, physikalische Schicht). Somit sind sie in der Lage, die Charakteristiken und Grundprinzipien des Problemraumes zu erfassen und weisen auf dem Feld sicherer mobiler Systeme ein fundiertes Wissen in Praxis und Theorie auf.
Empfohlene Voraussetzungen
Grundlagen der Netzsicherheit und der Mobilen Netze
Literatur
Levente Buttyan, Jean-Pierre Hubaux: Security and Cooperation in Wireless Networks, Cambridge University Press, 2008, ISBN: 978-0-521-87371-0 (book is available online for download).
Ausgewählte Buchkapitel und ausgewählte wissenschaftliche Veröffentlichungen.
Modul: Sichere Mobile Systeme
TUCaN-Nummer
20-00-0583
Titel
Sichere Mobile Systeme
Kürzel
Sichere Mobile Syste
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-0583-vl Sichere Mobile Systeme
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Matthias Hollick
Veranstaltungsart
Vorlesung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Sichere Mobile Syste
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
Lernplattform: https://www.seemoo.tu-darmstadt.de/teaching/semosy/
Lehrinhalte
Die Vorlesung Sichere Mobile Systeme befasst sich mit Fragen zur Sicherheit in drahtlosen und Mobilen Netzen und Kommunikationssystemen. Grundlagen der Thematik werden durch aktuelle Forschungsthemen ergänzt.
Lerninhalte:
- Sicherheitsbetrachtung und Modellierung von Bedrohungen bei mobilen und drahtlosen Systemen
- Ausgewählte Angriffe und Sicherheitsmechanismen spezifisch für mobile und drahtlosen Systeme
- Sicherheit in drahtlosen Sensornetzen
- Sicherheit in drahtlosen Mesh-Netzen
- Bedrohungen und Schutz der Privatsphäre in mobilen und drahtlosen Systemen
- Sicherheit in zellularen Netzen (GSM, UMTS, LTE)
- Etablierung von Vertrauen
- Ausgewählte Forschungsthemen in mobilen und drahtlosen Systemen
Literatur
Levente Buttyan, Jean-Pierre Hubaux: Security and Cooperation in Wireless Networks, Cambridge University Press, 2008, ISBN: 978-0-521-87371-0 (Buch ist online verfügbar).
Ausgewählte Buchkapitel und ausgewählte wissenschaftliche Veröffentlichungen werden zur Verfügung gestellt.
Voraussetzungen
Grundlagen der Netzsicherheit und der Mobilen Netze
Online-Angebote
https://www.seemoo.tu-darmstadt.de/teaching/semosy/
Modul: 20-00-0583 Sichere Mobile Systeme
Kurs: 20-00-0583-vl Sichere Mobile Systeme
Termine zwischen 2025-04-24 und 2025-07-24
* 11x Do 11:40 - 13:20 (S103/23)
Lerninhalte
Die integrierte Veranstaltung Sichere Mobile Systeme befasst sich mit Fragen zur Sicherheit in drahtlosen und Mobilen Netzen und Kommunikationssystemen. Grundlagen der Thematik werden durch aktuelle Forschungsthemen ergänzt.
Lerninhalte:
- Sicherheitsbetrachtung und Modellierung von Bedrohungen bei mobilen und drahtlosen Systemen
- Ausgewählte Angriffe und Sicherheitsmechanismen spezifisch für mobile und drahtlosen Systeme
- Sicherheit in drahtlosen Sensornetzen
- Sicherheit in drahtlosen Mesh-Netzen
- Bedrohungen und Schutz der Privatsphäre in mobilen und drahtlosen Systemen
- Sicherheit in zellularen Netzen (GSM, UMTS, LTE)
- Sicherheit auf der Bitübertragungsschicht
- Ausgewählte Forschungsthemen in mobilen und drahtlosen Systemen
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung besitzen die Studierenden ein spezialiertes Wissen auf dem Gebiet der Sicherheit in mobilen, verteilten, drahtlosen Netzen mit dem Schwerpunkt auf Internetsicherheit. Sie können die wichtigsten Grundlagen der IT Sicherheit, der Kryptographie sowie der Netzsicherheit in klassischen Netzen auf mobile Systeme übertragen und anwenden.
Die Studierenden weisen ein tiefgehendes Verständnis von Sicherheitsmechanismen auf den unterschiedlichen Protokollschichten auf (Anwendungschicht, Transportschicht, Vermittlungsschicht, Sicherungsschicht, physikalische Schicht). Somit sind sie in der Lage, die Charakteristiken und Grundprinzipien des Problemraumes zu erfassen und weisen auf dem Feld sicherer mobiler Systeme ein fundiertes Wissen in Praxis und Theorie auf.
Empfohlene Voraussetzungen
Grundlagen der Netzsicherheit und der Mobilen Netze
Literatur
Levente Buttyan, Jean-Pierre Hubaux: Security and Cooperation in Wireless Networks, Cambridge University Press, 2008, ISBN: 978-0-521-87371-0 (book is available online for download).
Ausgewählte Buchkapitel und ausgewählte wissenschaftliche Veröffentlichungen.
Modul: Sichere Mobile Systeme
TUCaN-Nummer
20-00-0583
Titel
Sichere Mobile Systeme
Kürzel
Sichere Mobile Syste
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-0583-vl Sichere Mobile Systeme
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Matthias Hollick
Veranstaltungsart
Vorlesung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Sichere Mobile Syste
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
Lernplattform: https://www.seemoo.tu-darmstadt.de/teaching/semosy/
Lehrinhalte
Die Vorlesung Sichere Mobile Systeme befasst sich mit Fragen zur Sicherheit in drahtlosen und Mobilen Netzen und Kommunikationssystemen. Grundlagen der Thematik werden durch aktuelle Forschungsthemen ergänzt.
Lerninhalte:
- Sicherheitsbetrachtung und Modellierung von Bedrohungen bei mobilen und drahtlosen Systemen
- Ausgewählte Angriffe und Sicherheitsmechanismen spezifisch für mobile und drahtlosen Systeme
- Sicherheit in drahtlosen Sensornetzen
- Sicherheit in drahtlosen Mesh-Netzen
- Bedrohungen und Schutz der Privatsphäre in mobilen und drahtlosen Systemen
- Sicherheit in zellularen Netzen (GSM, UMTS, LTE)
- Etablierung von Vertrauen
- Ausgewählte Forschungsthemen in mobilen und drahtlosen Systemen
Literatur
Levente Buttyan, Jean-Pierre Hubaux: Security and Cooperation in Wireless Networks, Cambridge University Press, 2008, ISBN: 978-0-521-87371-0 (Buch ist online verfügbar).
Ausgewählte Buchkapitel und ausgewählte wissenschaftliche Veröffentlichungen werden zur Verfügung gestellt.
Voraussetzungen
Grundlagen der Netzsicherheit und der Mobilen Netze
Online-Angebote
https://www.seemoo.tu-darmstadt.de/teaching/semosy/
06cp AB Automatisches Beweisen Hähnle
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0660 Automatisches Beweisen
Kurs: 20-00-0660-iv Automatisches Beweisen
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-07-23
* 13x Mi 11:40 - 13:20 (S202/C120)
* 14x Fr 11:40 - 13:20 (Übungsstunde)
Lerninhalte
- Theoretische Grundlagen der im automatischen Beweisen verwendeten Kalküle für Logik erster Stufe
- Korrektheits- und Vollständigkeitsbeweise
- Algorithmen und Datenstrukturen, die in automatischen Beweisern für Logik erster Stufe eingesetzt werden
- Vergleich verschiedener Ansätze im automatischen Beweisen
- Grundlagen moderner SAT- und SMT-Lösungswerkzeuge
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Die erfolgreiche Teilnahme an der Lehrveranstaltung versetzt die Studierenden in die Lage, die wichtigsten modernen automatische Beweisverfahren im Detail zu verstehen, ihre Vor- und Nachteile zu beurteilen und in der Praxis anzuwenden.
Empfohlene Voraussetzungen
Stark empfohlen wird die Teilnahme an der Vorlesung “Aussagen- und Prädikatenlogik” oder vergleichbarer Module. Ansonsten genügt eine gewisse mathematische Reife.
Literatur
Robinson, Voronkov: Handbook of Automated Reasoning, 2 vols., North-Holland
Modul: Automatisches Beweisen
TUCaN-Nummer
20-00-0660
Titel
Automatisches Beweisen
Kürzel
Automatisches Beweis
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-0660-iv Automatisches Beweisen
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Reiner Hähnle
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Automatisches Beweis
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
Die Kurswebseite ist unter
https://moodle.informatik.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=1718
erreichbar. Alle Informationen werden rechtzeitig vor der ersten Vorlesung auf der Moodlewebsite bekannt gegeben.
Lehrinhalte
- Theoretische Grundlagen der im automatischen Beweisen verwendeten Kalküle für Logik erster Stufe
- Korrektheits- und Vollständigkeitsbeweise
- Algorithmen und Datenstrukturen, die in automatischen Beweisern für Logik erster Stufe eingesetzt werden
- Vergleich verschiedener Ansätze im automatischen Beweisen
- Grundlagen moderner SAT- und SMT-Lösungswerkzeuge
Literatur
Robinson, Voronkov: Handbook of Automated Reasoning, 2 vols., North-Holland
Voraussetzungen
Stark empfohlen wird die Teilnahme an der Vorlesung “Aussagen- und Prädikatenlogik” oder vergleichbarer Module. Ansonsten genügt eine gewisse mathematische Reife.
Online-Angebote
Die Kurswebseite ist unter
https://moodle.informatik.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=1718
erreichbar.
Alle Informationen werden rechtzeitig vor der ersten Vorlesung auf der Moodlewebsite bekannt gegeben.
Modul: 20-00-0660 Automatisches Beweisen
Kurs: 20-00-0660-iv Automatisches Beweisen
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-07-23
* 13x Mi 11:40 - 13:20 (S202/C120)
* 14x Fr 11:40 - 13:20 (Übungsstunde)
Lerninhalte
- Theoretische Grundlagen der im automatischen Beweisen verwendeten Kalküle für Logik erster Stufe
- Korrektheits- und Vollständigkeitsbeweise
- Algorithmen und Datenstrukturen, die in automatischen Beweisern für Logik erster Stufe eingesetzt werden
- Vergleich verschiedener Ansätze im automatischen Beweisen
- Grundlagen moderner SAT- und SMT-Lösungswerkzeuge
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Die erfolgreiche Teilnahme an der Lehrveranstaltung versetzt die Studierenden in die Lage, die wichtigsten modernen automatische Beweisverfahren im Detail zu verstehen, ihre Vor- und Nachteile zu beurteilen und in der Praxis anzuwenden.
Empfohlene Voraussetzungen
Stark empfohlen wird die Teilnahme an der Vorlesung “Aussagen- und Prädikatenlogik” oder vergleichbarer Module. Ansonsten genügt eine gewisse mathematische Reife.
Literatur
Robinson, Voronkov: Handbook of Automated Reasoning, 2 vols., North-Holland
Modul: Automatisches Beweisen
TUCaN-Nummer
20-00-0660
Titel
Automatisches Beweisen
Kürzel
Automatisches Beweis
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-0660-iv Automatisches Beweisen
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Reiner Hähnle
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Automatisches Beweis
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
Die Kurswebseite ist unter
https://moodle.informatik.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=1718
erreichbar. Alle Informationen werden rechtzeitig vor der ersten Vorlesung auf der Moodlewebsite bekannt gegeben.
Lehrinhalte
- Theoretische Grundlagen der im automatischen Beweisen verwendeten Kalküle für Logik erster Stufe
- Korrektheits- und Vollständigkeitsbeweise
- Algorithmen und Datenstrukturen, die in automatischen Beweisern für Logik erster Stufe eingesetzt werden
- Vergleich verschiedener Ansätze im automatischen Beweisen
- Grundlagen moderner SAT- und SMT-Lösungswerkzeuge
Literatur
Robinson, Voronkov: Handbook of Automated Reasoning, 2 vols., North-Holland
Voraussetzungen
Stark empfohlen wird die Teilnahme an der Vorlesung “Aussagen- und Prädikatenlogik” oder vergleichbarer Module. Ansonsten genügt eine gewisse mathematische Reife.
Online-Angebote
Die Kurswebseite ist unter
https://moodle.informatik.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=1718
erreichbar.
Alle Informationen werden rechtzeitig vor der ersten Vorlesung auf der Moodlewebsite bekannt gegeben.
06cp FK Forschungsorientierte Kryptographie Fischlin
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0680 Forschungsorientierte Kryptographie
Kurs: 20-00-0680-iv Forschungsorientierte Kryptographie
Lerninhalte
Aktuelle Arbeiten aus dem Gebiet der Kryptographie und Komplexitätstheorie verstehen und neue Forschungsansätze herausarbeiten.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Durch eine erfolgreiche Teilnahme am Kurs werden die Teilnehmer in die Lage versetzt, wissenschaftliche Arbeiten weitgehend selbstständig zu lesen und wichtige Details einer Arbeitzu erkennen. Sie können dieArbeiten anderer präsentieren und neue Forschungsfragen ableiten..
Empfohlene Voraussetzungen
Einführung in die Kryptgraphie, Kryptoplexität
Literatur
- Arora, Barak: Computational Complexity: A Modern Approach, 2007 (auch online erhältlich).
- Balcazar, Diaz, Gabarro; Structural Complexity I und II, 1995 (nicht mehr als Hardcover verfügbar)
- Katz, Lindell: Introduction to Modern Cryptography, 2007
- Goldreich: Foundations of Cryptography, Volume I und II, 2001 und 2004 (als Online-Variante erhältlich)
- Goldreich: Computational Complexity: A Conceptual Approach, 2006 (als Online-Variante erhältlich)
Modul: Forschungsorientierte Kryptographie
TUCaN-Nummer
20-00-0680
Titel
Forschungsorientierte Kryptographie
Kürzel
Forschungs-Krypto
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-0680-iv Forschungsorientierte Kryptographie
Lehrende
Prof. Dr. phil. nat. Marc Fischlin
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Forschungs-Krypto
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Aktuelle Arbeiten aus dem Gebiet der Kryptographie und Komplexitätstheorie verstehen und neue Forschungsansätze herausarbeiten.
Literatur
Allgemeine Literatur zur Kryptographie:
- Arora, Barak: Computational Complexity: A Modern Approach, 2007 (auch online erhältlich).
- Balcazar, Diaz, Gabarro; Structural Complexity I und II, 1995 (nicht mehr als Hardcover verfügbar)
- Katz, Lindell: Introduction to Modern Cryptography, 2007
- Goldreich: Foundations of Cryptography, Volume I und II, 2001 und 2004 (als Online-Variante erhältlich)
- Goldreich: Computational Complexity: A Conceptual Approach, 2006 (als Online-Variante erhältlich)
Voraussetzungen
Dringend empfohlen: "Einführung in die Kryptgraphie" und ein weiterführender Kurs wie "Kryptoplexität" oder "Kryptographie in der Praxis"
Modul: 20-00-0680 Forschungsorientierte Kryptographie
Kurs: 20-00-0680-iv Forschungsorientierte Kryptographie
Lerninhalte
Aktuelle Arbeiten aus dem Gebiet der Kryptographie und Komplexitätstheorie verstehen und neue Forschungsansätze herausarbeiten.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Durch eine erfolgreiche Teilnahme am Kurs werden die Teilnehmer in die Lage versetzt, wissenschaftliche Arbeiten weitgehend selbstständig zu lesen und wichtige Details einer Arbeitzu erkennen. Sie können dieArbeiten anderer präsentieren und neue Forschungsfragen ableiten..
Empfohlene Voraussetzungen
Einführung in die Kryptgraphie, Kryptoplexität
Literatur
- Arora, Barak: Computational Complexity: A Modern Approach, 2007 (auch online erhältlich).
- Balcazar, Diaz, Gabarro; Structural Complexity I und II, 1995 (nicht mehr als Hardcover verfügbar)
- Katz, Lindell: Introduction to Modern Cryptography, 2007
- Goldreich: Foundations of Cryptography, Volume I und II, 2001 und 2004 (als Online-Variante erhältlich)
- Goldreich: Computational Complexity: A Conceptual Approach, 2006 (als Online-Variante erhältlich)
Modul: Forschungsorientierte Kryptographie
TUCaN-Nummer
20-00-0680
Titel
Forschungsorientierte Kryptographie
Kürzel
Forschungs-Krypto
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-0680-iv Forschungsorientierte Kryptographie
Lehrende
Prof. Dr. phil. nat. Marc Fischlin
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Forschungs-Krypto
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Aktuelle Arbeiten aus dem Gebiet der Kryptographie und Komplexitätstheorie verstehen und neue Forschungsansätze herausarbeiten.
Literatur
Allgemeine Literatur zur Kryptographie:
- Arora, Barak: Computational Complexity: A Modern Approach, 2007 (auch online erhältlich).
- Balcazar, Diaz, Gabarro; Structural Complexity I und II, 1995 (nicht mehr als Hardcover verfügbar)
- Katz, Lindell: Introduction to Modern Cryptography, 2007
- Goldreich: Foundations of Cryptography, Volume I und II, 2001 und 2004 (als Online-Variante erhältlich)
- Goldreich: Computational Complexity: A Conceptual Approach, 2006 (als Online-Variante erhältlich)
Voraussetzungen
Dringend empfohlen: "Einführung in die Kryptgraphie" und ein weiterführender Kurs wie "Kryptoplexität" oder "Kryptographie in der Praxis"
06cp PBSA Physikalisch-basierte Simulation und Animation Weber
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0682 Physikalisch-basierte Simulation und Animation
Kurs: 20-00-0682-iv Physikalisch-basierte Simulation und Animation
Termine zwischen 2025-04-25 und 2025-07-25
* 14x Mi 09:50 - 11:30 (Übungsstunde)
* 14x Fr 11:40 - 13:20 (S101/A04)
Lerninhalte
- Grundlagen der physikalisch-basierten Simulation und Animation
- Bewegungsgleichungen und Modellierung von Starrkörpern, Masse-Feder-Systemen, deformierbaren Körper und Fluiden
- Approximative numerische Methoden zur effizienten Lösung von gewöhnlichen und partiellen Differentialgleichungen
- Methoden zur Parallelisierung physikalisch-basierter Simulationen
- Kollisionserkennung und Behandlung
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nachdem Studierende das Modul erfolgreich abgeschlossen haben, können sie
- Anforderungen an Methoden von physikalisch-basierten Simulationen für die Computeranimation beschreiben
- Konzepte der physikalisch-basierten Simulationen anwenden
- Gelernte Konzepte auf andere Simulationsanwendungen übertragen
- Die Eignung von Algorithmen und numerischen Methoden für die physikalisch-basierte Simulation einschätzen
- Offene Forschungsfragestellungen in der physikalisch-basierten Simulation und Animation beschreiben
Empfohlene Voraussetzungen
Grundlegende Kenntnisse von Numerik, Algorithmen und Datenstrukturen, Computergraphik
Modul: Physikalisch-basierte Simulation und Animation
TUCaN-Nummer
20-00-0682
Titel
Physikalisch-basierte Simulation und Animation
Kürzel
PBSA
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0682-iv Physikalisch-basierte Simulation und Animation
Lehrende
Dr.-Ing. Daniel Weber
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PBSA
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
- Grundlagen der physikalisch-basierten Simulation und Animation
- Bewegungsgleichungen und Modellierung von Starrkörpern, Masse-Feder-Systemen, deformierbaren Körper und Fluiden
- Approximative numerische Methoden zur effizienten Lösung von gewöhnlichen und partiellen Differentialgleichungen
- Methoden zur Parallelisierung physikalisch-basierter Simulationen
- Kollisionserkennung und Behandlung
Voraussetzungen
Grundlegende Kenntnisse von Numerik, Algorithmen und Datenstrukturen, Computergraphik
Online-Angebote
moodle
Modul: 20-00-0682 Physikalisch-basierte Simulation und Animation
Kurs: 20-00-0682-iv Physikalisch-basierte Simulation und Animation
Termine zwischen 2025-04-25 und 2025-07-25
* 14x Mi 09:50 - 11:30 (Übungsstunde)
* 14x Fr 11:40 - 13:20 (S101/A04)
Lerninhalte
- Grundlagen der physikalisch-basierten Simulation und Animation
- Bewegungsgleichungen und Modellierung von Starrkörpern, Masse-Feder-Systemen, deformierbaren Körper und Fluiden
- Approximative numerische Methoden zur effizienten Lösung von gewöhnlichen und partiellen Differentialgleichungen
- Methoden zur Parallelisierung physikalisch-basierter Simulationen
- Kollisionserkennung und Behandlung
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nachdem Studierende das Modul erfolgreich abgeschlossen haben, können sie
- Anforderungen an Methoden von physikalisch-basierten Simulationen für die Computeranimation beschreiben
- Konzepte der physikalisch-basierten Simulationen anwenden
- Gelernte Konzepte auf andere Simulationsanwendungen übertragen
- Die Eignung von Algorithmen und numerischen Methoden für die physikalisch-basierte Simulation einschätzen
- Offene Forschungsfragestellungen in der physikalisch-basierten Simulation und Animation beschreiben
Empfohlene Voraussetzungen
Grundlegende Kenntnisse von Numerik, Algorithmen und Datenstrukturen, Computergraphik
Modul: Physikalisch-basierte Simulation und Animation
TUCaN-Nummer
20-00-0682
Titel
Physikalisch-basierte Simulation und Animation
Kürzel
PBSA
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0682-iv Physikalisch-basierte Simulation und Animation
Lehrende
Dr.-Ing. Daniel Weber
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PBSA
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
- Grundlagen der physikalisch-basierten Simulation und Animation
- Bewegungsgleichungen und Modellierung von Starrkörpern, Masse-Feder-Systemen, deformierbaren Körper und Fluiden
- Approximative numerische Methoden zur effizienten Lösung von gewöhnlichen und partiellen Differentialgleichungen
- Methoden zur Parallelisierung physikalisch-basierter Simulationen
- Kollisionserkennung und Behandlung
Voraussetzungen
Grundlegende Kenntnisse von Numerik, Algorithmen und Datenstrukturen, Computergraphik
Online-Angebote
moodle
06cp FC Fortgeschrittener Compilerbau Koch
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0701 Fortgeschrittener Compilerbau
Kurs: 20-00-0701-vl Fortgeschrittener Compilerbau
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-24
* 14x Di 16:15 - 17:55 (S202/C110)
* 11x Do 11:40 - 13:20 (S202/C110)
Lerninhalte
- Compilierung und Laufzeitumgebung für objektorientierte Programmiersprachen
- Kontrollflussgraphen als Zwischendarstellung
- Statische Datenflußanalyse
- Static Single Assignment Form
- Eliminierung totaler und partieller Redundanz
- Skalare Optimierung
- Registerallokation
- Ablaufplanung
- Schleifenoptimerung
- Aufbau realer Compiler (z.B. Phasen, Zwischendarstellung, Compilefluß)
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Studierende verstehen nach erfolgreichem Besuch Techniken für die Übersetzung und Ausführung von objektorientierten Programmen auf Maschinenebene. Sie können die statische Datenflussanalyse auf Kontrollflussgraphen anwenden und sind geübt im praktischen Umgang mit deren SSA-Darstellung. Sie beherrschen Optimierungsverfahren für eine Reihe von Aufgaben sowie fundamentale Verfahren für die Registerallokation. Sie kennen die interne Struktur von realen Compilern für den Produktivbetrieb.
Empfohlene Voraussetzungen
Erfolgreicher Besuch der Veranstaltung “Einführung in den Compilerbau”
Literatur
Literaturempfehlungen werden kontinuierlich aktualisiert, Beispiele für verwendete Literatur könnten sein:
Cooper/Torczon: Engineering a Compiler
Muchnick: Advanced Compiler Design and Implementation
Aho/Lam/Sethi/Ullman: Compilers - Principles, Techniques, and Tools
Modul: Fortgeschrittener Compilerbau
TUCaN-Nummer
20-00-0701
Titel
Fortgeschrittener Compilerbau
Kürzel
Fortgeschrittener Co
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Computer Microsystems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-0701-vl Fortgeschrittener Compilerbau
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Andreas Koch
Veranstaltungsart
Vorlesung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Fortgeschrittener Co
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
- Compilierung und Laufzeitumgebung für objektorientierte Programmiersprachen
- Kontrollflussgraphen als Zwischendarstellung
- Statische Datenflußanalyse
- Static Single Assignment Form
- Eliminierung totaler und partieller Redundanz
- Skalare Optimierung
- Registerallokation
- Ablaufplanung
- Schleifenoptimerung
- Aufbau realer Compiler (z.B. Phasen, Zwischendarstellung, Compilefluß)
Literatur
Literaturempfehlungen werden kontinuierlich aktualisiert, Beispiele für verwendete Literatur könnten sein:
Cooper/Torczon: Engineering a Compiler
Muchnick: Advanced Compiler Design and Implementation
Aho/Lam/Sethi/Ullman: Compilers - Principles, Techniques, and Tools
Voraussetzungen
Erfolgreicher Besuch der Veranstaltung “Einführung in den Compilerbau”
Modul: 20-00-0701 Fortgeschrittener Compilerbau
Kurs: 20-00-0701-vl Fortgeschrittener Compilerbau
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-24
* 14x Di 16:15 - 17:55 (S202/C110)
* 11x Do 11:40 - 13:20 (S202/C110)
Lerninhalte
- Compilierung und Laufzeitumgebung für objektorientierte Programmiersprachen
- Kontrollflussgraphen als Zwischendarstellung
- Statische Datenflußanalyse
- Static Single Assignment Form
- Eliminierung totaler und partieller Redundanz
- Skalare Optimierung
- Registerallokation
- Ablaufplanung
- Schleifenoptimerung
- Aufbau realer Compiler (z.B. Phasen, Zwischendarstellung, Compilefluß)
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Studierende verstehen nach erfolgreichem Besuch Techniken für die Übersetzung und Ausführung von objektorientierten Programmen auf Maschinenebene. Sie können die statische Datenflussanalyse auf Kontrollflussgraphen anwenden und sind geübt im praktischen Umgang mit deren SSA-Darstellung. Sie beherrschen Optimierungsverfahren für eine Reihe von Aufgaben sowie fundamentale Verfahren für die Registerallokation. Sie kennen die interne Struktur von realen Compilern für den Produktivbetrieb.
Empfohlene Voraussetzungen
Erfolgreicher Besuch der Veranstaltung “Einführung in den Compilerbau”
Literatur
Literaturempfehlungen werden kontinuierlich aktualisiert, Beispiele für verwendete Literatur könnten sein:
Cooper/Torczon: Engineering a Compiler
Muchnick: Advanced Compiler Design and Implementation
Aho/Lam/Sethi/Ullman: Compilers - Principles, Techniques, and Tools
Modul: Fortgeschrittener Compilerbau
TUCaN-Nummer
20-00-0701
Titel
Fortgeschrittener Compilerbau
Kürzel
Fortgeschrittener Co
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Computer Microsystems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-0701-vl Fortgeschrittener Compilerbau
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Andreas Koch
Veranstaltungsart
Vorlesung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Fortgeschrittener Co
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
- Compilierung und Laufzeitumgebung für objektorientierte Programmiersprachen
- Kontrollflussgraphen als Zwischendarstellung
- Statische Datenflußanalyse
- Static Single Assignment Form
- Eliminierung totaler und partieller Redundanz
- Skalare Optimierung
- Registerallokation
- Ablaufplanung
- Schleifenoptimerung
- Aufbau realer Compiler (z.B. Phasen, Zwischendarstellung, Compilefluß)
Literatur
Literaturempfehlungen werden kontinuierlich aktualisiert, Beispiele für verwendete Literatur könnten sein:
Cooper/Torczon: Engineering a Compiler
Muchnick: Advanced Compiler Design and Implementation
Aho/Lam/Sethi/Ullman: Compilers - Principles, Techniques, and Tools
Voraussetzungen
Erfolgreicher Besuch der Veranstaltung “Einführung in den Compilerbau”
06cp LRIPT1 Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 1 Peters
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0753 Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 1
Kurs: 20-00-0753-pj Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 1
Termine zwischen 2025-04-24 und 2025-09-25
* 1x 2025-04-24 Do 15:20 - 17:00 (S202/C110)
* 1x 2025-09-25 Do 10:00 - 18:00 (S202/C110)
Lerninhalte
In "Lernende Roboter: Integriertes Projekt, Teil 1" wird zunächst von Studierenden unter Anleitung eine aktuelle Problemstellung des Roboter-Lernens erarbeitet, welche den Forschungsinteressen der Studierenden entspricht, und eine Literaturstudie durchgeführt. Basierend auf diesen Vorarbeiten werden ein Projektplan ausgearbeitet, die notwendigen Algorithmen erprobt und eine prototypische Realisierung in Simulation erstellt.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreichen Abschluss der Lehrveranstaltung, können Studierende unabhängig kleine Forschungsprojekte im Bereich Robot Learning aufbauen und in Simulation erproben.
Empfohlene Voraussetzungen
Gleichzeitige oder vorherherige Besuch der Vorlesung "Lernende Roboter".
Modul: Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 1
TUCaN-Nummer
20-00-0753
Titel
Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 1
Kürzel
IP1 Lernende Roboter
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Computational Engineering
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-0753-pj Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 1
Lehrende
Prof. Ph. D. Jan Peters
Veranstaltungsart
Projekt
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
IP1 Lernende Roboter
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
In "Lernende Roboter: Integriertes Projekt, Teil 1" wird zunächst von Studierenden unter Anleitung eine aktuelle Problemstellung des Roboter-Lernens erarbeitet, welche den Forschungsinteressen der Studierenden entspricht, und eine Literaturstudie durchgeführt. Basierend auf diesen Vorarbeiten werden ein Projektplan ausgearbeitet, die notwendigen Algorithmen erprobt und eine prototypische Realisierung in Simulation erstellt.
Voraussetzungen
Gleichzeitige oder vorherherige Belegung der Vorlesung "Lernende Roboter".
Modul: 20-00-0753 Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 1
Kurs: 20-00-0753-pj Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 1
Termine zwischen 2025-04-24 und 2025-09-25
* 1x 2025-04-24 Do 15:20 - 17:00 (S202/C110)
* 1x 2025-09-25 Do 10:00 - 18:00 (S202/C110)
Lerninhalte
In "Lernende Roboter: Integriertes Projekt, Teil 1" wird zunächst von Studierenden unter Anleitung eine aktuelle Problemstellung des Roboter-Lernens erarbeitet, welche den Forschungsinteressen der Studierenden entspricht, und eine Literaturstudie durchgeführt. Basierend auf diesen Vorarbeiten werden ein Projektplan ausgearbeitet, die notwendigen Algorithmen erprobt und eine prototypische Realisierung in Simulation erstellt.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreichen Abschluss der Lehrveranstaltung, können Studierende unabhängig kleine Forschungsprojekte im Bereich Robot Learning aufbauen und in Simulation erproben.
Empfohlene Voraussetzungen
Gleichzeitige oder vorherherige Besuch der Vorlesung "Lernende Roboter".
Modul: Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 1
TUCaN-Nummer
20-00-0753
Titel
Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 1
Kürzel
IP1 Lernende Roboter
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Computational Engineering
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-0753-pj Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 1
Lehrende
Prof. Ph. D. Jan Peters
Veranstaltungsart
Projekt
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
IP1 Lernende Roboter
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
In "Lernende Roboter: Integriertes Projekt, Teil 1" wird zunächst von Studierenden unter Anleitung eine aktuelle Problemstellung des Roboter-Lernens erarbeitet, welche den Forschungsinteressen der Studierenden entspricht, und eine Literaturstudie durchgeführt. Basierend auf diesen Vorarbeiten werden ein Projektplan ausgearbeitet, die notwendigen Algorithmen erprobt und eine prototypische Realisierung in Simulation erstellt.
Voraussetzungen
Gleichzeitige oder vorherherige Belegung der Vorlesung "Lernende Roboter".
06cp LRIPT2 Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 2 Peters
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0754 Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 2
Kurs: 20-00-0754-pj Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 2
Lerninhalte
In "Lernende Roboter: Integriertes Projekt, Teil 2" werden die Lösungen aus dem "Teil 1" vervollständigt und auf einen realen Roboter angewandt. Ein wissenschaftlicher Artikel wird über die Fragestellung, Methoden und Ergebnisse geschrieben sowie ggf. eingereicht.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss der Lehrveranstaltung können Studierende unabhängig kleine Forschungsprojekte im Bereich Robot Learning aufbauen und in Simulation erproben.
Empfohlene Voraussetzungen
Gleichzeitige oder vorherherige Besuch der Vorlesung "Lernende Roboter".
Modul: Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 2
TUCaN-Nummer
20-00-0754
Titel
Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 2
Kürzel
IP2 Lernende Roboter
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Computational Engineering
Sprache
Deutsch/Englisch
Diploma Supplement
Guided exploration of current scientific problems at the frontier of machine learning applied to robots. Independent research, development and implementation of solutions on a real robot system.
Kurs: 20-00-0754-pj Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 2
Lehrende
Prof. Ph. D. Jan Peters
Veranstaltungsart
Projekt
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
IP2 Lernende Roboter
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
In "Lernende Roboter: Integriertes Projekt, Teil 2" werden die Lösungen aus dem "Teil 1" vervollständigt und auf einen realen Roboter angewandt. Ein wissenschaftlicher Artikel wird über die Fragestellung, Methoden und Ergebnisse geschrieben sowie ggf. eingereicht.
Voraussetzungen
Gleichzeitige oder vorherherige Besuch der Vorlesung "Lernende Roboter".
Modul: 20-00-0754 Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 2
Kurs: 20-00-0754-pj Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 2
Lerninhalte
In "Lernende Roboter: Integriertes Projekt, Teil 2" werden die Lösungen aus dem "Teil 1" vervollständigt und auf einen realen Roboter angewandt. Ein wissenschaftlicher Artikel wird über die Fragestellung, Methoden und Ergebnisse geschrieben sowie ggf. eingereicht.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss der Lehrveranstaltung können Studierende unabhängig kleine Forschungsprojekte im Bereich Robot Learning aufbauen und in Simulation erproben.
Empfohlene Voraussetzungen
Gleichzeitige oder vorherherige Besuch der Vorlesung "Lernende Roboter".
Modul: Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 2
TUCaN-Nummer
20-00-0754
Titel
Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 2
Kürzel
IP2 Lernende Roboter
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Computational Engineering
Sprache
Deutsch/Englisch
Diploma Supplement
Guided exploration of current scientific problems at the frontier of machine learning applied to robots. Independent research, development and implementation of solutions on a real robot system.
Kurs: 20-00-0754-pj Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 2
Lehrende
Prof. Ph. D. Jan Peters
Veranstaltungsart
Projekt
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
IP2 Lernende Roboter
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
In "Lernende Roboter: Integriertes Projekt, Teil 2" werden die Lösungen aus dem "Teil 1" vervollständigt und auf einen realen Roboter angewandt. Ein wissenschaftlicher Artikel wird über die Fragestellung, Methoden und Ergebnisse geschrieben sowie ggf. eingereicht.
Voraussetzungen
Gleichzeitige oder vorherherige Besuch der Vorlesung "Lernende Roboter".
03cp UCD User-Centered Design in Visual Computing Kohlhammer
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0793 User-Centered Design in Visual Computing
Kurs: 20-00-0793-iv User-Centered Design in Visual Computing
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-07-23
* 13x Mi 13:30 - 15:10 (S3|05 Raum 074)
* 1x 2025-04-23 Mi 13:30 - 15:10 (S202/C120)
Lerninhalte
Die Entwicklung von benutzerzentrierten Softwarelösungen dient nicht nur zur besseren und effizienteren Nutzung von Software, sie erhöht vielmehr die Akzeptanz und somit auch die Verbreitung und Verwendung. Die Vorlesung “User Centered Design in Visual Computing“ richtet sich in erster Linie an Studierende des Fachbereichs Informatik und vermittelt Modelle, Methoden und Techniken zur benutzerzentrierten Entwicklung von Visualisierungssoftware und visuell-interaktiven Benutzerschnittstellen. Dabei werden insbesondere Methoden vorgestellt, die zu einer gesteigerten Akzeptanz und effizienterer Benutzung der entworfenen Lösungen führen. Des Weiteren werden Methoden der Evaluation vorgestellt, die die Akzeptanz und Nutzbarkeit messen. Die Vorlesung behandelt die eingeführten Themen mit besonderem Bezug zu Visual Computing und graphischen Benutzerschnittstellen.
Stoffplan:
• Usability
• User Experience
• Task Analysis
• Benutzerschnittstellen
• Interaktionsdesign
• Prototyping
• Graphikdesign und Informationsvisualisierung
• Evaluation während und nach der Softwareentwicklung
• Anwendungen
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Studierende können nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung:
• Geeignete Methoden zur Entwicklung von benutzerzentrierten Softwarelösungen identifizieren und begründen
• Techniken zu benutzerzentrierten Nutzungsschnittstellen anwenden
• Evaluationsmethoden zur Untersuchung der eingesetzten Techniken in den verschiedenen Phasen der Entwicklung identifizieren und auswählen
• Verbesserungen zur Informationsaufnahme und Navigation auf Basis vorhandener Untersuchungen und Evaluationen vorschlagen
Empfohlene Voraussetzungen
• Grundlagen des Visual Computing, wie sie beispielsweise in der kanonischen Einführungsveranstaltung HCS und in der Vorlesung GDV I vermittelt werden
Modul: User-Centered Design in Visual Computing
TUCaN-Nummer
20-00-0793
Titel
User-Centered Design in Visual Computing
Kürzel
UCD
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Deutsch
Diploma Supplement
• User-centered design, usability, user experience, task analysis, user interfaces, interaction design, information visualization, evaluation, applications
Kurs: 20-00-0793-iv User-Centered Design in Visual Computing
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Jörn Kohlhammer
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
UCD
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Die Entwicklung von benutzerzentrierten Softwarelösungen dient nicht nur zur besseren und effizienteren Nutzung von Software, sie erhöht vielmehr die Akzeptanz und somit auch die Verbreitung und Verwendung. Die Vorlesung “User Centered Design in Visual Computing“ richtet sich in erster Linie an Studierende des Fachbereichs Informatik und vermittelt Modelle, Methoden und Techniken zur benutzerzentrierten Entwicklung von Visualisierungssoftware und visuell-interaktiven Benutzerschnittstellen. Dabei werden insbesondere Methoden vorgestellt, die zu einer gesteigerten Akzeptanz und effizienterer Benutzung der entworfenen Lösungen führen. Des Weiteren werden Methoden der Evaluation vorgestellt, die die Akzeptanz und Nutzbarkeit messen. Die Vorlesung behandelt die eingeführten Themen mit besonderem Bezug zu Visual Computing und graphischen Benutzerschnittstellen.
Stoffplan:
• Usability
• User Experience
• Task Analysis
• Benutzerschnittstellen
• Interaktionsdesign
• Prototyping
• Graphikdesign und Informationsvisualisierung
• Evaluation während und nach der Softwareentwicklung
• Anwendungen
Voraussetzungen
• Grundlagen des Visual Computing, wie sie beispielsweise in der kanonischen Einführungsveranstaltung HCS und in der Vorlesung GDV I vermittelt werden
Online-Angebote
moodle
Modul: 20-00-0793 User-Centered Design in Visual Computing
Kurs: 20-00-0793-iv User-Centered Design in Visual Computing
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-07-23
* 13x Mi 13:30 - 15:10 (S3|05 Raum 074)
* 1x 2025-04-23 Mi 13:30 - 15:10 (S202/C120)
Lerninhalte
Die Entwicklung von benutzerzentrierten Softwarelösungen dient nicht nur zur besseren und effizienteren Nutzung von Software, sie erhöht vielmehr die Akzeptanz und somit auch die Verbreitung und Verwendung. Die Vorlesung “User Centered Design in Visual Computing“ richtet sich in erster Linie an Studierende des Fachbereichs Informatik und vermittelt Modelle, Methoden und Techniken zur benutzerzentrierten Entwicklung von Visualisierungssoftware und visuell-interaktiven Benutzerschnittstellen. Dabei werden insbesondere Methoden vorgestellt, die zu einer gesteigerten Akzeptanz und effizienterer Benutzung der entworfenen Lösungen führen. Des Weiteren werden Methoden der Evaluation vorgestellt, die die Akzeptanz und Nutzbarkeit messen. Die Vorlesung behandelt die eingeführten Themen mit besonderem Bezug zu Visual Computing und graphischen Benutzerschnittstellen.
Stoffplan:
• Usability
• User Experience
• Task Analysis
• Benutzerschnittstellen
• Interaktionsdesign
• Prototyping
• Graphikdesign und Informationsvisualisierung
• Evaluation während und nach der Softwareentwicklung
• Anwendungen
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Studierende können nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung:
• Geeignete Methoden zur Entwicklung von benutzerzentrierten Softwarelösungen identifizieren und begründen
• Techniken zu benutzerzentrierten Nutzungsschnittstellen anwenden
• Evaluationsmethoden zur Untersuchung der eingesetzten Techniken in den verschiedenen Phasen der Entwicklung identifizieren und auswählen
• Verbesserungen zur Informationsaufnahme und Navigation auf Basis vorhandener Untersuchungen und Evaluationen vorschlagen
Empfohlene Voraussetzungen
• Grundlagen des Visual Computing, wie sie beispielsweise in der kanonischen Einführungsveranstaltung HCS und in der Vorlesung GDV I vermittelt werden
Modul: User-Centered Design in Visual Computing
TUCaN-Nummer
20-00-0793
Titel
User-Centered Design in Visual Computing
Kürzel
UCD
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Deutsch
Diploma Supplement
• User-centered design, usability, user experience, task analysis, user interfaces, interaction design, information visualization, evaluation, applications
Kurs: 20-00-0793-iv User-Centered Design in Visual Computing
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Jörn Kohlhammer
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
UCD
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Die Entwicklung von benutzerzentrierten Softwarelösungen dient nicht nur zur besseren und effizienteren Nutzung von Software, sie erhöht vielmehr die Akzeptanz und somit auch die Verbreitung und Verwendung. Die Vorlesung “User Centered Design in Visual Computing“ richtet sich in erster Linie an Studierende des Fachbereichs Informatik und vermittelt Modelle, Methoden und Techniken zur benutzerzentrierten Entwicklung von Visualisierungssoftware und visuell-interaktiven Benutzerschnittstellen. Dabei werden insbesondere Methoden vorgestellt, die zu einer gesteigerten Akzeptanz und effizienterer Benutzung der entworfenen Lösungen führen. Des Weiteren werden Methoden der Evaluation vorgestellt, die die Akzeptanz und Nutzbarkeit messen. Die Vorlesung behandelt die eingeführten Themen mit besonderem Bezug zu Visual Computing und graphischen Benutzerschnittstellen.
Stoffplan:
• Usability
• User Experience
• Task Analysis
• Benutzerschnittstellen
• Interaktionsdesign
• Prototyping
• Graphikdesign und Informationsvisualisierung
• Evaluation während und nach der Softwareentwicklung
• Anwendungen
Voraussetzungen
• Grundlagen des Visual Computing, wie sie beispielsweise in der kanonischen Einführungsveranstaltung HCS und in der Vorlesung GDV I vermittelt werden
Online-Angebote
moodle
06cp DLNLP Deep Learning für Natural Language Processing Gurevych
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0947 Deep Learning für Natural Language Processing
Kurs: 20-00-0947-iv Deep Learning für Natural Language Processing
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 13:30 - 15:10 (S311/0012)
* 14x Di 15:20 - 17:00 (Übungsstunde)
Lerninhalte
Die Veranstaltung bietet eine Einführung in die grundlegenden Konzepte des Deep Learning und ihren Einsatz für Problemstellungen im Bereich Natural Language Processing (NLP).
Zentrale Inhalte:
- grundlegende Konzepte des Deep Learning (e.g. Feed-Forward Netze, Hidden Layers, Backpropagation, Aktivierungs- und Loss-Funktionen)
- Word Embeddings: Theorie, unterschiedliche Ansätze und Modelle, Verwendung in maschinellen Lernverfahren
- neuronale Netzwerkarchitekturen (e.g. recurrent NN, recursive NN, convolutional NN) für verschiedene Gruppen von NLP-Problemen wie die Klassifikation von Dokumenten (z.B. Spamerkennung), die Bestimmung von Sequenzen (z.B. POS-Tagging, Named Entity Recognition) und komplexeren Strukturen (z.B. Chunking, Parsing, Semantic Role Labeling)
Die Veranstaltung strebt eine enge Verzahnung zwischen theoretischen Konzepten und ihrer praktischen Verwendung zur Lösung typischer Problemstellungen bei Datenanalyse auf freien Texten mit Hilfe von existierenden Programm-Bibliotheken in Python an.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nachdem Studierende die Veranstaltung abgeschlossen haben, können sie
- die grundlegenden Konzepte von neuronalen Netzen und Deep Learning erklären.
- Word Embeddings erklären, trainieren und für die Lösung von NLP-Problemen einsetzen.
- neuronale Netzwerkarchitekturen für NLP-Probleme wie die Klassifizierung von Dokumenten und das Bestimmen linguistischer Sequenzen (z.B. POS-Tagging) und Strukturen (z.B. Chunking) verstehen und beschreiben.
- neuronale Netzwerke für NLP-Probleme mit Hilfe existierender Bibliotheken in Python implementieren.
Empfohlene Voraussetzungen
Grundlegende Mathematik- und Programmierkenntnisse
Modul: Deep Learning für Natural Language Processing
TUCaN-Nummer
20-00-0947
Titel
Deep Learning für Natural Language Processing
Kürzel
DL4NLP
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Data Knowledge Engineering
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0947-iv Deep Learning für Natural Language Processing
Lehrende
Prof. Dr. phil. Iryna Gurevych
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
DL4NLP
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
All you need to know about contemporary natural langauge processing (NLP) using deep learning. More about foundations, less about particular frameworks or implementations.
Content:
- Deep learning foundations (learning from data, learning problem formalization, loss functions, training with backpropagation, evaluation)
- NLP as supervised task learning
- Language representation (word embeddings, multi-lingual embeddings)
- Prominent architectures (convoluational neural networks, recurrent neural networks)
- Contemporary architectures and foundational models (transformers and BERT)
- Applications (text classification, text generation, translation)
Literatur
Literature will be announced during the lectures but here are some great textbooks that are freely available.
Goldberg (2017). Neural Network Methods for Natural Language Processing. Morgan & Claypool Publishers.
All TU-Da students can download the PDF at https://www.morganclaypool.com/doi/10.2200/S00762ED1V01Y201703HLT037 (use VPN outside the campus)
Goodfellow et al. (2016). Deep Learning. MIT Press.
HTML freely accessible at https://www.deeplearningbook.org
/
Deisenroth et al. (2020). Mathematics for Machine Learning. Cambridge University Press.
PDF freely accessible at https://mml-book.github.io/ (updated continuosly)
Voraussetzungen
Mathematics (calculus, esp. derivatives and gradients; basic linear algebra; basic probability theory)
Python 3 programming
Online-Angebote
Lectures and links to YouTube videos available at https://github.com/dl4nlp-tuda/deep-learning-for-nlp-lectures
Modul: 20-00-0947 Deep Learning für Natural Language Processing
Kurs: 20-00-0947-iv Deep Learning für Natural Language Processing
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 13:30 - 15:10 (S311/0012)
* 14x Di 15:20 - 17:00 (Übungsstunde)
Lerninhalte
Die Veranstaltung bietet eine Einführung in die grundlegenden Konzepte des Deep Learning und ihren Einsatz für Problemstellungen im Bereich Natural Language Processing (NLP).
Zentrale Inhalte:
- grundlegende Konzepte des Deep Learning (e.g. Feed-Forward Netze, Hidden Layers, Backpropagation, Aktivierungs- und Loss-Funktionen)
- Word Embeddings: Theorie, unterschiedliche Ansätze und Modelle, Verwendung in maschinellen Lernverfahren
- neuronale Netzwerkarchitekturen (e.g. recurrent NN, recursive NN, convolutional NN) für verschiedene Gruppen von NLP-Problemen wie die Klassifikation von Dokumenten (z.B. Spamerkennung), die Bestimmung von Sequenzen (z.B. POS-Tagging, Named Entity Recognition) und komplexeren Strukturen (z.B. Chunking, Parsing, Semantic Role Labeling)
Die Veranstaltung strebt eine enge Verzahnung zwischen theoretischen Konzepten und ihrer praktischen Verwendung zur Lösung typischer Problemstellungen bei Datenanalyse auf freien Texten mit Hilfe von existierenden Programm-Bibliotheken in Python an.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nachdem Studierende die Veranstaltung abgeschlossen haben, können sie
- die grundlegenden Konzepte von neuronalen Netzen und Deep Learning erklären.
- Word Embeddings erklären, trainieren und für die Lösung von NLP-Problemen einsetzen.
- neuronale Netzwerkarchitekturen für NLP-Probleme wie die Klassifizierung von Dokumenten und das Bestimmen linguistischer Sequenzen (z.B. POS-Tagging) und Strukturen (z.B. Chunking) verstehen und beschreiben.
- neuronale Netzwerke für NLP-Probleme mit Hilfe existierender Bibliotheken in Python implementieren.
Empfohlene Voraussetzungen
Grundlegende Mathematik- und Programmierkenntnisse
Modul: Deep Learning für Natural Language Processing
TUCaN-Nummer
20-00-0947
Titel
Deep Learning für Natural Language Processing
Kürzel
DL4NLP
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Data Knowledge Engineering
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0947-iv Deep Learning für Natural Language Processing
Lehrende
Prof. Dr. phil. Iryna Gurevych
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
DL4NLP
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
All you need to know about contemporary natural langauge processing (NLP) using deep learning. More about foundations, less about particular frameworks or implementations.
Content:
- Deep learning foundations (learning from data, learning problem formalization, loss functions, training with backpropagation, evaluation)
- NLP as supervised task learning
- Language representation (word embeddings, multi-lingual embeddings)
- Prominent architectures (convoluational neural networks, recurrent neural networks)
- Contemporary architectures and foundational models (transformers and BERT)
- Applications (text classification, text generation, translation)
Literatur
Literature will be announced during the lectures but here are some great textbooks that are freely available.
Goldberg (2017). Neural Network Methods for Natural Language Processing. Morgan & Claypool Publishers.
All TU-Da students can download the PDF at https://www.morganclaypool.com/doi/10.2200/S00762ED1V01Y201703HLT037 (use VPN outside the campus)
Goodfellow et al. (2016). Deep Learning. MIT Press.
HTML freely accessible at https://www.deeplearningbook.org
/
Deisenroth et al. (2020). Mathematics for Machine Learning. Cambridge University Press.
PDF freely accessible at https://mml-book.github.io/ (updated continuosly)
Voraussetzungen
Mathematics (calculus, esp. derivatives and gradients; basic linear algebra; basic probability theory)
Python 3 programming
Online-Angebote
Lectures and links to YouTube videos available at https://github.com/dl4nlp-tuda/deep-learning-for-nlp-lectures
12cp FT Forschungsprojekt Telekooperation Mühlhäuser
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0950 Forschungsprojekt Telekooperation
Kurs: 20-00-0950-pj Forschungsprojekt Telekooperation
Lerninhalte
Forschungsrelevante Projektarbeit im Bereich "Ubiquitous Computing".
An einem individuellen Projekt soll das eigenständige Forschen unter Anleitung erlernt werden. Dabei werden die Themen jeweils in Zusammenarbeit mit dem Betreuer definiert.
Mögliche Themenfelder:
- Interaktion mit innovativen Endgeröten
- P2P Netze
- Sensornetze
- Mobile Sensing
- Middleware
- Network Science
- Voice Interfaces
Konkrete Aufgabenstellungen werden individuell vereinbart, und das Projekt kann jederzeit begonnen werden.
Empfohlene Voraussetzungen
Grundlegende Kenntnisse im Bereich "Ubiquitous Computing" sind hilfreich (z.B. durch die Vorlesungen P2P, TK1, TK3, KN1, KN2, HCI o.ä.) . Es werden außerdem grundlegende Kenntnisse in einer Programmiersprache (z.B. Java, C# o.ä.) vorrausgesetzt. Darüber hinaus ist aber besonders die Motivation zur selbstständigen Arbeit und das Interesse an aktuellen Forschungsfragen relevant.
Modul: Forschungsprojekt Telekooperation
TUCaN-Nummer
20-00-0950
Titel
Forschungsprojekt Telekooperation
Kürzel
Forschungsprojekt TK
Lehrveranstaltungsart
Projekt
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-0950-pj Forschungsprojekt Telekooperation
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Eberhard Max Mühlhäuser
Veranstaltungsart
Projekt
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Forschungsprojekt TK
Semesterwochenstunden
8
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Forschungsrelevante Projektarbeit im Bereich "Ubiquitous Computing".
An einem individuellen Projekt soll das eigenständige Forschen unter Anleitung erlernt werden. Dabei werden die Themen jeweils in Zusammenarbeit mit dem Betreuer definiert.
Mögliche Themenfelder:
- Interaktion mit innovativen Endgeräten (u.a. AR/VR)
- Digital Fabrication
- Mobile Sensing
- Middleware
- Data Science (u.a. Modeling & Prediction)
- Personal Assistants
- P2P Netze
- Sensornetze
- Software-defined Networks
- Network Science
- Edge Computing
- Security, Privacy, Trust
Konkrete Aufgabenstellungen werden individuell vereinbart, und das Projekt kann jederzeit begonnen werden.
Voraussetzungen
Grundlegende Kenntnisse im Bereich "Ubiquitous Computing" sind hilfreich (z.B. durch die Vorlesungen P2P, TK1, TK3, KN1, KN2, HCI o.ä.) . Es werden außerdem grundlegende Kenntnisse in einer Programmiersprache (z.B. Java, C# o.ä.) vorrausgesetzt. Darüber hinaus ist aber besonders die Motivation zur selbstständigen Arbeit und das Interesse an aktuellen Forschungsfragen relevant.
Zusätzliche Informationen
Bitte setzen Sie sich für die Anmeldung und mögliche Themen mit Leon Böck (boeck@tk.tu-darmstadt.de) in Verbindung.
Modul: 20-00-0950 Forschungsprojekt Telekooperation
Kurs: 20-00-0950-pj Forschungsprojekt Telekooperation
Lerninhalte
Forschungsrelevante Projektarbeit im Bereich "Ubiquitous Computing".
An einem individuellen Projekt soll das eigenständige Forschen unter Anleitung erlernt werden. Dabei werden die Themen jeweils in Zusammenarbeit mit dem Betreuer definiert.
Mögliche Themenfelder:
- Interaktion mit innovativen Endgeröten
- P2P Netze
- Sensornetze
- Mobile Sensing
- Middleware
- Network Science
- Voice Interfaces
Konkrete Aufgabenstellungen werden individuell vereinbart, und das Projekt kann jederzeit begonnen werden.
Empfohlene Voraussetzungen
Grundlegende Kenntnisse im Bereich "Ubiquitous Computing" sind hilfreich (z.B. durch die Vorlesungen P2P, TK1, TK3, KN1, KN2, HCI o.ä.) . Es werden außerdem grundlegende Kenntnisse in einer Programmiersprache (z.B. Java, C# o.ä.) vorrausgesetzt. Darüber hinaus ist aber besonders die Motivation zur selbstständigen Arbeit und das Interesse an aktuellen Forschungsfragen relevant.
Modul: Forschungsprojekt Telekooperation
TUCaN-Nummer
20-00-0950
Titel
Forschungsprojekt Telekooperation
Kürzel
Forschungsprojekt TK
Lehrveranstaltungsart
Projekt
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-0950-pj Forschungsprojekt Telekooperation
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Eberhard Max Mühlhäuser
Veranstaltungsart
Projekt
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Forschungsprojekt TK
Semesterwochenstunden
8
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Forschungsrelevante Projektarbeit im Bereich "Ubiquitous Computing".
An einem individuellen Projekt soll das eigenständige Forschen unter Anleitung erlernt werden. Dabei werden die Themen jeweils in Zusammenarbeit mit dem Betreuer definiert.
Mögliche Themenfelder:
- Interaktion mit innovativen Endgeräten (u.a. AR/VR)
- Digital Fabrication
- Mobile Sensing
- Middleware
- Data Science (u.a. Modeling & Prediction)
- Personal Assistants
- P2P Netze
- Sensornetze
- Software-defined Networks
- Network Science
- Edge Computing
- Security, Privacy, Trust
Konkrete Aufgabenstellungen werden individuell vereinbart, und das Projekt kann jederzeit begonnen werden.
Voraussetzungen
Grundlegende Kenntnisse im Bereich "Ubiquitous Computing" sind hilfreich (z.B. durch die Vorlesungen P2P, TK1, TK3, KN1, KN2, HCI o.ä.) . Es werden außerdem grundlegende Kenntnisse in einer Programmiersprache (z.B. Java, C# o.ä.) vorrausgesetzt. Darüber hinaus ist aber besonders die Motivation zur selbstständigen Arbeit und das Interesse an aktuellen Forschungsfragen relevant.
Zusätzliche Informationen
Bitte setzen Sie sich für die Anmeldung und mögliche Themen mit Leon Böck (boeck@tk.tu-darmstadt.de) in Verbindung.
03cp PNS Schutz in vernetzten Systemen -Vertrauen, Widerstandsfähigkeit und Privatheit Tundis
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0969 Schutz in vernetzten Systemen -Vertrauen, Widerstandsfähigkeit und Privatheit
Kurs: 20-00-0969-iv Schutz in vernetzten Systemen -Vertrauen, Widerstandsfähigkeit und Privatheit
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 14:25 - 16:05 (S202/C205 - Bosch Hörsaal)
Lerninhalte
- Schutz in vernetzten Systemen: Hintergrund, Motivation und Herausforderungen
- Vertrauen (Computational Trust): Modelle und Mechanismen
- Vertrauen (Computational Trust): PKI-Anwendungen, Cloud Computing, Reputationssysteme und Web Services
- Vertrauen: Verwaltung von Enttäuschungen and Komfort von Geräte
- Privatheit: Definitionen, Modelle, Daten-Anonymität und Kommunikations-Anonymität
- Privatheit und Vertrauen: Privatheit-respektierende Vertrauensmodelle, Mechanismen und Anwendungen für Identitätsmanagement
- Sicherheit & Ökonomie
- Widerstandsfähigkeit: Modelle, Netzwerk-Angriffserkennungs-Systeme, kollaborative Angriffserkennung, Honeypots
- Resilient networks
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Die integrierte Veranstaltung Schutz in vernetzten Systemen—Vertrauen, Widerstandsfähigkeit und Privatheit deckt die Themenbereiche berechenbares Vertrauen (computational trust), Widerstandsfähigkeit (resilience), anonyme Netzwerke, sowie kollaborative Schutzmechanismen ab. Mit der Teilnahme an diesem Kurs wird das Verständnis von Herausforderungen und Lösungen im Kontext von vernetzten Systemen vermittelt. Dieser Kurs betrachtet das Konzept von Ende-zu-Ende Systemen mit Schwerpunkt auf Nutzer, Geräte, Netzwerke, sowie Anwendungen und Dienste.
Empfohlene Voraussetzungen
- Trust and Reputation for Service-Oriented Environments: Technologies For Building Business Intelligence And Consumer Confidence, Elizabeth Chang, Tharam Dillon, and Farookh K. Hussain, 374 pages, 2006. ISBN: 978-0-470-01547-6
- On anonymity in an electronic society: A survey of anonymous communication systems, Matthew Edman and Bülent Yener, ACM Computing Surveys, Vol. 42, Issue 1, 2009.
- Taxonomy and Survey of Collaborative Intrusion Detection, Emmanouil Vasilomanolakis, Shankar Karuppayah, Max Mühlhäuser, Mathias Fischer, ACM Computing Surveys, Vol. 47 Issue 4, 2015.
- Selected book chapters and scientific publications
Modul: Schutz in vernetzten Systemen -Vertrauen, Widerstandsfähigkeit und Privatheit
TUCaN-Nummer
20-00-0969
Titel
Schutz in vernetzten Systemen - Vertrauen, Widerstandsfähigkeit und Privatheit
Kürzel
PNS
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-0969-iv Schutz in vernetzten Systemen -Vertrauen, Widerstandsfähigkeit und Privatheit
Lehrende
Priv.-Doz. Dr. habil. Andrea Tundis
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PNS
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Die Vorlesung Schutz in vernetzten Systemen behandelt Konzepte der IT-Sicherheit und Digitalizierung, die über die klassisch gelehrten Inhalte hinaus geht. Diese klassischen Inhalte, bspw. Kryptographie, werden als essenzielle Grundlagen dieser Veranstaltung gesehen. In den Fokus dieser Vorlesung steht der Schutz erweiterterte Ziele in den immer weiter vordringendenen verteilen Systemen.
- Schutz in vernetzten Systemen: Hintergrund, Motivation und Herausforderungen
- Privatheit: Definitionen, Modelle, Daten-Anonymität
- Digitalizierung: Modelle und Mechanismen (z.B. Distributed Ledger Technology/Blockchain, Digitale Zwillinge)
- Sicherheit & Ökonomie
- Widerstandsfähigkeit: Modelle, Netzwerk-Angriffserkennungs-Systeme, kollaborative Angriffserkennung, Honeypots
- Resilient Networks: Messung von Resilienz und Verlässlichkeit (Dependability), Verfahrung zu Steigerung der Resilienz in verteilten Systemen
Die Vorlesung wird mit einer mündlichen Prüfung abgeschlossen, die aus einer Posterpräsentation zu einer Aufgabe besteht, die mit den Themen der Lehrveranstaltung verbunden ist, sowie aus Fragen/Diskussionen zu den in der Lehrveranstaltung behandelten Themen.
Literatur
- Trust and Reputation for Service-Oriented Environments: Technologies For Building Business Intelligence And Consumer Confidence, Elizabeth Chang, Tharam Dillon, and Farookh K. Hussain, 374 pages, 2006. ISBN: 978-0-470-01547-6
- On anonymity in an electronic society: A survey of anonymous communication systems, Matthew Edman and Bülent Yener, ACM Computing Surveys, Vol. 42, Issue 1, 2009.
- Taxonomy and Survey of Collaborative Intrusion Detection, Emmanouil Vasilomanolakis, Shankar Karuppayah, Max Mühlhäuser, Mathias Fischer, ACM Computing Surveys, Vol. 47 Issue 4, 2015.
- Selected book chapters and scientific publications?
Voraussetzungen
Vorausgesetzt werden grundlegende Kenntnisse der Konzepte der IT-Sicherheit, Verteilter Systems und der Mathematik gemäß der Semester 1-4 des B.Sc. Informatik
Online-Angebote
https://moodle.informatik.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=1748
Modul: 20-00-0969 Schutz in vernetzten Systemen -Vertrauen, Widerstandsfähigkeit und Privatheit
Kurs: 20-00-0969-iv Schutz in vernetzten Systemen -Vertrauen, Widerstandsfähigkeit und Privatheit
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 14:25 - 16:05 (S202/C205 - Bosch Hörsaal)
Lerninhalte
- Schutz in vernetzten Systemen: Hintergrund, Motivation und Herausforderungen
- Vertrauen (Computational Trust): Modelle und Mechanismen
- Vertrauen (Computational Trust): PKI-Anwendungen, Cloud Computing, Reputationssysteme und Web Services
- Vertrauen: Verwaltung von Enttäuschungen and Komfort von Geräte
- Privatheit: Definitionen, Modelle, Daten-Anonymität und Kommunikations-Anonymität
- Privatheit und Vertrauen: Privatheit-respektierende Vertrauensmodelle, Mechanismen und Anwendungen für Identitätsmanagement
- Sicherheit & Ökonomie
- Widerstandsfähigkeit: Modelle, Netzwerk-Angriffserkennungs-Systeme, kollaborative Angriffserkennung, Honeypots
- Resilient networks
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Die integrierte Veranstaltung Schutz in vernetzten Systemen—Vertrauen, Widerstandsfähigkeit und Privatheit deckt die Themenbereiche berechenbares Vertrauen (computational trust), Widerstandsfähigkeit (resilience), anonyme Netzwerke, sowie kollaborative Schutzmechanismen ab. Mit der Teilnahme an diesem Kurs wird das Verständnis von Herausforderungen und Lösungen im Kontext von vernetzten Systemen vermittelt. Dieser Kurs betrachtet das Konzept von Ende-zu-Ende Systemen mit Schwerpunkt auf Nutzer, Geräte, Netzwerke, sowie Anwendungen und Dienste.
Empfohlene Voraussetzungen
- Trust and Reputation for Service-Oriented Environments: Technologies For Building Business Intelligence And Consumer Confidence, Elizabeth Chang, Tharam Dillon, and Farookh K. Hussain, 374 pages, 2006. ISBN: 978-0-470-01547-6
- On anonymity in an electronic society: A survey of anonymous communication systems, Matthew Edman and Bülent Yener, ACM Computing Surveys, Vol. 42, Issue 1, 2009.
- Taxonomy and Survey of Collaborative Intrusion Detection, Emmanouil Vasilomanolakis, Shankar Karuppayah, Max Mühlhäuser, Mathias Fischer, ACM Computing Surveys, Vol. 47 Issue 4, 2015.
- Selected book chapters and scientific publications
Modul: Schutz in vernetzten Systemen -Vertrauen, Widerstandsfähigkeit und Privatheit
TUCaN-Nummer
20-00-0969
Titel
Schutz in vernetzten Systemen - Vertrauen, Widerstandsfähigkeit und Privatheit
Kürzel
PNS
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-0969-iv Schutz in vernetzten Systemen -Vertrauen, Widerstandsfähigkeit und Privatheit
Lehrende
Priv.-Doz. Dr. habil. Andrea Tundis
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PNS
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Die Vorlesung Schutz in vernetzten Systemen behandelt Konzepte der IT-Sicherheit und Digitalizierung, die über die klassisch gelehrten Inhalte hinaus geht. Diese klassischen Inhalte, bspw. Kryptographie, werden als essenzielle Grundlagen dieser Veranstaltung gesehen. In den Fokus dieser Vorlesung steht der Schutz erweiterterte Ziele in den immer weiter vordringendenen verteilen Systemen.
- Schutz in vernetzten Systemen: Hintergrund, Motivation und Herausforderungen
- Privatheit: Definitionen, Modelle, Daten-Anonymität
- Digitalizierung: Modelle und Mechanismen (z.B. Distributed Ledger Technology/Blockchain, Digitale Zwillinge)
- Sicherheit & Ökonomie
- Widerstandsfähigkeit: Modelle, Netzwerk-Angriffserkennungs-Systeme, kollaborative Angriffserkennung, Honeypots
- Resilient Networks: Messung von Resilienz und Verlässlichkeit (Dependability), Verfahrung zu Steigerung der Resilienz in verteilten Systemen
Die Vorlesung wird mit einer mündlichen Prüfung abgeschlossen, die aus einer Posterpräsentation zu einer Aufgabe besteht, die mit den Themen der Lehrveranstaltung verbunden ist, sowie aus Fragen/Diskussionen zu den in der Lehrveranstaltung behandelten Themen.
Literatur
- Trust and Reputation for Service-Oriented Environments: Technologies For Building Business Intelligence And Consumer Confidence, Elizabeth Chang, Tharam Dillon, and Farookh K. Hussain, 374 pages, 2006. ISBN: 978-0-470-01547-6
- On anonymity in an electronic society: A survey of anonymous communication systems, Matthew Edman and Bülent Yener, ACM Computing Surveys, Vol. 42, Issue 1, 2009.
- Taxonomy and Survey of Collaborative Intrusion Detection, Emmanouil Vasilomanolakis, Shankar Karuppayah, Max Mühlhäuser, Mathias Fischer, ACM Computing Surveys, Vol. 47 Issue 4, 2015.
- Selected book chapters and scientific publications?
Voraussetzungen
Vorausgesetzt werden grundlegende Kenntnisse der Konzepte der IT-Sicherheit, Verteilter Systems und der Mathematik gemäß der Semester 1-4 des B.Sc. Informatik
Online-Angebote
https://moodle.informatik.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=1748
09cp FTESA Fortgeschrittene Themen in Eingebetteten Systemen und ihren Anwendungen Koch
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1001 Fortgeschrittene Themen in Eingebetteten Systemen und ihren Anwendungen
Kurs: 20-00-1001-pp Fortgeschrittene Themen in Eingebetteten Systemen und ihren Anwendungen
Lerninhalte
Der Kurs bearbeitet aktuelle Forschungs- und Entwicklungsthemen
aus dem Bereich von Rechnersystemen und Programmierwerkzeugen, auch speziell
im Umfeld von eingebetteten und anwendungsspezifischen Architekturen. Die
Themen bestimmen sich aus den spezifischen Arbeitsgebieten der Mitarbeiter und
vermitteln technische und einleitende wissenschaftliche Kompetenzen, zum
Beispiel aus einem oder mehreren der folgenden Gebiete:
- Rechnerarchitekturen auf Prozessor- und Systemebene
- Entwurf digitaler Schaltungen und Hardware-Systeme
- Einsatz von Field-Programmable Gate Arrays
- Hardware/Software-Entwurfs- und Programmierwerkzeuge
- Betriebssysteme und hardware-nahe Programmierung
- Hardware/Software-Co-Design
- Anwendungsspezifische Architekturen und Techniken
- Entwurf und/oder Programmierung von Rechenbeschleunigern
- Debugging und Analyseverfahren für Hardware/Software-Systeme
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Der/die Studierende sollen Erfahrungen mit der Einarbeitung in ein neues Themenfeld und der praktischen Bearbeitung einer komplexeren Aufgabe aus diesem sammeln. Zu diesen Erfahrungen können Literaturrecherchen, das Einarbeiten in bestehende Code-Basen aus dem Hardware/Software-Bereich, sowie ganz praktische Implementierung von Hardware und/oder Software gehören. Beim Abschlussvortrag sind auch geeignete Präsentationstechniken anzuwenden.
Empfohlene Voraussetzungen
Das Interesse, zu den Lehrinhalten anspruchsvolle Lösungen zu
entwickeln. Dabei sind jeweils themenspezifische Kenntnisse, u.a. zum
Hardware-Entwurf, dem Compilerbau und der systemnahen und parallelen
Programmierung erforderlich. Diese Kenntnisse können beispielsweise durch den
Besuch der entsprechenden Lehrveranstaltungen erworben werden.
Modul: Fortgeschrittene Themen in Eingebetteten Systemen und ihren Anwendungen
TUCaN-Nummer
20-00-1001
Titel
Fortgeschrittene Themen in Eingebetteten Systemen und ihren Anwendungen
Kürzel
AdvLabESA
Lehrveranstaltungsart
Praktika, Projektpraktika, ähnliche LV
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-1001-pp Fortgeschrittene Themen in Eingebetteten Systemen und ihren Anwendungen
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Andreas Koch
Veranstaltungsart
Projekt
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
AdvLabESA
Semesterwochenstunden
6
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Der Kurs bearbeitet aktuelle Forschungs- und Entwicklungsthemen
aus dem Bereich von Rechnersystemen und Programmierwerkzeugen, auch speziell
im Umfeld von eingebetteten und anwendungsspezifischen Architekturen. Die
Themen bestimmen sich aus den spezifischen Arbeitsgebieten der Mitarbeiter und
vermitteln technische und einleitende wissenschaftliche Kompetenzen, zum
Beispiel aus einem oder mehreren der folgenden Gebiete:
- Rechnerarchitekturen auf Prozessor- und Systemebene
- Entwurf digitaler Schaltungen und Hardware-Systeme
- Einsatz von Field-Programmable Gate Arrays
- Hardware/Software-Entwurfs- und Programmierwerkzeuge
- Betriebssysteme und hardware-nahe Programmierung
- Hardware/Software-Co-Design
- Anwendungsspezifische Architekturen und Techniken
- Entwurf und/oder Programmierung von Rechenbeschleunigern
- Debugging und Analyseverfahren für Hardware/Software-Systeme
Voraussetzungen
Das Interesse, zu den Lehrinhalten anspruchsvolle Lösungen zu
entwickeln. Dabei sind jeweils themenspezifische Kenntnisse, u.a. zum
Hardware-Entwurf, dem Compilerbau und der systemnahen und parallelen
Programmierung erforderlich. Diese Kenntnisse können beispielsweise durch den
Besuch der entsprechenden Lehrveranstaltungen erworben werden.
Empfohlene Voraussetzungen [en]:
An interest to develop high-quality solutions in the assigned problem domain. For different domains, different pre-requisites will be required. These can include digital design, compiler construction, system-level and parallel programming. Such skills can be acquired by successfully completing the appropriate lectures.
Modul: 20-00-1001 Fortgeschrittene Themen in Eingebetteten Systemen und ihren Anwendungen
Kurs: 20-00-1001-pp Fortgeschrittene Themen in Eingebetteten Systemen und ihren Anwendungen
Lerninhalte
Der Kurs bearbeitet aktuelle Forschungs- und Entwicklungsthemen
aus dem Bereich von Rechnersystemen und Programmierwerkzeugen, auch speziell
im Umfeld von eingebetteten und anwendungsspezifischen Architekturen. Die
Themen bestimmen sich aus den spezifischen Arbeitsgebieten der Mitarbeiter und
vermitteln technische und einleitende wissenschaftliche Kompetenzen, zum
Beispiel aus einem oder mehreren der folgenden Gebiete:
- Rechnerarchitekturen auf Prozessor- und Systemebene
- Entwurf digitaler Schaltungen und Hardware-Systeme
- Einsatz von Field-Programmable Gate Arrays
- Hardware/Software-Entwurfs- und Programmierwerkzeuge
- Betriebssysteme und hardware-nahe Programmierung
- Hardware/Software-Co-Design
- Anwendungsspezifische Architekturen und Techniken
- Entwurf und/oder Programmierung von Rechenbeschleunigern
- Debugging und Analyseverfahren für Hardware/Software-Systeme
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Der/die Studierende sollen Erfahrungen mit der Einarbeitung in ein neues Themenfeld und der praktischen Bearbeitung einer komplexeren Aufgabe aus diesem sammeln. Zu diesen Erfahrungen können Literaturrecherchen, das Einarbeiten in bestehende Code-Basen aus dem Hardware/Software-Bereich, sowie ganz praktische Implementierung von Hardware und/oder Software gehören. Beim Abschlussvortrag sind auch geeignete Präsentationstechniken anzuwenden.
Empfohlene Voraussetzungen
Das Interesse, zu den Lehrinhalten anspruchsvolle Lösungen zu
entwickeln. Dabei sind jeweils themenspezifische Kenntnisse, u.a. zum
Hardware-Entwurf, dem Compilerbau und der systemnahen und parallelen
Programmierung erforderlich. Diese Kenntnisse können beispielsweise durch den
Besuch der entsprechenden Lehrveranstaltungen erworben werden.
Modul: Fortgeschrittene Themen in Eingebetteten Systemen und ihren Anwendungen
TUCaN-Nummer
20-00-1001
Titel
Fortgeschrittene Themen in Eingebetteten Systemen und ihren Anwendungen
Kürzel
AdvLabESA
Lehrveranstaltungsart
Praktika, Projektpraktika, ähnliche LV
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-1001-pp Fortgeschrittene Themen in Eingebetteten Systemen und ihren Anwendungen
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Andreas Koch
Veranstaltungsart
Projekt
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
AdvLabESA
Semesterwochenstunden
6
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Der Kurs bearbeitet aktuelle Forschungs- und Entwicklungsthemen
aus dem Bereich von Rechnersystemen und Programmierwerkzeugen, auch speziell
im Umfeld von eingebetteten und anwendungsspezifischen Architekturen. Die
Themen bestimmen sich aus den spezifischen Arbeitsgebieten der Mitarbeiter und
vermitteln technische und einleitende wissenschaftliche Kompetenzen, zum
Beispiel aus einem oder mehreren der folgenden Gebiete:
- Rechnerarchitekturen auf Prozessor- und Systemebene
- Entwurf digitaler Schaltungen und Hardware-Systeme
- Einsatz von Field-Programmable Gate Arrays
- Hardware/Software-Entwurfs- und Programmierwerkzeuge
- Betriebssysteme und hardware-nahe Programmierung
- Hardware/Software-Co-Design
- Anwendungsspezifische Architekturen und Techniken
- Entwurf und/oder Programmierung von Rechenbeschleunigern
- Debugging und Analyseverfahren für Hardware/Software-Systeme
Voraussetzungen
Das Interesse, zu den Lehrinhalten anspruchsvolle Lösungen zu
entwickeln. Dabei sind jeweils themenspezifische Kenntnisse, u.a. zum
Hardware-Entwurf, dem Compilerbau und der systemnahen und parallelen
Programmierung erforderlich. Diese Kenntnisse können beispielsweise durch den
Besuch der entsprechenden Lehrveranstaltungen erworben werden.
Empfohlene Voraussetzungen [en]:
An interest to develop high-quality solutions in the assigned problem domain. For different domains, different pre-requisites will be required. These can include digital design, compiler construction, system-level and parallel programming. Such skills can be acquired by successfully completing the appropriate lectures.
06cp IFS Informationstechnologie für Frieden und Sicherheit Kaufhold; Reuter
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1026 Informationstechnologie für Frieden und Sicherheit
Kurs: 20-00-1026-iv Informationstechnologie für Frieden und Sicherheit
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-07-23
* 12x Mi 11:30 - 14:15 (S103/223)
* 1x 2025-04-23 Mi 11:30 - 14:15 (S207/167 ggf. Baulärm 11/2024 - keine Prüfungen)
Lerninhalte
Technologische und wissenschaftliche Fortschritte, insbesondere die rapiden Entwicklungen im Bereich der Informationstechnologie (IT), spielen im Bezug auf Frieden und Sicherheit eine zentrale Rolle. Diese Lehrver-anstaltung adressiert die Bedeutung sowie die Potenziale und Herausforderungen von IT für Frieden und Si-cherheit. Zu diesem Zweck bietet der Kurs eine Einführung in Friedens-, Konflikt- und Sicherheitsforschung und konzentriert sich dabei auf die Perspektiven der Naturwissenschaften, Technik und Informatik. Dabei wer-den Konflikte, Krieg und Frieden im Cyberraum, Cyber-Rüstungskontrolle, -Attribution und -Infrastrukturen sowie Kultur und Interaktion näher beleuchtet, bevor abschließend ein Ausblick gegeben wird.
INHALTE:
- Einführung in die naturwissenschaftliche/technische Friedensforschung und IT-Perspektiven auf Friedens-, Konflikt- und Sicherheitsforschung
- Cyberkrieg, Spionage, Abwehr, Darknets, kritische Infrastrukturen, kulturelle Gewalt
- Cyberfrieden, Dual-Use, vertrauens- und sicherheitsbildende Maßnahmen, Rüstungskontrolle, unbemannte Systeme, Verifikation, Attribution
STRUKTUR:
- Teil I: Einleitung und Grundlagen (Einleitung und Überblick, IT in Friedens-, Konflikt- und Sicherheitsfor-schung (Naturwissenschaftliche/technische Friedensforschung))
- Teil II: Cyber-Konflikte und -Krieg (Informationskrieg, Cyberspionage und Cyberabwehr, Darknets als Instru-ment zur Cyber-Kriegsführung)
- Teil III: Cyber-Frieden (Von Cyber-Krieg zu Cyber-Frieden, Dual-Use und Dilemmata in der Cyber-Sicherheit, Vertrauens- und sicherheitsbildende Maßnahmen für Cyber-Streitkräfte)
- Teil IV: Cyber-Rüstungskontrolle (Rüstungskontrolle und ihre Anwendbarkeit im Cyberraum, Unbemannte Systeme: Die robotertechnische Revolution, Verifikation im Cyberraum)
- Teil V: Cyber-Attribution und -Infrastrukturen (Attribution von Cyberattacken, Resiliente kritische Infrastruktu-ren, Sicherheit kritischer Informationsinfrastrukturen)
- Teil VI: Soziale Interaktion (Safety und Security, Kulturelle Gewalt, Soziale Medien und IKT-Nutzung in Kri-sengebieten)
- Teil VII: Ausblick (Die Zukunft von IT in Frieden und Sicherheit)
Besonderheiten für das aktuelle Semester finden Sie unter www.peasec.de/lehre
Qualitätsziele / Lernergebnisse
- Kenntnisse von Grundlagen der informatischen Friedens-, Konflikt- und Sicherheitsforschung
- Bewertung von IT zur Förderung oder Verhinderung von Frieden und Sicherheit
- Kenntnisse in der Gestaltung und Entwicklung von IT für Frieden
Empfohlene Voraussetzungen
Grundlagen in mindestens einem der Bereiche: Informatik, IT-Sicherheit, Mensch-Computer-Interaktion oder Friedens- und Konfliktforschung
Modul: Informationstechnologie für Frieden und Sicherheit
TUCaN-Nummer
20-00-1026
Titel
Informationstechnologie für Frieden und Sicherheit
Kürzel
IV-ITFS
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-1026-iv Informationstechnologie für Frieden und Sicherheit
Lehrende
Dr. rer. nat. Marc-André Kaufhold; Prof. Dr. Dr. Christian Reuter
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
IV-ITFS
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Technologische und wissenschaftliche Fortschritte, insbesondere die rapiden Entwicklungen im Bereich der Informationstechnologie (IT), spielen im Bezug auf Frieden und Sicherheit eine zentrale Rolle. Diese Lehrveranstaltung adressiert die Bedeutung sowie die Potenziale und Herausforderungen von IT für Frieden und Sicherheit. Zu diesem Zweck bietet der Kurs eine Einführung in Friedens-, Konflikt- und Sicherheitsforschung und konzentriert sich dabei auf die Perspektiven der Naturwissenschaften, Technik und Informatik. Dabei werden Konflikte, Krieg und Frieden im Cyberraum, Cyber-Rüstungskontrolle, -Attribution und -Infrastrukturen sowie Kultur und Interaktion näher beleuchtet, bevor abschließend ein Ausblick gegeben wird.
INHALTE:
- Einführung in die naturwissenschaftliche/technische Friedensforschung und IT-Perspektiven auf Friedens-, Konflikt- und Sicherheitsforschung
- Cyberkrieg, Spionage, Abwehr, Darknets, kritische Infrastrukturen, kulturelle Gewalt
- Cyberfrieden, Dual-Use, vertrauens- und sicherheitsbildende Maßnahmen, Rüstungskontrolle, unbemannte Systeme, Verifikation, Attribution
STRUKTUR:
- Teil I: Einleitung und Grundlagen (Einleitung und Überblick, IT in Friedens-, Konflikt- und Sicherheitsforschung (Naturwissenschaftliche/technische Friedensforschung))
- Teil II: Cyber-Konflikte und -Krieg (Informationskrieg, Cyberspionage und Cyberabwehr, Darknets als Instrument zur Cyber-Kriegsführung)
- Teil III: Cyber-Frieden (Von Cyber-Krieg zu Cyber-Frieden, Dual-Use und Dilemmata in der Cyber-Sicherheit, Vertrauens- und sicherheitsbildende Maßnahmen für Cyber-Streitkräfte)
- Teil IV: Cyber-Rüstungskontrolle (Rüstungskontrolle und ihre Anwendbarkeit im Cyberraum, Unbemannte Systeme: Die robotertechnische Revolution, Verifikation im Cyberraum)
- Teil V: Cyber-Attribution und -Infrastrukturen (Attribution von Cyberattacken, Resiliente kritische Infrastrukturen, Sicherheit kritischer Informationsinfrastrukturen)
- Teil VI: Soziale Interaktion (Safety und Security, Kulturelle Gewalt, Soziale Medien und IKT-Nutzung in Krisengebieten)
- Teil VII: Ausblick (Die Zukunft von IT in Frieden und Sicherheit)
Besonderheiten für das aktuelle Semester finden Sie unter www.peasec.de/lehre; den Moodle-Kurs unter www.itps.peasec.de
Literatur
Reuter, C., Eds. (2024) Information Technology for Peace and Security: IT-Applications and Infrastructures in Conflicts, Crises, War, and Peace. Wiesbaden: Springer Vieweg. https://doi.org/10.1007/978-3-658-44810-3
Voraussetzungen
Grundlagen in mindestens einem der Bereiche: Informatik, IT-Sicherheit, Mensch-Computer-Interaktion oder Friedens- und Konfliktforschung
Online-Angebote
moodle
Modul: 20-00-1026 Informationstechnologie für Frieden und Sicherheit
Kurs: 20-00-1026-iv Informationstechnologie für Frieden und Sicherheit
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-07-23
* 12x Mi 11:30 - 14:15 (S103/223)
* 1x 2025-04-23 Mi 11:30 - 14:15 (S207/167 ggf. Baulärm 11/2024 - keine Prüfungen)
Lerninhalte
Technologische und wissenschaftliche Fortschritte, insbesondere die rapiden Entwicklungen im Bereich der Informationstechnologie (IT), spielen im Bezug auf Frieden und Sicherheit eine zentrale Rolle. Diese Lehrver-anstaltung adressiert die Bedeutung sowie die Potenziale und Herausforderungen von IT für Frieden und Si-cherheit. Zu diesem Zweck bietet der Kurs eine Einführung in Friedens-, Konflikt- und Sicherheitsforschung und konzentriert sich dabei auf die Perspektiven der Naturwissenschaften, Technik und Informatik. Dabei wer-den Konflikte, Krieg und Frieden im Cyberraum, Cyber-Rüstungskontrolle, -Attribution und -Infrastrukturen sowie Kultur und Interaktion näher beleuchtet, bevor abschließend ein Ausblick gegeben wird.
INHALTE:
- Einführung in die naturwissenschaftliche/technische Friedensforschung und IT-Perspektiven auf Friedens-, Konflikt- und Sicherheitsforschung
- Cyberkrieg, Spionage, Abwehr, Darknets, kritische Infrastrukturen, kulturelle Gewalt
- Cyberfrieden, Dual-Use, vertrauens- und sicherheitsbildende Maßnahmen, Rüstungskontrolle, unbemannte Systeme, Verifikation, Attribution
STRUKTUR:
- Teil I: Einleitung und Grundlagen (Einleitung und Überblick, IT in Friedens-, Konflikt- und Sicherheitsfor-schung (Naturwissenschaftliche/technische Friedensforschung))
- Teil II: Cyber-Konflikte und -Krieg (Informationskrieg, Cyberspionage und Cyberabwehr, Darknets als Instru-ment zur Cyber-Kriegsführung)
- Teil III: Cyber-Frieden (Von Cyber-Krieg zu Cyber-Frieden, Dual-Use und Dilemmata in der Cyber-Sicherheit, Vertrauens- und sicherheitsbildende Maßnahmen für Cyber-Streitkräfte)
- Teil IV: Cyber-Rüstungskontrolle (Rüstungskontrolle und ihre Anwendbarkeit im Cyberraum, Unbemannte Systeme: Die robotertechnische Revolution, Verifikation im Cyberraum)
- Teil V: Cyber-Attribution und -Infrastrukturen (Attribution von Cyberattacken, Resiliente kritische Infrastruktu-ren, Sicherheit kritischer Informationsinfrastrukturen)
- Teil VI: Soziale Interaktion (Safety und Security, Kulturelle Gewalt, Soziale Medien und IKT-Nutzung in Kri-sengebieten)
- Teil VII: Ausblick (Die Zukunft von IT in Frieden und Sicherheit)
Besonderheiten für das aktuelle Semester finden Sie unter www.peasec.de/lehre
Qualitätsziele / Lernergebnisse
- Kenntnisse von Grundlagen der informatischen Friedens-, Konflikt- und Sicherheitsforschung
- Bewertung von IT zur Förderung oder Verhinderung von Frieden und Sicherheit
- Kenntnisse in der Gestaltung und Entwicklung von IT für Frieden
Empfohlene Voraussetzungen
Grundlagen in mindestens einem der Bereiche: Informatik, IT-Sicherheit, Mensch-Computer-Interaktion oder Friedens- und Konfliktforschung
Modul: Informationstechnologie für Frieden und Sicherheit
TUCaN-Nummer
20-00-1026
Titel
Informationstechnologie für Frieden und Sicherheit
Kürzel
IV-ITFS
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-1026-iv Informationstechnologie für Frieden und Sicherheit
Lehrende
Dr. rer. nat. Marc-André Kaufhold; Prof. Dr. Dr. Christian Reuter
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
IV-ITFS
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Technologische und wissenschaftliche Fortschritte, insbesondere die rapiden Entwicklungen im Bereich der Informationstechnologie (IT), spielen im Bezug auf Frieden und Sicherheit eine zentrale Rolle. Diese Lehrveranstaltung adressiert die Bedeutung sowie die Potenziale und Herausforderungen von IT für Frieden und Sicherheit. Zu diesem Zweck bietet der Kurs eine Einführung in Friedens-, Konflikt- und Sicherheitsforschung und konzentriert sich dabei auf die Perspektiven der Naturwissenschaften, Technik und Informatik. Dabei werden Konflikte, Krieg und Frieden im Cyberraum, Cyber-Rüstungskontrolle, -Attribution und -Infrastrukturen sowie Kultur und Interaktion näher beleuchtet, bevor abschließend ein Ausblick gegeben wird.
INHALTE:
- Einführung in die naturwissenschaftliche/technische Friedensforschung und IT-Perspektiven auf Friedens-, Konflikt- und Sicherheitsforschung
- Cyberkrieg, Spionage, Abwehr, Darknets, kritische Infrastrukturen, kulturelle Gewalt
- Cyberfrieden, Dual-Use, vertrauens- und sicherheitsbildende Maßnahmen, Rüstungskontrolle, unbemannte Systeme, Verifikation, Attribution
STRUKTUR:
- Teil I: Einleitung und Grundlagen (Einleitung und Überblick, IT in Friedens-, Konflikt- und Sicherheitsforschung (Naturwissenschaftliche/technische Friedensforschung))
- Teil II: Cyber-Konflikte und -Krieg (Informationskrieg, Cyberspionage und Cyberabwehr, Darknets als Instrument zur Cyber-Kriegsführung)
- Teil III: Cyber-Frieden (Von Cyber-Krieg zu Cyber-Frieden, Dual-Use und Dilemmata in der Cyber-Sicherheit, Vertrauens- und sicherheitsbildende Maßnahmen für Cyber-Streitkräfte)
- Teil IV: Cyber-Rüstungskontrolle (Rüstungskontrolle und ihre Anwendbarkeit im Cyberraum, Unbemannte Systeme: Die robotertechnische Revolution, Verifikation im Cyberraum)
- Teil V: Cyber-Attribution und -Infrastrukturen (Attribution von Cyberattacken, Resiliente kritische Infrastrukturen, Sicherheit kritischer Informationsinfrastrukturen)
- Teil VI: Soziale Interaktion (Safety und Security, Kulturelle Gewalt, Soziale Medien und IKT-Nutzung in Krisengebieten)
- Teil VII: Ausblick (Die Zukunft von IT in Frieden und Sicherheit)
Besonderheiten für das aktuelle Semester finden Sie unter www.peasec.de/lehre; den Moodle-Kurs unter www.itps.peasec.de
Literatur
Reuter, C., Eds. (2024) Information Technology for Peace and Security: IT-Applications and Infrastructures in Conflicts, Crises, War, and Peace. Wiesbaden: Springer Vieweg. https://doi.org/10.1007/978-3-658-44810-3
Voraussetzungen
Grundlagen in mindestens einem der Bereiche: Informatik, IT-Sicherheit, Mensch-Computer-Interaktion oder Friedens- und Konfliktforschung
Online-Angebote
moodle
09cp PFK Projektpraktikum Friedens- und Kriseninformatik Reuter
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1027 Projektpraktikum Friedens- und Kriseninformatik
Kurs: 20-00-1027-pp Projektpraktikum Friedens- und Kriseninformatik
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-09-17
* 1x 2025-04-22 Di 09:50 - 11:30 ()
* 1x 2025-07-09 Mi 09:50 - 13:20 ()
* 1x 2025-09-17 Mi 08:55 - 13:30 ()
Lerninhalte
Das Projektpraktikum beinhaltet Entwicklungsthemen aus der aktuellen Forschung des Fachgebiets „Wissen-schaft und Technik für Frieden und Sicherheit“ (PEASEC). Neben einem generellen Überblick über aktuelle Themen wird ein tiefgehender Einblick in ein spezielles Entwicklungsgebiet vermittelt. Die Themen bestimmen sich aus den spezifischen Arbeitsgebieten der Mitarbeiter_innen und vermitteln technische und einleitende wissenschaftliche Kompetenzen. Die Bearbeitung erfolgt in kleinen Gruppen. Projektmanagement und die Selbstorganisation im Team ist explizit Teil der Aufgabenstellung.
Themen für das aktuelle Semester finden Sie unter www.peasec.de/lehre
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Die Fähigkeit eine praktische Aufgabe ggf. im Team erfolgreich nach Vorgabe zu bearbeiten und deren Er-gebnisse angemessen zu präsentieren. Beispiele sind:
- Lösen einer Fragestellung im Bereich der Friedens- oder Kriseninformatik
- Anforderungserhebung und (empirische) Vorstudien
- Recherche von Lösungsalternativen und Abwägung von Vor-/Nachteilen der Alternativen
- Entwurf, prototypische Implementierung oder Weiterentwicklung innovativer Anwendungen
- Evaluation bestehender Anwendungen in Bezug auf verschiedene Gütemaße
- Dokumentation der erstellten Lösung
Empfohlene Voraussetzungen
Grundlagen in mindestens einem der Bereiche: Informatik, IT-Sicherheit, Mensch-Computer-Interaktion oder Friedens- und Konfliktforschung; Kenntnisse in der Softwareentwicklung und Programmierung
Literatur
Reuter, C. (2018) Sicherheitskritische Mensch-Computer-Interaktion: Interaktive Technolo-gien und Soziale Medien im Krisen- und Sicherheitsmanagement, 660 S., Wiesbaden: Sprin-ger Vieweg
Altmann, J., Bernhardt, U., Nixdorff, K., Ruhmann, I., & Wöhrle, D. (2016). Naturwissen-schaft - Rüstung - Frieden - Basiswissen für die Friedensforschung (Vol. 49), Wiesbaden: Springer Vieweg.
Weitere Literatur wird in der Veranstaltung je nach gewähltem Thema genannt.
Modul: Projektpraktikum Friedens- und Kriseninformatik
TUCaN-Nummer
20-00-1027
Titel
Projektpraktikum Friedens- und Kriseninformatik
Kürzel
PP-PEASEC
Lehrveranstaltungsart
Projektpraktikum
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-1027-pp Projektpraktikum Friedens- und Kriseninformatik
Lehrende
Prof. Dr. Dr. Christian Reuter
Veranstaltungsart
Projekt
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PP-PEASEC
Semesterwochenstunden
6
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
moodle
Lehrinhalte
Das Projektpraktikum beinhaltet Entwicklungsthemen aus der aktuellen Forschung des Fachgebiets „Wissenschaft und Technik für Frieden und Sicherheit“ (PEASEC). Neben einem generellen Überblick über aktuelle Themen wird ein tiefgehender Einblick in ein spezielles Entwicklungsgebiet vermittelt. Die Themen bestimmen sich aus den spezifischen Arbeitsgebieten der Mitarbeiter und vermitteln technische und einleitende wissenschaftliche Kompetenzen. Die Bearbeitung erfolgt in kleinen Gruppen. Projektmanagement und die Selbstorganisation im Team ist explizit Teil der Aufgabenstellung.
Themen für das aktuelle Semester finden Sie unter www.peasec.de/lehre
Literatur
Reuter, C. (2018) Sicherheitskritische Mensch-Computer-Interaktion: Interaktive Technolo-gien und Soziale Medien im Krisen- und Sicherheitsmanagement, 660 S., Wiesbaden: Sprin-ger Vieweg
Altmann, J., Bernhardt, U., Nixdorff, K., Ruhmann, I., & Wöhrle, D. (2016). Naturwissen-schaft - Rüstung - Frieden - Basiswissen für die Friedensforschung (Vol. 49), Wiesbaden: Springer Vieweg.
Weitere Literatur wird in der Veranstaltung je nach gewähltem Thema genannt.
Modul: 20-00-1027 Projektpraktikum Friedens- und Kriseninformatik
Kurs: 20-00-1027-pp Projektpraktikum Friedens- und Kriseninformatik
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-09-17
* 1x 2025-04-22 Di 09:50 - 11:30 ()
* 1x 2025-07-09 Mi 09:50 - 13:20 ()
* 1x 2025-09-17 Mi 08:55 - 13:30 ()
Lerninhalte
Das Projektpraktikum beinhaltet Entwicklungsthemen aus der aktuellen Forschung des Fachgebiets „Wissen-schaft und Technik für Frieden und Sicherheit“ (PEASEC). Neben einem generellen Überblick über aktuelle Themen wird ein tiefgehender Einblick in ein spezielles Entwicklungsgebiet vermittelt. Die Themen bestimmen sich aus den spezifischen Arbeitsgebieten der Mitarbeiter_innen und vermitteln technische und einleitende wissenschaftliche Kompetenzen. Die Bearbeitung erfolgt in kleinen Gruppen. Projektmanagement und die Selbstorganisation im Team ist explizit Teil der Aufgabenstellung.
Themen für das aktuelle Semester finden Sie unter www.peasec.de/lehre
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Die Fähigkeit eine praktische Aufgabe ggf. im Team erfolgreich nach Vorgabe zu bearbeiten und deren Er-gebnisse angemessen zu präsentieren. Beispiele sind:
- Lösen einer Fragestellung im Bereich der Friedens- oder Kriseninformatik
- Anforderungserhebung und (empirische) Vorstudien
- Recherche von Lösungsalternativen und Abwägung von Vor-/Nachteilen der Alternativen
- Entwurf, prototypische Implementierung oder Weiterentwicklung innovativer Anwendungen
- Evaluation bestehender Anwendungen in Bezug auf verschiedene Gütemaße
- Dokumentation der erstellten Lösung
Empfohlene Voraussetzungen
Grundlagen in mindestens einem der Bereiche: Informatik, IT-Sicherheit, Mensch-Computer-Interaktion oder Friedens- und Konfliktforschung; Kenntnisse in der Softwareentwicklung und Programmierung
Literatur
Reuter, C. (2018) Sicherheitskritische Mensch-Computer-Interaktion: Interaktive Technolo-gien und Soziale Medien im Krisen- und Sicherheitsmanagement, 660 S., Wiesbaden: Sprin-ger Vieweg
Altmann, J., Bernhardt, U., Nixdorff, K., Ruhmann, I., & Wöhrle, D. (2016). Naturwissen-schaft - Rüstung - Frieden - Basiswissen für die Friedensforschung (Vol. 49), Wiesbaden: Springer Vieweg.
Weitere Literatur wird in der Veranstaltung je nach gewähltem Thema genannt.
Modul: Projektpraktikum Friedens- und Kriseninformatik
TUCaN-Nummer
20-00-1027
Titel
Projektpraktikum Friedens- und Kriseninformatik
Kürzel
PP-PEASEC
Lehrveranstaltungsart
Projektpraktikum
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-1027-pp Projektpraktikum Friedens- und Kriseninformatik
Lehrende
Prof. Dr. Dr. Christian Reuter
Veranstaltungsart
Projekt
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PP-PEASEC
Semesterwochenstunden
6
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
moodle
Lehrinhalte
Das Projektpraktikum beinhaltet Entwicklungsthemen aus der aktuellen Forschung des Fachgebiets „Wissenschaft und Technik für Frieden und Sicherheit“ (PEASEC). Neben einem generellen Überblick über aktuelle Themen wird ein tiefgehender Einblick in ein spezielles Entwicklungsgebiet vermittelt. Die Themen bestimmen sich aus den spezifischen Arbeitsgebieten der Mitarbeiter und vermitteln technische und einleitende wissenschaftliche Kompetenzen. Die Bearbeitung erfolgt in kleinen Gruppen. Projektmanagement und die Selbstorganisation im Team ist explizit Teil der Aufgabenstellung.
Themen für das aktuelle Semester finden Sie unter www.peasec.de/lehre
Literatur
Reuter, C. (2018) Sicherheitskritische Mensch-Computer-Interaktion: Interaktive Technolo-gien und Soziale Medien im Krisen- und Sicherheitsmanagement, 660 S., Wiesbaden: Sprin-ger Vieweg
Altmann, J., Bernhardt, U., Nixdorff, K., Ruhmann, I., & Wöhrle, D. (2016). Naturwissen-schaft - Rüstung - Frieden - Basiswissen für die Friedensforschung (Vol. 49), Wiesbaden: Springer Vieweg.
Weitere Literatur wird in der Veranstaltung je nach gewähltem Thema genannt.
09cp PA Projektpraktikum Algorithmik Weihe
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1029 Projektpraktikum Algorithmik
Kurs: 20-00-1029-pp Projektpraktikum Algorithmik
Lerninhalte
Das Projektpraktikum behandelt die angewandte Softwareentwicklung
in den Themenbereichen der Arbeitsgruppe Algorithmik. Ziel ist das eigenständige Bearbeiten eines Entwicklungsprojektes im Team.
Lerninhalte:
- Eigenständiges Bearbeiten eines Entwicklungsprojektes,
- Projektplanung und Projektmanagement,
- Recherche von Lösungsalternativen und Abwägung von Vor-/Nachteilen der Alternativen,
- Konzipieren einer Softwarearchitektur,
- prototypische Umsetzung auf der ausgewählten Zielplattform,
- Evaluation des Gesamtsystems in Bezug auf verschiedene Gütemaße,
- Dokumentation der erstellten Lösung.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung besitzen die Studierenden die Fähigkeit,
komplexe Problemstellungen im Themenbereich softwaretechnisch zu lösen.
Die Studierenden können hierzu eigenständig ein Projekt definieren, verwalten und
durchführen. Die Studierenden haben Kenntnisse im Entwurf/der Umsetzung
von Algorithmen und Anwendungen erlangt. Sie sind in
der Lage, die gewählten Algorithmen und ihre Anwendung zu implementieren, zu testen und
deren Funktionsfähigkeit und Leistungsfähigkeit zu evaluieren, die
Projektplanung und -verwaltung sowie die erstellten Softwareartefakte verständlich zu
dokumentieren.
Empfohlene Voraussetzungen
FOP und AuD
Modul: Projektpraktikum Algorithmik
TUCaN-Nummer
20-00-1029
Titel
Projektpraktikum Algorithmik
Kürzel
PP-Algo
Lehrveranstaltungsart
Projektpraktikum
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-1029-pp Projektpraktikum Algorithmik
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Karsten Weihe
Veranstaltungsart
Projekt
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PP-Algo
Semesterwochenstunden
6
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Das Projektpraktikum behandelt die angewandte Softwareentwicklung
in den Themenbereichen der Arbeitsgruppe Algorithmik. Ziel ist das eigenständige Bearbeiten eines Entwicklungsprojektes im Team.
Lerninhalte:
- Eigenständiges Bearbeiten eines Entwicklungsprojektes,
- Projektplanung und Projektmanagement,
- Recherche von Lösungsalternativen und Abwägung von Vor-/Nachteilen der Alternativen,
- Konzipieren einer Softwarearchitektur,
- prototypische Umsetzung auf der ausgewählten Zielplattform,
- Evaluation des Gesamtsystems in Bezug auf verschiedene Gütemaße,
- Dokumentation der erstellten Lösung.
Der Vorbesprechungstermin für die Themen in diesem Semester wird auf der Seite des Algorithmik Fachgebiets https://www.algo.informatik.tu-darmstadt.de/ bekanntgegeben.
Voraussetzungen
FOP und AuD
Modul: 20-00-1029 Projektpraktikum Algorithmik
Kurs: 20-00-1029-pp Projektpraktikum Algorithmik
Lerninhalte
Das Projektpraktikum behandelt die angewandte Softwareentwicklung
in den Themenbereichen der Arbeitsgruppe Algorithmik. Ziel ist das eigenständige Bearbeiten eines Entwicklungsprojektes im Team.
Lerninhalte:
- Eigenständiges Bearbeiten eines Entwicklungsprojektes,
- Projektplanung und Projektmanagement,
- Recherche von Lösungsalternativen und Abwägung von Vor-/Nachteilen der Alternativen,
- Konzipieren einer Softwarearchitektur,
- prototypische Umsetzung auf der ausgewählten Zielplattform,
- Evaluation des Gesamtsystems in Bezug auf verschiedene Gütemaße,
- Dokumentation der erstellten Lösung.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung besitzen die Studierenden die Fähigkeit,
komplexe Problemstellungen im Themenbereich softwaretechnisch zu lösen.
Die Studierenden können hierzu eigenständig ein Projekt definieren, verwalten und
durchführen. Die Studierenden haben Kenntnisse im Entwurf/der Umsetzung
von Algorithmen und Anwendungen erlangt. Sie sind in
der Lage, die gewählten Algorithmen und ihre Anwendung zu implementieren, zu testen und
deren Funktionsfähigkeit und Leistungsfähigkeit zu evaluieren, die
Projektplanung und -verwaltung sowie die erstellten Softwareartefakte verständlich zu
dokumentieren.
Empfohlene Voraussetzungen
FOP und AuD
Modul: Projektpraktikum Algorithmik
TUCaN-Nummer
20-00-1029
Titel
Projektpraktikum Algorithmik
Kürzel
PP-Algo
Lehrveranstaltungsart
Projektpraktikum
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-1029-pp Projektpraktikum Algorithmik
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Karsten Weihe
Veranstaltungsart
Projekt
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PP-Algo
Semesterwochenstunden
6
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Das Projektpraktikum behandelt die angewandte Softwareentwicklung
in den Themenbereichen der Arbeitsgruppe Algorithmik. Ziel ist das eigenständige Bearbeiten eines Entwicklungsprojektes im Team.
Lerninhalte:
- Eigenständiges Bearbeiten eines Entwicklungsprojektes,
- Projektplanung und Projektmanagement,
- Recherche von Lösungsalternativen und Abwägung von Vor-/Nachteilen der Alternativen,
- Konzipieren einer Softwarearchitektur,
- prototypische Umsetzung auf der ausgewählten Zielplattform,
- Evaluation des Gesamtsystems in Bezug auf verschiedene Gütemaße,
- Dokumentation der erstellten Lösung.
Der Vorbesprechungstermin für die Themen in diesem Semester wird auf der Seite des Algorithmik Fachgebiets https://www.algo.informatik.tu-darmstadt.de/ bekanntgegeben.
Voraussetzungen
FOP und AuD
06cp KP Kryptographische Protokolle Schneider
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1032 Kryptographische Protokolle
Kurs: 20-00-1032-iv Kryptographische Protokolle
Termine zwischen 2025-04-24 und 2025-07-24
* 10x Do 11:40 - 13:20 (S101/A4)
* 11x Mi 15:20 - 17:00 (S101/A02)
Lerninhalte
Kryptographische Protokolle erlauben es mehreren Parteien mit möglicherweise unterschiedlichen Interessen, gemeinsam bestimmte Aufgaben zu erfüllen. Diese Lehrveranstaltung behandelt grundlegende und fortgeschrittene kryptographische Protokolle und ihre Anwendungen, wie z.B. Commitments, Secure Coin Flipping, Zero-Knowledge Beweise, Mixnetze, Anonyme Credentials, Private Information Retrieval, Sichere Mehrparteienberechnungen und Hardware-unterstützte kryptographische Protokolle.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Studierende kennen grundlegende und fortgeschrittene kryptographische Protokolle, können deren Effizienz und Sicherheit bewerten und vergleichen, und kennen deren grundlegenden Anwendungen.
Empfohlene Voraussetzungen
Grundkenntnisse der Kryptographie werden sehr empfohlen, z.B. durch erfolgreiches Bestehen der Veranstaltung "Einführung in die Kryptographie".
Modul: Kryptographische Protokolle
TUCaN-Nummer
20-00-1032
Titel
Kryptographische Protokolle
Kürzel
CRYPROT
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-1032-iv Kryptographische Protokolle
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Thomas Schneider
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
CRYPROT
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
Course website: https://encrypto.de/CRYPROT
Lehrinhalte
Kryptographische Protokolle erlauben es mehreren Parteien mit möglicherweise unterschiedlichen Interessen, gemeinsam bestimmte Aufgaben zu erfüllen. Diese Lehrveranstaltung behandelt grundlegende und fortgeschrittene kryptographische Protokolle und ihre Anwendungen, wie z.B. Commitments, Secure Coin Flipping, Zero-Knowledge Beweise, Mixnetze, Anonyme Credentials, Private Information Retrieval, Sichere Mehrparteienberechnungen und Hardware-unterstützte kryptographische Protokolle.
Voraussetzungen
Grundkenntnisse der angewandten Kryptographie werden sehr empfohlen, z.B. durch erfolgreiches Bestehen der Veranstaltung "Computersystemsicherheit" oder "Einführung in die Kryptographie".
Online-Angebote
moodle
Modul: 20-00-1032 Kryptographische Protokolle
Kurs: 20-00-1032-iv Kryptographische Protokolle
Termine zwischen 2025-04-24 und 2025-07-24
* 10x Do 11:40 - 13:20 (S101/A4)
* 11x Mi 15:20 - 17:00 (S101/A02)
Lerninhalte
Kryptographische Protokolle erlauben es mehreren Parteien mit möglicherweise unterschiedlichen Interessen, gemeinsam bestimmte Aufgaben zu erfüllen. Diese Lehrveranstaltung behandelt grundlegende und fortgeschrittene kryptographische Protokolle und ihre Anwendungen, wie z.B. Commitments, Secure Coin Flipping, Zero-Knowledge Beweise, Mixnetze, Anonyme Credentials, Private Information Retrieval, Sichere Mehrparteienberechnungen und Hardware-unterstützte kryptographische Protokolle.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Studierende kennen grundlegende und fortgeschrittene kryptographische Protokolle, können deren Effizienz und Sicherheit bewerten und vergleichen, und kennen deren grundlegenden Anwendungen.
Empfohlene Voraussetzungen
Grundkenntnisse der Kryptographie werden sehr empfohlen, z.B. durch erfolgreiches Bestehen der Veranstaltung "Einführung in die Kryptographie".
Modul: Kryptographische Protokolle
TUCaN-Nummer
20-00-1032
Titel
Kryptographische Protokolle
Kürzel
CRYPROT
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-1032-iv Kryptographische Protokolle
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Thomas Schneider
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
CRYPROT
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
Course website: https://encrypto.de/CRYPROT
Lehrinhalte
Kryptographische Protokolle erlauben es mehreren Parteien mit möglicherweise unterschiedlichen Interessen, gemeinsam bestimmte Aufgaben zu erfüllen. Diese Lehrveranstaltung behandelt grundlegende und fortgeschrittene kryptographische Protokolle und ihre Anwendungen, wie z.B. Commitments, Secure Coin Flipping, Zero-Knowledge Beweise, Mixnetze, Anonyme Credentials, Private Information Retrieval, Sichere Mehrparteienberechnungen und Hardware-unterstützte kryptographische Protokolle.
Voraussetzungen
Grundkenntnisse der angewandten Kryptographie werden sehr empfohlen, z.B. durch erfolgreiches Bestehen der Veranstaltung "Computersystemsicherheit" oder "Einführung in die Kryptographie".
Online-Angebote
moodle
06cp DLAM Deep Learning: Architectures & Methods Kersting; Stammer
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1034 Deep Learning: Architectures & Methods
Kurs: 20-00-1034-iv Deep Learning: Architectures & Methods
Termine zwischen 2025-04-28 und 2025-07-21
* 14x Mi 11:40 - 13:20 (Übungsstunde)
* 12x Mo 11:30 - 13:10 (S306/051)
Lerninhalte
• Auffrischung des Hintergrundwissens
• Deep Feedforward Netze
• Regularisierung im Deep Learning
• Optimierung zum Training tiefer Netze
• Convolutional tiefe Netze
• Modelierung von Sequenzen durch Rekordernte und Rekursive Netze
• Lineare Faktor Modelle
• Autoenkoder
• Repräsentationslernen
• Strukturierte Probabilistische Modelle zum Deep Learning
• Monte Carlo Methoden
• Approximative Inferenz
• Tiefe generative Modelle
• Deep Reinforcement Learning
• Deep Learning in Vision
• Deep Learning in NLP
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Dieser Kurs richtet sich an Studierende mit fortgeschrittenem Erfahrung im maschinellen Lernen und vermittelt diesen Studierenden das notwendige Wissen, um eigenständig Forschungsprojekte im Bereich der Deep Learning durchzuführen, z.B. im Rahmen einer Bachelor- oder Masterarbeit. Dies betrifft sowohl ein grundlegendes Verständnis der algorithmischen Ansätze zum Deep Learning als auch die der Architekturen der tiefen tiefen Netze.
Empfohlene Voraussetzungen
20-00-0358-iv Statistisches Maschinelles Lernen
20-00-0052-iv Data Mining und Maschinelles Lernen
Modul: Deep Learning: Architectures & Methods
TUCaN-Nummer
20-00-1034
Titel
Deep Learning: Architectures & Methods
Kürzel
DeepML
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Data Knowledge Engineering
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-1034-iv Deep Learning: Architectures & Methods
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Kristian Kersting; M.Sc. Wolfgang Stammer
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
DeepML
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
• Auffrischung des Hintergrundwissens
• Deep Feedforward Netze
• Regularisierung im Deep Learning
• Optimierung zum Training tiefer Netze
• Convolutional tiefe Netze
• Modelierung von Sequenzen durch Rekordernte und Rekursive Netze
• Lineare Faktor Modelle
• Autoenkoder
• Repräsentationslernen
• Strukturierte Probabilistische Modelle zum Deep Learning
• Monte Carlo Methoden
• Approximative Inferenz
• Tiefe generative Modelle
• Deep Reinforcement Learning
• Deep Learning in Vision
• Deep Learning in NLP
Voraussetzungen
20-00-0358-iv Statistisches Maschinelles Lernen
20-00-0052-iv Data Mining und Maschinelles Lernen
Modul: 20-00-1034 Deep Learning: Architectures & Methods
Kurs: 20-00-1034-iv Deep Learning: Architectures & Methods
Termine zwischen 2025-04-28 und 2025-07-21
* 14x Mi 11:40 - 13:20 (Übungsstunde)
* 12x Mo 11:30 - 13:10 (S306/051)
Lerninhalte
• Auffrischung des Hintergrundwissens
• Deep Feedforward Netze
• Regularisierung im Deep Learning
• Optimierung zum Training tiefer Netze
• Convolutional tiefe Netze
• Modelierung von Sequenzen durch Rekordernte und Rekursive Netze
• Lineare Faktor Modelle
• Autoenkoder
• Repräsentationslernen
• Strukturierte Probabilistische Modelle zum Deep Learning
• Monte Carlo Methoden
• Approximative Inferenz
• Tiefe generative Modelle
• Deep Reinforcement Learning
• Deep Learning in Vision
• Deep Learning in NLP
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Dieser Kurs richtet sich an Studierende mit fortgeschrittenem Erfahrung im maschinellen Lernen und vermittelt diesen Studierenden das notwendige Wissen, um eigenständig Forschungsprojekte im Bereich der Deep Learning durchzuführen, z.B. im Rahmen einer Bachelor- oder Masterarbeit. Dies betrifft sowohl ein grundlegendes Verständnis der algorithmischen Ansätze zum Deep Learning als auch die der Architekturen der tiefen tiefen Netze.
Empfohlene Voraussetzungen
20-00-0358-iv Statistisches Maschinelles Lernen
20-00-0052-iv Data Mining und Maschinelles Lernen
Modul: Deep Learning: Architectures & Methods
TUCaN-Nummer
20-00-1034
Titel
Deep Learning: Architectures & Methods
Kürzel
DeepML
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Data Knowledge Engineering
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-1034-iv Deep Learning: Architectures & Methods
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Kristian Kersting; M.Sc. Wolfgang Stammer
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
DeepML
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
• Auffrischung des Hintergrundwissens
• Deep Feedforward Netze
• Regularisierung im Deep Learning
• Optimierung zum Training tiefer Netze
• Convolutional tiefe Netze
• Modelierung von Sequenzen durch Rekordernte und Rekursive Netze
• Lineare Faktor Modelle
• Autoenkoder
• Repräsentationslernen
• Strukturierte Probabilistische Modelle zum Deep Learning
• Monte Carlo Methoden
• Approximative Inferenz
• Tiefe generative Modelle
• Deep Reinforcement Learning
• Deep Learning in Vision
• Deep Learning in NLP
Voraussetzungen
20-00-0358-iv Statistisches Maschinelles Lernen
20-00-0052-iv Data Mining und Maschinelles Lernen
06cp TGM Tiefe Generative Modelle Mukhopadhyay
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1035 Tiefe Generative Modelle
Kurs: 20-00-1035-iv Tiefe Generative Modelle
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 09:50 - 11:30 (S202/C205 - Bosch Hörsaal)
Lerninhalte
Generative Modelle, implizite und explizite Modelle, Variational AutoEncoders, Generative Adversarial Networks, Numerische Optimierung für generative Modelle, Anwendungen in der medizinischen Bildverarbeitung
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nachdem Studierende das Modul besucht haben, können sie
- den Aufbau und die Funktionsweise Tiefer Generativer Modelle (Deep Generative Models, DGM) erklären
- wissenschaftliche Veröffentlichungen zum Thema DGMs kritisch hinterfragen und damit fachlich beurteilen
- grundlegende DGMs in einer dafür ausgelegten höheren Programmiersprache selbstständig konstruieren / implementieren
- die Implementierung und Anwendung von DGMs auf unterschiedliche Anwendungen übertragen
Empfohlene Voraussetzungen
- Programmierkenntnisse Python
- Lineare Algebra
- Bildverarbeitung/Computer Vision I
- Statistisches Maschinelles Lernen
Literatur
Wird in Veranstaltung bekannt gegeben.
Modul: Tiefe Generative Modelle
TUCaN-Nummer
20-00-1035
Titel
Tiefe Generative Modelle
Kürzel
TGM
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-1035-iv Tiefe Generative Modelle
Lehrende
Ph.D. Anirban Mukhopadhyay
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
TGM
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Generative Modelle, implizite und explizite Modelle, Variational AutoEncoders, Generative Adversarial Networks, Numerische Optimierung für generative Modelle, Anwendungen in der medizinischen Bildverarbeitung
Literatur
Wird in Veranstaltung bekannt gegeben.
Voraussetzungen
- Programmierkenntnisse Python
- Lineare Algebra
- Bildverarbeitung/Computer Vision I
- Statistisches Maschinelles Lernen
Modul: 20-00-1035 Tiefe Generative Modelle
Kurs: 20-00-1035-iv Tiefe Generative Modelle
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 09:50 - 11:30 (S202/C205 - Bosch Hörsaal)
Lerninhalte
Generative Modelle, implizite und explizite Modelle, Variational AutoEncoders, Generative Adversarial Networks, Numerische Optimierung für generative Modelle, Anwendungen in der medizinischen Bildverarbeitung
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nachdem Studierende das Modul besucht haben, können sie
- den Aufbau und die Funktionsweise Tiefer Generativer Modelle (Deep Generative Models, DGM) erklären
- wissenschaftliche Veröffentlichungen zum Thema DGMs kritisch hinterfragen und damit fachlich beurteilen
- grundlegende DGMs in einer dafür ausgelegten höheren Programmiersprache selbstständig konstruieren / implementieren
- die Implementierung und Anwendung von DGMs auf unterschiedliche Anwendungen übertragen
Empfohlene Voraussetzungen
- Programmierkenntnisse Python
- Lineare Algebra
- Bildverarbeitung/Computer Vision I
- Statistisches Maschinelles Lernen
Literatur
Wird in Veranstaltung bekannt gegeben.
Modul: Tiefe Generative Modelle
TUCaN-Nummer
20-00-1035
Titel
Tiefe Generative Modelle
Kürzel
TGM
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-1035-iv Tiefe Generative Modelle
Lehrende
Ph.D. Anirban Mukhopadhyay
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
TGM
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Generative Modelle, implizite und explizite Modelle, Variational AutoEncoders, Generative Adversarial Networks, Numerische Optimierung für generative Modelle, Anwendungen in der medizinischen Bildverarbeitung
Literatur
Wird in Veranstaltung bekannt gegeben.
Voraussetzungen
- Programmierkenntnisse Python
- Lineare Algebra
- Bildverarbeitung/Computer Vision I
- Statistisches Maschinelles Lernen
06cp ADMS Advanced Data Management Systems Binnig; Istvan
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1039 Advanced Data Management Systems
Kurs: 20-00-1039-iv Advanced Data Management Systems
Termine zwischen 2025-04-24 und 2025-07-24
* 11x Do 09:50 - 11:30 (S103/123)
* 14x Fr 11:40 - 13:20 (Übungsstunde)
Lerninhalte
Dies ist eine fortgeschrittene Vorlesung aus dem Bereich der Architektur und Implementierung moderner Datenbanksysteme mit dem speziellen Fokus auf System-orientieren Aspekten und Interna solcher Systeme. Mögliche Themengebiete die in der Vorlesung behandelt werden sind: moderne Hardwaretechnologien für das Datenbanksysteme, Optimierungen für Hauptspeicherdatenbanken, Parallelisierungsstrategien und Approximative Anfrageausführung usw.
Es wird erwartet, dass für jede Vorlesung aktuelle Veröffentlichungen (SIGMOD, VLDB, etc.) vorher gelesen werden. Die Hauptideen ausgewählter Veröffentlichungen werden in Programmierprojekten umgesetzt. Die Endnote des Kurses basiert auf den Programmierprojekten. Es gibt keine Klausur.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss der Vorlesung haben Studenten folgende Lernziele erreicht:
- Vertieftes Verständnis von aktuellen Techniken für das Design von modernen Datenbanksystemen
- Diskussion von Vor- und Nachteilen dieser Techniken mit dem Fokus auf möglichen Verbesserungen
- Implementierung von einzelnen Techniken und experimentelle Evaluierung dieser Techniken zum Vergleich von Designalternativen
Empfohlene Voraussetzungen
Solide Programmierkenntnisse in C and C++
Skalierbares Datenmanagement (20-00-1017-iv)
Informationsmanagement (20-00-0015-iv)
Modul: Advanced Data Management Systems
TUCaN-Nummer
20-00-1039
Titel
Advanced Data Management Systems
Kürzel
ADMS
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Data Knowledge Engineering
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-1039-iv Advanced Data Management Systems
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Carsten Binnig; Prof. Ph.D. Zsolt Istvan
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
ADMS
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Dies ist eine fortgeschrittene Vorlesung aus dem Bereich der Architektur und Implementierung moderner Datenbanksysteme mit dem speziellen Fokus auf System-orientieren Aspekten und Interna solcher Systeme. Mögliche Themengebiete die in der Vorlesung behandelt werden sind: moderne Hardwaretechnologien für das Datenbanksysteme, Optimierungen für Hauptspeicherdatenbanken, Parallelisierungsstrategien und Approximative Anfrageausführung usw.
Es wird erwartet, dass für jede Vorlesung aktuelle Veröffentlichungen (SIGMOD, VLDB, etc.) vorher gelesen werden. Die Hauptideen ausgewählter Veröffentlichungen werden in Programmierprojekten umgesetzt. Die Endnote des Kurses basiert auf den Programmierprojekten. Es gibt keine Klausur.
In dieser Vorlesung findet eine Anrechnung von vorlesungsbegleitenden Leistungen statt, die lt. §25(2) der 5. Novelle der APB und den vom FB 20 am 18.08.2006 beschlossenen Anrechnungsregeln zu einer Notenverbesserung um bis zu 1.0 führen kann.
Voraussetzungen
Solide Programmierkenntnisse in C and C++
Skalierbares Datenmanagement (20-00-1017-iv)
Informationsmanagement (20-00-0015-iv)
Modul: 20-00-1039 Advanced Data Management Systems
Kurs: 20-00-1039-iv Advanced Data Management Systems
Termine zwischen 2025-04-24 und 2025-07-24
* 11x Do 09:50 - 11:30 (S103/123)
* 14x Fr 11:40 - 13:20 (Übungsstunde)
Lerninhalte
Dies ist eine fortgeschrittene Vorlesung aus dem Bereich der Architektur und Implementierung moderner Datenbanksysteme mit dem speziellen Fokus auf System-orientieren Aspekten und Interna solcher Systeme. Mögliche Themengebiete die in der Vorlesung behandelt werden sind: moderne Hardwaretechnologien für das Datenbanksysteme, Optimierungen für Hauptspeicherdatenbanken, Parallelisierungsstrategien und Approximative Anfrageausführung usw.
Es wird erwartet, dass für jede Vorlesung aktuelle Veröffentlichungen (SIGMOD, VLDB, etc.) vorher gelesen werden. Die Hauptideen ausgewählter Veröffentlichungen werden in Programmierprojekten umgesetzt. Die Endnote des Kurses basiert auf den Programmierprojekten. Es gibt keine Klausur.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss der Vorlesung haben Studenten folgende Lernziele erreicht:
- Vertieftes Verständnis von aktuellen Techniken für das Design von modernen Datenbanksystemen
- Diskussion von Vor- und Nachteilen dieser Techniken mit dem Fokus auf möglichen Verbesserungen
- Implementierung von einzelnen Techniken und experimentelle Evaluierung dieser Techniken zum Vergleich von Designalternativen
Empfohlene Voraussetzungen
Solide Programmierkenntnisse in C and C++
Skalierbares Datenmanagement (20-00-1017-iv)
Informationsmanagement (20-00-0015-iv)
Modul: Advanced Data Management Systems
TUCaN-Nummer
20-00-1039
Titel
Advanced Data Management Systems
Kürzel
ADMS
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Data Knowledge Engineering
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-1039-iv Advanced Data Management Systems
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Carsten Binnig; Prof. Ph.D. Zsolt Istvan
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
ADMS
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Dies ist eine fortgeschrittene Vorlesung aus dem Bereich der Architektur und Implementierung moderner Datenbanksysteme mit dem speziellen Fokus auf System-orientieren Aspekten und Interna solcher Systeme. Mögliche Themengebiete die in der Vorlesung behandelt werden sind: moderne Hardwaretechnologien für das Datenbanksysteme, Optimierungen für Hauptspeicherdatenbanken, Parallelisierungsstrategien und Approximative Anfrageausführung usw.
Es wird erwartet, dass für jede Vorlesung aktuelle Veröffentlichungen (SIGMOD, VLDB, etc.) vorher gelesen werden. Die Hauptideen ausgewählter Veröffentlichungen werden in Programmierprojekten umgesetzt. Die Endnote des Kurses basiert auf den Programmierprojekten. Es gibt keine Klausur.
In dieser Vorlesung findet eine Anrechnung von vorlesungsbegleitenden Leistungen statt, die lt. §25(2) der 5. Novelle der APB und den vom FB 20 am 18.08.2006 beschlossenen Anrechnungsregeln zu einer Notenverbesserung um bis zu 1.0 führen kann.
Voraussetzungen
Solide Programmierkenntnisse in C and C++
Skalierbares Datenmanagement (20-00-1017-iv)
Informationsmanagement (20-00-0015-iv)
09cp SP Systems Projektpraktikum Binnig; Istvan
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1042 Systems Projektpraktikum
Kurs: 20-00-1042-pp Systems Projektpraktikum
Lerninhalte
Die Teilnehmer lösen in kleinen Projektgruppen ein gegebenes Problem. Bei den Problemen handelt es sich um Programmierprojekte, die sich auf Fragestellungen aus aktuellen Forschungsthemen des Data Management Lab beziehen.
Mögliche Themenbereiche sind:
- Skalierbare Datenbanksysteme und moderne Hardware
- Cloud Darenbanken und Blockchains
- Interaktive Daten- und Textexploration
- Natural Language Interfaces für Datenbanken
- Skalierbare Systeme für Maschinelles Lernen
In dieser Veranstaltung setzen Studenten ein ausgewähltes Projekt um. Im Vergleich zum Praktikum haben die Probleme des Projektpraktikum einen erweiterten Umfang.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach Beendigung der Veranstaltung haben Studierende folgende Lernziele erreicht:
- Vertieftes Verständnis von aktuellen Techniken für moderne Datenmanagement-Systeme
- Anwendung und Implementierung der Techniken in individuellen Projekten
- Evaluierung von möglichen Designalternativen mit Hilfe von Benchmarks bzw. realen Workloads
Empfohlene Voraussetzungen
Abhängig vom ausgewählten Thema.
Modul: Systems Projektpraktikum
TUCaN-Nummer
20-00-1042
Titel
Data Management - Projektpraktikum
Kürzel
DM-Projektpraktikum
Lehrveranstaltungsart
Projektpraktikum
Gebiet
Data Knowledge Engineering
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-1042-pp Systems Projektpraktikum
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Carsten Binnig; Prof. Ph.D. Zsolt Istvan
Veranstaltungsart
Projekt
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Sys Projektpraktikum
Semesterwochenstunden
6
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Die Teilnehmer lösen in kleinen Projektgruppen ein gegebenes Problem. Bei den Problemen handelt es sich um Programmierprojekte, die sich auf Fragestellungen aus aktuellen Forschungsthemen des Systems Lab beziehen.
Mögliche Themenbereiche sind:
aus dem Bereich Sicherheit & Systeme
Sichere Datensysteme
Vertrauenswürdige Datenbanken
Sichere Analytik und Maschinelles Lernen
aus dem Bereich Maschinelles Lernen für Data Engineering
Unternehmensdaten-Engineering mit LLMs
Data Discovery in Data Lakes
Foundation Models für tabellarische Daten
Erklärbarkeit in Data Science
aus dem Bereich Future Data Systems
Moderne Hardware für Datensysteme
Gelernte Datensysteme
Systems für Maschinelles Lernen
Cloud-Datensysteme
In dieser Veranstaltung setzen Studenten ein ausgewähltes Projekt um. Im Vergleich zum Praktikum haben die Probleme des Projektpraktikum einen erweiterten Umfang.
Voraussetzungen
Abhängig vom ausgewählten Thema.
Modul: 20-00-1042 Systems Projektpraktikum
Kurs: 20-00-1042-pp Systems Projektpraktikum
Lerninhalte
Die Teilnehmer lösen in kleinen Projektgruppen ein gegebenes Problem. Bei den Problemen handelt es sich um Programmierprojekte, die sich auf Fragestellungen aus aktuellen Forschungsthemen des Data Management Lab beziehen.
Mögliche Themenbereiche sind:
- Skalierbare Datenbanksysteme und moderne Hardware
- Cloud Darenbanken und Blockchains
- Interaktive Daten- und Textexploration
- Natural Language Interfaces für Datenbanken
- Skalierbare Systeme für Maschinelles Lernen
In dieser Veranstaltung setzen Studenten ein ausgewähltes Projekt um. Im Vergleich zum Praktikum haben die Probleme des Projektpraktikum einen erweiterten Umfang.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach Beendigung der Veranstaltung haben Studierende folgende Lernziele erreicht:
- Vertieftes Verständnis von aktuellen Techniken für moderne Datenmanagement-Systeme
- Anwendung und Implementierung der Techniken in individuellen Projekten
- Evaluierung von möglichen Designalternativen mit Hilfe von Benchmarks bzw. realen Workloads
Empfohlene Voraussetzungen
Abhängig vom ausgewählten Thema.
Modul: Systems Projektpraktikum
TUCaN-Nummer
20-00-1042
Titel
Data Management - Projektpraktikum
Kürzel
DM-Projektpraktikum
Lehrveranstaltungsart
Projektpraktikum
Gebiet
Data Knowledge Engineering
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-1042-pp Systems Projektpraktikum
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Carsten Binnig; Prof. Ph.D. Zsolt Istvan
Veranstaltungsart
Projekt
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Sys Projektpraktikum
Semesterwochenstunden
6
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Die Teilnehmer lösen in kleinen Projektgruppen ein gegebenes Problem. Bei den Problemen handelt es sich um Programmierprojekte, die sich auf Fragestellungen aus aktuellen Forschungsthemen des Systems Lab beziehen.
Mögliche Themenbereiche sind:
aus dem Bereich Sicherheit & Systeme
Sichere Datensysteme
Vertrauenswürdige Datenbanken
Sichere Analytik und Maschinelles Lernen
aus dem Bereich Maschinelles Lernen für Data Engineering
Unternehmensdaten-Engineering mit LLMs
Data Discovery in Data Lakes
Foundation Models für tabellarische Daten
Erklärbarkeit in Data Science
aus dem Bereich Future Data Systems
Moderne Hardware für Datensysteme
Gelernte Datensysteme
Systems für Maschinelles Lernen
Cloud-Datensysteme
In dieser Veranstaltung setzen Studenten ein ausgewähltes Projekt um. Im Vergleich zum Praktikum haben die Probleme des Projektpraktikum einen erweiterten Umfang.
Voraussetzungen
Abhängig vom ausgewählten Thema.
??cp RLVGA Reinforcement Learning: Von Grundlagen zu den tiefen Ansätzen Chalvatzaki; Tateo
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1047 Reinforcement Learning: Von Grundlagen zu den tiefen Ansätzen
Kurs: 20-00-1047-iv Reinforcement Learning: Von Grundlagen zu den tiefen Ansätzen
Termine zwischen 2025-04-28 und 2025-07-21
* 12x Mo 11:30 - 13:10 (S202/C205 - Bosch Hörsaal)
Modul: Reinforcement Learning: Von Grundlagen zu den tiefen Ansätzen
Kurs: 20-00-1047-iv Reinforcement Learning: Von Grundlagen zu den tiefen Ansätzen
Lehrende
Prof. Ph.D. Georgia Chalvatzaki; Ph.D. Davide Tateo
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
RL
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
• Markov Decision Process
• Value Functions, Bellman Operator, Policies
• Dynamic Programming
• Monte-Carlo Reinforcement Learning
• Temporal Difference Learning
• Tabular Reinforcement Learning
• Reinforcement Learning with Function Approximation
• Deep Q-Learning
• On-policy and off-policy deep actor-critic
• Model-based Reinforcement Learning
• Intrinsic Motivation
Literatur
Reinforcement Learning: An Introduction, Sutton and Barto, 2nd Edition: http://incompleteideas.net/book/RLbook2018.pdf
Voraussetzungen
Gute Programmierkenntnisse in Python.
Vorherige Belegung der Vorlesung Statistical Machine Learning ist hilfreich aber nicht zwingend erforderlich
Motivation
"Die grundlegende Herausforderung im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens besteht darin, zu lernen, wie man unter Unsicherheit gute Entscheidungen trifft" - Emma Brunskill.
Reinforcement Learning (RL) ist ein Bereich des maschinellen Lernens, der sich mit der Frage beschäftigt, wie intelligente Agenten in einer Umgebung agieren sollten, um die kumulativen Belohnungen zu maximieren. RL ist eines der drei grundlegenden Paradigmen des maschinellen Lernens, neben dem überwachten Lernen und dem unüberwachten Lernen. RL unterscheidet sich vom überwachten Lernen dadurch, dass keine beschrifteten Eingabe-/Ausgabepaare vorgelegt werden müssen und dass suboptimale Aktionen nicht explizit korrigiert werden müssen. Stattdessen liegt der Schwerpunkt auf der Suche nach einem Gleichgewicht zwischen Erkundung (Neuland) und Ausnutzung (des vorhandenen Wissens).
Über diesen Kurs
Dieser Kurs führt die Studierenden durch die Grundlagen der Methoden des Reinforcement Learning bis hin zu den jüngsten Fortschritten des Deep Reinforcement Learning. Am Ende dieses Kurses werden die Studierenden über ein solides Wissen auf diesem Gebiet verfügen und in der Lage sein, Probleme mit verschiedenen RL Algorithmen zu lösen. Dieser Kurs dient als hervorragender Hintergrund für Personen, die selbstständig RL-forschung betreiben wollen, z.B. im Rahmen einer Bachelor- oder Masterarbeit.
Zusätzliche Informationen
Die Präsenzvorlesung wird von einer Online-Problemlösungssitzung (Kodierübungen) und einer Fragerunde begleitet.
Online-Angebote
moodle
Modul: 20-00-1047 Reinforcement Learning: Von Grundlagen zu den tiefen Ansätzen
Kurs: 20-00-1047-iv Reinforcement Learning: Von Grundlagen zu den tiefen Ansätzen
Termine zwischen 2025-04-28 und 2025-07-21
* 12x Mo 11:30 - 13:10 (S202/C205 - Bosch Hörsaal)
Modul: Reinforcement Learning: Von Grundlagen zu den tiefen Ansätzen
Kurs: 20-00-1047-iv Reinforcement Learning: Von Grundlagen zu den tiefen Ansätzen
Lehrende
Prof. Ph.D. Georgia Chalvatzaki; Ph.D. Davide Tateo
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
RL
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
• Markov Decision Process
• Value Functions, Bellman Operator, Policies
• Dynamic Programming
• Monte-Carlo Reinforcement Learning
• Temporal Difference Learning
• Tabular Reinforcement Learning
• Reinforcement Learning with Function Approximation
• Deep Q-Learning
• On-policy and off-policy deep actor-critic
• Model-based Reinforcement Learning
• Intrinsic Motivation
Literatur
Reinforcement Learning: An Introduction, Sutton and Barto, 2nd Edition: http://incompleteideas.net/book/RLbook2018.pdf
Voraussetzungen
Gute Programmierkenntnisse in Python.
Vorherige Belegung der Vorlesung Statistical Machine Learning ist hilfreich aber nicht zwingend erforderlich
Motivation
"Die grundlegende Herausforderung im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens besteht darin, zu lernen, wie man unter Unsicherheit gute Entscheidungen trifft" - Emma Brunskill.
Reinforcement Learning (RL) ist ein Bereich des maschinellen Lernens, der sich mit der Frage beschäftigt, wie intelligente Agenten in einer Umgebung agieren sollten, um die kumulativen Belohnungen zu maximieren. RL ist eines der drei grundlegenden Paradigmen des maschinellen Lernens, neben dem überwachten Lernen und dem unüberwachten Lernen. RL unterscheidet sich vom überwachten Lernen dadurch, dass keine beschrifteten Eingabe-/Ausgabepaare vorgelegt werden müssen und dass suboptimale Aktionen nicht explizit korrigiert werden müssen. Stattdessen liegt der Schwerpunkt auf der Suche nach einem Gleichgewicht zwischen Erkundung (Neuland) und Ausnutzung (des vorhandenen Wissens).
Über diesen Kurs
Dieser Kurs führt die Studierenden durch die Grundlagen der Methoden des Reinforcement Learning bis hin zu den jüngsten Fortschritten des Deep Reinforcement Learning. Am Ende dieses Kurses werden die Studierenden über ein solides Wissen auf diesem Gebiet verfügen und in der Lage sein, Probleme mit verschiedenen RL Algorithmen zu lösen. Dieser Kurs dient als hervorragender Hintergrund für Personen, die selbstständig RL-forschung betreiben wollen, z.B. im Rahmen einer Bachelor- oder Masterarbeit.
Zusätzliche Informationen
Die Präsenzvorlesung wird von einer Online-Problemlösungssitzung (Kodierübungen) und einer Fragerunde begleitet.
Online-Angebote
moodle
06cp ENS Ethik in Natürlicher Sprachverarbeitung Gurevych
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1061 Ethik in Natürlicher Sprachverarbeitung
Kurs: 20-00-1061-iv Ethik in Natürlicher Sprachverarbeitung
Termine zwischen 2025-04-24 und 2025-07-24
* 11x Do 13:30 - 15:10 (S311/0012)
* 14x Do 15:20 - 17:00 (Übungsstunde)
Lerninhalte
Mit zunehmender Verbreitung von Sprachtechnologien wächst das Bewusstsein, dass Entscheidungen, die wir über unsere Daten, Methoden und Werkzeuge treffen, direkt mit deren Auswirkungen auf Menschen und Gesellschaften verbunden sind. Diese Veranstaltung stellt reale Anwendungen von Sprachtechnologien und die möglichen ethischen Implikationen vor. Wir besprechen philosophische Grundlagen der ethischen Forschung und fortschrittliche Methoden auf dem neuesten Stand der Technik.
Zentrale Inhalte:
- Philosophische Grundlagen: Was ist Ethik - Geschichte, medizinische und psychologische Experimente, ethische Entscheidungsfindung.
- Falschdarstellung und Befangenheit: Algorithmen zur Identifizierung von Vorurteilen in Modellen und Daten, sowie kontradiktorische Ansätze zum Gegensteuern.
- Datenschutz: Algorithmen für demografische Inferenz, Persönlichkeitsprofile und Anonymisierung von demographischen und persönlichen Merkmalen.
- Höflichkeit in der Kommunikation: Techniken zur Überwachung des Trolling, Hate Speech, missbräuchliche Sprache, Cybermobbing, toxische Kommentare.
- Demokratie und die Sprache der Manipulation: Ansätze zur Erkennung von Propaganda und Manipulation in Nachrichten, zur Erkennung von gefälschten Nachrichten und zur politischen Gestaltung.
- NLP zum Wohle der Menschheit: NLP mit geringen Ressourcen, Anwendungen zur Reaktion auf Katastrophen und Überwachung von Krankheiten, medizinische Anwendungen, psychologische Beratung, Schnittstellen für die Zugänglichkeit.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nachdem Studierende die Veranstaltung abgeschlossen haben, können sie
- philosophische und praktische Aspekte von Ethik erklären
- die Grenzen und Limitierungen maschineller Lernmodelle aufzeigen
- Techniken einsetzen, um Befangenheit und Unfairness in Modellen und Daten zu identifizieren und genezusteuern
- den Einfluss von Meinungsbeeinflussung in Datenaufbereitungen und Nachrichten aufzeigen und quantifizieren
- Hassrede und Online-Missbrauch identifizieren sowie Gegenmaßnahmen entwickeln
Empfohlene Voraussetzungen
Grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen sowie Programmierkenntnisse
Modul: Ethik in Natürlicher Sprachverarbeitung
TUCaN-Nummer
20-00-1061
Titel
Ethik in Natürlicher Sprachverarbeitung
Kürzel
EthikInNLP
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Data Knowledge Engineering
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-1061-iv Ethik in Natürlicher Sprachverarbeitung
Lehrende
Prof. Dr. phil. Iryna Gurevych
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
EthikInNLP
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Mit zunehmender Verbreitung von Sprachtechnologien wächst das Bewusstsein, dass Entscheidungen, die wir über unsere Daten, Methoden und Werkzeuge treffen, direkt mit deren Auswirkungen auf Menschen und Gesellschaften verbunden sind. Diese Veranstaltung stellt reale Anwendungen von Sprachtechnologien und die möglichen ethischen Implikationen vor. Wir besprechen philosophische Grundlagen der ethischen Forschung und fortschrittliche Methoden auf dem neuesten Stand der Technik.
Zentrale Inhalte:
- Philosophische Grundlagen: Was ist Ethik - Geschichte, medizinische und psychologische Experimente, ethische Entscheidungsfindung.
- Falschdarstellung und Befangenheit: Algorithmen zur Identifizierung von Vorurteilen in Modellen und Daten, sowie kontradiktorische Ansätze zum Gegensteuern.
- Datenschutz: Algorithmen für demografische Inferenz, Persönlichkeitsprofile und Anonymisierung von demographischen und persönlichen Merkmalen.
- Höflichkeit in der Kommunikation: Techniken zur Überwachung des Trolling, Hate Speech, missbräuchliche Sprache, Cybermobbing, toxische Kommentare.
- Demokratie und die Sprache der Manipulation: Ansätze zur Erkennung von Propaganda und Manipulation in Nachrichten, zur Erkennung von gefälschten Nachrichten und zur politischen Gestaltung.
- NLP zum Wohle der Menschheit: NLP mit geringen Ressourcen, Anwendungen zur Reaktion auf Katastrophen und Überwachung von Krankheiten, medizinische Anwendungen, psychologische Beratung, Schnittstellen für die Zugänglichkeit.
Voraussetzungen
Grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen.
Programmierkenntnisse sind für die Übungsinhalte hilfreich, jedoch zum Bestehen nicht notwendig.
Modul: 20-00-1061 Ethik in Natürlicher Sprachverarbeitung
Kurs: 20-00-1061-iv Ethik in Natürlicher Sprachverarbeitung
Termine zwischen 2025-04-24 und 2025-07-24
* 11x Do 13:30 - 15:10 (S311/0012)
* 14x Do 15:20 - 17:00 (Übungsstunde)
Lerninhalte
Mit zunehmender Verbreitung von Sprachtechnologien wächst das Bewusstsein, dass Entscheidungen, die wir über unsere Daten, Methoden und Werkzeuge treffen, direkt mit deren Auswirkungen auf Menschen und Gesellschaften verbunden sind. Diese Veranstaltung stellt reale Anwendungen von Sprachtechnologien und die möglichen ethischen Implikationen vor. Wir besprechen philosophische Grundlagen der ethischen Forschung und fortschrittliche Methoden auf dem neuesten Stand der Technik.
Zentrale Inhalte:
- Philosophische Grundlagen: Was ist Ethik - Geschichte, medizinische und psychologische Experimente, ethische Entscheidungsfindung.
- Falschdarstellung und Befangenheit: Algorithmen zur Identifizierung von Vorurteilen in Modellen und Daten, sowie kontradiktorische Ansätze zum Gegensteuern.
- Datenschutz: Algorithmen für demografische Inferenz, Persönlichkeitsprofile und Anonymisierung von demographischen und persönlichen Merkmalen.
- Höflichkeit in der Kommunikation: Techniken zur Überwachung des Trolling, Hate Speech, missbräuchliche Sprache, Cybermobbing, toxische Kommentare.
- Demokratie und die Sprache der Manipulation: Ansätze zur Erkennung von Propaganda und Manipulation in Nachrichten, zur Erkennung von gefälschten Nachrichten und zur politischen Gestaltung.
- NLP zum Wohle der Menschheit: NLP mit geringen Ressourcen, Anwendungen zur Reaktion auf Katastrophen und Überwachung von Krankheiten, medizinische Anwendungen, psychologische Beratung, Schnittstellen für die Zugänglichkeit.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nachdem Studierende die Veranstaltung abgeschlossen haben, können sie
- philosophische und praktische Aspekte von Ethik erklären
- die Grenzen und Limitierungen maschineller Lernmodelle aufzeigen
- Techniken einsetzen, um Befangenheit und Unfairness in Modellen und Daten zu identifizieren und genezusteuern
- den Einfluss von Meinungsbeeinflussung in Datenaufbereitungen und Nachrichten aufzeigen und quantifizieren
- Hassrede und Online-Missbrauch identifizieren sowie Gegenmaßnahmen entwickeln
Empfohlene Voraussetzungen
Grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen sowie Programmierkenntnisse
Modul: Ethik in Natürlicher Sprachverarbeitung
TUCaN-Nummer
20-00-1061
Titel
Ethik in Natürlicher Sprachverarbeitung
Kürzel
EthikInNLP
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Data Knowledge Engineering
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-1061-iv Ethik in Natürlicher Sprachverarbeitung
Lehrende
Prof. Dr. phil. Iryna Gurevych
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
EthikInNLP
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Mit zunehmender Verbreitung von Sprachtechnologien wächst das Bewusstsein, dass Entscheidungen, die wir über unsere Daten, Methoden und Werkzeuge treffen, direkt mit deren Auswirkungen auf Menschen und Gesellschaften verbunden sind. Diese Veranstaltung stellt reale Anwendungen von Sprachtechnologien und die möglichen ethischen Implikationen vor. Wir besprechen philosophische Grundlagen der ethischen Forschung und fortschrittliche Methoden auf dem neuesten Stand der Technik.
Zentrale Inhalte:
- Philosophische Grundlagen: Was ist Ethik - Geschichte, medizinische und psychologische Experimente, ethische Entscheidungsfindung.
- Falschdarstellung und Befangenheit: Algorithmen zur Identifizierung von Vorurteilen in Modellen und Daten, sowie kontradiktorische Ansätze zum Gegensteuern.
- Datenschutz: Algorithmen für demografische Inferenz, Persönlichkeitsprofile und Anonymisierung von demographischen und persönlichen Merkmalen.
- Höflichkeit in der Kommunikation: Techniken zur Überwachung des Trolling, Hate Speech, missbräuchliche Sprache, Cybermobbing, toxische Kommentare.
- Demokratie und die Sprache der Manipulation: Ansätze zur Erkennung von Propaganda und Manipulation in Nachrichten, zur Erkennung von gefälschten Nachrichten und zur politischen Gestaltung.
- NLP zum Wohle der Menschheit: NLP mit geringen Ressourcen, Anwendungen zur Reaktion auf Katastrophen und Überwachung von Krankheiten, medizinische Anwendungen, psychologische Beratung, Schnittstellen für die Zugänglichkeit.
Voraussetzungen
Grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen.
Programmierkenntnisse sind für die Übungsinhalte hilfreich, jedoch zum Bestehen nicht notwendig.
09cp ERL Expertenpraktikum im Robot Learning Peters
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1108 Expertenpraktikum im Robot Learning
Kurs: 20-00-1108-pp Expertenpraktikum im Robot Learning
Lerninhalte
In diesem Projekt perfektionieren Studierende das experimentelle Arbeiten in einem interdisziplinären Team, und entwicklen sich zu Experten im wissenschaftliche Arbeiten im Robot Learning. Im Projekt entwickeln in einer Kleingruppen unter Anleitung ein gemeinsames Experiment im Robot Learning basierend auf speziellen Robotik-Plattformen, werten dieses aus und schreiben einen Forschungsbericht/Paper, welches die Qualität einer Einreichung bei einer internationalen wissenschaftlichen Konferenz oder Zeitschrift erreicht.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nachdem Studierende die Veranstaltung besucht haben, können sie die praktischen Fertigkeiten eines Experten im wissenschaftlichen Arbeiten im Roboter Lernen anwenden. Sie sind in der Lage, Experimente von der Forschungsidee bis hin zur Veröffentlichung zu analysieren und synthetisieren
Empfohlene Voraussetzungen
Empfohlen wird die erfolgreiche Durchführung von
Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 1 und
Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 2
Modul: Expertenpraktikum im Robot Learning
TUCaN-Nummer
20-00-1108
Titel
Expertenpraktikum im Robot Learning
Kürzel
ExpertenpraktikumRL
Lehrveranstaltungsart
Projektpraktikum
Gebiet
Computational Engineering
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-1108-pp Expertenpraktikum im Robot Learning
Lehrende
Prof. Ph. D. Jan Peters
Veranstaltungsart
Projekt
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
ExpertenpraktikumRL
Semesterwochenstunden
6
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
In diesem Projekt perfektionieren Studierende das experimentelle Arbeiten in einem interdisziplinären Team, und entwicklen sich zu Experten im wissenschaftliche Arbeiten im Robot Learning. Im Projekt entwickeln in einer Kleingruppen unter Anleitung ein gemeinsames Experiment im Robot Learning basierend auf speziellen Robotik-Plattformen, werten dieses aus und schreiben einen Forschungsbericht/Paper, welches die Qualität einer Einreichung bei einer internationalen wissenschaftlichen Konferenz oder Zeitschrift erreicht.
Voraussetzungen
Empfohlen wird die erfolgreiche Durchführung von
Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 1 und
Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 2
Modul: 20-00-1108 Expertenpraktikum im Robot Learning
Kurs: 20-00-1108-pp Expertenpraktikum im Robot Learning
Lerninhalte
In diesem Projekt perfektionieren Studierende das experimentelle Arbeiten in einem interdisziplinären Team, und entwicklen sich zu Experten im wissenschaftliche Arbeiten im Robot Learning. Im Projekt entwickeln in einer Kleingruppen unter Anleitung ein gemeinsames Experiment im Robot Learning basierend auf speziellen Robotik-Plattformen, werten dieses aus und schreiben einen Forschungsbericht/Paper, welches die Qualität einer Einreichung bei einer internationalen wissenschaftlichen Konferenz oder Zeitschrift erreicht.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nachdem Studierende die Veranstaltung besucht haben, können sie die praktischen Fertigkeiten eines Experten im wissenschaftlichen Arbeiten im Roboter Lernen anwenden. Sie sind in der Lage, Experimente von der Forschungsidee bis hin zur Veröffentlichung zu analysieren und synthetisieren
Empfohlene Voraussetzungen
Empfohlen wird die erfolgreiche Durchführung von
Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 1 und
Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 2
Modul: Expertenpraktikum im Robot Learning
TUCaN-Nummer
20-00-1108
Titel
Expertenpraktikum im Robot Learning
Kürzel
ExpertenpraktikumRL
Lehrveranstaltungsart
Projektpraktikum
Gebiet
Computational Engineering
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-1108-pp Expertenpraktikum im Robot Learning
Lehrende
Prof. Ph. D. Jan Peters
Veranstaltungsart
Projekt
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
ExpertenpraktikumRL
Semesterwochenstunden
6
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
In diesem Projekt perfektionieren Studierende das experimentelle Arbeiten in einem interdisziplinären Team, und entwicklen sich zu Experten im wissenschaftliche Arbeiten im Robot Learning. Im Projekt entwickeln in einer Kleingruppen unter Anleitung ein gemeinsames Experiment im Robot Learning basierend auf speziellen Robotik-Plattformen, werten dieses aus und schreiben einen Forschungsbericht/Paper, welches die Qualität einer Einreichung bei einer internationalen wissenschaftlichen Konferenz oder Zeitschrift erreicht.
Voraussetzungen
Empfohlen wird die erfolgreiche Durchführung von
Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 1 und
Lernende Roboter: Integriertes Projekt - Teil 2
03cp MC Model Checking Veschetti
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1115 Model Checking
Kurs: 20-00-1115-vl Model Checking
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-07-23
* 14x Di 16:10 - 17:50 (Übungsstunde)
* 14x Mi 09:50 - 11:30 (S208/171 - ggf. Baulärm - keine Prüfungen)
Lerninhalte
* Temporallogiken:
- Lineare temporal Logik (LTL), Computation Tree Logic (CTL) und CTL*: Syntax, Semantik, Komplexität
* Modelprüfungsverfahren für LTL, CTL, CTL*, insbesondere Büchiautomaten
* Partial Order Reduction
* Timed Automata
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Im Rahmen des Kurses sollen die Studierenden folgende Fähigkeiten erwerben:
* Verständnis der theoretischen Grundlagen der Temporallogiken LTL, CTL und CTL*
* Fähigkeit zur Auswahl der geeigneten Logik zur Spezifikation und Modellprüfung in Abhängigkeit von dem zu modellierenden System und der zu prüfenden Eigenschaft
* Verfahren und Techniken zur Modellprüfung (Model Checking) z.B. Modellprüfung mit Büchiautomaten, Partial Order Reduction u.ä.
* Wissen über die Charakteristika und Grenzen der Modellprüfung
* Kenntnisse in der Modellprüfung von Timed Automate
* Fähigkeit zur Anwendung von Tools zur Modellprüfung
Empfohlene Voraussetzungen
Empfohlen werden Kenntnisse in
* Aussagenlogik
* Deduktionssystemen
* Automatentheorie
Modul: Model Checking
TUCaN-Nummer
20-00-1115
Titel
Model Checking
Kürzel
MC
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-1115-vl Model Checking
Lehrende
Adele Veschetti
Veranstaltungsart
Vorlesung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
MC
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
Der Kurs wird in präsenz auf Englisch gehalten.
Die Kurswebseite befindet sich unter:
https://moodle.informatik.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=1722
Lehrinhalte
Temporallogiken:
Lineare temporal Logik (LTL), Computation Tree Logic (CTL) und CTL*: Syntax, Semantik, Komplexität
Modelprüfungsverfahren für LTL, CTL, CTL*, insbesondere Büchiautomaten
Partial Order Reduction
Timed Automata
Voraussetzungen
Empfohlen werden Kenntnisse in
* Aussagenlogik
* Deduktionssystemen
* Automatentheorie
Online-Angebote
Der Kurs wird in präsenz und auf Englisch gehalten.
Die Kurswebseite ist unter
https://moodle.informatik.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=1559
verfügbar.
Modul: 20-00-1115 Model Checking
Kurs: 20-00-1115-vl Model Checking
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-07-23
* 14x Di 16:10 - 17:50 (Übungsstunde)
* 14x Mi 09:50 - 11:30 (S208/171 - ggf. Baulärm - keine Prüfungen)
Lerninhalte
* Temporallogiken:
- Lineare temporal Logik (LTL), Computation Tree Logic (CTL) und CTL*: Syntax, Semantik, Komplexität
* Modelprüfungsverfahren für LTL, CTL, CTL*, insbesondere Büchiautomaten
* Partial Order Reduction
* Timed Automata
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Im Rahmen des Kurses sollen die Studierenden folgende Fähigkeiten erwerben:
* Verständnis der theoretischen Grundlagen der Temporallogiken LTL, CTL und CTL*
* Fähigkeit zur Auswahl der geeigneten Logik zur Spezifikation und Modellprüfung in Abhängigkeit von dem zu modellierenden System und der zu prüfenden Eigenschaft
* Verfahren und Techniken zur Modellprüfung (Model Checking) z.B. Modellprüfung mit Büchiautomaten, Partial Order Reduction u.ä.
* Wissen über die Charakteristika und Grenzen der Modellprüfung
* Kenntnisse in der Modellprüfung von Timed Automate
* Fähigkeit zur Anwendung von Tools zur Modellprüfung
Empfohlene Voraussetzungen
Empfohlen werden Kenntnisse in
* Aussagenlogik
* Deduktionssystemen
* Automatentheorie
Modul: Model Checking
TUCaN-Nummer
20-00-1115
Titel
Model Checking
Kürzel
MC
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-1115-vl Model Checking
Lehrende
Adele Veschetti
Veranstaltungsart
Vorlesung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
MC
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
Der Kurs wird in präsenz auf Englisch gehalten.
Die Kurswebseite befindet sich unter:
https://moodle.informatik.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=1722
Lehrinhalte
Temporallogiken:
Lineare temporal Logik (LTL), Computation Tree Logic (CTL) und CTL*: Syntax, Semantik, Komplexität
Modelprüfungsverfahren für LTL, CTL, CTL*, insbesondere Büchiautomaten
Partial Order Reduction
Timed Automata
Voraussetzungen
Empfohlen werden Kenntnisse in
* Aussagenlogik
* Deduktionssystemen
* Automatentheorie
Online-Angebote
Der Kurs wird in präsenz und auf Englisch gehalten.
Die Kurswebseite ist unter
https://moodle.informatik.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=1559
verfügbar.
06cp HOHCI Hands-On HCI Mühlhäuser; Schön
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1116 Hands-On HCI
Kurs: 20-00-1116-iv Hands-On HCI
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-07-23
* 14x Mi 09:50 - 11:30 (S101/A04)
Lerninhalte
Vielleicht haben Sie bereits von Virtual / Augmented Reality, 3D-Druck, am Körper getragenen oder anfassbaren (tangible) Benutzeroberflächen gehört oder diese sogar ausprobiert. Der Bereich Human-Computer-Interaktion (HCI) deckt all diese spannenden Themen ab und bietet die Möglichkeit, neue Prototypen zu bauen und diese in Benutzerstudien auszuprobieren. Wenn Sie Theorie und Praxis im Bereich der HCI verbinden möchten ist dieser Kurs - Hands-On HCI - genau das Richtige für Sie. Das Ziel des Kurses ist es, Sie durch den gesamten Forschungszyklus im Bereich der HCI zu führen. Damit kann dieser Kurs eine Vorbereitung für Ihre zukünftige Bachelor- / Masterarbeit in diesem Bereich sein, sowie einen ersten Baustein auf Ihrem akademischen Weg darstellen.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach Abschluss des Moduls können Studierende
- drei Ansätze zur HCI-Forschung voneinander unterscheiden und anwenden.
- drei Arten empirischer Untersuchungen unterscheiden.
- effektiv eine wissenschaftliche Publikation lesen.
- zwischen Arten von HCI-Beiträgen unterscheiden.
- Forschungsfragen, Hypothesen und experimentelle Variablen formulieren und definieren.
- basierend auf den zuvor erarbeiteten Forschungsfragen ein dazu passendes Studiendesign entwerfen.
- eine Studie durchführen und dabei quantitative und qualitative Methoden zur Datensammlung verwenden.
- quantitative Daten auf der Basis von statistischen Methoden analysieren, auswerten und interpretieren.
- qualitative Daten auf der Basis von Grounded Theory analysieren und interpretieren.
- den Peer-Review Prozess verstehen und sowie Reviews für eine wissenschaftliche Publikation schreiben.
- Evaluationstechniken mit und ohne Nutzern verstehen und anwenden.
- die gewonnenen Erkenntnisse als wissenschaftliche Publikation verschriftlichen und vor einem Fachpublikum präsentieren.
Empfohlene Voraussetzungen
Empfohlen wird die vorherige Belegung von Human-Computer Interaction (TK2).
Modul: Hands-On HCI
TUCaN-Nummer
20-00-1116
Titel
Hands-On HCI
Kürzel
HOHCI
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-1116-iv Hands-On HCI
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Eberhard Max Mühlhäuser; M.Sc. Dominik Schön
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
HOHCI
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Vielleicht haben Sie bereits von Virtual / Augmented Reality, 3D-Druck, am Körper getragenen oder anfassbaren (tangible) Benutzeroberflächen gehört oder diese sogar ausprobiert. Der Bereich Human-Computer-Interaktion (HCI) deckt all diese spannenden Themen ab und bietet die Möglichkeit, neue Prototypen zu bauen und diese in Benutzerstudien auszuprobieren. Wenn Sie Theorie und Praxis im Bereich der HCI verbinden möchten ist dieser Kurs - Hands-On HCI - genau das Richtige für Sie. Das Ziel des Kurses ist es, Sie durch den gesamten Forschungszyklus im Bereich der HCI zu führen. Damit kann dieser Kurs eine Vorbereitung für Ihre zukünftige Bachelor- / Masterarbeit in diesem Bereich sein, sowie einen ersten Baustein auf Ihrem akademischen Weg darstellen.
Der Kurs besteht aus theoretischen und praktischen Teilen. Der theoretische Teil umfasst 8 Vorlesungen über Methoden zum Auffinden und Bewerten relevanter Literatur für die eigene zukünftige Forschung, Grundlagen und Methoden zur quantitativen und qualitativen Erhebung sowie Analyse von Daten. Der praktische Teil umfasst 7 miteinander verbundene benotete Aufgaben (1 Einzel- und 6 Gruppenaufgaben) in der Versuchsplanung, Durchführung und Datenanalyse. Beide Teile der Veranstaltung finden parallel während des Semesters statt. Am Ende des Kurses werden Sie Ihre erste eigene wissenschaftliche Arbeit durchgeführt haben, von der Ideenfindung über das Forschungsdesign, die Durchführung einer Studie bis hin zur Auswertung und Verschriftlichung sowie Präsentation der Ergebnisse. Es wird keine Abschlussprüfung geben; die Abschlussnote des Kurses berechnet sich als vorlesungsbegleitende Prüfung aus den 7 praktischen Aufgaben, sowie einer Forschungsarbeit und Abschlusspräsentation.
In der ersten Vorlesung werden 8 aktuelle HCI Forschungsrichtungen vorgestellt, welche viele spannende Themen wie Augmented und Virtual Reality, Fabrication, maschinelles Lernen und vieles mehr abdecken. In dieser Vorlesung finden Sie sich zu Dreiergruppen zusammen, welche im Laufe des Semesters gemeinsam ein Projekt in einem dieser Forschungsfelder bearbeiten. Dieser Kurs ist auf 24 Plätze begrenzt und eine vorherige Anmeldung für den Kurs ist erforderlich.
Literatur
“Research methods in HCI” by Harry Hochheiser Jinjuan Heidi Feng, and Jonathan Lazar
“How to Design and Report Experiments” by Andy Field and Graham Hole
“Statistics for HCI: Making Sense of Quantitative” Data by Alan Dix
“Qualitative HCI Research: Going Behind the Scenes” by Ann Blandford, Dominic Furniss, and Stephann Makri
“Introduction to the New Statistics: Estimation, Open Science, and Beyond” by Geoff Cumming and Robert Calin-Jageman
Voraussetzungen
Empfohlen wird das vorherige Belegen von Human-Computer Interaction (TK2).
Erwartete Teilnehmerzahl
24
Modul: 20-00-1116 Hands-On HCI
Kurs: 20-00-1116-iv Hands-On HCI
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-07-23
* 14x Mi 09:50 - 11:30 (S101/A04)
Lerninhalte
Vielleicht haben Sie bereits von Virtual / Augmented Reality, 3D-Druck, am Körper getragenen oder anfassbaren (tangible) Benutzeroberflächen gehört oder diese sogar ausprobiert. Der Bereich Human-Computer-Interaktion (HCI) deckt all diese spannenden Themen ab und bietet die Möglichkeit, neue Prototypen zu bauen und diese in Benutzerstudien auszuprobieren. Wenn Sie Theorie und Praxis im Bereich der HCI verbinden möchten ist dieser Kurs - Hands-On HCI - genau das Richtige für Sie. Das Ziel des Kurses ist es, Sie durch den gesamten Forschungszyklus im Bereich der HCI zu führen. Damit kann dieser Kurs eine Vorbereitung für Ihre zukünftige Bachelor- / Masterarbeit in diesem Bereich sein, sowie einen ersten Baustein auf Ihrem akademischen Weg darstellen.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach Abschluss des Moduls können Studierende
- drei Ansätze zur HCI-Forschung voneinander unterscheiden und anwenden.
- drei Arten empirischer Untersuchungen unterscheiden.
- effektiv eine wissenschaftliche Publikation lesen.
- zwischen Arten von HCI-Beiträgen unterscheiden.
- Forschungsfragen, Hypothesen und experimentelle Variablen formulieren und definieren.
- basierend auf den zuvor erarbeiteten Forschungsfragen ein dazu passendes Studiendesign entwerfen.
- eine Studie durchführen und dabei quantitative und qualitative Methoden zur Datensammlung verwenden.
- quantitative Daten auf der Basis von statistischen Methoden analysieren, auswerten und interpretieren.
- qualitative Daten auf der Basis von Grounded Theory analysieren und interpretieren.
- den Peer-Review Prozess verstehen und sowie Reviews für eine wissenschaftliche Publikation schreiben.
- Evaluationstechniken mit und ohne Nutzern verstehen und anwenden.
- die gewonnenen Erkenntnisse als wissenschaftliche Publikation verschriftlichen und vor einem Fachpublikum präsentieren.
Empfohlene Voraussetzungen
Empfohlen wird die vorherige Belegung von Human-Computer Interaction (TK2).
Modul: Hands-On HCI
TUCaN-Nummer
20-00-1116
Titel
Hands-On HCI
Kürzel
HOHCI
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-1116-iv Hands-On HCI
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Eberhard Max Mühlhäuser; M.Sc. Dominik Schön
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
HOHCI
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Vielleicht haben Sie bereits von Virtual / Augmented Reality, 3D-Druck, am Körper getragenen oder anfassbaren (tangible) Benutzeroberflächen gehört oder diese sogar ausprobiert. Der Bereich Human-Computer-Interaktion (HCI) deckt all diese spannenden Themen ab und bietet die Möglichkeit, neue Prototypen zu bauen und diese in Benutzerstudien auszuprobieren. Wenn Sie Theorie und Praxis im Bereich der HCI verbinden möchten ist dieser Kurs - Hands-On HCI - genau das Richtige für Sie. Das Ziel des Kurses ist es, Sie durch den gesamten Forschungszyklus im Bereich der HCI zu führen. Damit kann dieser Kurs eine Vorbereitung für Ihre zukünftige Bachelor- / Masterarbeit in diesem Bereich sein, sowie einen ersten Baustein auf Ihrem akademischen Weg darstellen.
Der Kurs besteht aus theoretischen und praktischen Teilen. Der theoretische Teil umfasst 8 Vorlesungen über Methoden zum Auffinden und Bewerten relevanter Literatur für die eigene zukünftige Forschung, Grundlagen und Methoden zur quantitativen und qualitativen Erhebung sowie Analyse von Daten. Der praktische Teil umfasst 7 miteinander verbundene benotete Aufgaben (1 Einzel- und 6 Gruppenaufgaben) in der Versuchsplanung, Durchführung und Datenanalyse. Beide Teile der Veranstaltung finden parallel während des Semesters statt. Am Ende des Kurses werden Sie Ihre erste eigene wissenschaftliche Arbeit durchgeführt haben, von der Ideenfindung über das Forschungsdesign, die Durchführung einer Studie bis hin zur Auswertung und Verschriftlichung sowie Präsentation der Ergebnisse. Es wird keine Abschlussprüfung geben; die Abschlussnote des Kurses berechnet sich als vorlesungsbegleitende Prüfung aus den 7 praktischen Aufgaben, sowie einer Forschungsarbeit und Abschlusspräsentation.
In der ersten Vorlesung werden 8 aktuelle HCI Forschungsrichtungen vorgestellt, welche viele spannende Themen wie Augmented und Virtual Reality, Fabrication, maschinelles Lernen und vieles mehr abdecken. In dieser Vorlesung finden Sie sich zu Dreiergruppen zusammen, welche im Laufe des Semesters gemeinsam ein Projekt in einem dieser Forschungsfelder bearbeiten. Dieser Kurs ist auf 24 Plätze begrenzt und eine vorherige Anmeldung für den Kurs ist erforderlich.
Literatur
“Research methods in HCI” by Harry Hochheiser Jinjuan Heidi Feng, and Jonathan Lazar
“How to Design and Report Experiments” by Andy Field and Graham Hole
“Statistics for HCI: Making Sense of Quantitative” Data by Alan Dix
“Qualitative HCI Research: Going Behind the Scenes” by Ann Blandford, Dominic Furniss, and Stephann Makri
“Introduction to the New Statistics: Estimation, Open Science, and Beyond” by Geoff Cumming and Robert Calin-Jageman
Voraussetzungen
Empfohlen wird das vorherige Belegen von Human-Computer Interaction (TK2).
Erwartete Teilnehmerzahl
24
06cp BioES Mensch- und Identitätsfokussiertes Maschinelles Lernen Damer
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1118 Mensch- und Identitätsfokussiertes Maschinelles Lernen
Kurs: 20-00-1118-iv Mensch- und Identitätsfokussiertes Maschinelles Lernen
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 13:30 - 16:50 (S115/133)
Lerninhalte
Biometrische Systeme und ihre Struktur; Biometrische Leistungsbewertung und Metriken; Gesichtserkennung; Fingerabdruck und Augenbiometrie; Multibiometrische Fusion; Effizientes maschinelles Lernen und Biometrie; Schwachstellen biometrischer Systeme; Erkennung von Präsentationsangriffen; Biometrischer Vorlagenschutz; Biometrische Privatsphäre; Fairness in biometrischen Systemen
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Besuch des Kurses sind die Teilnehmer mit den biometrischen Lösungen vertraut. Sie verstehen grundlegende Techniken zur automatischen Erkennung von Personen, die Schwachstellen der Biometrie und die Schutzmaßnahmen gegen diese Schwachstellen. Sie sind in der Lage, diese Techniken zur Lösung grundlegender biometrischer Aufgaben an realistischen Problemstellungen zu implementieren.
Empfohlene Voraussetzungen
Es wird empfohlen, zuvor Visual Computing besucht zu haben. Grundlagen in Mathematik und Wahrscheinlichkeitsrechnung sind erforderlich.
Modul: Mensch- und Identitätsfokussiertes Maschinelles Lernen
TUCaN-Nummer
20-00-1118
Titel
Biometrische Erkennung und Sicherheit
Kürzel
BioES
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-1118-iv Mensch- und Identitätsfokussiertes Maschinelles Lernen
Lehrende
Naser Damer
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
BioES
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Hintergründe und Konzepte von Human-Centric Machine Learning: Das Ziel von Identität und Human-Centric Machine Learning. Die Unterschiede zwischen Identitätslernen und anderen gängigen Klassifikationsarten.
Repräsentationsextraktion für subjektbezogene Daten: Methoden für die Feature Erstellung für identitätsbezogene Anwendungen. Grundlagen und Hintergründe für handgefertigte oder Deep Learning Features.
Deep-Learning Strategien für Identitätsrepräsentationen: Erlernen von Identitätsrepräsentationen mit Hilfe von Deep Learning. Lernstrategien und Loss-Funktionen.
Netzwerkarchitekturen und identitätsspezifische Komponenten.
Knowledge Transfer und Distillation: Transfer Learning und Identitätsrepräsentation. Konzepte und Anwendungen von Knowledge Distillation.
Effizientes Machine Learning: Beziehung zwischen Ressourcenbeschränkungen, Green-AI und
Deep Learning. Methoden zum Aufbau effizienter Lösungen für Maschinelles Lernen.
Synthetische Identität: Die Notwendigkeit einer synthetischen Identität. Synthetische Identität als Adversarial. Generierung synthetischer identitätsgesteuerter Daten unter
verschiedenen Einschränkungen.
Machine Learning Biases: Analyse der demografischen Fairness und der Ursachen der Fairnessprobleme. ML-basierte Abmilderung von demografischen Bias.
Privatsphäre erlernen: Analyse von unbeabsichtigt gelernten Informationen. Lernstrategien zur gezielten Unterdrückung von Informationen auf verschiedenen Repräsentationsebenen.
Data Utility: Verständnis der Auswirkungen von Data Utility im Lernprozess. Verstehen von Sample Utility im Betrieb. ML-Konzepte und Strategien zur Schätzung von Sample Utilities.
Angriffe auf Sample-Level: Überblick über Adversarial, Sample Manipulation und andere Angriffe auf Human-Centric ML. Deep Learning Konzepte, Netzwerkblöcke und LossStrategien um Sample-Level Angriffe zu erkennen und zu umgehen.
Explainability: Überblick über den Bedarf von Explainability in verschiedenenen Entscheidungsprozessen. Verschiedene Strategien um Explainability für Themen aus vergangenen Vorlesungen.
Voraussetzungen
Es wird empfohlen, zuvor Visual Computing besucht zu haben. Grundlagen in Mathematik und Wahrscheinlichkeitsrechnung sind erforderlich.
Modul: 20-00-1118 Mensch- und Identitätsfokussiertes Maschinelles Lernen
Kurs: 20-00-1118-iv Mensch- und Identitätsfokussiertes Maschinelles Lernen
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 13:30 - 16:50 (S115/133)
Lerninhalte
Biometrische Systeme und ihre Struktur; Biometrische Leistungsbewertung und Metriken; Gesichtserkennung; Fingerabdruck und Augenbiometrie; Multibiometrische Fusion; Effizientes maschinelles Lernen und Biometrie; Schwachstellen biometrischer Systeme; Erkennung von Präsentationsangriffen; Biometrischer Vorlagenschutz; Biometrische Privatsphäre; Fairness in biometrischen Systemen
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Besuch des Kurses sind die Teilnehmer mit den biometrischen Lösungen vertraut. Sie verstehen grundlegende Techniken zur automatischen Erkennung von Personen, die Schwachstellen der Biometrie und die Schutzmaßnahmen gegen diese Schwachstellen. Sie sind in der Lage, diese Techniken zur Lösung grundlegender biometrischer Aufgaben an realistischen Problemstellungen zu implementieren.
Empfohlene Voraussetzungen
Es wird empfohlen, zuvor Visual Computing besucht zu haben. Grundlagen in Mathematik und Wahrscheinlichkeitsrechnung sind erforderlich.
Modul: Mensch- und Identitätsfokussiertes Maschinelles Lernen
TUCaN-Nummer
20-00-1118
Titel
Biometrische Erkennung und Sicherheit
Kürzel
BioES
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-1118-iv Mensch- und Identitätsfokussiertes Maschinelles Lernen
Lehrende
Naser Damer
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
BioES
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Hintergründe und Konzepte von Human-Centric Machine Learning: Das Ziel von Identität und Human-Centric Machine Learning. Die Unterschiede zwischen Identitätslernen und anderen gängigen Klassifikationsarten.
Repräsentationsextraktion für subjektbezogene Daten: Methoden für die Feature Erstellung für identitätsbezogene Anwendungen. Grundlagen und Hintergründe für handgefertigte oder Deep Learning Features.
Deep-Learning Strategien für Identitätsrepräsentationen: Erlernen von Identitätsrepräsentationen mit Hilfe von Deep Learning. Lernstrategien und Loss-Funktionen.
Netzwerkarchitekturen und identitätsspezifische Komponenten.
Knowledge Transfer und Distillation: Transfer Learning und Identitätsrepräsentation. Konzepte und Anwendungen von Knowledge Distillation.
Effizientes Machine Learning: Beziehung zwischen Ressourcenbeschränkungen, Green-AI und
Deep Learning. Methoden zum Aufbau effizienter Lösungen für Maschinelles Lernen.
Synthetische Identität: Die Notwendigkeit einer synthetischen Identität. Synthetische Identität als Adversarial. Generierung synthetischer identitätsgesteuerter Daten unter
verschiedenen Einschränkungen.
Machine Learning Biases: Analyse der demografischen Fairness und der Ursachen der Fairnessprobleme. ML-basierte Abmilderung von demografischen Bias.
Privatsphäre erlernen: Analyse von unbeabsichtigt gelernten Informationen. Lernstrategien zur gezielten Unterdrückung von Informationen auf verschiedenen Repräsentationsebenen.
Data Utility: Verständnis der Auswirkungen von Data Utility im Lernprozess. Verstehen von Sample Utility im Betrieb. ML-Konzepte und Strategien zur Schätzung von Sample Utilities.
Angriffe auf Sample-Level: Überblick über Adversarial, Sample Manipulation und andere Angriffe auf Human-Centric ML. Deep Learning Konzepte, Netzwerkblöcke und LossStrategien um Sample-Level Angriffe zu erkennen und zu umgehen.
Explainability: Überblick über den Bedarf von Explainability in verschiedenenen Entscheidungsprozessen. Verschiedene Strategien um Explainability für Themen aus vergangenen Vorlesungen.
Voraussetzungen
Es wird empfohlen, zuvor Visual Computing besucht zu haben. Grundlagen in Mathematik und Wahrscheinlichkeitsrechnung sind erforderlich.
09cp PSH Projektpraktikum Soft- und Hardwareentwicklung Heenes
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1121 Projektpraktikum Soft- und Hardwareentwicklung
Kurs: 20-00-1121-pp Projektpraktikum Soft- und Hardwareentwicklung
Lerninhalte
In diesem Projektpraktikum werden ausgewählte Themen in Gruppen bearbeitet mit dem Ziel ein gemeinsames zweckorientiertes Produkt zu erstellen. Die Studierenden bestimmen Meilensteine und Arbeitsabläufe weitgehend selbst. Teilaufgaben für das Projekt sollen arbeitsteilig, kooperativ und methodisch geplant bearbeitet werden.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Die Studierenden können komplexe Soft- und Hardwaresysteme systematisch entwerfen, implementieren und testen.
Empfohlene Voraussetzungen
Empfohlen wird:
Software-Engineering, Bachelorpraktikum
Modul: Projektpraktikum Soft- und Hardwareentwicklung
TUCaN-Nummer
20-00-1121
Titel
Projektpraktikum Soft- und Hardwareentwicklung
Kürzel
pp-SHE
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-1121-pp Projektpraktikum Soft- und Hardwareentwicklung
Lehrende
Dr.-Ing. Wolfgang Heenes
Veranstaltungsart
Projekt
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
pp-SHE
Semesterwochenstunden
6
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
In diesem Projektpraktikum werden ausgewählte Themen in Gruppen bearbeitet mit dem Ziel ein gemeinsames zweckorientiertes Produkt zu erstellen. Die Studierenden bestimmen Meilensteine und Arbeitsabläufe weitgehend selbst. Teilaufgaben für das Projekt sollen arbeitsteilig, kooperativ und methodisch geplant bearbeitet werden.
Voraussetzungen
Empfohlen wird: Software-Engineering, Bachelorpraktikum
Modul: 20-00-1121 Projektpraktikum Soft- und Hardwareentwicklung
Kurs: 20-00-1121-pp Projektpraktikum Soft- und Hardwareentwicklung
Lerninhalte
In diesem Projektpraktikum werden ausgewählte Themen in Gruppen bearbeitet mit dem Ziel ein gemeinsames zweckorientiertes Produkt zu erstellen. Die Studierenden bestimmen Meilensteine und Arbeitsabläufe weitgehend selbst. Teilaufgaben für das Projekt sollen arbeitsteilig, kooperativ und methodisch geplant bearbeitet werden.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Die Studierenden können komplexe Soft- und Hardwaresysteme systematisch entwerfen, implementieren und testen.
Empfohlene Voraussetzungen
Empfohlen wird:
Software-Engineering, Bachelorpraktikum
Modul: Projektpraktikum Soft- und Hardwareentwicklung
TUCaN-Nummer
20-00-1121
Titel
Projektpraktikum Soft- und Hardwareentwicklung
Kürzel
pp-SHE
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-1121-pp Projektpraktikum Soft- und Hardwareentwicklung
Lehrende
Dr.-Ing. Wolfgang Heenes
Veranstaltungsart
Projekt
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
pp-SHE
Semesterwochenstunden
6
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
In diesem Projektpraktikum werden ausgewählte Themen in Gruppen bearbeitet mit dem Ziel ein gemeinsames zweckorientiertes Produkt zu erstellen. Die Studierenden bestimmen Meilensteine und Arbeitsabläufe weitgehend selbst. Teilaufgaben für das Projekt sollen arbeitsteilig, kooperativ und methodisch geplant bearbeitet werden.
Voraussetzungen
Empfohlen wird: Software-Engineering, Bachelorpraktikum
06cp P Programmanalyse Keidel
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1122 Programmanalyse
Kurs: 20-00-1122-vl Programmanalyse
Termine zwischen 2025-04-28 und 2025-07-21
* 12x Mo 13:30 - 15:10 (S202/C205 - Bosch Hörsaal)
* 13x Mo 15:20 - 17:00 (Übungsstunde)
Lerninhalte
Statische Analysen sind Werkzeuge die Informationen von Programmen extrahieren ohne diese auszuführen. Statische Analysen haben vielseitige Anwendungen in integrierten Entwicklungsumgebungen (IDEs), Compilern und Continous Integration Servern. Zum Beispiel werden statische Analysen in IDEs verwendet um Programmfehler und Sicherheitslücken zu erkennen. Des Weiteren werden sie in Compilern zum Typechecking und für Optimierungen verwendet.
DIeser Kurs gibt einen Überblick über die zugrundeliegende Konzepte von statischen Analysen. Insbesondere diskutieren wir den Kompromiss zwischen der Performanz, der Präzision, und der Korrektheit von statischen Analysen. Des Weiteren werden Ihnen verschieden Sorten von statischen Analysen vorgestellt, wie zum Beispiel Kontrollflussanalysen, Datenflussanalysen, Zeigeranalysen, sowie Seiteneffekt- und Unveränderlichkeitsanalysen. Abschließend lernen sie verschiedene Analyseframeworks kennen, wie das monotone Framework, Big-Step Abstrakte Interpreter und IFDS/IDE Frameworks.
In der begleitenden Übung wenden Sie die neuen Analysekonzepte praktisch an, und erweitern oder entwicklen existierende Analysen.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Das Ziel dieses Kurses ist es die zugrundelegende Konzepte von statischen Analysen zu vermitteln. Dies erlaubt es Studierenden statische Analysen in IDEs effektiver zu verwenden. Des Weiteren sind Studierende nach dem Kurs in der Lage Eigenschaften von statischen Analysen wie Performanz und Präzision zu beurteilen
Empfohlene Voraussetzungen
Wir erwarten, dass Studierende die Konzepte der Programmiersprachen, wie Zuweisungen, Schleifen, Ausnahmebehandlung, Objekte, und anonyme Funktionen gut verstanden haben. Des Weiteren sollten die Kursteilnehmer*innen mit grundlegender Universitätsmathematik und Logik vertraut sein.
Modul: Programmanalyse
TUCaN-Nummer
20-00-1122
Titel
Programmanalyse
Kürzel
ProgAn
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-1122-vl Programmanalyse
Lehrende
Dr. rer. nat. Sven Keidel
Veranstaltungsart
Vorlesung und Übung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
ProgAn
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Statische Analysen sind Werkzeuge, die Informationen über Programmen extrahieren, ohne diese auszuführen.
Statische Analysen haben vielseitige Anwendungen in der Erkennung von Bugs, Sicherheitslücke und Schadsoftware, in Typechecking und Optimierung während des Kompilierens sowie als Grundlage für die formale Verifikation von Programmen.
Daher sind sie ein wichtiges Werkzeug, um die Korrektheit, Sicherheit und Performanz von Software sicherzustellen.
Dieser Kurs gibt einen Überblick über die zugrundeliegende Konzepte von statischen Analysen.
Der Kurs wird wichtige Programmeigenschaften vorstellen, die von statischen Analysen hergeleitet werden, darunter Kontrollfluss, Datenflüsse, Callgraphen, Points-To, Purity und Immutability.
Sie lernen auch Algorithmen und Frameworks kennen, die verwendet werden, um diese Eigenschaften herzuleiten, darunter Typsysteme, abstrakte Interpreter und IFDS/IDE.
Schließlich werden wir auch Abwägungen zwischen Präzision, Korrektheit und Performanz statischer Analysen diskutieren.
In der begleitenden Übung wenden Sie die neuen Analysekonzepte praktisch an und erweitern oder entwicklen existierende Analysen.
Voraussetzungen
Wir erwarten, dass Studierende die Konzepte der Programmiersprachen, wie Zuweisungen, Schleifen, Ausnahmebehandlung, Objekte, und anonyme Funktionen gut verstanden haben.
Des Weiteren sollten die Kursteilnehmer*innen mit grundlegender Universitätsmathematik und Logik vertraut sein.
Modul: 20-00-1122 Programmanalyse
Kurs: 20-00-1122-vl Programmanalyse
Termine zwischen 2025-04-28 und 2025-07-21
* 12x Mo 13:30 - 15:10 (S202/C205 - Bosch Hörsaal)
* 13x Mo 15:20 - 17:00 (Übungsstunde)
Lerninhalte
Statische Analysen sind Werkzeuge die Informationen von Programmen extrahieren ohne diese auszuführen. Statische Analysen haben vielseitige Anwendungen in integrierten Entwicklungsumgebungen (IDEs), Compilern und Continous Integration Servern. Zum Beispiel werden statische Analysen in IDEs verwendet um Programmfehler und Sicherheitslücken zu erkennen. Des Weiteren werden sie in Compilern zum Typechecking und für Optimierungen verwendet.
DIeser Kurs gibt einen Überblick über die zugrundeliegende Konzepte von statischen Analysen. Insbesondere diskutieren wir den Kompromiss zwischen der Performanz, der Präzision, und der Korrektheit von statischen Analysen. Des Weiteren werden Ihnen verschieden Sorten von statischen Analysen vorgestellt, wie zum Beispiel Kontrollflussanalysen, Datenflussanalysen, Zeigeranalysen, sowie Seiteneffekt- und Unveränderlichkeitsanalysen. Abschließend lernen sie verschiedene Analyseframeworks kennen, wie das monotone Framework, Big-Step Abstrakte Interpreter und IFDS/IDE Frameworks.
In der begleitenden Übung wenden Sie die neuen Analysekonzepte praktisch an, und erweitern oder entwicklen existierende Analysen.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Das Ziel dieses Kurses ist es die zugrundelegende Konzepte von statischen Analysen zu vermitteln. Dies erlaubt es Studierenden statische Analysen in IDEs effektiver zu verwenden. Des Weiteren sind Studierende nach dem Kurs in der Lage Eigenschaften von statischen Analysen wie Performanz und Präzision zu beurteilen
Empfohlene Voraussetzungen
Wir erwarten, dass Studierende die Konzepte der Programmiersprachen, wie Zuweisungen, Schleifen, Ausnahmebehandlung, Objekte, und anonyme Funktionen gut verstanden haben. Des Weiteren sollten die Kursteilnehmer*innen mit grundlegender Universitätsmathematik und Logik vertraut sein.
Modul: Programmanalyse
TUCaN-Nummer
20-00-1122
Titel
Programmanalyse
Kürzel
ProgAn
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-1122-vl Programmanalyse
Lehrende
Dr. rer. nat. Sven Keidel
Veranstaltungsart
Vorlesung und Übung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
ProgAn
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Statische Analysen sind Werkzeuge, die Informationen über Programmen extrahieren, ohne diese auszuführen.
Statische Analysen haben vielseitige Anwendungen in der Erkennung von Bugs, Sicherheitslücke und Schadsoftware, in Typechecking und Optimierung während des Kompilierens sowie als Grundlage für die formale Verifikation von Programmen.
Daher sind sie ein wichtiges Werkzeug, um die Korrektheit, Sicherheit und Performanz von Software sicherzustellen.
Dieser Kurs gibt einen Überblick über die zugrundeliegende Konzepte von statischen Analysen.
Der Kurs wird wichtige Programmeigenschaften vorstellen, die von statischen Analysen hergeleitet werden, darunter Kontrollfluss, Datenflüsse, Callgraphen, Points-To, Purity und Immutability.
Sie lernen auch Algorithmen und Frameworks kennen, die verwendet werden, um diese Eigenschaften herzuleiten, darunter Typsysteme, abstrakte Interpreter und IFDS/IDE.
Schließlich werden wir auch Abwägungen zwischen Präzision, Korrektheit und Performanz statischer Analysen diskutieren.
In der begleitenden Übung wenden Sie die neuen Analysekonzepte praktisch an und erweitern oder entwicklen existierende Analysen.
Voraussetzungen
Wir erwarten, dass Studierende die Konzepte der Programmiersprachen, wie Zuweisungen, Schleifen, Ausnahmebehandlung, Objekte, und anonyme Funktionen gut verstanden haben.
Des Weiteren sollten die Kursteilnehmer*innen mit grundlegender Universitätsmathematik und Logik vertraut sein.
03cp KML Kontinuierliches Maschinelles Lernen Mundt
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1135 Kontinuierliches Maschinelles Lernen
Kurs: 20-00-1135-vl Kontinuierliches Maschinelles Lernen
Termine zwischen 2025-04-25 und 2025-07-25
* 1x 2025-04-25 Fr 14:25 - 16:05 (S313/30)
* 13x Fr 14:25 - 16:05 (S101/A5 - Software AG Hörsaal)
Lerninhalte
Die Kursstruktur orientiert sich an einem umfassenden Überblick der zu berücksichtigenden Faktoren und Methoden des Designs, Trainings und der Evaluierung kontinuierlich lernender Systeme. Gelehrte Themen beinhalten:
* Motivation und Einführung in das kontinuierliche Lernen
* Domain Adaptation, Transfer und kontinuierliches Lernen
* Verhindern von katastrophalem Vergessen (Catastrophic Forgetting): Methoden und Beispiele
* Aktives Lernen zur Auswahl von Datenpunkten
* Modulare und Dynamische Architekturen
* Lernen anhand eines Curriculums
* Geschlossene und offene Welt-Annahmen
* Benchmarks und Metriken zur Evaluierung des kontinuierlichen Lernens
* Metalearning
* Entwicklung von Software für kontinuierliches Lernen
* Offene Forschungsschwerpunkte und Anwendungen
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Maschinelles Lernen beschäftigt sich mit dem Design von Modellen und Trainingsalgorithmen mit dem Ziel Problemlösungen aus Daten zu erlernen. Legte man den Schwerpunkt historisch gesehen oftmals auf vordefinierte Trainingsdatensätze und die Evaluierung entsprechender Testszenarien, berücksichtigt die gegenwärtige Forschung zunehmend, dass die Welt sich ständig weiterentwickelt. Nach erfolgreichem Abschluss der Veranstaltung werden Studierende in der Lage sein über die Idee des statistischen Training-Test-Zykluses hinauszugehen und moderne Ansätze für kontinuierlich lernende Systeme anzuwenden. Im Laufe der Veranstaltung lernen Studierende dabei einen umfassenden Überblick über die Menge an zu beachtenden Faktoren im kontinuierlichen Lernen kennen. Nach Ende der Veranstaltung werden Studierende ihr Wissen unteranderem um folgende zentrale Themen erweitert haben: Techniken zur Reduktion des Vergessens von Wissen über mehrere Aufgaben, Methodik zur Auswahl geeigneter zukünftiger Daten zur kontinuierlichen Optimierung, dynamischer Modellarchitekturen, sowie Ansätze zur Förderung der Modellrobustheit auf unerwarteten Daten.
Empfohlene Voraussetzungen
Grundlegendes Verständnis des maschinellen Lernens aus einer der folgenden Veranstaltungen wird empfohlen: Statistisches Maschinelles Lernen, Einführung in die Künstliche Intelligenz, Probabilistische Graphische Modelle oder diverse Deep Learning Praktika.
Modul: Kontinuierliches Maschinelles Lernen
TUCaN-Nummer
20-00-1135
Titel
Kontinuierliches Maschinelles Lernen
Kürzel
Kont. ML
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-1135-vl Kontinuierliches Maschinelles Lernen
Lehrende
Dr. rer. nat. Martin Mundt
Veranstaltungsart
Vorlesung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Kont. ML
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Die Kursstruktur orientiert sich an einem umfassenden Überblick der zu berücksichtigenden Faktoren und Methoden des Designs, Trainings und der Evaluierung kontinuierlich lernender Systeme. Gelehrte Themen beinhalten:
* Motivation und Einführung in das kontinuierliche Lernen
* Domain Adaptation, Transfer und kontinuierliches Lernen
* Verhindern von katastrophalem Vergessen (Catastrophic Forgetting): Methoden und Beispiele
* Aktives Lernen zur Auswahl von Datenpunkten
* Modulare und Dynamische Architekturen
* Lernen anhand eines Curriculums
* Geschlossene und offene Welt-Annahmen
* Benchmarks und Metriken zur Evaluierung des kontinuierlichen Lernens
* Metalearning
* Entwicklung von Software für kontinuierliches Lernen
* Offene Forschungsschwerpunkte und Anwendungen
Voraussetzungen
Grundlegendes Verständnis des maschinellen Lernens aus einer der folgenden Veranstaltungen wird empfohlen: Statistisches Maschinelles Lernen, Einführung in die Künstliche Intelligenz, Probabilistische Graphische Modelle oder diverse Deep Learning Praktika.
Modul: 20-00-1135 Kontinuierliches Maschinelles Lernen
Kurs: 20-00-1135-vl Kontinuierliches Maschinelles Lernen
Termine zwischen 2025-04-25 und 2025-07-25
* 1x 2025-04-25 Fr 14:25 - 16:05 (S313/30)
* 13x Fr 14:25 - 16:05 (S101/A5 - Software AG Hörsaal)
Lerninhalte
Die Kursstruktur orientiert sich an einem umfassenden Überblick der zu berücksichtigenden Faktoren und Methoden des Designs, Trainings und der Evaluierung kontinuierlich lernender Systeme. Gelehrte Themen beinhalten:
* Motivation und Einführung in das kontinuierliche Lernen
* Domain Adaptation, Transfer und kontinuierliches Lernen
* Verhindern von katastrophalem Vergessen (Catastrophic Forgetting): Methoden und Beispiele
* Aktives Lernen zur Auswahl von Datenpunkten
* Modulare und Dynamische Architekturen
* Lernen anhand eines Curriculums
* Geschlossene und offene Welt-Annahmen
* Benchmarks und Metriken zur Evaluierung des kontinuierlichen Lernens
* Metalearning
* Entwicklung von Software für kontinuierliches Lernen
* Offene Forschungsschwerpunkte und Anwendungen
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Maschinelles Lernen beschäftigt sich mit dem Design von Modellen und Trainingsalgorithmen mit dem Ziel Problemlösungen aus Daten zu erlernen. Legte man den Schwerpunkt historisch gesehen oftmals auf vordefinierte Trainingsdatensätze und die Evaluierung entsprechender Testszenarien, berücksichtigt die gegenwärtige Forschung zunehmend, dass die Welt sich ständig weiterentwickelt. Nach erfolgreichem Abschluss der Veranstaltung werden Studierende in der Lage sein über die Idee des statistischen Training-Test-Zykluses hinauszugehen und moderne Ansätze für kontinuierlich lernende Systeme anzuwenden. Im Laufe der Veranstaltung lernen Studierende dabei einen umfassenden Überblick über die Menge an zu beachtenden Faktoren im kontinuierlichen Lernen kennen. Nach Ende der Veranstaltung werden Studierende ihr Wissen unteranderem um folgende zentrale Themen erweitert haben: Techniken zur Reduktion des Vergessens von Wissen über mehrere Aufgaben, Methodik zur Auswahl geeigneter zukünftiger Daten zur kontinuierlichen Optimierung, dynamischer Modellarchitekturen, sowie Ansätze zur Förderung der Modellrobustheit auf unerwarteten Daten.
Empfohlene Voraussetzungen
Grundlegendes Verständnis des maschinellen Lernens aus einer der folgenden Veranstaltungen wird empfohlen: Statistisches Maschinelles Lernen, Einführung in die Künstliche Intelligenz, Probabilistische Graphische Modelle oder diverse Deep Learning Praktika.
Modul: Kontinuierliches Maschinelles Lernen
TUCaN-Nummer
20-00-1135
Titel
Kontinuierliches Maschinelles Lernen
Kürzel
Kont. ML
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-1135-vl Kontinuierliches Maschinelles Lernen
Lehrende
Dr. rer. nat. Martin Mundt
Veranstaltungsart
Vorlesung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Kont. ML
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Die Kursstruktur orientiert sich an einem umfassenden Überblick der zu berücksichtigenden Faktoren und Methoden des Designs, Trainings und der Evaluierung kontinuierlich lernender Systeme. Gelehrte Themen beinhalten:
* Motivation und Einführung in das kontinuierliche Lernen
* Domain Adaptation, Transfer und kontinuierliches Lernen
* Verhindern von katastrophalem Vergessen (Catastrophic Forgetting): Methoden und Beispiele
* Aktives Lernen zur Auswahl von Datenpunkten
* Modulare und Dynamische Architekturen
* Lernen anhand eines Curriculums
* Geschlossene und offene Welt-Annahmen
* Benchmarks und Metriken zur Evaluierung des kontinuierlichen Lernens
* Metalearning
* Entwicklung von Software für kontinuierliches Lernen
* Offene Forschungsschwerpunkte und Anwendungen
Voraussetzungen
Grundlegendes Verständnis des maschinellen Lernens aus einer der folgenden Veranstaltungen wird empfohlen: Statistisches Maschinelles Lernen, Einführung in die Künstliche Intelligenz, Probabilistische Graphische Modelle oder diverse Deep Learning Praktika.
06cp QC Einführung in das Quantencomputing Gachechiladze
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1136 Einführung in das Quantencomputing
Kurs: 20-00-1136-iv Einführung in das Quantencomputing
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 15:20 - 17:00 (S103/123)
* 14x Do 15:20 - 17:00 (Übungsstunde)
Lerninhalte
Allgemeine Einführung und Motivation
Einführung in die Quantenmechanik (Zustände, Messungen, Evolution, ein kurzer Überblick zur linearen Algebra)
Elementare Quantengatter und Schaltkreismodell
Universelle Quantenberechnungen
Quantenparallelismus und der Deutsch-Jozsa-Algorithmus
Simon’s Algorithm
Die Fourier-Transformation
Der Shor-Algorithmus
Das Problem der versteckten Untergruppe
Der Grover-Algorithmus
Quantenfehlerkorrektur und Fehlertoleranz
Verschränkung und Nichtlokalität
Eine grundlegende Einführung in die Quantenschlüsselverteilung
Überblick über Quantencomputerplattformen und Aussagen zur Quantenüberlegenheit
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach Abschluss des Kurses sind die Studierenden mit allen grundlegenden Konzepten der Quanteninformationsverarbeitung und -berechnung vertraut und können diese mit der Quantenprogrammiersprache Qiskit programmieren. Sie lernen die wichtigsten "Eigenheiten" der Quantenwelt kennen und können diese mit rechnerischen und kryptographischen Aufgabenstellungen verbinden. Am Ende der Vorlesung wird eine Zusammenfassung der neuesten Entwicklungen in Industrie und Wissenschaft gegeben, die es den Studierenden ermöglicht, ihre zukünftigen Interessen in diesem Bereich zu steuern.
Empfohlene Voraussetzungen
Empfohlen werden grundlegende Kenntnisse in elementarer linearer Algebra (Matrixmultiplikation, Ermittlung von Eigenwerten)
Modul: Einführung in das Quantencomputing
TUCaN-Nummer
20-00-1136
Titel
Einführung in das Quantencomputing
Kürzel
QC
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Foundations of Computing
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-1136-iv Einführung in das Quantencomputing
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Mariami Gachechiladze
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
QC
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Allgemeine Einführung und Motivation
Einführung in die Quantenmechanik (Zustände, Messungen, Evolution, ein kurzer Überblick zur linearen Algebra)
Elementare Quantengatter und Schaltkreismodell
Universelle Quantenberechnungen
Quantenparallelismus und der Deutsch-Jozsa-Algorithmus
Simon’s Algorithm
Die Fourier-Transformation
Der Shor-Algorithmus
Das Problem der versteckten Untergruppe
Der Grover-Algorithmus
Quantenfehlerkorrektur und Fehlertoleranz
Verschränkung und Nichtlokalität
Eine grundlegende Einführung in die Quantenschlüsselverteilung
Überblick über Quantencomputerplattformen und Aussagen zur Quantenüberlegenheit
Voraussetzungen
Empfohlen werden grundlegende Kenntnisse in elementarer linearer Algebra (Matrixmultiplikation, Ermittlung von Eigenwerten)
Online-Angebote
moodle
Modul: 20-00-1136 Einführung in das Quantencomputing
Kurs: 20-00-1136-iv Einführung in das Quantencomputing
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 15:20 - 17:00 (S103/123)
* 14x Do 15:20 - 17:00 (Übungsstunde)
Lerninhalte
Allgemeine Einführung und Motivation
Einführung in die Quantenmechanik (Zustände, Messungen, Evolution, ein kurzer Überblick zur linearen Algebra)
Elementare Quantengatter und Schaltkreismodell
Universelle Quantenberechnungen
Quantenparallelismus und der Deutsch-Jozsa-Algorithmus
Simon’s Algorithm
Die Fourier-Transformation
Der Shor-Algorithmus
Das Problem der versteckten Untergruppe
Der Grover-Algorithmus
Quantenfehlerkorrektur und Fehlertoleranz
Verschränkung und Nichtlokalität
Eine grundlegende Einführung in die Quantenschlüsselverteilung
Überblick über Quantencomputerplattformen und Aussagen zur Quantenüberlegenheit
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach Abschluss des Kurses sind die Studierenden mit allen grundlegenden Konzepten der Quanteninformationsverarbeitung und -berechnung vertraut und können diese mit der Quantenprogrammiersprache Qiskit programmieren. Sie lernen die wichtigsten "Eigenheiten" der Quantenwelt kennen und können diese mit rechnerischen und kryptographischen Aufgabenstellungen verbinden. Am Ende der Vorlesung wird eine Zusammenfassung der neuesten Entwicklungen in Industrie und Wissenschaft gegeben, die es den Studierenden ermöglicht, ihre zukünftigen Interessen in diesem Bereich zu steuern.
Empfohlene Voraussetzungen
Empfohlen werden grundlegende Kenntnisse in elementarer linearer Algebra (Matrixmultiplikation, Ermittlung von Eigenwerten)
Modul: Einführung in das Quantencomputing
TUCaN-Nummer
20-00-1136
Titel
Einführung in das Quantencomputing
Kürzel
QC
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Foundations of Computing
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-1136-iv Einführung in das Quantencomputing
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Mariami Gachechiladze
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
QC
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Allgemeine Einführung und Motivation
Einführung in die Quantenmechanik (Zustände, Messungen, Evolution, ein kurzer Überblick zur linearen Algebra)
Elementare Quantengatter und Schaltkreismodell
Universelle Quantenberechnungen
Quantenparallelismus und der Deutsch-Jozsa-Algorithmus
Simon’s Algorithm
Die Fourier-Transformation
Der Shor-Algorithmus
Das Problem der versteckten Untergruppe
Der Grover-Algorithmus
Quantenfehlerkorrektur und Fehlertoleranz
Verschränkung und Nichtlokalität
Eine grundlegende Einführung in die Quantenschlüsselverteilung
Überblick über Quantencomputerplattformen und Aussagen zur Quantenüberlegenheit
Voraussetzungen
Empfohlen werden grundlegende Kenntnisse in elementarer linearer Algebra (Matrixmultiplikation, Ermittlung von Eigenwerten)
Online-Angebote
moodle
09cp PSASEAIS Projektpraktikum – Systematische Analyse der Sicherheit in Embedded und AI-basierten Systemen Sadeghi
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1137 Projektpraktikum – Systematische Analyse der Sicherheit in Embedded und AI-basierten Systemen
Kurs: 20-00-1137-pp Projektpraktikum – Systematische Analyse der Sicherheit in Embedded und AI-basierten Systemen
Lerninhalte
Diese Veranstaltung behandelt aktuelle Themen aus der Forschung und Entwicklung mit Schwerpunkt auf Sicherheit.
Analysieren und Entwickeln von Sicherheitslösungen sind komplexe Aufgaben, die Kenntnisse aus unterschiedlichen Gebieten der Informatik voraussetzen. Das Ziel dieser Veranstaltung ist es Kompetenzen aus unterschiedlichen Bereichen im Rahmen eines Projekts aus dem Sicherheitsbereich zu vereinen.
Im Rahmen dieser Veranstaltung, werden Aufgaben aus einem sehr breiten Spektrum (von Algorithmik, Raumfahrt, und maschinellem Lernen bis hin zur Softwareanalyse, Hardwareentwicklung und Reverse Engineering) präsentiert.
Die endgültigen Aufgaben werden individuell und entsprechend der Interessen/Kompetenzen der Teilnehmer festgelegt.
Abhängig von dem Umfang und dem Niveau der Aufgabe, wird diese Veranstaltung als Praktikum (InoSys-Lab mit 6CP) oder als Projektpraktikum (InoSys-Projekt mit 9CP) zu absolvieren sein. Diese Art wird individuell und aufgabenspezifisch festgelegt. Bei der Wahl zwischen beiden Arten, und sofern wie die Natur der Aufgabe es erlaubt, bekommen die Studierenden die Möglichkeit sich intellektuell in der Gestaltung der Aufgabe beteiligen.
Bemerkung:
- Abhängig vom Thema, werden die Teilnehmer die Gelegenheit/Unterstützung in/beim Erwerben neuer Kompetenzen erhalten.
- Gruppenarbeit wird zwar bevorzugt und stark empfohlen jedoch ist eine Einzelteilnahme auch möglich.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Absolvieren dieser Veranstaltung haben die Studierenden praxis/forschungsnahe Erfahrungen in Analysieren und Entwicklung von komplexen Projekten gesammelt. Sie werden in der Lage sein diese Erfahrungen zu reproduzieren und Projekte von vergleichbarer Komplexität eigenständig zum Erfolg führen.
Empfohlene Voraussetzungen
Die Anforderungen sind aufgabenabhängig und werden bei der Einführungsveranstaltung bekannt gegeben.
Modul: Projektpraktikum – Systematische Analyse der Sicherheit in Embedded und AI-basierten Systemen
TUCaN-Nummer
20-00-1137
Titel
Projektpraktikum - Systematische Analyse und Entwicklung von innovativen Systeme
Kürzel
InoSys-Projekt
Lehrveranstaltungsart
Projektpraktikum
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-1137-pp Projektpraktikum – Systematische Analyse der Sicherheit in Embedded und AI-basierten Systemen
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Ahmad-Reza Sadeghi
Veranstaltungsart
Projekt
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
InoSys-Projekt
Semesterwochenstunden
6
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
https://moodle.informatik.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=1752
Lehrinhalte
Diese Veranstaltung behandelt aktuelle Themen aus der Forschung und Entwicklung mit Schwerpunkt auf Sicherheit.
Analysieren und Entwickeln von Sicherheitslösungen sind komplexe Aufgaben, die Kenntnisse aus unterschiedlichen Gebieten der Informatik voraussetzen. Das Ziel dieser Veranstaltung ist es Kompetenzen aus unterschiedlichen Bereichen im Rahmen eines Projekts aus dem Sicherheitsbereich zu vereinen.
Im Rahmen dieser Veranstaltung, werden Aufgaben aus einem sehr breiten Spektrum (von Algorithmik, Raumfahrt, und maschinellem Lernen bis hin zur Softwareanalyse, Hardwareentwicklung und Reverse Engineering) präsentiert.
Die endgültigen Aufgaben werden individuell und entsprechend der Interessen/Kompetenzen der Teilnehmer festgelegt.
Abhängig von dem Umfang und dem Niveau der Aufgabe, wird diese Veranstaltung als Praktikum (InoSys-Lab mit 6CP) oder als Projektpraktikum (InoSys-Projekt mit 9CP) zu absolvieren sein. Diese Art wird individuell und aufgabenspezifisch festgelegt. Bei der Wahl zwischen beiden Arten, und sofern wie die Natur der Aufgabe es erlaubt, bekommen die Studierenden die Möglichkeit sich intellektuell in der Gestaltung der Aufgabe beteiligen.
Bemerkung:
- Abhängig vom Thema, werden die Teilnehmer die Gelegenheit/Unterstützung in/beim Erwerben neuer Kompetenzen erhalten.
- Gruppenarbeit wird zwar bevorzugt und stark empfohlen jedoch ist eine Einzelteilnahme auch möglich.
Voraussetzungen
Die Anforderungen sind aufgabenabhängig und werden bei der Einführungsveranstaltung bekannt gegeben.
Modul: 20-00-1137 Projektpraktikum – Systematische Analyse der Sicherheit in Embedded und AI-basierten Systemen
Kurs: 20-00-1137-pp Projektpraktikum – Systematische Analyse der Sicherheit in Embedded und AI-basierten Systemen
Lerninhalte
Diese Veranstaltung behandelt aktuelle Themen aus der Forschung und Entwicklung mit Schwerpunkt auf Sicherheit.
Analysieren und Entwickeln von Sicherheitslösungen sind komplexe Aufgaben, die Kenntnisse aus unterschiedlichen Gebieten der Informatik voraussetzen. Das Ziel dieser Veranstaltung ist es Kompetenzen aus unterschiedlichen Bereichen im Rahmen eines Projekts aus dem Sicherheitsbereich zu vereinen.
Im Rahmen dieser Veranstaltung, werden Aufgaben aus einem sehr breiten Spektrum (von Algorithmik, Raumfahrt, und maschinellem Lernen bis hin zur Softwareanalyse, Hardwareentwicklung und Reverse Engineering) präsentiert.
Die endgültigen Aufgaben werden individuell und entsprechend der Interessen/Kompetenzen der Teilnehmer festgelegt.
Abhängig von dem Umfang und dem Niveau der Aufgabe, wird diese Veranstaltung als Praktikum (InoSys-Lab mit 6CP) oder als Projektpraktikum (InoSys-Projekt mit 9CP) zu absolvieren sein. Diese Art wird individuell und aufgabenspezifisch festgelegt. Bei der Wahl zwischen beiden Arten, und sofern wie die Natur der Aufgabe es erlaubt, bekommen die Studierenden die Möglichkeit sich intellektuell in der Gestaltung der Aufgabe beteiligen.
Bemerkung:
- Abhängig vom Thema, werden die Teilnehmer die Gelegenheit/Unterstützung in/beim Erwerben neuer Kompetenzen erhalten.
- Gruppenarbeit wird zwar bevorzugt und stark empfohlen jedoch ist eine Einzelteilnahme auch möglich.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Absolvieren dieser Veranstaltung haben die Studierenden praxis/forschungsnahe Erfahrungen in Analysieren und Entwicklung von komplexen Projekten gesammelt. Sie werden in der Lage sein diese Erfahrungen zu reproduzieren und Projekte von vergleichbarer Komplexität eigenständig zum Erfolg führen.
Empfohlene Voraussetzungen
Die Anforderungen sind aufgabenabhängig und werden bei der Einführungsveranstaltung bekannt gegeben.
Modul: Projektpraktikum – Systematische Analyse der Sicherheit in Embedded und AI-basierten Systemen
TUCaN-Nummer
20-00-1137
Titel
Projektpraktikum - Systematische Analyse und Entwicklung von innovativen Systeme
Kürzel
InoSys-Projekt
Lehrveranstaltungsart
Projektpraktikum
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-1137-pp Projektpraktikum – Systematische Analyse der Sicherheit in Embedded und AI-basierten Systemen
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Ahmad-Reza Sadeghi
Veranstaltungsart
Projekt
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
InoSys-Projekt
Semesterwochenstunden
6
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
https://moodle.informatik.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=1752
Lehrinhalte
Diese Veranstaltung behandelt aktuelle Themen aus der Forschung und Entwicklung mit Schwerpunkt auf Sicherheit.
Analysieren und Entwickeln von Sicherheitslösungen sind komplexe Aufgaben, die Kenntnisse aus unterschiedlichen Gebieten der Informatik voraussetzen. Das Ziel dieser Veranstaltung ist es Kompetenzen aus unterschiedlichen Bereichen im Rahmen eines Projekts aus dem Sicherheitsbereich zu vereinen.
Im Rahmen dieser Veranstaltung, werden Aufgaben aus einem sehr breiten Spektrum (von Algorithmik, Raumfahrt, und maschinellem Lernen bis hin zur Softwareanalyse, Hardwareentwicklung und Reverse Engineering) präsentiert.
Die endgültigen Aufgaben werden individuell und entsprechend der Interessen/Kompetenzen der Teilnehmer festgelegt.
Abhängig von dem Umfang und dem Niveau der Aufgabe, wird diese Veranstaltung als Praktikum (InoSys-Lab mit 6CP) oder als Projektpraktikum (InoSys-Projekt mit 9CP) zu absolvieren sein. Diese Art wird individuell und aufgabenspezifisch festgelegt. Bei der Wahl zwischen beiden Arten, und sofern wie die Natur der Aufgabe es erlaubt, bekommen die Studierenden die Möglichkeit sich intellektuell in der Gestaltung der Aufgabe beteiligen.
Bemerkung:
- Abhängig vom Thema, werden die Teilnehmer die Gelegenheit/Unterstützung in/beim Erwerben neuer Kompetenzen erhalten.
- Gruppenarbeit wird zwar bevorzugt und stark empfohlen jedoch ist eine Einzelteilnahme auch möglich.
Voraussetzungen
Die Anforderungen sind aufgabenabhängig und werden bei der Einführungsveranstaltung bekannt gegeben.
??cp FSFLaPA FLSec: Securing Federated Learning against Poisoning Attacks Sadeghi
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1174 FLSec: Securing Federated Learning against Poisoning Attacks
Kurs: 20-00-1174-iv FLSec: Securing Federated Learning against Poisoning Attacks
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-07-23
* 11x Mi 15:20 - 17:00 (S220/9 - Nutzung nur mit S220/10,S220/10 - Nutzung nur mit S220/9)
* 2x Mi 15:20 - 17:00 (S103/125)
Modul: FLSec: Securing Federated Learning against Poisoning Attacks
Kurs: 20-00-1174-iv FLSec: Securing Federated Learning against Poisoning Attacks
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Ahmad-Reza Sadeghi
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
FLSec
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
https://moodle.informatik.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=1747
Lehrinhalte
Verteiltes Lernen und insbesondere Federated Learning (FL) ist ein Ansatz des maschinellen Lernens, bei dem mehrere Teilnehmer gemeinsam ein Modell eines Neuronalen Netzes (NN) auf ihren privaten Daten trainieren, ohne die Daten teilen zu müssen. Mit der zunehmenden Anwendung von FL-Systemen in großem Maßstab in der realen Welt, z. B. für die Erkennung von IoT-Malware oder das Risikomanagement auf Mobilen Geräten, ergeben sich eine Reihe von Herausforderungen in Bezug auf Sicherheit, Datenschutz und Funktionalität bei der Entwicklung und Implementierung der zugrunde liegenden Algorithmen und Systeme.
Dieser interaktive Kurs gibt eine Einführung in die Sicherheitsperspektive des maschinellen Lernens und fokussiert sich im weiteren auf Angriffe auf die Sicherheit und den Datenschutz in FL-Systemen und deren Abwehr. Der Kurs behandelt insbesondere Angriffe wie Model/Data Poisoning und Backdoor-Attacken, die es dem Angreifer ermöglichen, das Ergebnis des lernenden Systems zu kontrollieren. Der Kurs umfasst die Einführung in die verschiedenen Komponenten von FL-Systemen sowohl auf den Clients als auch auf dem Server (Aggregationsalgorithmen) und bietet praktische Aufgaben mit unterschiedlichem Schwierigkeitsgrad, einschließlich der modernsten Backdoor-Angriffe und Verteidigungsmaßnahmen.
Voraussetzungen
Empfohlen:
Erfahrung mit Python
Kentnisse über Machine Learning und Deep Learning
Modul: 20-00-1174 FLSec: Securing Federated Learning against Poisoning Attacks
Kurs: 20-00-1174-iv FLSec: Securing Federated Learning against Poisoning Attacks
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-07-23
* 11x Mi 15:20 - 17:00 (S220/9 - Nutzung nur mit S220/10,S220/10 - Nutzung nur mit S220/9)
* 2x Mi 15:20 - 17:00 (S103/125)
Modul: FLSec: Securing Federated Learning against Poisoning Attacks
Kurs: 20-00-1174-iv FLSec: Securing Federated Learning against Poisoning Attacks
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Ahmad-Reza Sadeghi
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
FLSec
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
https://moodle.informatik.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=1747
Lehrinhalte
Verteiltes Lernen und insbesondere Federated Learning (FL) ist ein Ansatz des maschinellen Lernens, bei dem mehrere Teilnehmer gemeinsam ein Modell eines Neuronalen Netzes (NN) auf ihren privaten Daten trainieren, ohne die Daten teilen zu müssen. Mit der zunehmenden Anwendung von FL-Systemen in großem Maßstab in der realen Welt, z. B. für die Erkennung von IoT-Malware oder das Risikomanagement auf Mobilen Geräten, ergeben sich eine Reihe von Herausforderungen in Bezug auf Sicherheit, Datenschutz und Funktionalität bei der Entwicklung und Implementierung der zugrunde liegenden Algorithmen und Systeme.
Dieser interaktive Kurs gibt eine Einführung in die Sicherheitsperspektive des maschinellen Lernens und fokussiert sich im weiteren auf Angriffe auf die Sicherheit und den Datenschutz in FL-Systemen und deren Abwehr. Der Kurs behandelt insbesondere Angriffe wie Model/Data Poisoning und Backdoor-Attacken, die es dem Angreifer ermöglichen, das Ergebnis des lernenden Systems zu kontrollieren. Der Kurs umfasst die Einführung in die verschiedenen Komponenten von FL-Systemen sowohl auf den Clients als auch auf dem Server (Aggregationsalgorithmen) und bietet praktische Aufgaben mit unterschiedlichem Schwierigkeitsgrad, einschließlich der modernsten Backdoor-Angriffe und Verteidigungsmaßnahmen.
Voraussetzungen
Empfohlen:
Erfahrung mit Python
Kentnisse über Machine Learning und Deep Learning
??cp TUSKI Technologietransfer und Unternehmertum mit Schwerpunkt auf Künstliche Intelligenz Michels
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1176 Technologietransfer und Unternehmertum mit Schwerpunkt auf Künstliche Intelligenz
Kurs: 20-00-1176-vl Technologietransfer und Unternehmertum mit Schwerpunkt auf Künstliche Intelligenz
Termine zwischen 2025-04-28 und 2025-07-21
* 12x Mo 11:40 - 13:20 (S207/167 ggf. Baulärm 11/2024 - keine Prüfungen)
Modul: Technologietransfer und Unternehmertum mit Schwerpunkt auf Künstliche Intelligenz
Kurs: 20-00-1176-vl Technologietransfer und Unternehmertum mit Schwerpunkt auf Künstliche Intelligenz
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Dominik Michels
Veranstaltungsart
Vorlesung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
TuU KI
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Die Vorlesung richtet sich an alle Promovierende und Studierende der TU Darmstadt ab dem 2. Fachsemester, insbesondere an solche, die derzeit oder in Zukunft die Gründung eines Start-ups oder Spin-offs in Erwägung ziehen. Ein Teil der Vorlesung findet remote statt. Es ist geplant in diesem Rahmen auch Unternehmer aus der Praxis mit einzubeziehen.
Inhaltlich beschäftigt sich dieses Modul mit Methoden zur zielführenden Ideenfindung und deren kritischer Reflexion, Vorgehensweisen zur Abschätzung von Markt und Marktpotential und der Analyse von Wettbewerbern. Es werden außerdem verschiedenen Geschäftsmodelle und Wachstumsstrategien diskutiert und deren Implikationen auf Monetarisierung und Skalierbarkeit vermittelt. Ferner werden Grundlagen zu Vertrieb und Marketing gelehrt sowie zur Beschaffung von Personal, Incentivierung und Mitarbeiterbeteiligung, Akquise von Risikokapital, Unternehmenskultur, Betrieb und Management, Erstellung von Businessplänen sowie rechtliche Grundlagen und Haftungsfragen.
Voraussetzungen
Es sind keine Vorkenntnisse erforderlich.
Modul: 20-00-1176 Technologietransfer und Unternehmertum mit Schwerpunkt auf Künstliche Intelligenz
Kurs: 20-00-1176-vl Technologietransfer und Unternehmertum mit Schwerpunkt auf Künstliche Intelligenz
Termine zwischen 2025-04-28 und 2025-07-21
* 12x Mo 11:40 - 13:20 (S207/167 ggf. Baulärm 11/2024 - keine Prüfungen)
Modul: Technologietransfer und Unternehmertum mit Schwerpunkt auf Künstliche Intelligenz
Kurs: 20-00-1176-vl Technologietransfer und Unternehmertum mit Schwerpunkt auf Künstliche Intelligenz
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Dominik Michels
Veranstaltungsart
Vorlesung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
TuU KI
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Die Vorlesung richtet sich an alle Promovierende und Studierende der TU Darmstadt ab dem 2. Fachsemester, insbesondere an solche, die derzeit oder in Zukunft die Gründung eines Start-ups oder Spin-offs in Erwägung ziehen. Ein Teil der Vorlesung findet remote statt. Es ist geplant in diesem Rahmen auch Unternehmer aus der Praxis mit einzubeziehen.
Inhaltlich beschäftigt sich dieses Modul mit Methoden zur zielführenden Ideenfindung und deren kritischer Reflexion, Vorgehensweisen zur Abschätzung von Markt und Marktpotential und der Analyse von Wettbewerbern. Es werden außerdem verschiedenen Geschäftsmodelle und Wachstumsstrategien diskutiert und deren Implikationen auf Monetarisierung und Skalierbarkeit vermittelt. Ferner werden Grundlagen zu Vertrieb und Marketing gelehrt sowie zur Beschaffung von Personal, Incentivierung und Mitarbeiterbeteiligung, Akquise von Risikokapital, Unternehmenskultur, Betrieb und Management, Erstellung von Businessplänen sowie rechtliche Grundlagen und Haftungsfragen.
Voraussetzungen
Es sind keine Vorkenntnisse erforderlich.
??cp 3DSMC 3D Scanning & Motion Capture Thies
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1180 3D Scanning & Motion Capture
Kurs: 20-00-1180-iv 3D Scanning & Motion Capture
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-23
* 14x Di 09:50 - 11:30 (S202/C120)
* 14x Mi 08:00 - 09:40 (S105/22)
Modul: 3D Scanning & Motion Capture
Kurs: 20-00-1180-iv 3D Scanning & Motion Capture
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Justus Thies
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
3D SMC
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
The lecture and exercises will cover 3D reconstruction from various input modalities (Webcams, RGB-D cameras (Kinect, Realsense, …). It will start with basic concepts of what is 3D, the different representations, how to capture 3D and how the devices and sensors function. Based on this introduction, rigid and non-rigid tracking and reconstruction will be discussed. Specialized face and body tracking methods will be covered and the applications of the 3D reconstruction and tracking will be shown. In addition to the 3D surface reconstruction, techniques for appearance modelling and material estimation will be shown.
Basic concepts of geometry (Meshes, Point Clouds, Pixels & Voxels)
RGB and Depth Cameras (Calibration, active/passive stereo, Time of Flight (ToF), Structured Light, Laser Scanner, Lidar)
Surface Representations (Polygonal meshes, parametric surfaces, implicit surfaces (Radial basis functions, signed distance functions, indicator function), Marching cubes)
Overview of reconstruction methods (Structure from Motion (SfM), Multi-view Stereo (MVS), SLAM, Bundle Adjustment)
Rigid Surface Tracking & Reconstruction (Pose alignment, ICP, online surface reconstruction pipeline (KinectFusion), scalable surface representations (VoxelHashing, OctTrees), loop closures and global optimization)
Non-rigid Surface Tracking & Reconstruction (Surface deformation for modeling, Regularizers: ARAP, ED, etc., Non-rigid surface fitting: e.g., non-rigid ICP. Non-rigid reconstruction: DynamicFusion/VolumeDeform/KillingFusion)
Face Tracking & Reconstruction (Keypoint detection & tracking, Parametric / Statistical Models -> BlendShapes)
Body Tracking & Reconstruction (Skeleton Tracking and Inverse Kinematics, Marker-based motion capture)
Material capture (Lightstage, BRDF estimation)
Outlook DeepLearning-based tracking
Voraussetzungen
Empfohlen:
• „Algorithmen und Datenstrukturen"
• „Graphische Datenverarbeitung I"
• Kenntnisse über Grundlagen aus der Höheren Mathematik
• Kenntnisse über Grundlagen Deep Learning
• Programmierkenntnisse in C / C++
Modul: 20-00-1180 3D Scanning & Motion Capture
Kurs: 20-00-1180-iv 3D Scanning & Motion Capture
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-23
* 14x Di 09:50 - 11:30 (S202/C120)
* 14x Mi 08:00 - 09:40 (S105/22)
Modul: 3D Scanning & Motion Capture
Kurs: 20-00-1180-iv 3D Scanning & Motion Capture
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Justus Thies
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
3D SMC
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
The lecture and exercises will cover 3D reconstruction from various input modalities (Webcams, RGB-D cameras (Kinect, Realsense, …). It will start with basic concepts of what is 3D, the different representations, how to capture 3D and how the devices and sensors function. Based on this introduction, rigid and non-rigid tracking and reconstruction will be discussed. Specialized face and body tracking methods will be covered and the applications of the 3D reconstruction and tracking will be shown. In addition to the 3D surface reconstruction, techniques for appearance modelling and material estimation will be shown.
Basic concepts of geometry (Meshes, Point Clouds, Pixels & Voxels)
RGB and Depth Cameras (Calibration, active/passive stereo, Time of Flight (ToF), Structured Light, Laser Scanner, Lidar)
Surface Representations (Polygonal meshes, parametric surfaces, implicit surfaces (Radial basis functions, signed distance functions, indicator function), Marching cubes)
Overview of reconstruction methods (Structure from Motion (SfM), Multi-view Stereo (MVS), SLAM, Bundle Adjustment)
Rigid Surface Tracking & Reconstruction (Pose alignment, ICP, online surface reconstruction pipeline (KinectFusion), scalable surface representations (VoxelHashing, OctTrees), loop closures and global optimization)
Non-rigid Surface Tracking & Reconstruction (Surface deformation for modeling, Regularizers: ARAP, ED, etc., Non-rigid surface fitting: e.g., non-rigid ICP. Non-rigid reconstruction: DynamicFusion/VolumeDeform/KillingFusion)
Face Tracking & Reconstruction (Keypoint detection & tracking, Parametric / Statistical Models -> BlendShapes)
Body Tracking & Reconstruction (Skeleton Tracking and Inverse Kinematics, Marker-based motion capture)
Material capture (Lightstage, BRDF estimation)
Outlook DeepLearning-based tracking
Voraussetzungen
Empfohlen:
• „Algorithmen und Datenstrukturen"
• „Graphische Datenverarbeitung I"
• Kenntnisse über Grundlagen aus der Höheren Mathematik
• Kenntnisse über Grundlagen Deep Learning
• Programmierkenntnisse in C / C++
??cp CoH Cryptography on Hardware Moradi
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1190 Cryptography on Hardware
Kurs: 20-00-1190-iv Cryptography on Hardware
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-07-23
* 14x Mi 11:40 - 13:20 (S4|14/2.3.10 (Konferenzraum Ost); Mornewegstr.)
* 14x Mi 13:30 - 15:10 (Übungsstunde)
Modul: Cryptography on Hardware
Kurs: 20-00-1190-iv Cryptography on Hardware
Lehrende
Prof. Dr. Amir Moradi
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
CoH
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Due to their complexity, cryptographic systems place high demands on small processors and embedded systems in particular. In combination with the demand for high data throughput at the lowest possible hardware costs, this results in fundamental problems for the developer, which will be examined in this lecture.
The lecture deals with the most interesting aspects of how to implement current cryptographic methods on practical hardware platforms. Cryptographic systems such as the block cipher AES, the hash functions as well as asymmetric systems RSA and ECC are covered.
The efficient implementation of these cryptographic systems, in particular with regard to optimization for high speed, is discussed on modern platforms and implemented in exercises using the hardware description language VHDL.
Voraussetzungen
Recommended:
basic knowledge of digital circuit design,
basic knowledge of data security and cryptography,
basic knowledge of a hardware design language VHDL/Verilog, basic knowledge of computer architecture.
Modul: 20-00-1190 Cryptography on Hardware
Kurs: 20-00-1190-iv Cryptography on Hardware
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-07-23
* 14x Mi 11:40 - 13:20 (S4|14/2.3.10 (Konferenzraum Ost); Mornewegstr.)
* 14x Mi 13:30 - 15:10 (Übungsstunde)
Modul: Cryptography on Hardware
Kurs: 20-00-1190-iv Cryptography on Hardware
Lehrende
Prof. Dr. Amir Moradi
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
CoH
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Due to their complexity, cryptographic systems place high demands on small processors and embedded systems in particular. In combination with the demand for high data throughput at the lowest possible hardware costs, this results in fundamental problems for the developer, which will be examined in this lecture.
The lecture deals with the most interesting aspects of how to implement current cryptographic methods on practical hardware platforms. Cryptographic systems such as the block cipher AES, the hash functions as well as asymmetric systems RSA and ECC are covered.
The efficient implementation of these cryptographic systems, in particular with regard to optimization for high speed, is discussed on modern platforms and implemented in exercises using the hardware description language VHDL.
Voraussetzungen
Recommended:
basic knowledge of digital circuit design,
basic knowledge of data security and cryptography,
basic knowledge of a hardware design language VHDL/Verilog, basic knowledge of computer architecture.
??cp EAICV Explainable Artificial Intelligence for Computer Vision Schaub-Meyer
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1191 Explainable Artificial Intelligence for Computer Vision
Kurs: 20-00-1191-vl Explainable Artificial Intelligence for Computer Vision
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 14:25 - 16:05 (S217/103)
Modul: Explainable Artificial Intelligence for Computer Vision
Kurs: 20-00-1191-vl Explainable Artificial Intelligence for Computer Vision
Lehrende
Dr. Simone Schaub-Meyer
Veranstaltungsart
Vorlesung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
XAI4CV
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
- Ziele und Herausforderungen von Erklärbarkeit in Computer Vision
- Interpretierbarkeit von klassischen Modellen des maschinellen Lernens
- Globale vs. lokale Erklärungen
- Nachträglich Erklärungen
- Intrinsisch erklärbare neuronale Netzwerke
- Evaluierung von Erklärungen
- Visualisierungstechniken von Erklärungen
- Anwendungsfelder
- XAI außerhalb von Klassifizierung
Voraussetzungen
Grundlegende Kenntnisse in den Bereichen Computer Vision, maschinelles Lernen und Deep Learning. Zum Beispiel erworben durch die Kurse Computer Vision I, Einführung in die Künstliche Intelligenz, Deep Learning: Architectures & Methods und/oder Statistisches Maschinelles Lernen.
Online-Angebote
moodle
Modul: 20-00-1191 Explainable Artificial Intelligence for Computer Vision
Kurs: 20-00-1191-vl Explainable Artificial Intelligence for Computer Vision
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 14:25 - 16:05 (S217/103)
Modul: Explainable Artificial Intelligence for Computer Vision
Kurs: 20-00-1191-vl Explainable Artificial Intelligence for Computer Vision
Lehrende
Dr. Simone Schaub-Meyer
Veranstaltungsart
Vorlesung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
XAI4CV
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
- Ziele und Herausforderungen von Erklärbarkeit in Computer Vision
- Interpretierbarkeit von klassischen Modellen des maschinellen Lernens
- Globale vs. lokale Erklärungen
- Nachträglich Erklärungen
- Intrinsisch erklärbare neuronale Netzwerke
- Evaluierung von Erklärungen
- Visualisierungstechniken von Erklärungen
- Anwendungsfelder
- XAI außerhalb von Klassifizierung
Voraussetzungen
Grundlegende Kenntnisse in den Bereichen Computer Vision, maschinelles Lernen und Deep Learning. Zum Beispiel erworben durch die Kurse Computer Vision I, Einführung in die Künstliche Intelligenz, Deep Learning: Architectures & Methods und/oder Statistisches Maschinelles Lernen.
Online-Angebote
moodle
??cp MAI Multimodal Artificial Intelligence Rohrbach; Rohrbach
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1193 Multimodal Artificial Intelligence
Kurs: 20-00-1193-iv Multimodal Artificial Intelligence
Termine zwischen 2025-04-28 und 2025-07-21
* 14x Mi 09:50 - 11:30 (Übungsstunde)
* 12x Mo 13:30 - 15:10 (S101/A5 - Software AG Hörsaal)
Modul: Multimodal Artificial Intelligence
Kurs: 20-00-1193-iv Multimodal Artificial Intelligence
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Anna Rohrbach; Prof. Dr.-Ing. Marcus Rohrbach
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
MAI
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Der Kurs bietet eine Einführung in die multimodale künstliche Intelligenz, ein Forschungsgebiet an der Schnittstelle von Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Deep Learning. Wir werden Ansätze zur Modellierung mehrerer Eingabe- und Ausgabemodalitäten behandeln (mit Schwerpunkt auf Text, Bildern und Videos): von den frühen bis hin zur hochmodernen KI-Technologie. Zu den Themen können gehören:
Multimodale Architekturen: z.B. gemeinsame Einbettungsmodelle, multimodale Transformatoren, neuronale modulare Ansätze
Anwendungen wie Bild- und Videobeschreibung, Beantwortung von Fragen über Bilder oder Videos, Text-zu-Bild-Synthese, Visuelle- und Sprachliche Navigation, multimodaler Dialog
Multimodale generative Modelle
Grundlegende multimodale Large Language Models (LLMs)
Offene Themen wie Bias, Kompositionalität, Erklärbarkeit und Skalierungsgesetze
Neue Themen in der multimodalen KI
Voraussetzungen
Empfohlen wird mindestens ein Kurs mit Einführungen in KI oder Deep Learning oder ein verwandter Kurs in Computer Vision oder Natural Language Processing oder einer der mehreren angebotenen Praktika.
Modul: 20-00-1193 Multimodal Artificial Intelligence
Kurs: 20-00-1193-iv Multimodal Artificial Intelligence
Termine zwischen 2025-04-28 und 2025-07-21
* 14x Mi 09:50 - 11:30 (Übungsstunde)
* 12x Mo 13:30 - 15:10 (S101/A5 - Software AG Hörsaal)
Modul: Multimodal Artificial Intelligence
Kurs: 20-00-1193-iv Multimodal Artificial Intelligence
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Anna Rohrbach; Prof. Dr.-Ing. Marcus Rohrbach
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
MAI
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Der Kurs bietet eine Einführung in die multimodale künstliche Intelligenz, ein Forschungsgebiet an der Schnittstelle von Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Deep Learning. Wir werden Ansätze zur Modellierung mehrerer Eingabe- und Ausgabemodalitäten behandeln (mit Schwerpunkt auf Text, Bildern und Videos): von den frühen bis hin zur hochmodernen KI-Technologie. Zu den Themen können gehören:
Multimodale Architekturen: z.B. gemeinsame Einbettungsmodelle, multimodale Transformatoren, neuronale modulare Ansätze
Anwendungen wie Bild- und Videobeschreibung, Beantwortung von Fragen über Bilder oder Videos, Text-zu-Bild-Synthese, Visuelle- und Sprachliche Navigation, multimodaler Dialog
Multimodale generative Modelle
Grundlegende multimodale Large Language Models (LLMs)
Offene Themen wie Bias, Kompositionalität, Erklärbarkeit und Skalierungsgesetze
Neue Themen in der multimodalen KI
Voraussetzungen
Empfohlen wird mindestens ein Kurs mit Einführungen in KI oder Deep Learning oder ein verwandter Kurs in Computer Vision oder Natural Language Processing oder einer der mehreren angebotenen Praktika.
??cp FpP Fortgeschrittene parallele Programmierung Wolf
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1215 Fortgeschrittene parallele Programmierung
Kurs: 20-00-1215-iv Fortgeschrittene parallele Programmierung
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-24
* 14x Di 13:30 - 15:10 (S202/C110)
* 11x Do 09:50 - 11:30 (S202/C110)
Modul: Fortgeschrittene parallele Programmierung
Kurs: 20-00-1215-iv Fortgeschrittene parallele Programmierung
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Felix Wolf
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
FPP
Semesterwochenstunden
6
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Threads in C++
Verwaltung von Threads
Zugriff auf gemeinsame Daten
Synchronisierung nebenläufiger Operationen
Speichermodell
Entwurf nebenläufiger Datenstrukturen
Message-Passing mit MPI
Punkt-zu-Punkt-Kommunikation
Kollektive Kommunikation
Hybride Programmierung
Voraussetzungen
Empfohlen:
Kenntnisse in C/C++
Kurs Parallele Programmierung (B.Sc. Informatik) empfohlen
Modul: 20-00-1215 Fortgeschrittene parallele Programmierung
Kurs: 20-00-1215-iv Fortgeschrittene parallele Programmierung
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-24
* 14x Di 13:30 - 15:10 (S202/C110)
* 11x Do 09:50 - 11:30 (S202/C110)
Modul: Fortgeschrittene parallele Programmierung
Kurs: 20-00-1215-iv Fortgeschrittene parallele Programmierung
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Felix Wolf
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
FPP
Semesterwochenstunden
6
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Threads in C++
Verwaltung von Threads
Zugriff auf gemeinsame Daten
Synchronisierung nebenläufiger Operationen
Speichermodell
Entwurf nebenläufiger Datenstrukturen
Message-Passing mit MPI
Punkt-zu-Punkt-Kommunikation
Kollektive Kommunikation
Hybride Programmierung
Voraussetzungen
Empfohlen:
Kenntnisse in C/C++
Kurs Parallele Programmierung (B.Sc. Informatik) empfohlen
??cp VRC Vorbereitung und Reaktion auf Cybervorfälle Reuter
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1216 Vorbereitung und Reaktion auf Cybervorfälle
Kurs: 20-00-1216-iv Vorbereitung und Reaktion auf Cybervorfälle
Termine zwischen 2025-05-08 und 2025-07-11
* 2x Do 09:50 - 16:30 (S2|20 9+10)
* 2x Fr 09:50 - 16:30 (S2|20 9+10)
Modul: Vorbereitung und Reaktion auf Cybervorfälle
Kurs: 20-00-1216-iv Vorbereitung und Reaktion auf Cybervorfälle
Lehrende
Prof. Dr. Dr. Christian Reuter
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
CIPR
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Im Falle eines Cybervorfalls, wie etwa eines DDoS-Angriffs (Distributed Denial of Service), einer großflächigen Malware-Infektion, oder einer Datenpanne, müssen Organisationen schnell handeln, um den Betrieb aufrechtzuerhalten oder wiederherzustellen und das Vertrauen der Stakeholder zu erhalten. Dieser Kurs befasst sich mit den Konzepten der Entscheidungsfindung bei der Vorbereitung und Reaktion auf Cybervorfälle.
Ein Schwerpunkt dieses Kurses liegt auf dem Konzept der belastbaren Entscheidungsfindung im Bereich der Reaktion auf Cybervorfälle. Wir diskutieren drei miteinander verknüpfte Konzepte: ein resilienter Cyber-Entscheidungsprozess, eine resiliente Cyber-Entscheidung und eine cyberresiliente Leistung. Wie wir zeigen werden, ist die Beziehung zwischen diesen drei Konzepten alles andere als trivial. Auf der Grundlage der Prinzipien der naturalistischen Entscheidungsfindung (Natural Decision Making, NDM) zeigen wir, dass ein resilienter Cyber-Entscheidungsprozess bei Cyber-Vorfällen sowohl die Antizipation als auch die Überwindung inhärenter Schwächen in der Entscheidungsfindung erfordert, was zwar theoretisch machbar ist, sich in der Praxis unter großem Zeitdruck und Unsicherheit jedoch als Herausforderung erweist. Es mag daher als ein Glücksfall erscheinen, dass a priori getroffene resiliente Cyber-Entscheidungen die cyberresiliente Leistung verbessern können. Die praktischen Implikationen dieser Erkenntnisse legen nahe, dass die Verbesserung der a priori-Cyber-Resilienz, beispielsweise durch ein effektives Ressourcenmanagement, priorisiert werden sollte.
Der Kurs besteht aus Präsenz- und Online-Sitzungen.
Die Prüfungsleistung ist die schriftliche Empfehlung eines Cybervorfall-Plans.
Der Kurs beginnt mit einer zweitägigen Intensivsitzung, in der die Grundlagen der Sicherheits- und Schutzgovernance behandelt werden. Diese Sitzung bildet die Basis für die spezifischeren Kursinhalte zum Thema Vorbereitung und Reaktion auf Cybervorfälle.
Während des Semesters finden wöchentliche Online-Sitzungen statt, in denen spezifische Themen behandelt und die Entwicklung der Prüfungsleistung besprochen wird.
Dr. Jelle Groenendaal (u.a. ehemaliger leitender IT-Sicherheitsberater bei einer international tätigen niederländischen Bank) wird einen Gastvortrag halten. Seine Arbeit wird zudem Teil der zu lesenden Literatur sein. Dies bietet den Studierende die Möglichkeit, mit einem „reflektierenden Praktiker" des Fachgebiets zu interagieren.
Die Prüfungsleistung besteht aus der schriftlichen Empfehlung zu einem funktionalen Cybervorfall-Plan für eine reale Kommune oder ein mittelgroßes Unternehmen, mit dem die Studierenden während der Kursdauer zusammenarbeiten. Diese Empfehlung sollte selbstverständlich in der Kurs-Literatur verankert sein, muss jedoch vor allem für die Organisation klar verständlich und umsetzbar sein.
Der Kurs endet, wie er beginnt, d.h. mit einer zweitägigen Sitzung, in der die Prüfungsleistungen präsentiert (dies bildet die Grundlage für die Noten), diskutiert und falls nötig verbessert werden.
Modul: 20-00-1216 Vorbereitung und Reaktion auf Cybervorfälle
Kurs: 20-00-1216-iv Vorbereitung und Reaktion auf Cybervorfälle
Termine zwischen 2025-05-08 und 2025-07-11
* 2x Do 09:50 - 16:30 (S2|20 9+10)
* 2x Fr 09:50 - 16:30 (S2|20 9+10)
Modul: Vorbereitung und Reaktion auf Cybervorfälle
Kurs: 20-00-1216-iv Vorbereitung und Reaktion auf Cybervorfälle
Lehrende
Prof. Dr. Dr. Christian Reuter
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
CIPR
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Im Falle eines Cybervorfalls, wie etwa eines DDoS-Angriffs (Distributed Denial of Service), einer großflächigen Malware-Infektion, oder einer Datenpanne, müssen Organisationen schnell handeln, um den Betrieb aufrechtzuerhalten oder wiederherzustellen und das Vertrauen der Stakeholder zu erhalten. Dieser Kurs befasst sich mit den Konzepten der Entscheidungsfindung bei der Vorbereitung und Reaktion auf Cybervorfälle.
Ein Schwerpunkt dieses Kurses liegt auf dem Konzept der belastbaren Entscheidungsfindung im Bereich der Reaktion auf Cybervorfälle. Wir diskutieren drei miteinander verknüpfte Konzepte: ein resilienter Cyber-Entscheidungsprozess, eine resiliente Cyber-Entscheidung und eine cyberresiliente Leistung. Wie wir zeigen werden, ist die Beziehung zwischen diesen drei Konzepten alles andere als trivial. Auf der Grundlage der Prinzipien der naturalistischen Entscheidungsfindung (Natural Decision Making, NDM) zeigen wir, dass ein resilienter Cyber-Entscheidungsprozess bei Cyber-Vorfällen sowohl die Antizipation als auch die Überwindung inhärenter Schwächen in der Entscheidungsfindung erfordert, was zwar theoretisch machbar ist, sich in der Praxis unter großem Zeitdruck und Unsicherheit jedoch als Herausforderung erweist. Es mag daher als ein Glücksfall erscheinen, dass a priori getroffene resiliente Cyber-Entscheidungen die cyberresiliente Leistung verbessern können. Die praktischen Implikationen dieser Erkenntnisse legen nahe, dass die Verbesserung der a priori-Cyber-Resilienz, beispielsweise durch ein effektives Ressourcenmanagement, priorisiert werden sollte.
Der Kurs besteht aus Präsenz- und Online-Sitzungen.
Die Prüfungsleistung ist die schriftliche Empfehlung eines Cybervorfall-Plans.
Der Kurs beginnt mit einer zweitägigen Intensivsitzung, in der die Grundlagen der Sicherheits- und Schutzgovernance behandelt werden. Diese Sitzung bildet die Basis für die spezifischeren Kursinhalte zum Thema Vorbereitung und Reaktion auf Cybervorfälle.
Während des Semesters finden wöchentliche Online-Sitzungen statt, in denen spezifische Themen behandelt und die Entwicklung der Prüfungsleistung besprochen wird.
Dr. Jelle Groenendaal (u.a. ehemaliger leitender IT-Sicherheitsberater bei einer international tätigen niederländischen Bank) wird einen Gastvortrag halten. Seine Arbeit wird zudem Teil der zu lesenden Literatur sein. Dies bietet den Studierende die Möglichkeit, mit einem „reflektierenden Praktiker" des Fachgebiets zu interagieren.
Die Prüfungsleistung besteht aus der schriftlichen Empfehlung zu einem funktionalen Cybervorfall-Plan für eine reale Kommune oder ein mittelgroßes Unternehmen, mit dem die Studierenden während der Kursdauer zusammenarbeiten. Diese Empfehlung sollte selbstverständlich in der Kurs-Literatur verankert sein, muss jedoch vor allem für die Organisation klar verständlich und umsetzbar sein.
Der Kurs endet, wie er beginnt, d.h. mit einer zweitägigen Sitzung, in der die Prüfungsleistungen präsentiert (dies bildet die Grundlage für die Noten), diskutiert und falls nötig verbessert werden.
??cp TPSC Theory and Practice of Symmetric Cryptography Faust; Orlt
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1218 Theory and Practice of Symmetric Cryptography
Kurs: 20-00-1218-vl Theory and Practice of Symmetric Cryptography
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 09:50 - 11:30 (S220/9 - Nutzung nur mit S220/10,S220/10 - Nutzung nur mit S220/9)
Modul: Theory and Practice of Symmetric Cryptography
Kurs: 20-00-1218-vl Theory and Practice of Symmetric Cryptography
Lehrende
Prof. Ph.D. Sebastian Faust; Dr. rer. nat. Maximilian Orlt
Veranstaltungsart
Vorlesung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
TPSC
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Diese Vorlesung vermittelt sowohl die praktischen als auch die theoretischen Aspekte der symmetrischen Kryptographie und ist in drei Teile gegliedert:
Beweisbare Sicherheit: Wir beginnen mit der Untersuchung der beweisbaren Sicherheit, einem grundlegenden Konzept der modernen Kryptographie. In diesem Abschnitt werden wir praktische Konstruktionen wie die Feistel-Chiffre studieren und verschiedene Blockchiffre-Betriebsmodi analysieren.
Kryptanalyse: Im zweiten Teil liegt der Schwerpunkt auf der Kryptanalyse weit verbreiteter kryptographischer Primitive, die in der Praxis als sicher gelten, obwohl formale Sicherheitsbeweise fehlen. Ein zentrales Beispiel ist die AES-Verschlüsselung. Wir werden die kryptanalytischen Ansätze untersuchen, die das Vertrauen in AES bestätigen.
Implementierungssicherheit: Der letzte Teil der Vorlesung widmet sich den kritischen Risiken, die bei der Implementierung kryptographischer Primitive ohne fachkundige Anleitung entstehen können. Beispielsweise wird demonstriert, wie ein einfacher Timing-Angriff die Sicherheit von AES vollständig kompromittieren kann, wenn keine wirksamen Gegenmaßnahmen ergriffen werden. Abschließend werden wir grundlegende Strategien zur Minderung solcher Schwachstellen und zur Stärkung der Robustheit kryptographischer Implementierungen erörtern.
Voraussetzungen
Empfohlen: Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung
Modul: 20-00-1218 Theory and Practice of Symmetric Cryptography
Kurs: 20-00-1218-vl Theory and Practice of Symmetric Cryptography
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 09:50 - 11:30 (S220/9 - Nutzung nur mit S220/10,S220/10 - Nutzung nur mit S220/9)
Modul: Theory and Practice of Symmetric Cryptography
Kurs: 20-00-1218-vl Theory and Practice of Symmetric Cryptography
Lehrende
Prof. Ph.D. Sebastian Faust; Dr. rer. nat. Maximilian Orlt
Veranstaltungsart
Vorlesung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
TPSC
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Diese Vorlesung vermittelt sowohl die praktischen als auch die theoretischen Aspekte der symmetrischen Kryptographie und ist in drei Teile gegliedert:
Beweisbare Sicherheit: Wir beginnen mit der Untersuchung der beweisbaren Sicherheit, einem grundlegenden Konzept der modernen Kryptographie. In diesem Abschnitt werden wir praktische Konstruktionen wie die Feistel-Chiffre studieren und verschiedene Blockchiffre-Betriebsmodi analysieren.
Kryptanalyse: Im zweiten Teil liegt der Schwerpunkt auf der Kryptanalyse weit verbreiteter kryptographischer Primitive, die in der Praxis als sicher gelten, obwohl formale Sicherheitsbeweise fehlen. Ein zentrales Beispiel ist die AES-Verschlüsselung. Wir werden die kryptanalytischen Ansätze untersuchen, die das Vertrauen in AES bestätigen.
Implementierungssicherheit: Der letzte Teil der Vorlesung widmet sich den kritischen Risiken, die bei der Implementierung kryptographischer Primitive ohne fachkundige Anleitung entstehen können. Beispielsweise wird demonstriert, wie ein einfacher Timing-Angriff die Sicherheit von AES vollständig kompromittieren kann, wenn keine wirksamen Gegenmaßnahmen ergriffen werden. Abschließend werden wir grundlegende Strategien zur Minderung solcher Schwachstellen und zur Stärkung der Robustheit kryptographischer Implementierungen erörtern.
Voraussetzungen
Empfohlen: Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung
??cp DCEI Datenschutz- und Cybersicherheitsrecht - eine Einführung für Informatiker Selzer; Waidner
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1219 Datenschutz- und Cybersicherheitsrecht - eine Einführung für Informatiker
Kurs: 20-00-1219-vl Datenschutz- und Cybersicherheitsrecht - eine Einführung für Informatiker
Modul: Datenschutz- und Cybersicherheitsrecht - eine Einführung für Informatiker
Kurs: 20-00-1219-vl Datenschutz- und Cybersicherheitsrecht - eine Einführung für Informatiker
Lehrende
Dr. Annika Selzer; Prof. Dr. rer. nat. Michael Waidner
Veranstaltungsart
Vorlesung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
IT-Recht 1
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Die Veranstaltung beginnt mit einer umfassenden Einführung in die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Sie lernen, für welche Akteure und Verarbeitungskontexte die DSGVO relevant ist und welche grundlegenden Prinzipien sie verfolgt. Wir beschäftigen uns mit den verschiedenen Rechtsgrundlagen für die Datenverarbeitung und den Rechten, die betroffenen Personen zustehen. Auch widmen wir uns den Anforderungen bei der Auftragsverarbeitung und dem Datentransfer in Drittstaaten. Der risikobasierte Ansatz der DSGVO wird ebenso thematisiert wie die erforderlichen technischen und organisatorischen Maßnahmen. Sie erfahren, wann eine Datenschutz-Folgenabschätzung durchzuführen ist und welche Bußgelder bei Verstößen drohen können.
Im zweiten Teil lernen Sie die wesentlichen Elemente der Verordnung über Cyberresilienz (CRA) kennen. Dabei konzentrieren wir uns darauf, welche Akteure vom CRA in welchen Kontexten betroffen sind, welche zentralen Pflichten sich daraus ergeben und welche Konsequenzen bei Nichteinhaltung drohen.
Diese Kenntnisse ermöglichen es Ihnen, beide Regelwerke in ihrer praktischen Bedeutung zu verstehen und in Ihrer späteren beruflichen Tätigkeit zu berücksichtigen.
Weitere Informationen
Die Vorlesungen finden an folgenden vier Terminen in jeweils 4-Stunden-Blöcken von 14:00 Uhr bis 18:00 Uhr im Raum „Berlin“ des Gebäudes des Fraunhofer-Instituts für Sichere Informationstechnologie SIT, Rheinstr. 75, 64295 Darmstadt statt:
-15. April 2025
-29. April 2025
-27. Mai 2025
-24. Juni 2025
Die Prüfung erfolgt in Form einer 90-minütigen schriftlichen Klausur am 29. Juli 2025 von 14:00 Uhr bis 15:30 Uhr, ebenfalls im Raum „Berlin“ des Gebäudes des Fraunhofer-Instituts für Sichere Informationstechnologie SIT, Rheinstr. 75, 64295 Darmstadt.
Die Vergabe von Leistungspunkten erfolgt auf Grundlage des Bestehens der Klausur.
Bitte beachten Sie, dass Sie sich in TUCaN zur Lehrveranstaltung und zur Prüfung anmelden müssen, wenn Sie an der Vorlesungsveranstaltung teilnehmen möchten.
Bei Fragen zur Veranstaltung wenden Sie sich bitte per Mail bei Frau Dr. Annika Selzer: annika.selzer@sit.fraunhofer.de
Modul: 20-00-1219 Datenschutz- und Cybersicherheitsrecht - eine Einführung für Informatiker
Kurs: 20-00-1219-vl Datenschutz- und Cybersicherheitsrecht - eine Einführung für Informatiker
Modul: Datenschutz- und Cybersicherheitsrecht - eine Einführung für Informatiker
Kurs: 20-00-1219-vl Datenschutz- und Cybersicherheitsrecht - eine Einführung für Informatiker
Lehrende
Dr. Annika Selzer; Prof. Dr. rer. nat. Michael Waidner
Veranstaltungsart
Vorlesung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
IT-Recht 1
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Die Veranstaltung beginnt mit einer umfassenden Einführung in die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Sie lernen, für welche Akteure und Verarbeitungskontexte die DSGVO relevant ist und welche grundlegenden Prinzipien sie verfolgt. Wir beschäftigen uns mit den verschiedenen Rechtsgrundlagen für die Datenverarbeitung und den Rechten, die betroffenen Personen zustehen. Auch widmen wir uns den Anforderungen bei der Auftragsverarbeitung und dem Datentransfer in Drittstaaten. Der risikobasierte Ansatz der DSGVO wird ebenso thematisiert wie die erforderlichen technischen und organisatorischen Maßnahmen. Sie erfahren, wann eine Datenschutz-Folgenabschätzung durchzuführen ist und welche Bußgelder bei Verstößen drohen können.
Im zweiten Teil lernen Sie die wesentlichen Elemente der Verordnung über Cyberresilienz (CRA) kennen. Dabei konzentrieren wir uns darauf, welche Akteure vom CRA in welchen Kontexten betroffen sind, welche zentralen Pflichten sich daraus ergeben und welche Konsequenzen bei Nichteinhaltung drohen.
Diese Kenntnisse ermöglichen es Ihnen, beide Regelwerke in ihrer praktischen Bedeutung zu verstehen und in Ihrer späteren beruflichen Tätigkeit zu berücksichtigen.
Weitere Informationen
Die Vorlesungen finden an folgenden vier Terminen in jeweils 4-Stunden-Blöcken von 14:00 Uhr bis 18:00 Uhr im Raum „Berlin“ des Gebäudes des Fraunhofer-Instituts für Sichere Informationstechnologie SIT, Rheinstr. 75, 64295 Darmstadt statt:
-15. April 2025
-29. April 2025
-27. Mai 2025
-24. Juni 2025
Die Prüfung erfolgt in Form einer 90-minütigen schriftlichen Klausur am 29. Juli 2025 von 14:00 Uhr bis 15:30 Uhr, ebenfalls im Raum „Berlin“ des Gebäudes des Fraunhofer-Instituts für Sichere Informationstechnologie SIT, Rheinstr. 75, 64295 Darmstadt.
Die Vergabe von Leistungspunkten erfolgt auf Grundlage des Bestehens der Klausur.
Bitte beachten Sie, dass Sie sich in TUCaN zur Lehrveranstaltung und zur Prüfung anmelden müssen, wenn Sie an der Vorlesungsveranstaltung teilnehmen möchten.
Bei Fragen zur Veranstaltung wenden Sie sich bitte per Mail bei Frau Dr. Annika Selzer: annika.selzer@sit.fraunhofer.de
??cp DT Digitale Textforensik Halvani; Waidner
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1224 Digitale Textforensik
Kurs: 20-00-1224-vl Digitale Textforensik
Modul: Digitale Textforensik
Kurs: 20-00-1224-vl Digitale Textforensik
Lehrende
Dr. Oren Halvani; Prof. Dr. rer. nat. Michael Waidner
Veranstaltungsart
Vorlesung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
DTF
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Im Rahmen der Vorlesung erhalten die Studierenden einen umfassenden Überblick über die Disziplin"Digitalen Textforensik" (DTF) sowie die verschiedenen Teilbereiche, die zu diesem Forschungsfeld gehören. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Autorschaftsverifikation (AV), die als Grundlage für zahlreiche DTF-Disziplinen dient.
Zu den behandelnden Themen gehören unter anderem:
Preprocessing von Texten und ihre Wichtigkeit im Kontext der DTF
Repräsentationsmöglichkeiten für Texte (linguistisches Feature-Engineering, Embedding-Methoden und Kompressionsmodelle)
Konzepte für den Vergleich von Texten auf stilistische Ähnlichkeit
AV-Methoden und deren Charakteristika
Angriffe auf DTF-Methoden (aka "Authorship Obfuscation")
Evaluationskonzepte und ihre Vor- und Nachteile in Kontext der DTF
Interpretation/Erklärbarkeit von Ergebnissen und Umgang mit Unsicherheit in Bezug auf Vorhersagen
Zusätzlich zur Diskussion der oben genannten Themen wird auch erklärt, wo und insbesondere für welche Zwecke DTF in der Praxis eingesetzt werden kann.
Voraussetzungen
Empfohlen:
Grundkenntnisse in Machine Learning, Natural Language Processing, Linguistik
Modul: 20-00-1224 Digitale Textforensik
Kurs: 20-00-1224-vl Digitale Textforensik
Modul: Digitale Textforensik
Kurs: 20-00-1224-vl Digitale Textforensik
Lehrende
Dr. Oren Halvani; Prof. Dr. rer. nat. Michael Waidner
Veranstaltungsart
Vorlesung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
DTF
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Im Rahmen der Vorlesung erhalten die Studierenden einen umfassenden Überblick über die Disziplin"Digitalen Textforensik" (DTF) sowie die verschiedenen Teilbereiche, die zu diesem Forschungsfeld gehören. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Autorschaftsverifikation (AV), die als Grundlage für zahlreiche DTF-Disziplinen dient.
Zu den behandelnden Themen gehören unter anderem:
Preprocessing von Texten und ihre Wichtigkeit im Kontext der DTF
Repräsentationsmöglichkeiten für Texte (linguistisches Feature-Engineering, Embedding-Methoden und Kompressionsmodelle)
Konzepte für den Vergleich von Texten auf stilistische Ähnlichkeit
AV-Methoden und deren Charakteristika
Angriffe auf DTF-Methoden (aka "Authorship Obfuscation")
Evaluationskonzepte und ihre Vor- und Nachteile in Kontext der DTF
Interpretation/Erklärbarkeit von Ergebnissen und Umgang mit Unsicherheit in Bezug auf Vorhersagen
Zusätzlich zur Diskussion der oben genannten Themen wird auch erklärt, wo und insbesondere für welche Zwecke DTF in der Praxis eingesetzt werden kann.
Voraussetzungen
Empfohlen:
Grundkenntnisse in Machine Learning, Natural Language Processing, Linguistik
??cp RL1 Robot Learning 1 Peters
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1225 Robot Learning 1
Kurs: 20-00-1225-iv Robot Learning 1
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-06-04
* 7x Mi 13:30 - 18:30 (S202/C110)
Modul: Robot Learning 1
Kurs: 20-00-1225-iv Robot Learning 1
Lehrende
Prof. Ph. D. Jan Peters
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
RoL 1
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Grundlagen aus der Robotik und des Maschinellen Lernens für Lernende Roboter
Maschinellen Lernen von Modellen
Representation einer Policy. Hierarchische Abstraktion mit Bewegungsprimitiven
Imitationslernen
Aktuelle Themen im Imitations- und Modelllernen
Generative AI für die Robotik
Voraussetzungen
Empfohlen:
Gute Programmierkenntnisse in Python.
Vorherige Belegung der Vorlesung Grundlagen der Robotik ist hilfreich aber nicht zwingend erforderlich
Modul: 20-00-1225 Robot Learning 1
Kurs: 20-00-1225-iv Robot Learning 1
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-06-04
* 7x Mi 13:30 - 18:30 (S202/C110)
Modul: Robot Learning 1
Kurs: 20-00-1225-iv Robot Learning 1
Lehrende
Prof. Ph. D. Jan Peters
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
RoL 1
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Grundlagen aus der Robotik und des Maschinellen Lernens für Lernende Roboter
Maschinellen Lernen von Modellen
Representation einer Policy. Hierarchische Abstraktion mit Bewegungsprimitiven
Imitationslernen
Aktuelle Themen im Imitations- und Modelllernen
Generative AI für die Robotik
Voraussetzungen
Empfohlen:
Gute Programmierkenntnisse in Python.
Vorherige Belegung der Vorlesung Grundlagen der Robotik ist hilfreich aber nicht zwingend erforderlich
??cp RL2 Robot Learning 2 Peters
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1226 Robot Learning 2
Kurs: 20-00-1226-iv Robot Learning 2
Termine zwischen 2025-06-11 und 2025-07-23
* 7x Mi 13:30 - 18:30 (S202/C110)
Modul: Robot Learning 2
Kurs: 20-00-1226-iv Robot Learning 2
Lehrende
Prof. Ph. D. Jan Peters
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
RoL 2
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Optimale Steuerung mit gelernten Modellen
Reinforcement Learning und Policy Search-Verfahren
Inverses Reinforcement Learning
Sim2Real im Robot Learning
Voraussetzungen
Empfohlen:
Gute Programmierkenntnisse in Python.
Vorherige oder gleichzeitige Belegung der Vorlesung Robot Learning 1 (20-00-1225).
Vorherige Belegung der Vorlesung Grundlagen der Robotik ist hilfreich aber nicht zwingend erforderlich
Modul: 20-00-1226 Robot Learning 2
Kurs: 20-00-1226-iv Robot Learning 2
Termine zwischen 2025-06-11 und 2025-07-23
* 7x Mi 13:30 - 18:30 (S202/C110)
Modul: Robot Learning 2
Kurs: 20-00-1226-iv Robot Learning 2
Lehrende
Prof. Ph. D. Jan Peters
Veranstaltungsart
Integrierte Veranstaltung
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
RoL 2
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Optimale Steuerung mit gelernten Modellen
Reinforcement Learning und Policy Search-Verfahren
Inverses Reinforcement Learning
Sim2Real im Robot Learning
Voraussetzungen
Empfohlen:
Gute Programmierkenntnisse in Python.
Vorherige oder gleichzeitige Belegung der Vorlesung Robot Learning 1 (20-00-1225).
Vorherige Belegung der Vorlesung Grundlagen der Robotik ist hilfreich aber nicht zwingend erforderlich
B. Praktika
06cp HC Hacker Contest Fischlin; Göhring; Hamann
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0114 Hacker Contest
Kurs: 20-00-0114-pr Hacker Contest
Termine zwischen 2025-04-29 und 2025-07-22
* 7x Di 15:20 - 17:00 (S105/22)
Lerninhalte
Das Praktikum wird jedes mal an einem neuen
Szenario ausgerichtet. Dieses Szenario (z.B. Internet Service Provider)
gibt den Rahmen vor, welche Systeme aufgebaut und
welche Arten von Attacken untersucht werden sollen.
Allgemein verläuft das Praktikum in mehreren Runden:
[list][*]Aufbau der Systeme[*]Angriffe[*]Dokumentation der Angriffe und mögliche Gegenmassnahmen[*]Härten der Systeme[/list
Qualitätsziele / Lernergebnisse
[list] [*]Arbeit im Team [*]Systematisches und sicheres Planen und Warten von IT-Systemen [*]Erkennen von Angriffen auf IT-Systeme [*]Analyse und Behebung von Schwachstellen [*]Verständnis für praktische Sicherheitsprobleme [*]Anwendung und Weiterentwicklung von Sicherheitstools [/list
Empfohlene Voraussetzungen
Grundkenntnisse in IT-Sicherheit, Administration von Netzen und Rechnern
Modul: Hacker Contest
TUCaN-Nummer
20-00-0114
Titel
Hacker Contest
Kürzel
Hacker Contest
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch
Diploma Supplement
security analysis, secure administration, vulnerability research and and analysis, exploits, intrusion detection and prevention, forensics
Kurs: 20-00-0114-pr Hacker Contest
Lehrende
Prof. Dr. phil. nat. Marc Fischlin; Matthias Göhring; M.Sc. Tobias Hamann
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Hacker Contest
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Lernziele:
Methodische Untersuchung des Sicherheitszustands von IT-Systemen und Anwendungen zur Identifikation von Schwachstellen inklusive der Bewertung ihrer Kritikalität
Praktisches Verständnis für Sicherheitslücken und ihre Auswirkungen
Anwendung verbreiteter Techniken und Werkzeuge für technische Sicerheitsanalysen
Verantwortungsvoller Umgang mit identifizierten Schwachstellen
Einblick ins Berufsbild Penetration Testing und Abgrenzung zu Capture-the-Flag (CTF)
Stoffplan:
Der Fokus der Veranstaltung besteht in der Analyse von unbekannten IT-Systemen und Anwendungen, um Sicherheitslücken gezielt zu identifizieren und auszunutzen. Analyse- und Exploit-Werkzeuge können dabei in einer kontrollierten Umgebung (PentestLab) erprobt werden.
Ergänzend werden zu jedem Veranstaltungstermin Themenbereiche der IT-Sicherheit von den Studierenden im Team vorgestellt. Dabei werden sowohl allgemeine Hintergründe beleuchtet als auch konkrete Methoden und Werkzeuge zur Identifikation, Ausnutzung und Behebung relevanter Schwachstellen praxisnah vorgestellt.
Zum Semesterende erhalten die Teilnehmenden die Möglichkeit, das Erlernte anzuwenden, um bisher unbekannte Schwachstellen in Open-Source Software zu identifizieren, einen Vorschlag für die Behebung zu entwickeln und diese Informationen gemäß Best Practices der “Responsible Disclosure” an die Entwickler zu melden.
Damit ergibt sich der folgende Aufbau des Praktikums:
Vorstellung eines Teilbereichs der praktischen IT-Sicherheit: relevante Schwachstellen, (automatisiertes) Identifizieren und Ausnutzen dieser Schwachstellen, Gegenmaßnahmen
Sicherheitsanalysen von IT-Systemen und Anwendungen in einem klassischen Capture-the-Flag (CTF) Aufbau in mehreren Runden
Diskussion identifizierter Schwachstellen und ihrer Kritikalität
Diskussion und Bewertung von allgemeinen und konkreten Härtungsmaßnahmen
Identifikation bisher unbekannter Schwachstellen in einer Open-Source Software
Verantwortungsvolle Meldung von Schwachstellen im Rahmen eines “Responsible Disclosure” Prozesses
Literatur
http://www.insecure.org/reading.html. Weitere Literatur wird in der Vorbesprechung angegeben
Voraussetzungen
Informatikkenntnisse entsprechend den ersten 4 Semestern des Bachelorstudiengangs Informatik werden vorausgesetzt, insbesondere Grundkenntnisse in Betriebssystemen, Netzwerkprotokollen und Programmiersprachen. Erfahrung in der Administration von Linux-Systemen sowie Netzwerken sowie Erfahrung mit CTF-Events und -Plattformen (z.B. Hack the Box) sind von Vorteil. Die Teilnahme setzt die Bereitschaft voraus, sich zeitintensiv über das gesamte Semester hinweg in verschiedene Themen der praktischen IT-Sicherheit einzuarbeiten und Challenges diesbezüglich zu lösen.
Weitere Informationen
Zur Teilnahme an der Veranstaltung ist das Bearbeiten einer Anmeldeaufgabe und eine anschließende Zulassung notwendig. Die Anmeldeaufgabe geht am 20.03.2023 online. Einsendeschluss ist Mittwoch, 05.04.2023 um 23:59 Uhr. Rückmeldung zur Teilnahme ist Donnerstag, 06.04.2023. Die Anmeldeaufgabe und Informationen zur Abgabe finden Sie unter:
https://www.cryptoplexity.informatik.tu-darmstadt.de/teaching_cryptoplexity/teaching/hacker_contest/index.de.jsp
Modul: 20-00-0114 Hacker Contest
Kurs: 20-00-0114-pr Hacker Contest
Termine zwischen 2025-04-29 und 2025-07-22
* 7x Di 15:20 - 17:00 (S105/22)
Lerninhalte
Das Praktikum wird jedes mal an einem neuen
Szenario ausgerichtet. Dieses Szenario (z.B. Internet Service Provider)
gibt den Rahmen vor, welche Systeme aufgebaut und
welche Arten von Attacken untersucht werden sollen.
Allgemein verläuft das Praktikum in mehreren Runden:
[list][*]Aufbau der Systeme[*]Angriffe[*]Dokumentation der Angriffe und mögliche Gegenmassnahmen[*]Härten der Systeme[/list
Qualitätsziele / Lernergebnisse
[list] [*]Arbeit im Team [*]Systematisches und sicheres Planen und Warten von IT-Systemen [*]Erkennen von Angriffen auf IT-Systeme [*]Analyse und Behebung von Schwachstellen [*]Verständnis für praktische Sicherheitsprobleme [*]Anwendung und Weiterentwicklung von Sicherheitstools [/list
Empfohlene Voraussetzungen
Grundkenntnisse in IT-Sicherheit, Administration von Netzen und Rechnern
Modul: Hacker Contest
TUCaN-Nummer
20-00-0114
Titel
Hacker Contest
Kürzel
Hacker Contest
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch
Diploma Supplement
security analysis, secure administration, vulnerability research and and analysis, exploits, intrusion detection and prevention, forensics
Kurs: 20-00-0114-pr Hacker Contest
Lehrende
Prof. Dr. phil. nat. Marc Fischlin; Matthias Göhring; M.Sc. Tobias Hamann
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Hacker Contest
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Lernziele:
Methodische Untersuchung des Sicherheitszustands von IT-Systemen und Anwendungen zur Identifikation von Schwachstellen inklusive der Bewertung ihrer Kritikalität
Praktisches Verständnis für Sicherheitslücken und ihre Auswirkungen
Anwendung verbreiteter Techniken und Werkzeuge für technische Sicerheitsanalysen
Verantwortungsvoller Umgang mit identifizierten Schwachstellen
Einblick ins Berufsbild Penetration Testing und Abgrenzung zu Capture-the-Flag (CTF)
Stoffplan:
Der Fokus der Veranstaltung besteht in der Analyse von unbekannten IT-Systemen und Anwendungen, um Sicherheitslücken gezielt zu identifizieren und auszunutzen. Analyse- und Exploit-Werkzeuge können dabei in einer kontrollierten Umgebung (PentestLab) erprobt werden.
Ergänzend werden zu jedem Veranstaltungstermin Themenbereiche der IT-Sicherheit von den Studierenden im Team vorgestellt. Dabei werden sowohl allgemeine Hintergründe beleuchtet als auch konkrete Methoden und Werkzeuge zur Identifikation, Ausnutzung und Behebung relevanter Schwachstellen praxisnah vorgestellt.
Zum Semesterende erhalten die Teilnehmenden die Möglichkeit, das Erlernte anzuwenden, um bisher unbekannte Schwachstellen in Open-Source Software zu identifizieren, einen Vorschlag für die Behebung zu entwickeln und diese Informationen gemäß Best Practices der “Responsible Disclosure” an die Entwickler zu melden.
Damit ergibt sich der folgende Aufbau des Praktikums:
Vorstellung eines Teilbereichs der praktischen IT-Sicherheit: relevante Schwachstellen, (automatisiertes) Identifizieren und Ausnutzen dieser Schwachstellen, Gegenmaßnahmen
Sicherheitsanalysen von IT-Systemen und Anwendungen in einem klassischen Capture-the-Flag (CTF) Aufbau in mehreren Runden
Diskussion identifizierter Schwachstellen und ihrer Kritikalität
Diskussion und Bewertung von allgemeinen und konkreten Härtungsmaßnahmen
Identifikation bisher unbekannter Schwachstellen in einer Open-Source Software
Verantwortungsvolle Meldung von Schwachstellen im Rahmen eines “Responsible Disclosure” Prozesses
Literatur
http://www.insecure.org/reading.html. Weitere Literatur wird in der Vorbesprechung angegeben
Voraussetzungen
Informatikkenntnisse entsprechend den ersten 4 Semestern des Bachelorstudiengangs Informatik werden vorausgesetzt, insbesondere Grundkenntnisse in Betriebssystemen, Netzwerkprotokollen und Programmiersprachen. Erfahrung in der Administration von Linux-Systemen sowie Netzwerken sowie Erfahrung mit CTF-Events und -Plattformen (z.B. Hack the Box) sind von Vorteil. Die Teilnahme setzt die Bereitschaft voraus, sich zeitintensiv über das gesamte Semester hinweg in verschiedene Themen der praktischen IT-Sicherheit einzuarbeiten und Challenges diesbezüglich zu lösen.
Weitere Informationen
Zur Teilnahme an der Veranstaltung ist das Bearbeiten einer Anmeldeaufgabe und eine anschließende Zulassung notwendig. Die Anmeldeaufgabe geht am 20.03.2023 online. Einsendeschluss ist Mittwoch, 05.04.2023 um 23:59 Uhr. Rückmeldung zur Teilnahme ist Donnerstag, 06.04.2023. Die Anmeldeaufgabe und Informationen zur Abgabe finden Sie unter:
https://www.cryptoplexity.informatik.tu-darmstadt.de/teaching_cryptoplexity/teaching/hacker_contest/index.de.jsp
05cp PFP Pidl - Funktionale und objektorientierte Programmierkonzepte Weihe
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0187 Praktikum in der Lehre - Funktionale und objektorientierte Programmierkonzepte
Kurs: 20-00-0187-pr Praktikum in der Lehre - Funktionale und objektorientierte Programmierkonzepte
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Es sollen Fähigkeiten erlernt werden, geeignete Lernmaterialien für Schulungen in Informatikthemen selbst zu erstellen, ihren Einsatz kritisch zu begleiten und dabei auch die Lernenden zu betreuen und anzuleiten.
Empfohlene Voraussetzungen
Vordiplom Informatik A oder Bachelorprüfung Grundlagen der Informatik 1
Modul: Pidl - Funktionale und objektorientierte Programmierkonzepte
TUCaN-Nummer
20-00-0187
Titel
Praktikum in der Lehre - Funktionale und objektorientierte Programmierkonzepte
Kürzel
PidL FOP
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Deutsch
Diploma Supplement
_
Kurs: 20-00-0187-pr Praktikum in der Lehre - Funktionale und objektorientierte Programmierkonzepte
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Karsten Weihe
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidL FOP
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Lernziele:
Es sollen Fähigkeiten erlernt werden, geeignete Lernmaterialien für Schulungen in Informatikthemen selbst zu erstellen, ihren Einsatz kritisch zu begleiten und dabei auch die Lernenden zu betreuen und anzuleiten.
Stoffplan:
_
Literatur
Unterlagen FOP
Voraussetzungen
FOP
Modul: 20-00-0187 Praktikum in der Lehre - Funktionale und objektorientierte Programmierkonzepte
Kurs: 20-00-0187-pr Praktikum in der Lehre - Funktionale und objektorientierte Programmierkonzepte
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Es sollen Fähigkeiten erlernt werden, geeignete Lernmaterialien für Schulungen in Informatikthemen selbst zu erstellen, ihren Einsatz kritisch zu begleiten und dabei auch die Lernenden zu betreuen und anzuleiten.
Empfohlene Voraussetzungen
Vordiplom Informatik A oder Bachelorprüfung Grundlagen der Informatik 1
Modul: Pidl - Funktionale und objektorientierte Programmierkonzepte
TUCaN-Nummer
20-00-0187
Titel
Praktikum in der Lehre - Funktionale und objektorientierte Programmierkonzepte
Kürzel
PidL FOP
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Deutsch
Diploma Supplement
_
Kurs: 20-00-0187-pr Praktikum in der Lehre - Funktionale und objektorientierte Programmierkonzepte
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Karsten Weihe
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidL FOP
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Lernziele:
Es sollen Fähigkeiten erlernt werden, geeignete Lernmaterialien für Schulungen in Informatikthemen selbst zu erstellen, ihren Einsatz kritisch zu begleiten und dabei auch die Lernenden zu betreuen und anzuleiten.
Stoffplan:
_
Literatur
Unterlagen FOP
Voraussetzungen
FOP
06cp PA Praktikum Algorithmen Weihe
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0189 Praktikum Algorithmen
Kurs: 20-00-0189-pr Praktikum Algorithmen
Lerninhalte
Lösung eines algorithmischen Problems aus der Praxis und Umsetzung der Lösung in Software.
Konkrete Themenstellung nach Absprache in der Vorbesprechung.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
In dieser Veranstaltung erwerben Studierende die Kompetenz zur Lösung algorithmischer Problemstellungen aus der Praxis und die Fähigkeit, Algorithmen in praktisch effiziente Implementationen umzusetzen.
Empfohlene Voraussetzungen
- Kenntnis einer geeigneten Programmiersprache (z.B. Java / C++)
- Vorwissen über grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen
Literatur
Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.
Modul: Praktikum Algorithmen
TUCaN-Nummer
20-00-0189
Titel
Praktikum Algorithmen
Kürzel
Praktikum Algorithme
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Foundations of Computing
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0189-pr Praktikum Algorithmen
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Karsten Weihe
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Praktikum Algorithme
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Das Praktikum behandelt die angewandte Softwareentwicklung in den Themenbereichen der Arbeitsgruppe Algorithmik (zum Beispiel im Bereich Mobilität oder Lehre). Ziel ist das eigenständige Bearbeiten eines Entwicklungsprojektes inklusive Evaluation und Dokumentation der erstellten Lösung.
Der Vorbesprechungstermin für die Themen in diesem Semester wird auf der Seite des Algorithmik Fachgebiets https://www.algo.informatik.tu-darmstadt.de/ bekanntgegeben.
Literatur
Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.
Voraussetzungen
Kenntnisse in der Programmierung, Algorithmen und Datenstrukturen
Modul: 20-00-0189 Praktikum Algorithmen
Kurs: 20-00-0189-pr Praktikum Algorithmen
Lerninhalte
Lösung eines algorithmischen Problems aus der Praxis und Umsetzung der Lösung in Software.
Konkrete Themenstellung nach Absprache in der Vorbesprechung.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
In dieser Veranstaltung erwerben Studierende die Kompetenz zur Lösung algorithmischer Problemstellungen aus der Praxis und die Fähigkeit, Algorithmen in praktisch effiziente Implementationen umzusetzen.
Empfohlene Voraussetzungen
- Kenntnis einer geeigneten Programmiersprache (z.B. Java / C++)
- Vorwissen über grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen
Literatur
Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.
Modul: Praktikum Algorithmen
TUCaN-Nummer
20-00-0189
Titel
Praktikum Algorithmen
Kürzel
Praktikum Algorithme
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Foundations of Computing
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0189-pr Praktikum Algorithmen
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Karsten Weihe
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Praktikum Algorithme
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Das Praktikum behandelt die angewandte Softwareentwicklung in den Themenbereichen der Arbeitsgruppe Algorithmik (zum Beispiel im Bereich Mobilität oder Lehre). Ziel ist das eigenständige Bearbeiten eines Entwicklungsprojektes inklusive Evaluation und Dokumentation der erstellten Lösung.
Der Vorbesprechungstermin für die Themen in diesem Semester wird auf der Seite des Algorithmik Fachgebiets https://www.algo.informatik.tu-darmstadt.de/ bekanntgegeben.
Literatur
Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.
Voraussetzungen
Kenntnisse in der Programmierung, Algorithmen und Datenstrukturen
06cp PA2 Praktikum Algorithmen 2 Weihe
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0276 Praktikum Algorithmen II (Vertiefung)
Kurs: 20-00-0276-pr Praktikum Algorithmen II (Vertiefung)
Lerninhalte
Lösung eines fortgeschrittenen algorithmischen Problems aus der Praxis und Umsetzung der Lösung in Software.
Konkrete Themenstellung nach Absprache in der Vorbesprechung.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
In dieser Veranstaltung vertiefen Studierende die Kompetenz zur Lösung algorithmischer Problemstellungen aus der Praxis und die Fähigkeit, Algorithmen in praktisch effiziente Implementationen umzusetzen.
Empfohlene Voraussetzungen
Baut auf Praktikum Algorithmen auf
Literatur
Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.
Modul: Praktikum Algorithmen 2
TUCaN-Nummer
20-00-0276
Titel
Praktikum Algorithmen II (Vertiefung)
Kürzel
P: Algorithmen II
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Foundations of Computing
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0276-pr Praktikum Algorithmen II (Vertiefung)
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Karsten Weihe
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Prakt Algorithme II
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Das Praktikum behandelt die angewandte Softwareentwicklung in den Themenbereichen der Arbeitsgruppe Algorithmik (zum Beispiel im Bereich Mobilität oder Lehre). Ziel ist das eigenständige Bearbeiten eines Entwicklungsprojektes inklusive Evaluation und Dokumentation der erstellten Lösung.
Der Vorbesprechungstermin für die Themen in diesem Semester wird auf der Seite des Algorithmik Fachgebiets https://www.algo.informatik.tu-darmstadt.de/ bekanntgegeben.
Literatur
Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.
Voraussetzungen
Kenntnisse in der Programmierung, Algorithmen und Datenstrukturen
Modul: 20-00-0276 Praktikum Algorithmen II (Vertiefung)
Kurs: 20-00-0276-pr Praktikum Algorithmen II (Vertiefung)
Lerninhalte
Lösung eines fortgeschrittenen algorithmischen Problems aus der Praxis und Umsetzung der Lösung in Software.
Konkrete Themenstellung nach Absprache in der Vorbesprechung.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
In dieser Veranstaltung vertiefen Studierende die Kompetenz zur Lösung algorithmischer Problemstellungen aus der Praxis und die Fähigkeit, Algorithmen in praktisch effiziente Implementationen umzusetzen.
Empfohlene Voraussetzungen
Baut auf Praktikum Algorithmen auf
Literatur
Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.
Modul: Praktikum Algorithmen 2
TUCaN-Nummer
20-00-0276
Titel
Praktikum Algorithmen II (Vertiefung)
Kürzel
P: Algorithmen II
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Foundations of Computing
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0276-pr Praktikum Algorithmen II (Vertiefung)
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Karsten Weihe
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Prakt Algorithme II
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Das Praktikum behandelt die angewandte Softwareentwicklung in den Themenbereichen der Arbeitsgruppe Algorithmik (zum Beispiel im Bereich Mobilität oder Lehre). Ziel ist das eigenständige Bearbeiten eines Entwicklungsprojektes inklusive Evaluation und Dokumentation der erstellten Lösung.
Der Vorbesprechungstermin für die Themen in diesem Semester wird auf der Seite des Algorithmik Fachgebiets https://www.algo.informatik.tu-darmstadt.de/ bekanntgegeben.
Literatur
Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.
Voraussetzungen
Kenntnisse in der Programmierung, Algorithmen und Datenstrukturen
05cp PidL Pidl - Algorithmen und Datenstrukturen Istvan; Roth
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0289 Praktikum in der Lehre - Algorithmen und Datenstrukturen
Kurs: 20-00-0289-pr Praktikum in der Lehre - Algorithmen und Datenstrukturen
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-07-23
* 13x Mi 12:35 - 14:15 (S220/9 - Nutzung nur mit S220/10,S220/10 - Nutzung nur mit S220/9)
Lerninhalte
Mitarbeit in der Ausrichtung der Lehrveranstaltung Algorithmen und Datenstrukturen
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Es sollen Fähigkeiten erlernt werden, geeignete Lernmaterialien für Schulungen in Informatikthemen selbst zu erstellen, ihren Einsatz kritisch zu begleiten und dabei auch die Lernenden zu betreuen und anzuleiten.
Empfohlene Voraussetzungen
Vordiplom Informatik A oder Bachelorprüfung Grundlagen der Informatik 2
Modul: Pidl - Algorithmen und Datenstrukturen
TUCaN-Nummer
20-00-0289
Titel
Praktikum in der Lehre - Algorithmen und Datenstrukturen
Kürzel
PidL
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Foundations of Computing
Sprache
Deutsch
Diploma Supplement
teaching assistance, principles of computer science
Kurs: 20-00-0289-pr Praktikum in der Lehre - Algorithmen und Datenstrukturen
Lehrende
Prof. Ph.D. Zsolt Istvan; Prof. Ph. D. Stefan Roth
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidL
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Modul: 20-00-0289 Praktikum in der Lehre - Algorithmen und Datenstrukturen
Kurs: 20-00-0289-pr Praktikum in der Lehre - Algorithmen und Datenstrukturen
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-07-23
* 13x Mi 12:35 - 14:15 (S220/9 - Nutzung nur mit S220/10,S220/10 - Nutzung nur mit S220/9)
Lerninhalte
Mitarbeit in der Ausrichtung der Lehrveranstaltung Algorithmen und Datenstrukturen
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Es sollen Fähigkeiten erlernt werden, geeignete Lernmaterialien für Schulungen in Informatikthemen selbst zu erstellen, ihren Einsatz kritisch zu begleiten und dabei auch die Lernenden zu betreuen und anzuleiten.
Empfohlene Voraussetzungen
Vordiplom Informatik A oder Bachelorprüfung Grundlagen der Informatik 2
Modul: Pidl - Algorithmen und Datenstrukturen
TUCaN-Nummer
20-00-0289
Titel
Praktikum in der Lehre - Algorithmen und Datenstrukturen
Kürzel
PidL
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Foundations of Computing
Sprache
Deutsch
Diploma Supplement
teaching assistance, principles of computer science
Kurs: 20-00-0289-pr Praktikum in der Lehre - Algorithmen und Datenstrukturen
Lehrende
Prof. Ph.D. Zsolt Istvan; Prof. Ph. D. Stefan Roth
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidL
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
06cp IvP Implementierung von Programmiersprachen Mezini
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0306 Implementierung von Programmiersprachen
Kurs: 20-00-0306-pr Implementierung von Programmiersprachen
Lerninhalte
Es werden Konzepte der Implementierung von Programmiersprachen
vermittelt. Ferner werden diese Konzepte angewendet, um Erweiterungen
für Programmiersprachen zu implementieren.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Die Fähigkeit, eine professionelle Aufgabe aus der Informatik selbstständig und erfolgreich nach den anerkannten Grundsätzen der Profession zu bearbeiten.
Empfohlene Voraussetzungen
Es wird kein Vorwissen vorausgesetzt. Jedoch sind gute Programmiererfahrungen sowie Kenntnisse über Kompilerbau und virtuelle Maschinen von Vorteil.
Modul: Implementierung von Programmiersprachen
TUCaN-Nummer
20-00-0306
Titel
Implementierung von Programmiersprachen
Kürzel
Impl. Prog.Lang.
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Deutsch
Diploma Supplement
Concepts of implementing programming languages are taught. These concepts are then used to implement extensions to programming languages.
Kurs: 20-00-0306-pr Implementierung von Programmiersprachen
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Ermira Mezini
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Impl.Prog.sprachen
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
IMPL bietet individuelle Themen zu Programmiersystemen und -grundlagen an. Eine aktuelle Liste der Themenbeschreibungen finden Sie auf der Website:
https://stg-tud.github.io/DAIMPL-web/articles/Design%20and%20Implementation%20of%20Modern%20Programming%20Languages.html
Modul: 20-00-0306 Implementierung von Programmiersprachen
Kurs: 20-00-0306-pr Implementierung von Programmiersprachen
Lerninhalte
Es werden Konzepte der Implementierung von Programmiersprachen
vermittelt. Ferner werden diese Konzepte angewendet, um Erweiterungen
für Programmiersprachen zu implementieren.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Die Fähigkeit, eine professionelle Aufgabe aus der Informatik selbstständig und erfolgreich nach den anerkannten Grundsätzen der Profession zu bearbeiten.
Empfohlene Voraussetzungen
Es wird kein Vorwissen vorausgesetzt. Jedoch sind gute Programmiererfahrungen sowie Kenntnisse über Kompilerbau und virtuelle Maschinen von Vorteil.
Modul: Implementierung von Programmiersprachen
TUCaN-Nummer
20-00-0306
Titel
Implementierung von Programmiersprachen
Kürzel
Impl. Prog.Lang.
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Deutsch
Diploma Supplement
Concepts of implementing programming languages are taught. These concepts are then used to implement extensions to programming languages.
Kurs: 20-00-0306-pr Implementierung von Programmiersprachen
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Ermira Mezini
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Impl.Prog.sprachen
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
IMPL bietet individuelle Themen zu Programmiersystemen und -grundlagen an. Eine aktuelle Liste der Themenbeschreibungen finden Sie auf der Website:
https://stg-tud.github.io/DAIMPL-web/articles/Design%20and%20Implementation%20of%20Modern%20Programming%20Languages.html
06cp IR2 Integriertes Robotik-Projekt 2 Stryk
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0357 Integriertes Robotik-Projekt 2
Kurs: 20-00-0357-pr Integriertes Robotik-Projekt 2
Lerninhalte
- selbständige Bearbeitung einer konkreten Aufgabenstellung aus der Entwicklung und Anwendung moderner Robotersysteme unter Anleitung und (nach Möglichkeit) in einem Team von Entwicklern
- Einarbeitung in den relevanten Stand der Forschung und Technik
- Erarbeitung eines Lösungsvorschlags und dessen Umsetzung und Implementierung
- Anwendung und Evaluierung anhand von Roboterexperimenten oder -simulationen
- Dokumentation von Aufgabenstellung, Vorgehensweise, Implementierung und Ergebnissen in einem Abschlussbericht und Durchführung einer Abschlusspräsentation
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Durch erfolgreiche Teilnahme erwerben Studierende vertiefte Kenntnisse in ausgewählten Bereichen, Teilsystemen und Methoden moderner Robotersysteme sowie vertiefte Fähigkeiten zu deren Entwicklung, Implementierung und experimentellen Evaluation. Sie trainieren Präsentationsfähigkeiten und (nach Möglichkeit) Fähigkeit zur Arbeit in einem Team.
Empfohlene Voraussetzungen
- grundlegende Fachkenntnisse und methodische Fähigkeiten in der Robotik, wie diese durch die Lehrveranstaltung “Grundlagen der Robotik” vermittelt werden
- spezifische Programmierkenntnisse je nach Aufgabenstellung
- Teilnahme am ersten Teil “Integriertes Robotik-Projekt 1”
Literatur
Aktuelle Literaturhinweise werden in der Veranstaltung gegeben.
Modul: Integriertes Robotik-Projekt 2
TUCaN-Nummer
20-00-0357
Titel
Integriertes Robotik-Projekt 2
Kürzel
Integr.Robotik Proj2
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Computational Engineering
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0357-pr Integriertes Robotik-Projekt 2
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Oskar von Stryk
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Int.RobotikProjekt 2
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
- selbständige Bearbeitung einer konkreten Aufgabenstellung aus der Entwicklung und Anwendung moderner Robotersysteme unter Anleitung und (nach Möglichkeit) in einem Team von Entwicklern
- Einarbeitung in den relevanten Stand der Forschung und Technik
- Erarbeitung eines Lösungsvorschlags und dessen Umsetzung und Implementierung
- Anwendung und Evaluierung anhand von Roboterexperimenten oder -simulationen
- Dokumentation von Aufgabenstellung, Vorgehensweise, Implementierung und Ergebnissen in einem Abschlussbericht und Durchführung einer Abschlusspräsentation
Literatur
Aktuelle Literaturhinweise werden in der Veranstaltung gegeben.
Voraussetzungen
- grundlegende Fachkenntnisse und methodische Fähigkeiten in der Robotik, wie diese durch die Lehrveranstaltung “Grundlagen der Robotik” vermittelt werden
- spezifische Programmierkenntnisse je nach Aufgabenstellung
- Teilnahme am ersten Teil “Integriertes Robotik-Projekt 1”
Weitere Informationen
Zweiter Teil der zweisemestrigen Veranstaltung
Bitte beachten Sie die allgemeinen Hinweise zur Veranstaltung auf unserer Webseite
Online-Angebote
https://www.sim.informatik.tu-darmstadt.de/edu/ip/
Modul: 20-00-0357 Integriertes Robotik-Projekt 2
Kurs: 20-00-0357-pr Integriertes Robotik-Projekt 2
Lerninhalte
- selbständige Bearbeitung einer konkreten Aufgabenstellung aus der Entwicklung und Anwendung moderner Robotersysteme unter Anleitung und (nach Möglichkeit) in einem Team von Entwicklern
- Einarbeitung in den relevanten Stand der Forschung und Technik
- Erarbeitung eines Lösungsvorschlags und dessen Umsetzung und Implementierung
- Anwendung und Evaluierung anhand von Roboterexperimenten oder -simulationen
- Dokumentation von Aufgabenstellung, Vorgehensweise, Implementierung und Ergebnissen in einem Abschlussbericht und Durchführung einer Abschlusspräsentation
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Durch erfolgreiche Teilnahme erwerben Studierende vertiefte Kenntnisse in ausgewählten Bereichen, Teilsystemen und Methoden moderner Robotersysteme sowie vertiefte Fähigkeiten zu deren Entwicklung, Implementierung und experimentellen Evaluation. Sie trainieren Präsentationsfähigkeiten und (nach Möglichkeit) Fähigkeit zur Arbeit in einem Team.
Empfohlene Voraussetzungen
- grundlegende Fachkenntnisse und methodische Fähigkeiten in der Robotik, wie diese durch die Lehrveranstaltung “Grundlagen der Robotik” vermittelt werden
- spezifische Programmierkenntnisse je nach Aufgabenstellung
- Teilnahme am ersten Teil “Integriertes Robotik-Projekt 1”
Literatur
Aktuelle Literaturhinweise werden in der Veranstaltung gegeben.
Modul: Integriertes Robotik-Projekt 2
TUCaN-Nummer
20-00-0357
Titel
Integriertes Robotik-Projekt 2
Kürzel
Integr.Robotik Proj2
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Computational Engineering
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0357-pr Integriertes Robotik-Projekt 2
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Oskar von Stryk
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Int.RobotikProjekt 2
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
- selbständige Bearbeitung einer konkreten Aufgabenstellung aus der Entwicklung und Anwendung moderner Robotersysteme unter Anleitung und (nach Möglichkeit) in einem Team von Entwicklern
- Einarbeitung in den relevanten Stand der Forschung und Technik
- Erarbeitung eines Lösungsvorschlags und dessen Umsetzung und Implementierung
- Anwendung und Evaluierung anhand von Roboterexperimenten oder -simulationen
- Dokumentation von Aufgabenstellung, Vorgehensweise, Implementierung und Ergebnissen in einem Abschlussbericht und Durchführung einer Abschlusspräsentation
Literatur
Aktuelle Literaturhinweise werden in der Veranstaltung gegeben.
Voraussetzungen
- grundlegende Fachkenntnisse und methodische Fähigkeiten in der Robotik, wie diese durch die Lehrveranstaltung “Grundlagen der Robotik” vermittelt werden
- spezifische Programmierkenntnisse je nach Aufgabenstellung
- Teilnahme am ersten Teil “Integriertes Robotik-Projekt 1”
Weitere Informationen
Zweiter Teil der zweisemestrigen Veranstaltung
Bitte beachten Sie die allgemeinen Hinweise zur Veranstaltung auf unserer Webseite
Online-Angebote
https://www.sim.informatik.tu-darmstadt.de/edu/ip/
06cp PVC Praktikum Visual Computing Fellner; Kohlhammer; Kuijper; Mukhopadhyay; Roth; Stork
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0418 Praktikum Visual Computing
Kurs: 20-00-0418-pr Praktikum Visual Computing
Lerninhalte
Im Rahmen dieses Praktikums werden ausgewählte Themen aus dem Bereich Visual Computing von den Studierenden bearbeitet und am Ende des Praktikums in einem Vortrag vorgestellt. Die konkreten Themen wechseln von Semester zu Semester und sollten direkt mit einem der Lehrenden angesprochen werden.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach dem erfolgreichen Abschluss des Praktikums sind die Studenten dazu in der Lage, selbständig ein Problem aus dem Bereich des Visual Computings zu analysieren, zu lösen und die Ergebnisse zu bewerten.
Empfohlene Voraussetzungen
Praktische Programmierkenntnisse, z. B. in Java, C++
Grundkenntnisse oder Interesse, sich mit Fragestellungen des Visual Computing zu befassen
Empfohlen wird der Besuch mindestens einer der Einführungsvorlesungen im Bereich Visual Computing
Literatur
Wird in der Veranstaltung bekanntgegeben.
Modul: Praktikum Visual Computing
TUCaN-Nummer
20-00-0418
Titel
Praktikum Visual Computing
Kürzel
Praktikum VC
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0418-pr Praktikum Visual Computing
Lehrende
Prof. Dr. techn. Wolf Dietrich Fellner; Prof. Dr.-Ing. Jörn Kohlhammer; Prof. Dr. Arjan Kuijper; Ph.D. Anirban Mukhopadhyay; Prof. Ph. D. Stefan Roth; Prof. Dr.-Ing. André Stork
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Praktikum VC
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Im Rahmen dieses Praktikums werden ausgewählte Themen aus dem Bereich Visual Computing von den Studierenden bearbeitet und am Ende des Praktikums in einem Vortrag vorgestellt. Die konkreten Themen wechseln von Semester zu Semester und sollten direkt mit einem der Lehrenden angesprochen werden.
Literatur
Wird in der Veranstaltung bekanntgegeben.
Voraussetzungen
Praktische Programmierkenntnisse, z. B. in Java, C++
Grundkenntnisse oder Interesse, sich mit Fragestellungen des Visual Computing zu befassen
Empfohlen wird der Besuch mindestens einer der Einführungsvorlesungen im Bereich Visual Computing
Modul: 20-00-0418 Praktikum Visual Computing
Kurs: 20-00-0418-pr Praktikum Visual Computing
Lerninhalte
Im Rahmen dieses Praktikums werden ausgewählte Themen aus dem Bereich Visual Computing von den Studierenden bearbeitet und am Ende des Praktikums in einem Vortrag vorgestellt. Die konkreten Themen wechseln von Semester zu Semester und sollten direkt mit einem der Lehrenden angesprochen werden.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach dem erfolgreichen Abschluss des Praktikums sind die Studenten dazu in der Lage, selbständig ein Problem aus dem Bereich des Visual Computings zu analysieren, zu lösen und die Ergebnisse zu bewerten.
Empfohlene Voraussetzungen
Praktische Programmierkenntnisse, z. B. in Java, C++
Grundkenntnisse oder Interesse, sich mit Fragestellungen des Visual Computing zu befassen
Empfohlen wird der Besuch mindestens einer der Einführungsvorlesungen im Bereich Visual Computing
Literatur
Wird in der Veranstaltung bekanntgegeben.
Modul: Praktikum Visual Computing
TUCaN-Nummer
20-00-0418
Titel
Praktikum Visual Computing
Kürzel
Praktikum VC
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0418-pr Praktikum Visual Computing
Lehrende
Prof. Dr. techn. Wolf Dietrich Fellner; Prof. Dr.-Ing. Jörn Kohlhammer; Prof. Dr. Arjan Kuijper; Ph.D. Anirban Mukhopadhyay; Prof. Ph. D. Stefan Roth; Prof. Dr.-Ing. André Stork
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Praktikum VC
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Im Rahmen dieses Praktikums werden ausgewählte Themen aus dem Bereich Visual Computing von den Studierenden bearbeitet und am Ende des Praktikums in einem Vortrag vorgestellt. Die konkreten Themen wechseln von Semester zu Semester und sollten direkt mit einem der Lehrenden angesprochen werden.
Literatur
Wird in der Veranstaltung bekanntgegeben.
Voraussetzungen
Praktische Programmierkenntnisse, z. B. in Java, C++
Grundkenntnisse oder Interesse, sich mit Fragestellungen des Visual Computing zu befassen
Empfohlen wird der Besuch mindestens einer der Einführungsvorlesungen im Bereich Visual Computing
09cp PPTK Projektpraktikum Telekooperation Mühlhäuser
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0485 Projektpraktikum Telekooperation
Kurs: 20-00-0485-pr Projektpraktikum Telekooperation
Lerninhalte
Forschungsrelevante Projektarbeit.
An einem individuellen Projekt soll das eigenständige Forschen unter Anleitung erlernt werden. Dabei werden die Themen jeweils in Zusammenarbeit mit dem Betreuer definiert.
Mögliche Themenfelder:
* Multimodale Interaction
* Multitouch
* Assistenzsysteme
* Sensor Fusion
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Studierende kennen nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung die grundlegenden Methoden der Forschungsarbeit von der Idee bis zur fertigen Publikation. Sie verstehen wie sie komplexe Forschungsfragen in Teilprobleme zerlegen und umfassend beantworten können. Sie können die Qualität der Ergebnisse durch umfassende Evaluation bewerten und angemessen darüber berichten.
Literatur
Variierend
Modul: Projektpraktikum Telekooperation
TUCaN-Nummer
20-00-0485
Titel
Projektpraktikum Telekooperation
Kürzel
PP TK
Lehrveranstaltungsart
Projektpraktikum
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-0485-pr Projektpraktikum Telekooperation
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Eberhard Max Mühlhäuser
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PP TK
Semesterwochenstunden
6
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Die Teilnehmer entwickeln in Kleingruppen (4-6 Personen) Softwaresysteme und -komponenten im Forschungsfeld des Lehrstuhls Telekooperation.
Im Nachfolgenden eine (beispielhafte) Liste möglicher Themen:
Novel interactions with AR/VR devices or drones
Digital Fabrications
Remote Collaboration
Smart Street Lamps
Personal Assistants
Process Mining
Labels: Quantified Self App
Kraken.me: Tracking suite
Big Data Analysis / Data Mining
DisVis: Katastrophensimulator
(Mobile) Cloud Computing
(Mobile) Activity recognition and prediction
Social Network Analysis
Botnet Surveillance System (BoSS)
Botnet Simulation Framework (BSF)
Storytelling
da_sense: Visualisation of open data
Node Based Algorithm Programming Framework (ANISE)
Collaborative intrusion detection
Cyber Incident Monitoring based on honeypot sensors
Twitterize2: Anonymize Twitter
HTC: Holon Test Center
...
Weitere Forschungsthemen sind auf unserem Webauftritt zu finden:
https://www.tk.informatik.tu-darmstadt.de
Literatur
Variierend
Zusätzliche Informationen
Bitte setzen Sie sich für die Anmeldung und mögliche Themen mit Leon Böck (boeck@tk.tu-darmstadt.de) in Verbindung.
Online-Angebote
https://www.tk.informatik.tu-darmstadt.de
Modul: 20-00-0485 Projektpraktikum Telekooperation
Kurs: 20-00-0485-pr Projektpraktikum Telekooperation
Lerninhalte
Forschungsrelevante Projektarbeit.
An einem individuellen Projekt soll das eigenständige Forschen unter Anleitung erlernt werden. Dabei werden die Themen jeweils in Zusammenarbeit mit dem Betreuer definiert.
Mögliche Themenfelder:
* Multimodale Interaction
* Multitouch
* Assistenzsysteme
* Sensor Fusion
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Studierende kennen nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung die grundlegenden Methoden der Forschungsarbeit von der Idee bis zur fertigen Publikation. Sie verstehen wie sie komplexe Forschungsfragen in Teilprobleme zerlegen und umfassend beantworten können. Sie können die Qualität der Ergebnisse durch umfassende Evaluation bewerten und angemessen darüber berichten.
Literatur
Variierend
Modul: Projektpraktikum Telekooperation
TUCaN-Nummer
20-00-0485
Titel
Projektpraktikum Telekooperation
Kürzel
PP TK
Lehrveranstaltungsart
Projektpraktikum
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-0485-pr Projektpraktikum Telekooperation
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Eberhard Max Mühlhäuser
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PP TK
Semesterwochenstunden
6
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Die Teilnehmer entwickeln in Kleingruppen (4-6 Personen) Softwaresysteme und -komponenten im Forschungsfeld des Lehrstuhls Telekooperation.
Im Nachfolgenden eine (beispielhafte) Liste möglicher Themen:
Novel interactions with AR/VR devices or drones
Digital Fabrications
Remote Collaboration
Smart Street Lamps
Personal Assistants
Process Mining
Labels: Quantified Self App
Kraken.me: Tracking suite
Big Data Analysis / Data Mining
DisVis: Katastrophensimulator
(Mobile) Cloud Computing
(Mobile) Activity recognition and prediction
Social Network Analysis
Botnet Surveillance System (BoSS)
Botnet Simulation Framework (BSF)
Storytelling
da_sense: Visualisation of open data
Node Based Algorithm Programming Framework (ANISE)
Collaborative intrusion detection
Cyber Incident Monitoring based on honeypot sensors
Twitterize2: Anonymize Twitter
HTC: Holon Test Center
...
Weitere Forschungsthemen sind auf unserem Webauftritt zu finden:
https://www.tk.informatik.tu-darmstadt.de
Literatur
Variierend
Zusätzliche Informationen
Bitte setzen Sie sich für die Anmeldung und mögliche Themen mit Leon Böck (boeck@tk.tu-darmstadt.de) in Verbindung.
Online-Angebote
https://www.tk.informatik.tu-darmstadt.de
06cp FPVC Fortgeschrittenes Praktikum Visual Computing Fellner; Kohlhammer; Kuijper; Mukhopadhyay; Roth; Stork
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0537 Fortgeschrittenes Praktikum Visual Computing
Kurs: 20-00-0537-pr Fortgeschrittenes Praktikum Visual Computing
Lerninhalte
Im Rahmen dieses Praktikums werden ausgewählte fortgeschrittene Themen aus dem Bereich Visual Computing von den Studierenden bearbeitet und am Ende des Praktikums in einem Vortrag vorgestellt. Die konkreten Themen wechseln von Semester zu Semester und sollten direkt mit einem der Lehrenden angesprochen werden.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach dem erfolgreichen Abschluss des Praktikums sind die Studenten dazu in der Lage, selbständig ein fortgeschrittenes Problem aus dem Bereich des Visual Computings zu analysieren, zu lösen und die Ergebnisse zu bewerten.
Empfohlene Voraussetzungen
praktische Programmierkenntnisse, z. B. in Java, C++
Grundkenntnisse in Visual Computing zu befassen
Empfohlen wird der Besuch mindestens einer der Einführungsvorlesungen im Bereich Visual Computing sowie des Praktikums Visual Computing
Literatur
Wird in der Veranstaltung bekanntgegeben.
Modul: Fortgeschrittenes Praktikum Visual Computing
TUCaN-Nummer
20-00-0537
Titel
Fortgeschrittenes Praktikum Visual Computing
Kürzel
Fortgeschr.Prakt. VC
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0537-pr Fortgeschrittenes Praktikum Visual Computing
Lehrende
Prof. Dr. techn. Wolf Dietrich Fellner; Prof. Dr.-Ing. Jörn Kohlhammer; Prof. Dr. Arjan Kuijper; Ph.D. Anirban Mukhopadhyay; Prof. Ph. D. Stefan Roth; Prof. Dr.-Ing. André Stork
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Fortg.Prak. VC
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Im Rahmen dieses Praktikums werden ausgewählte fortgeschrittene Themen aus dem Bereich Visual Computing von den Studierenden bearbeitet und am Ende des Praktikums in einem Vortrag vorgestellt. Die konkreten Themen wechseln von Semester zu Semester und sollten direkt mit einem der Lehrenden angesprochen werden.
Literatur
Wird in der Veranstaltung bekanntgegeben.
Voraussetzungen
praktische Programmierkenntnisse, z. B. in Java, C++
Grundkenntnisse in Visual Computing zu befassen
Empfohlen wird der Besuch mindestens einer der Einführungsvorlesungen im Bereich Visual Computing sowie des Praktikums Visual Computing
Modul: 20-00-0537 Fortgeschrittenes Praktikum Visual Computing
Kurs: 20-00-0537-pr Fortgeschrittenes Praktikum Visual Computing
Lerninhalte
Im Rahmen dieses Praktikums werden ausgewählte fortgeschrittene Themen aus dem Bereich Visual Computing von den Studierenden bearbeitet und am Ende des Praktikums in einem Vortrag vorgestellt. Die konkreten Themen wechseln von Semester zu Semester und sollten direkt mit einem der Lehrenden angesprochen werden.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach dem erfolgreichen Abschluss des Praktikums sind die Studenten dazu in der Lage, selbständig ein fortgeschrittenes Problem aus dem Bereich des Visual Computings zu analysieren, zu lösen und die Ergebnisse zu bewerten.
Empfohlene Voraussetzungen
praktische Programmierkenntnisse, z. B. in Java, C++
Grundkenntnisse in Visual Computing zu befassen
Empfohlen wird der Besuch mindestens einer der Einführungsvorlesungen im Bereich Visual Computing sowie des Praktikums Visual Computing
Literatur
Wird in der Veranstaltung bekanntgegeben.
Modul: Fortgeschrittenes Praktikum Visual Computing
TUCaN-Nummer
20-00-0537
Titel
Fortgeschrittenes Praktikum Visual Computing
Kürzel
Fortgeschr.Prakt. VC
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0537-pr Fortgeschrittenes Praktikum Visual Computing
Lehrende
Prof. Dr. techn. Wolf Dietrich Fellner; Prof. Dr.-Ing. Jörn Kohlhammer; Prof. Dr. Arjan Kuijper; Ph.D. Anirban Mukhopadhyay; Prof. Ph. D. Stefan Roth; Prof. Dr.-Ing. André Stork
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Fortg.Prak. VC
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Im Rahmen dieses Praktikums werden ausgewählte fortgeschrittene Themen aus dem Bereich Visual Computing von den Studierenden bearbeitet und am Ende des Praktikums in einem Vortrag vorgestellt. Die konkreten Themen wechseln von Semester zu Semester und sollten direkt mit einem der Lehrenden angesprochen werden.
Literatur
Wird in der Veranstaltung bekanntgegeben.
Voraussetzungen
praktische Programmierkenntnisse, z. B. in Java, C++
Grundkenntnisse in Visual Computing zu befassen
Empfohlen wird der Besuch mindestens einer der Einführungsvorlesungen im Bereich Visual Computing sowie des Praktikums Visual Computing
06cp PSMN Praktikum Sichere Mobile Netze Breuer; Hollick
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0552 Praktikum Sichere Mobile Netze
Kurs: 20-00-0552-pr Praktikum Sichere Mobile Netze
Lerninhalte
Das Praktikum Sichere Mobile Netze behandelt die angewandte Softwareentwicklung und Hardware-Software Entwicklung in den Themenbereichen Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mobile Netze und Drahtloser Kommunikation bzw. der Kombination dieser Bereiche. Ziel ist das Lösen einer Problemstellung im Team aus den genannten Bereichen durch Implementierung in Software bzw. Hardware/Software.
Lerninhalte:
- Lösen einer Fragestellung im Bereich Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mobile Netze und Drahtloser Kommunikation
- Rechereche von Lösungsalternativen und Abwägung von Vor-/Nachteilen der Alternativen
- Konzipieren einer Softwarearchitektur bzw. kombinierten Hardware-Software Architektur
- Entwerfen eines auf die Zielplattform angepassten Hardware-/Softwaredesigns
- Prototypische Umsetzung auf der ausgewählten Zielplattform
- Evaluation des Gesamtsystems in Bezug auf verschiedene Gütemaße
- Dokumentation der erstellten Lösung
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung besitzen die Studierenden die Fähigkeit Problemstellungen im Bereich Sichere Mobile Netze softwaretechnisch zu lösen. Die Studierenden haben hierzu Kenntnisse im Entwurf/der Umsetzung komplexer Protokolle bzw. Anwendungen in einem/mehreren der Bereiche Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mobile Netze und Drahtloser Kommunikation erlangt. Die Studierenden sind in der Lage die gewählten Protokolle und Anwendungen zu implementieren, zu testen und deren Funktionsfähigkeit und Leistungsfähigkeit zu evaluieren. Sie sind in der Lage die erstellten Softwareartefakte verständlich zu dokumentieren und die erzielten Projektfortschritten und -ergebnissen verständlich zu präsentieren.
Empfohlene Voraussetzungen
Erfolgreiche Teilnahme an einer Integrierten Veranstaltung des Fachgebiets SEEMOO
Literatur
Themenspezifisch ausgewählte, aktuelle wissenschaftliche Veröffentlichungen
Modul: Praktikum Sichere Mobile Netze
TUCaN-Nummer
20-00-0552
Titel
Praktikum Sichere Mobile Netze
Kürzel
Praktikum Sichere Mo
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0552-pr Praktikum Sichere Mobile Netze
Lehrende
M.Sc. David Noel Breuer; Prof. Dr.-Ing. Matthias Hollick
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Praktikum Sichere Mo
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
Lernplattform: https://seemoo.de/lab-project-moodle
Lehrinhalte
Das Praktikum Sichere Mobile Netze behandelt die angewandte Softwareentwicklung und Hardware-Software Entwicklung in den Themenbereichen Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mobile Netze und Drahtloser Kommunikation bzw. der Kombination dieser Bereiche. Ziel ist das Lösen einer Problemstellung im Team aus den genannten Bereichen durch Implementierung in Software bzw. Hardware/Software.
Die Themen des Praktikums speisen sich aus den aktuellen Forschungsthemen der Arbeitsgruppe SEEMOO.
Die angebotenen Themen werden in der Kick-Off Veranstaltung vorgestellt und im Anschluss nach Präferenzen vergeben. Weitere Details werden im Moodle Kurs bekanntgegeben.
Lerninhalte:
- Lösen einer Fragestellung im Bereich Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mobile Netze und Drahtloser Kommunikation
- Rechereche von Lösungsalternativen und Abwägung von Vor-/Nachteilen der Alternativen
- Konzipieren einer Softwarearchitektur bzw. kombinierten Hardware-Software Architektur
- Entwerfen eines auf die Zielplattform angepassten Hardware-/Softwaredesigns
- Prototypische Umsetzung auf der ausgewählten Zielplattform
- Evaluation des Gesamtsystems in Bezug auf verschiedene Gütemaße
- Dokumentation der erstellten Lösung
Literatur
Themenspezifisch ausgewählte, aktuelle wissenschaftliche Veröffentlichungen
Voraussetzungen
Erfolgreiche Teilnahme an einer Integrierten Veranstaltung des Fachgebiets SEEMOO
Online-Angebote
Lernplattform: https://seemoo.de/lab-project-moodle
Modul: 20-00-0552 Praktikum Sichere Mobile Netze
Kurs: 20-00-0552-pr Praktikum Sichere Mobile Netze
Lerninhalte
Das Praktikum Sichere Mobile Netze behandelt die angewandte Softwareentwicklung und Hardware-Software Entwicklung in den Themenbereichen Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mobile Netze und Drahtloser Kommunikation bzw. der Kombination dieser Bereiche. Ziel ist das Lösen einer Problemstellung im Team aus den genannten Bereichen durch Implementierung in Software bzw. Hardware/Software.
Lerninhalte:
- Lösen einer Fragestellung im Bereich Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mobile Netze und Drahtloser Kommunikation
- Rechereche von Lösungsalternativen und Abwägung von Vor-/Nachteilen der Alternativen
- Konzipieren einer Softwarearchitektur bzw. kombinierten Hardware-Software Architektur
- Entwerfen eines auf die Zielplattform angepassten Hardware-/Softwaredesigns
- Prototypische Umsetzung auf der ausgewählten Zielplattform
- Evaluation des Gesamtsystems in Bezug auf verschiedene Gütemaße
- Dokumentation der erstellten Lösung
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung besitzen die Studierenden die Fähigkeit Problemstellungen im Bereich Sichere Mobile Netze softwaretechnisch zu lösen. Die Studierenden haben hierzu Kenntnisse im Entwurf/der Umsetzung komplexer Protokolle bzw. Anwendungen in einem/mehreren der Bereiche Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mobile Netze und Drahtloser Kommunikation erlangt. Die Studierenden sind in der Lage die gewählten Protokolle und Anwendungen zu implementieren, zu testen und deren Funktionsfähigkeit und Leistungsfähigkeit zu evaluieren. Sie sind in der Lage die erstellten Softwareartefakte verständlich zu dokumentieren und die erzielten Projektfortschritten und -ergebnissen verständlich zu präsentieren.
Empfohlene Voraussetzungen
Erfolgreiche Teilnahme an einer Integrierten Veranstaltung des Fachgebiets SEEMOO
Literatur
Themenspezifisch ausgewählte, aktuelle wissenschaftliche Veröffentlichungen
Modul: Praktikum Sichere Mobile Netze
TUCaN-Nummer
20-00-0552
Titel
Praktikum Sichere Mobile Netze
Kürzel
Praktikum Sichere Mo
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0552-pr Praktikum Sichere Mobile Netze
Lehrende
M.Sc. David Noel Breuer; Prof. Dr.-Ing. Matthias Hollick
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Praktikum Sichere Mo
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
Lernplattform: https://seemoo.de/lab-project-moodle
Lehrinhalte
Das Praktikum Sichere Mobile Netze behandelt die angewandte Softwareentwicklung und Hardware-Software Entwicklung in den Themenbereichen Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mobile Netze und Drahtloser Kommunikation bzw. der Kombination dieser Bereiche. Ziel ist das Lösen einer Problemstellung im Team aus den genannten Bereichen durch Implementierung in Software bzw. Hardware/Software.
Die Themen des Praktikums speisen sich aus den aktuellen Forschungsthemen der Arbeitsgruppe SEEMOO.
Die angebotenen Themen werden in der Kick-Off Veranstaltung vorgestellt und im Anschluss nach Präferenzen vergeben. Weitere Details werden im Moodle Kurs bekanntgegeben.
Lerninhalte:
- Lösen einer Fragestellung im Bereich Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mobile Netze und Drahtloser Kommunikation
- Rechereche von Lösungsalternativen und Abwägung von Vor-/Nachteilen der Alternativen
- Konzipieren einer Softwarearchitektur bzw. kombinierten Hardware-Software Architektur
- Entwerfen eines auf die Zielplattform angepassten Hardware-/Softwaredesigns
- Prototypische Umsetzung auf der ausgewählten Zielplattform
- Evaluation des Gesamtsystems in Bezug auf verschiedene Gütemaße
- Dokumentation der erstellten Lösung
Literatur
Themenspezifisch ausgewählte, aktuelle wissenschaftliche Veröffentlichungen
Voraussetzungen
Erfolgreiche Teilnahme an einer Integrierten Veranstaltung des Fachgebiets SEEMOO
Online-Angebote
Lernplattform: https://seemoo.de/lab-project-moodle
06cp IFM Implementierung in Forensik und Mediensicherheit Steinebach
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0603 Implementierung in Forensik und Mediensicherheit
Kurs: 20-00-0603-pr Implementierung in Forensik und Mediensicherheit
Lerninhalte
Praktische Anwendung von Algorithmen in den Bereichen Robuste Hashverfahren, Image Registration, File Forensik, Multimedia Kryptographie, Web Content Retrieval
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Die Studenten implementieren ausgewählte Methoden aus der Multimedia Sicherheit und der IT Forensik in verschiedenen aktuellen Hochsprachen abhängig von der konkreten Aufgabenstellung. Ziel ist es, abstrakte Algorithmen und Problemstellungen praxisnah umsetzen und lösen zu lernen. Ziel ist hierbei insbesondere, eine effiziente Lösung zu finden, die das gegebene Problem zuverlässig löst. Die Studenten werden vertraut mit dem Prozess der softwaretechnischen Problemlösung praxisnaher Fragenstellungen der IT Forensik und Multimedia Sicherheit.
Literatur
Watermarking
Petticolas, Katzenbeisser; Information Hiding Techniques for Steganography and Digital Watermarking, Artech House Computer Security Series, ISBN: 1580530354, 2000
Cox I, Miller M, Bloom J, Fridrich J, Kalker T.;Digital watermarking and steganography. Morgan Kaufmann, USA, 2007
Forensik
Alexander Geschonneck: ""Computer-Forensik"". 6., aktualisierte und erweiterte Auflage, dpunkt.verlag GmbH, 2014. ISBN: 978-3864901331
Brian Carrier, File System Forensic Analysis, Addison Wesley,2005
Modul: Implementierung in Forensik und Mediensicherheit
TUCaN-Nummer
20-00-0603
Titel
Implementierung in Forensik und Mediensicherheit
Kürzel
Implementierung in F
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0603-pr Implementierung in Forensik und Mediensicherheit
Lehrende
Honorarprof. Dr.-Ing. Martin Steinebach
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
20-00-0603-pr
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Praktische Anwendung von Algorithmen in den Bereichen Robuste Hashverfahren, Image Registration, File Forensik, Multimedia Kryptographie, Web Content Retrieval
Literatur
Watermarking
Petticolas, Katzenbeisser; Information Hiding Techniques for Steganography and Digital Watermarking, Artech House Computer Security Series, ISBN: 1580530354, 2000
Cox I, Miller M, Bloom J, Fridrich J, Kalker T.;Digital watermarking and steganography. Morgan Kaufmann, USA, 2007
Forensik
Alexander Geschonneck: ""Computer-Forensik"". 6., aktualisierte und erweiterte Auflage, dpunkt.verlag GmbH, 2014. ISBN: 978-3864901331
Brian Carrier, File System Forensic Analysis, Addison Wesley,2005
Modul: 20-00-0603 Implementierung in Forensik und Mediensicherheit
Kurs: 20-00-0603-pr Implementierung in Forensik und Mediensicherheit
Lerninhalte
Praktische Anwendung von Algorithmen in den Bereichen Robuste Hashverfahren, Image Registration, File Forensik, Multimedia Kryptographie, Web Content Retrieval
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Die Studenten implementieren ausgewählte Methoden aus der Multimedia Sicherheit und der IT Forensik in verschiedenen aktuellen Hochsprachen abhängig von der konkreten Aufgabenstellung. Ziel ist es, abstrakte Algorithmen und Problemstellungen praxisnah umsetzen und lösen zu lernen. Ziel ist hierbei insbesondere, eine effiziente Lösung zu finden, die das gegebene Problem zuverlässig löst. Die Studenten werden vertraut mit dem Prozess der softwaretechnischen Problemlösung praxisnaher Fragenstellungen der IT Forensik und Multimedia Sicherheit.
Literatur
Watermarking
Petticolas, Katzenbeisser; Information Hiding Techniques for Steganography and Digital Watermarking, Artech House Computer Security Series, ISBN: 1580530354, 2000
Cox I, Miller M, Bloom J, Fridrich J, Kalker T.;Digital watermarking and steganography. Morgan Kaufmann, USA, 2007
Forensik
Alexander Geschonneck: ""Computer-Forensik"". 6., aktualisierte und erweiterte Auflage, dpunkt.verlag GmbH, 2014. ISBN: 978-3864901331
Brian Carrier, File System Forensic Analysis, Addison Wesley,2005
Modul: Implementierung in Forensik und Mediensicherheit
TUCaN-Nummer
20-00-0603
Titel
Implementierung in Forensik und Mediensicherheit
Kürzel
Implementierung in F
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0603-pr Implementierung in Forensik und Mediensicherheit
Lehrende
Honorarprof. Dr.-Ing. Martin Steinebach
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
20-00-0603-pr
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Praktische Anwendung von Algorithmen in den Bereichen Robuste Hashverfahren, Image Registration, File Forensik, Multimedia Kryptographie, Web Content Retrieval
Literatur
Watermarking
Petticolas, Katzenbeisser; Information Hiding Techniques for Steganography and Digital Watermarking, Artech House Computer Security Series, ISBN: 1580530354, 2000
Cox I, Miller M, Bloom J, Fridrich J, Kalker T.;Digital watermarking and steganography. Morgan Kaufmann, USA, 2007
Forensik
Alexander Geschonneck: ""Computer-Forensik"". 6., aktualisierte und erweiterte Auflage, dpunkt.verlag GmbH, 2014. ISBN: 978-3864901331
Brian Carrier, File System Forensic Analysis, Addison Wesley,2005
06cp PTI Praktikum zu Technischer Informatik Koch
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0647 Praktikum zu Technischer Informatik
Kurs: 20-00-0647-pr Praktikum zu Technischer Informatik
Lerninhalte
Teilnehmerinnen und Teilnehmer bearbeiten alleine oder in einer Kleingruppe eigenständig eine individuell gestellte praktische Aufgabe aus dem Bereich der technischen Informatik. Die Aufgaben sind dabei in der Regel Programmier- und/oder Hardware-Entwicklungsarbeiten angelehnt an die aktuellen Forschungen am Fachgebiet für Eingebettete Systeme und ihre Anwendungen.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Absolvieren der Veranstaltung können die Studierenden eigenständig ein komplexeres Problem aus dem Bereich der Technischen Informatik lösen. Sie können die Qualität ihrer Lösung evaluieren und mit anderen bestehenden Lösungen vergleichen.
Empfohlene Voraussetzungen
Hängt von der konkreten Aufgabe ab. Typische empfohlene Veranstaltungen sind “Digitaltechnik”, “Rechnerorganisation”, “Architekturen und Entwurf von Rechnersystemen” und/oder “Einführung in Compilerbau” und “Fortgeschrittener Compilerbau”
Literatur
Wird spezifisch für die gestellte Aufgabe ausgewählt.
Modul: Praktikum zu Technischer Informatik
TUCaN-Nummer
20-00-0647
Titel
Praktikum zu Technischer Informatik
Kürzel
Prakt.Techn.Informat
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Computer Microsystems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-0647-pr Praktikum zu Technischer Informatik
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Andreas Koch
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Prakt.Techn.Informat
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Teilnehmerinnen und Teilnehmer bearbeiten alleine oder in einer Kleingruppe eigenständig eine individuell gestellte praktische Aufgabe aus dem Bereich der technischen Informatik. Die Aufgaben sind dabei in der Regel Programmier- und/oder Hardware-Entwicklungsarbeiten angelehnt an die aktuellen Forschungen am Fachgebiet für Eingebettete Systeme und ihre Anwendungen.
Literatur
Wird spezifisch für die gestellte Aufgabe ausgewählt.
Voraussetzungen
Hängt von der konkreten Aufgabe ab. Typische empfohlene Veranstaltungen sind “Digitaltechnik”, “Rechnerorganisation”, “Architekturen und Entwurf von Rechnersystemen” und/oder “Einführung in Compilerbau” und “Fortgeschrittener Compilerbau”
Weitere Informationen
WICHTIG: Diese Veranstaltung hat keinen Regeltermin oder -ort, sie findet in direkter Absprache mit den betreuenden wissenschaftlichen Mitarbeitenden statt. Bitte beachten Sie dazu die Web-Seite am FG ESA.
Modul: 20-00-0647 Praktikum zu Technischer Informatik
Kurs: 20-00-0647-pr Praktikum zu Technischer Informatik
Lerninhalte
Teilnehmerinnen und Teilnehmer bearbeiten alleine oder in einer Kleingruppe eigenständig eine individuell gestellte praktische Aufgabe aus dem Bereich der technischen Informatik. Die Aufgaben sind dabei in der Regel Programmier- und/oder Hardware-Entwicklungsarbeiten angelehnt an die aktuellen Forschungen am Fachgebiet für Eingebettete Systeme und ihre Anwendungen.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Absolvieren der Veranstaltung können die Studierenden eigenständig ein komplexeres Problem aus dem Bereich der Technischen Informatik lösen. Sie können die Qualität ihrer Lösung evaluieren und mit anderen bestehenden Lösungen vergleichen.
Empfohlene Voraussetzungen
Hängt von der konkreten Aufgabe ab. Typische empfohlene Veranstaltungen sind “Digitaltechnik”, “Rechnerorganisation”, “Architekturen und Entwurf von Rechnersystemen” und/oder “Einführung in Compilerbau” und “Fortgeschrittener Compilerbau”
Literatur
Wird spezifisch für die gestellte Aufgabe ausgewählt.
Modul: Praktikum zu Technischer Informatik
TUCaN-Nummer
20-00-0647
Titel
Praktikum zu Technischer Informatik
Kürzel
Prakt.Techn.Informat
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Computer Microsystems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-0647-pr Praktikum zu Technischer Informatik
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Andreas Koch
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Prakt.Techn.Informat
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Teilnehmerinnen und Teilnehmer bearbeiten alleine oder in einer Kleingruppe eigenständig eine individuell gestellte praktische Aufgabe aus dem Bereich der technischen Informatik. Die Aufgaben sind dabei in der Regel Programmier- und/oder Hardware-Entwicklungsarbeiten angelehnt an die aktuellen Forschungen am Fachgebiet für Eingebettete Systeme und ihre Anwendungen.
Literatur
Wird spezifisch für die gestellte Aufgabe ausgewählt.
Voraussetzungen
Hängt von der konkreten Aufgabe ab. Typische empfohlene Veranstaltungen sind “Digitaltechnik”, “Rechnerorganisation”, “Architekturen und Entwurf von Rechnersystemen” und/oder “Einführung in Compilerbau” und “Fortgeschrittener Compilerbau”
Weitere Informationen
WICHTIG: Diese Veranstaltung hat keinen Regeltermin oder -ort, sie findet in direkter Absprache mit den betreuenden wissenschaftlichen Mitarbeitenden statt. Bitte beachten Sie dazu die Web-Seite am FG ESA.
06cp SDT Software Development Tools Mezini
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0673 Software Development Tools
Kurs: 20-00-0673-pr Software Development Tools
Lerninhalte
Die Entwicklung von Werkzeugen zur Unterstützung der Entwicklung von Software.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Gewinnen von praktischer Erfahrung in der Entwicklung von Softwareentwicklungswerkzeugen.
Verstehen der Grenzen von Softwareentwicklungswerkzeugen.
Empfohlene Voraussetzungen
Einführung in Software Engineering
E
Modul: Software Development Tools
TUCaN-Nummer
20-00-0673
Titel
Software Development Tools
Kürzel
SDT
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-0673-pr Software Development Tools
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Ermira Mezini
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
SDT
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
22.04.2024, 14Uhr
Zoom-Link:
https://tu-darmstadt.zoom-x.de/j/69563104256?pwd=TU1Pd2NJT1pQaHJubVM3Q01OVk41QT09
Lehrinhalte
Die Entwicklung von Werkzeugen zur Unterstützung der Entwicklung von Software.
Voraussetzungen
Einführung in Software Engineering
Weitere Informationen
https://www.stg.tu-darmstadt.de/teaching_stg/courses_stg/ss_2024/software_development_tools_5/software_development_tools_ss24.en.jsp
Modul: 20-00-0673 Software Development Tools
Kurs: 20-00-0673-pr Software Development Tools
Lerninhalte
Die Entwicklung von Werkzeugen zur Unterstützung der Entwicklung von Software.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Gewinnen von praktischer Erfahrung in der Entwicklung von Softwareentwicklungswerkzeugen.
Verstehen der Grenzen von Softwareentwicklungswerkzeugen.
Empfohlene Voraussetzungen
Einführung in Software Engineering
E
Modul: Software Development Tools
TUCaN-Nummer
20-00-0673
Titel
Software Development Tools
Kürzel
SDT
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-0673-pr Software Development Tools
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Ermira Mezini
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
SDT
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
22.04.2024, 14Uhr
Zoom-Link:
https://tu-darmstadt.zoom-x.de/j/69563104256?pwd=TU1Pd2NJT1pQaHJubVM3Q01OVk41QT09
Lehrinhalte
Die Entwicklung von Werkzeugen zur Unterstützung der Entwicklung von Software.
Voraussetzungen
Einführung in Software Engineering
Weitere Informationen
https://www.stg.tu-darmstadt.de/teaching_stg/courses_stg/ss_2024/software_development_tools_5/software_development_tools_ss24.en.jsp
06cp ESHO1 Embedded System Hands-On 1: Entwurf und Realisierung von Hardware/Software-Systemen Koch
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0959 Embedded System Hands-On 1: Entwurf und Realisierung von Hardware/Software-Systemen
Kurs: 20-00-0959-pr Embedded System Hands-On 1: Entwurf und Realisierung von Hardware/Software-Systemen
Termine zwischen 2025-04-25 und 2025-07-25
* 14x Fr 13:30 - 15:10 (S202/C120)
Lerninhalte
Diese Veranstaltung richtet sich an Studierende, die grundlegende praktische
Kenntnisse im Entwurf und der Realisierung eingebetteter Systeme erwerben möchten.
Nach der Einführung
von wichtigen Konzepten und Techniken wie
- Grundlagen der Elektotechnik
- Umgang mit Laborelektonik
- Entwurf und Realisierung von elektronischen Schaltungen
- Sensordaten: Erfassung und Verarbeitung
- Bus-Systeme in eingebetteten Systemen
- Programmieren und Debuggen von heterogenen eingebetteten Systemen
- Linux Kernel in eingebetteten Systemen
entwickeln die Teilnehmerinnen und Teilnehmer auf Basis des zuvor
Gelernten ein eigenes eingebettetes System.
Dabei stehen verschiedene
Projekte zur Auswahl, welche je nach eigenen Interessen eine Fokusierung auf die Software- oder die Hardware-Entwicklung erlauben.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreicher Teilnahme sind Studierende mit dem praktischen Entwurf und der Realisierung von eingebetten Hardware/Software-Systemen vertraut.
Dazu gehören auch Kenntnisse von elektrotechnischen Grundlagen und der Umgang mit Laborelektronik, die Verwendung von Beschreibungssprachen und EDA/CAD-Werkzeugen für den Hardware-Entwurf, das Programmieren und Debuggen speziell im Umfeld eingebetteter Systeme sowie auch der Einsatz von Linux als Betriebssystem in diesem Kontext.
Empfohlene Voraussetzungen
Empfohlen: Erfolgreicher Besuch der Vorlesungen „Digitaltechnik“, „Rechnerorganisation“, „Architektur und Entwurf von Rechnersystemen“, „Betriebssysteme“ und „Systemnahe und Parallele Programmierung“ oder vergleichbare Kenntnisse aus anderen Studiengängen.
Modul: Embedded System Hands-On 1: Entwurf und Realisierung von Hardware/Software-Systemen
TUCaN-Nummer
20-00-0959
Titel
Embedded System Hands-On 1: Entwurf und Realisierung von Hardware/Software-Systemen
Kürzel
ESHO1
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Computer Microsystems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-0959-pr Embedded System Hands-On 1: Entwurf und Realisierung von Hardware/Software-Systemen
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Andreas Koch
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
ESHO1
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Diese Veranstaltung richtet sich an Studierende, die grundlegende praktische Kenntnisse im Entwurf und der Realisierung eingebetteter Systeme erwerben möchten.
Nach der Einführung von wichtigen Konzepten und Techniken wie
- Grundlagen der Elektrotechnik
- Umgang mit Laborelektronik
- Entwurf und Realisierung von elektronischen Schaltungen
- Sensordaten: Erfassung und Verarbeitung
- Bus-Systeme in eingebetteten Systemen
- Programmieren und Debuggen von heterogenen eingebetteten Systemen
- Linux Kernel in eingebetteten Systemen
in sechs Aufgabenblättern entwickeln die Teilnehmer*innen auf Basis des zuvor Erlernten ein eigenes eingebettetes System im Rahmen eines Gruppenprojekts. Dabei stehen verschiedene Projekte zur Auswahl, welche je nach eigenen Interessen eine Fokussierung auf die Software- oder die Hardware-Entwicklung erlauben.
Voraussetzungen
Empfohlen: Erfolgreicher Besuch der Vorlesungen „Digitaltechnik“, „Rechnerorganisation“,„Betriebssysteme“ und „Systemnahe und Parallele Programmierung“ oder vergleichbare Kenntnisse aus anderen Studiengängen.
Online-Angebote
https://www.esa.informatik.tu-darmstadt.de/lehre/2025/esho1
Modul: 20-00-0959 Embedded System Hands-On 1: Entwurf und Realisierung von Hardware/Software-Systemen
Kurs: 20-00-0959-pr Embedded System Hands-On 1: Entwurf und Realisierung von Hardware/Software-Systemen
Termine zwischen 2025-04-25 und 2025-07-25
* 14x Fr 13:30 - 15:10 (S202/C120)
Lerninhalte
Diese Veranstaltung richtet sich an Studierende, die grundlegende praktische
Kenntnisse im Entwurf und der Realisierung eingebetteter Systeme erwerben möchten.
Nach der Einführung
von wichtigen Konzepten und Techniken wie
- Grundlagen der Elektotechnik
- Umgang mit Laborelektonik
- Entwurf und Realisierung von elektronischen Schaltungen
- Sensordaten: Erfassung und Verarbeitung
- Bus-Systeme in eingebetteten Systemen
- Programmieren und Debuggen von heterogenen eingebetteten Systemen
- Linux Kernel in eingebetteten Systemen
entwickeln die Teilnehmerinnen und Teilnehmer auf Basis des zuvor
Gelernten ein eigenes eingebettetes System.
Dabei stehen verschiedene
Projekte zur Auswahl, welche je nach eigenen Interessen eine Fokusierung auf die Software- oder die Hardware-Entwicklung erlauben.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreicher Teilnahme sind Studierende mit dem praktischen Entwurf und der Realisierung von eingebetten Hardware/Software-Systemen vertraut.
Dazu gehören auch Kenntnisse von elektrotechnischen Grundlagen und der Umgang mit Laborelektronik, die Verwendung von Beschreibungssprachen und EDA/CAD-Werkzeugen für den Hardware-Entwurf, das Programmieren und Debuggen speziell im Umfeld eingebetteter Systeme sowie auch der Einsatz von Linux als Betriebssystem in diesem Kontext.
Empfohlene Voraussetzungen
Empfohlen: Erfolgreicher Besuch der Vorlesungen „Digitaltechnik“, „Rechnerorganisation“, „Architektur und Entwurf von Rechnersystemen“, „Betriebssysteme“ und „Systemnahe und Parallele Programmierung“ oder vergleichbare Kenntnisse aus anderen Studiengängen.
Modul: Embedded System Hands-On 1: Entwurf und Realisierung von Hardware/Software-Systemen
TUCaN-Nummer
20-00-0959
Titel
Embedded System Hands-On 1: Entwurf und Realisierung von Hardware/Software-Systemen
Kürzel
ESHO1
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Computer Microsystems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-0959-pr Embedded System Hands-On 1: Entwurf und Realisierung von Hardware/Software-Systemen
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Andreas Koch
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
ESHO1
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Diese Veranstaltung richtet sich an Studierende, die grundlegende praktische Kenntnisse im Entwurf und der Realisierung eingebetteter Systeme erwerben möchten.
Nach der Einführung von wichtigen Konzepten und Techniken wie
- Grundlagen der Elektrotechnik
- Umgang mit Laborelektronik
- Entwurf und Realisierung von elektronischen Schaltungen
- Sensordaten: Erfassung und Verarbeitung
- Bus-Systeme in eingebetteten Systemen
- Programmieren und Debuggen von heterogenen eingebetteten Systemen
- Linux Kernel in eingebetteten Systemen
in sechs Aufgabenblättern entwickeln die Teilnehmer*innen auf Basis des zuvor Erlernten ein eigenes eingebettetes System im Rahmen eines Gruppenprojekts. Dabei stehen verschiedene Projekte zur Auswahl, welche je nach eigenen Interessen eine Fokussierung auf die Software- oder die Hardware-Entwicklung erlauben.
Voraussetzungen
Empfohlen: Erfolgreicher Besuch der Vorlesungen „Digitaltechnik“, „Rechnerorganisation“,„Betriebssysteme“ und „Systemnahe und Parallele Programmierung“ oder vergleichbare Kenntnisse aus anderen Studiengängen.
Online-Angebote
https://www.esa.informatik.tu-darmstadt.de/lehre/2025/esho1
06cp PPT Parallele Programmiertechnologie Mazaheri; Wolf
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1008 Parallele Programmiertechnologie
Kurs: 20-00-1008-pr Parallele Programmiertechnologie
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-07-09
* 5x Mi 13:30 - 16:50 (S115/021)
Lerninhalte
Die Praktikumsteilnehmer entwickeln Technologien zur parallelen Programmierung aus den folgenden Themenbereichen und/oder wenden diese an:
• Erschließung möglicher Parallelität
• Leistungsanalyse und –modellierung
• Korrektheitsanalyse
• Profiling
• Skalierbare Algorithmen
• Ressourcenmanagement und Scheduling
• Anwendungen (z.B. Deep Learning)
Qualitätsziele / Lernergebnisse
• Kennenlernen und praktische Entwicklung und/oder Anwendung paralleler Programmiertechnologien
• Einüben softwaretechnischer Methoden
• Teamarbeit in Softwareprojekten
• Präsentation von Projektergebnissen in Berichten und Vorträgen
Empfohlene Voraussetzungen
• Kenntnisse paralleler Programmierung und Systeme
Modul: Parallele Programmiertechnologie
TUCaN-Nummer
20-00-1008
Titel
Parallele Programmiertechnologie
Kürzel
PPT
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-1008-pr Parallele Programmiertechnologie
Lehrende
Arya Mazaheri; Prof. Dr. rer. nat. Felix Wolf
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PPT
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Die Praktikumsteilnehmer entwickeln Technologien zur parallelen Programmierung aus den folgenden Themenbereichen und/oder wenden diese an:
• Erschließung möglicher Parallelität
• Leistungsanalyse und –modellierung
• Korrektheitsanalyse
• Profiling
• Skalierbare Algorithmen
• Ressourcenmanagement und Scheduling
• Anwendungen (z.B. Deep Learning)
Voraussetzungen
• Kenntnisse paralleler Programmierung und Systeme
Online-Angebote
Moodle
Modul: 20-00-1008 Parallele Programmiertechnologie
Kurs: 20-00-1008-pr Parallele Programmiertechnologie
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-07-09
* 5x Mi 13:30 - 16:50 (S115/021)
Lerninhalte
Die Praktikumsteilnehmer entwickeln Technologien zur parallelen Programmierung aus den folgenden Themenbereichen und/oder wenden diese an:
• Erschließung möglicher Parallelität
• Leistungsanalyse und –modellierung
• Korrektheitsanalyse
• Profiling
• Skalierbare Algorithmen
• Ressourcenmanagement und Scheduling
• Anwendungen (z.B. Deep Learning)
Qualitätsziele / Lernergebnisse
• Kennenlernen und praktische Entwicklung und/oder Anwendung paralleler Programmiertechnologien
• Einüben softwaretechnischer Methoden
• Teamarbeit in Softwareprojekten
• Präsentation von Projektergebnissen in Berichten und Vorträgen
Empfohlene Voraussetzungen
• Kenntnisse paralleler Programmierung und Systeme
Modul: Parallele Programmiertechnologie
TUCaN-Nummer
20-00-1008
Titel
Parallele Programmiertechnologie
Kürzel
PPT
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-1008-pr Parallele Programmiertechnologie
Lehrende
Arya Mazaheri; Prof. Dr. rer. nat. Felix Wolf
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PPT
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Die Praktikumsteilnehmer entwickeln Technologien zur parallelen Programmierung aus den folgenden Themenbereichen und/oder wenden diese an:
• Erschließung möglicher Parallelität
• Leistungsanalyse und –modellierung
• Korrektheitsanalyse
• Profiling
• Skalierbare Algorithmen
• Ressourcenmanagement und Scheduling
• Anwendungen (z.B. Deep Learning)
Voraussetzungen
• Kenntnisse paralleler Programmierung und Systeme
Online-Angebote
Moodle
06cp CoTo Compiler Tooling Bischof
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1013 Compiler Tooling
Kurs: 20-00-1013-pr Compiler Tooling
Lerninhalte
Moderne Compiler zielen primär darauf ab, effizienten Code für eine bestimmte Plattform zu generieren und hierfür nutzen sie fortgeschrittene Analysis- und Transformationswerkzeuge. Eine solche Infrastruktur ist aber auch nützlich für Quellcodetransformation, z.B. für Werkzeuge, die Codes annotieren, instrumentieren, oder in eine kanonische Form bringen. Die Entwicklung solcher Werkzeuge ist für die C++ Sprache aufgrund ihrer Komplexität eine Herausforderung. Eine offene Compiler Infrastruktur, die in einer Vielzahl von Forschungs- und Produktionscompilern genutzt wird, ist die LLVM Infrastruktur (www.llvm.org). Ein vielgenutztes Front-End für C, C++ und objective C ist Clang, welches mächtige Mechanismen für die Extraktion von Information aus dem abstrakten Syntaxbaum zur Verfügung stellt, und so Modifikationen des Quellcodes wie auch die Generierung der Zwischenrepräsentation von LLVM ermöglicht.
Die Studierenden arbeiten mit verschiedenen Komponenten und Techniken des Clang/LLVM Frameworks und implementieren praktische Übungen für Quelltransformationen. Die Clang/LLVM Techniken beinhalten insbesondere die Handhabung und Matching Techniken auf dem abstrakten Syntaxbaum von Clang. Beispiele von Quelltransformationen werden verschiedene Facetten von Code-Erweiterung under -Refactoring beinhalten, z.B. für die Instrumentierung paralleler Codes, für die Übermittlung von Information zwischen der statischen Analyse und der Laufzeitumgebung von (parallelen) Codes, oder für Code Refactoring um bestimmte Coding Standards einzuhalten.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach dem Besuch dieses Kurses kennen die Studierenden grundlegende und fortgeschrittene Konzepte der syntaktischen und semantischen Code Analyse und Quelltext-Transformation, basierend auf der Clang/LLVM Technologie. Insbesondere können sie auf spezielle Aufgaben zugeschnittene statische Analyse- und Code- Transformations Werkzeuge entwerfen und implementieren, das geeignete Abstraktionsniveau für die zu lösende Aufgabe reflektieren und entscheiden, und weitere Nutzungsszzenarien für Compiler Technologie erstellen.
Empfohlene Voraussetzungen
Vorlesung Einführung in Compilerbau (EiCB), Vorlesung System- and Parallel Programming (SPP), Kentnisse von C++
Modul: Compiler Tooling
TUCaN-Nummer
20-00-1013
Titel
Compiler Tooling
Kürzel
CoTo
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Computer Microsystems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-1013-pr Compiler Tooling
Lehrende
Prof. Dr. Christian Bischof
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
CoTo
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Moderne Compiler zielen primär darauf ab, effizienten Code für eine bestimmte Plattform zu generieren und hierfür nutzen sie fortgeschrittene Analysis- und Transformationswerkzeuge. Eine solche Infrastruktur ist aber auch nützlich für Quellcodetransformation, z.B. für Werkzeuge, die Codes annotieren, instrumentieren, oder in eine kanonische Form bringen. Die Entwicklung solcher Werkzeuge ist für die C++ Sprache aufgrund ihrer Komplexität eine Herausforderung. Eine offene Compiler Infrastruktur, die in einer Vielzahl von Forschungs- und Produktionscompilern genutzt wird, ist die LLVM Infrastruktur (www.llvm.org). Ein vielgenutztes Front-End für C, C++ und objective C ist Clang, welches mächtige Mechanismen für die Extraktion von Information aus dem abstrakten Syntaxbaum zur Verfügung stellt, und so Modifikationen des Quellcodes wie auch die Generierung der Zwischenrepräsentation von LLVM ermöglicht.
Die Studierenden arbeiten mit verschiedenen Komponenten und Techniken des Clang/LLVM Frameworks und implementieren praktische Übungen für Quelltransformationen. Die Clang/LLVM Techniken beinhalten insbesondere die Handhabung und Matching Techniken auf dem abstrakten Syntaxbaum von Clang. Beispiele von Quelltransformationen werden verschiedene Facetten von Code-Erweiterung under -Refactoring beinhalten, z.B. für die Instrumentierung paralleler Codes, für die Übermittlung von Information zwischen der statischen Analyse und der Laufzeitumgebung von (parallelen) Codes, oder für Code Refactoring um bestimmte Coding Standards einzuhalten.
Voraussetzungen
Vorlesung Einführung in Compilerbau (EiCB), Vorlesung System- and Parallel Programming (SPP), Kentnisse von C++
Online-Angebote
moodle
Modul: 20-00-1013 Compiler Tooling
Kurs: 20-00-1013-pr Compiler Tooling
Lerninhalte
Moderne Compiler zielen primär darauf ab, effizienten Code für eine bestimmte Plattform zu generieren und hierfür nutzen sie fortgeschrittene Analysis- und Transformationswerkzeuge. Eine solche Infrastruktur ist aber auch nützlich für Quellcodetransformation, z.B. für Werkzeuge, die Codes annotieren, instrumentieren, oder in eine kanonische Form bringen. Die Entwicklung solcher Werkzeuge ist für die C++ Sprache aufgrund ihrer Komplexität eine Herausforderung. Eine offene Compiler Infrastruktur, die in einer Vielzahl von Forschungs- und Produktionscompilern genutzt wird, ist die LLVM Infrastruktur (www.llvm.org). Ein vielgenutztes Front-End für C, C++ und objective C ist Clang, welches mächtige Mechanismen für die Extraktion von Information aus dem abstrakten Syntaxbaum zur Verfügung stellt, und so Modifikationen des Quellcodes wie auch die Generierung der Zwischenrepräsentation von LLVM ermöglicht.
Die Studierenden arbeiten mit verschiedenen Komponenten und Techniken des Clang/LLVM Frameworks und implementieren praktische Übungen für Quelltransformationen. Die Clang/LLVM Techniken beinhalten insbesondere die Handhabung und Matching Techniken auf dem abstrakten Syntaxbaum von Clang. Beispiele von Quelltransformationen werden verschiedene Facetten von Code-Erweiterung under -Refactoring beinhalten, z.B. für die Instrumentierung paralleler Codes, für die Übermittlung von Information zwischen der statischen Analyse und der Laufzeitumgebung von (parallelen) Codes, oder für Code Refactoring um bestimmte Coding Standards einzuhalten.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach dem Besuch dieses Kurses kennen die Studierenden grundlegende und fortgeschrittene Konzepte der syntaktischen und semantischen Code Analyse und Quelltext-Transformation, basierend auf der Clang/LLVM Technologie. Insbesondere können sie auf spezielle Aufgaben zugeschnittene statische Analyse- und Code- Transformations Werkzeuge entwerfen und implementieren, das geeignete Abstraktionsniveau für die zu lösende Aufgabe reflektieren und entscheiden, und weitere Nutzungsszzenarien für Compiler Technologie erstellen.
Empfohlene Voraussetzungen
Vorlesung Einführung in Compilerbau (EiCB), Vorlesung System- and Parallel Programming (SPP), Kentnisse von C++
Modul: Compiler Tooling
TUCaN-Nummer
20-00-1013
Titel
Compiler Tooling
Kürzel
CoTo
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Computer Microsystems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-1013-pr Compiler Tooling
Lehrende
Prof. Dr. Christian Bischof
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
CoTo
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Moderne Compiler zielen primär darauf ab, effizienten Code für eine bestimmte Plattform zu generieren und hierfür nutzen sie fortgeschrittene Analysis- und Transformationswerkzeuge. Eine solche Infrastruktur ist aber auch nützlich für Quellcodetransformation, z.B. für Werkzeuge, die Codes annotieren, instrumentieren, oder in eine kanonische Form bringen. Die Entwicklung solcher Werkzeuge ist für die C++ Sprache aufgrund ihrer Komplexität eine Herausforderung. Eine offene Compiler Infrastruktur, die in einer Vielzahl von Forschungs- und Produktionscompilern genutzt wird, ist die LLVM Infrastruktur (www.llvm.org). Ein vielgenutztes Front-End für C, C++ und objective C ist Clang, welches mächtige Mechanismen für die Extraktion von Information aus dem abstrakten Syntaxbaum zur Verfügung stellt, und so Modifikationen des Quellcodes wie auch die Generierung der Zwischenrepräsentation von LLVM ermöglicht.
Die Studierenden arbeiten mit verschiedenen Komponenten und Techniken des Clang/LLVM Frameworks und implementieren praktische Übungen für Quelltransformationen. Die Clang/LLVM Techniken beinhalten insbesondere die Handhabung und Matching Techniken auf dem abstrakten Syntaxbaum von Clang. Beispiele von Quelltransformationen werden verschiedene Facetten von Code-Erweiterung under -Refactoring beinhalten, z.B. für die Instrumentierung paralleler Codes, für die Übermittlung von Information zwischen der statischen Analyse und der Laufzeitumgebung von (parallelen) Codes, oder für Code Refactoring um bestimmte Coding Standards einzuhalten.
Voraussetzungen
Vorlesung Einführung in Compilerbau (EiCB), Vorlesung System- and Parallel Programming (SPP), Kentnisse von C++
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moodle
06cp PFSK Praktikum Friedens-, Sicherheits- und Kriseninformatik Reuter
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1020 Praktikum Friedens-, Sicherheits- und Kriseninformatik
Kurs: 20-00-1020-pr Praktikum Friedens-, Sicherheits- und Kriseninformatik
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-09-17
* 1x 2025-04-22 Di 09:50 - 11:30 (S103/25)
* 1x 2025-07-09 Mi 09:50 - 13:20 (S204/213)
* 1x 2025-09-17 Mi 08:55 - 13:30 (S103/116)
Lerninhalte
Das (Projekt-)Praktikum beinhaltet Entwicklungsthemen aus der aktuellen Forschung des Fachgebiets „Wis-senschaft und Technik für Frieden und Sicherheit“ (PEASEC). Neben einem generellen Überblick über aktuelle Themen wird ein tiefgehender Einblick in ein spezielles Entwicklungsgebiet vermittelt. Die Themen bestimmen sich aus den spezifischen Arbeitsgebieten der Mitarbeiter_innen und vermitteln technische und einleitende wissenschaftliche Kompetenzen. Die Bearbeitung erfolgt in kleinen Gruppen.
Themen für das aktuelle Semester finden Sie unter www.peasec.de/lehre
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Die Fähigkeit eine praktische Aufgabe ggf. im Team erfolgreich nach Vorgabe zu bearbeiten und deren Er-gebnisse angemessen zu präsentieren. Beispiele sind:
- Lösen einer Fragestellung im Bereich der Friedens-, Sicherheits- oder Kriseninformatik
- Anforderungserhebung und (empirische) Vorstudien
- Recherche von Lösungsalternativen und Abwägung von Vor-/Nachteilen der Alternativen
- Entwurf, prototypische Implementierung oder Weiterentwicklung innovativer Anwendungen
- Evaluation bestehender Anwendungen in Bezug auf verschiedene Gütemaße
- Dokumentation der erstellten Lösung
Empfohlene Voraussetzungen
Grundlagen in mindestens einem der Bereiche: Informatik, IT-Sicherheit, Mensch-Computer-Interaktion oder Friedens- und Konfliktforschung; Kenntnisse in der Softwareentwicklung und Programmierung
Literatur
Reuter, C. (2018) Sicherheitskritische Mensch-Computer-Interaktion: Interaktive Technologien und Soziale Medien im Krisen- und Sicherheitsmanagement, 660 S., Wiesbaden: Springer Vieweg – im Druck
Altmann, J., Bernhardt, U., Nixdorff, K., Ruhmann, I., & Wöhrle, D. (2016). Naturwissenschaft - Rüstung - Frieden - Basiswissen für die Friedensforschung (Vol. 49), Wiesbaden: Springer Vieweg.
Weitere Literatur wird in der Veranstaltung je nach gewähltem Thema genannt.
Modul: Praktikum Friedens-, Sicherheits- und Kriseninformatik
TUCaN-Nummer
20-00-1020
Titel
Praktikum Friedens-, Sicherheits- und Kriseninformatik
Kürzel
PR PEASEC
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-1020-pr Praktikum Friedens-, Sicherheits- und Kriseninformatik
Lehrende
Prof. Dr. Dr. Christian Reuter
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PR PEASEC
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Das Praktikum beinhaltet Entwicklungsthemen aus der aktuellen Forschung des Fachgebiets „Wissenschaft und Technik für Frieden und Sicherheit“ (PEASEC). Neben einem generellen Überblick über aktuelle Themen wird ein tiefgehender Einblick in ein spezielles Entwicklungsgebiet vermittelt. Die Themen bestimmen sich aus den spezifischen Arbeitsgebieten der Mitarbeiter und vermitteln technische und einleitende wissenschaftliche Kompetenzen. Die Bearbeitung erfolgt in kleinen Gruppen.
Themen für das aktuelle Semester finden Sie unter www.peasec.de/lehre
Literatur
Reuter, C. (2018) Sicherheitskritische Mensch-Computer-Interaktion: Interaktive Technologien und Soziale Medien im Krisen- und Sicherheitsmanagement, 660 S., Wiesbaden: Springer Vieweg – im Druck
Altmann, J., Bernhardt, U., Nixdorff, K., Ruhmann, I., & Wöhrle, D. (2016). Naturwissenschaft - Rüstung - Frieden - Basiswissen für die Friedensforschung (Vol. 49), Wiesbaden: Springer Vieweg.
Weitere Literatur wird in der Veranstaltung je nach gewähltem Thema genannt.
Voraussetzungen
Grundlagen der Informatik/Funktionale und objektorientierte Programmierkonzepte
Online-Angebote
moodle
Modul: 20-00-1020 Praktikum Friedens-, Sicherheits- und Kriseninformatik
Kurs: 20-00-1020-pr Praktikum Friedens-, Sicherheits- und Kriseninformatik
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-09-17
* 1x 2025-04-22 Di 09:50 - 11:30 (S103/25)
* 1x 2025-07-09 Mi 09:50 - 13:20 (S204/213)
* 1x 2025-09-17 Mi 08:55 - 13:30 (S103/116)
Lerninhalte
Das (Projekt-)Praktikum beinhaltet Entwicklungsthemen aus der aktuellen Forschung des Fachgebiets „Wis-senschaft und Technik für Frieden und Sicherheit“ (PEASEC). Neben einem generellen Überblick über aktuelle Themen wird ein tiefgehender Einblick in ein spezielles Entwicklungsgebiet vermittelt. Die Themen bestimmen sich aus den spezifischen Arbeitsgebieten der Mitarbeiter_innen und vermitteln technische und einleitende wissenschaftliche Kompetenzen. Die Bearbeitung erfolgt in kleinen Gruppen.
Themen für das aktuelle Semester finden Sie unter www.peasec.de/lehre
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Die Fähigkeit eine praktische Aufgabe ggf. im Team erfolgreich nach Vorgabe zu bearbeiten und deren Er-gebnisse angemessen zu präsentieren. Beispiele sind:
- Lösen einer Fragestellung im Bereich der Friedens-, Sicherheits- oder Kriseninformatik
- Anforderungserhebung und (empirische) Vorstudien
- Recherche von Lösungsalternativen und Abwägung von Vor-/Nachteilen der Alternativen
- Entwurf, prototypische Implementierung oder Weiterentwicklung innovativer Anwendungen
- Evaluation bestehender Anwendungen in Bezug auf verschiedene Gütemaße
- Dokumentation der erstellten Lösung
Empfohlene Voraussetzungen
Grundlagen in mindestens einem der Bereiche: Informatik, IT-Sicherheit, Mensch-Computer-Interaktion oder Friedens- und Konfliktforschung; Kenntnisse in der Softwareentwicklung und Programmierung
Literatur
Reuter, C. (2018) Sicherheitskritische Mensch-Computer-Interaktion: Interaktive Technologien und Soziale Medien im Krisen- und Sicherheitsmanagement, 660 S., Wiesbaden: Springer Vieweg – im Druck
Altmann, J., Bernhardt, U., Nixdorff, K., Ruhmann, I., & Wöhrle, D. (2016). Naturwissenschaft - Rüstung - Frieden - Basiswissen für die Friedensforschung (Vol. 49), Wiesbaden: Springer Vieweg.
Weitere Literatur wird in der Veranstaltung je nach gewähltem Thema genannt.
Modul: Praktikum Friedens-, Sicherheits- und Kriseninformatik
TUCaN-Nummer
20-00-1020
Titel
Praktikum Friedens-, Sicherheits- und Kriseninformatik
Kürzel
PR PEASEC
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-1020-pr Praktikum Friedens-, Sicherheits- und Kriseninformatik
Lehrende
Prof. Dr. Dr. Christian Reuter
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PR PEASEC
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Das Praktikum beinhaltet Entwicklungsthemen aus der aktuellen Forschung des Fachgebiets „Wissenschaft und Technik für Frieden und Sicherheit“ (PEASEC). Neben einem generellen Überblick über aktuelle Themen wird ein tiefgehender Einblick in ein spezielles Entwicklungsgebiet vermittelt. Die Themen bestimmen sich aus den spezifischen Arbeitsgebieten der Mitarbeiter und vermitteln technische und einleitende wissenschaftliche Kompetenzen. Die Bearbeitung erfolgt in kleinen Gruppen.
Themen für das aktuelle Semester finden Sie unter www.peasec.de/lehre
Literatur
Reuter, C. (2018) Sicherheitskritische Mensch-Computer-Interaktion: Interaktive Technologien und Soziale Medien im Krisen- und Sicherheitsmanagement, 660 S., Wiesbaden: Springer Vieweg – im Druck
Altmann, J., Bernhardt, U., Nixdorff, K., Ruhmann, I., & Wöhrle, D. (2016). Naturwissenschaft - Rüstung - Frieden - Basiswissen für die Friedensforschung (Vol. 49), Wiesbaden: Springer Vieweg.
Weitere Literatur wird in der Veranstaltung je nach gewähltem Thema genannt.
Voraussetzungen
Grundlagen der Informatik/Funktionale und objektorientierte Programmierkonzepte
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06cp SP Systems Praktikum Binnig; Istvan
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1041 Systems Praktikum
Kurs: 20-00-1041-pr Systems Praktikum
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-09-24
* 1x 2025-04-23 Mi 15:20 - 17:00 (S202/C110)
* 1x 2025-09-23 Di 13:45 - 18:00 (S202/C110)
* 1x 2025-09-24 Mi 10:00 - 14:30 (S202/C110)
Lerninhalte
Die Teilnehmer lösen in kleinen Projektgruppen ein gegebenes Problem. Bei den Problemen handelt es sich um Programmierprojekte, die sich auf Fragestellungen aus aktuellen Forschungsthemen des Data Management Lab beziehen.
Mögliche Themenbereiche sind:
- Skalierbare Datenbanksysteme und moderne Hardware
- Cloud Darenbanken und Blockchains
- Interaktive Daten- und Textexploration
- Natural Language Interfaces für Datenbanken
- Skalierbare Systeme für Maschinelles Lernen
In dieser Veranstaltung setzen Studenten ein ausgewähltes Projekt um. Im Vergleich zum Praktikum haben die Probleme des Projektpraktikum einen erweiterten Umfang.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach Beendigung der Veranstaltung haben Studierende folgende Lernziele erreicht:
- Vertieftes Verständnis von aktuellen Techniken für moderne Datenmanagement-Systeme
- Anwendung und Implementierung der Techniken in individuellen Projekten
- Evaluierung von möglichen Designalternativen mit Hilfe von Benchmarks bzw. realen Workloads
Empfohlene Voraussetzungen
Abhängig vom ausgewählten Thema.
Modul: Systems Praktikum
TUCaN-Nummer
20-00-1041
Titel
Data Management - Praktikum
Kürzel
DM-Praktikum
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Data Knowledge Engineering
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-1041-pr Systems Praktikum
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Carsten Binnig; Prof. Ph.D. Zsolt Istvan
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Sys Praktikum
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Die Teilnehmer lösen in kleinen Projektgruppen ein gegebenes Problem. Bei den Problemen handelt es sich um Programmierprojekte, die sich auf Fragestellungen aus aktuellen Forschungsthemen des Data Management Lab beziehen.
Mögliche Themenbereiche sind:
aus dem Bereich Sicherheit & Systeme
Sichere Datensysteme
Vertrauenswürdige Datenbanken
Sichere Analytik und Maschinelles Lernen
aus dem Bereich Maschinelles Lernen für Data Engineering
Unternehmensdaten-Engineering mit LLMs
Data Discovery in Data Lakes
Foundation Models für tabellarische Daten
Erklärbarkeit in Data Science
aus dem Bereich Future Data Systems
Moderne Hardware für Datensysteme
Gelernte Datensysteme
Systems für Maschinelles Lernen
Cloud-Datensysteme
In dieser Veranstaltung setzen Studenten ein ausgewähltes Projekt um. Im Vergleich zum Praktikum haben die Probleme des Projektpraktikum einen erweiterten Umfang.
Voraussetzungen
Abhängig vom ausgewählten Thema.
Modul: 20-00-1041 Systems Praktikum
Kurs: 20-00-1041-pr Systems Praktikum
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-09-24
* 1x 2025-04-23 Mi 15:20 - 17:00 (S202/C110)
* 1x 2025-09-23 Di 13:45 - 18:00 (S202/C110)
* 1x 2025-09-24 Mi 10:00 - 14:30 (S202/C110)
Lerninhalte
Die Teilnehmer lösen in kleinen Projektgruppen ein gegebenes Problem. Bei den Problemen handelt es sich um Programmierprojekte, die sich auf Fragestellungen aus aktuellen Forschungsthemen des Data Management Lab beziehen.
Mögliche Themenbereiche sind:
- Skalierbare Datenbanksysteme und moderne Hardware
- Cloud Darenbanken und Blockchains
- Interaktive Daten- und Textexploration
- Natural Language Interfaces für Datenbanken
- Skalierbare Systeme für Maschinelles Lernen
In dieser Veranstaltung setzen Studenten ein ausgewähltes Projekt um. Im Vergleich zum Praktikum haben die Probleme des Projektpraktikum einen erweiterten Umfang.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach Beendigung der Veranstaltung haben Studierende folgende Lernziele erreicht:
- Vertieftes Verständnis von aktuellen Techniken für moderne Datenmanagement-Systeme
- Anwendung und Implementierung der Techniken in individuellen Projekten
- Evaluierung von möglichen Designalternativen mit Hilfe von Benchmarks bzw. realen Workloads
Empfohlene Voraussetzungen
Abhängig vom ausgewählten Thema.
Modul: Systems Praktikum
TUCaN-Nummer
20-00-1041
Titel
Data Management - Praktikum
Kürzel
DM-Praktikum
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Data Knowledge Engineering
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-1041-pr Systems Praktikum
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Carsten Binnig; Prof. Ph.D. Zsolt Istvan
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Sys Praktikum
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Die Teilnehmer lösen in kleinen Projektgruppen ein gegebenes Problem. Bei den Problemen handelt es sich um Programmierprojekte, die sich auf Fragestellungen aus aktuellen Forschungsthemen des Data Management Lab beziehen.
Mögliche Themenbereiche sind:
aus dem Bereich Sicherheit & Systeme
Sichere Datensysteme
Vertrauenswürdige Datenbanken
Sichere Analytik und Maschinelles Lernen
aus dem Bereich Maschinelles Lernen für Data Engineering
Unternehmensdaten-Engineering mit LLMs
Data Discovery in Data Lakes
Foundation Models für tabellarische Daten
Erklärbarkeit in Data Science
aus dem Bereich Future Data Systems
Moderne Hardware für Datensysteme
Gelernte Datensysteme
Systems für Maschinelles Lernen
Cloud-Datensysteme
In dieser Veranstaltung setzen Studenten ein ausgewähltes Projekt um. Im Vergleich zum Praktikum haben die Probleme des Projektpraktikum einen erweiterten Umfang.
Voraussetzungen
Abhängig vom ausgewählten Thema.
06cp PAMS Leistungsanalyse und Modellierung von Softwaresystemen Istvan
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1130 Leistungsanalyse und Modellierung von Softwaresystemen
Kurs: 20-00-1130-pr Leistungsanalyse und Modellierung von Softwaresystemen
Lerninhalte
Ziel dieses Praktikums ist:
1) Erfahrungen im Design von Experimenten zu sammeln, die die Leistung komplexer Softwaresysteme messen,
2) Ergebnisse verarbeiten und analysieren
3) Modelle erstellen, die das Verhalten des Systems beschreiben.
Die experimentellen Ergebnisse und die Modelle werden verwendet, um die Komponenten des Systems zu bestimmen, die den Engpass für die Leistung darstellen.
Die im Praktikum erworbenen Fähigkeiten sollen für eine Vielzahl von Karrierewegen relevant sein: Studierende, die später in Systeme-Bereich promovieren, Data Scientists, die mit großen verteilten Pipelines arbeiten werden, Software Engineers und DevOps, die an der Verbesserung der Leistung von IT-Systemen arbeiten.
Um die oben genannten Ziele zu erreichen, werden wir einerseits über die relevante Theorie sprechen (z.B., Statistical methods, Little's Law, Queuing Theory) und andererseits eine Datenverarbeitungsanwendung implementieren. Anschließend wird die Anwendung einem Benchmarking unterzogen und detailliert modelliert.
Das Praktikum schließt mit kurzen Projektpräsentationen ab, in denen die Studierenden zeigen, dass sie das Verhalten ihrer Implementierung verstanden haben und anhand der experimentellen Daten und der von ihnen erstellten Modelle Ideen zur Beseitigung von Bottlenecks liefern können
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach Besuch der Veranstaltung können Studierende:
* Zwischen verschiedenen Experimenttypen wählen, um leistungsbezogene Fragen zu einem Softwaresystem zu beantworten
* Detaillierte Modelle eines Softwaresystems erstellen
* Bottleneck-Analysen durchführen
* die Ergebnisse der Experimente zusammenfassen und präsentieren
Empfohlene Voraussetzungen
Die Studierenden sollten Einführungskurse in Computerarchitektur, Betriebssysteme und Java-Programmierung besucht haben.
Modul: Leistungsanalyse und Modellierung von Softwaresystemen
TUCaN-Nummer
20-00-1130
Titel
Leistungsanalyse und Modellierung von Softwaresystemen
Kürzel
PAMS
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-1130-pr Leistungsanalyse und Modellierung von Softwaresystemen
Lehrende
Prof. Ph.D. Zsolt Istvan
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PAMS
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Ziel dieses Praktikums ist:
1) Erfahrungen im Design von Experimenten zu sammeln, die die Leistung komplexer Softwaresysteme messen,
2) Ergebnisse verarbeiten und analysieren
3) Modelle erstellen, die das Verhalten des Systems beschreiben.
(Im Rahmen dieses Kurses wird auch eine Client-Server-Applikation o.ä. implementiert)
Die experimentellen Ergebnisse und die Modelle werden verwendet, um die Komponenten des Systems zu bestimmen, die den Engpass für die Leistung darstellen.
Die im Praktikum erworbenen Fähigkeiten sollen für eine Vielzahl von Karrierewegen relevant sein: Studierende, die später in Systeme-Bereich promovieren, Data Scientists, die mit großen verteilten Pipelines arbeiten werden, Software Engineers und DevOps, die an der Verbesserung der Leistung von IT-Systemen arbeiten.
Um die oben genannten Ziele zu erreichen, werden wir einerseits über die relevante Theorie sprechen (z.B., Statistical methods, Little's Law, Queuing Theory) und andererseits eine Datenverarbeitungsanwendung implementieren. Anschließend wird die Anwendung einem Benchmarking unterzogen und detailliert modelliert.
Das Praktikum schließt mit kurzen Projektpräsentationen ab, in denen die Studierenden zeigen, dass sie das Verhalten ihrer Implementierung verstanden haben und anhand der experimentellen Daten und der von ihnen erstellten Modelle Ideen zur Beseitigung von Bottlenecks liefern können.
Lehrbuch (Auszüge werden zur Verfügung gestellt):
R. Jain, "The Art of Computer Systems Performance Analysis: Techniques for Experimental Design, Measurement, Simulation, and Modeling," Wiley- Interscience, New York, NY, April 1991, ISBN:0471503361
Voraussetzungen
Die Studierenden sollten Einführungskurse in Computerarchitektur, Betriebssysteme und OO-Programmierung besucht haben.
! Programmierkenntnisse sind wichtig !
Erwartete Teilnehmerzahl
<20
Online-Angebote
moodle
Modul: 20-00-1130 Leistungsanalyse und Modellierung von Softwaresystemen
Kurs: 20-00-1130-pr Leistungsanalyse und Modellierung von Softwaresystemen
Lerninhalte
Ziel dieses Praktikums ist:
1) Erfahrungen im Design von Experimenten zu sammeln, die die Leistung komplexer Softwaresysteme messen,
2) Ergebnisse verarbeiten und analysieren
3) Modelle erstellen, die das Verhalten des Systems beschreiben.
Die experimentellen Ergebnisse und die Modelle werden verwendet, um die Komponenten des Systems zu bestimmen, die den Engpass für die Leistung darstellen.
Die im Praktikum erworbenen Fähigkeiten sollen für eine Vielzahl von Karrierewegen relevant sein: Studierende, die später in Systeme-Bereich promovieren, Data Scientists, die mit großen verteilten Pipelines arbeiten werden, Software Engineers und DevOps, die an der Verbesserung der Leistung von IT-Systemen arbeiten.
Um die oben genannten Ziele zu erreichen, werden wir einerseits über die relevante Theorie sprechen (z.B., Statistical methods, Little's Law, Queuing Theory) und andererseits eine Datenverarbeitungsanwendung implementieren. Anschließend wird die Anwendung einem Benchmarking unterzogen und detailliert modelliert.
Das Praktikum schließt mit kurzen Projektpräsentationen ab, in denen die Studierenden zeigen, dass sie das Verhalten ihrer Implementierung verstanden haben und anhand der experimentellen Daten und der von ihnen erstellten Modelle Ideen zur Beseitigung von Bottlenecks liefern können
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach Besuch der Veranstaltung können Studierende:
* Zwischen verschiedenen Experimenttypen wählen, um leistungsbezogene Fragen zu einem Softwaresystem zu beantworten
* Detaillierte Modelle eines Softwaresystems erstellen
* Bottleneck-Analysen durchführen
* die Ergebnisse der Experimente zusammenfassen und präsentieren
Empfohlene Voraussetzungen
Die Studierenden sollten Einführungskurse in Computerarchitektur, Betriebssysteme und Java-Programmierung besucht haben.
Modul: Leistungsanalyse und Modellierung von Softwaresystemen
TUCaN-Nummer
20-00-1130
Titel
Leistungsanalyse und Modellierung von Softwaresystemen
Kürzel
PAMS
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-1130-pr Leistungsanalyse und Modellierung von Softwaresystemen
Lehrende
Prof. Ph.D. Zsolt Istvan
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PAMS
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Ziel dieses Praktikums ist:
1) Erfahrungen im Design von Experimenten zu sammeln, die die Leistung komplexer Softwaresysteme messen,
2) Ergebnisse verarbeiten und analysieren
3) Modelle erstellen, die das Verhalten des Systems beschreiben.
(Im Rahmen dieses Kurses wird auch eine Client-Server-Applikation o.ä. implementiert)
Die experimentellen Ergebnisse und die Modelle werden verwendet, um die Komponenten des Systems zu bestimmen, die den Engpass für die Leistung darstellen.
Die im Praktikum erworbenen Fähigkeiten sollen für eine Vielzahl von Karrierewegen relevant sein: Studierende, die später in Systeme-Bereich promovieren, Data Scientists, die mit großen verteilten Pipelines arbeiten werden, Software Engineers und DevOps, die an der Verbesserung der Leistung von IT-Systemen arbeiten.
Um die oben genannten Ziele zu erreichen, werden wir einerseits über die relevante Theorie sprechen (z.B., Statistical methods, Little's Law, Queuing Theory) und andererseits eine Datenverarbeitungsanwendung implementieren. Anschließend wird die Anwendung einem Benchmarking unterzogen und detailliert modelliert.
Das Praktikum schließt mit kurzen Projektpräsentationen ab, in denen die Studierenden zeigen, dass sie das Verhalten ihrer Implementierung verstanden haben und anhand der experimentellen Daten und der von ihnen erstellten Modelle Ideen zur Beseitigung von Bottlenecks liefern können.
Lehrbuch (Auszüge werden zur Verfügung gestellt):
R. Jain, "The Art of Computer Systems Performance Analysis: Techniques for Experimental Design, Measurement, Simulation, and Modeling," Wiley- Interscience, New York, NY, April 1991, ISBN:0471503361
Voraussetzungen
Die Studierenden sollten Einführungskurse in Computerarchitektur, Betriebssysteme und OO-Programmierung besucht haben.
! Programmierkenntnisse sind wichtig !
Erwartete Teilnehmerzahl
<20
Online-Angebote
moodle
06cp PSASEKIS Praktikum – Systematische Analyse der Sicherheit in Embedded und KI-basierten Systemen Sadeghi
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1138 Praktikum – Systematische Analyse der Sicherheit in Embedded und KI-basierten Systemen
Kurs: 20-00-1138-pr Praktikum – Systematische Analyse der Sicherheit in Embedded und KI-basierten Systemen
Lerninhalte
Diese Veranstaltung behandelt aktuelle Themen aus der Forschung und Entwicklung mit Schwerpunkt auf Sicherheit.
Analysieren und Entwickeln von Sicherheitslösungen sind komplexe Aufgaben, die Kenntnisse aus unterschiedlichen Gebieten der Informatik voraussetzen. Das Ziel dieser Veranstaltung ist es Kompetenzen aus unterschiedlichen Bereichen im Rahmen eines Projekts aus dem Sicherheitsbereich zu vereinen.
Im Rahmen dieser Veranstaltung, werden Aufgaben aus einem sehr breiten Spektrum (von Algorithmik, Raumfahrt, und maschinellem Lernen bis hin zur Softwareanalyse, Hardwareentwicklung und Reverse Engineering) präsentiert.
Die endgültigen Aufgaben werden individuell und entsprechend der Interessen/Kompetenzen der Teilnehmer festgelegt.
Abhängig von dem Umfang und dem Niveau der Aufgabe, wird diese Veranstaltung als Praktikum (InoSys-Lab mit 6CP) oder als Projektpraktikum (InoSys-Projekt mit 9CP) zu absolvieren sein. Diese Art wird individuell und aufgabenspezifisch festgelegt. Bei der Wahl zwischen beiden Arten, und sofern wie die Natur der Aufgabe es erlaubt, bekommen die Studierenden die Möglichkeit sich intellektuell in der Gestaltung der Aufgabe beteiligen.
Bemerkung:
- Abhängig vom Thema, werden die Teilnehmer die Gelegenheit/Unterstützung in/beim Erwerben neuer Kompetenzen erhalten.
- Gruppenarbeit wird zwar bevorzugt und stark empfohlen jedoch ist eine Einzelteilnahme auch möglich.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Absolvieren dieser Veranstaltung haben die Studierenden praxis/forschungsnahe Erfahrungen in Analysieren und Entwicklung von komplexen Projekten gesammelt. Sie werden in der Lage sein diese Erfahrungen zu reproduzieren und Projekte von vergleichbarer Komplexität eigenständig zum Erfolg führen.
Empfohlene Voraussetzungen
Die Anforderungen sind aufgabenabhängig und werden bei der Einführungsveranstaltung bekannt gegeben.
Modul: Praktikum – Systematische Analyse der Sicherheit in Embedded und KI-basierten Systemen
TUCaN-Nummer
20-00-1138
Titel
Praktikum - Systematische Analyse und Entwicklung von innovativen Systeme
Kürzel
InoSys-Lab
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-1138-pr Praktikum – Systematische Analyse der Sicherheit in Embedded und KI-basierten Systemen
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Ahmad-Reza Sadeghi
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Sys-Lab
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Diese Veranstaltung behandelt aktuelle Themen aus der Forschung und Entwicklung mit Schwerpunkt auf Sicherheit.
Analysieren und Entwickeln von Sicherheitslösungen sind komplexe Aufgaben, die Kenntnisse aus unterschiedlichen Gebieten der Informatik voraussetzen. Das Ziel dieser Veranstaltung ist es Kompetenzen aus unterschiedlichen Bereichen im Rahmen eines Projekts aus dem Sicherheitsbereich zu vereinen.
Im Rahmen dieser Veranstaltung, werden Aufgaben aus einem sehr breiten Spektrum (von Algorithmik, Raumfahrt, und maschinellem Lernen bis hin zur Softwareanalyse, Hardwareentwicklung und Reverse Engineering) präsentiert.
Die endgültigen Aufgaben werden individuell und entsprechend der Interessen/Kompetenzen der Teilnehmer festgelegt.
Bemerkung:
Abhängig vom Thema, werden die Teilnehmer die Gelegenheit/Unterstützung in/beim Erwerben neuer Kompetenzen erhalten.
Gruppenarbeit wird zwar bevorzugt und stark empfohlen jedoch ist eine Einzelteilnahme auch möglich.
Voraussetzungen
Die Anforderungen sind aufgabenabhängig und werden bei der Einführungsveranstaltung bekannt gegeben.
Modul: 20-00-1138 Praktikum – Systematische Analyse der Sicherheit in Embedded und KI-basierten Systemen
Kurs: 20-00-1138-pr Praktikum – Systematische Analyse der Sicherheit in Embedded und KI-basierten Systemen
Lerninhalte
Diese Veranstaltung behandelt aktuelle Themen aus der Forschung und Entwicklung mit Schwerpunkt auf Sicherheit.
Analysieren und Entwickeln von Sicherheitslösungen sind komplexe Aufgaben, die Kenntnisse aus unterschiedlichen Gebieten der Informatik voraussetzen. Das Ziel dieser Veranstaltung ist es Kompetenzen aus unterschiedlichen Bereichen im Rahmen eines Projekts aus dem Sicherheitsbereich zu vereinen.
Im Rahmen dieser Veranstaltung, werden Aufgaben aus einem sehr breiten Spektrum (von Algorithmik, Raumfahrt, und maschinellem Lernen bis hin zur Softwareanalyse, Hardwareentwicklung und Reverse Engineering) präsentiert.
Die endgültigen Aufgaben werden individuell und entsprechend der Interessen/Kompetenzen der Teilnehmer festgelegt.
Abhängig von dem Umfang und dem Niveau der Aufgabe, wird diese Veranstaltung als Praktikum (InoSys-Lab mit 6CP) oder als Projektpraktikum (InoSys-Projekt mit 9CP) zu absolvieren sein. Diese Art wird individuell und aufgabenspezifisch festgelegt. Bei der Wahl zwischen beiden Arten, und sofern wie die Natur der Aufgabe es erlaubt, bekommen die Studierenden die Möglichkeit sich intellektuell in der Gestaltung der Aufgabe beteiligen.
Bemerkung:
- Abhängig vom Thema, werden die Teilnehmer die Gelegenheit/Unterstützung in/beim Erwerben neuer Kompetenzen erhalten.
- Gruppenarbeit wird zwar bevorzugt und stark empfohlen jedoch ist eine Einzelteilnahme auch möglich.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Absolvieren dieser Veranstaltung haben die Studierenden praxis/forschungsnahe Erfahrungen in Analysieren und Entwicklung von komplexen Projekten gesammelt. Sie werden in der Lage sein diese Erfahrungen zu reproduzieren und Projekte von vergleichbarer Komplexität eigenständig zum Erfolg führen.
Empfohlene Voraussetzungen
Die Anforderungen sind aufgabenabhängig und werden bei der Einführungsveranstaltung bekannt gegeben.
Modul: Praktikum – Systematische Analyse der Sicherheit in Embedded und KI-basierten Systemen
TUCaN-Nummer
20-00-1138
Titel
Praktikum - Systematische Analyse und Entwicklung von innovativen Systeme
Kürzel
InoSys-Lab
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-1138-pr Praktikum – Systematische Analyse der Sicherheit in Embedded und KI-basierten Systemen
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Ahmad-Reza Sadeghi
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Sys-Lab
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Diese Veranstaltung behandelt aktuelle Themen aus der Forschung und Entwicklung mit Schwerpunkt auf Sicherheit.
Analysieren und Entwickeln von Sicherheitslösungen sind komplexe Aufgaben, die Kenntnisse aus unterschiedlichen Gebieten der Informatik voraussetzen. Das Ziel dieser Veranstaltung ist es Kompetenzen aus unterschiedlichen Bereichen im Rahmen eines Projekts aus dem Sicherheitsbereich zu vereinen.
Im Rahmen dieser Veranstaltung, werden Aufgaben aus einem sehr breiten Spektrum (von Algorithmik, Raumfahrt, und maschinellem Lernen bis hin zur Softwareanalyse, Hardwareentwicklung und Reverse Engineering) präsentiert.
Die endgültigen Aufgaben werden individuell und entsprechend der Interessen/Kompetenzen der Teilnehmer festgelegt.
Bemerkung:
Abhängig vom Thema, werden die Teilnehmer die Gelegenheit/Unterstützung in/beim Erwerben neuer Kompetenzen erhalten.
Gruppenarbeit wird zwar bevorzugt und stark empfohlen jedoch ist eine Einzelteilnahme auch möglich.
Voraussetzungen
Die Anforderungen sind aufgabenabhängig und werden bei der Einführungsveranstaltung bekannt gegeben.
??cp PAVR Praktikum Augmented and Virtual Reality Kuijper; Rojtberg
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1166 Praktikum Augmented and Virtual Reality
Kurs: 20-00-1166-pr Praktikum Augmented and Virtual Reality
Modul: Praktikum Augmented and Virtual Reality
Kurs: 20-00-1166-pr Praktikum Augmented and Virtual Reality
Lehrende
Prof. Dr. Arjan Kuijper; Dr.-Ing. Pavel Rojtberg
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PAVR
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Im Rahmen des Praktikums werden ausgewählte Themen aus dem Bereich Augmented & Virtual Reality von den Studierenden bearbeitet. Die konkreten Themen wechseln von Semester zu Semester und sollen direkt mit den Lehrenden besprochen werden.
Voraussetzungen
Empfohlen:
Der vorige (ggf. parallele) Besuch der Vorlesung Virtual & Augmented Reality, sowie Computer Vision 1.
Praktische Programmierkenntnisse, z. B. in Python, Java, C++, …
Weitere Informationen
Link: https://owncloud.fraunhofer.de/index.php/s/iAbfcSicm6Zw96l
Linktext: Link zu den Praktikumsthemen und Anmeldungsdokumenten
Modul: 20-00-1166 Praktikum Augmented and Virtual Reality
Kurs: 20-00-1166-pr Praktikum Augmented and Virtual Reality
Modul: Praktikum Augmented and Virtual Reality
Kurs: 20-00-1166-pr Praktikum Augmented and Virtual Reality
Lehrende
Prof. Dr. Arjan Kuijper; Dr.-Ing. Pavel Rojtberg
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PAVR
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Im Rahmen des Praktikums werden ausgewählte Themen aus dem Bereich Augmented & Virtual Reality von den Studierenden bearbeitet. Die konkreten Themen wechseln von Semester zu Semester und sollen direkt mit den Lehrenden besprochen werden.
Voraussetzungen
Empfohlen:
Der vorige (ggf. parallele) Besuch der Vorlesung Virtual & Augmented Reality, sowie Computer Vision 1.
Praktische Programmierkenntnisse, z. B. in Python, Java, C++, …
Weitere Informationen
Link: https://owncloud.fraunhofer.de/index.php/s/iAbfcSicm6Zw96l
Linktext: Link zu den Praktikumsthemen und Anmeldungsdokumenten
??cp PRP2 Praktikum zur intelligenten Robotermanipulation: Part 2 Chalvatzaki
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1170 Praktikum zur intelligenten Robotermanipulation: Part II
Kurs: 20-00-1170-pr Praktikum zur intelligenten Robotermanipulation: Part II
Modul: Praktikum zur intelligenten Robotermanipulation: Part 2
Kurs: 20-00-1170-pr Praktikum zur intelligenten Robotermanipulation: Part II
Lehrende
Prof. Ph.D. Georgia Chalvatzaki
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Pr iRobMan2
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Im Rahmen dieses Projekts können Einzelpersonen oder Gruppen von zwei Studierenden eingehende Erfahrungen mit der Arbeit an einem wissenschaftlichen Projekt im Bereich der KI-Robotermanipulation sammeln. Das Thema wird zwischen dem Betreuer und den Studierenden festgelegt und zielt auf grundlegende Fortschritte in den Bereichen Roboterwahrnehmung, -steuerung, -planung und allgemeine Entscheidungsfindung für Robotermanipulation, mobiles Manipulation oder Mensch-Roboter-Interaktion ab.
Die Verbindung ausgewählter Forschungsthemen mit den jeweiligen Themen des Seminars über intelligente Robotermanipulation wird begrüßt.
Von den Studierenden wird erwartet, dass sie in der Simulation und auf realen Roboterplattformen arbeiten und mit unserem Team zusammenarbeiten, das über interdisziplinäre Expertise verfügt. Von den Studierenden wird erwartet, dass sie einen Forschungsbericht bzw. ein Papier für eine internationale wissenschaftliche Konferenz oder Zeitschrift verfassen, das von unserem Team und anderen Studierenden begutachtet wird.
Voraussetzungen
Empfohlen wird die erfolgreiche Durchführung von mindestens einem der folgenden Kurse:
Grundlagen der Robotik
Lernende Roboter
Seminar Intelligente Robotermanipulation
Reinforcement Learning
Roboter-Lernen: Integriertes Projekt
Modul: 20-00-1170 Praktikum zur intelligenten Robotermanipulation: Part II
Kurs: 20-00-1170-pr Praktikum zur intelligenten Robotermanipulation: Part II
Modul: Praktikum zur intelligenten Robotermanipulation: Part 2
Kurs: 20-00-1170-pr Praktikum zur intelligenten Robotermanipulation: Part II
Lehrende
Prof. Ph.D. Georgia Chalvatzaki
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Pr iRobMan2
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Im Rahmen dieses Projekts können Einzelpersonen oder Gruppen von zwei Studierenden eingehende Erfahrungen mit der Arbeit an einem wissenschaftlichen Projekt im Bereich der KI-Robotermanipulation sammeln. Das Thema wird zwischen dem Betreuer und den Studierenden festgelegt und zielt auf grundlegende Fortschritte in den Bereichen Roboterwahrnehmung, -steuerung, -planung und allgemeine Entscheidungsfindung für Robotermanipulation, mobiles Manipulation oder Mensch-Roboter-Interaktion ab.
Die Verbindung ausgewählter Forschungsthemen mit den jeweiligen Themen des Seminars über intelligente Robotermanipulation wird begrüßt.
Von den Studierenden wird erwartet, dass sie in der Simulation und auf realen Roboterplattformen arbeiten und mit unserem Team zusammenarbeiten, das über interdisziplinäre Expertise verfügt. Von den Studierenden wird erwartet, dass sie einen Forschungsbericht bzw. ein Papier für eine internationale wissenschaftliche Konferenz oder Zeitschrift verfassen, das von unserem Team und anderen Studierenden begutachtet wird.
Voraussetzungen
Empfohlen wird die erfolgreiche Durchführung von mindestens einem der folgenden Kurse:
Grundlagen der Robotik
Lernende Roboter
Seminar Intelligente Robotermanipulation
Reinforcement Learning
Roboter-Lernen: Integriertes Projekt
??cp PVR Praktikum Verteilte Robotiksysteme Groß
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1199 Praktikum Verteilte Robotiksysteme
Kurs: 20-00-1199-pr Praktikum Verteilte Robotiksysteme
Modul: Praktikum Verteilte Robotiksysteme
Kurs: 20-00-1199-pr Praktikum Verteilte Robotiksysteme
Lehrende
Prof. Dr. Roderich Groß
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Vert. RS
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Grundlagen verteilter Robotersysteme
Algorithmen zur Koordination und Kooperation
Formale und computer-gestützte Analyse
Anwendungen in den Bereichen Schwarmrobotik, Modular rekonfigurierbare Robotersysteme, Mehr-Robotersysteme und Sensornetzwerke
Integration von Benutzern und anderen Akteuren in das Verteilte System
Diese Lehrveranstaltung ist auf 32 teilnehmer:innen begrenzt.
Voraussetzungen
Empfohlen:
Funktionale und objektorientierte Programmierkonzepte; Algorithmen und Datenstrukturen; Lineare Algebra and Analysis, Grundlagen der Robotik
Online-Angebote
moodle
Modul: 20-00-1199 Praktikum Verteilte Robotiksysteme
Kurs: 20-00-1199-pr Praktikum Verteilte Robotiksysteme
Modul: Praktikum Verteilte Robotiksysteme
Kurs: 20-00-1199-pr Praktikum Verteilte Robotiksysteme
Lehrende
Prof. Dr. Roderich Groß
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Vert. RS
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Grundlagen verteilter Robotersysteme
Algorithmen zur Koordination und Kooperation
Formale und computer-gestützte Analyse
Anwendungen in den Bereichen Schwarmrobotik, Modular rekonfigurierbare Robotersysteme, Mehr-Robotersysteme und Sensornetzwerke
Integration von Benutzern und anderen Akteuren in das Verteilte System
Diese Lehrveranstaltung ist auf 32 teilnehmer:innen begrenzt.
Voraussetzungen
Empfohlen:
Funktionale und objektorientierte Programmierkonzepte; Algorithmen und Datenstrukturen; Lineare Algebra and Analysis, Grundlagen der Robotik
Online-Angebote
moodle
??cp KISVIU KI-Startup: Von der Idee zur Umsetzung Buxmann; Wahl-Islam
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1217 KI-Startup: Von der Idee zur Umsetzung
Kurs: 20-00-1217-pr KI-Startup: Von der Idee zur Umsetzung
Termine zwischen 2025-04-25 und 2025-06-27
* 4x Fr 09:30 - 13:30 ()
* 2x Mi 09:30 - 13:30 ()
Modul: KI-Startup: Von der Idee zur Umsetzung
Kurs: 20-00-1217-pr KI-Startup: Von der Idee zur Umsetzung
Lehrende
Prof. Dr. rer. pol. Peter Buxmann; Dipl-Wi.-Inform Nihal Wahl-Islam
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
KI-Startup
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
In der Blockveranstaltung werden theoretische Grundlagen und praktische Kenntnisse zur Gründung eines KI-Startups vermittelt. Die Teilnehmer durchlaufen den gesamten Gründungsprozess – von der ersten Idee bis zur Entwicklung eines umsetzbaren Startup-Konzepts. Zu Beginn erhalten sie Impulsvorträge, die als Basis für die anschließende Teamarbeit (in Gruppen von 4-5 Personen) dienen. Die erlernten Konzepte und Inhalte werden direkt auf die individuellen Startup-Ideen der Teilnehmer angewendet. Darüber hinaus werden spezifische Herausforderungen und Erfolgsfaktoren der KI-Startup-Branche vertieft diskutiert.
Voraussetzungen
Keine spezifischen Kenntnisse notwendig. Grundkenntnisse in Machine Learning und Data Science sind jedoch von Vorteil.
Weitere Informationen
Das Praktikum ist auf eine bestimmte Teilnehmeranzahl begrenzt. Um an diesem Praktikum teilnehmen zu können, bitte bis zum 22.04.2025 ein ca. 1-seitiges Motivationsschreiben (inkl. Vor- und Nachname/Matrikelnummer) an Frau Dr. Nihal Wahl senden: wahl@is.tu-darmstadt.de.
Bis zum 23.04.2025 erhalten die interessierten Studierenden, sofern Plätze verfügbar sind, eine verbindliche Teilnahmebestätigung und eine Einladung zum entsprechenden Moodle-Kurs.
Das Praktikum ist eine Blockveranstaltung und hat sechs Präsenztermine, die wahrgenommen werden müssen. Die Termine sind ganztägig und finden im zweiwöchentlichen Wechsel, mittwochs und freitags zwischen April und Juni 2025 statt. Der Kickoff-Termin wird am 25.04.2025 stattinden - an diesem Termin werden die Teams gebildet und der Ablauf des Praktikums näher erläutert.
Bei Fragen zum Praktikum wenden Sie ich bitte an Frau Nihal Wahl (wahl@is.tu-darmstadt.de)
Zusätzliche Informationen
Die Kurssprache ist Deutsch
Online-Angebote
Moodle
Modul: 20-00-1217 KI-Startup: Von der Idee zur Umsetzung
Kurs: 20-00-1217-pr KI-Startup: Von der Idee zur Umsetzung
Termine zwischen 2025-04-25 und 2025-06-27
* 4x Fr 09:30 - 13:30 ()
* 2x Mi 09:30 - 13:30 ()
Modul: KI-Startup: Von der Idee zur Umsetzung
Kurs: 20-00-1217-pr KI-Startup: Von der Idee zur Umsetzung
Lehrende
Prof. Dr. rer. pol. Peter Buxmann; Dipl-Wi.-Inform Nihal Wahl-Islam
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
KI-Startup
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
In der Blockveranstaltung werden theoretische Grundlagen und praktische Kenntnisse zur Gründung eines KI-Startups vermittelt. Die Teilnehmer durchlaufen den gesamten Gründungsprozess – von der ersten Idee bis zur Entwicklung eines umsetzbaren Startup-Konzepts. Zu Beginn erhalten sie Impulsvorträge, die als Basis für die anschließende Teamarbeit (in Gruppen von 4-5 Personen) dienen. Die erlernten Konzepte und Inhalte werden direkt auf die individuellen Startup-Ideen der Teilnehmer angewendet. Darüber hinaus werden spezifische Herausforderungen und Erfolgsfaktoren der KI-Startup-Branche vertieft diskutiert.
Voraussetzungen
Keine spezifischen Kenntnisse notwendig. Grundkenntnisse in Machine Learning und Data Science sind jedoch von Vorteil.
Weitere Informationen
Das Praktikum ist auf eine bestimmte Teilnehmeranzahl begrenzt. Um an diesem Praktikum teilnehmen zu können, bitte bis zum 22.04.2025 ein ca. 1-seitiges Motivationsschreiben (inkl. Vor- und Nachname/Matrikelnummer) an Frau Dr. Nihal Wahl senden: wahl@is.tu-darmstadt.de.
Bis zum 23.04.2025 erhalten die interessierten Studierenden, sofern Plätze verfügbar sind, eine verbindliche Teilnahmebestätigung und eine Einladung zum entsprechenden Moodle-Kurs.
Das Praktikum ist eine Blockveranstaltung und hat sechs Präsenztermine, die wahrgenommen werden müssen. Die Termine sind ganztägig und finden im zweiwöchentlichen Wechsel, mittwochs und freitags zwischen April und Juni 2025 statt. Der Kickoff-Termin wird am 25.04.2025 stattinden - an diesem Termin werden die Teams gebildet und der Ablauf des Praktikums näher erläutert.
Bei Fragen zum Praktikum wenden Sie ich bitte an Frau Nihal Wahl (wahl@is.tu-darmstadt.de)
Zusätzliche Informationen
Die Kurssprache ist Deutsch
Online-Angebote
Moodle
??cp PKISP Praktikum KI und Sicherheit in der Praxis Halvani; Waidner
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1221 Praktikum KI und Sicherheit in der Praxis
Kurs: 20-00-1221-pr Praktikum KI und Sicherheit in der Praxis
Modul: Praktikum KI und Sicherheit in der Praxis
Kurs: 20-00-1221-pr Praktikum KI und Sicherheit in der Praxis
Lehrende
Dr. Oren Halvani; Prof. Dr. rer. nat. Michael Waidner
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PKIS
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Dieses Praktikum bietet verschiedene Programmierprojekte an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz (KI) und IT-Sicherheit. Der Fokus der zu implementierenden Lösungen liegt insbesondere auf den Bereichen Computer Vision (CV) und Natural Language Processing (NLP).
Lernziele:
Selbstständige Bearbeitung eines Entwicklungsprojekts im Bereich KI und Sicherheit
Eigenverantwortliche Planung und Management des Projekts
Recherche und Auswahl geeigneter Frameworks unter Berücksichtigung von Vor- und Nachteilen
Entwurf einer robusten Softwarearchitektur
Evaluation der entwickelten Lösung anhand relevanter Gütekriterien
Umfassende Dokumentation der erstellten Lösung
Deployment unter Verwendung etablierter Tools (z.B. Git, Docker und Streamlit)
Literatur:
Die empfohlene Literatur ist themenspezifisch und kann bei der betreuenden Person erfragt werden.
Voraussetzungen
Empfohlen:
Sehr gute Programmierkenntnisse in Python
Wünschenswert: Vorerfahrung im Bereich Maschinelles Lernen, insbesondere in den Feldern CV und NLP
Weitere Informationen
Im Rahmen eines Kickoff-Meetings werden die Programmierprojektthemen vorgestellt und zugeteilt. Das Kickoff-Meeting findet statt am Dienstag, 22. April 2025 von 14:00 Uhr bis 15:00 Uhr im Raum "Hamburg", B0.02 des Gebäudes des Fraunhofer-Instituts für Sichere Informationstechnologie SIT, Rheinstr. 75, 64295 Darmstadt.
Modul: 20-00-1221 Praktikum KI und Sicherheit in der Praxis
Kurs: 20-00-1221-pr Praktikum KI und Sicherheit in der Praxis
Modul: Praktikum KI und Sicherheit in der Praxis
Kurs: 20-00-1221-pr Praktikum KI und Sicherheit in der Praxis
Lehrende
Dr. Oren Halvani; Prof. Dr. rer. nat. Michael Waidner
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PKIS
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Dieses Praktikum bietet verschiedene Programmierprojekte an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz (KI) und IT-Sicherheit. Der Fokus der zu implementierenden Lösungen liegt insbesondere auf den Bereichen Computer Vision (CV) und Natural Language Processing (NLP).
Lernziele:
Selbstständige Bearbeitung eines Entwicklungsprojekts im Bereich KI und Sicherheit
Eigenverantwortliche Planung und Management des Projekts
Recherche und Auswahl geeigneter Frameworks unter Berücksichtigung von Vor- und Nachteilen
Entwurf einer robusten Softwarearchitektur
Evaluation der entwickelten Lösung anhand relevanter Gütekriterien
Umfassende Dokumentation der erstellten Lösung
Deployment unter Verwendung etablierter Tools (z.B. Git, Docker und Streamlit)
Literatur:
Die empfohlene Literatur ist themenspezifisch und kann bei der betreuenden Person erfragt werden.
Voraussetzungen
Empfohlen:
Sehr gute Programmierkenntnisse in Python
Wünschenswert: Vorerfahrung im Bereich Maschinelles Lernen, insbesondere in den Feldern CV und NLP
Weitere Informationen
Im Rahmen eines Kickoff-Meetings werden die Programmierprojektthemen vorgestellt und zugeteilt. Das Kickoff-Meeting findet statt am Dienstag, 22. April 2025 von 14:00 Uhr bis 15:00 Uhr im Raum "Hamburg", B0.02 des Gebäudes des Fraunhofer-Instituts für Sichere Informationstechnologie SIT, Rheinstr. 75, 64295 Darmstadt.
??cp SwH Sketching with Hardware Müller
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1222 Sketching with Hardware
Kurs: 20-00-1222-pr Sketching with Hardware
Modul: Sketching with Hardware
Kurs: 20-00-1222-pr Sketching with Hardware
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Florian Benjamin Müller
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
SwH
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Hardware-Prototypen in unterschiedlichen Detailstufen sind ein unverzichtbares Werkzeug, um Ideen zu kommunizieren und sich selbst und andere von der Realisierbarkeit einer Idee in einem frühen Stadium des Designprozesses zu überzeugen. Darüber hinaus bilden sie eine wesentliche Grundlage für das Testen und Evaluieren neuer Ideen und Ein- und Ausgabemodalitäten in der Mensch-Computer-Interaktion (HCI).
In diesem Kurs planen, entwerfen und bauen die Studierenden in kleinen Gruppen interaktive Prototypen, die ihren eigenen Ideen zu einem für das Semester vorgegebenen allgemeinen Thema folgen. Dabei verwenden die Studierenden verschiedenste Methoden und Werkzeuge, um interaktive Prototypen für innovative Geräte mit Ein- und Ausgabe zu entwickeln.
Zu Beginn des Semesters werden wir die Konzepte und Techniken des Prototyping vorstellen. Dieser Block beinhaltet auch eine Einführung in die Mikrocontroller-Programmierung. Anschließend arbeiten die Studierenden in Kleingruppen individuell an ihren Projekten. Hierfür stellen wir einen Arbeitsplatz mit Werkzeugen zur Verfügung und beraten die Studenten während der regelmäßigen Open Workshop Days.
Voraussetzungen
Empfohlen: Human Computer Interaction (20-00-0535-iv)
Weitere Informationen
Die Teilnehmerzahl dieser Lehrveranstaltung ist auf 20-24 Personen begrenzt. Sollten mehr Personen teilnehmen wollen, als es Plätze gibt, dann entscheidet das Los.
Modul: 20-00-1222 Sketching with Hardware
Kurs: 20-00-1222-pr Sketching with Hardware
Modul: Sketching with Hardware
Kurs: 20-00-1222-pr Sketching with Hardware
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Florian Benjamin Müller
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
SwH
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Hardware-Prototypen in unterschiedlichen Detailstufen sind ein unverzichtbares Werkzeug, um Ideen zu kommunizieren und sich selbst und andere von der Realisierbarkeit einer Idee in einem frühen Stadium des Designprozesses zu überzeugen. Darüber hinaus bilden sie eine wesentliche Grundlage für das Testen und Evaluieren neuer Ideen und Ein- und Ausgabemodalitäten in der Mensch-Computer-Interaktion (HCI).
In diesem Kurs planen, entwerfen und bauen die Studierenden in kleinen Gruppen interaktive Prototypen, die ihren eigenen Ideen zu einem für das Semester vorgegebenen allgemeinen Thema folgen. Dabei verwenden die Studierenden verschiedenste Methoden und Werkzeuge, um interaktive Prototypen für innovative Geräte mit Ein- und Ausgabe zu entwickeln.
Zu Beginn des Semesters werden wir die Konzepte und Techniken des Prototyping vorstellen. Dieser Block beinhaltet auch eine Einführung in die Mikrocontroller-Programmierung. Anschließend arbeiten die Studierenden in Kleingruppen individuell an ihren Projekten. Hierfür stellen wir einen Arbeitsplatz mit Werkzeugen zur Verfügung und beraten die Studenten während der regelmäßigen Open Workshop Days.
Voraussetzungen
Empfohlen: Human Computer Interaction (20-00-0535-iv)
Weitere Informationen
Die Teilnehmerzahl dieser Lehrveranstaltung ist auf 20-24 Personen begrenzt. Sollten mehr Personen teilnehmen wollen, als es Plätze gibt, dann entscheidet das Los.
B. Praktika in der Lehre
05cp PAI1 Pidl - Allgemeine Informatik 1 Bischof
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0333 Praktikum in der Lehre - Allgemeine Informatik I
Kurs: 20-00-0333-pl Praktikum in der Lehre - Allgemeine Informatik I
Lerninhalte
Dieser Kurs befasst sich mit damit Lehrinhalte der Veranstaltung Allgemeine Informatik 1 didaktisch aufzubereiten und durch begleitende praktische Übungen besser verständlich zu machen.
Dies umfasst unter anderem: Die Mitwirkung bei der Erstellung des Programmierprojektes; die Überarbeitung von Übungsmaterialien; die Erstellung von Minitests zur Leistungskontrolle; die Konzeption von Materialien für leistungsschwache wie leistungsstarke Studenten um Inhalte der Vorlesung zu vertiefen; das Erstellen von anspruchsvollen Bonussystemen.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Die Studenten können nach erfolgreicher Durchführung der Veranstaltung:
- Lehrinhalte aus der Vorlesung für Haus- und Präsenzübungen aufbereiten
- Praxisnahe Übungsformen konzipieren und erstellen
- Übungen mit Studentengruppen aller Leistungsniveaus konzipieren und durchführen
- Ein Konzept für aufeinander aufbauende praktische Übungen entwickeln
- Methoden der Lernkontrolle für die Lerninhalte der Vorlesung anwenden
Empfohlene Voraussetzungen
Erfolgreiche Teilnahme am Kurs Allgemeine Informatik I bzw. Grundlagen der Informatik I.
Modul: Pidl - Allgemeine Informatik 1
TUCaN-Nummer
20-00-0333
Titel
Praktikum in der Lehre - Allgemeine Informatik I
Kürzel
Prak. i.d. Lehre AL
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Foundations of Computing
Sprache
Deutsch
Diploma Supplement
Organization and teaching in Allgemeine Informatik I
Kurs: 20-00-0333-pl Praktikum in der Lehre - Allgemeine Informatik I
Lehrende
Prof. Dr. Christian Bischof
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidL AI I
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Dieser Kurs befasst sich mit damit Lehrinhalte der Veranstaltung Allgemeine Informatik 1 didaktisch aufzubereiten und durch begleitende praktische Übungen besser verständlich zu machen.
Dies umfasst unter anderem: Die Mitwirkung bei der Erstellung des Programmierprojektes; die Überarbeitung von Übungsmaterialien; die Erstellung von Minitests zur Leistungskontrolle; die Konzeption von Materialien für leistungsschwache wie leistungsstarke Studenten um Inhalte der Vorlesung zu vertiefen; das Erstellen von anspruchsvollen Bonussystemen.
Voraussetzungen
Erfolgreiche Teilnahme am Kurs Allgemeine Informatik I bzw. Grundlagen der Informatik I.
Modul: 20-00-0333 Praktikum in der Lehre - Allgemeine Informatik I
Kurs: 20-00-0333-pl Praktikum in der Lehre - Allgemeine Informatik I
Lerninhalte
Dieser Kurs befasst sich mit damit Lehrinhalte der Veranstaltung Allgemeine Informatik 1 didaktisch aufzubereiten und durch begleitende praktische Übungen besser verständlich zu machen.
Dies umfasst unter anderem: Die Mitwirkung bei der Erstellung des Programmierprojektes; die Überarbeitung von Übungsmaterialien; die Erstellung von Minitests zur Leistungskontrolle; die Konzeption von Materialien für leistungsschwache wie leistungsstarke Studenten um Inhalte der Vorlesung zu vertiefen; das Erstellen von anspruchsvollen Bonussystemen.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Die Studenten können nach erfolgreicher Durchführung der Veranstaltung:
- Lehrinhalte aus der Vorlesung für Haus- und Präsenzübungen aufbereiten
- Praxisnahe Übungsformen konzipieren und erstellen
- Übungen mit Studentengruppen aller Leistungsniveaus konzipieren und durchführen
- Ein Konzept für aufeinander aufbauende praktische Übungen entwickeln
- Methoden der Lernkontrolle für die Lerninhalte der Vorlesung anwenden
Empfohlene Voraussetzungen
Erfolgreiche Teilnahme am Kurs Allgemeine Informatik I bzw. Grundlagen der Informatik I.
Modul: Pidl - Allgemeine Informatik 1
TUCaN-Nummer
20-00-0333
Titel
Praktikum in der Lehre - Allgemeine Informatik I
Kürzel
Prak. i.d. Lehre AL
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Foundations of Computing
Sprache
Deutsch
Diploma Supplement
Organization and teaching in Allgemeine Informatik I
Kurs: 20-00-0333-pl Praktikum in der Lehre - Allgemeine Informatik I
Lehrende
Prof. Dr. Christian Bischof
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidL AI I
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Dieser Kurs befasst sich mit damit Lehrinhalte der Veranstaltung Allgemeine Informatik 1 didaktisch aufzubereiten und durch begleitende praktische Übungen besser verständlich zu machen.
Dies umfasst unter anderem: Die Mitwirkung bei der Erstellung des Programmierprojektes; die Überarbeitung von Übungsmaterialien; die Erstellung von Minitests zur Leistungskontrolle; die Konzeption von Materialien für leistungsschwache wie leistungsstarke Studenten um Inhalte der Vorlesung zu vertiefen; das Erstellen von anspruchsvollen Bonussystemen.
Voraussetzungen
Erfolgreiche Teilnahme am Kurs Allgemeine Informatik I bzw. Grundlagen der Informatik I.
05cp P-S Pidl - Softwaretechnik Mezini
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0443 Praktikum in der Lehre - Softwaretechnik
Kurs: 20-00-0443-pl Praktikum in der Lehre - Softwaretechnik
Lerninhalte
Vorbereitung und Korrektur von Übungen, Abhalten von Übungsstunden, Betreuung von Praktischen Übungen.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Es sollen Fähigkeiten erlernt werden, geeignete Lernmaterialien für Schulungen in Informatikthemen selbst zu erstellen, ihren Einsatz kritisch zu begleiten und dabei auch die Lernenden zu betreuen und anzuleiten.
Empfohlene Voraussetzungen
Vordiplom / Grundstudium
Modul: Pidl - Softwaretechnik
TUCaN-Nummer
20-00-0443
Titel
Praktikum in der Lehre - Softwaretechnik
Kürzel
PidL Softwaretechnik
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Deutsch
Diploma Supplement
Preparation and grading of exercises; supervising lab work.
Kurs: 20-00-0443-pl Praktikum in der Lehre - Softwaretechnik
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Ermira Mezini
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidL-Softwaretechnik
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Software Engineering
Literatur
Literatur:
Voraussetzungen
Stoffplan: Vorbereitung und Korrektur von Übungen, Abhalten von Übungsstunden, Betreuung von Praktischen Übungen.
Modul: 20-00-0443 Praktikum in der Lehre - Softwaretechnik
Kurs: 20-00-0443-pl Praktikum in der Lehre - Softwaretechnik
Lerninhalte
Vorbereitung und Korrektur von Übungen, Abhalten von Übungsstunden, Betreuung von Praktischen Übungen.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Es sollen Fähigkeiten erlernt werden, geeignete Lernmaterialien für Schulungen in Informatikthemen selbst zu erstellen, ihren Einsatz kritisch zu begleiten und dabei auch die Lernenden zu betreuen und anzuleiten.
Empfohlene Voraussetzungen
Vordiplom / Grundstudium
Modul: Pidl - Softwaretechnik
TUCaN-Nummer
20-00-0443
Titel
Praktikum in der Lehre - Softwaretechnik
Kürzel
PidL Softwaretechnik
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Deutsch
Diploma Supplement
Preparation and grading of exercises; supervising lab work.
Kurs: 20-00-0443-pl Praktikum in der Lehre - Softwaretechnik
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Ermira Mezini
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidL-Softwaretechnik
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Software Engineering
Literatur
Literatur:
Voraussetzungen
Stoffplan: Vorbereitung und Korrektur von Übungen, Abhalten von Übungsstunden, Betreuung von Praktischen Übungen.
05cp PFMS Pidl - Formale Methoden im Softwareentwurf Bubel
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0531 Praktikum in der Lehre - Formale Methoden im Softwareentwurf
Kurs: 20-00-0531-pl Praktikum in der Lehre - Formale Methoden im Softwareentwurf
Lerninhalte
Vorbereitung und Korrektur von Übungsaufgaben, Betreuung von Übungsgruppen
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Es sollen Fähigkeiten erlernt werden, geeignete Lernmaterialien für Schulungen in Informatikthemen selbst zu erstellen, ihren Einsatz kritisch zu begleiten und dabei auch die Lernenden zu betreuen und anzuleiten.
Empfohlene Voraussetzungen
Formale Grundlagen der Informatik III
Modul: Pidl - Formale Methoden im Softwareentwurf
TUCaN-Nummer
20-00-0531
Titel
Praktikum in der Lehre - Formale Methoden im Softwareentwurf
Kürzel
PidL Form.Meth.SWEnt
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Foundations of Computing
Sprache
Deutsch
Diploma Supplement
preparation and revision of exercises, mentoring of lab groups
Kurs: 20-00-0531-pl Praktikum in der Lehre - Formale Methoden im Softwareentwurf
Lehrende
Dr. rer. nat. Richard Bubel
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PiDl Form.Meth.SW-En
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Voraussetzungen
Erfolgreicher Abschluss der Vorlesung "Formale Methoden im Software Entwurf" (oder eng vergleichbar)
Gute Kenntnisse der deutschen Sprache (Betreuung von Kleinübungen eines deutschsprachigen Bachelorkurses)
Zusätzliche Informationen
In der Vorlesung "Formale Methoden im Softwareentwurf" ist es möglich Tutor:in als PiDL abzusolvieren. Da die Anzahl der PiDL Plätze begrenzt ist, genügt eine Anmeldung über TUCaN nicht. Bitte bewerben Sie sich per EMail an Richard Bubel (bubel@cs.tu-darmstadt.de) rechtzeitig Anfang März.
Modul: 20-00-0531 Praktikum in der Lehre - Formale Methoden im Softwareentwurf
Kurs: 20-00-0531-pl Praktikum in der Lehre - Formale Methoden im Softwareentwurf
Lerninhalte
Vorbereitung und Korrektur von Übungsaufgaben, Betreuung von Übungsgruppen
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Es sollen Fähigkeiten erlernt werden, geeignete Lernmaterialien für Schulungen in Informatikthemen selbst zu erstellen, ihren Einsatz kritisch zu begleiten und dabei auch die Lernenden zu betreuen und anzuleiten.
Empfohlene Voraussetzungen
Formale Grundlagen der Informatik III
Modul: Pidl - Formale Methoden im Softwareentwurf
TUCaN-Nummer
20-00-0531
Titel
Praktikum in der Lehre - Formale Methoden im Softwareentwurf
Kürzel
PidL Form.Meth.SWEnt
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Foundations of Computing
Sprache
Deutsch
Diploma Supplement
preparation and revision of exercises, mentoring of lab groups
Kurs: 20-00-0531-pl Praktikum in der Lehre - Formale Methoden im Softwareentwurf
Lehrende
Dr. rer. nat. Richard Bubel
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PiDl Form.Meth.SW-En
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Voraussetzungen
Erfolgreicher Abschluss der Vorlesung "Formale Methoden im Software Entwurf" (oder eng vergleichbar)
Gute Kenntnisse der deutschen Sprache (Betreuung von Kleinübungen eines deutschsprachigen Bachelorkurses)
Zusätzliche Informationen
In der Vorlesung "Formale Methoden im Softwareentwurf" ist es möglich Tutor:in als PiDL abzusolvieren. Da die Anzahl der PiDL Plätze begrenzt ist, genügt eine Anmeldung über TUCaN nicht. Bitte bewerben Sie sich per EMail an Richard Bubel (bubel@cs.tu-darmstadt.de) rechtzeitig Anfang März.
05cp PGD2 Pidl - Graphische Datenverarbeitung 2 Fellner
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0954 Praktikum in der Lehre - Graphische Datenverarbeitung II
Kurs: 20-00-0954-pl Praktikum in der Lehre - Graphische Datenverarbeitung II
Lerninhalte
Das Erstellen von Lehrmaterial, die Beurteilung und Betreuung von Übungen.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Aufbereitung und Vermittlung des Vorlesungsinhaltes.
Empfohlene Voraussetzungen
Der Vorlesungsinhalt von „Graphische Datenverarbeitung II“
Modul: Pidl - Graphische Datenverarbeitung 2
TUCaN-Nummer
20-00-0954
Titel
Praktikum in der Lehre - Graphische Datenverarbeitung II
Kürzel
PidL GDV II
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0954-pl Praktikum in der Lehre - Graphische Datenverarbeitung II
Lehrende
Prof. Dr. techn. Wolf Dietrich Fellner
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidL GDV II
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Das Erstellen von Lehrmaterial, die Beurteilung und Betreuung von Übungen.
Voraussetzungen
Der Vorlesungsinhalt von „Graphische Datenverarbeitung II“
Modul: 20-00-0954 Praktikum in der Lehre - Graphische Datenverarbeitung II
Kurs: 20-00-0954-pl Praktikum in der Lehre - Graphische Datenverarbeitung II
Lerninhalte
Das Erstellen von Lehrmaterial, die Beurteilung und Betreuung von Übungen.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Aufbereitung und Vermittlung des Vorlesungsinhaltes.
Empfohlene Voraussetzungen
Der Vorlesungsinhalt von „Graphische Datenverarbeitung II“
Modul: Pidl - Graphische Datenverarbeitung 2
TUCaN-Nummer
20-00-0954
Titel
Praktikum in der Lehre - Graphische Datenverarbeitung II
Kürzel
PidL GDV II
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0954-pl Praktikum in der Lehre - Graphische Datenverarbeitung II
Lehrende
Prof. Dr. techn. Wolf Dietrich Fellner
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidL GDV II
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Das Erstellen von Lehrmaterial, die Beurteilung und Betreuung von Übungen.
Voraussetzungen
Der Vorlesungsinhalt von „Graphische Datenverarbeitung II“
05cp PISMN Pidl - Internetsicherheit und Sicherheit in Mobilen Netzen Hollick
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0957 Praktikum in der Lehre - Internetsicherheit und Sicherheit in Mobilen Netzen
Kurs: 20-00-0957-pl Praktikum in der Lehre - Internetsicherheit und Sicherheit in Mobilen Netzen
Lerninhalte
Dieser Kurs befasst sich mit damit Lehrinhalte der Themenschwerpunkte Internetsicherheit und Sicherheit in Mobilen Netzen didaktisch aufzubereiten und durch begleitende praktische Übungen besser verständlich zu machen.
Dies umfasst unter anderem: Die Implementierung von Systemen die in der Vorlesung behandelte Schwachstellen aufweisen und den Studierenden für praktische Übungen verfügbar gemacht werden; die Erstellung von Minitests zur Leistungskontrolle; die Konzeption von Materialien für leistungsschwache wie leistungsstarke Studenten um Inhalte der Vorlesung zu vertiefen; das Erstellen von anspruchsvollen Bonussystemen.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Die Studenten ko¨nnen nach erfolgreicher Durchfu¨hrung der Veranstaltung:
- Lehrinhalte aus der Vorlesung fu¨r Haus- und Pra¨senzu¨bungen aufbereiten
- Praxisnahe Übungsformen konzipieren und erstellen
- U¨bungen mit Studentengruppen aller Leistungsniveaus konzipieren und durchfu¨hren
- Ein Konzept fu¨r aufeinander aufbauende praktische U¨bungen entwickeln
- Methoden der Lernkontrolle fu¨r die Lerninhalte der Vorlesung anwenden
Empfohlene Voraussetzungen
Erfolgreicher Besuch der SEEMOO Veranstaltung für die das PIDL durchgeführt wird.
Modul: Pidl - Internetsicherheit und Sicherheit in Mobilen Netzen
TUCaN-Nummer
20-00-0957
Titel
Praktikum in der Lehre - Internetsicherheit und Sicherheit in Mobilen Netzen
Kürzel
PIDL-SEEMOO
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-0957-pl Praktikum in der Lehre - Internetsicherheit und Sicherheit in Mobilen Netzen
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Matthias Hollick
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PIDL-SEEMOO
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Dieser Kurs befasst sich mit damit Lehrinhalte der Themenschwerpunkte Internetsicherheit und Sicherheit in Mobilen Netzen didaktisch aufzubereiten und durch begleitende praktische Übungen besser verständlich zu machen.
Dies umfasst unter anderem: Die Implementierung von Systemen die in der Vorlesung behandelte Schwachstellen aufweisen und den Studierenden für praktische Übungen verfügbar gemacht werden; die Erstellung von Minitests zur Leistungskontrolle; die Konzeption von Materialien für leistungsschwache wie leistungsstarke Studenten um Inhalte der Vorlesung zu vertiefen; das Erstellen von anspruchsvollen Bonussystemen.
Voraussetzungen
Erfolgreicher Besuch der SEEMOO Veranstaltung für die das PIDL durchgeführt wird.
Zusätzliche Informationen
Bitte kontaktieren Sie bei Interesse an diesem Praktikum in der Lehre Prof. Hollick direkt via email.
Modul: 20-00-0957 Praktikum in der Lehre - Internetsicherheit und Sicherheit in Mobilen Netzen
Kurs: 20-00-0957-pl Praktikum in der Lehre - Internetsicherheit und Sicherheit in Mobilen Netzen
Lerninhalte
Dieser Kurs befasst sich mit damit Lehrinhalte der Themenschwerpunkte Internetsicherheit und Sicherheit in Mobilen Netzen didaktisch aufzubereiten und durch begleitende praktische Übungen besser verständlich zu machen.
Dies umfasst unter anderem: Die Implementierung von Systemen die in der Vorlesung behandelte Schwachstellen aufweisen und den Studierenden für praktische Übungen verfügbar gemacht werden; die Erstellung von Minitests zur Leistungskontrolle; die Konzeption von Materialien für leistungsschwache wie leistungsstarke Studenten um Inhalte der Vorlesung zu vertiefen; das Erstellen von anspruchsvollen Bonussystemen.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Die Studenten ko¨nnen nach erfolgreicher Durchfu¨hrung der Veranstaltung:
- Lehrinhalte aus der Vorlesung fu¨r Haus- und Pra¨senzu¨bungen aufbereiten
- Praxisnahe Übungsformen konzipieren und erstellen
- U¨bungen mit Studentengruppen aller Leistungsniveaus konzipieren und durchfu¨hren
- Ein Konzept fu¨r aufeinander aufbauende praktische U¨bungen entwickeln
- Methoden der Lernkontrolle fu¨r die Lerninhalte der Vorlesung anwenden
Empfohlene Voraussetzungen
Erfolgreicher Besuch der SEEMOO Veranstaltung für die das PIDL durchgeführt wird.
Modul: Pidl - Internetsicherheit und Sicherheit in Mobilen Netzen
TUCaN-Nummer
20-00-0957
Titel
Praktikum in der Lehre - Internetsicherheit und Sicherheit in Mobilen Netzen
Kürzel
PIDL-SEEMOO
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-0957-pl Praktikum in der Lehre - Internetsicherheit und Sicherheit in Mobilen Netzen
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Matthias Hollick
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PIDL-SEEMOO
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Dieser Kurs befasst sich mit damit Lehrinhalte der Themenschwerpunkte Internetsicherheit und Sicherheit in Mobilen Netzen didaktisch aufzubereiten und durch begleitende praktische Übungen besser verständlich zu machen.
Dies umfasst unter anderem: Die Implementierung von Systemen die in der Vorlesung behandelte Schwachstellen aufweisen und den Studierenden für praktische Übungen verfügbar gemacht werden; die Erstellung von Minitests zur Leistungskontrolle; die Konzeption von Materialien für leistungsschwache wie leistungsstarke Studenten um Inhalte der Vorlesung zu vertiefen; das Erstellen von anspruchsvollen Bonussystemen.
Voraussetzungen
Erfolgreicher Besuch der SEEMOO Veranstaltung für die das PIDL durchgeführt wird.
Zusätzliche Informationen
Bitte kontaktieren Sie bei Interesse an diesem Praktikum in der Lehre Prof. Hollick direkt via email.
05cp PCS Pidl - Computernetzwerke und verteilte Systeme Hollick; Mechler; Toldo
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0962 Praktikum in der Lehre - Computernetzwerke und verteilte Systeme
Kurs: 20-00-0962-pl Praktikum in der Lehre - Computernetzwerke und verteilte Systeme
Lerninhalte
Mitarbeit in der Ausrichtung der Lehrveranstaltung Computernetzwerke und verteilte Systeme (Übungskonzeption, Korrektur, Begleitung des Lernenden)
Empfohlene Voraussetzungen
Computernetzwerke und verteilte Systeme (ehemals NCS)
Modul: Pidl - Computernetzwerke und verteilte Systeme
TUCaN-Nummer
20-00-0962
Titel
Praktikum in der Lehre - Computernetzwerke und verteilte Systeme
Kürzel
PidL CNuvS
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0962-pl Praktikum in der Lehre - Computernetzwerke und verteilte Systeme
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Matthias Hollick; Vincenz Julius Mechler; M.Sc. Davide Toldo
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidL CNuvS
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Mitarbeit in der Ausrichtung der Lehrveranstaltung Computernetzwerke und verteilte Systeme (Übungskonzeption, Korrektur, Begleitung des Lernenden)
Voraussetzungen
Erfolgreicher Besuch der SEEMOO Veranstaltung für die das PIDL durchgeführt wird: Computernetzwerke und verteilte Systeme
Weitere Informationen
Bitte bei Interesse direkt via cnuvs@seemoo.tu-darmstadt.de bei uns melden
Modul: 20-00-0962 Praktikum in der Lehre - Computernetzwerke und verteilte Systeme
Kurs: 20-00-0962-pl Praktikum in der Lehre - Computernetzwerke und verteilte Systeme
Lerninhalte
Mitarbeit in der Ausrichtung der Lehrveranstaltung Computernetzwerke und verteilte Systeme (Übungskonzeption, Korrektur, Begleitung des Lernenden)
Empfohlene Voraussetzungen
Computernetzwerke und verteilte Systeme (ehemals NCS)
Modul: Pidl - Computernetzwerke und verteilte Systeme
TUCaN-Nummer
20-00-0962
Titel
Praktikum in der Lehre - Computernetzwerke und verteilte Systeme
Kürzel
PidL CNuvS
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0962-pl Praktikum in der Lehre - Computernetzwerke und verteilte Systeme
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Matthias Hollick; Vincenz Julius Mechler; M.Sc. Davide Toldo
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidL CNuvS
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Mitarbeit in der Ausrichtung der Lehrveranstaltung Computernetzwerke und verteilte Systeme (Übungskonzeption, Korrektur, Begleitung des Lernenden)
Voraussetzungen
Erfolgreicher Besuch der SEEMOO Veranstaltung für die das PIDL durchgeführt wird: Computernetzwerke und verteilte Systeme
Weitere Informationen
Bitte bei Interesse direkt via cnuvs@seemoo.tu-darmstadt.de bei uns melden
05cp P-R Pidl - Rechnerorganisation Koch
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0965 Praktikum in der Lehre - Rechnerorganisation
Kurs: 20-00-0965-pl Praktikum in der Lehre - Rechnerorganisation
Lerninhalte
- Erstellen von Übungs- und Lehrmaterial zu Rechnerorganisation
- Betreuung von Studierenden zu Themen der Rechnerorganisation, insbesondere unter Verwendung des neuen Lehrmaterials
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Es sollen Fähigkeiten erlernt werden, geeignete Lernmaterialien für Schulungen in Informatikthemen selbst zu erstellen, ihren Einsatz kritisch zu begleiten und/oder dabei auch die Lernenden zu betreuen und anzuleiten.
Empfohlene Voraussetzungen
Kenntnisse aus Technische Grundlagen der Informatik (TGDI), Rechnerorganisation oder vergleichbarer Vorlesung.
Modul: Pidl - Rechnerorganisation
TUCaN-Nummer
20-00-0965
Titel
Praktikum in der Lehre - Rechnerorganisation
Kürzel
PidLRO
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Computer Microsystems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0965-pl Praktikum in der Lehre - Rechnerorganisation
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Andreas Koch
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidLRO
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
- Erstellen von Übungs- und Lehrmaterial zu Rechnerorganisation
- Betreuung von Studierenden zu Themen der Rechnerorganisation, insbesondere unter Verwendung des neuen Lehrmaterials
Voraussetzungen
Kenntnisse aus Technische Grundlagen der Informatik (TGDI), Rechnerorganisation oder vergleichbarer Vorlesung.
Modul: 20-00-0965 Praktikum in der Lehre - Rechnerorganisation
Kurs: 20-00-0965-pl Praktikum in der Lehre - Rechnerorganisation
Lerninhalte
- Erstellen von Übungs- und Lehrmaterial zu Rechnerorganisation
- Betreuung von Studierenden zu Themen der Rechnerorganisation, insbesondere unter Verwendung des neuen Lehrmaterials
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Es sollen Fähigkeiten erlernt werden, geeignete Lernmaterialien für Schulungen in Informatikthemen selbst zu erstellen, ihren Einsatz kritisch zu begleiten und/oder dabei auch die Lernenden zu betreuen und anzuleiten.
Empfohlene Voraussetzungen
Kenntnisse aus Technische Grundlagen der Informatik (TGDI), Rechnerorganisation oder vergleichbarer Vorlesung.
Modul: Pidl - Rechnerorganisation
TUCaN-Nummer
20-00-0965
Titel
Praktikum in der Lehre - Rechnerorganisation
Kürzel
PidLRO
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Computer Microsystems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0965-pl Praktikum in der Lehre - Rechnerorganisation
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Andreas Koch
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidLRO
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
- Erstellen von Übungs- und Lehrmaterial zu Rechnerorganisation
- Betreuung von Studierenden zu Themen der Rechnerorganisation, insbesondere unter Verwendung des neuen Lehrmaterials
Voraussetzungen
Kenntnisse aus Technische Grundlagen der Informatik (TGDI), Rechnerorganisation oder vergleichbarer Vorlesung.
05cp ITG-P Pidl - IT in der Grundlehre Weihe
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0970 Praktikum in der Lehre - IT in der Grundlehre
Kurs: 20-00-0970-pl Praktikum in der Lehre - IT in der Grundlehre
Lerninhalte
Entwicklung von IT-basierten Konzepten für Vorlesung sowie Übungs-und Prüfungsbetrieb in Lehrveranstaltungen mit großen, heterogenen Teilnehmergruppen.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach Besuch der Veranstaltung haben die Studierenden praktische Erfahrungen darin gesammelt, geeignete IT-basierte Konzepte für Vorlesung sowie Übungs-und Prüfungsbetrieb in Lehrveranstaltungen mit großen, heterogenen Teilnehmergruppen zu entwickeln und softwareseitig umzusetzen.
Empfohlene Voraussetzungen
FOP
Modul: Pidl - IT in der Grundlehre
TUCaN-Nummer
20-00-0970
Titel
Praktikum in der Lehre - IT in der Grundlehre
Kürzel
ITG-P
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0970-pl Praktikum in der Lehre - IT in der Grundlehre
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Karsten Weihe
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
ITG-P
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Entwicklung von IT-basierten Konzepten für Vorlesung sowie Übungs-und Prüfungsbetrieb in Lehrveranstaltungen mit großen, heterogenen Teilnehmergruppen.
Voraussetzungen
FOP
Modul: 20-00-0970 Praktikum in der Lehre - IT in der Grundlehre
Kurs: 20-00-0970-pl Praktikum in der Lehre - IT in der Grundlehre
Lerninhalte
Entwicklung von IT-basierten Konzepten für Vorlesung sowie Übungs-und Prüfungsbetrieb in Lehrveranstaltungen mit großen, heterogenen Teilnehmergruppen.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach Besuch der Veranstaltung haben die Studierenden praktische Erfahrungen darin gesammelt, geeignete IT-basierte Konzepte für Vorlesung sowie Übungs-und Prüfungsbetrieb in Lehrveranstaltungen mit großen, heterogenen Teilnehmergruppen zu entwickeln und softwareseitig umzusetzen.
Empfohlene Voraussetzungen
FOP
Modul: Pidl - IT in der Grundlehre
TUCaN-Nummer
20-00-0970
Titel
Praktikum in der Lehre - IT in der Grundlehre
Kürzel
ITG-P
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0970-pl Praktikum in der Lehre - IT in der Grundlehre
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Karsten Weihe
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
ITG-P
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Entwicklung von IT-basierten Konzepten für Vorlesung sowie Übungs-und Prüfungsbetrieb in Lehrveranstaltungen mit großen, heterogenen Teilnehmergruppen.
Voraussetzungen
FOP
05cp PCER Pidl - Computational Engineering und Robotik Peters
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0971 Praktikum in der Lehre - Computational Engineering und Robotik
Kurs: 20-00-0971-pl Praktikum in der Lehre - Computational Engineering und Robotik
Lerninhalte
- Ausarbeitung neuer Übungs- und Programmieraufgaben
- Konzeption von Übungsblättern
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nachdem Studierende die Veranstaltung besucht haben, können sie Lerninhalte als Übungs- und Programmieraufgaben aufbereiten.
Empfohlene Voraussetzungen
Voraussetzung: erfolgreiche Teilnahme an der Lehrveranstaltung "Einführung in Computational Engineering (und Robotik)"
Empfohlen: erfolgreiche Teilnahme an "Grundlagen der Robotik"
Modul: Pidl - Computational Engineering und Robotik
TUCaN-Nummer
20-00-0971
Titel
Praktikum in der Lehre - Computational Engineering und Robotik
Kürzel
PidL CER
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Computational Engineering
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0971-pl Praktikum in der Lehre - Computational Engineering und Robotik
Lehrende
Prof. Ph. D. Jan Peters
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidL CER
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
- Ausarbeitung neuer Übungs- und Programmieraufgaben
- Konzeption von Übungsblättern
Voraussetzungen
Voraussetzung: erfolgreiche Teilnahme an der Lehrveranstaltung "Einführung in Computational Engineering (und Robotik)"
Empfohlen: erfolgreiche Teilnahme an "Grundlagen der Robotik"
Modul: 20-00-0971 Praktikum in der Lehre - Computational Engineering und Robotik
Kurs: 20-00-0971-pl Praktikum in der Lehre - Computational Engineering und Robotik
Lerninhalte
- Ausarbeitung neuer Übungs- und Programmieraufgaben
- Konzeption von Übungsblättern
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nachdem Studierende die Veranstaltung besucht haben, können sie Lerninhalte als Übungs- und Programmieraufgaben aufbereiten.
Empfohlene Voraussetzungen
Voraussetzung: erfolgreiche Teilnahme an der Lehrveranstaltung "Einführung in Computational Engineering (und Robotik)"
Empfohlen: erfolgreiche Teilnahme an "Grundlagen der Robotik"
Modul: Pidl - Computational Engineering und Robotik
TUCaN-Nummer
20-00-0971
Titel
Praktikum in der Lehre - Computational Engineering und Robotik
Kürzel
PidL CER
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Computational Engineering
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0971-pl Praktikum in der Lehre - Computational Engineering und Robotik
Lehrende
Prof. Ph. D. Jan Peters
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidL CER
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
- Ausarbeitung neuer Übungs- und Programmieraufgaben
- Konzeption von Übungsblättern
Voraussetzungen
Voraussetzung: erfolgreiche Teilnahme an der Lehrveranstaltung "Einführung in Computational Engineering (und Robotik)"
Empfohlen: erfolgreiche Teilnahme an "Grundlagen der Robotik"
??cp PDM Pidl - Data Management Binnig; Istvan
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1040 Praktikum in der Lehre - Data Management
Kurs: 20-00-1040-pl Praktikum in der Lehre - Data Management
Modul: Pidl - Data Management
Kurs: 20-00-1040-pl Praktikum in der Lehre - Data Management
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Carsten Binnig; Prof. Ph.D. Zsolt Istvan
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
DM-PidL
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Erstellung von Übungs- und Vorlesungsmaterial
Voraussetzungen
Informationsmanagement (20-00-0015-iv)
Modul: 20-00-1040 Praktikum in der Lehre - Data Management
Kurs: 20-00-1040-pl Praktikum in der Lehre - Data Management
Modul: Pidl - Data Management
Kurs: 20-00-1040-pl Praktikum in der Lehre - Data Management
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Carsten Binnig; Prof. Ph.D. Zsolt Istvan
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
DM-PidL
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Erstellung von Übungs- und Vorlesungsmaterial
Voraussetzungen
Informationsmanagement (20-00-0015-iv)
05cp PDLNLP Pidl - Deep Learning for Natural Language Processing Gurevych
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1044 Praktikum in der Lehre - Deep Learning for Natural Language Processing
Kurs: 20-00-1044-pl Praktikum in der Lehre - Deep Learning for Natural Language Processing
Lerninhalte
Vorbereitung, Abhalten und Korrektur eines Shared Tasks. Bei einem Shared Task erhalten die Studenten ein aktuelles Forschungsproblem und müssen für dieses die Methoden aus der Vorlesung nutzen um innovative Lösungen zu entwickeln. Die Lösungen können quantitativ miteinander verglichen werden, um die beste Lösung zu identifizieren. Deine Aufgabe ist es einen entsprechenden Datensatz auszuwählen und vorzubereiten, die Studenten in die Aufgabe einzuführen sowie die abschließende quantitative und qualitative Bewertung der entwickelten Systeme. Während des Shared Tasks müssen Rückfragen beantwortet werden und falls nötig individuelle Hilfe angeboten werden. Neben dem Shared Task erfolgt eine Unterstützung bei den wöchentlichen Übungen, beispielsweise für die Beantwortung von Fragen zu den Hausübungen oder Unterstützung bei der Korrektur von Übungen.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
In einem Praktikum der Lehre bearbeiten die Studierenden Probleme, die sowohl fachliche als auch didaktische Aspekte haben und wirken an der Umsetzung der von ihnen erarbeitet Resultate mit.
Empfohlene Voraussetzungen
Deep Learning for Natural Language Processing
Modul: Pidl - Deep Learning for Natural Language Processing
TUCaN-Nummer
20-00-1044
Titel
Praktikum in der Lehre - Deep Learning for Natural Language Processing
Kürzel
PidL-DL4NLP
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Data Knowledge Engineering
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-1044-pl Praktikum in der Lehre - Deep Learning for Natural Language Processing
Lehrende
Prof. Dr. phil. Iryna Gurevych
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidL-DL4NLP
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Vorbereitung, Abhalten und Korrektur eines Shared Tasks. Bei einem Shared Task erhalten die Studenten ein aktuelles Forschungsproblem und müssen für dieses die Methoden aus der Vorlesung nutzen um innovative Lösungen zu entwickeln. Die Lösungen können quantitativ miteinander verglichen werden, um die beste Lösung zu identifizieren. Deine Aufgabe ist es einen entsprechenden Datensatz auszuwählen und vorzubereiten, die Studenten in die Aufgabe einzuführen sowie die abschließende quantitative und qualitative Bewertung der entwickelten Systeme. Während des Shared Tasks müssen Rückfragen beantwortet werden und falls nötig individuelle Hilfe angeboten werden. Neben dem Shared Task erfolgt eine Unterstützung bei den wöchentlichen Übungen, beispielsweise für die Beantwortung von Fragen zu den Hausübungen oder Unterstützung bei der Korrektur von Übungen.
Voraussetzungen
Deep Learning for Natural Language Processing
Modul: 20-00-1044 Praktikum in der Lehre - Deep Learning for Natural Language Processing
Kurs: 20-00-1044-pl Praktikum in der Lehre - Deep Learning for Natural Language Processing
Lerninhalte
Vorbereitung, Abhalten und Korrektur eines Shared Tasks. Bei einem Shared Task erhalten die Studenten ein aktuelles Forschungsproblem und müssen für dieses die Methoden aus der Vorlesung nutzen um innovative Lösungen zu entwickeln. Die Lösungen können quantitativ miteinander verglichen werden, um die beste Lösung zu identifizieren. Deine Aufgabe ist es einen entsprechenden Datensatz auszuwählen und vorzubereiten, die Studenten in die Aufgabe einzuführen sowie die abschließende quantitative und qualitative Bewertung der entwickelten Systeme. Während des Shared Tasks müssen Rückfragen beantwortet werden und falls nötig individuelle Hilfe angeboten werden. Neben dem Shared Task erfolgt eine Unterstützung bei den wöchentlichen Übungen, beispielsweise für die Beantwortung von Fragen zu den Hausübungen oder Unterstützung bei der Korrektur von Übungen.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
In einem Praktikum der Lehre bearbeiten die Studierenden Probleme, die sowohl fachliche als auch didaktische Aspekte haben und wirken an der Umsetzung der von ihnen erarbeitet Resultate mit.
Empfohlene Voraussetzungen
Deep Learning for Natural Language Processing
Modul: Pidl - Deep Learning for Natural Language Processing
TUCaN-Nummer
20-00-1044
Titel
Praktikum in der Lehre - Deep Learning for Natural Language Processing
Kürzel
PidL-DL4NLP
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Data Knowledge Engineering
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-1044-pl Praktikum in der Lehre - Deep Learning for Natural Language Processing
Lehrende
Prof. Dr. phil. Iryna Gurevych
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidL-DL4NLP
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Vorbereitung, Abhalten und Korrektur eines Shared Tasks. Bei einem Shared Task erhalten die Studenten ein aktuelles Forschungsproblem und müssen für dieses die Methoden aus der Vorlesung nutzen um innovative Lösungen zu entwickeln. Die Lösungen können quantitativ miteinander verglichen werden, um die beste Lösung zu identifizieren. Deine Aufgabe ist es einen entsprechenden Datensatz auszuwählen und vorzubereiten, die Studenten in die Aufgabe einzuführen sowie die abschließende quantitative und qualitative Bewertung der entwickelten Systeme. Während des Shared Tasks müssen Rückfragen beantwortet werden und falls nötig individuelle Hilfe angeboten werden. Neben dem Shared Task erfolgt eine Unterstützung bei den wöchentlichen Übungen, beispielsweise für die Beantwortung von Fragen zu den Hausübungen oder Unterstützung bei der Korrektur von Übungen.
Voraussetzungen
Deep Learning for Natural Language Processing
05cp P-E Pidl - Echtzeitsysteme Schürr
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1060 Praktikum in der Lehre - Echtzeitsysteme
Kurs: 20-00-1060-pl Praktikum in der Lehre - Echtzeitsysteme
Lerninhalte
Konzeption, Betreuung und Durchführung von Übungen sowie vorlesungsbegleitenden Praktika der Vorlesung „Echtzeitsysteme“.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Studenten sind in der Lage:
• Lehrinhalte in Übungen zu präsentieren und zu erklären
• Praktikumsgruppen zu betreuen
• Methoden zur Kontrolle des Lernerfolgs systematisch anzuwenden
Empfohlene Voraussetzungen
Erfolgreiche Absolvierung der Echtzeitsysteme-Veranstaltung oder entsprechende Kenntnisse.
Modul: Pidl - Echtzeitsysteme
TUCaN-Nummer
20-00-1060
Titel
Praktikum in der Lehre - Echtzeitsysteme
Kürzel
PidL Echtzeitsysteme
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Computer Microsystems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-1060-pl Praktikum in der Lehre - Echtzeitsysteme
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Andreas Schürr
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidL Echtzeitsysteme
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Konzeption, Betreuung und Durchführung von Übungen sowie vorlesungsbegleitenden Praktika der Vorlesung „Echtzeitsysteme“.
Voraussetzungen
Erfolgreiche Absolvierung der Echtzeitsysteme-Veranstaltung oder entsprechende Kenntnisse.
Modul: 20-00-1060 Praktikum in der Lehre - Echtzeitsysteme
Kurs: 20-00-1060-pl Praktikum in der Lehre - Echtzeitsysteme
Lerninhalte
Konzeption, Betreuung und Durchführung von Übungen sowie vorlesungsbegleitenden Praktika der Vorlesung „Echtzeitsysteme“.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Studenten sind in der Lage:
• Lehrinhalte in Übungen zu präsentieren und zu erklären
• Praktikumsgruppen zu betreuen
• Methoden zur Kontrolle des Lernerfolgs systematisch anzuwenden
Empfohlene Voraussetzungen
Erfolgreiche Absolvierung der Echtzeitsysteme-Veranstaltung oder entsprechende Kenntnisse.
Modul: Pidl - Echtzeitsysteme
TUCaN-Nummer
20-00-1060
Titel
Praktikum in der Lehre - Echtzeitsysteme
Kürzel
PidL Echtzeitsysteme
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Computer Microsystems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-1060-pl Praktikum in der Lehre - Echtzeitsysteme
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Andreas Schürr
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidL Echtzeitsysteme
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Konzeption, Betreuung und Durchführung von Übungen sowie vorlesungsbegleitenden Praktika der Vorlesung „Echtzeitsysteme“.
Voraussetzungen
Erfolgreiche Absolvierung der Echtzeitsysteme-Veranstaltung oder entsprechende Kenntnisse.
05cp PSML Pidl - Statistisches Maschinelles Lernen Rohrbach; Schaub-Meyer
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1070 Praktikum in der Lehre - Statistisches Maschinelles Lernen
Kurs: 20-00-1070-pl Praktikum in der Lehre - Statistisches Maschinelles Lernen
Lerninhalte
Unterstützung der Lehre wie z.B., Betreuung von Übungsgruppen, Sprechstunden, o.ä.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Vorbereitung auf eigenständige Lehrtätigkeit.
Empfohlene Voraussetzungen
Erfolgreiche Absolvierung der Veranstaltung Statistisches Maschinelles Lernen oder entsprechende Kenntnisse.
Modul: Pidl - Statistisches Maschinelles Lernen
TUCaN-Nummer
20-00-1070
Titel
Praktikum in der Lehre - Statistisches Maschinelles Lernen
Kürzel
PidL StatMaschLernen
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-1070-pl Praktikum in der Lehre - Statistisches Maschinelles Lernen
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Marcus Rohrbach; Dr. Simone Schaub-Meyer
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidL Stat.Masch.Lern
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Unterstützung der Lehre wie z.B., Betreuung von Übungsgruppen, Sprechstunden, Aufgaben erstellen, o.ä.
Voraussetzungen
Erfolgreiche Absolvierung der Veranstaltung Statistisches Maschinelles Lernen oder entsprechende Kenntnisse.
Modul: 20-00-1070 Praktikum in der Lehre - Statistisches Maschinelles Lernen
Kurs: 20-00-1070-pl Praktikum in der Lehre - Statistisches Maschinelles Lernen
Lerninhalte
Unterstützung der Lehre wie z.B., Betreuung von Übungsgruppen, Sprechstunden, o.ä.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Vorbereitung auf eigenständige Lehrtätigkeit.
Empfohlene Voraussetzungen
Erfolgreiche Absolvierung der Veranstaltung Statistisches Maschinelles Lernen oder entsprechende Kenntnisse.
Modul: Pidl - Statistisches Maschinelles Lernen
TUCaN-Nummer
20-00-1070
Titel
Praktikum in der Lehre - Statistisches Maschinelles Lernen
Kürzel
PidL StatMaschLernen
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-1070-pl Praktikum in der Lehre - Statistisches Maschinelles Lernen
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Marcus Rohrbach; Dr. Simone Schaub-Meyer
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidL Stat.Masch.Lern
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Unterstützung der Lehre wie z.B., Betreuung von Übungsgruppen, Sprechstunden, Aufgaben erstellen, o.ä.
Voraussetzungen
Erfolgreiche Absolvierung der Veranstaltung Statistisches Maschinelles Lernen oder entsprechende Kenntnisse.
05cp PSS Pidl - System Security Sadeghi
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1100 Praktikum in der Lehre - System Security
Kurs: 20-00-1100-pl Praktikum in der Lehre - System Security
Lerninhalte
- Erstellen von Übungs- und Lehrmaterial zu System Security
- Betreuung von Studierenden
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Es sollen Fähigkeiten erlernt werden, geeignete Lernmaterialien für Schulungen in Informatikthemen selbst zu erstellen, ihren Einsatz kritisch zu begleiten und/oder dabei auch die Lernenden zu betreuen und anzuleiten.
Empfohlene Voraussetzungen
Empfohlen: Kenntnisse aus Embedded System Security Vorlesung oder vergleichbarer Vorlesung.
Modul: Pidl - System Security
TUCaN-Nummer
20-00-1100
Titel
Praktikum in der Lehre - System Security
Kürzel
PidL-SySe
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-1100-pl Praktikum in der Lehre - System Security
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Ahmad-Reza Sadeghi
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidL-SySe
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
- Unterstützung in Erstellen von Übungs- und Lehrmaterial
- Betreuung von Studierenden
Voraussetzungen
Empfohlen: Kenntnisse aus Embedded System Security Vorlesung oder vergleichbarer Vorlesung.
Zusätzliche Informationen
Email: info@trust.tu-darmstadt.de
Modul: 20-00-1100 Praktikum in der Lehre - System Security
Kurs: 20-00-1100-pl Praktikum in der Lehre - System Security
Lerninhalte
- Erstellen von Übungs- und Lehrmaterial zu System Security
- Betreuung von Studierenden
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Es sollen Fähigkeiten erlernt werden, geeignete Lernmaterialien für Schulungen in Informatikthemen selbst zu erstellen, ihren Einsatz kritisch zu begleiten und/oder dabei auch die Lernenden zu betreuen und anzuleiten.
Empfohlene Voraussetzungen
Empfohlen: Kenntnisse aus Embedded System Security Vorlesung oder vergleichbarer Vorlesung.
Modul: Pidl - System Security
TUCaN-Nummer
20-00-1100
Titel
Praktikum in der Lehre - System Security
Kürzel
PidL-SySe
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-1100-pl Praktikum in der Lehre - System Security
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Ahmad-Reza Sadeghi
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidL-SySe
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
- Unterstützung in Erstellen von Übungs- und Lehrmaterial
- Betreuung von Studierenden
Voraussetzungen
Empfohlen: Kenntnisse aus Embedded System Security Vorlesung oder vergleichbarer Vorlesung.
Zusätzliche Informationen
Email: info@trust.tu-darmstadt.de
05cp PTI Pidl - Technische Informatik Koch
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1111 Praktikum in der Lehre - Technische Informatik
Kurs: 20-00-1111-pl Praktikum in der Lehre - Technische Informatik
Lerninhalte
- Erstellen von Übungs- und Lehrmaterial zu Veranstaltungen der Technischen Informatik
- Betreuung von Studierenden zu Themen der Technischen Informatik, insbesondere unter Verwendung des neuen Lehrmaterials
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Absolvieren der Veranstaltung sind die Studierenden in der Lage, selbständig Lehrmaterialien zu Informatikthemen zu erstellen. Sie können das Material in Schulungen erfolgreich einsetzen und seine didaktische Wirksamkeit kritisch beurteilen. Sie können Studierende in direktem persönlichen Kontakt, aber auch über elektronische Kommunikationsmedien anleiten und betreuen.
Empfohlene Voraussetzungen
Empfohlen werden Kenntnisse aus Digitaltechnik, Rechnerorganisation, Architekturen und Entwurf von Rechnersystemen etc. (oder vergleichbaren Veranstaltungen)
Modul: Pidl - Technische Informatik
TUCaN-Nummer
20-00-1111
Titel
Praktikum in der Lehre - Technische Informatik
Kürzel
PidLTechInf
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Computational Engineering
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-1111-pl Praktikum in der Lehre - Technische Informatik
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Andreas Koch
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidLTechInf
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
- Erstellen von Übungs- und Lehrmaterial zu Veranstaltungen der Technischen Informatik
- Betreuung von Studierenden zu Themen der Technischen Informatik, insbesondere unter Verwendung des neuen Lehrmaterials
Voraussetzungen
Empfohlen werden Kenntnisse aus Digitaltechnik, Rechnerorganisation, Architekturen und Entwurf von Rechnersystemen etc. (oder vergleichbaren Veranstaltungen)
Modul: 20-00-1111 Praktikum in der Lehre - Technische Informatik
Kurs: 20-00-1111-pl Praktikum in der Lehre - Technische Informatik
Lerninhalte
- Erstellen von Übungs- und Lehrmaterial zu Veranstaltungen der Technischen Informatik
- Betreuung von Studierenden zu Themen der Technischen Informatik, insbesondere unter Verwendung des neuen Lehrmaterials
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Absolvieren der Veranstaltung sind die Studierenden in der Lage, selbständig Lehrmaterialien zu Informatikthemen zu erstellen. Sie können das Material in Schulungen erfolgreich einsetzen und seine didaktische Wirksamkeit kritisch beurteilen. Sie können Studierende in direktem persönlichen Kontakt, aber auch über elektronische Kommunikationsmedien anleiten und betreuen.
Empfohlene Voraussetzungen
Empfohlen werden Kenntnisse aus Digitaltechnik, Rechnerorganisation, Architekturen und Entwurf von Rechnersystemen etc. (oder vergleichbaren Veranstaltungen)
Modul: Pidl - Technische Informatik
TUCaN-Nummer
20-00-1111
Titel
Praktikum in der Lehre - Technische Informatik
Kürzel
PidLTechInf
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Computational Engineering
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-1111-pl Praktikum in der Lehre - Technische Informatik
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Andreas Koch
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidLTechInf
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
- Erstellen von Übungs- und Lehrmaterial zu Veranstaltungen der Technischen Informatik
- Betreuung von Studierenden zu Themen der Technischen Informatik, insbesondere unter Verwendung des neuen Lehrmaterials
Voraussetzungen
Empfohlen werden Kenntnisse aus Digitaltechnik, Rechnerorganisation, Architekturen und Entwurf von Rechnersystemen etc. (oder vergleichbaren Veranstaltungen)
05cp PK1 Pidl - Kommunikationsnetze 1 Steinmetz
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1133 Praktikum in der Lehre - Kommunikationsnetze I
Kurs: 20-00-1133-pl Praktikum in der Lehre - Kommunikationsnetze I
Lerninhalte
Mitarbeit in der Ausrichtung der Lehrveranstaltung Kommunikationsnetze I (Übungskonzeption, Korrektur, Begleitung des Lernenden)
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach dem Modul können Studierende:
- Übungsaufgaben des Moduls konzipieren und korrigieren
- die Inhalte der Vorlesung anderen Studierenden vermitteln
Empfohlene Voraussetzungen
Empfohlen: Kommunikationsnetze I
Modul: Pidl - Kommunikationsnetze 1
TUCaN-Nummer
20-00-1133
Titel
Praktikum in der Lehre - Kommunikationsnetze I
Kürzel
PidL KN1
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-1133-pl Praktikum in der Lehre - Kommunikationsnetze I
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Ralf Steinmetz
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidL KN1
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Mitarbeit in der Ausrichtung der Lehrveranstaltung Kommunikationsnetze I (Übungskonzeption, Korrektur, Begleitung des Lernenden)
Voraussetzungen
Empfohlen: Kommunikationsnetze I
Modul: 20-00-1133 Praktikum in der Lehre - Kommunikationsnetze I
Kurs: 20-00-1133-pl Praktikum in der Lehre - Kommunikationsnetze I
Lerninhalte
Mitarbeit in der Ausrichtung der Lehrveranstaltung Kommunikationsnetze I (Übungskonzeption, Korrektur, Begleitung des Lernenden)
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach dem Modul können Studierende:
- Übungsaufgaben des Moduls konzipieren und korrigieren
- die Inhalte der Vorlesung anderen Studierenden vermitteln
Empfohlene Voraussetzungen
Empfohlen: Kommunikationsnetze I
Modul: Pidl - Kommunikationsnetze 1
TUCaN-Nummer
20-00-1133
Titel
Praktikum in der Lehre - Kommunikationsnetze I
Kürzel
PidL KN1
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-1133-pl Praktikum in der Lehre - Kommunikationsnetze I
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Ralf Steinmetz
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidL KN1
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Mitarbeit in der Ausrichtung der Lehrveranstaltung Kommunikationsnetze I (Übungskonzeption, Korrektur, Begleitung des Lernenden)
Voraussetzungen
Empfohlen: Kommunikationsnetze I
05cp PK2 Pidl - Kommunikationsnetze 2 Steinmetz
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1134 Praktikum in der Lehre - Kommunikationsnetze II
Kurs: 20-00-1134-pl Praktikum in der Lehre - Kommunikationsnetze II
Lerninhalte
Mitarbeit in der Ausrichtung der Lehrveranstaltung Kommunikationsnetze II (Übungskonzeption, Korrektur, Begleitung des Lernenden)
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach dem Modul können Studierende:
- Übungsaufgaben des Moduls konzipieren und korrigieren
- die Inhalte der Vorlesung anderen Studierenden vermitteln
Empfohlene Voraussetzungen
Empfohlen: Kommunikationsnetze II
Modul: Pidl - Kommunikationsnetze 2
TUCaN-Nummer
20-00-1134
Titel
Praktikum in der Lehre - Kommunikationsnetze II
Kürzel
PidL KN2
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-1134-pl Praktikum in der Lehre - Kommunikationsnetze II
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Ralf Steinmetz
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidL KN2
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Mitarbeit in der Ausrichtung der Lehrveranstaltung Kommunikationsnetze II (Übungskonzeption, Korrektur, Begleitung des Lernenden)
Voraussetzungen
Empfohlen: Kommunikationsnetze II
Modul: 20-00-1134 Praktikum in der Lehre - Kommunikationsnetze II
Kurs: 20-00-1134-pl Praktikum in der Lehre - Kommunikationsnetze II
Lerninhalte
Mitarbeit in der Ausrichtung der Lehrveranstaltung Kommunikationsnetze II (Übungskonzeption, Korrektur, Begleitung des Lernenden)
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach dem Modul können Studierende:
- Übungsaufgaben des Moduls konzipieren und korrigieren
- die Inhalte der Vorlesung anderen Studierenden vermitteln
Empfohlene Voraussetzungen
Empfohlen: Kommunikationsnetze II
Modul: Pidl - Kommunikationsnetze 2
TUCaN-Nummer
20-00-1134
Titel
Praktikum in der Lehre - Kommunikationsnetze II
Kürzel
PidL KN2
Lehrveranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-1134-pl Praktikum in der Lehre - Kommunikationsnetze II
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Ralf Steinmetz
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidL KN2
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Mitarbeit in der Ausrichtung der Lehrveranstaltung Kommunikationsnetze II (Übungskonzeption, Korrektur, Begleitung des Lernenden)
Voraussetzungen
Empfohlen: Kommunikationsnetze II
??cp PLRL Praktikum in der Lehre: Reinforcement Learning Chalvatzaki
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1169 Praktikum in der Lehre: Reinforcement Learning
Kurs: 20-00-1169-pl Praktikum in der Lehre: Reinforcement Learning
Modul: Praktikum in der Lehre: Reinforcement Learning
Kurs: 20-00-1169-pl Praktikum in der Lehre: Reinforcement Learning
Lehrende
Prof. Ph.D. Georgia Chalvatzaki
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidL RL
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Unterstützung der Lehre wie z.B., Betreuung von Übungsgruppen, Sprechstunden, o.ä.
Voraussetzungen
Erfolgreiche Absolvierung der Veranstaltung Reinforcement Learning und Statistisches Maschinelles Lernen oder entsprechende Kenntnisse.
Modul: 20-00-1169 Praktikum in der Lehre: Reinforcement Learning
Kurs: 20-00-1169-pl Praktikum in der Lehre: Reinforcement Learning
Modul: Praktikum in der Lehre: Reinforcement Learning
Kurs: 20-00-1169-pl Praktikum in der Lehre: Reinforcement Learning
Lehrende
Prof. Ph.D. Georgia Chalvatzaki
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidL RL
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Unterstützung der Lehre wie z.B., Betreuung von Übungsgruppen, Sprechstunden, o.ä.
Voraussetzungen
Erfolgreiche Absolvierung der Veranstaltung Reinforcement Learning und Statistisches Maschinelles Lernen oder entsprechende Kenntnisse.
??cp PLIR Praktikum in der Lehre: Intelligent Robotermanipulation Chalvatzaki
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1171 Praktikum in der Lehre: Intelligent Robotermanipulation
Kurs: 20-00-1171-pl Praktikum in der Lehre: Intelligent Robotermanipulation
Modul: Praktikum in der Lehre: Intelligent Robotermanipulation
Kurs: 20-00-1171-pl Praktikum in der Lehre: Intelligent Robotermanipulation
Lehrende
Prof. Ph.D. Georgia Chalvatzaki
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidL iRobMan
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Die Studierenden haben die Möglichkeit, Erfahrungen mit der Strukturierung von Roboteraufgaben in Simulationen und realen Roboterplattformen zu sammeln und bei der Vorbereitung von Aufgaben für das Praktikum und den Kurs über intelligente Robotermanipulation zu helfen.
Voraussetzungen
Es ist erwünscht, dass die Studierenden über Kenntnisse in ROS und Python oder C++ verfügen.
Modul: 20-00-1171 Praktikum in der Lehre: Intelligent Robotermanipulation
Kurs: 20-00-1171-pl Praktikum in der Lehre: Intelligent Robotermanipulation
Modul: Praktikum in der Lehre: Intelligent Robotermanipulation
Kurs: 20-00-1171-pl Praktikum in der Lehre: Intelligent Robotermanipulation
Lehrende
Prof. Ph.D. Georgia Chalvatzaki
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidL iRobMan
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Die Studierenden haben die Möglichkeit, Erfahrungen mit der Strukturierung von Roboteraufgaben in Simulationen und realen Roboterplattformen zu sammeln und bei der Vorbereitung von Aufgaben für das Praktikum und den Kurs über intelligente Robotermanipulation zu helfen.
Voraussetzungen
Es ist erwünscht, dass die Studierenden über Kenntnisse in ROS und Python oder C++ verfügen.
??cp PLIFS Praktikum in der Lehre – Informatik, Frieden, Sicherheit Reuter
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1175 Praktikum in der Lehre – Informatik, Frieden, Sicherheit
Kurs: 20-00-1175-pl Praktikum in der Lehre – Informatik, Frieden, Sicherheit
Modul: Praktikum in der Lehre – Informatik, Frieden, Sicherheit
Kurs: 20-00-1175-pl Praktikum in der Lehre – Informatik, Frieden, Sicherheit
Lehrende
Prof. Dr. Dr. Christian Reuter
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidL-PEASEC
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Das Praktikum in der Lehre beinhaltet die didaktische Unterstützung und Weiterentwicklung von Lehrveranstaltungen des gesamten Lehrstuhls Wissenschaft und Technik für Frieden und Sicherheit (PEASEC) in der Schnittmenge der Informatik sowie der Friedens- und Sicherheitsforschung. Das beinhaltet u.a. die Veranstaltungen „Informationstechnologie für Frieden und Sicherheit“, „Sicherheitskritische Mensch-Computer-Interaktion“, „Sichere Kritische Infrastrukturen“ oder „Informatik und Gesellschaft“.
Innerhalb der Veranstaltung geht es je nach Lehrveranstaltung und derzeitigem Bedarf um die Überarbeitung von Lehrmaterialien, Vorlesungsfolien oder eines Lehrbuchs, die Konzeption von Übungsblättern und Ausarbeitung neuer Übungsaufgaben, das Abhalten virtueller und in Präsenz stattfindender Übungsstunden sowie die Betreuung von praktischen Übungen, die Korrektur eingereichter Übungsaufgaben, die Konfiguration und Betreuung von Kursmanagementsystemen und Lernplattformen (derzeit insb. Moodle).
Voraussetzungen
Empfohlen:
(sehr) erfolgreiche Teilnahme an der jeweiligen Lehrveranstaltung
Modul: 20-00-1175 Praktikum in der Lehre – Informatik, Frieden, Sicherheit
Kurs: 20-00-1175-pl Praktikum in der Lehre – Informatik, Frieden, Sicherheit
Modul: Praktikum in der Lehre – Informatik, Frieden, Sicherheit
Kurs: 20-00-1175-pl Praktikum in der Lehre – Informatik, Frieden, Sicherheit
Lehrende
Prof. Dr. Dr. Christian Reuter
Veranstaltungsart
Praktikum in der Lehre
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PidL-PEASEC
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Das Praktikum in der Lehre beinhaltet die didaktische Unterstützung und Weiterentwicklung von Lehrveranstaltungen des gesamten Lehrstuhls Wissenschaft und Technik für Frieden und Sicherheit (PEASEC) in der Schnittmenge der Informatik sowie der Friedens- und Sicherheitsforschung. Das beinhaltet u.a. die Veranstaltungen „Informationstechnologie für Frieden und Sicherheit“, „Sicherheitskritische Mensch-Computer-Interaktion“, „Sichere Kritische Infrastrukturen“ oder „Informatik und Gesellschaft“.
Innerhalb der Veranstaltung geht es je nach Lehrveranstaltung und derzeitigem Bedarf um die Überarbeitung von Lehrmaterialien, Vorlesungsfolien oder eines Lehrbuchs, die Konzeption von Übungsblättern und Ausarbeitung neuer Übungsaufgaben, das Abhalten virtueller und in Präsenz stattfindender Übungsstunden sowie die Betreuung von praktischen Übungen, die Korrektur eingereichter Übungsaufgaben, die Konfiguration und Betreuung von Kursmanagementsystemen und Lernplattformen (derzeit insb. Moodle).
Voraussetzungen
Empfohlen:
(sehr) erfolgreiche Teilnahme an der jeweiligen Lehrveranstaltung
B. Seminare
03cp ST Seminar Telekooperation Mühlhäuser
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0130 Seminar Telekooperation
Kurs: 20-00-0130-se Seminar Telekooperation
Lerninhalte
Das Seminar Telekooperation setzt sich aus der strukturierten Arbeit an wissenschaftlichen Veröffentlichungen auseinander.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach dem Besuch des Seminars Telekooperation
- sind Studierende mit dem Forschungsgebiet ihres Seminarthemas vertraut
- können sich Studierende kritische mit wissenschaftlicher Literatur auseinandersetzen
- eine solchen Auseinandersetzung und zugehöriger Schlussfolgerung in schriftlicher und mündlicher Form dokumentieren und vortragen
Empfohlene Voraussetzungen
Allgemeine Informatik-Kenntnisse aus dem Grundstudium .
Literatur
W. Strunk, E. B. White. The Elements of Style, Pearson, ISBN 0-321-24861-9
Modul: Seminar Telekooperation
TUCaN-Nummer
20-00-0130
Titel
Seminar Telekooperation
Kürzel
Seminar TK
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0130-se Seminar Telekooperation
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Eberhard Max Mühlhäuser
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Seminar TK
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Das Seminar Telekooperation setzt sich aus der strukturierten Arbeit an wissenschaftlichen Veröffentlichungen auseinander.
Das Seminar kann in diesem Semester nur mit
voriger
Absprache mit einem TK-Mitarbeiter belegt werden.
Literatur
W. Strunk, E. B. White. The Elements of Style, Pearson, ISBN 0-321-24861-9
Voraussetzungen
Allgemeine Informatik-Kenntnisse aus dem Grundstudium .
Modul: 20-00-0130 Seminar Telekooperation
Kurs: 20-00-0130-se Seminar Telekooperation
Lerninhalte
Das Seminar Telekooperation setzt sich aus der strukturierten Arbeit an wissenschaftlichen Veröffentlichungen auseinander.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach dem Besuch des Seminars Telekooperation
- sind Studierende mit dem Forschungsgebiet ihres Seminarthemas vertraut
- können sich Studierende kritische mit wissenschaftlicher Literatur auseinandersetzen
- eine solchen Auseinandersetzung und zugehöriger Schlussfolgerung in schriftlicher und mündlicher Form dokumentieren und vortragen
Empfohlene Voraussetzungen
Allgemeine Informatik-Kenntnisse aus dem Grundstudium .
Literatur
W. Strunk, E. B. White. The Elements of Style, Pearson, ISBN 0-321-24861-9
Modul: Seminar Telekooperation
TUCaN-Nummer
20-00-0130
Titel
Seminar Telekooperation
Kürzel
Seminar TK
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0130-se Seminar Telekooperation
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Eberhard Max Mühlhäuser
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Seminar TK
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Das Seminar Telekooperation setzt sich aus der strukturierten Arbeit an wissenschaftlichen Veröffentlichungen auseinander.
Das Seminar kann in diesem Semester nur mit
voriger
Absprache mit einem TK-Mitarbeiter belegt werden.
Literatur
W. Strunk, E. B. White. The Elements of Style, Pearson, ISBN 0-321-24861-9
Voraussetzungen
Allgemeine Informatik-Kenntnisse aus dem Grundstudium .
03cp DIP Design und Implementierung moderner Programmiersprachen Mezini
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0182 Design und Implementierung moderner Programmiersprachen
Kurs: 20-00-0182-se Design und Implementierung moderner Programmiersprachen
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Fähigkeit zur selbständigen Erarbeitung wissenschaftlicher Fragestellungen im Bereich "Design und Implementierung moderner Programmiersprachen"; Erwerb von Kenntnissen über ausgewählte aktuelle Themen; Aneignung von Präsentationstechniken
Empfohlene Voraussetzungen
Vordiplom oder gleichwertige Qualifikation (d.h. fachlicher Kenntnisstand nach den ersten vier Semestern des Bachelor-Studiengangs Informatik). Das Seminar kann auch zur Einarbeitung z.B. für Studien-, Semester-, Bachelor-, Master- oder Diplomarbeiten dienen.
Modul: Design und Implementierung moderner Programmiersprachen
TUCaN-Nummer
20-00-0182
Titel
Design und Implementierung moderner Programmiersprachen
Kürzel
Design von Programmi
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0182-se Design und Implementierung moderner Programmiersprachen
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Ermira Mezini
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Design/Impl Progspra
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
DAIMPL bietet einzelne Themen zu Programmiersystemen und -grundlagen an. Eine aktuelle Liste der Themenbeschreibungen finden Sie auf der Website:
https://stg-tud.github.io/DAIMPL-web/articles/Design%20and%20Implementation%20of%20Modern%20Programming%20Languages.html
Modul: 20-00-0182 Design und Implementierung moderner Programmiersprachen
Kurs: 20-00-0182-se Design und Implementierung moderner Programmiersprachen
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Fähigkeit zur selbständigen Erarbeitung wissenschaftlicher Fragestellungen im Bereich "Design und Implementierung moderner Programmiersprachen"; Erwerb von Kenntnissen über ausgewählte aktuelle Themen; Aneignung von Präsentationstechniken
Empfohlene Voraussetzungen
Vordiplom oder gleichwertige Qualifikation (d.h. fachlicher Kenntnisstand nach den ersten vier Semestern des Bachelor-Studiengangs Informatik). Das Seminar kann auch zur Einarbeitung z.B. für Studien-, Semester-, Bachelor-, Master- oder Diplomarbeiten dienen.
Modul: Design und Implementierung moderner Programmiersprachen
TUCaN-Nummer
20-00-0182
Titel
Design und Implementierung moderner Programmiersprachen
Kürzel
Design von Programmi
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0182-se Design und Implementierung moderner Programmiersprachen
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Ermira Mezini
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Design/Impl Progspra
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
DAIMPL bietet einzelne Themen zu Programmiersystemen und -grundlagen an. Eine aktuelle Liste der Themenbeschreibungen finden Sie auf der Website:
https://stg-tud.github.io/DAIMPL-web/articles/Design%20and%20Implementation%20of%20Modern%20Programming%20Languages.html
03cp 3DAV 3D Animation & Visualisierung Knuth; Kohlhammer
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0216 3D Animation & Visualisierung
Kurs: 20-00-0216-se 3D Animation & Visualisierung
Lerninhalte
Im Mittelpunkt dieses Seminars stehen aktuelle Arbeiten aus den Themenbereichen physikalisch basierte Simulation, Animation, Echtzeitrendering und Visualisierung.
- eigenständiges Einarbeiten in ein Thema anhand von bereitgestellten wissenschaftlichen Arbeiten (i.d.R. englischsprachig)
- Interpretation und Einordnen der Ergebnisse der Literaturarbeit
- Erstellen einer textuellen Zusammenfassung und eines Vortrags über die Thematik
- Präsentation vor einem Publikum mit heterogenem Vorwissen + Fachdiskussion
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Die Studenten erhalten in diesem Seminar Fach- und Methodenkompetenz durch die Erarbeitung eines wissenschaftlichen Themas anhand vorgegebener und selbst recherchierter Fachliteratur. Sie können die wesentlichen Aspekte der untersuchten Arbeiten erkennen und diese kompakt aufbereiten, sowohl in textueller als auch in Vortragsform für ein Publikum mit heterogenem Vorwissensstand. Nach dem Vortrag können die Vortragenden aktiv eine Fachdiskussion zu dem von ihnen präsentierten Thema bestreiten.
Empfohlene Voraussetzungen
GDV I, (GDV II)
Literatur
Ausgewählte Artikel von ACM SIGGRAPH, EUROGRPAHICS, IEEE und ähnlichen Konferenzen. Alle Artikel sind in englischer Sprache.
Modul: 3D Animation & Visualisierung
TUCaN-Nummer
20-00-0216
Titel
3D Animation & Visualisierung
Kürzel
3D Animation & Visua
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0216-se 3D Animation & Visualisierung
Lehrende
Dipl.-Inform. Martin Knuth; Prof. Dr.-Ing. Jörn Kohlhammer
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
3D Animation & Visua
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Im Mittelpunkt dieses Seminars stehen aktuelle Arbeiten aus den Themenbereichen physikalisch basierte Simulation, Animation, Echtzeitrendering und Visualisierung.
- eigenständiges Einarbeiten in ein Thema anhand von bereitgestellten wissenschaftlichen Arbeiten (i.d.R. englischsprachig)
- Interpretation und Einordnen der Ergebnisse der Literaturarbeit
- Erstellen einer textuellen Zusammenfassung und eines Vortrags über die Thematik
- Präsentation vor einem Publikum mit heterogenem Vorwissen + Fachdiskussion
Literatur
Ausgewählte Artikel von ACM SIGGRAPH, EUROGRPAHICS, IEEE und ähnlichen Konferenzen. Alle Artikel sind in englischer Sprache.
Voraussetzungen
GDV I, (GDV II)
Online-Angebote
Unter „Material" wird der Link und Infos zum Kickoff –Meeting sowie zur Lehrveranstaltung veröffentlicht.
Modul: 20-00-0216 3D Animation & Visualisierung
Kurs: 20-00-0216-se 3D Animation & Visualisierung
Lerninhalte
Im Mittelpunkt dieses Seminars stehen aktuelle Arbeiten aus den Themenbereichen physikalisch basierte Simulation, Animation, Echtzeitrendering und Visualisierung.
- eigenständiges Einarbeiten in ein Thema anhand von bereitgestellten wissenschaftlichen Arbeiten (i.d.R. englischsprachig)
- Interpretation und Einordnen der Ergebnisse der Literaturarbeit
- Erstellen einer textuellen Zusammenfassung und eines Vortrags über die Thematik
- Präsentation vor einem Publikum mit heterogenem Vorwissen + Fachdiskussion
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Die Studenten erhalten in diesem Seminar Fach- und Methodenkompetenz durch die Erarbeitung eines wissenschaftlichen Themas anhand vorgegebener und selbst recherchierter Fachliteratur. Sie können die wesentlichen Aspekte der untersuchten Arbeiten erkennen und diese kompakt aufbereiten, sowohl in textueller als auch in Vortragsform für ein Publikum mit heterogenem Vorwissensstand. Nach dem Vortrag können die Vortragenden aktiv eine Fachdiskussion zu dem von ihnen präsentierten Thema bestreiten.
Empfohlene Voraussetzungen
GDV I, (GDV II)
Literatur
Ausgewählte Artikel von ACM SIGGRAPH, EUROGRPAHICS, IEEE und ähnlichen Konferenzen. Alle Artikel sind in englischer Sprache.
Modul: 3D Animation & Visualisierung
TUCaN-Nummer
20-00-0216
Titel
3D Animation & Visualisierung
Kürzel
3D Animation & Visua
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0216-se 3D Animation & Visualisierung
Lehrende
Dipl.-Inform. Martin Knuth; Prof. Dr.-Ing. Jörn Kohlhammer
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
3D Animation & Visua
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Im Mittelpunkt dieses Seminars stehen aktuelle Arbeiten aus den Themenbereichen physikalisch basierte Simulation, Animation, Echtzeitrendering und Visualisierung.
- eigenständiges Einarbeiten in ein Thema anhand von bereitgestellten wissenschaftlichen Arbeiten (i.d.R. englischsprachig)
- Interpretation und Einordnen der Ergebnisse der Literaturarbeit
- Erstellen einer textuellen Zusammenfassung und eines Vortrags über die Thematik
- Präsentation vor einem Publikum mit heterogenem Vorwissen + Fachdiskussion
Literatur
Ausgewählte Artikel von ACM SIGGRAPH, EUROGRPAHICS, IEEE und ähnlichen Konferenzen. Alle Artikel sind in englischer Sprache.
Voraussetzungen
GDV I, (GDV II)
Online-Angebote
Unter „Material" wird der Link und Infos zum Kickoff –Meeting sowie zur Lehrveranstaltung veröffentlicht.
??cp VAIVD Visual Analytics: Interaktive Visualisierung sehr großer Datenmengen Kohlhammer; May
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0268 Visual Analytics: Interaktive Visualisierung sehr großer Datenmengen
Kurs: 20-00-0268-se Visual Analytics: Interaktive Visualisierung sehr großer Datenmengen
Termine zwischen 2025-04-24 und 2025-07-10
* 1x 2025-04-24 Do 13:30 - 15:10 (S3|05 Raum 074)
* 2x Do 10:00 - 18:00 (S3|05 Raum 074)
Modul: Visual Analytics: Interaktive Visualisierung sehr großer Datenmengen
Kurs: 20-00-0268-se Visual Analytics: Interaktive Visualisierung sehr großer Datenmengen
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Jörn Kohlhammer; Dr.-Ing. Thorsten May
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Visual Analytics
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Dieses Seminar richtet sich an Informatiker, die sich für den Bereich der Informationsvisualisierung interessieren, insbesondere den Teilbereich, der sich mit der Visualisierung extrem großer Datenmengen beschäftigt. Die Studenten werden in diesem Seminar eigene Themen im Bereich Visual Analytics erarbeiten, wissenschaftlich aufarbeiten und präsentieren. Zudem wird im Seminar von jedem Teilnehmer ein Aufsatz zum selben Thema ausgearbeitet werden.
Voraussetzungen
Interesse sich mit einer graphisch-analytischen Fragestellung bzw. Anwendung aus der aktuellen Fachliteratur zu befassen. Vorkenntnisse in Graphischer Datenverarbeitung, Informationssysteme oder Informationsvisualisierung
Modul: 20-00-0268 Visual Analytics: Interaktive Visualisierung sehr großer Datenmengen
Kurs: 20-00-0268-se Visual Analytics: Interaktive Visualisierung sehr großer Datenmengen
Termine zwischen 2025-04-24 und 2025-07-10
* 1x 2025-04-24 Do 13:30 - 15:10 (S3|05 Raum 074)
* 2x Do 10:00 - 18:00 (S3|05 Raum 074)
Modul: Visual Analytics: Interaktive Visualisierung sehr großer Datenmengen
Kurs: 20-00-0268-se Visual Analytics: Interaktive Visualisierung sehr großer Datenmengen
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Jörn Kohlhammer; Dr.-Ing. Thorsten May
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Visual Analytics
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Dieses Seminar richtet sich an Informatiker, die sich für den Bereich der Informationsvisualisierung interessieren, insbesondere den Teilbereich, der sich mit der Visualisierung extrem großer Datenmengen beschäftigt. Die Studenten werden in diesem Seminar eigene Themen im Bereich Visual Analytics erarbeiten, wissenschaftlich aufarbeiten und präsentieren. Zudem wird im Seminar von jedem Teilnehmer ein Aufsatz zum selben Thema ausgearbeitet werden.
Voraussetzungen
Interesse sich mit einer graphisch-analytischen Fragestellung bzw. Anwendung aus der aktuellen Fachliteratur zu befassen. Vorkenntnisse in Graphischer Datenverarbeitung, Informationssysteme oder Informationsvisualisierung
04cp SGS Serious Games Seminar Göbel
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0328 Serious Games Seminar
Kurs: 20-00-0328-se Serious Games Seminar
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-07-23
* 14x Mi 09:50 - 11:30 (S320/5)
Lerninhalte
In dem Seminar wird der aktuelle Stand der Forschung bezüglich des Einsatzes von Serious Games (beispielsweise für Bildung, Gesundheit und Sport) analysiert und diskutiert.
Die Themen haben jeweils Bezug zur aktuell laufenden Forschung des Fachgebiets, teilweise in Kooperation mit Partnern aus der Games Industrie und/oder Serious Games Anwendern.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreicher Teilnahme an dem Seminar können sich die Studierenden eigenständig in ein Thema aus dem Bereich „Serious Games“ einarbeiten. Sie sind mit Techniken der Literaturrecherche im Bereich von wissenschaftlichen Veröffentlichungen und von Industriequellen vertraut. Die dort genannten Techniken bzw. Ergebnisse können von ihnen zusammengefasst, bewertet und untereinander verglichen werden. Außerdem können sie die von ihnen erzielten Ergebnisse einem Publikum unter Anwendung von verschiedenen Präsentationstechniken vorstellen sowie eine dazugehörige Fachdiskussion aktiv bestreiten.
Modul: Serious Games Seminar
TUCaN-Nummer
20-00-0328
Titel
Serious Games Seminar
Kürzel
Serious Games Sem.
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-0328-se Serious Games Seminar
Lehrende
PD Dr.-Ing. Stefan Peter Göbel
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Serious Games Sem.
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
In dem Seminar wird der aktuelle Stand der Forschung bezüglich des Einsatzes von (Game) Technologie, Methoden und Konzepten als Grundlage für die Entwicklung von Serious Games (beispielsweise für Bildung, Gesundheit und Sport) analysiert und diskutiert.
Zu Beginn des Semesters werden die möglichen Themen kurz vorgestellt und die Studenten können dann ein Thema (zur Einzelbearbeitung) auswählen. Im Laufe des Semesters wird ein Review organisiert, in dem die Teilnehmer einander Feedback zum aktuellen Stand der Ausarbeitung geben. Begleitend finden regelmäßige Treffen mit dem jeweiligen Betreuer statt. Am Ende des Semesters werden die Ergebnisse dann zu einem Blocktermin der gesamten Seminargruppe präsentiert (~ 10 Minuten Vortrag + 5 Minuten Fragen); zusätzlich werden die Ergebnisse in einer Ausarbeitung (ca. 20 Seiten) zusammengefasst.
Die Themen haben jeweils Bezug zur aktuell laufenden Forschung des Fachgebiets, teilweise in Kooperation mit Partnern aus der Games Industrie und/oder Serious Games Anwendern, und stammen aus den Bereichen:
Digital Storytelling, Adventure Games und Story-basierte Edutainment Anwendungen
Authoring und Erstellung von (Multiplayer) Serious Games
Game Mastering und Collaborative Gaming
Social Serious Games
User Generated Content
Exergames, Games for Health und Sensoren
Mobile Gaming, Location-based Gaming und Urban Health Games
Evaluation und Messung von Effekten
Literatur
Wird pro Thema individuell vorgegeben.
Voraussetzungen
-
Erwartete Teilnehmerzahl
Max. 30
Online-Angebote
Moodle-Kurs: https://moodle.informatik.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=1405
Modul: 20-00-0328 Serious Games Seminar
Kurs: 20-00-0328-se Serious Games Seminar
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-07-23
* 14x Mi 09:50 - 11:30 (S320/5)
Lerninhalte
In dem Seminar wird der aktuelle Stand der Forschung bezüglich des Einsatzes von Serious Games (beispielsweise für Bildung, Gesundheit und Sport) analysiert und diskutiert.
Die Themen haben jeweils Bezug zur aktuell laufenden Forschung des Fachgebiets, teilweise in Kooperation mit Partnern aus der Games Industrie und/oder Serious Games Anwendern.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreicher Teilnahme an dem Seminar können sich die Studierenden eigenständig in ein Thema aus dem Bereich „Serious Games“ einarbeiten. Sie sind mit Techniken der Literaturrecherche im Bereich von wissenschaftlichen Veröffentlichungen und von Industriequellen vertraut. Die dort genannten Techniken bzw. Ergebnisse können von ihnen zusammengefasst, bewertet und untereinander verglichen werden. Außerdem können sie die von ihnen erzielten Ergebnisse einem Publikum unter Anwendung von verschiedenen Präsentationstechniken vorstellen sowie eine dazugehörige Fachdiskussion aktiv bestreiten.
Modul: Serious Games Seminar
TUCaN-Nummer
20-00-0328
Titel
Serious Games Seminar
Kürzel
Serious Games Sem.
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-0328-se Serious Games Seminar
Lehrende
PD Dr.-Ing. Stefan Peter Göbel
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Serious Games Sem.
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
In dem Seminar wird der aktuelle Stand der Forschung bezüglich des Einsatzes von (Game) Technologie, Methoden und Konzepten als Grundlage für die Entwicklung von Serious Games (beispielsweise für Bildung, Gesundheit und Sport) analysiert und diskutiert.
Zu Beginn des Semesters werden die möglichen Themen kurz vorgestellt und die Studenten können dann ein Thema (zur Einzelbearbeitung) auswählen. Im Laufe des Semesters wird ein Review organisiert, in dem die Teilnehmer einander Feedback zum aktuellen Stand der Ausarbeitung geben. Begleitend finden regelmäßige Treffen mit dem jeweiligen Betreuer statt. Am Ende des Semesters werden die Ergebnisse dann zu einem Blocktermin der gesamten Seminargruppe präsentiert (~ 10 Minuten Vortrag + 5 Minuten Fragen); zusätzlich werden die Ergebnisse in einer Ausarbeitung (ca. 20 Seiten) zusammengefasst.
Die Themen haben jeweils Bezug zur aktuell laufenden Forschung des Fachgebiets, teilweise in Kooperation mit Partnern aus der Games Industrie und/oder Serious Games Anwendern, und stammen aus den Bereichen:
Digital Storytelling, Adventure Games und Story-basierte Edutainment Anwendungen
Authoring und Erstellung von (Multiplayer) Serious Games
Game Mastering und Collaborative Gaming
Social Serious Games
User Generated Content
Exergames, Games for Health und Sensoren
Mobile Gaming, Location-based Gaming und Urban Health Games
Evaluation und Messung von Effekten
Literatur
Wird pro Thema individuell vorgegeben.
Voraussetzungen
-
Erwartete Teilnehmerzahl
Max. 30
Online-Angebote
Moodle-Kurs: https://moodle.informatik.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=1405
03cp SPDEMB Skalenraum- und PDE-Methoden in der Bildanalyse und -verarbeitung Kuijper
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0469 Skalenraum- und PDE-Methoden in der Bildanalyse und -verarbeitung
Kurs: 20-00-0469-se Skalenraum- und PDE-Methoden in der Bildanalyse und -verarbeitung
Termine zwischen 2025-04-28 und 2025-07-21
* 12x Mo 13:30 - 15:10 (S103/015)
Lerninhalte
Bildanalyse und -verarbeitung beschäftigen sich mit der Untersuchung von Bildern und der Anwendung bestimmer Aufgaben auf Bilder, wie Verbesserung, Rauschunterdrückung, Schärfung und Segmentierung. In diesem Kurs werden häufig verwendete mathematische Methoden vorgestellt und diskutiert. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der axiomatischen Modellwahl, deren mathematischen Eigenschaften und dem praktischen Nutzen.
Stichwörter:
- Filterung (Kantenerkennung, Verbesserung, Wiener, Fourier, ...)
- Bilder & Beobachtungen: Skalenraum, Regularisierung, Distributionen
- Objekte: Differenzstruktur, Invarianten, Feature-Erkennung
- Tiefenstruktur: Katastrophen und Multi-Skalen-Hierarchie
- Variationsmethoden und Partielle Differentialmethoden: Perona-Malik, anisotrope Diffusion, Total Variation, Mumford-Shah, Chan-Vese, geometrische partielle Differentialgleichungen, Level-Sets.
- Kurvenevolution: Normalenbewegung, mittlere Krümmungsbewegung, euklidische Verkürzungsbewegung.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung beschreiben Studierende die Grundkonzepte sowie grundlegenden mathematische Modelle und Methoden der Bildanalyse und -verarbeitung. Sie erklären wichtige Verfahren zu Skalenraum- sowie zu PDE-Ansätzen und können damit repräsentative Fachbeiträge beschreiben, beurteilen, und transferieren.
Empfohlene Voraussetzungen
Da Bildanalyse und -verarbeitung eine Mischung aus verschiedenen Disziplinen, wie Physik, Mathematik, Vision, Informatik und Engineering, ist, ist dieser Kurs gezielt auf ein breites Publikum zugeschnitten. Daher werden nur Grundkenntnisse in Analysis angenommen. Weitere notwendige mathematische Werkzeuge werden in den Sitzungen skizziert.
Literatur
Main:
- B. M. ter Haar Romeny, Front-End Vision and Multi-scale Image Analysis, Dordrecht, Kluwer Academic Publishers, 2003.
Recommended:
- T. Lindeberg: Scale-Space Theory in Computer Vision, Dordrecht, Kluwer Academic Publishers, 1994.
- J. Weickert: Anisotropic Diffusion in Image Processing, Teubner-Verlag, Stuttgart, Germany, 1998.
- G. Aubert & P. Kornprobst: Mathematical problems in image processing: Partial Differential Equations and the Calculus of Variations (second edition), Springer, Applied Mathematical Sciences, Vol 147, 2006.
Modul: Skalenraum- und PDE-Methoden in der Bildanalyse und -verarbeitung
TUCaN-Nummer
20-00-0469
Titel
Skalenraum- und PDE-Methoden in der Bildanalyse und -verarbeitung
Kürzel
Image processing
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-0469-se Skalenraum- und PDE-Methoden in der Bildanalyse und -verarbeitung
Lehrende
Prof. Dr. Arjan Kuijper
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Skalenraum- und PDE-
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Bildanalyse und -verarbeitung beschäftigen sich mit der Untersuchung von Bildern und der Anwendung bestimmer Aufgaben auf Bilder, wie Verbesserung, Rauschunterdrückung, Schärfung und Segmentierung. In diesem Kurs werden häufig verwendete mathematische Methoden vorgestellt und diskutiert. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der axiomatischen Modellwahl, deren mathematischen Eigenschaften und dem praktischen Nutzen.
Stichwörter:
- Filterung (Kantenerkennung, Verbesserung, Wiener, Fourier, ...)
- Bilder & Beobachtungen: Skalenraum, Regularisierung, Distributionen
- Objekte: Differenzstruktur, Invarianten, Feature-Erkennung
- Tiefenstruktur: Katastrophen und Multi-Skalen-Hierarchie
- Variationsmethoden und Partielle Differentialmethoden: Perona-Malik, anisotrope Diffusion, Total Variation, Mumford-Shah, Chan-Vese, geometrische partielle Differentialgleichungen, Level-Sets.
- Kurvenevolution: Normalenbewegung, mittlere Krümmungsbewegung, euklidische Verkürzungsbewegung.
Literatur
Main:
- B. M. ter Haar Romeny, Front-End Vision and Multi-scale Image Analysis, Dordrecht, Kluwer Academic Publishers, 2003.
Recommended:
- T. Lindeberg: Scale-Space Theory in Computer Vision, Dordrecht, Kluwer Academic Publishers, 1994.
- J. Weickert: Anisotropic Diffusion in Image Processing, Teubner-Verlag, Stuttgart, Germany, 1998.
- G. Aubert & P. Kornprobst: Mathematical problems in image processing: Partial Differential Equations and the Calculus of Variations (second edition), Springer, Applied Mathematical Sciences, Vol 147, 2006.
Voraussetzungen
Da Bildanalyse und -verarbeitung eine Mischung aus verschiedenen Disziplinen, wie Physik, Mathematik, Vision, Informatik und Engineering, ist, ist dieser Kurs gezielt auf ein breites Publikum zugeschnitten. Daher werden nur Grundkenntnisse in Analysis angenommen. Weitere notwendige mathematische Werkzeuge werden in den Sitzungen skizziert.
Modul: 20-00-0469 Skalenraum- und PDE-Methoden in der Bildanalyse und -verarbeitung
Kurs: 20-00-0469-se Skalenraum- und PDE-Methoden in der Bildanalyse und -verarbeitung
Termine zwischen 2025-04-28 und 2025-07-21
* 12x Mo 13:30 - 15:10 (S103/015)
Lerninhalte
Bildanalyse und -verarbeitung beschäftigen sich mit der Untersuchung von Bildern und der Anwendung bestimmer Aufgaben auf Bilder, wie Verbesserung, Rauschunterdrückung, Schärfung und Segmentierung. In diesem Kurs werden häufig verwendete mathematische Methoden vorgestellt und diskutiert. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der axiomatischen Modellwahl, deren mathematischen Eigenschaften und dem praktischen Nutzen.
Stichwörter:
- Filterung (Kantenerkennung, Verbesserung, Wiener, Fourier, ...)
- Bilder & Beobachtungen: Skalenraum, Regularisierung, Distributionen
- Objekte: Differenzstruktur, Invarianten, Feature-Erkennung
- Tiefenstruktur: Katastrophen und Multi-Skalen-Hierarchie
- Variationsmethoden und Partielle Differentialmethoden: Perona-Malik, anisotrope Diffusion, Total Variation, Mumford-Shah, Chan-Vese, geometrische partielle Differentialgleichungen, Level-Sets.
- Kurvenevolution: Normalenbewegung, mittlere Krümmungsbewegung, euklidische Verkürzungsbewegung.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung beschreiben Studierende die Grundkonzepte sowie grundlegenden mathematische Modelle und Methoden der Bildanalyse und -verarbeitung. Sie erklären wichtige Verfahren zu Skalenraum- sowie zu PDE-Ansätzen und können damit repräsentative Fachbeiträge beschreiben, beurteilen, und transferieren.
Empfohlene Voraussetzungen
Da Bildanalyse und -verarbeitung eine Mischung aus verschiedenen Disziplinen, wie Physik, Mathematik, Vision, Informatik und Engineering, ist, ist dieser Kurs gezielt auf ein breites Publikum zugeschnitten. Daher werden nur Grundkenntnisse in Analysis angenommen. Weitere notwendige mathematische Werkzeuge werden in den Sitzungen skizziert.
Literatur
Main:
- B. M. ter Haar Romeny, Front-End Vision and Multi-scale Image Analysis, Dordrecht, Kluwer Academic Publishers, 2003.
Recommended:
- T. Lindeberg: Scale-Space Theory in Computer Vision, Dordrecht, Kluwer Academic Publishers, 1994.
- J. Weickert: Anisotropic Diffusion in Image Processing, Teubner-Verlag, Stuttgart, Germany, 1998.
- G. Aubert & P. Kornprobst: Mathematical problems in image processing: Partial Differential Equations and the Calculus of Variations (second edition), Springer, Applied Mathematical Sciences, Vol 147, 2006.
Modul: Skalenraum- und PDE-Methoden in der Bildanalyse und -verarbeitung
TUCaN-Nummer
20-00-0469
Titel
Skalenraum- und PDE-Methoden in der Bildanalyse und -verarbeitung
Kürzel
Image processing
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-0469-se Skalenraum- und PDE-Methoden in der Bildanalyse und -verarbeitung
Lehrende
Prof. Dr. Arjan Kuijper
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Skalenraum- und PDE-
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Bildanalyse und -verarbeitung beschäftigen sich mit der Untersuchung von Bildern und der Anwendung bestimmer Aufgaben auf Bilder, wie Verbesserung, Rauschunterdrückung, Schärfung und Segmentierung. In diesem Kurs werden häufig verwendete mathematische Methoden vorgestellt und diskutiert. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der axiomatischen Modellwahl, deren mathematischen Eigenschaften und dem praktischen Nutzen.
Stichwörter:
- Filterung (Kantenerkennung, Verbesserung, Wiener, Fourier, ...)
- Bilder & Beobachtungen: Skalenraum, Regularisierung, Distributionen
- Objekte: Differenzstruktur, Invarianten, Feature-Erkennung
- Tiefenstruktur: Katastrophen und Multi-Skalen-Hierarchie
- Variationsmethoden und Partielle Differentialmethoden: Perona-Malik, anisotrope Diffusion, Total Variation, Mumford-Shah, Chan-Vese, geometrische partielle Differentialgleichungen, Level-Sets.
- Kurvenevolution: Normalenbewegung, mittlere Krümmungsbewegung, euklidische Verkürzungsbewegung.
Literatur
Main:
- B. M. ter Haar Romeny, Front-End Vision and Multi-scale Image Analysis, Dordrecht, Kluwer Academic Publishers, 2003.
Recommended:
- T. Lindeberg: Scale-Space Theory in Computer Vision, Dordrecht, Kluwer Academic Publishers, 1994.
- J. Weickert: Anisotropic Diffusion in Image Processing, Teubner-Verlag, Stuttgart, Germany, 1998.
- G. Aubert & P. Kornprobst: Mathematical problems in image processing: Partial Differential Equations and the Calculus of Variations (second edition), Springer, Applied Mathematical Sciences, Vol 147, 2006.
Voraussetzungen
Da Bildanalyse und -verarbeitung eine Mischung aus verschiedenen Disziplinen, wie Physik, Mathematik, Vision, Informatik und Engineering, ist, ist dieser Kurs gezielt auf ein breites Publikum zugeschnitten. Daher werden nur Grundkenntnisse in Analysis angenommen. Weitere notwendige mathematische Werkzeuge werden in den Sitzungen skizziert.
03cp AzG Algorithmen zum Graphendesign Dahlhaus
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0518 Algorithmen zum Graphendesign
Kurs: 20-00-0518-se Algorithmen zum Graphendesign
Lerninhalte
- Algorithmen zur Einbettung von Graphen in die Ebene
- Mathematische Formalisierung ästhetischer Zeichenkriterien
- VLSI Design
- Algorithmen und NP-Vollständigkeitsresultate bezügl. Einbettungen von Graphen in die Ebene mit Nebenbedingungen
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nachdem Studierende erfolgreich diese Veranstaltung besucht haben,
- können sie Diagrammdarstellungsprobleme als algorithmische Fragestellungen modellieren
- können sie ästhetischer Fragestellungen als Probleme algorithmischer Natur modellieren
- verstehen sie algorithmische Fragestellungen im VLSI-Schaltkreisentwurf
Empfohlene Voraussetzungen
Vorlesung über Algorithmen
Literatur
Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.
Modul: Algorithmen zum Graphendesign
TUCaN-Nummer
20-00-0518
Titel
Algorithmen zum Graphendesign
Kürzel
Algorithmen zum Grap
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Foundations of Computing
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0518-se Algorithmen zum Graphendesign
Lehrende
PD Elias Dahlhaus
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Alg.Graphendesign
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
- Algorithmen zur Einbettung von Graphen in die Ebene
- Mathematische Formalisierung ästhetischer Zeichenkriterien
- VLSI Design
- Algorithmen und NP-Vollständigkeitsresultate bezügl. Einbettungen von Graphen in die Ebene mit Nebenbedingungen
Literatur
Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.
Voraussetzungen
Vorlesung über Algorithmen
Modul: 20-00-0518 Algorithmen zum Graphendesign
Kurs: 20-00-0518-se Algorithmen zum Graphendesign
Lerninhalte
- Algorithmen zur Einbettung von Graphen in die Ebene
- Mathematische Formalisierung ästhetischer Zeichenkriterien
- VLSI Design
- Algorithmen und NP-Vollständigkeitsresultate bezügl. Einbettungen von Graphen in die Ebene mit Nebenbedingungen
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nachdem Studierende erfolgreich diese Veranstaltung besucht haben,
- können sie Diagrammdarstellungsprobleme als algorithmische Fragestellungen modellieren
- können sie ästhetischer Fragestellungen als Probleme algorithmischer Natur modellieren
- verstehen sie algorithmische Fragestellungen im VLSI-Schaltkreisentwurf
Empfohlene Voraussetzungen
Vorlesung über Algorithmen
Literatur
Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.
Modul: Algorithmen zum Graphendesign
TUCaN-Nummer
20-00-0518
Titel
Algorithmen zum Graphendesign
Kürzel
Algorithmen zum Grap
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Foundations of Computing
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0518-se Algorithmen zum Graphendesign
Lehrende
PD Elias Dahlhaus
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Alg.Graphendesign
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
- Algorithmen zur Einbettung von Graphen in die Ebene
- Mathematische Formalisierung ästhetischer Zeichenkriterien
- VLSI Design
- Algorithmen und NP-Vollständigkeitsresultate bezügl. Einbettungen von Graphen in die Ebene mit Nebenbedingungen
Literatur
Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.
Voraussetzungen
Vorlesung über Algorithmen
04cp FNSMDK Forschungsseminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation Breuer; Hollick
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0549 Forschungsseminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation
Kurs: 20-00-0549-se Forschungsseminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation
Lerninhalte
Das Forschungsseminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation erarbeitet aktuelle Fragstellungen, die als hoch-relevant für die zukünftige Entwicklung der genannten Themenfelder eingeschätzt werden. Es umfasst das Studium, die kritische Analyse und Diskussion, das Zusammenfassen und die Präsentation ausgewählter erstklassiger Forschungsbeiträge. Ein Einblick in wissenschaftliche Arbeitsweise wird vermittelt. Ein Kurzreferat und ein abschließendes Referat sowie eine schriftliche Ausarbeitung werden erstellt.
Die Themen des Forschungsseminars speisen sich aus den aktuellen Forschungsthemen der Arbeitsgruppe SEEMOO.
Lernziele:
- Eigenständiges Einarbeiten in ein Thema auf dem Gebiet Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation (i.d.R. englischsprachig)
- Eigene darüber hinausgehende Literaturrecherchen
- Interpretation und Einordnen der Ergebnisse der Literaturarbeit
- Erstellen eines einführenden und eines vertiefenden Vortrags über die Thematik einschließlich Folienpräsentationen
- Halten der beiden Vorträge vor einem Publikum mit heterogenem Vorwissen
- Fachdiskussion nach jedem Vortrag
- Feedback an die Vortragenden zu den Vorträgen (u.a. betreffend Rhetorik, Präsentationstechniken) und zur Fachdiskussion
- Kennen des wissenschaftlichen Arbeitsprozesses und Publikationsprozesses
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung besitzen die Studierenden die Fähigkeit selbstständig wissenschaftlich neue Themen zu erschließen. Sie haben ein tiefgreifendes Verständnis ausgewählter Basismechanismen, Methoden und Anwendungen in dem bearbeiteten Themenfeld erworben. Arbeitstechniken wie ausführliche Literaturrecherche, kritische Diskussion und Analyse wissenschaftlicher Artikel und die Presentation der erzielten Arbeitsergebnisse werden von den Studierenden beherrscht. Die Studierenden können ihre Arbeit vor einem kritischen Fachpublikum verteidigen.
Empfohlene Voraussetzungen
Erfolgreiche Teilnahme an einer Integrierten Veranstaltung des Fachgebiets SEEMOO
Literatur
Themenspezifisch ausgewählte, aktuelle wissenschaftliche Veröffentlichungen
Modul: Forschungsseminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation
TUCaN-Nummer
20-00-0549
Titel
Forschungsseminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation
Kürzel
Forschungsseminar zu
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0549-se Forschungsseminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation
Lehrende
M.Sc. David Noel Breuer; Prof. Dr.-Ing. Matthias Hollick
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
ForschSem Netze, Sic
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
Lernplattform: https://seemoo.de/seminar-moodle
Lehrinhalte
Das Forschungsseminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation erarbeitet aktuelle Fragstellungen, die als hoch-relevant für die zukünftige Entwicklung der genannten Themenfelder eingeschätzt werden. Es umfasst - unter Anleitung - das Studium, die kritische Analyse und Diskussion, das Zusammenfassen und die Präsentation ausgewählter erstklassiger Forschungsbeiträge. Ein Einblick in wissenschaftliche Arbeitsweise wird vermittelt. Ein Kurzreferat und ein abschließendes Referat sowie eine schriftliche Ausarbeitung werden erstellt.
Die Themen des Forschungsseminars speisen sich aus den aktuellen Forschungsthemen der Arbeitsgruppe SEEMOO.
Die angebotenen Themen werden in der Kick-Off Veranstaltung vorgestellt und im Anschluss nach Präferenzen vergeben. Weitere Details werden im Moodle Kurs bekanntgegeben.
Lernziele:
- Eigenständiges Einarbeiten in ein Thema auf dem Gebiet Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation (i.d.R. englischsprachig)
- Eigene darüber hinausgehende Literaturrecherchen
- Interpretation und Einordnen der Ergebnisse der Literaturarbeit
- Erstellen eines einführenden und eines vertiefenden Vortrags über die Thematik einschließlich Folienpräsentationen
- Halten der beiden Vorträge vor einem Publikum mit heterogenem Vorwissen
- Fachdiskussion nach jedem Vortrag
- Feedback an die Vortragenden zu den Vorträgen (u.a. betreffend Rhetorik, Präsentationstechniken) und zur Fachdiskussion
- Kennen des wissenschaftlichen Arbeitsprozesses und Publikationsprozesses
Literatur
Themenspezifisch ausgewählte, aktuelle wissenschaftliche Veröffentlichungen
Voraussetzungen
Erfolgreiche Teilnahme an einer Integrierten Veranstaltung des Fachgebiets SEEMOO
Online-Angebote
Lernplattform: https://seemoo.de/seminar-moodle
Modul: 20-00-0549 Forschungsseminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation
Kurs: 20-00-0549-se Forschungsseminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation
Lerninhalte
Das Forschungsseminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation erarbeitet aktuelle Fragstellungen, die als hoch-relevant für die zukünftige Entwicklung der genannten Themenfelder eingeschätzt werden. Es umfasst das Studium, die kritische Analyse und Diskussion, das Zusammenfassen und die Präsentation ausgewählter erstklassiger Forschungsbeiträge. Ein Einblick in wissenschaftliche Arbeitsweise wird vermittelt. Ein Kurzreferat und ein abschließendes Referat sowie eine schriftliche Ausarbeitung werden erstellt.
Die Themen des Forschungsseminars speisen sich aus den aktuellen Forschungsthemen der Arbeitsgruppe SEEMOO.
Lernziele:
- Eigenständiges Einarbeiten in ein Thema auf dem Gebiet Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation (i.d.R. englischsprachig)
- Eigene darüber hinausgehende Literaturrecherchen
- Interpretation und Einordnen der Ergebnisse der Literaturarbeit
- Erstellen eines einführenden und eines vertiefenden Vortrags über die Thematik einschließlich Folienpräsentationen
- Halten der beiden Vorträge vor einem Publikum mit heterogenem Vorwissen
- Fachdiskussion nach jedem Vortrag
- Feedback an die Vortragenden zu den Vorträgen (u.a. betreffend Rhetorik, Präsentationstechniken) und zur Fachdiskussion
- Kennen des wissenschaftlichen Arbeitsprozesses und Publikationsprozesses
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung besitzen die Studierenden die Fähigkeit selbstständig wissenschaftlich neue Themen zu erschließen. Sie haben ein tiefgreifendes Verständnis ausgewählter Basismechanismen, Methoden und Anwendungen in dem bearbeiteten Themenfeld erworben. Arbeitstechniken wie ausführliche Literaturrecherche, kritische Diskussion und Analyse wissenschaftlicher Artikel und die Presentation der erzielten Arbeitsergebnisse werden von den Studierenden beherrscht. Die Studierenden können ihre Arbeit vor einem kritischen Fachpublikum verteidigen.
Empfohlene Voraussetzungen
Erfolgreiche Teilnahme an einer Integrierten Veranstaltung des Fachgebiets SEEMOO
Literatur
Themenspezifisch ausgewählte, aktuelle wissenschaftliche Veröffentlichungen
Modul: Forschungsseminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation
TUCaN-Nummer
20-00-0549
Titel
Forschungsseminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation
Kürzel
Forschungsseminar zu
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0549-se Forschungsseminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation
Lehrende
M.Sc. David Noel Breuer; Prof. Dr.-Ing. Matthias Hollick
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
ForschSem Netze, Sic
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
Lernplattform: https://seemoo.de/seminar-moodle
Lehrinhalte
Das Forschungsseminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation erarbeitet aktuelle Fragstellungen, die als hoch-relevant für die zukünftige Entwicklung der genannten Themenfelder eingeschätzt werden. Es umfasst - unter Anleitung - das Studium, die kritische Analyse und Diskussion, das Zusammenfassen und die Präsentation ausgewählter erstklassiger Forschungsbeiträge. Ein Einblick in wissenschaftliche Arbeitsweise wird vermittelt. Ein Kurzreferat und ein abschließendes Referat sowie eine schriftliche Ausarbeitung werden erstellt.
Die Themen des Forschungsseminars speisen sich aus den aktuellen Forschungsthemen der Arbeitsgruppe SEEMOO.
Die angebotenen Themen werden in der Kick-Off Veranstaltung vorgestellt und im Anschluss nach Präferenzen vergeben. Weitere Details werden im Moodle Kurs bekanntgegeben.
Lernziele:
- Eigenständiges Einarbeiten in ein Thema auf dem Gebiet Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation (i.d.R. englischsprachig)
- Eigene darüber hinausgehende Literaturrecherchen
- Interpretation und Einordnen der Ergebnisse der Literaturarbeit
- Erstellen eines einführenden und eines vertiefenden Vortrags über die Thematik einschließlich Folienpräsentationen
- Halten der beiden Vorträge vor einem Publikum mit heterogenem Vorwissen
- Fachdiskussion nach jedem Vortrag
- Feedback an die Vortragenden zu den Vorträgen (u.a. betreffend Rhetorik, Präsentationstechniken) und zur Fachdiskussion
- Kennen des wissenschaftlichen Arbeitsprozesses und Publikationsprozesses
Literatur
Themenspezifisch ausgewählte, aktuelle wissenschaftliche Veröffentlichungen
Voraussetzungen
Erfolgreiche Teilnahme an einer Integrierten Veranstaltung des Fachgebiets SEEMOO
Online-Angebote
Lernplattform: https://seemoo.de/seminar-moodle
03cp SNSMDK Seminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation Breuer; Hollick
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0582 Seminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation
Kurs: 20-00-0582-se Seminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation
Lerninhalte
Das Seminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation erarbeitet aktuelle Fragestellungen auf den genannten Gebieten. Unter Anleitung der Dozenten umfasst es das Studium, die kritische Analyse und Diskussion, das Zusammenfassen und die Präsentation ausgewählter Forschungsbeiträge. Ein Kurzreferat und ein abschließendes Referat sowie eine schriftliche Ausarbeitung werden erstellt.
Die Themen des Seminars speisen sich aus den aktuellen Forschungsthemen der Arbeitsgruppe SEEMOO.
Lernziele:
- Eigenständiges Einarbeiten in ein Thema auf dem Gebiet Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation (i.d.R. englischsprachig)
- Darüber hinausgehende Literaturrecherchen, angeleitet von Betreuer
- Interpretation und Einordnen der Ergebnisse der Literaturarbeit, angeleitet von Betreuer
- Erstellen eines einführenden und eines vertiefenden Vortrags über die Thematik einschließlich Folienpräsentationen, angeleitet von Betreuer
- Halten der beiden Vorträge vor einem Publikum mit heterogenem Vorwissen
- Fachdiskussion nach jedem Vortrag
- Feedback an die Vortragenden zu den Vorträgen (u.a. betreffend Rhetorik, Präsentationstechniken) und zur Fachdiskussion
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung besitzen die Studierenden die Fähigkeit unter Anleitung wissenschaftlich zu arbeiten. Sie kennen die grundlegenden Techniken der wissenschaftlichen Literaturarbeit und können diese für ein definiertes Thema anwenden. Sie haben ein mitteltiefes Verständnis ausgewählter Basismechanismen, Methoden und Anwendungen in dem bearbeiteten Themenfeld. Die Studierenden können dieses erworbene Wissen einem heterogenen Publikum verständlich präsentieren und die technischen Details des bearbeiteten Themas erläutern.
Empfohlene Voraussetzungen
Erfolgreiche Teilnahme an einer Integrierten Veranstaltung des Fachgebiets SEEMOO
Literatur
Themenspezifisch ausgewählte, aktuelle wissenschaftliche Veröffentlichungen
Modul: Seminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation
TUCaN-Nummer
20-00-0582
Titel
Seminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation
Kürzel
Seminar zu Netzen, S
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0582-se Seminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation
Lehrende
M.Sc. David Noel Breuer; Prof. Dr.-Ing. Matthias Hollick
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Seminar zu Netzen, S
Semesterwochenstunden
2
Credits
3,0
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
Lernplattform: https://seemoo.de/seminar-moodle
Lehrinhalte
Das Seminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation erarbeitet aktuelle Fragestellungen auf den genannten Gebieten. Es umfasst es das Studium, die kritische Analyse und Diskussion, das Zusammenfassen und die Präsentation ausgewählter Forschungsbeiträge unter Anleitung. Ein Kurzreferat und ein abschließendes Referat sowie eine schriftliche Ausarbeitung werden erstellt.
Die Themen des Seminars speisen sich aus den aktuellen Forschungsthemen der Arbeitsgruppe SEEMOO.
Die angebotenen Themen werden in der Kick-Off Veranstaltung vorgestellt und im Anschluss nach Präferenzen vergeben. Weitere Details werden im Moodle Kurs bekanntgegeben.
Lernziele:
- Eigenständiges Einarbeiten in ein Thema auf dem Gebiet Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation (i.d.R. englischsprachig)
- Darüber hinausgehende Literaturrecherchen, angeleitet von Betreuer
- Interpretation und Einordnen der Ergebnisse der Literaturarbeit, angeleitet von Betreuer
- Erstellen eines einführenden und eines vertiefenden Vortrags über die Thematik einschließlich Folienpräsentationen, angeleitet von Betreuer
- Halten der beiden Vorträge vor einem Publikum mit heterogenem Vorwissen
- Fachdiskussion nach jedem Vortrag
- Feedback an die Vortragenden zu den Vorträgen (u.a. betreffend Rhetorik, Präsentationstechniken) und zur Fachdiskussion
Literatur
Themenspezifisch ausgewählte, aktuelle wissenschaftliche Veröffentlichungen
Voraussetzungen
Erfolgreiche Teilnahme an einer Integrierten Veranstaltung des Fachgebiets SEEMOO
Online-Angebote
Lernplattform: https://seemoo.de/seminar-moodle
Modul: 20-00-0582 Seminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation
Kurs: 20-00-0582-se Seminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation
Lerninhalte
Das Seminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation erarbeitet aktuelle Fragestellungen auf den genannten Gebieten. Unter Anleitung der Dozenten umfasst es das Studium, die kritische Analyse und Diskussion, das Zusammenfassen und die Präsentation ausgewählter Forschungsbeiträge. Ein Kurzreferat und ein abschließendes Referat sowie eine schriftliche Ausarbeitung werden erstellt.
Die Themen des Seminars speisen sich aus den aktuellen Forschungsthemen der Arbeitsgruppe SEEMOO.
Lernziele:
- Eigenständiges Einarbeiten in ein Thema auf dem Gebiet Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation (i.d.R. englischsprachig)
- Darüber hinausgehende Literaturrecherchen, angeleitet von Betreuer
- Interpretation und Einordnen der Ergebnisse der Literaturarbeit, angeleitet von Betreuer
- Erstellen eines einführenden und eines vertiefenden Vortrags über die Thematik einschließlich Folienpräsentationen, angeleitet von Betreuer
- Halten der beiden Vorträge vor einem Publikum mit heterogenem Vorwissen
- Fachdiskussion nach jedem Vortrag
- Feedback an die Vortragenden zu den Vorträgen (u.a. betreffend Rhetorik, Präsentationstechniken) und zur Fachdiskussion
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreicher Teilnahme an der Veranstaltung besitzen die Studierenden die Fähigkeit unter Anleitung wissenschaftlich zu arbeiten. Sie kennen die grundlegenden Techniken der wissenschaftlichen Literaturarbeit und können diese für ein definiertes Thema anwenden. Sie haben ein mitteltiefes Verständnis ausgewählter Basismechanismen, Methoden und Anwendungen in dem bearbeiteten Themenfeld. Die Studierenden können dieses erworbene Wissen einem heterogenen Publikum verständlich präsentieren und die technischen Details des bearbeiteten Themas erläutern.
Empfohlene Voraussetzungen
Erfolgreiche Teilnahme an einer Integrierten Veranstaltung des Fachgebiets SEEMOO
Literatur
Themenspezifisch ausgewählte, aktuelle wissenschaftliche Veröffentlichungen
Modul: Seminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation
TUCaN-Nummer
20-00-0582
Titel
Seminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation
Kürzel
Seminar zu Netzen, S
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0582-se Seminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation
Lehrende
M.Sc. David Noel Breuer; Prof. Dr.-Ing. Matthias Hollick
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Seminar zu Netzen, S
Semesterwochenstunden
2
Credits
3,0
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
Lernplattform: https://seemoo.de/seminar-moodle
Lehrinhalte
Das Seminar zu Netzen, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation erarbeitet aktuelle Fragestellungen auf den genannten Gebieten. Es umfasst es das Studium, die kritische Analyse und Diskussion, das Zusammenfassen und die Präsentation ausgewählter Forschungsbeiträge unter Anleitung. Ein Kurzreferat und ein abschließendes Referat sowie eine schriftliche Ausarbeitung werden erstellt.
Die Themen des Seminars speisen sich aus den aktuellen Forschungsthemen der Arbeitsgruppe SEEMOO.
Die angebotenen Themen werden in der Kick-Off Veranstaltung vorgestellt und im Anschluss nach Präferenzen vergeben. Weitere Details werden im Moodle Kurs bekanntgegeben.
Lernziele:
- Eigenständiges Einarbeiten in ein Thema auf dem Gebiet Kommunikationsnetze, Sicherheit, Mobilität und Drahtloser Kommunikation (i.d.R. englischsprachig)
- Darüber hinausgehende Literaturrecherchen, angeleitet von Betreuer
- Interpretation und Einordnen der Ergebnisse der Literaturarbeit, angeleitet von Betreuer
- Erstellen eines einführenden und eines vertiefenden Vortrags über die Thematik einschließlich Folienpräsentationen, angeleitet von Betreuer
- Halten der beiden Vorträge vor einem Publikum mit heterogenem Vorwissen
- Fachdiskussion nach jedem Vortrag
- Feedback an die Vortragenden zu den Vorträgen (u.a. betreffend Rhetorik, Präsentationstechniken) und zur Fachdiskussion
Literatur
Themenspezifisch ausgewählte, aktuelle wissenschaftliche Veröffentlichungen
Voraussetzungen
Erfolgreiche Teilnahme an einer Integrierten Veranstaltung des Fachgebiets SEEMOO
Online-Angebote
Lernplattform: https://seemoo.de/seminar-moodle
03cp SHS System und Hardware Sicherheit Sadeghi
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0652 System und Hardware Sicherheit
Kurs: 20-00-0652-se System und Hardware Sicherheit
Lerninhalte
In diesem Seminar werden verschiedene Sicherheitsaspekte von mobilen Endgeräten (mit Fokus auf Smartphones) analysiert und diskutiert. Die Studenten werden eine Anzahl aktueller wissenschaftlicher Publikationen zu einem bestimmten Thema in Form einer Seminararbeit zusammenfassen, vergleichen und bewerten. Zusätzlich wird jeder Teilnehmer am Ende des Semsters seine Seminararbeit vorstellen.
Mögliche Themen sind unter anderem:
- Sicherheitsmodelle von aktuellen mobilen Betriebssystemen (z.B. Android, iOS, Windows Phone, MeeGo, Symbian, RIM)
- Sicherheitsanalyse und Vergleich von aktuellen App Store Modellen
- Mobile Endgeräte im Unternehmenseinsatz
- Sicherheitserweiterungen für Android
- Kernel Sicherheit
- Applikationssicherheit (z.B. mobile Malware und Laufzeitangriffe)
- Datenschutz-relevante Aspekte von mobilen Endgeräten
- Sicherheit von mobilen Netzwerken
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Dieses Seminar behandelt verschieden Themen aus dem Bereich mobiler Sicherheit mit Fokus auf Smartphones. Durch die erfolgreiche Teilnahme erhalten Studenten detaillierte Kenntnisse über Sicherheit und Datenschutz in mobilen Betriebssystemen, Geräten, Infrastrukturen und Anwendungen. Außerdem lernen sie sich in aktuelle wissenschaftliche Themengebiete einzuarbeiten und ihre Ergebnisse sowohl schriftlich als auch mündlich zu präsentieren.
Empfohlene Voraussetzungen
Grundlagen der Informatik
Literatur
Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben
Modul: System und Hardware Sicherheit
TUCaN-Nummer
20-00-0652
Titel
Mobile Security
Kürzel
Mobile Security
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-0652-se System und Hardware Sicherheit
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Ahmad-Reza Sadeghi
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
SysHaSi
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
https://moodle.informatik.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=1727
Lehrinhalte
In diesem Seminar werden verschiedene Sicherheitsaspekte von Künstlicher Intelligenz, Systemen und Embedded Devices analysiert und diskutiert. Die Studenten werden eine Anzahl aktueller wissenschaftlicher Publikationen zu einem bestimmten Thema in Form einer Seminararbeit zusammenfassen, vergleichen und bewerten. Zusätzlich wird jeder Teilnehmer am Ende des Semsters seine Seminararbeit vorstellen.
Mögliche Themen sind unter anderem:
Sicherheitsmodelle von aktuellen mobilen Betriebssystemen (z.B. Android, iOS, Windows Phone, MeeGo, Symbian, RIM)
Sicherheit von Mobilgeräten
Kernel Sicherheit
Internet of Things (IoT)
Applikationssicherheit (z.B. mobile Malware und Laufzeitangriffe)
Datenschutz-relevante Aspekte von mobilen Endgeräten
Sicherheit von mobilen Netzwerken
Anwendungen des Machinellen Lernens in der IT Sicherheit
Privacy Aspekte von Deep Neural Networks
Angriffe und Verteidigungen gegen Deep Neural Networks
Verteiltes Machinelles Lernen
Literatur
Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben
Modul: 20-00-0652 System und Hardware Sicherheit
Kurs: 20-00-0652-se System und Hardware Sicherheit
Lerninhalte
In diesem Seminar werden verschiedene Sicherheitsaspekte von mobilen Endgeräten (mit Fokus auf Smartphones) analysiert und diskutiert. Die Studenten werden eine Anzahl aktueller wissenschaftlicher Publikationen zu einem bestimmten Thema in Form einer Seminararbeit zusammenfassen, vergleichen und bewerten. Zusätzlich wird jeder Teilnehmer am Ende des Semsters seine Seminararbeit vorstellen.
Mögliche Themen sind unter anderem:
- Sicherheitsmodelle von aktuellen mobilen Betriebssystemen (z.B. Android, iOS, Windows Phone, MeeGo, Symbian, RIM)
- Sicherheitsanalyse und Vergleich von aktuellen App Store Modellen
- Mobile Endgeräte im Unternehmenseinsatz
- Sicherheitserweiterungen für Android
- Kernel Sicherheit
- Applikationssicherheit (z.B. mobile Malware und Laufzeitangriffe)
- Datenschutz-relevante Aspekte von mobilen Endgeräten
- Sicherheit von mobilen Netzwerken
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Dieses Seminar behandelt verschieden Themen aus dem Bereich mobiler Sicherheit mit Fokus auf Smartphones. Durch die erfolgreiche Teilnahme erhalten Studenten detaillierte Kenntnisse über Sicherheit und Datenschutz in mobilen Betriebssystemen, Geräten, Infrastrukturen und Anwendungen. Außerdem lernen sie sich in aktuelle wissenschaftliche Themengebiete einzuarbeiten und ihre Ergebnisse sowohl schriftlich als auch mündlich zu präsentieren.
Empfohlene Voraussetzungen
Grundlagen der Informatik
Literatur
Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben
Modul: System und Hardware Sicherheit
TUCaN-Nummer
20-00-0652
Titel
Mobile Security
Kürzel
Mobile Security
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-0652-se System und Hardware Sicherheit
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Ahmad-Reza Sadeghi
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
SysHaSi
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
https://moodle.informatik.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=1727
Lehrinhalte
In diesem Seminar werden verschiedene Sicherheitsaspekte von Künstlicher Intelligenz, Systemen und Embedded Devices analysiert und diskutiert. Die Studenten werden eine Anzahl aktueller wissenschaftlicher Publikationen zu einem bestimmten Thema in Form einer Seminararbeit zusammenfassen, vergleichen und bewerten. Zusätzlich wird jeder Teilnehmer am Ende des Semsters seine Seminararbeit vorstellen.
Mögliche Themen sind unter anderem:
Sicherheitsmodelle von aktuellen mobilen Betriebssystemen (z.B. Android, iOS, Windows Phone, MeeGo, Symbian, RIM)
Sicherheit von Mobilgeräten
Kernel Sicherheit
Internet of Things (IoT)
Applikationssicherheit (z.B. mobile Malware und Laufzeitangriffe)
Datenschutz-relevante Aspekte von mobilen Endgeräten
Sicherheit von mobilen Netzwerken
Anwendungen des Machinellen Lernens in der IT Sicherheit
Privacy Aspekte von Deep Neural Networks
Angriffe und Verteidigungen gegen Deep Neural Networks
Verteiltes Machinelles Lernen
Literatur
Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben
03cp SymEx Symbolische Ausführung Hähnle; Bubel
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0702 Symbolische Ausführung
Kurs: 20-00-0702-se Symbolische Ausführung
Lerninhalte
Symbolische Ausführung von Programmen ist eine fundamentale Analysetechnik, die u.a. die Basis von Testgenerierung, Compileroptimierung, Verifikation oder Visualisierung darstellt. In den letzten Jahren wurden darin bedeutende Fortschritte erzielt. Im Seminar werden die wichtigsten klassischen und neuen Arbeiten zur symbolischen Ausführung vorgestellt.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Verstehen was die Möglichkeiten und Grenzen dieser fundamentalen Programmanalysetechnik sind.
Modul: Symbolische Ausführung
TUCaN-Nummer
20-00-0702
Titel
Symbolische Ausführung
Kürzel
SymEx
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Deutsch/Englisch
Diploma Supplement
Symbolische Programmausführung
Statische Analyse
Kurs: 20-00-0702-se Symbolische Ausführung
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Reiner Hähnle; Dr. rer. nat. Richard Bubel
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
SymEx
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
Das Seminar wird auf Englisch gehalten. Die Seminarwebseite ist unter
https://moodle.informatik.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=1723
verfügbar.
Lehrinhalte
Symbolische Ausführung von Programmen ist eine fundamentale Analysetechnik, die u.a. die Basis von Testgenerierung, Compileroptimierung, Verifikation oder Visualisierung darstellt. In den letzten Jahren wurden darin bedeutende Fortschritte erzielt. Im Seminar werden die wichtigsten klassischen und neuen Arbeiten zur symbolischen Ausführung vorgestellt.
Voraussetzungen
Teilnahme am Kickoff Treffen: Datum und Ort wird auf der Moodlekurswebseite Anfang des Sommersemesters bekanntgegeben
Online-Angebote
Das Seminar wird auf Englisch gehalten. Die Seminarwebseite ist unter
https://moodle.informatik.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=1723
verfügbar.
Modul: 20-00-0702 Symbolische Ausführung
Kurs: 20-00-0702-se Symbolische Ausführung
Lerninhalte
Symbolische Ausführung von Programmen ist eine fundamentale Analysetechnik, die u.a. die Basis von Testgenerierung, Compileroptimierung, Verifikation oder Visualisierung darstellt. In den letzten Jahren wurden darin bedeutende Fortschritte erzielt. Im Seminar werden die wichtigsten klassischen und neuen Arbeiten zur symbolischen Ausführung vorgestellt.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Verstehen was die Möglichkeiten und Grenzen dieser fundamentalen Programmanalysetechnik sind.
Modul: Symbolische Ausführung
TUCaN-Nummer
20-00-0702
Titel
Symbolische Ausführung
Kürzel
SymEx
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Deutsch/Englisch
Diploma Supplement
Symbolische Programmausführung
Statische Analyse
Kurs: 20-00-0702-se Symbolische Ausführung
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Reiner Hähnle; Dr. rer. nat. Richard Bubel
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
SymEx
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
Das Seminar wird auf Englisch gehalten. Die Seminarwebseite ist unter
https://moodle.informatik.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=1723
verfügbar.
Lehrinhalte
Symbolische Ausführung von Programmen ist eine fundamentale Analysetechnik, die u.a. die Basis von Testgenerierung, Compileroptimierung, Verifikation oder Visualisierung darstellt. In den letzten Jahren wurden darin bedeutende Fortschritte erzielt. Im Seminar werden die wichtigsten klassischen und neuen Arbeiten zur symbolischen Ausführung vorgestellt.
Voraussetzungen
Teilnahme am Kickoff Treffen: Datum und Ort wird auf der Moodlekurswebseite Anfang des Sommersemesters bekanntgegeben
Online-Angebote
Das Seminar wird auf Englisch gehalten. Die Seminarwebseite ist unter
https://moodle.informatik.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=1723
verfügbar.
03cp ATC Angewandte Themen der Computergraphik Stork
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0724 Angewandte Themen der Computergraphik
Kurs: 20-00-0724-se Angewandte Themen der Computergraphik
Termine zwischen 2025-04-25 und 2025-07-25
* 14x Fr 09:50 - 11:30 (S103/110)
Lerninhalte
Ausgewählte aktuelle Arbeiten aus Forschung und Literatur werden zur Bearbeitung ausgegeben.
Die Arbeiten stammen aus folgenden Feldern der Computergraphik:
- Visualisierung / Rendering
- Simulation
- Geometrieverarbeitung und Modellierung
- Semantik und 3D
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Studierende kennen nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung einen Ausschnitt an aktuellen Themen der Computergraphik. Sie können sich selbständig den Inhalt einer Veröffentlichung erarbeiten, die Problemstellung und den Lösungsansatz erkennen und präsentieren. Weiter sind sie in der Lage, Verbesserungspotenzial in den Arbeiten zu analysieren und darzustellen.
Empfohlene Voraussetzungen
Vorkenntnisse in GDV oder Geom. Methoden CAD/CAE sind vorteilhaft
Literatur
Wird in der Veranstaltung bekanntgegeben.
Modul: Angewandte Themen der Computergraphik
TUCaN-Nummer
20-00-0724
Titel
Angewandte Themen der Computergraphik
Kürzel
Angew. Themen d. CG
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0724-se Angewandte Themen der Computergraphik
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. André Stork
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Angew. Themen d. CG
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Ausgewählte aktuelle Arbeiten aus Forschung und Literatur werden zur Bearbeitung ausgegeben.
Die Arbeiten stammen aus folgenden Feldern der Computergraphik:
- Visualisierung / Rendering
- Simulation
- Geometrieverarbeitung und Modellierung
- Semantik und 3D
Literatur
Wird in der Veranstaltung bekanntgegeben.
Voraussetzungen
Vorkenntnisse in GDV oder Geom. Methoden CAD/CAE sind vorteilhaft
Modul: 20-00-0724 Angewandte Themen der Computergraphik
Kurs: 20-00-0724-se Angewandte Themen der Computergraphik
Termine zwischen 2025-04-25 und 2025-07-25
* 14x Fr 09:50 - 11:30 (S103/110)
Lerninhalte
Ausgewählte aktuelle Arbeiten aus Forschung und Literatur werden zur Bearbeitung ausgegeben.
Die Arbeiten stammen aus folgenden Feldern der Computergraphik:
- Visualisierung / Rendering
- Simulation
- Geometrieverarbeitung und Modellierung
- Semantik und 3D
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Studierende kennen nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung einen Ausschnitt an aktuellen Themen der Computergraphik. Sie können sich selbständig den Inhalt einer Veröffentlichung erarbeiten, die Problemstellung und den Lösungsansatz erkennen und präsentieren. Weiter sind sie in der Lage, Verbesserungspotenzial in den Arbeiten zu analysieren und darzustellen.
Empfohlene Voraussetzungen
Vorkenntnisse in GDV oder Geom. Methoden CAD/CAE sind vorteilhaft
Literatur
Wird in der Veranstaltung bekanntgegeben.
Modul: Angewandte Themen der Computergraphik
TUCaN-Nummer
20-00-0724
Titel
Angewandte Themen der Computergraphik
Kürzel
Angew. Themen d. CG
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Human Computer Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0724-se Angewandte Themen der Computergraphik
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. André Stork
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Angew. Themen d. CG
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Ausgewählte aktuelle Arbeiten aus Forschung und Literatur werden zur Bearbeitung ausgegeben.
Die Arbeiten stammen aus folgenden Feldern der Computergraphik:
- Visualisierung / Rendering
- Simulation
- Geometrieverarbeitung und Modellierung
- Semantik und 3D
Literatur
Wird in der Veranstaltung bekanntgegeben.
Voraussetzungen
Vorkenntnisse in GDV oder Geom. Methoden CAD/CAE sind vorteilhaft
04cp PAW Privatheit & Anonymität in einer vernetzten Welt Waidner
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0807 Privatheit & Anonymität in einer vernetzten Welt
Kurs: 20-00-0807-se Privatheit & Anonymität in einer vernetzten Welt
Lerninhalte
Im Rahmen dieses Seminars werden Privatsphäre und Sicherheit sowie Auswirkungen entstehender Technologien wie das „Internet der Dinge“ diskutiert. Insbesondere werden neue Bedrohungen sowie verschiedene Angriffstechniken und entsprechende Gegenmaßnahmen betrachtet. Beispiele von Themen sind: wearable privacy, smart cars privacy, device fingerprinting, in-store tracking, HTTP(s) Traffic analysis, privacy leaks in Android-Geräte, data anonymization und differential privacy, transparency-enhancing technologies. Die Seminarteilnehmer bekommen ein Thema zugewiesen, sollen aktuelle Forschungsarbeiten lesen, den weiteren Teilnehmern vorstellen und in einer Seminararbeit zusammenfassen. Das primäre Ziel des Seminars ist es, die Fähigkeit der Studenten zu verbessern, ein wissenschaftliches Thema zu bearbeiten, eine Präsentation ähnlich wie bei einer wissenschaftlichen Konferenz zu halten und eine wissenschaftliche Diskussion zu ausgewählten Privacy-Forschungsthemen (mit-) zu gestalten. Die Studierenden simulieren die verschiedenen Phasen einer wissenschaftlichen Konferenz: Einreichung der Arbeiten, Begutachtung der Arbeiten, Feedback, Einreichung der finalen Version, Präsentation des Papiers und ggf. Sitzungsleitung.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Das Seminar richtet sich an Bachelor- und Masterstudenten die sich für das Thema Privatheit in der digitalen Welt interessieren. Sie sollten die Bereitschaft mitbringen, neue veröffentliche Forschungsarbeiten zum Thema "Privacy" zu begutachten bzw. zu diskutieren.
Empfohlene Voraussetzungen
Grundlegendes Verständnis der Computer-Sicherheit und Netzwerkprotokolle könnte hilfreich sein.
Modul: Privatheit & Anonymität in einer vernetzten Welt
TUCaN-Nummer
20-00-0807
Titel
Privatheit & Anonymität in einer vernetzten Welt
Kürzel
Privacy iaUCW
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Diploma Supplement
Privacy
IT-Security
Trusted Systems
Anonymization
Internet of things
Kurs: 20-00-0807-se Privatheit & Anonymität in einer vernetzten Welt
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Michael Waidner
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Privacy iaUCW
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Dieser Kurs bietet eine interdisziplinäre Perspektive auf Privacy und betrachtet ausführlich die Grundlagen des Datenschutzes, Datenschutzprobleme und -herausforderungen in aufstrebenden Technologien, Konzepte für die Datenschutztechnik in Software/Systemen und benutzbaren Datenschutzlösungen.
In diesem Seminar werden wir die Datenschutzimplikationen von aufstrebenden Technologien erörtern und uns auf Umgebungen konzentrieren, in denen neue Privacy-Definitionen und -mechanismen derzeit entwickelt werden. Konkreter werden wir neue Bedrohungen, unterschiedliche Angriffstechniken, Abwehrmöglichkeiten dagegen sowie Techniken zur Bewertung der Benutzerfreundlichkeit von Privacy-Lösungen diskutieren.Wir werden neue Bereiche abdecken, wie beispielsweise Datenschutz in/für großen Sprachmodellen, De-Anonymisierungsangriffe auf das Metaverse, Datenschutz in 6G, Datenschutzbedrohungsmodellierung und Privacy Engineering (wie kann Datenschutz in den Softwareentwicklungslebenszyklus integriert werden?), Datenanonymisierung und verteiltes Maschinenlernen, erklärbares maschinelles Lernen - sowie andere Bereiche, in denen Privacy-Bedenken zu bedeutender Forschungsergebnisse geführt haben. Beispiele hierfür sind: Datenschutz im Internet der Dinge (IoT) / in intelligenten Autos sowie Datenschutz in mobilen und sozialen Netzwerken.
Im Seminar wird ein besonderes Augenmerk auf Ansätze zur Verbesserung der Fähigkeiten der Studierenden wissenschaftlichen Forschung zu betreiben, eine Seminarpräsentation vorzubereiten und durchzuführen sowie zur Einreichung eines schriftlichen Berichts gelegt. Die Teilnehmer erhalten ein Thema und eine kurze Liste aktueller Forschungsarbeiten zum jeweiligen Thema. Von den Teilnehmer-Inen wird erwartet, eine Literaturrecherche zum zugewiesenen Thema durchzuführen, eine Präsentation ähnlich der auf einer wissenschaftlichen Konferenz erforderlichen vorzubereiten und wissenschaftliche Diskussionen zu leiten bzw. daran aktiv teilzunehmen.
In diesem Seminar simulieren Studierende und Lehrende die verschiedenen Phasen einer wissenschaftlichen Konferenz: Einreichen eines Papers, Peer Review, Benachrichtigung/Feedback, Einreichen der endgültigen Version des Papers, Präsentation und eventuell Leitung einer Sitzung.
Voraussetzungen
Grundkenntnisse in Computersicherheit und Netzwerkprotokollen sind hilfreich.
Interesse an einem praktischen und interdisziplinären Verständnis von Datenschutz
Interesse an Usable Privacy
Weitere Informationen
Bei Anmeldung melden Sie sich bitte per Mail bei Herrn Simo Fhom (hervais.simo@sit.fraunhofer.de).
Modul: 20-00-0807 Privatheit & Anonymität in einer vernetzten Welt
Kurs: 20-00-0807-se Privatheit & Anonymität in einer vernetzten Welt
Lerninhalte
Im Rahmen dieses Seminars werden Privatsphäre und Sicherheit sowie Auswirkungen entstehender Technologien wie das „Internet der Dinge“ diskutiert. Insbesondere werden neue Bedrohungen sowie verschiedene Angriffstechniken und entsprechende Gegenmaßnahmen betrachtet. Beispiele von Themen sind: wearable privacy, smart cars privacy, device fingerprinting, in-store tracking, HTTP(s) Traffic analysis, privacy leaks in Android-Geräte, data anonymization und differential privacy, transparency-enhancing technologies. Die Seminarteilnehmer bekommen ein Thema zugewiesen, sollen aktuelle Forschungsarbeiten lesen, den weiteren Teilnehmern vorstellen und in einer Seminararbeit zusammenfassen. Das primäre Ziel des Seminars ist es, die Fähigkeit der Studenten zu verbessern, ein wissenschaftliches Thema zu bearbeiten, eine Präsentation ähnlich wie bei einer wissenschaftlichen Konferenz zu halten und eine wissenschaftliche Diskussion zu ausgewählten Privacy-Forschungsthemen (mit-) zu gestalten. Die Studierenden simulieren die verschiedenen Phasen einer wissenschaftlichen Konferenz: Einreichung der Arbeiten, Begutachtung der Arbeiten, Feedback, Einreichung der finalen Version, Präsentation des Papiers und ggf. Sitzungsleitung.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Das Seminar richtet sich an Bachelor- und Masterstudenten die sich für das Thema Privatheit in der digitalen Welt interessieren. Sie sollten die Bereitschaft mitbringen, neue veröffentliche Forschungsarbeiten zum Thema "Privacy" zu begutachten bzw. zu diskutieren.
Empfohlene Voraussetzungen
Grundlegendes Verständnis der Computer-Sicherheit und Netzwerkprotokolle könnte hilfreich sein.
Modul: Privatheit & Anonymität in einer vernetzten Welt
TUCaN-Nummer
20-00-0807
Titel
Privatheit & Anonymität in einer vernetzten Welt
Kürzel
Privacy iaUCW
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Diploma Supplement
Privacy
IT-Security
Trusted Systems
Anonymization
Internet of things
Kurs: 20-00-0807-se Privatheit & Anonymität in einer vernetzten Welt
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Michael Waidner
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Privacy iaUCW
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Dieser Kurs bietet eine interdisziplinäre Perspektive auf Privacy und betrachtet ausführlich die Grundlagen des Datenschutzes, Datenschutzprobleme und -herausforderungen in aufstrebenden Technologien, Konzepte für die Datenschutztechnik in Software/Systemen und benutzbaren Datenschutzlösungen.
In diesem Seminar werden wir die Datenschutzimplikationen von aufstrebenden Technologien erörtern und uns auf Umgebungen konzentrieren, in denen neue Privacy-Definitionen und -mechanismen derzeit entwickelt werden. Konkreter werden wir neue Bedrohungen, unterschiedliche Angriffstechniken, Abwehrmöglichkeiten dagegen sowie Techniken zur Bewertung der Benutzerfreundlichkeit von Privacy-Lösungen diskutieren.Wir werden neue Bereiche abdecken, wie beispielsweise Datenschutz in/für großen Sprachmodellen, De-Anonymisierungsangriffe auf das Metaverse, Datenschutz in 6G, Datenschutzbedrohungsmodellierung und Privacy Engineering (wie kann Datenschutz in den Softwareentwicklungslebenszyklus integriert werden?), Datenanonymisierung und verteiltes Maschinenlernen, erklärbares maschinelles Lernen - sowie andere Bereiche, in denen Privacy-Bedenken zu bedeutender Forschungsergebnisse geführt haben. Beispiele hierfür sind: Datenschutz im Internet der Dinge (IoT) / in intelligenten Autos sowie Datenschutz in mobilen und sozialen Netzwerken.
Im Seminar wird ein besonderes Augenmerk auf Ansätze zur Verbesserung der Fähigkeiten der Studierenden wissenschaftlichen Forschung zu betreiben, eine Seminarpräsentation vorzubereiten und durchzuführen sowie zur Einreichung eines schriftlichen Berichts gelegt. Die Teilnehmer erhalten ein Thema und eine kurze Liste aktueller Forschungsarbeiten zum jeweiligen Thema. Von den Teilnehmer-Inen wird erwartet, eine Literaturrecherche zum zugewiesenen Thema durchzuführen, eine Präsentation ähnlich der auf einer wissenschaftlichen Konferenz erforderlichen vorzubereiten und wissenschaftliche Diskussionen zu leiten bzw. daran aktiv teilzunehmen.
In diesem Seminar simulieren Studierende und Lehrende die verschiedenen Phasen einer wissenschaftlichen Konferenz: Einreichen eines Papers, Peer Review, Benachrichtigung/Feedback, Einreichen der endgültigen Version des Papers, Präsentation und eventuell Leitung einer Sitzung.
Voraussetzungen
Grundkenntnisse in Computersicherheit und Netzwerkprotokollen sind hilfreich.
Interesse an einem praktischen und interdisziplinären Verständnis von Datenschutz
Interesse an Usable Privacy
Weitere Informationen
Bei Anmeldung melden Sie sich bitte per Mail bei Herrn Simo Fhom (hervais.simo@sit.fraunhofer.de).
04cp ZS Zivile Sicherheit Steinebach
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0961 Zivile Sicherheit
Kurs: 20-00-0961-se Zivile Sicherheit
Lerninhalte
Unter dem Begriff "zivile Sicherheit" versteht man neben Katastrophenschutz und Terrorismusbekämpfung auch die Aspekte der Sicherheit, die einen direkten Bezug zum Bürger und dessen Alltag aufweisen. Sie ist also auch dann bedroht, wenn der Bürger im täglichen Leben eine latente Unsicherheit hinsichtlich gewöhnlicher Handlungen verspürt.
In dieser Veranstaltung werden drei ausgewählte Szenarien der zivilen Sicherheit adressiert, die einen Bezug zur IT haben: Medikamentenhandel über das Internet, Versicherungsbetrug und Geldwäsche sowie Handel mit Antiken aus Raubgrabungen über das Internet. Dabei sind sowohl die Methoden der Betrüger als auch die der Betrugsaufdeckung von Interesse. Basis für diese Themen sind die BMBF Forschungsprogramme zur Wirtschaftskriminalität und zur organisierten Kriminalität. Es sollen Technologien entwickelt, Dunkelfeldforschung betrieben sowie interdisziplinäre Eigenschaften bezüglich beispielsweise Recht und Wirtschaft betrachtet werden.
Die Veranstaltung kombiniert Vorlesung und Seminar. Zu Beginn wird eine Einführung in die Thematik gegeben, in welcher unter anderem internationale Sicherheitsstrategien, computerisierte Methoden der Aufdeckung von Betrugsfällen und Aspekte des Datenschutzes behandelt werden.
In dem anschließenden Seminar werden einzelne Themen vertieft betrachtet, wie beispielsweise:
• Umschlagplätze für Medikamente im Internet
• Bildmanipulationen als Grundlage für Versicherungsbetrug
• Forensische Erkennung von Identitäten
• Ähnlichkeitssuche: Welche Methoden für Bild und Text werden in der Praxis genutzt
• Wie schützen sich Auktionsplattformen vor illegalen Angeboten?
Die Vertiefung geschieht auf Basis empfohlener Publikationen, von denen ausgehend der Teilnehmer einen Seminarvortrag und eine begleitende Ausarbeitung erstellt und diese mit den übrigen Teilnehmern der Veranstaltung diskutiert.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
- Erstellen von wissenschaftlichen Kurzvorträgen
- Verwendung von Zitaten
- Interdisziplinäre Sicherheitsbetrachtung
- Einsatz von Methoden der Betrugserkennung
Empfohlene Voraussetzungen
Hilfreich sind Grundkenntnisse in Internettechnologie und IT Security.
Für einzelne Seminarthemen werden in der Veranstaltungen weitere Empfehlungen hinsichtlich der Vorkenntnisse ausgesprochen.
Modul: Zivile Sicherheit
TUCaN-Nummer
20-00-0961
Titel
Zivile Sicherheit
Kürzel
Zivile Sicherheit
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0961-se Zivile Sicherheit
Lehrende
Honorarprof. Dr.-Ing. Martin Steinebach
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Zivile Sicherheit
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Unter dem Begriff "zivile Sicherheit" versteht man neben Katastrophenschutz und Terrorismusbekämpfung auch die Aspekte der Sicherheit, die einen direkten Bezug zum Bürger und dessen Alltag aufweisen. Sie ist also auch dann bedroht, wenn der Bürger im täglichen Leben eine latente Unsicherheit hinsichtlich gewöhnlicher Handlungen verspürt.
In dieser Veranstaltung werden drei ausgewählte Szenarien der zivilen Sicherheit adressiert, die einen Bezug zur IT haben: Medikamentenhandel über das Internet, Versicherungsbetrug und Geldwäsche sowie Handel mit Antiken aus Raubgrabungen über das Internet. Dabei sind sowohl die Methoden der Betrüger als auch die der Betrugsaufdeckung von Interesse. Basis für diese Themen sind die BMBF Forschungsprogramme zur Wirtschaftskriminalität und zur organisierten Kriminalität. Es sollen Technologien entwickelt, Dunkelfeldforschung betrieben sowie interdisziplinäre Eigenschaften bezüglich beispielsweise Recht und Wirtschaft betrachtet werden.
Die Veranstaltung kombiniert Vorlesung und Seminar. Zu Beginn wird eine Einführung in die Thematik gegeben, in welcher unter anderem internationale Sicherheitsstrategien, computerisierte Methoden der Aufdeckung von Betrugsfällen und Aspekte des Datenschutzes behandelt werden.
In dem anschließenden Seminar werden einzelne Themen vertieft betrachtet, wie beispielsweise:
• Umschlagplätze für Medikamente im Internet
• Bildmanipulationen als Grundlage für Versicherungsbetrug
• Forensische Erkennung von Identitäten
• Ähnlichkeitssuche: Welche Methoden für Bild und Text werden in der Praxis genutzt
• Wie schützen sich Auktionsplattformen vor illegalen Angeboten?
Die Vertiefung geschieht auf Basis empfohlener Publikationen, von denen ausgehend der Teilnehmer einen Seminarvortrag und eine begleitende Ausarbeitung erstellt und diese mit den übrigen Teilnehmern der Veranstaltung diskutiert.
Voraussetzungen
Hilfreich sind Grundkenntnisse in Internettechnologie und IT Security.
Für einzelne Seminarthemen werden in der Veranstaltungen weitere Empfehlungen hinsichtlich der Vorkenntnisse ausgesprochen.
Modul: 20-00-0961 Zivile Sicherheit
Kurs: 20-00-0961-se Zivile Sicherheit
Lerninhalte
Unter dem Begriff "zivile Sicherheit" versteht man neben Katastrophenschutz und Terrorismusbekämpfung auch die Aspekte der Sicherheit, die einen direkten Bezug zum Bürger und dessen Alltag aufweisen. Sie ist also auch dann bedroht, wenn der Bürger im täglichen Leben eine latente Unsicherheit hinsichtlich gewöhnlicher Handlungen verspürt.
In dieser Veranstaltung werden drei ausgewählte Szenarien der zivilen Sicherheit adressiert, die einen Bezug zur IT haben: Medikamentenhandel über das Internet, Versicherungsbetrug und Geldwäsche sowie Handel mit Antiken aus Raubgrabungen über das Internet. Dabei sind sowohl die Methoden der Betrüger als auch die der Betrugsaufdeckung von Interesse. Basis für diese Themen sind die BMBF Forschungsprogramme zur Wirtschaftskriminalität und zur organisierten Kriminalität. Es sollen Technologien entwickelt, Dunkelfeldforschung betrieben sowie interdisziplinäre Eigenschaften bezüglich beispielsweise Recht und Wirtschaft betrachtet werden.
Die Veranstaltung kombiniert Vorlesung und Seminar. Zu Beginn wird eine Einführung in die Thematik gegeben, in welcher unter anderem internationale Sicherheitsstrategien, computerisierte Methoden der Aufdeckung von Betrugsfällen und Aspekte des Datenschutzes behandelt werden.
In dem anschließenden Seminar werden einzelne Themen vertieft betrachtet, wie beispielsweise:
• Umschlagplätze für Medikamente im Internet
• Bildmanipulationen als Grundlage für Versicherungsbetrug
• Forensische Erkennung von Identitäten
• Ähnlichkeitssuche: Welche Methoden für Bild und Text werden in der Praxis genutzt
• Wie schützen sich Auktionsplattformen vor illegalen Angeboten?
Die Vertiefung geschieht auf Basis empfohlener Publikationen, von denen ausgehend der Teilnehmer einen Seminarvortrag und eine begleitende Ausarbeitung erstellt und diese mit den übrigen Teilnehmern der Veranstaltung diskutiert.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
- Erstellen von wissenschaftlichen Kurzvorträgen
- Verwendung von Zitaten
- Interdisziplinäre Sicherheitsbetrachtung
- Einsatz von Methoden der Betrugserkennung
Empfohlene Voraussetzungen
Hilfreich sind Grundkenntnisse in Internettechnologie und IT Security.
Für einzelne Seminarthemen werden in der Veranstaltungen weitere Empfehlungen hinsichtlich der Vorkenntnisse ausgesprochen.
Modul: Zivile Sicherheit
TUCaN-Nummer
20-00-0961
Titel
Zivile Sicherheit
Kürzel
Zivile Sicherheit
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0961-se Zivile Sicherheit
Lehrende
Honorarprof. Dr.-Ing. Martin Steinebach
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Zivile Sicherheit
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Unter dem Begriff "zivile Sicherheit" versteht man neben Katastrophenschutz und Terrorismusbekämpfung auch die Aspekte der Sicherheit, die einen direkten Bezug zum Bürger und dessen Alltag aufweisen. Sie ist also auch dann bedroht, wenn der Bürger im täglichen Leben eine latente Unsicherheit hinsichtlich gewöhnlicher Handlungen verspürt.
In dieser Veranstaltung werden drei ausgewählte Szenarien der zivilen Sicherheit adressiert, die einen Bezug zur IT haben: Medikamentenhandel über das Internet, Versicherungsbetrug und Geldwäsche sowie Handel mit Antiken aus Raubgrabungen über das Internet. Dabei sind sowohl die Methoden der Betrüger als auch die der Betrugsaufdeckung von Interesse. Basis für diese Themen sind die BMBF Forschungsprogramme zur Wirtschaftskriminalität und zur organisierten Kriminalität. Es sollen Technologien entwickelt, Dunkelfeldforschung betrieben sowie interdisziplinäre Eigenschaften bezüglich beispielsweise Recht und Wirtschaft betrachtet werden.
Die Veranstaltung kombiniert Vorlesung und Seminar. Zu Beginn wird eine Einführung in die Thematik gegeben, in welcher unter anderem internationale Sicherheitsstrategien, computerisierte Methoden der Aufdeckung von Betrugsfällen und Aspekte des Datenschutzes behandelt werden.
In dem anschließenden Seminar werden einzelne Themen vertieft betrachtet, wie beispielsweise:
• Umschlagplätze für Medikamente im Internet
• Bildmanipulationen als Grundlage für Versicherungsbetrug
• Forensische Erkennung von Identitäten
• Ähnlichkeitssuche: Welche Methoden für Bild und Text werden in der Praxis genutzt
• Wie schützen sich Auktionsplattformen vor illegalen Angeboten?
Die Vertiefung geschieht auf Basis empfohlener Publikationen, von denen ausgehend der Teilnehmer einen Seminarvortrag und eine begleitende Ausarbeitung erstellt und diese mit den übrigen Teilnehmern der Veranstaltung diskutiert.
Voraussetzungen
Hilfreich sind Grundkenntnisse in Internettechnologie und IT Security.
Für einzelne Seminarthemen werden in der Veranstaltungen weitere Empfehlungen hinsichtlich der Vorkenntnisse ausgesprochen.
03cp ITG IT in der Grundlehre Weihe
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0963 IT in der Grundlehre
Kurs: 20-00-0963-se IT in der Grundlehre
Lerninhalte
Ausgewählte IT-basierte Konzepte für Vorlesung sowie Übungs-und Prüfungsbetrieb in Lehrveranstaltungen mit großen, heterogenen Teilnehmergruppen.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach Besuch der Veranstaltung sind die Studierenden in der Lage, geeignete IT-basierte Konzepte für Vorlesung sowie Übungs-und Prüfungsbetrieb in Lehrveranstaltungen mit großen, heterogenen Teilnehmergruppen zu entwickeln und softwareseitig umzusetzen.
Empfohlene Voraussetzungen
FOP
Modul: IT in der Grundlehre
TUCaN-Nummer
20-00-0963
Titel
IT in der Grundlehre
Kürzel
ITG
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0963-se IT in der Grundlehre
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Karsten Weihe
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
ITG
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Ausgewählte IT-basierte Konzepte für Vorlesung sowie Übungs-und Prüfungsbetrieb in Lehrveranstaltungen mit großen, heterogenen Teilnehmergruppen.
Voraussetzungen
FOP
Online-Angebote
https://moodle.informatik.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=849
Modul: 20-00-0963 IT in der Grundlehre
Kurs: 20-00-0963-se IT in der Grundlehre
Lerninhalte
Ausgewählte IT-basierte Konzepte für Vorlesung sowie Übungs-und Prüfungsbetrieb in Lehrveranstaltungen mit großen, heterogenen Teilnehmergruppen.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach Besuch der Veranstaltung sind die Studierenden in der Lage, geeignete IT-basierte Konzepte für Vorlesung sowie Übungs-und Prüfungsbetrieb in Lehrveranstaltungen mit großen, heterogenen Teilnehmergruppen zu entwickeln und softwareseitig umzusetzen.
Empfohlene Voraussetzungen
FOP
Modul: IT in der Grundlehre
TUCaN-Nummer
20-00-0963
Titel
IT in der Grundlehre
Kürzel
ITG
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Deutsch
Kurs: 20-00-0963-se IT in der Grundlehre
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Karsten Weihe
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
ITG
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Ausgewählte IT-basierte Konzepte für Vorlesung sowie Übungs-und Prüfungsbetrieb in Lehrveranstaltungen mit großen, heterogenen Teilnehmergruppen.
Voraussetzungen
FOP
Online-Angebote
https://moodle.informatik.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=849
03cp SPC Parallel Computing Ritter; Wolf
Modul und Kurs
Modul: 20-00-0994 Parallel Computing
Kurs: 20-00-0994-se Parallel Computing
Termine zwischen 2025-04-25 und 2025-07-25
* 6x Fr 13:30 - 16:50 (S103/107)
Lerninhalte
Aktuelle Trends in der Parallelverarbeitung, z.B.
• Neue Anwendungsfelder (z.B. Deep-Learning)
• Neue parallele Programmiermodelle
• Entwicklung paralleler Software für Smartphones
• GPUs, Manycore-Architecturen
• FPGAs
• Architekturen für die Post-Moore-Ära
• Parallele Dateisysteme
• Neue parallele Algorithmen
• Exascale-Computing
• Cloud-Computing
Qualitätsziele / Lernergebnisse
• Kennenlernen aktueller Themen im Bereich Parallelverarbeitung
• Literatur auswählen und analysieren
• Verständliche Berichte formulieren
• Übersichtliche Folien erstellen
• Mündlich präsentieren
Empfohlene Voraussetzungen
• Kennnisse in Rechnerarchitektur, Programmierung, Softwaretechnik
• Grundlagen paralleler Systeme
Modul: Parallel Computing
TUCaN-Nummer
20-00-0994
Titel
Parallel Computing
Kürzel
SPC
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-0994-se Parallel Computing
Lehrende
M.Sc. Marcus Ritter; Prof. Dr. rer. nat. Felix Wolf
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
SPC
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Aktuelle Trends in der Parallelverarbeitung, z.B.
• Neue Anwendungsfelder (z.B. Deep-Learning)
• Neue parallele Programmiermodelle
• Entwicklung paralleler Software für Smartphones
• GPUs, Manycore-Architecturen
• FPGAs
• Architekturen für die Post-Moore-Ära
• Parallele Dateisysteme
• Neue parallele Algorithmen
• Exascale-Computing
• Cloud-Computing
Voraussetzungen
• Kennnisse in Rechnerarchitektur, Programmierung, Softwaretechnik
• Grundlagen paralleler Systeme
Online-Angebote
moodle
Modul: 20-00-0994 Parallel Computing
Kurs: 20-00-0994-se Parallel Computing
Termine zwischen 2025-04-25 und 2025-07-25
* 6x Fr 13:30 - 16:50 (S103/107)
Lerninhalte
Aktuelle Trends in der Parallelverarbeitung, z.B.
• Neue Anwendungsfelder (z.B. Deep-Learning)
• Neue parallele Programmiermodelle
• Entwicklung paralleler Software für Smartphones
• GPUs, Manycore-Architecturen
• FPGAs
• Architekturen für die Post-Moore-Ära
• Parallele Dateisysteme
• Neue parallele Algorithmen
• Exascale-Computing
• Cloud-Computing
Qualitätsziele / Lernergebnisse
• Kennenlernen aktueller Themen im Bereich Parallelverarbeitung
• Literatur auswählen und analysieren
• Verständliche Berichte formulieren
• Übersichtliche Folien erstellen
• Mündlich präsentieren
Empfohlene Voraussetzungen
• Kennnisse in Rechnerarchitektur, Programmierung, Softwaretechnik
• Grundlagen paralleler Systeme
Modul: Parallel Computing
TUCaN-Nummer
20-00-0994
Titel
Parallel Computing
Kürzel
SPC
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-0994-se Parallel Computing
Lehrende
M.Sc. Marcus Ritter; Prof. Dr. rer. nat. Felix Wolf
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
SPC
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Aktuelle Trends in der Parallelverarbeitung, z.B.
• Neue Anwendungsfelder (z.B. Deep-Learning)
• Neue parallele Programmiermodelle
• Entwicklung paralleler Software für Smartphones
• GPUs, Manycore-Architecturen
• FPGAs
• Architekturen für die Post-Moore-Ära
• Parallele Dateisysteme
• Neue parallele Algorithmen
• Exascale-Computing
• Cloud-Computing
Voraussetzungen
• Kennnisse in Rechnerarchitektur, Programmierung, Softwaretechnik
• Grundlagen paralleler Systeme
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04cp PENG Performance Engineering Bischof
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1038 Performance Engineering
Kurs: 20-00-1038-se Performance Engineering
Lerninhalte
- Architektur & Eigenschaften von shared-memory multiprocessor(SMP) Maschinen
- Messbarkeit & Verstaendnis von Performanz auf SMP Maschinen
- Erste Erfahrung in der Benutzung von ausgewaehlten Performance Analyse Tools
Qualitätsziele / Lernergebnisse
- Verstaendnis der Performanzfaktoren und -indikatoren von SMP Plattformen: Compute Units, Memory Design, Synchronisation Protocols
- Verstaendnis der Wichtigkeit vergleichbarer, nachvollziehbarer und reproduzierbarer Messergebnisse
Empfohlene Voraussetzungen
- Grundlagen von C++ und OpenMP
Modul: Performance Engineering
TUCaN-Nummer
20-00-1038
Titel
Performance Engineering
Kürzel
PENG
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Computational Engineering
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-1038-se Performance Engineering
Lehrende
Prof. Dr. Christian Bischof
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PENG
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
- Architektur & Eigenschaften von shared-memory multiprocessor(SMP) Maschinen
- Messbarkeit & Verstaendnis von Performanz auf SMP Maschinen
- Erste Erfahrung in der Benutzung von ausgewaehlten Performance Analyse Tools
Voraussetzungen
- Grundlagen von C++ und OpenMP
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moodle
Modul: 20-00-1038 Performance Engineering
Kurs: 20-00-1038-se Performance Engineering
Lerninhalte
- Architektur & Eigenschaften von shared-memory multiprocessor(SMP) Maschinen
- Messbarkeit & Verstaendnis von Performanz auf SMP Maschinen
- Erste Erfahrung in der Benutzung von ausgewaehlten Performance Analyse Tools
Qualitätsziele / Lernergebnisse
- Verstaendnis der Performanzfaktoren und -indikatoren von SMP Plattformen: Compute Units, Memory Design, Synchronisation Protocols
- Verstaendnis der Wichtigkeit vergleichbarer, nachvollziehbarer und reproduzierbarer Messergebnisse
Empfohlene Voraussetzungen
- Grundlagen von C++ und OpenMP
Modul: Performance Engineering
TUCaN-Nummer
20-00-1038
Titel
Performance Engineering
Kürzel
PENG
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Computational Engineering
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-1038-se Performance Engineering
Lehrende
Prof. Dr. Christian Bischof
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
PENG
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
- Architektur & Eigenschaften von shared-memory multiprocessor(SMP) Maschinen
- Messbarkeit & Verstaendnis von Performanz auf SMP Maschinen
- Erste Erfahrung in der Benutzung von ausgewaehlten Performance Analyse Tools
Voraussetzungen
- Grundlagen von C++ und OpenMP
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03cp SK Seminar Kryptographie Fischlin
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1103 Seminar Kryptographie
Kurs: 20-00-1103-se Seminar Kryptographie
Lerninhalte
Im Seminar werden aktuelle Forschungsresultate aus dem Gebiet der Kryptographie von den Studierenden vorgestellt.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Im Bereich der fachlichen und fachlich methodischen Kompetenzen werden die Studierenden nach der Veranstaltung das Vorwissen aus dem Bereich der Kryptographie auf neue wissenschaftliche Arbeiten anwenden können. Im Bereich der kommunikativen Kompetenzen werden die Studierenden dann wissenschaftliche Arbeiten so analysieren können, dass sie den fachlichen Stoff daraus präsentieren können.
Empfohlene Voraussetzungen
Empfohlen werden: Einführung in die Kryptographie,
andere weiterführende Veranstaltungen im Bereich Kryptographie
Modul: Seminar Kryptographie
TUCaN-Nummer
20-00-1103
Titel
Seminar Kryptographie
Kürzel
Krypto-Seminar
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-1103-se Seminar Kryptographie
Lehrende
Prof. Dr. phil. nat. Marc Fischlin
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Krypto-Seminar
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Im Seminar werden aktuelle Forschungsresultate aus dem Gebiet der Kryptographie von den Studierenden vorgestellt.
Voraussetzungen
Empfohlen werden: Einführung in die Kryptographie,
andere weiterführende Veranstaltungen im Bereich Kryptographie
Modul: 20-00-1103 Seminar Kryptographie
Kurs: 20-00-1103-se Seminar Kryptographie
Lerninhalte
Im Seminar werden aktuelle Forschungsresultate aus dem Gebiet der Kryptographie von den Studierenden vorgestellt.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Im Bereich der fachlichen und fachlich methodischen Kompetenzen werden die Studierenden nach der Veranstaltung das Vorwissen aus dem Bereich der Kryptographie auf neue wissenschaftliche Arbeiten anwenden können. Im Bereich der kommunikativen Kompetenzen werden die Studierenden dann wissenschaftliche Arbeiten so analysieren können, dass sie den fachlichen Stoff daraus präsentieren können.
Empfohlene Voraussetzungen
Empfohlen werden: Einführung in die Kryptographie,
andere weiterführende Veranstaltungen im Bereich Kryptographie
Modul: Seminar Kryptographie
TUCaN-Nummer
20-00-1103
Titel
Seminar Kryptographie
Kürzel
Krypto-Seminar
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Trusted Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-1103-se Seminar Kryptographie
Lehrende
Prof. Dr. phil. nat. Marc Fischlin
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Krypto-Seminar
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Im Seminar werden aktuelle Forschungsresultate aus dem Gebiet der Kryptographie von den Studierenden vorgestellt.
Voraussetzungen
Empfohlen werden: Einführung in die Kryptographie,
andere weiterführende Veranstaltungen im Bereich Kryptographie
03cp TN Theoretische Neurowissenschaft Butz-Ostendorf; Kaster
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1129 Theoretische Neurowissenschaft
Kurs: 20-00-1129-se Theoretische Neurowissenschaft
Termine zwischen 2025-04-28 und 2025-07-21
* 12x Mo 16:15 - 17:55 (S103/107)
Lerninhalte
Gegenstand des Seminars ist die Vermittlung von Methoden der Modellbildung für die Neurowissenschaften. Die Funktionssysteme des Nervensystems einschließlich dem Gehirn gehören zu den komplexesten Wirkungsgefüge, die wir in der Natur beobachten können. Darüber hinaus sind biologische neuronale Netzwerke kognitive Systeme, die allein deswegen von besonderem Interesse für die Informatik sind. Die Modellbildung neuronaler Systeme lässt sich gut auf andere nicht-biologische Systeme anwenden (z.B. autonome Systeme, Verkehrsnetzwerke, Logistik) und dienen daher als geeigneter Use Case, um entsprechende Methodenkompetenz zu entwickeln. Im Seminar werden wir uns mit beobachtbaren und simulierbaren nicht-linearen Dynamiken beschäftigen, die im Nervensystem auf unterschiedlichen Zeitachsen miteinander reziprok gekoppelt sind, wie zum Beispiel neuronale elektrische Aktivitäten und aktivitätsabhängige plastische Prozesse, die auf einer anderen Zeitachse wiederum den Aktivitätsfluss verändern. Anhand von Originalpublikation werden informatische und mathematische Methoden vermittelt, um solche Prozesse und Systeme zu modellieren. An verschiedenen neuronalen Funktionssystemen wie z.B. dem visuellen oder dem hippokampalen Funktionssystem zur Gedächtnisbildung werden die o.g. Modelle entwickelt.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreicher Teilnahme an dem Seminar sind die Teilnehmer/innen in der Lage,
- neuronale Funktionssysteme in ihren Teilen und Funktionsbezügen zu beschreiben.
- verschiedene Funktionssysteme einander gegenüberzustellen.
- mathematische Methoden für nicht-lineare Dynamiken zu kennen.
- gewöhnliche Differenzialgleichungen für Simulatoren zu implementieren.
- aus unterschiedlichen Simulationsumgebungen (NEST, Neuron, etc.) auszuwählen.
- über biologische Details zu abstrahieren und ein formales neuronales Modell zu entwickeln.
- verschiedene neuronale Modelle zu kennen und diese für die jeweilige Anwendung zu beurteilen.
Empfohlene Voraussetzungen
Empfohlen:
- Mathematische Methoden aus dem Bachelor-Studiengang Informatik
- Algorithmen und Datenstrukturen
- Programmierkenntnisse (Programmiersprache frei wählbar)
- Biologisches Grundverständnis von Vorteil
Modul: Theoretische Neurowissenschaft
TUCaN-Nummer
20-00-1129
Titel
Theoretische Neurowissenschaft
Kürzel
TheoNeu
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Data Knowledge Engineering
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-1129-se Theoretische Neurowissenschaft
Lehrende
Dr. rer. nat. Markus Butz-Ostendorf; M.Sc. Marvin Rene Kaster
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
TheoNeu
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Gegenstand des Seminars ist die Vermittlung von Methoden der Modellbildung für die Neurowissenschaften. Die Funktionssysteme des Nervensystems einschließlich dem Gehirn gehören zu den komplexesten Wirkungsgefüge, die wir in der Natur beobachten können. Darüber hinaus sind biologische neuronale Netzwerke kognitive Systeme, die allein deswegen von besonderem Interesse für die Informatik sind. Die Modellbildung neuronaler Systeme lässt sich gut auf andere nicht-biologische Systeme anwenden (z.B. autonome Systeme, Verkehrsnetzwerke, Logistik) und dienen daher als geeigneter Use Case, um entsprechende Methodenkompetenz zu entwickeln. Im Seminar werden wir uns mit beobachtbaren und simulierbaren nicht-linearen Dynamiken beschäftigen, die im Nervensystem auf unterschiedlichen Zeitachsen miteinander reziprok gekoppelt sind, wie zum Beispiel neuronale elektrische Aktivitäten und aktivitätsabhängige plastische Prozesse, die auf einer anderen Zeitachse wiederum den Aktivitätsfluss verändern. Anhand von Originalpublikation werden informatische und mathematische Methoden vermittelt, um solche Prozesse und Systeme zu modellieren. An verschiedenen neuronalen Funktionssystemen wie z.B. dem visuellen oder dem hippokampalen Funktionssystem zur Gedächtnisbildung werden die o.g. Modelle entwickelt.
Literatur
Empfohlene Literatur:
- Dynamical Systems in Neuroscience, Eugene M. Izhikevich, The MIT Press, ISBN 978-0-262-51420-0.
- The Rewiring Brain, Arjen van Ooyen & Markus Butz-Ostendorf, Academic Press/Elsevier. ISBN: 978-0-12-803784-3
Voraussetzungen
Empfohlen:
- Mathematische Methoden aus dem Bachelor-Studiengang Informatik
- Algorithmen und Datenstrukturen
- Programmierkenntnisse (Programmiersprache frei wählbar)
- Biologisches Grundverständnis von Vorteil
Online-Angebote
https://moodle.informatik.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=1719
Modul: 20-00-1129 Theoretische Neurowissenschaft
Kurs: 20-00-1129-se Theoretische Neurowissenschaft
Termine zwischen 2025-04-28 und 2025-07-21
* 12x Mo 16:15 - 17:55 (S103/107)
Lerninhalte
Gegenstand des Seminars ist die Vermittlung von Methoden der Modellbildung für die Neurowissenschaften. Die Funktionssysteme des Nervensystems einschließlich dem Gehirn gehören zu den komplexesten Wirkungsgefüge, die wir in der Natur beobachten können. Darüber hinaus sind biologische neuronale Netzwerke kognitive Systeme, die allein deswegen von besonderem Interesse für die Informatik sind. Die Modellbildung neuronaler Systeme lässt sich gut auf andere nicht-biologische Systeme anwenden (z.B. autonome Systeme, Verkehrsnetzwerke, Logistik) und dienen daher als geeigneter Use Case, um entsprechende Methodenkompetenz zu entwickeln. Im Seminar werden wir uns mit beobachtbaren und simulierbaren nicht-linearen Dynamiken beschäftigen, die im Nervensystem auf unterschiedlichen Zeitachsen miteinander reziprok gekoppelt sind, wie zum Beispiel neuronale elektrische Aktivitäten und aktivitätsabhängige plastische Prozesse, die auf einer anderen Zeitachse wiederum den Aktivitätsfluss verändern. Anhand von Originalpublikation werden informatische und mathematische Methoden vermittelt, um solche Prozesse und Systeme zu modellieren. An verschiedenen neuronalen Funktionssystemen wie z.B. dem visuellen oder dem hippokampalen Funktionssystem zur Gedächtnisbildung werden die o.g. Modelle entwickelt.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreicher Teilnahme an dem Seminar sind die Teilnehmer/innen in der Lage,
- neuronale Funktionssysteme in ihren Teilen und Funktionsbezügen zu beschreiben.
- verschiedene Funktionssysteme einander gegenüberzustellen.
- mathematische Methoden für nicht-lineare Dynamiken zu kennen.
- gewöhnliche Differenzialgleichungen für Simulatoren zu implementieren.
- aus unterschiedlichen Simulationsumgebungen (NEST, Neuron, etc.) auszuwählen.
- über biologische Details zu abstrahieren und ein formales neuronales Modell zu entwickeln.
- verschiedene neuronale Modelle zu kennen und diese für die jeweilige Anwendung zu beurteilen.
Empfohlene Voraussetzungen
Empfohlen:
- Mathematische Methoden aus dem Bachelor-Studiengang Informatik
- Algorithmen und Datenstrukturen
- Programmierkenntnisse (Programmiersprache frei wählbar)
- Biologisches Grundverständnis von Vorteil
Modul: Theoretische Neurowissenschaft
TUCaN-Nummer
20-00-1129
Titel
Theoretische Neurowissenschaft
Kürzel
TheoNeu
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Data Knowledge Engineering
Sprache
Deutsch/Englisch
Kurs: 20-00-1129-se Theoretische Neurowissenschaft
Lehrende
Dr. rer. nat. Markus Butz-Ostendorf; M.Sc. Marvin Rene Kaster
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
TheoNeu
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Gegenstand des Seminars ist die Vermittlung von Methoden der Modellbildung für die Neurowissenschaften. Die Funktionssysteme des Nervensystems einschließlich dem Gehirn gehören zu den komplexesten Wirkungsgefüge, die wir in der Natur beobachten können. Darüber hinaus sind biologische neuronale Netzwerke kognitive Systeme, die allein deswegen von besonderem Interesse für die Informatik sind. Die Modellbildung neuronaler Systeme lässt sich gut auf andere nicht-biologische Systeme anwenden (z.B. autonome Systeme, Verkehrsnetzwerke, Logistik) und dienen daher als geeigneter Use Case, um entsprechende Methodenkompetenz zu entwickeln. Im Seminar werden wir uns mit beobachtbaren und simulierbaren nicht-linearen Dynamiken beschäftigen, die im Nervensystem auf unterschiedlichen Zeitachsen miteinander reziprok gekoppelt sind, wie zum Beispiel neuronale elektrische Aktivitäten und aktivitätsabhängige plastische Prozesse, die auf einer anderen Zeitachse wiederum den Aktivitätsfluss verändern. Anhand von Originalpublikation werden informatische und mathematische Methoden vermittelt, um solche Prozesse und Systeme zu modellieren. An verschiedenen neuronalen Funktionssystemen wie z.B. dem visuellen oder dem hippokampalen Funktionssystem zur Gedächtnisbildung werden die o.g. Modelle entwickelt.
Literatur
Empfohlene Literatur:
- Dynamical Systems in Neuroscience, Eugene M. Izhikevich, The MIT Press, ISBN 978-0-262-51420-0.
- The Rewiring Brain, Arjen van Ooyen & Markus Butz-Ostendorf, Academic Press/Elsevier. ISBN: 978-0-12-803784-3
Voraussetzungen
Empfohlen:
- Mathematische Methoden aus dem Bachelor-Studiengang Informatik
- Algorithmen und Datenstrukturen
- Programmierkenntnisse (Programmiersprache frei wählbar)
- Biologisches Grundverständnis von Vorteil
Online-Angebote
https://moodle.informatik.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=1719
04cp KI4CA Künstliche Intelligenz für Coding Assistance Mezini; Murali
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1139 Künstliche Intelligenz für Coding Assistance
Kurs: 20-00-1139-se Künstliche Intelligenz für Coding Assistance
Lerninhalte
Coding Assistance bezieht sich auf automatisierte Tools, die Entwickler bei Aufgaben wie der Vervollständigung von Code, der Fehlererkennung usw. unterstützen, so wie wir sie von unseren bevorzugten IDEs wie IntelliJ oder Eclipse kennen. In jüngster Zeit hat es eine Welle von Forschungen zur Nutzung von künstlicher Intelligenz gegeben, insbesondere von tiefen neuronalen Netzen und Transformatoren, die bei der Vervollständigung von Code helfen. Die berühmteste Manifestation dieses Ansatzes ist das Copilot-Projekt von Github. Aber auch diese Ansätze stehen vor ähnlichen Herausforderungen, vor allem weil sie auf Code in freier Wildbahn angewiesen sind, um zu lernen. Code, der von Menschen in freier Wildbahn geschrieben wurde, hat seine eigenen Probleme wie Fehler, Schwachstellen und Datenschutzbedenken. In diesem Zusammenhang ist es von größter Bedeutung, den Stand der Technik im Bereich der KI für Code Intelligence zu verstehen und an der zukünftigen Forschung zu arbeiten.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach Abschluss der Lehrveranstaltung, werden die Studierenden ein vertieftes Verständnis für Künstliche Intelligenz zur Unterstützung der Codierung entwickelt haben. Die Studierenden werden gelernt haben, mit wissenschaftlichen Inhalten zu arbeiten und neue Forschungsideen zu entwickeln, die auf früheren Arbeiten aufbauen. Dies beinhaltet Literaturrecherche und Übung im wissenschaftlichen Schreiben. Die Studierenden haben die Fähigkeit entwickelt, an wissenschaftlichen Arbeiten mitzuarbeiten.
Empfohlene Voraussetzungen
Empfohlen:
Basiswissen zu Programmier Sprachen. Interesse an Künstlicher Intelligenz
Modul: Künstliche Intelligenz für Coding Assistance
TUCaN-Nummer
20-00-1139
Titel
Künstliche Intelligenz für Coding Assistance
Kürzel
KI4CA
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-1139-se Künstliche Intelligenz für Coding Assistance
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Ermira Mezini; Dr. rer. nat. Krishna Narasimhan Murali
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
KI4CA
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
All announcements will be made through the website: https://stg-tud.github.io/AI4CI/
Lehrinhalte
Coding Assistance bezieht sich auf automatisierte Tools, die Entwickler bei Aufgaben wie der Vervollständigung von Code, der Fehlererkennung usw. unterstützen, so wie wir sie von unseren bevorzugten IDEs wie IntelliJ oder Eclipse kennen. In jüngster Zeit hat es eine Welle von Forschungen zur Nutzung von künstlicher Intelligenz gegeben, insbesondere von tiefen neuronalen Netzen und Transformatoren, die bei der Vervollständigung von Code helfen. Die berühmteste Manifestation dieses Ansatzes ist das Copilot-Projekt von Github. Aber auch diese Ansätze stehen vor ähnlichen Herausforderungen, vor allem weil sie auf Code in freier Wildbahn angewiesen sind, um zu lernen. Code, der von Menschen in freier Wildbahn geschrieben wurde, hat seine eigenen Probleme wie Fehler, Schwachstellen und Datenschutzbedenken. In diesem Zusammenhang ist es von größter Bedeutung, den Stand der Technik im Bereich der KI für Code Intelligence zu verstehen und an der zukünftigen Forschung zu arbeiten.
Mit einer Gruppe von max. 8 Teilnehmern werden unter der Anleitung des Dozenten zunächst aktuelle wissenschaftliche Arbeiten aus dem Bereich der Anwendung von KI für KI erforscht. Dann sollen Verbesserungen erarbeitet werden, die als Gruppe in Form einer neuen Arbeit niedergeschrieben werden sollen. Details zum Thema werden in der ersten Veranstaltung bekannt gegeben.
Voraussetzungen
Empfohlen: Basiswissen zu Programmier Sprachen. Interesse an Künstlicher Intelligenz
Modul: 20-00-1139 Künstliche Intelligenz für Coding Assistance
Kurs: 20-00-1139-se Künstliche Intelligenz für Coding Assistance
Lerninhalte
Coding Assistance bezieht sich auf automatisierte Tools, die Entwickler bei Aufgaben wie der Vervollständigung von Code, der Fehlererkennung usw. unterstützen, so wie wir sie von unseren bevorzugten IDEs wie IntelliJ oder Eclipse kennen. In jüngster Zeit hat es eine Welle von Forschungen zur Nutzung von künstlicher Intelligenz gegeben, insbesondere von tiefen neuronalen Netzen und Transformatoren, die bei der Vervollständigung von Code helfen. Die berühmteste Manifestation dieses Ansatzes ist das Copilot-Projekt von Github. Aber auch diese Ansätze stehen vor ähnlichen Herausforderungen, vor allem weil sie auf Code in freier Wildbahn angewiesen sind, um zu lernen. Code, der von Menschen in freier Wildbahn geschrieben wurde, hat seine eigenen Probleme wie Fehler, Schwachstellen und Datenschutzbedenken. In diesem Zusammenhang ist es von größter Bedeutung, den Stand der Technik im Bereich der KI für Code Intelligence zu verstehen und an der zukünftigen Forschung zu arbeiten.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach Abschluss der Lehrveranstaltung, werden die Studierenden ein vertieftes Verständnis für Künstliche Intelligenz zur Unterstützung der Codierung entwickelt haben. Die Studierenden werden gelernt haben, mit wissenschaftlichen Inhalten zu arbeiten und neue Forschungsideen zu entwickeln, die auf früheren Arbeiten aufbauen. Dies beinhaltet Literaturrecherche und Übung im wissenschaftlichen Schreiben. Die Studierenden haben die Fähigkeit entwickelt, an wissenschaftlichen Arbeiten mitzuarbeiten.
Empfohlene Voraussetzungen
Empfohlen:
Basiswissen zu Programmier Sprachen. Interesse an Künstlicher Intelligenz
Modul: Künstliche Intelligenz für Coding Assistance
TUCaN-Nummer
20-00-1139
Titel
Künstliche Intelligenz für Coding Assistance
Kürzel
KI4CA
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Englisch
Kurs: 20-00-1139-se Künstliche Intelligenz für Coding Assistance
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Ermira Mezini; Dr. rer. nat. Krishna Narasimhan Murali
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
KI4CA
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
All announcements will be made through the website: https://stg-tud.github.io/AI4CI/
Lehrinhalte
Coding Assistance bezieht sich auf automatisierte Tools, die Entwickler bei Aufgaben wie der Vervollständigung von Code, der Fehlererkennung usw. unterstützen, so wie wir sie von unseren bevorzugten IDEs wie IntelliJ oder Eclipse kennen. In jüngster Zeit hat es eine Welle von Forschungen zur Nutzung von künstlicher Intelligenz gegeben, insbesondere von tiefen neuronalen Netzen und Transformatoren, die bei der Vervollständigung von Code helfen. Die berühmteste Manifestation dieses Ansatzes ist das Copilot-Projekt von Github. Aber auch diese Ansätze stehen vor ähnlichen Herausforderungen, vor allem weil sie auf Code in freier Wildbahn angewiesen sind, um zu lernen. Code, der von Menschen in freier Wildbahn geschrieben wurde, hat seine eigenen Probleme wie Fehler, Schwachstellen und Datenschutzbedenken. In diesem Zusammenhang ist es von größter Bedeutung, den Stand der Technik im Bereich der KI für Code Intelligence zu verstehen und an der zukünftigen Forschung zu arbeiten.
Mit einer Gruppe von max. 8 Teilnehmern werden unter der Anleitung des Dozenten zunächst aktuelle wissenschaftliche Arbeiten aus dem Bereich der Anwendung von KI für KI erforscht. Dann sollen Verbesserungen erarbeitet werden, die als Gruppe in Form einer neuen Arbeit niedergeschrieben werden sollen. Details zum Thema werden in der ersten Veranstaltung bekannt gegeben.
Voraussetzungen
Empfohlen: Basiswissen zu Programmier Sprachen. Interesse an Künstlicher Intelligenz
??cp IRP2 Intelligente Robotermanipulation: Part 2 Chalvatzaki
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1168 Intelligente Robotermanipulation: Part II
Kurs: 20-00-1168-se Intelligente Robotermanipulation: Part II
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-07-23
* 14x Mi 13:30 - 15:10 ()
Modul: Intelligente Robotermanipulation: Part 2
Kurs: 20-00-1168-se Intelligente Robotermanipulation: Part II
Lehrende
Prof. Ph.D. Georgia Chalvatzaki
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
iRobMan2
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Dieses Seminar für Fortgeschrittene stellt grundlegende Algorithmen für
Embodied AI Systems (REAIS)
vor, die Objekte in unstrukturierten Umgebungen wie Wohnungen, Restaurants, Supermärkten usw. autonom wahrnehmen, navigieren und manipulieren können.
Es befasst sich mit der komplexen und aktuellen Herausforderung, intelligente Roboteragenten zu verstehen und zu entwickeln, die interagieren und ihre Welt verändern können. Das Seminar wird grundlegende Probleme der verkörperten KI und Robotik erörtern und dabei die
multimodale Wahrnehmung mit dem Handeln
verbinden.
Das Seminar wird eine Einführungsvorlesung und eine Lesegruppe kombinieren, um fortgeschrittene algorithmische Ansätze in der Robotik und der verkörperten KI zu diskutieren und zu erlernen.
In diesem Semester lautet das Thema des Seminars "Interaktive Roboter Wahrnehmen und Lernen".
Eine vorläufige Liste der Referate umfasst:
Synergies Between Affordance and Geometry: 6-DoF Grasp Detection via Implicit Representationshttps://arxiv.org/abs/2104.01542
Learning Agent-Aware Affordances for Closed-Loop Interaction with Articulated Objects https://arxiv.org/abs/2209.05802
Semantic Abstraction: Open-World 3D Scene Understanding from 2D Vision-Language Modelshttps://arxiv.org/abs/2207.11514
The (Un)Surprising Effectiveness of Pre-Trained Vision Models for Controlhttps://arxiv.org/abs/2203.03580
R3M: A Universal Visual Representation for Robot Manipulationhttps://arxiv.org/abs/2203.12601
Real-World Robot Learning with Masked Visual Pre-traininghttps://arxiv.org/abs/2210.03109
Offline Visual Representation Learning for Embodied Navigationhttps://arxiv.org/abs/2204.13226
The Surprising Effectiveness of Representation Learning for Visual Imitationhttps://arxiv.org/abs/2112.01511
VideoDex: Learning Dexterity from Internet Videos https://arxiv.org/abs/2212.04498
Do As I Can, Not As I Say: Grounding Language in Robotic Affordanceshttps://arxiv.org/abs/2204.01691
CLIPort: What and Where Pathways for Robotic Manipulationhttps://arxiv.org/abs/2109.12098
VIMA: General Robot Manipulation with Multimodal Promptshttps://arxiv.org/abs/2210.03094
GATO: A Generalist Agent https://arxiv.org/abs/2205.06175
PACT: Perception-Action Causal Transformer for Autoregressive Robotics Pre-Traininghttps://arxiv.org/abs/2209.11133
Learning Universal Policies via Text-Guided Video Generationhttps://arxiv.org/abs/2302.00111
Literatur
Wir empfehlen, sich den Online-Kurs über moderne Robotik anzusehen: https://youtube.com/playlist?list=PLggLP4f-rq02vX0OQQ5vrCxbJrzamYDfx
Voraussetzungen
Empfohlen:
Studierende sollten über grundlegende Kenntnisse in Robotik. Außerdem wird Grundlagen der Robotik, Lobot Learning und/oder Computer Vision I empfohlen.
Online-Angebote
Moodle.
Modul: 20-00-1168 Intelligente Robotermanipulation: Part II
Kurs: 20-00-1168-se Intelligente Robotermanipulation: Part II
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-07-23
* 14x Mi 13:30 - 15:10 ()
Modul: Intelligente Robotermanipulation: Part 2
Kurs: 20-00-1168-se Intelligente Robotermanipulation: Part II
Lehrende
Prof. Ph.D. Georgia Chalvatzaki
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
iRobMan2
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Dieses Seminar für Fortgeschrittene stellt grundlegende Algorithmen für
Embodied AI Systems (REAIS)
vor, die Objekte in unstrukturierten Umgebungen wie Wohnungen, Restaurants, Supermärkten usw. autonom wahrnehmen, navigieren und manipulieren können.
Es befasst sich mit der komplexen und aktuellen Herausforderung, intelligente Roboteragenten zu verstehen und zu entwickeln, die interagieren und ihre Welt verändern können. Das Seminar wird grundlegende Probleme der verkörperten KI und Robotik erörtern und dabei die
multimodale Wahrnehmung mit dem Handeln
verbinden.
Das Seminar wird eine Einführungsvorlesung und eine Lesegruppe kombinieren, um fortgeschrittene algorithmische Ansätze in der Robotik und der verkörperten KI zu diskutieren und zu erlernen.
In diesem Semester lautet das Thema des Seminars "Interaktive Roboter Wahrnehmen und Lernen".
Eine vorläufige Liste der Referate umfasst:
Synergies Between Affordance and Geometry: 6-DoF Grasp Detection via Implicit Representationshttps://arxiv.org/abs/2104.01542
Learning Agent-Aware Affordances for Closed-Loop Interaction with Articulated Objects https://arxiv.org/abs/2209.05802
Semantic Abstraction: Open-World 3D Scene Understanding from 2D Vision-Language Modelshttps://arxiv.org/abs/2207.11514
The (Un)Surprising Effectiveness of Pre-Trained Vision Models for Controlhttps://arxiv.org/abs/2203.03580
R3M: A Universal Visual Representation for Robot Manipulationhttps://arxiv.org/abs/2203.12601
Real-World Robot Learning with Masked Visual Pre-traininghttps://arxiv.org/abs/2210.03109
Offline Visual Representation Learning for Embodied Navigationhttps://arxiv.org/abs/2204.13226
The Surprising Effectiveness of Representation Learning for Visual Imitationhttps://arxiv.org/abs/2112.01511
VideoDex: Learning Dexterity from Internet Videos https://arxiv.org/abs/2212.04498
Do As I Can, Not As I Say: Grounding Language in Robotic Affordanceshttps://arxiv.org/abs/2204.01691
CLIPort: What and Where Pathways for Robotic Manipulationhttps://arxiv.org/abs/2109.12098
VIMA: General Robot Manipulation with Multimodal Promptshttps://arxiv.org/abs/2210.03094
GATO: A Generalist Agent https://arxiv.org/abs/2205.06175
PACT: Perception-Action Causal Transformer for Autoregressive Robotics Pre-Traininghttps://arxiv.org/abs/2209.11133
Learning Universal Policies via Text-Guided Video Generationhttps://arxiv.org/abs/2302.00111
Literatur
Wir empfehlen, sich den Online-Kurs über moderne Robotik anzusehen: https://youtube.com/playlist?list=PLggLP4f-rq02vX0OQQ5vrCxbJrzamYDfx
Voraussetzungen
Empfohlen:
Studierende sollten über grundlegende Kenntnisse in Robotik. Außerdem wird Grundlagen der Robotik, Lobot Learning und/oder Computer Vision I empfohlen.
Online-Angebote
Moodle.
??cp LLM Large Language Models Gurevych
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1172 Large Language Models
Kurs: 20-00-1172-se Large Language Models
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 13:30 - 15:10 (S103/23)
Modul: Large Language Models
Kurs: 20-00-1172-se Large Language Models
Lehrende
Prof. Dr. phil. Iryna Gurevych
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
LLM
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Das Seminar wird die sich entwickelnden Fähigkeiten von großen Sprachmodellen (LLMs) in den Bereichen Schlussfolgerung (z.B. mathematische und vernünftige Schlussfolgerungen) sowie Planung und Entscheidungsfindung (z.B. Zerlegung in einfachere Teilaufgaben und Planung für die Durchführung einer komplexen Aufgabe) untersuchen. Es wird die jüngsten Fortschritte hervorheben und neue Herausforderungen wie Reinforcement Learning, Optimierung nach dem Training und Skalierung der Inferenzzeit untersuchen. Darüber hinaus wird sich das Seminar auf die Entwicklung robuster Benchmarks, die Ausweitung von LLMs auf multimodale und verkörperte Umgebungen und ihre Integration in agentenbasierte Systeme konzentrieren. Wir werden die Möglichkeiten, Risiken und Grenzen des Einsatzes von LLMs als Reasoner und Planer bewerten, mit dem Ziel, wertvolle Einsichten und Anleitungen für weitere Fortschritte in LLM-basierten Reasoning- und Planungsmethoden zu liefern.
Voraussetzungen
Empfohlen:
Grundkenntnisse in maschinellem Lernen und NLP
Generelles Interesse an Reasoning und Planungsaufgaben
Modul: 20-00-1172 Large Language Models
Kurs: 20-00-1172-se Large Language Models
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 13:30 - 15:10 (S103/23)
Modul: Large Language Models
Kurs: 20-00-1172-se Large Language Models
Lehrende
Prof. Dr. phil. Iryna Gurevych
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
LLM
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Das Seminar wird die sich entwickelnden Fähigkeiten von großen Sprachmodellen (LLMs) in den Bereichen Schlussfolgerung (z.B. mathematische und vernünftige Schlussfolgerungen) sowie Planung und Entscheidungsfindung (z.B. Zerlegung in einfachere Teilaufgaben und Planung für die Durchführung einer komplexen Aufgabe) untersuchen. Es wird die jüngsten Fortschritte hervorheben und neue Herausforderungen wie Reinforcement Learning, Optimierung nach dem Training und Skalierung der Inferenzzeit untersuchen. Darüber hinaus wird sich das Seminar auf die Entwicklung robuster Benchmarks, die Ausweitung von LLMs auf multimodale und verkörperte Umgebungen und ihre Integration in agentenbasierte Systeme konzentrieren. Wir werden die Möglichkeiten, Risiken und Grenzen des Einsatzes von LLMs als Reasoner und Planer bewerten, mit dem Ziel, wertvolle Einsichten und Anleitungen für weitere Fortschritte in LLM-basierten Reasoning- und Planungsmethoden zu liefern.
Voraussetzungen
Empfohlen:
Grundkenntnisse in maschinellem Lernen und NLP
Generelles Interesse an Reasoning und Planungsaufgaben
??cp LSFDS Language-Based Security For Distributed Systems Mantel
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1173 Language-Based Security For Distributed Systems
Kurs: 20-00-1173-se Language-Based Security For Distributed Systems
Termine zwischen 2025-07-04 und 2025-07-07
* 1x 2025-07-04 Fr 08:00 - 18:50 (S103/164)
* 1x 2025-07-07 Mo 08:00 - 18:50 (S103/164)
Modul: Language-Based Security For Distributed Systems
Kurs: 20-00-1173-se Language-Based Security For Distributed Systems
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Heiko Mantel
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
LBSecDS
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
In diesem Seminar werden aktuelle Herausforderungen für die Sicherheit verteilter Systeme mit den Möglichkeiten moderner sprachbasierter Ansätze zur IT-Sicherheit verbunden. Verteilte Systeme zeichnen sich typischerweise durch eine erhöhte Angriffsfläche, heterogene Plattformen und mehrseitige Sicherheitsinteressen aus. Hierdurch ergeben sich besondere Herausforderungen für die IT-Sicherheit. Sprachbasierte Ansätze zur IT-Sicherheit nutzen die Eigenschaften formaler Sprachen (Programmier- und Spezifikationssprachen) aus, die bei der Konstruktion von IT-Systemen verwendet werden. Durch die Verwendung von semantisch-fundierten Programmanalysen lassen sich Sicherheitsanforderungen zuverlässig überprüfen. Durch die Verwendung von Laufzeitmechanismen und von Programmtransformationen können zusätzliche Sicherheitsanforderungen durchgesetzt werden. Sprachbasierte Ansätze können also sowohl zur Zertifizierung sicherheitskritischer Systeme als auch zu deren Härtung eingesetzt werden.
Folgende methodischen Aspekte werden im Rahmen dieses Themenbereichs behandelt:
eigenständiges Einarbeiten in ein relevantes Thema anhand von bereitgestellter Literatur (englischsprachig),
eigene darüber hinausgehende Literaturrecherche (unter Anleitung),
Beurteilung und Einordnung der Ergebnisse aus der Literatur,
Vorbereitung eines Vortrags mit Folien über die Thematik (unter Anleitung),
Halten des Vortrags vor einem Publikum mit heterogenem Vorwissen,
Fachdiskussionen basierend auf eigenem Vortrag und Literatur sowie Vorträgen anderer, sowie
Verfassen einer schriftlichen Ausarbeitung über die Thematik (unter Anleitung).
Voraussetzungen
Empfohlen:
Informatik- und Mathematikkenntnisse entsprechend den ersten 4 Semestern des Bachelorstudiums Informatik, insbesondere die fundierte Kenntnis mindestens einer Programmiersprache, grundlegende Kenntnisse in den Bereichen IT-Sicherheit, verteilten Systeme und formalen Methoden.
Modul: 20-00-1173 Language-Based Security For Distributed Systems
Kurs: 20-00-1173-se Language-Based Security For Distributed Systems
Termine zwischen 2025-07-04 und 2025-07-07
* 1x 2025-07-04 Fr 08:00 - 18:50 (S103/164)
* 1x 2025-07-07 Mo 08:00 - 18:50 (S103/164)
Modul: Language-Based Security For Distributed Systems
Kurs: 20-00-1173-se Language-Based Security For Distributed Systems
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Heiko Mantel
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
LBSecDS
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
In diesem Seminar werden aktuelle Herausforderungen für die Sicherheit verteilter Systeme mit den Möglichkeiten moderner sprachbasierter Ansätze zur IT-Sicherheit verbunden. Verteilte Systeme zeichnen sich typischerweise durch eine erhöhte Angriffsfläche, heterogene Plattformen und mehrseitige Sicherheitsinteressen aus. Hierdurch ergeben sich besondere Herausforderungen für die IT-Sicherheit. Sprachbasierte Ansätze zur IT-Sicherheit nutzen die Eigenschaften formaler Sprachen (Programmier- und Spezifikationssprachen) aus, die bei der Konstruktion von IT-Systemen verwendet werden. Durch die Verwendung von semantisch-fundierten Programmanalysen lassen sich Sicherheitsanforderungen zuverlässig überprüfen. Durch die Verwendung von Laufzeitmechanismen und von Programmtransformationen können zusätzliche Sicherheitsanforderungen durchgesetzt werden. Sprachbasierte Ansätze können also sowohl zur Zertifizierung sicherheitskritischer Systeme als auch zu deren Härtung eingesetzt werden.
Folgende methodischen Aspekte werden im Rahmen dieses Themenbereichs behandelt:
eigenständiges Einarbeiten in ein relevantes Thema anhand von bereitgestellter Literatur (englischsprachig),
eigene darüber hinausgehende Literaturrecherche (unter Anleitung),
Beurteilung und Einordnung der Ergebnisse aus der Literatur,
Vorbereitung eines Vortrags mit Folien über die Thematik (unter Anleitung),
Halten des Vortrags vor einem Publikum mit heterogenem Vorwissen,
Fachdiskussionen basierend auf eigenem Vortrag und Literatur sowie Vorträgen anderer, sowie
Verfassen einer schriftlichen Ausarbeitung über die Thematik (unter Anleitung).
Voraussetzungen
Empfohlen:
Informatik- und Mathematikkenntnisse entsprechend den ersten 4 Semestern des Bachelorstudiums Informatik, insbesondere die fundierte Kenntnis mindestens einer Programmiersprache, grundlegende Kenntnisse in den Bereichen IT-Sicherheit, verteilten Systeme und formalen Methoden.
??cp SNES Seminar in Networked Embedded Systems Zimmerling
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1177 Seminar in Networked Embedded Systems
Kurs: 20-00-1177-se Seminar in Networked Embedded Systems
Modul: Seminar in Networked Embedded Systems
Kurs: 20-00-1177-se Seminar in Networked Embedded Systems
Lehrende
Prof. Dr. Marco Zimmerling
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
NES
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
This seminar is about cutting-edge research in networked embedded systems, with a particular focus on wireless sensor networks, cyber-physical systems, and the Internet of Things. We will discuss research papers that present novel ideas and results on the design,
development, deployment, application, and fundamental limits of these systems. The papers will cover a broad range of topics, from mobile sensing and embedded machine learning to wireless networking and energy harvesting.
Students are requested to actively participate in the seminar sessions, allowing for lively discussions in a pleasant atmosphere. Participation is limited to 8 students.
Online-Angebote
moodle
Modul: 20-00-1177 Seminar in Networked Embedded Systems
Kurs: 20-00-1177-se Seminar in Networked Embedded Systems
Modul: Seminar in Networked Embedded Systems
Kurs: 20-00-1177-se Seminar in Networked Embedded Systems
Lehrende
Prof. Dr. Marco Zimmerling
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
NES
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
This seminar is about cutting-edge research in networked embedded systems, with a particular focus on wireless sensor networks, cyber-physical systems, and the Internet of Things. We will discuss research papers that present novel ideas and results on the design,
development, deployment, application, and fundamental limits of these systems. The papers will cover a broad range of topics, from mobile sensing and embedded machine learning to wireless networking and energy harvesting.
Students are requested to actively participate in the seminar sessions, allowing for lively discussions in a pleasant atmosphere. Participation is limited to 8 students.
Online-Angebote
moodle
??cp ATMAI Advanced Topics in Multimodal AI Rohrbach
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1194 Advanced Topics in Multimodal AI
Kurs: 20-00-1194-se Advanced Topics in Multimodal AI
Termine zwischen 2025-04-28 und 2025-07-21
* 12x Mo 11:40 - 13:20 (S102/144)
Modul: Advanced Topics in Multimodal AI
Kurs: 20-00-1194-se Advanced Topics in Multimodal AI
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Anna Rohrbach
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Adv. MAI
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Das Seminar führt in aktuelle Themen der multimodalen KI ein. Es befasst sich mit modernster Technologie an der Schnittstelle von Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Deep Learning. Der Schwerpunkt des Seminars wechselt jedes Semester. Das Seminar kann unter anderem Folgendes umfassen:
Grundlagen der wissenschaftlichen Präsentation und Begutachtung
Selbstständige Einarbeitung in aktuelle Publikationen im Bereich Multimodale KI
Präsentation einer existierenden Publikation
Verfassen einer wissenschaftlichen „Schein"-Rezension einer anderen Veröffentlichung
Leitung der interaktiven Diskussion nach der Präsentation
Aktive Teilnahme an Diskussionen, einschließlich Feedback an Referenten
Voraussetzungen
Empfohlen wird mindestens ein Kurs mit Einführungen in KI/Maschinelles Lernen oder Deep Learning oder ein verwandter Kurs in Computer Vision oder Natural Language Processing oder einer der zahlreichen angebotenen Praxiskurse.
Modul: 20-00-1194 Advanced Topics in Multimodal AI
Kurs: 20-00-1194-se Advanced Topics in Multimodal AI
Termine zwischen 2025-04-28 und 2025-07-21
* 12x Mo 11:40 - 13:20 (S102/144)
Modul: Advanced Topics in Multimodal AI
Kurs: 20-00-1194-se Advanced Topics in Multimodal AI
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Anna Rohrbach
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
Adv. MAI
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Das Seminar führt in aktuelle Themen der multimodalen KI ein. Es befasst sich mit modernster Technologie an der Schnittstelle von Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Deep Learning. Der Schwerpunkt des Seminars wechselt jedes Semester. Das Seminar kann unter anderem Folgendes umfassen:
Grundlagen der wissenschaftlichen Präsentation und Begutachtung
Selbstständige Einarbeitung in aktuelle Publikationen im Bereich Multimodale KI
Präsentation einer existierenden Publikation
Verfassen einer wissenschaftlichen „Schein"-Rezension einer anderen Veröffentlichung
Leitung der interaktiven Diskussion nach der Präsentation
Aktive Teilnahme an Diskussionen, einschließlich Feedback an Referenten
Voraussetzungen
Empfohlen wird mindestens ein Kurs mit Einführungen in KI/Maschinelles Lernen oder Deep Learning oder ein verwandter Kurs in Computer Vision oder Natural Language Processing oder einer der zahlreichen angebotenen Praxiskurse.
??cp IS Implementation Security Moradi
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1205 Implementation Security
Kurs: 20-00-1205-se Implementation Security
Modul: Implementation Security
Kurs: 20-00-1205-se Implementation Security
Lehrende
Prof. Dr. Amir Moradi
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
ImpSec
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
In diesem Seminar werden wir uns mit den bekannten Techniken zum Schutz vor physischen Angriffen auf kryptografische Implementierungen beschäftigen.
Jeder Student wählt ein Thema, zu dem er/sie ein bis drei Veröffentlichungen erhält, die er/sie in einem schriftlichen Bericht zusammenfassen und in einem Vortrag präsentieren soll.
Voraussetzungen
Empfohlen:
Einführung in die Kryptographie
Physical Attacks and Countermeasures
Cryptography on Hardware
Modul: 20-00-1205 Implementation Security
Kurs: 20-00-1205-se Implementation Security
Modul: Implementation Security
Kurs: 20-00-1205-se Implementation Security
Lehrende
Prof. Dr. Amir Moradi
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
ImpSec
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
In diesem Seminar werden wir uns mit den bekannten Techniken zum Schutz vor physischen Angriffen auf kryptografische Implementierungen beschäftigen.
Jeder Student wählt ein Thema, zu dem er/sie ein bis drei Veröffentlichungen erhält, die er/sie in einem schriftlichen Bericht zusammenfassen und in einem Vortrag präsentieren soll.
Voraussetzungen
Empfohlen:
Einführung in die Kryptographie
Physical Attacks and Countermeasures
Cryptography on Hardware
??cp ATKISP Ausgewählte Themen KI-gestützter Sicherheit in der Praxis Halvani; Waidner
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1210 Ausgewählte Themen KI-gestützter Sicherheit in der Praxis
Kurs: 20-00-1210-se Ausgewählte Themen KI-gestützter Sicherheit in der Praxis
Modul: Ausgewählte Themen KI-gestützter Sicherheit in der Praxis
Kurs: 20-00-1210-se Ausgewählte Themen KI-gestützter Sicherheit in der Praxis
Lehrende
Dr. Oren Halvani; Prof. Dr. rer. nat. Michael Waidner
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
KIS
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Im Rahmen dieses Seminars gilt es ausgewählte praxisnahe Themen an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz (KI) und IT-Sicherheit zu bearbeiten. Die zu behandelnden Themen lassen sich primär in die KI-Teilgebiete Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP) und Computer Vision (CV) einordnen. Organisatorische Details werden im Rahmen eines Kickoff-Treffens erläutert.
Voraussetzungen
Empfohlen:
Für eine erfolgreiche Teilnahme am Seminar werden solide Informatikkenntnisse auf dem Niveau eines Bachelorstudiums in Informatik erwartet. Darüber hinaus sind zusätzliche Vorkenntnisse oder Interesse an Künstlicher Intelligenz, Machine Learning, Natural Language Processing sowie Computer Vision vorteilhaft. Ebenfalls von Vorteil sind Kenntnisse im wissenschaftlichen Schreiben.
Weitere Informationen
Im Rahmen eines Kickoff-Meetings werden die Seminarthemen vorgestellt und zugewiesen sowie wichtige organisatorische Details erläutert. Das Kickoff-Meeting findet statt am Dienstag, 22. April 2025 von 09:30 Uhr bis 11:00 Uhr im Raum "Berlin", B0.03 des Gebäudes des Fraunhofer-Instituts für Sichere Informationstechnologie SIT, Rheinstr. 75, 64295 Darmstadt.
Modul: 20-00-1210 Ausgewählte Themen KI-gestützter Sicherheit in der Praxis
Kurs: 20-00-1210-se Ausgewählte Themen KI-gestützter Sicherheit in der Praxis
Modul: Ausgewählte Themen KI-gestützter Sicherheit in der Praxis
Kurs: 20-00-1210-se Ausgewählte Themen KI-gestützter Sicherheit in der Praxis
Lehrende
Dr. Oren Halvani; Prof. Dr. rer. nat. Michael Waidner
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
KIS
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Im Rahmen dieses Seminars gilt es ausgewählte praxisnahe Themen an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz (KI) und IT-Sicherheit zu bearbeiten. Die zu behandelnden Themen lassen sich primär in die KI-Teilgebiete Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP) und Computer Vision (CV) einordnen. Organisatorische Details werden im Rahmen eines Kickoff-Treffens erläutert.
Voraussetzungen
Empfohlen:
Für eine erfolgreiche Teilnahme am Seminar werden solide Informatikkenntnisse auf dem Niveau eines Bachelorstudiums in Informatik erwartet. Darüber hinaus sind zusätzliche Vorkenntnisse oder Interesse an Künstlicher Intelligenz, Machine Learning, Natural Language Processing sowie Computer Vision vorteilhaft. Ebenfalls von Vorteil sind Kenntnisse im wissenschaftlichen Schreiben.
Weitere Informationen
Im Rahmen eines Kickoff-Meetings werden die Seminarthemen vorgestellt und zugewiesen sowie wichtige organisatorische Details erläutert. Das Kickoff-Meeting findet statt am Dienstag, 22. April 2025 von 09:30 Uhr bis 11:00 Uhr im Raum "Berlin", B0.03 des Gebäudes des Fraunhofer-Instituts für Sichere Informationstechnologie SIT, Rheinstr. 75, 64295 Darmstadt.
??cp BAI Berücksichtigung datenschutz- und cybersicherheitsrechtlicher Anforderungen im Implementierungsprozess Selzer; Waidner
Modul und Kurs
Modul: 20-00-1220 Berücksichtigung datenschutz- und cybersicherheitsrechtlicher Anforderungen im Implementierungsprozess
Kurs: 20-00-1220-se Berücksichtigung datenschutz- und cybersicherheitsrechtlicher Anforderungen im Implementierungsprozess
Modul: Berücksichtigung datenschutz- und cybersicherheitsrechtlicher Anforderungen im Implementierungsprozess
Kurs: 20-00-1220-se Berücksichtigung datenschutz- und cybersicherheitsrechtlicher Anforderungen im Implementierungsprozess
Lehrende
Dr. Annika Selzer; Prof. Dr. rer. nat. Michael Waidner
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
IT-Recht 2
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Im ersten Teil der Veranstaltung lernen Sie die wichtigsten Grundlagen wissenschaftlichen Arbeitens kennen. Der Fokus liegt dabei auf der erfolgreichen Erstellung von Hausarbeiten und der Gestaltung überzeugender Vorträge – Kompetenzen, die Sie sowohl im Studium als auch im späteren Berufsleben benötigen werden.
Der zweite Teil vermittelt Ihnen zunächst einen Überblick über zentrale Regelungen der Datenschutz-Grundverordnung und der Verordnung über Cyberresilienz. Aufbauend auf diesem Fundament erarbeiten wir gemeinsam, wie diese rechtlichen Vorgaben bereits bei der Konzeption und Implementierung neuer IT-Systeme berücksichtigt werden können. Anhand konkreter Beispiele lernen Sie, wie Datenschutz und Cybersicherheit von Beginn an in IT-Projekte integriert werden können.
Voraussetzungen
Empfohlen: Teilnahme an der Lehrveranstaltung "IT-Recht 1" (20-00-1219) wird empfohlen.
Weitere Informationen
Das Seminar findet an den folgenden zwei Terminen von jeweils 09:00 Uhr bis 18:00 Uhr als Blockveranstaltungen im Raum „Berlin“ des Gebäudes des Fraunhofer-Instituts für Sichere Informationstechnologie SIT, Rheinstr. 75, 64295 Darmstadt statt:
-11. Juni 2025
-18. Juni 2025
Die Anwesenheit über beide Tage stellt die erste Anforderung an den Leistungsnachweis. Die Form der Prüfung wird zu Beginn der Lehrveranstaltung bekanntgegeben. Möglich ist eine oder eine Kombination der nachfolgend aufgeführten Formen: mündliche Prüfung/Vortrag, Hausarbeit.
Bitte beachten Sie, dass Sie sich in TUCaN zur Lehrveranstaltung und zur Prüfung anmelden müssen, wenn Sie an der Seminarveranstaltung teilnehmen möchten
Anmeldungen sind bis zum 1. April 2025 einschließlich möglich. Die Anzahl der Teilnehmenden ist auf maximal 20 begrenzt. Sollten bis zum Schluss der Anmeldefrist mehr Anmeldungen eingehen als Plätze zur Verfügung stehen, entscheidet das Los über die Teilnahme. Über die finale Zulassung zur Lehrveranstaltung werden Sie bis spätestens 4. April 2025 informiert.
Bei Fragen zur Veranstaltung wenden Sie sich bitte per Mail bei Frau Dr. Annika Selzer: annika.selzer@sit.fraunhofer.de
Modul: 20-00-1220 Berücksichtigung datenschutz- und cybersicherheitsrechtlicher Anforderungen im Implementierungsprozess
Kurs: 20-00-1220-se Berücksichtigung datenschutz- und cybersicherheitsrechtlicher Anforderungen im Implementierungsprozess
Modul: Berücksichtigung datenschutz- und cybersicherheitsrechtlicher Anforderungen im Implementierungsprozess
Kurs: 20-00-1220-se Berücksichtigung datenschutz- und cybersicherheitsrechtlicher Anforderungen im Implementierungsprozess
Lehrende
Dr. Annika Selzer; Prof. Dr. rer. nat. Michael Waidner
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB20 Informatik
Anzeige im Stundenplan
IT-Recht 2
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Im ersten Teil der Veranstaltung lernen Sie die wichtigsten Grundlagen wissenschaftlichen Arbeitens kennen. Der Fokus liegt dabei auf der erfolgreichen Erstellung von Hausarbeiten und der Gestaltung überzeugender Vorträge – Kompetenzen, die Sie sowohl im Studium als auch im späteren Berufsleben benötigen werden.
Der zweite Teil vermittelt Ihnen zunächst einen Überblick über zentrale Regelungen der Datenschutz-Grundverordnung und der Verordnung über Cyberresilienz. Aufbauend auf diesem Fundament erarbeiten wir gemeinsam, wie diese rechtlichen Vorgaben bereits bei der Konzeption und Implementierung neuer IT-Systeme berücksichtigt werden können. Anhand konkreter Beispiele lernen Sie, wie Datenschutz und Cybersicherheit von Beginn an in IT-Projekte integriert werden können.
Voraussetzungen
Empfohlen: Teilnahme an der Lehrveranstaltung "IT-Recht 1" (20-00-1219) wird empfohlen.
Weitere Informationen
Das Seminar findet an den folgenden zwei Terminen von jeweils 09:00 Uhr bis 18:00 Uhr als Blockveranstaltungen im Raum „Berlin“ des Gebäudes des Fraunhofer-Instituts für Sichere Informationstechnologie SIT, Rheinstr. 75, 64295 Darmstadt statt:
-11. Juni 2025
-18. Juni 2025
Die Anwesenheit über beide Tage stellt die erste Anforderung an den Leistungsnachweis. Die Form der Prüfung wird zu Beginn der Lehrveranstaltung bekanntgegeben. Möglich ist eine oder eine Kombination der nachfolgend aufgeführten Formen: mündliche Prüfung/Vortrag, Hausarbeit.
Bitte beachten Sie, dass Sie sich in TUCaN zur Lehrveranstaltung und zur Prüfung anmelden müssen, wenn Sie an der Seminarveranstaltung teilnehmen möchten
Anmeldungen sind bis zum 1. April 2025 einschließlich möglich. Die Anzahl der Teilnehmenden ist auf maximal 20 begrenzt. Sollten bis zum Schluss der Anmeldefrist mehr Anmeldungen eingehen als Plätze zur Verfügung stehen, entscheidet das Los über die Teilnahme. Über die finale Zulassung zur Lehrveranstaltung werden Sie bis spätestens 4. April 2025 informiert.
Bei Fragen zur Veranstaltung wenden Sie sich bitte per Mail bei Frau Dr. Annika Selzer: annika.selzer@sit.fraunhofer.de
C. Nebenfach FB 18 (Elektrotechnik)
??cp SG Serious Games Göbel
Modul und Kurs
Modul: 18-de-2050 Serious Games
Kurs: 18-de-2050-ue Serious Games
Kurs: 18-de-2050-vl Serious Games
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 09:50 - 11:30 (S101/A03)
* 14x Di 11:40 - 13:20 (S101/A03)
Modul: Serious Games
Kurs: 18-de-2050-ue Serious Games
Lehrende
PD Dr.-Ing. Stefan Peter Göbel
Veranstaltungsart
Übung
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
UE Serious Games
Semesterwochenstunden
1
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Einführung in die Thematik „Serious Games“: wissenschaftlich-technische Grundlagen, Anwendungsgebiete und Trends. Die Einzelthemen umfassen unter anderem:
• Einführung in Serious Games
• Game Development, Game Design
• Game Technology, Tools und Engines
• Personalisierung und Adaption
• Interactive Digital Storytelling
• Authoring und Content Generation
• Multiplayer Games
• Game Interfaces und Sensor Technology
• Effects, Affects und User Experience
• Mobile Games
• Serious Games Anwendungsbereiche und Best-Practice Beispiele
Die Übungen enthalten Theorie- und Praxisanteile. Dabei wird die Verwendung einer Game Engine gelehrt.
Literatur
Wird in der Vorlesung bekanntgegeben.
Kurs: 18-de-2050-vl Serious Games
Lehrende
PD Dr.-Ing. Stefan Peter Göbel
Veranstaltungsart
Vorlesung
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
VL Serious Games
Semesterwochenstunden
3
Credits
6,0
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Einführung in die Thematik „Serious Games“: wissenschaftlich-technische Grundlagen, Anwendungsgebiete und Trends. Die Einzelthemen umfassen unter anderem:
• Einführung in Serious Games
• Gamedesign und interaktives Storytelling
• Spieleentwicklung und Autorensysteme
• Sensorik und Human-Computer-Interfaces
• Virtual Reality
• Künstliche Intelligenz in Serious Games und deren Entwicklung
• Games for Health
• User Experience und User Centric Design
• Evaluation von Serious Games
• Serious Games Anwendungsbereiche und Best-Practice Beispiele
Die Übungen enthalten Theorie- und Praxisanteile.
Literatur
Wird in der Vorlesung bekanntgegeben.
Modul: 18-de-2050 Serious Games
Kurs: 18-de-2050-ue Serious Games
Kurs: 18-de-2050-vl Serious Games
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 09:50 - 11:30 (S101/A03)
* 14x Di 11:40 - 13:20 (S101/A03)
Modul: Serious Games
Kurs: 18-de-2050-ue Serious Games
Lehrende
PD Dr.-Ing. Stefan Peter Göbel
Veranstaltungsart
Übung
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
UE Serious Games
Semesterwochenstunden
1
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Einführung in die Thematik „Serious Games“: wissenschaftlich-technische Grundlagen, Anwendungsgebiete und Trends. Die Einzelthemen umfassen unter anderem:
• Einführung in Serious Games
• Game Development, Game Design
• Game Technology, Tools und Engines
• Personalisierung und Adaption
• Interactive Digital Storytelling
• Authoring und Content Generation
• Multiplayer Games
• Game Interfaces und Sensor Technology
• Effects, Affects und User Experience
• Mobile Games
• Serious Games Anwendungsbereiche und Best-Practice Beispiele
Die Übungen enthalten Theorie- und Praxisanteile. Dabei wird die Verwendung einer Game Engine gelehrt.
Literatur
Wird in der Vorlesung bekanntgegeben.
Kurs: 18-de-2050-vl Serious Games
Lehrende
PD Dr.-Ing. Stefan Peter Göbel
Veranstaltungsart
Vorlesung
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
VL Serious Games
Semesterwochenstunden
3
Credits
6,0
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Einführung in die Thematik „Serious Games“: wissenschaftlich-technische Grundlagen, Anwendungsgebiete und Trends. Die Einzelthemen umfassen unter anderem:
• Einführung in Serious Games
• Gamedesign und interaktives Storytelling
• Spieleentwicklung und Autorensysteme
• Sensorik und Human-Computer-Interfaces
• Virtual Reality
• Künstliche Intelligenz in Serious Games und deren Entwicklung
• Games for Health
• User Experience und User Centric Design
• Evaluation von Serious Games
• Serious Games Anwendungsbereiche und Best-Practice Beispiele
Die Übungen enthalten Theorie- und Praxisanteile.
Literatur
Wird in der Vorlesung bekanntgegeben.
??cp SGP Serious Games Praktikum Göbel
Modul und Kurs
Modul: 18-de-2060 Serious Games Praktikum
Kurs: 18-de-2060-pr Serious Games Praktikum
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-09-24
* 14x Mi 13:30 - 17:00 (S321/1)
* 1x 2025-09-24 Mi 09:00 - 17:00 (S321/1)
Modul: Serious Games Praktikum
Kurs: 18-de-2060-pr Serious Games Praktikum
Lehrende
PD Dr.-Ing. Stefan Peter Göbel
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
PR Serious Games
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
In dem Praktikum werden für aktuelle Themen aus dem Bereich Serious Games (beispielsweise für Bildung, Gesundheit und Sport) Konzepte entwickelt und prototypisch realisiert.
Die Themen haben jeweils Bezug zur aktuell laufenden Forschung des Fachgebiets, teilweise in Kooperation mit Partnern aus der Games Industrie und/oder Serious Games Anwendern.
Voraussetzungen
Programmierkenntnisse (die Programmiersprache ist jeweils abhängig von Thema und kann teilweise frei gewählt werden).
Online-Angebote
moodle
Modul: 18-de-2060 Serious Games Praktikum
Kurs: 18-de-2060-pr Serious Games Praktikum
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-09-24
* 14x Mi 13:30 - 17:00 (S321/1)
* 1x 2025-09-24 Mi 09:00 - 17:00 (S321/1)
Modul: Serious Games Praktikum
Kurs: 18-de-2060-pr Serious Games Praktikum
Lehrende
PD Dr.-Ing. Stefan Peter Göbel
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
PR Serious Games
Semesterwochenstunden
4
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
In dem Praktikum werden für aktuelle Themen aus dem Bereich Serious Games (beispielsweise für Bildung, Gesundheit und Sport) Konzepte entwickelt und prototypisch realisiert.
Die Themen haben jeweils Bezug zur aktuell laufenden Forschung des Fachgebiets, teilweise in Kooperation mit Partnern aus der Games Industrie und/oder Serious Games Anwendern.
Voraussetzungen
Programmierkenntnisse (die Programmiersprache ist jeweils abhängig von Thema und kann teilweise frei gewählt werden).
Online-Angebote
moodle
??cp SGP Serious Games Projektseminar Göbel
Modul und Kurs
Modul: 18-de-2070 Serious Games Projektseminar
Kurs: 18-de-2070-pj Serious Games Projektseminar
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-09-24
* 14x Mi 13:30 - 17:00 (S321/1)
* 1x 2025-09-24 Mi 09:00 - 17:00 (S321/1)
Modul: Serious Games Projektseminar
Kurs: 18-de-2070-pj Serious Games Projektseminar
Lehrende
PD Dr.-Ing. Stefan Peter Göbel
Veranstaltungsart
Projektseminar
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
PJ Serious Games
Semesterwochenstunden
5
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
In dem Projektseminar werden für aktuelle Themen aus dem Bereich Serious Games (beispielsweise für Bildung, Gesundheit und Sport) Konzepte entwickelt und prototypisch realisiert.
Die Themen haben jeweils Bezug zur aktuell laufenden Forschung des Fachgebiets, teilweise in Kooperation mit Partnern aus der Games Industrie und/oder Serious Games Anwendern.
Voraussetzungen
Programmierkenntnisse (die Programmiersprache ist jeweils abhängig von Thema und kann teilweise frei gewählt werden).
Online-Angebote
moodle
Modul: 18-de-2070 Serious Games Projektseminar
Kurs: 18-de-2070-pj Serious Games Projektseminar
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-09-24
* 14x Mi 13:30 - 17:00 (S321/1)
* 1x 2025-09-24 Mi 09:00 - 17:00 (S321/1)
Modul: Serious Games Projektseminar
Kurs: 18-de-2070-pj Serious Games Projektseminar
Lehrende
PD Dr.-Ing. Stefan Peter Göbel
Veranstaltungsart
Projektseminar
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
PJ Serious Games
Semesterwochenstunden
5
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
In dem Projektseminar werden für aktuelle Themen aus dem Bereich Serious Games (beispielsweise für Bildung, Gesundheit und Sport) Konzepte entwickelt und prototypisch realisiert.
Die Themen haben jeweils Bezug zur aktuell laufenden Forschung des Fachgebiets, teilweise in Kooperation mit Partnern aus der Games Industrie und/oder Serious Games Anwendern.
Voraussetzungen
Programmierkenntnisse (die Programmiersprache ist jeweils abhängig von Thema und kann teilweise frei gewählt werden).
Online-Angebote
moodle
??cp CCP C/C++ Programmierpraktikum Findeisen; Lenz
Modul und Kurs
Modul: 18-fi-1040 C/C++ Programmierpraktikum
Kurs: 18-fi-1040-pr C/C++ Programmierpraktikum
Modul: C/C++ Programmierpraktikum
Kurs: 18-fi-1040-pr C/C++ Programmierpraktikum
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Rolf Findeisen; Dr. Ing. Eric Lenz
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
C/C++ Programm.-prak
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Das Praktikum wird in zwei Abschnitte unterteilt.
Im ersten Teil des Praktikums werden semesterbegleitend durch praktische Aufgaben und Vorträge die Grundkonzepte der Programmiersprachen C und C++ vermittelt. Sämtliche Aspekte werden durch ausgedehnte praktische Arbeiten im Selbststudium am Rechner vertieft. Hierfür werden alle notwendigen Materialien wie Vortragsfolien, Vortragsaufzeichnungen, Übungen, Musterlösungen der Übungen und Aufzeichnungen der Übungsbesprechungen in rein digitaler Form zum Selbststudium zur Verfügung gestellt.
Im zweiten Teil des Praktikums geht es um die Programmierung eines Mikrocontrollers in der Programmiersprache C. Hierfür bekommen die Studierenden für zwei Tage einen Mikrocontroller zur Verfügung gestellt, mit dem sie unter Aufsicht praktische Programmieraufgaben bearbeiten können.
Im Rahmen der Lehrveranstaltung werden folgende Themen behandelt:
Grundkonzepte der Programmiersprachen C und C++
Speicherverwaltung und Datenstrukturen
Objektorientierung in C++
(Mehrfach-)Vererbung, Polymorphie, parametrische Polymorphie
(Hardwarenahe) Programmierung von eingebetteten Systemen mit C
Literatur
Aufzeichnungen der Vorträge sowie Vortragsfolien sind im Moodle-Kurs der Veranstaltung verfügbar und können dort heruntergeladen werden.
Vertiefende Literatur:
Schellong, Helmut: Moderne C Programmierung, 3. Auflage. Springer, 2014
Schneeweiß, Ralf: Moderne C++ Programmierung, 2. Auflage. Springer, 2012
Stroustrup, Bjarne: Programming – Principles and Practice Using C++, 2nd edition. Addison-Wesley, 2014
Stroustrup, Bjarne: A Tour of C++, 2nd edition. Pearson Education, 2018
Voraussetzungen
Java-Kenntnisse
Modul: 18-fi-1040 C/C++ Programmierpraktikum
Kurs: 18-fi-1040-pr C/C++ Programmierpraktikum
Modul: C/C++ Programmierpraktikum
Kurs: 18-fi-1040-pr C/C++ Programmierpraktikum
Lehrende
Prof. Dr.-Ing. Rolf Findeisen; Dr. Ing. Eric Lenz
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
C/C++ Programm.-prak
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Das Praktikum wird in zwei Abschnitte unterteilt.
Im ersten Teil des Praktikums werden semesterbegleitend durch praktische Aufgaben und Vorträge die Grundkonzepte der Programmiersprachen C und C++ vermittelt. Sämtliche Aspekte werden durch ausgedehnte praktische Arbeiten im Selbststudium am Rechner vertieft. Hierfür werden alle notwendigen Materialien wie Vortragsfolien, Vortragsaufzeichnungen, Übungen, Musterlösungen der Übungen und Aufzeichnungen der Übungsbesprechungen in rein digitaler Form zum Selbststudium zur Verfügung gestellt.
Im zweiten Teil des Praktikums geht es um die Programmierung eines Mikrocontrollers in der Programmiersprache C. Hierfür bekommen die Studierenden für zwei Tage einen Mikrocontroller zur Verfügung gestellt, mit dem sie unter Aufsicht praktische Programmieraufgaben bearbeiten können.
Im Rahmen der Lehrveranstaltung werden folgende Themen behandelt:
Grundkonzepte der Programmiersprachen C und C++
Speicherverwaltung und Datenstrukturen
Objektorientierung in C++
(Mehrfach-)Vererbung, Polymorphie, parametrische Polymorphie
(Hardwarenahe) Programmierung von eingebetteten Systemen mit C
Literatur
Aufzeichnungen der Vorträge sowie Vortragsfolien sind im Moodle-Kurs der Veranstaltung verfügbar und können dort heruntergeladen werden.
Vertiefende Literatur:
Schellong, Helmut: Moderne C Programmierung, 3. Auflage. Springer, 2014
Schneeweiß, Ralf: Moderne C++ Programmierung, 2. Auflage. Springer, 2012
Stroustrup, Bjarne: Programming – Principles and Practice Using C++, 2nd edition. Addison-Wesley, 2014
Stroustrup, Bjarne: A Tour of C++, 2nd edition. Pearson Education, 2018
Voraussetzungen
Java-Kenntnisse
06cp K1 Kommunikationsnetze 1 Scheuermann
Modul und Kurs
Modul: 18-sm-1010 Kommunikationsnetze I
Kurs: 18-sm-1010-ue Kommunikationsnetze I
Kurs: 18-sm-1010-vl Kommunikationsnetze I
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-07-25
* 14x Mi 11:40 - 13:20 (S306/051)
* 14x Fr 15:20 - 16:05 (S311/08)
* 14x Fr 16:15 - 17:00 (S311/08)
Lerninhalte
In diesem Modul werden die Technologien, die die Grundlage heutiger Kommunkationsnetze bilden, vorgestellt und analysiert. Die Vorlesung deckt Grundlagenwissen über Kommunikationsnetze ab, mit Schwerpunkt einerseits auf übergreifenden Prinzipien (beispielsweise Schichtenarchitekturen, Protokolle, Dienstmodelle) und andererseits auf den Protokollen des Internet. Die Anwendungsschicht, Transportschicht, Netzwerkschicht und Sicherungsschicht werden detailliert betrachtet und Bezüge zur Bitübertragungsschicht werden hergestellt.
Die Betrachtung der Anwendungsschicht konzentriert sich auf exemplarisch ausgewählte Protokolle wie sie bei E-Mail und beim World Wide Web existieren; diese dienen der Veranschaulichung grundlegender Zusammenhänge und Entwurfsentscheidungen. Auf der Transportschicht werden UDP und TCP mit ihren Dienstmodellen und den dahinterstehenden Protokollmechanismen sowie grundlegende Fragen zu Flusskontrolle, Zuverlässigkeit und Überlastkontrolle betrachtet. Zur Netzwerkschicht liegt der Schwerpunkt auf den grundsätzlichen Fragen der Wegewahl und der Adressierung in IP. Auf der Sicherungsschicht werden Fragen der Flusskontrolle, der Rahmenbildung und des Medienzugriffs beleuchtet.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls kennen die Studierenden die grundlegenden Konstruktionsprinzipien moderner Kommunikationsnetze, insbesondere des Internets. Sie können Entwurfsentscheidungen in Protokollen nachvollziehen und erläutern und erkennen Zusammenhänge und Wechselwirkungen zwischen Protokollmechanismen auf derselben Schicht sowie über die Grenzen von Schichten hinweg. Sie können die Anforderungen von Kommunikationsnetzen und kommunizierenden Anwendungen herleiten, sowie die Eignung von Netzwerktechnologien und Protokollvarianten für gegebene Zwecke und Ziele beurteilen und sie geeignet auswählen.
Literatur
Ausgewählte Kapitel aus folgenden Büchern:
[list]
[*]Andrew S. Tanenbaum: Computer Networks, 5th Edition, Prentice Hall, 2010
[*]Andrew S. Tanenbaum: Computernetzwerke, 5. Auflage, Pearson Studium, 2012
[*]Larry L. Peterson, Bruce S. Davie: Computer Networks: A Systems Approach, 6th Edition, Morgan Kaufmann Publishers, 2021
[*]Larry L. Peterson, Bruce S. Davie: Computernetze: Eine systemorientierte Einführung, 4. Auflage, Dpunkt Verlag, 2007
[*]James F. Kurose, Keith W. Ross: Computer Networking: A Top-Down Approach Featuring the Internet, 8th Edition, Pearson, 2021
[*]James F. Kurose, Keith W. Ross: Computernetzwerke: Der Top-Down-Ansatz, 6. Auflage, Pearson Studium 2014
[*]R. Srikant, Jean Walrand, Shyam Parekh: Communication Networks: A Concise Introduction, 2nd Edition, Morgan & Claypool, 2017
[*]Olivier Bonaventure: Computer Networking: Principles, Protocols and Practice, open ebook, https://www.computer-networking.info
[/list
Modul: Kommunikationsnetze 1
TUCaN-Nummer
18-sm-1010
Titel
Kommunikationsnetze I
Kürzel
Komm. Netze I
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Englisch
Diploma Supplement
In this class the technologies that make today`s communication networks work are introduced and discussed.
This lecture covers basic knowledge about communication networks and discusses in detail the physical layer, the data link layer, the network layer and parts of the transport layer.
The physical layer, which is responsible for an adequate transmission across a channel, is discussed briefly. Next, error control, flow control and medium access mechanisms of the data link layer are presented. Then the network layer is discussed. It comprises mainly routing and congestion control algorithms. After that basic functionalities ofthe transport layer are discussed. This includes UDP and TCP. The Internet is thoroughly studied throughout the class.
Detailed Topics are:
[list]
[*]ISO-OSI and TCP/IP layer models
[*]Tasks and properties of the physical layer
[*]Physical layer coding techniques
[*]Services and protocols of the data link layer
[*]Flow control (sliding window)
[*]Applications: LAN, MAN, High-Speed LAN, WAN
[*]Services of the network layer
[*]Routing algorithms
[*]Broadcast and Multicast routing
[*]Congestion Control
[*]Addressing
[*]Internet protocol (IP)
[*]Internetworking
[*]Mobile networking
[*]Services and protocols of the transport layer
[*]TCP, UDP
[/list
Kurs: 18-sm-1010-ue Kommunikationsnetze I
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Björn Scheuermann
Veranstaltungsart
Übung
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
UE Komm. Netze I
Semesterwochenstunden
1
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
In diesem Modul werden die Technologien, die die Grundlage heutiger Kommunkationsnetze bilden, vorgestellt und analysiert. Die Vorlesung deckt Grundlagenwissen über Kommunikationsnetze ab, mit Schwerpunkt einerseits auf übergreifenden Prinzipien (beispielsweise Schichtenarchitekturen, Protokolle, Dienstmodelle) und andererseits auf den Protokollen des Internet. Die Anwendungsschicht, Transportschicht, Netzwerkschicht und Sicherungsschicht werden detailliert betrachtet und Bezüge zur Bitübertragungsschicht werden hergestellt.
Die Betrachtung der Anwendungsschicht konzentriert sich auf exemplarisch ausgewählte Protokolle wie sie bei E-Mail und beim World Wide Web existieren; diese dienen der Veranschaulichung grundlegender Zusammenhänge und Entwurfsentscheidungen. Auf der Transportschicht werden UDP und TCP mit ihren Dienstmodellen und den dahinterstehenden Protokollmechanismen sowie grundlegende Fragen zu Flusskontrolle, Zuverlässigkeit und Überlastkontrolle betrachtet. Zur Netzwerkschicht liegt der Schwerpunkt auf den grundsätzlichen Fragen der Wegewahl und der Adressierung in IP. Auf der Sicherungsschicht werden Fragen der Flusskontrolle, der Rahmenbildung und des Medienzugriffs beleuchtet.
Literatur
Ausgewählte Kapitel aus folgenden Büchern:
James F. Kurose, Keith W. Ross: Computer Networking: A Top-Down Approach, 8th Edition, Pearson, 2021
James F. Kurose, Keith W. Ross: Computernetzwerke: Der Top-Down-Ansatz, 6. Auflage, Pearson Studium 2014
Andrew S. Tanenbaum: Computer Networks, 6th Edition, Pearson, 2021
Larry L. Peterson, Bruce S. Davie: Computer Networks: A Systems Approach, 6th Edition, Morgan Kaufmann Publishers, 2021
R. Srikant, Jean Walrand, Shyam Parekh: Communication Networks: A Concise Introduction, 2nd Edition, Morgan & Claypool, 2017
Olivier Bonaventure: Computer Networking: Principles, Protocols and Practice, open ebook, https://www.computer-networking.info
Kurs: 18-sm-1010-vl Kommunikationsnetze I
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Björn Scheuermann
Veranstaltungsart
Vorlesung
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
VL Komm. Netze I
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
In diesem Modul werden die Technologien, die die Grundlage heutiger Kommunkationsnetze bilden, vorgestellt und analysiert. Die Vorlesung deckt Grundlagenwissen über Kommunikationsnetze ab, mit Schwerpunkt einerseits auf übergreifenden Prinzipien (beispielsweise Schichtenarchitekturen, Protokolle, Dienstmodelle) und andererseits auf den Protokollen des Internet. Die Anwendungsschicht, Transportschicht, Netzwerkschicht und Sicherungsschicht werden detailliert betrachtet und Bezüge zur Bitübertragungsschicht werden hergestellt.
Die Betrachtung der Anwendungsschicht konzentriert sich auf exemplarisch ausgewählte Protokolle wie sie bei E-Mail und beim World Wide Web existieren; diese dienen der Veranschaulichung grundlegender Zusammenhänge und Entwurfsentscheidungen. Auf der Transportschicht werden UDP und TCP mit ihren Dienstmodellen und den dahinterstehenden Protokollmechanismen sowie grundlegende Fragen zu Flusskontrolle, Zuverlässigkeit und Überlastkontrolle betrachtet. Zur Netzwerkschicht liegt der Schwerpunkt auf den grundsätzlichen Fragen der Wegewahl und der Adressierung in IP. Auf der Sicherungsschicht werden Fragen der Flusskontrolle, der Rahmenbildung und des Medienzugriffs beleuchtet.
Literatur
Ausgewählte Kapitel aus folgenden Büchern:
James F. Kurose, Keith W. Ross: Computer Networking: A Top-Down Approach, 8th Edition, Pearson, 2021
James F. Kurose, Keith W. Ross: Computernetzwerke: Der Top-Down-Ansatz, 6. Auflage, Pearson Studium 2014
Andrew S. Tanenbaum: Computer Networks, 6th Edition, Pearson, 2021
Larry L. Peterson, Bruce S. Davie: Computer Networks: A Systems Approach, 6th Edition, Morgan Kaufmann Publishers, 2021
R. Srikant, Jean Walrand, Shyam Parekh: Communication Networks: A Concise Introduction, 2nd Edition, Morgan & Claypool, 2017
Olivier Bonaventure: Computer Networking: Principles, Protocols and Practice, open ebook, https://www.computer-networking.info
Online-Angebote
moodle
Modul: 18-sm-1010 Kommunikationsnetze I
Kurs: 18-sm-1010-ue Kommunikationsnetze I
Kurs: 18-sm-1010-vl Kommunikationsnetze I
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-07-25
* 14x Mi 11:40 - 13:20 (S306/051)
* 14x Fr 15:20 - 16:05 (S311/08)
* 14x Fr 16:15 - 17:00 (S311/08)
Lerninhalte
In diesem Modul werden die Technologien, die die Grundlage heutiger Kommunkationsnetze bilden, vorgestellt und analysiert. Die Vorlesung deckt Grundlagenwissen über Kommunikationsnetze ab, mit Schwerpunkt einerseits auf übergreifenden Prinzipien (beispielsweise Schichtenarchitekturen, Protokolle, Dienstmodelle) und andererseits auf den Protokollen des Internet. Die Anwendungsschicht, Transportschicht, Netzwerkschicht und Sicherungsschicht werden detailliert betrachtet und Bezüge zur Bitübertragungsschicht werden hergestellt.
Die Betrachtung der Anwendungsschicht konzentriert sich auf exemplarisch ausgewählte Protokolle wie sie bei E-Mail und beim World Wide Web existieren; diese dienen der Veranschaulichung grundlegender Zusammenhänge und Entwurfsentscheidungen. Auf der Transportschicht werden UDP und TCP mit ihren Dienstmodellen und den dahinterstehenden Protokollmechanismen sowie grundlegende Fragen zu Flusskontrolle, Zuverlässigkeit und Überlastkontrolle betrachtet. Zur Netzwerkschicht liegt der Schwerpunkt auf den grundsätzlichen Fragen der Wegewahl und der Adressierung in IP. Auf der Sicherungsschicht werden Fragen der Flusskontrolle, der Rahmenbildung und des Medienzugriffs beleuchtet.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls kennen die Studierenden die grundlegenden Konstruktionsprinzipien moderner Kommunikationsnetze, insbesondere des Internets. Sie können Entwurfsentscheidungen in Protokollen nachvollziehen und erläutern und erkennen Zusammenhänge und Wechselwirkungen zwischen Protokollmechanismen auf derselben Schicht sowie über die Grenzen von Schichten hinweg. Sie können die Anforderungen von Kommunikationsnetzen und kommunizierenden Anwendungen herleiten, sowie die Eignung von Netzwerktechnologien und Protokollvarianten für gegebene Zwecke und Ziele beurteilen und sie geeignet auswählen.
Literatur
Ausgewählte Kapitel aus folgenden Büchern:
[list]
[*]Andrew S. Tanenbaum: Computer Networks, 5th Edition, Prentice Hall, 2010
[*]Andrew S. Tanenbaum: Computernetzwerke, 5. Auflage, Pearson Studium, 2012
[*]Larry L. Peterson, Bruce S. Davie: Computer Networks: A Systems Approach, 6th Edition, Morgan Kaufmann Publishers, 2021
[*]Larry L. Peterson, Bruce S. Davie: Computernetze: Eine systemorientierte Einführung, 4. Auflage, Dpunkt Verlag, 2007
[*]James F. Kurose, Keith W. Ross: Computer Networking: A Top-Down Approach Featuring the Internet, 8th Edition, Pearson, 2021
[*]James F. Kurose, Keith W. Ross: Computernetzwerke: Der Top-Down-Ansatz, 6. Auflage, Pearson Studium 2014
[*]R. Srikant, Jean Walrand, Shyam Parekh: Communication Networks: A Concise Introduction, 2nd Edition, Morgan & Claypool, 2017
[*]Olivier Bonaventure: Computer Networking: Principles, Protocols and Practice, open ebook, https://www.computer-networking.info
[/list
Modul: Kommunikationsnetze 1
TUCaN-Nummer
18-sm-1010
Titel
Kommunikationsnetze I
Kürzel
Komm. Netze I
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Englisch
Diploma Supplement
In this class the technologies that make today`s communication networks work are introduced and discussed.
This lecture covers basic knowledge about communication networks and discusses in detail the physical layer, the data link layer, the network layer and parts of the transport layer.
The physical layer, which is responsible for an adequate transmission across a channel, is discussed briefly. Next, error control, flow control and medium access mechanisms of the data link layer are presented. Then the network layer is discussed. It comprises mainly routing and congestion control algorithms. After that basic functionalities ofthe transport layer are discussed. This includes UDP and TCP. The Internet is thoroughly studied throughout the class.
Detailed Topics are:
[list]
[*]ISO-OSI and TCP/IP layer models
[*]Tasks and properties of the physical layer
[*]Physical layer coding techniques
[*]Services and protocols of the data link layer
[*]Flow control (sliding window)
[*]Applications: LAN, MAN, High-Speed LAN, WAN
[*]Services of the network layer
[*]Routing algorithms
[*]Broadcast and Multicast routing
[*]Congestion Control
[*]Addressing
[*]Internet protocol (IP)
[*]Internetworking
[*]Mobile networking
[*]Services and protocols of the transport layer
[*]TCP, UDP
[/list
Kurs: 18-sm-1010-ue Kommunikationsnetze I
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Björn Scheuermann
Veranstaltungsart
Übung
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
UE Komm. Netze I
Semesterwochenstunden
1
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
In diesem Modul werden die Technologien, die die Grundlage heutiger Kommunkationsnetze bilden, vorgestellt und analysiert. Die Vorlesung deckt Grundlagenwissen über Kommunikationsnetze ab, mit Schwerpunkt einerseits auf übergreifenden Prinzipien (beispielsweise Schichtenarchitekturen, Protokolle, Dienstmodelle) und andererseits auf den Protokollen des Internet. Die Anwendungsschicht, Transportschicht, Netzwerkschicht und Sicherungsschicht werden detailliert betrachtet und Bezüge zur Bitübertragungsschicht werden hergestellt.
Die Betrachtung der Anwendungsschicht konzentriert sich auf exemplarisch ausgewählte Protokolle wie sie bei E-Mail und beim World Wide Web existieren; diese dienen der Veranschaulichung grundlegender Zusammenhänge und Entwurfsentscheidungen. Auf der Transportschicht werden UDP und TCP mit ihren Dienstmodellen und den dahinterstehenden Protokollmechanismen sowie grundlegende Fragen zu Flusskontrolle, Zuverlässigkeit und Überlastkontrolle betrachtet. Zur Netzwerkschicht liegt der Schwerpunkt auf den grundsätzlichen Fragen der Wegewahl und der Adressierung in IP. Auf der Sicherungsschicht werden Fragen der Flusskontrolle, der Rahmenbildung und des Medienzugriffs beleuchtet.
Literatur
Ausgewählte Kapitel aus folgenden Büchern:
James F. Kurose, Keith W. Ross: Computer Networking: A Top-Down Approach, 8th Edition, Pearson, 2021
James F. Kurose, Keith W. Ross: Computernetzwerke: Der Top-Down-Ansatz, 6. Auflage, Pearson Studium 2014
Andrew S. Tanenbaum: Computer Networks, 6th Edition, Pearson, 2021
Larry L. Peterson, Bruce S. Davie: Computer Networks: A Systems Approach, 6th Edition, Morgan Kaufmann Publishers, 2021
R. Srikant, Jean Walrand, Shyam Parekh: Communication Networks: A Concise Introduction, 2nd Edition, Morgan & Claypool, 2017
Olivier Bonaventure: Computer Networking: Principles, Protocols and Practice, open ebook, https://www.computer-networking.info
Kurs: 18-sm-1010-vl Kommunikationsnetze I
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Björn Scheuermann
Veranstaltungsart
Vorlesung
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
VL Komm. Netze I
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
In diesem Modul werden die Technologien, die die Grundlage heutiger Kommunkationsnetze bilden, vorgestellt und analysiert. Die Vorlesung deckt Grundlagenwissen über Kommunikationsnetze ab, mit Schwerpunkt einerseits auf übergreifenden Prinzipien (beispielsweise Schichtenarchitekturen, Protokolle, Dienstmodelle) und andererseits auf den Protokollen des Internet. Die Anwendungsschicht, Transportschicht, Netzwerkschicht und Sicherungsschicht werden detailliert betrachtet und Bezüge zur Bitübertragungsschicht werden hergestellt.
Die Betrachtung der Anwendungsschicht konzentriert sich auf exemplarisch ausgewählte Protokolle wie sie bei E-Mail und beim World Wide Web existieren; diese dienen der Veranschaulichung grundlegender Zusammenhänge und Entwurfsentscheidungen. Auf der Transportschicht werden UDP und TCP mit ihren Dienstmodellen und den dahinterstehenden Protokollmechanismen sowie grundlegende Fragen zu Flusskontrolle, Zuverlässigkeit und Überlastkontrolle betrachtet. Zur Netzwerkschicht liegt der Schwerpunkt auf den grundsätzlichen Fragen der Wegewahl und der Adressierung in IP. Auf der Sicherungsschicht werden Fragen der Flusskontrolle, der Rahmenbildung und des Medienzugriffs beleuchtet.
Literatur
Ausgewählte Kapitel aus folgenden Büchern:
James F. Kurose, Keith W. Ross: Computer Networking: A Top-Down Approach, 8th Edition, Pearson, 2021
James F. Kurose, Keith W. Ross: Computernetzwerke: Der Top-Down-Ansatz, 6. Auflage, Pearson Studium 2014
Andrew S. Tanenbaum: Computer Networks, 6th Edition, Pearson, 2021
Larry L. Peterson, Bruce S. Davie: Computer Networks: A Systems Approach, 6th Edition, Morgan Kaufmann Publishers, 2021
R. Srikant, Jean Walrand, Shyam Parekh: Communication Networks: A Concise Introduction, 2nd Edition, Morgan & Claypool, 2017
Olivier Bonaventure: Computer Networking: Principles, Protocols and Practice, open ebook, https://www.computer-networking.info
Online-Angebote
moodle
03cp PMK1 Praktikum Multimedia Kommunikation 1 Scheuermann; Altenhofen; Zobel
Modul und Kurs
Modul: 18-sm-1020 Praktikum Multimedia Kommunikation I
Kurs: 18-sm-1020-pr Praktikum Multimedia Kommunikation I
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 13:30 - 16:30 (S320/5)
Lerninhalte
Der Kurs bearbeitet aktuelle Entwicklungsthemen aus dem Bereich derMultimedia Kommunikationssysteme. Neben einem generellen Überblick wirdein tiefgehender Einblick in ein spezielles Entwicklungsgebietvermittelt. Die Themen bestimmen sich aus den spezifischenArbeitsgebieten der Mitarbeiter und vermitteln technische undeinleitende wissenschaftliche Kompetenzen in einem oder mehreren derfolgenden Gebiete:
[list]
[*]Netzwerk und Verkehrsplanung und Analyse
[*]Leistungsbewertung von Netzwerk-Anwendungen
[*]Diskrete Event-basierten Simulation von Netzdiensten
[*]Protokolle für mobile Ad hoc Netze / Sensor Netze
[*]Infrastrukturnetze zur Mobilkommunikation / Mesh-Netze
[*]Kontext-abhängige/bezogene Kommunikation und Dienste
[*]Peer-to-Peer Systeme und Architekturen
[*]Verteil-/ und Managementsysteme für Multimedia-/e-Learning-Inhalte
[*]Multimedia Authoring- und Re-Authoring Werkzeuge
[*]Web Service Technologien und Service-orientierte Architekturen
[*]Adaptive Bildungstechnologien
[*]Natural Language Processing in Bildungsanwendungen
[/list]
Die konkrete Themenliste befindet sich jedes Semester auf der entsprechenden Lehrewebsite von KOM.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Die Fähigkeit einfache Probleme im Bereich der Multimedia Kommunikation lösen zu können. Erworbene Kompetenzen sind unter anderem:
[list]
[*]Design einfacher Kommunikationsanwendungen und Protokolle
[*]Implementierung und Testen von Software Komponenten für Verteilten Systeme
[*]Anwendung von Objekt-Orientierten Analyse und Design Techniken
[*]Präsentation von Projektfortschritten und -ergebnissen
[/list
Empfohlene Voraussetzungen
Das Interesse grundlegenden Themen aktueller Kommunikations- und Multimedia Technologien zu erkunden. Außerdem erwarten wir:
[list]
[*]Erfahrungen in der Programmierung mit Java/C# (C/C++)
[*]Kenntnisse in Computer Kommunikationsnetzen. Die Vorlesungen Kommunikationsnetze I und/oder Net Centric Systems werden empfohlen.
[/list
Literatur
Die Literatur besteht aus einer Auswahl an Fachartikeln zu den einzelnen Themen. Als Ergänzung wird die Lektüre ausgewählte Kapitel aus folgenden Büchern empfohlen:
[list]
[*]Andrew Tanenbaum: "Computer Networks". Prentice Hall PTR (ISBN 0130384887)
[*]Christian Ullenboom: "Java ist auch eine Insel: Programmieren mit der Java Standard Edition Version 5 / 6" (ISBN-13: 978-3898428385)
[*]Kent Beck: "Extreme Programming Explained - Embrace Changes" (ISBN-13: 978-0321278654)
[/list
Modul: Praktikum Multimedia Kommunikation 1
TUCaN-Nummer
18-sm-1020
Titel
Praktikum Multimedia Kommunikation I
Kürzel
Prak MM Kom 1
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Diploma Supplement
<P>The course deals with cutting edge development topics in the area of multimedia communication systems. Beside a general overview it provides a deep insight into a special development topic. The topics are selected according to the specific working areas of the participating researchers and convey technical and basic scientific competences in one or more of the following topics:</P>
<UL>
<LI>Network planning and traffic analysis
<LI>Performance evaluation of network applications
<LI>Discrete event simulation for network services
<LI>Protocols for mobile ad hoc networks / sensor networks
<LI>Infrastructure networks for mobile communication / mesh networks
<LI>Context-aware communication and services (in gaming)
<LI>Peer-to-peer systems and architectures (for file replication)
<LI>Content distribution and management systems for multimedia/e-learning
<LI>Multimedia authoring and re-authoring tools
<LI>Web service technologies and service-oriented architectures
<LI>Applications for distributed workflows
<LI>Resource-based Learning </LI></UL>
Kurs: 18-sm-1020-pr Praktikum Multimedia Kommunikation I
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Björn Scheuermann; M.Sc. Konrad Viktor Altenhofen; Dr. Ing. Julian Zobel
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
Prak MM KOM 1
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
Alle Informationen finden Sie auf der Webseite des Fachgebietes:
https://www.kom.tu-darmstadt.de/labs
Lehrinhalte
Der Kurs bearbeitet aktuelle Entwicklungsthemen aus dem Bereich der Multimedia Kommunikationssysteme. Neben einem generellen Überblick wird ein tiefgehender Einblick in ein spezielles Entwicklungsgebiet vermittelt. Die Themen sind semesterspezifisch und bestimmen sich aus den konkreten Forschungsgebieten der wissenschaftlichen Mitarbeiter*innen am Fachgebiet. Dabei sollen die Themen technische und einleitende wissenschaftliche Kompetenzen in einem oder mehreren der folgenden Gebiete vermitteln:
Netzwerkplanung und Analyse
Leistungsbewertung von Netzwerkanwendungen
Diskrete Event-basierten Simulation von Netzdiensten
Protokolle für Mobile Ad Hoc Networks, Disruption-Tolerant Networks, Wireless Sensor Networks
Infrastrukturnetze zur Mobilkommunikation, Access Networks
Kontext-abhängige bzw. kontext-bezogene Kommunikation und Dienste
Peer-to-Peer Systeme und Architekturen
Web Service-Technologien und service-orientierte Architekturen
AI-based Network Security & Routing
Die jeweiligen Themen werden in der Kickoff-Veranstaltung am ersten Termin vorgestellt und danach in Moodle publiziert. Die weiteren Termine werden mit den Betreuer*innen individuell abgestimmt und folgen nicht dem in Tucan angegebenen Schema. Der erfolgreiche Abschluss des Veranstaltung beinhaltet die Abgabe und die Präsentation eines Posters des eigenen Themas bei einer gemeinsamen verpflichtenden Vorstellungsveranstaltung, die Abgabe einer schriftlichen Ausarbeitung, sowie die mündliche Präsentation der Ergebnisse im Rahmen eines verpflichtenden Abschlusskolloquiums mit allen teilnehmenden Studierenden.
Weitere Informationen sind auf der KOM Website zu finden: https://www.kom.tu-darmstadt.de/labs
Literatur
Die Literatur besteht aus einer Auswahl an Fachartikeln zu den einzelnen Themen. Als Ergänzung wird die Lektüre ausgewählte Kapitel aus folgenden Büchern empfohlen:
Andrew Tanenbaum: "Computer Networks". Prentice Hall PTR (ISBN 0130384887)
Raj Jain: "The Art of Computer Systems Performance Analysis: Techniques for Experimental Design, Measurement, Simulation, and Modeling" (ISBN 0-471-50336-3)
Erich Gamma, Richard Helm, Ralph E. Johnson: "Design Patterns: Objects of Reusable Object Oriented Software" (ISBN 0-201-63361-2)
Kent Beck: "Extreme Programming Explained - Embrace Changes" (ISBN-13: 978-0321278654)
Voraussetzungen
Das Interesse, grundlegenden Themen aktueller Kommunikations- und Multimedia Technologien zu erkunden.
Außerdem erwarten wir, dass Studierende Erfahrungen in der Programmierung (themenspezifisch, z.B. Java, C#, C/C++, Python) und weitere Kenntnisse in Computer-Kommunikationsnetzen bereits besitzen, oder sich diese im Rahmen der Veranstaltung im Selbststudium aneignen.
Die Vorlesungen Kommunikationsnetze I/II, Software Defined Networking, und/oder CNuvS werden empfohlen.
Online-Angebote
moodle
Modul: 18-sm-1020 Praktikum Multimedia Kommunikation I
Kurs: 18-sm-1020-pr Praktikum Multimedia Kommunikation I
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 13:30 - 16:30 (S320/5)
Lerninhalte
Der Kurs bearbeitet aktuelle Entwicklungsthemen aus dem Bereich derMultimedia Kommunikationssysteme. Neben einem generellen Überblick wirdein tiefgehender Einblick in ein spezielles Entwicklungsgebietvermittelt. Die Themen bestimmen sich aus den spezifischenArbeitsgebieten der Mitarbeiter und vermitteln technische undeinleitende wissenschaftliche Kompetenzen in einem oder mehreren derfolgenden Gebiete:
[list]
[*]Netzwerk und Verkehrsplanung und Analyse
[*]Leistungsbewertung von Netzwerk-Anwendungen
[*]Diskrete Event-basierten Simulation von Netzdiensten
[*]Protokolle für mobile Ad hoc Netze / Sensor Netze
[*]Infrastrukturnetze zur Mobilkommunikation / Mesh-Netze
[*]Kontext-abhängige/bezogene Kommunikation und Dienste
[*]Peer-to-Peer Systeme und Architekturen
[*]Verteil-/ und Managementsysteme für Multimedia-/e-Learning-Inhalte
[*]Multimedia Authoring- und Re-Authoring Werkzeuge
[*]Web Service Technologien und Service-orientierte Architekturen
[*]Adaptive Bildungstechnologien
[*]Natural Language Processing in Bildungsanwendungen
[/list]
Die konkrete Themenliste befindet sich jedes Semester auf der entsprechenden Lehrewebsite von KOM.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Die Fähigkeit einfache Probleme im Bereich der Multimedia Kommunikation lösen zu können. Erworbene Kompetenzen sind unter anderem:
[list]
[*]Design einfacher Kommunikationsanwendungen und Protokolle
[*]Implementierung und Testen von Software Komponenten für Verteilten Systeme
[*]Anwendung von Objekt-Orientierten Analyse und Design Techniken
[*]Präsentation von Projektfortschritten und -ergebnissen
[/list
Empfohlene Voraussetzungen
Das Interesse grundlegenden Themen aktueller Kommunikations- und Multimedia Technologien zu erkunden. Außerdem erwarten wir:
[list]
[*]Erfahrungen in der Programmierung mit Java/C# (C/C++)
[*]Kenntnisse in Computer Kommunikationsnetzen. Die Vorlesungen Kommunikationsnetze I und/oder Net Centric Systems werden empfohlen.
[/list
Literatur
Die Literatur besteht aus einer Auswahl an Fachartikeln zu den einzelnen Themen. Als Ergänzung wird die Lektüre ausgewählte Kapitel aus folgenden Büchern empfohlen:
[list]
[*]Andrew Tanenbaum: "Computer Networks". Prentice Hall PTR (ISBN 0130384887)
[*]Christian Ullenboom: "Java ist auch eine Insel: Programmieren mit der Java Standard Edition Version 5 / 6" (ISBN-13: 978-3898428385)
[*]Kent Beck: "Extreme Programming Explained - Embrace Changes" (ISBN-13: 978-0321278654)
[/list
Modul: Praktikum Multimedia Kommunikation 1
TUCaN-Nummer
18-sm-1020
Titel
Praktikum Multimedia Kommunikation I
Kürzel
Prak MM Kom 1
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Diploma Supplement
<P>The course deals with cutting edge development topics in the area of multimedia communication systems. Beside a general overview it provides a deep insight into a special development topic. The topics are selected according to the specific working areas of the participating researchers and convey technical and basic scientific competences in one or more of the following topics:</P>
<UL>
<LI>Network planning and traffic analysis
<LI>Performance evaluation of network applications
<LI>Discrete event simulation for network services
<LI>Protocols for mobile ad hoc networks / sensor networks
<LI>Infrastructure networks for mobile communication / mesh networks
<LI>Context-aware communication and services (in gaming)
<LI>Peer-to-peer systems and architectures (for file replication)
<LI>Content distribution and management systems for multimedia/e-learning
<LI>Multimedia authoring and re-authoring tools
<LI>Web service technologies and service-oriented architectures
<LI>Applications for distributed workflows
<LI>Resource-based Learning </LI></UL>
Kurs: 18-sm-1020-pr Praktikum Multimedia Kommunikation I
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Björn Scheuermann; M.Sc. Konrad Viktor Altenhofen; Dr. Ing. Julian Zobel
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
Prak MM KOM 1
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
Alle Informationen finden Sie auf der Webseite des Fachgebietes:
https://www.kom.tu-darmstadt.de/labs
Lehrinhalte
Der Kurs bearbeitet aktuelle Entwicklungsthemen aus dem Bereich der Multimedia Kommunikationssysteme. Neben einem generellen Überblick wird ein tiefgehender Einblick in ein spezielles Entwicklungsgebiet vermittelt. Die Themen sind semesterspezifisch und bestimmen sich aus den konkreten Forschungsgebieten der wissenschaftlichen Mitarbeiter*innen am Fachgebiet. Dabei sollen die Themen technische und einleitende wissenschaftliche Kompetenzen in einem oder mehreren der folgenden Gebiete vermitteln:
Netzwerkplanung und Analyse
Leistungsbewertung von Netzwerkanwendungen
Diskrete Event-basierten Simulation von Netzdiensten
Protokolle für Mobile Ad Hoc Networks, Disruption-Tolerant Networks, Wireless Sensor Networks
Infrastrukturnetze zur Mobilkommunikation, Access Networks
Kontext-abhängige bzw. kontext-bezogene Kommunikation und Dienste
Peer-to-Peer Systeme und Architekturen
Web Service-Technologien und service-orientierte Architekturen
AI-based Network Security & Routing
Die jeweiligen Themen werden in der Kickoff-Veranstaltung am ersten Termin vorgestellt und danach in Moodle publiziert. Die weiteren Termine werden mit den Betreuer*innen individuell abgestimmt und folgen nicht dem in Tucan angegebenen Schema. Der erfolgreiche Abschluss des Veranstaltung beinhaltet die Abgabe und die Präsentation eines Posters des eigenen Themas bei einer gemeinsamen verpflichtenden Vorstellungsveranstaltung, die Abgabe einer schriftlichen Ausarbeitung, sowie die mündliche Präsentation der Ergebnisse im Rahmen eines verpflichtenden Abschlusskolloquiums mit allen teilnehmenden Studierenden.
Weitere Informationen sind auf der KOM Website zu finden: https://www.kom.tu-darmstadt.de/labs
Literatur
Die Literatur besteht aus einer Auswahl an Fachartikeln zu den einzelnen Themen. Als Ergänzung wird die Lektüre ausgewählte Kapitel aus folgenden Büchern empfohlen:
Andrew Tanenbaum: "Computer Networks". Prentice Hall PTR (ISBN 0130384887)
Raj Jain: "The Art of Computer Systems Performance Analysis: Techniques for Experimental Design, Measurement, Simulation, and Modeling" (ISBN 0-471-50336-3)
Erich Gamma, Richard Helm, Ralph E. Johnson: "Design Patterns: Objects of Reusable Object Oriented Software" (ISBN 0-201-63361-2)
Kent Beck: "Extreme Programming Explained - Embrace Changes" (ISBN-13: 978-0321278654)
Voraussetzungen
Das Interesse, grundlegenden Themen aktueller Kommunikations- und Multimedia Technologien zu erkunden.
Außerdem erwarten wir, dass Studierende Erfahrungen in der Programmierung (themenspezifisch, z.B. Java, C#, C/C++, Python) und weitere Kenntnisse in Computer-Kommunikationsnetzen bereits besitzen, oder sich diese im Rahmen der Veranstaltung im Selbststudium aneignen.
Die Vorlesungen Kommunikationsnetze I/II, Software Defined Networking, und/oder CNuvS werden empfohlen.
Online-Angebote
moodle
06cp PMK2 Praktikum Multimedia Kommunikation 2 Scheuermann; Altenhofen; Zobel
Modul und Kurs
Modul: 18-sm-2070 Praktikum Multimedia Kommunikation II
Kurs: 18-sm-2070-pr Praktikum Multimedia Kommunikation II
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 13:30 - 16:30 (S320/5)
Lerninhalte
Der Kurs bearbeitet aktuelle Entwicklungsthemen aus dem Bereich der Multimedia Kommunikationssysteme. Neben einem generellen Überblick wird ein tiefgehender Einblick in ein spezielles Entwicklungsgebiet vermittelt. Die Themen bestimmen sich aus den spezifischen Arbeitsgebieten der Mitarbeiter und vermitteln technische und einleitende wissenschaftliche Kompetenzen in einem oder mehreren der folgenden Gebiete:
[list]
[*]Netzwerk und Verkehrsplanung und Analyse
[*]Leistungsbewertung von Netzwerk-Anwendungen
[*]Diskrete Event-basierten Simulation von Netzdiensten
[*]Protokolle für mobile Ad hoc Netze / Sensor Netze
[*]Infrastrukturnetze zur Mobilkommunikation / Mesh-Netze
[*]Kontext-abhängige/bezogene Kommunikation und Dienste
[*]Peer-to-Peer Systeme und Architekturen
[*]Verteil-/ und Managementsysteme für Multimedia-/e-Learning-Inhalte
[*]Multimedia Authoring- und Re-Authoring Werkzeuge
[*]Web Service Technologien und Service-orientierte Architekturen
[*]Adaptive Bildungstechnologien
[*]Natural Language Processing in Bildungsanwendungen
[/list]
Die konkrete Themenliste befindet sich jedes Semester auf der entsprechenden Lehrewebsite von KOM.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Die Fähigkeit selbständig Probleme im Bereich des Design und der Entwicklung von Kommunikationsnetzen und -anwendungen für Multimediasysteme zu lösen und zu evaluieren soll erworben werden. Erworbene Kompetenzen sind unter anderem:
[list]
[*]Design komplexer Kommunikationsanwendungen und Protokolle
[*]Implementierung und Testen von Software Komponenten für Verteilte Systeme
[*]Anwendung von Objekt-Orientierten Analyse- und Design-Techniken
[*]Erlernen von Projekt-Management Techniken für Entwicklung in kleinen Teams
[*]Schreiben von Software-Dokumentation und Projekt-Berichten
[*]Präsentation von Projektfortschritten und -ergebnissen
[/list
Empfohlene Voraussetzungen
Das Interesse sich mit herausfordernden Themen der aktuellen Technologien und der Forschung auseinanderzusetzen. Außerdem erwarten wir:
[list]
[*]Solide Erfahrungen in der Programmierung mit Java und/oder C# (C/C++)
[*]Solide Kenntnisse von Objekt-Orientierter Analyse und Design Techniken
[*]Solide Kenntnisse in Computer Kommunikationsnetzen werden empfohlen
[*]Die Vorlesungen in Kommunikationsnetze I (II, III, oder IV) sind von Vorteil
[/list
Literatur
Die Literatur besteht aus einer Auswahl an Fachartikeln zu den einzelnen Themen. Als Ergänzung wird die Lektüre ausgewählter Kapitel aus folgenden Büchern empfohlen:
[list]
[*]Andrew Tanenbaum: "Computer Networks". Prentice Hall PTR (ISBN 0130384887)
[*]Christian Ullenboom: "Java ist auch eine Insel: Programmieren mit der Java Standard Edition Version 5 / 6" (ISBN-13: 978-3898428385)
[*]Joshua Bloch: "Effective Java Programming Language Guide" (ISBN-13: 978- 0201310054)
[*]Erich Gamma, Richard Helm, Ralph E. Johnson: "Design Patterns: Objects of Reusable Object Oriented Software" (ISBN 0-201-63361-2)
[*]Kent Beck: "Extreme Programming Explained - Embrace Changes" (ISBN-13: 978- 0321278654)
[/list
Modul: Praktikum Multimedia Kommunikation 2
TUCaN-Nummer
18-sm-2070
Titel
Praktikum Multimedia Kommunikation II
Kürzel
Prak MM Kom 2
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Diploma Supplement
The course deals with cutting edge development topics in the area of multimedia communication systems. Besides a general overview it provides a deep insight into a special development topic. The topics are selected according to the specific working areas of the participating researchers and convey technical and basic scientific competences in one or more of the following topics:
[list]
[*]Network planning and traffic analysis
[*]Performance evaluation of network applications
[*]Discrete event simulation for network services
[*]Protocols for mobile ad hoc networks / sensor networks
[*]Infrastructure networks for mobile communication / mesh networks
[*]Context-aware communication and services
[*]Peer-to-peer systems and architectures
[*]Content distribution and management systems for multimedia / e-learning
[*]Multimedia authoring and re-authoring tools
[*]Web service technologies and service-oriented architectures
[*]Applications for distributed workflows
[/list
Kurs: 18-sm-2070-pr Praktikum Multimedia Kommunikation II
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Björn Scheuermann; M.Sc. Konrad Viktor Altenhofen; Dr. Ing. Julian Zobel
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
Prak. MM Komm. 2
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
Alle Informationen finden Sie auf der Webseite des Fachgebietes:
https://www.kom.tu-darmstadt.de/labs
Lehrinhalte
Der Kurs bearbeitet aktuelle Entwicklungsthemen aus dem Bereich der Multimedia Kommunikationssysteme. Neben einem generellen Überblick wird ein tiefgehender Einblick in ein spezielles Entwicklungsgebiet vermittelt. Die Themen sind semesterspezifisch und bestimmen sich aus den konkreten Forschungsgebieten der wissenschaftlichen Mitarbeiter*innen am Fachgebiet. Dabei sollen die Themen technische und einleitende wissenschaftliche Kompetenzen in einem oder mehreren der folgenden Gebiete vermitteln:
Netzwerkplanung und Analyse
Leistungsbewertung von Netzwerkanwendungen
Diskrete Event-basierten Simulation von Netzdiensten
Protokolle für Mobile Ad Hoc Networks, Disruption-Tolerant Networks, Wireless Sensor Networks
Infrastrukturnetze zur Mobilkommunikation, Access Networks
Kontext-abhängige bzw. kontext-bezogene Kommunikation und Dienste
Peer-to-Peer Systeme und Architekturen
Web Service-Technologien und service-orientierte Architekturen
AI-based Network Security & Routing
Die jeweiligen Themen werden in der Kickoff-Veranstaltung am ersten Termin vorgestellt und danach in Moodle publiziert. Die weiteren Termine werden mit den Betreuer*innen individuell abgestimmt und folgen nicht dem in Tucan angegebenen Schema. Der erfolgreiche Abschluss des Veranstaltung beinhaltet die Abgabe und die Präsentation eines Posters des eigenen Themas bei einer gemeinsamen verpflichtenden Vorstellungsveranstaltung, die Abgabe einer schriftlichen Ausarbeitung, sowie die mündliche Präsentation der Ergebnisse im Rahmen eines verpflichtenden Abschlusskolloquiums mit allen teilnehmenden Studierenden.
Weitere Informationen sind auf der KOM Website zu finden: https://www.kom.tu-darmstadt.de/labs
Literatur
Die Literatur besteht aus einer Auswahl an Fachartikeln zu den einzelnen Themen. Als Ergänzung wird die Lektüre ausgewählte Kapitel aus folgenden Büchern empfohlen:
Andrew Tanenbaum: "Computer Networks". Prentice Hall PTR (ISBN 0130384887)
Raj Jain: "The Art of Computer Systems Performance Analysis: Techniques for Experimental Design, Measurement, Simulation, and Modeling" (ISBN 0-471-50336-3)
Erich Gamma, Richard Helm, Ralph E. Johnson: "Design Patterns: Objects of Reusable Object Oriented Software" (ISBN 0-201-63361-2)
Kent Beck: "Extreme Programming Explained - Embrace Changes" (ISBN-13: 978-0321278654)
Voraussetzungen
Das Interesse sich mit herausfordernden Themen der aktuellen Technologien und der Forschung auseinanderzusetzen. Außerdem erwarten wir:
Solide Erfahrungen in der Programmierung mit Java und/oder C# (C/C++)
Solide Kenntnisse von Objekt-Orientierter Analyse und Design Techniken
Solide Kenntnisse in Computer Kommunikationsnetzen werden empfohlen
Die Vorlesungen in Kommunikationsnetze I (II, III, oder IV) sind von Vorteil
Online-Angebote
moodle
Modul: 18-sm-2070 Praktikum Multimedia Kommunikation II
Kurs: 18-sm-2070-pr Praktikum Multimedia Kommunikation II
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 13:30 - 16:30 (S320/5)
Lerninhalte
Der Kurs bearbeitet aktuelle Entwicklungsthemen aus dem Bereich der Multimedia Kommunikationssysteme. Neben einem generellen Überblick wird ein tiefgehender Einblick in ein spezielles Entwicklungsgebiet vermittelt. Die Themen bestimmen sich aus den spezifischen Arbeitsgebieten der Mitarbeiter und vermitteln technische und einleitende wissenschaftliche Kompetenzen in einem oder mehreren der folgenden Gebiete:
[list]
[*]Netzwerk und Verkehrsplanung und Analyse
[*]Leistungsbewertung von Netzwerk-Anwendungen
[*]Diskrete Event-basierten Simulation von Netzdiensten
[*]Protokolle für mobile Ad hoc Netze / Sensor Netze
[*]Infrastrukturnetze zur Mobilkommunikation / Mesh-Netze
[*]Kontext-abhängige/bezogene Kommunikation und Dienste
[*]Peer-to-Peer Systeme und Architekturen
[*]Verteil-/ und Managementsysteme für Multimedia-/e-Learning-Inhalte
[*]Multimedia Authoring- und Re-Authoring Werkzeuge
[*]Web Service Technologien und Service-orientierte Architekturen
[*]Adaptive Bildungstechnologien
[*]Natural Language Processing in Bildungsanwendungen
[/list]
Die konkrete Themenliste befindet sich jedes Semester auf der entsprechenden Lehrewebsite von KOM.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Die Fähigkeit selbständig Probleme im Bereich des Design und der Entwicklung von Kommunikationsnetzen und -anwendungen für Multimediasysteme zu lösen und zu evaluieren soll erworben werden. Erworbene Kompetenzen sind unter anderem:
[list]
[*]Design komplexer Kommunikationsanwendungen und Protokolle
[*]Implementierung und Testen von Software Komponenten für Verteilte Systeme
[*]Anwendung von Objekt-Orientierten Analyse- und Design-Techniken
[*]Erlernen von Projekt-Management Techniken für Entwicklung in kleinen Teams
[*]Schreiben von Software-Dokumentation und Projekt-Berichten
[*]Präsentation von Projektfortschritten und -ergebnissen
[/list
Empfohlene Voraussetzungen
Das Interesse sich mit herausfordernden Themen der aktuellen Technologien und der Forschung auseinanderzusetzen. Außerdem erwarten wir:
[list]
[*]Solide Erfahrungen in der Programmierung mit Java und/oder C# (C/C++)
[*]Solide Kenntnisse von Objekt-Orientierter Analyse und Design Techniken
[*]Solide Kenntnisse in Computer Kommunikationsnetzen werden empfohlen
[*]Die Vorlesungen in Kommunikationsnetze I (II, III, oder IV) sind von Vorteil
[/list
Literatur
Die Literatur besteht aus einer Auswahl an Fachartikeln zu den einzelnen Themen. Als Ergänzung wird die Lektüre ausgewählter Kapitel aus folgenden Büchern empfohlen:
[list]
[*]Andrew Tanenbaum: "Computer Networks". Prentice Hall PTR (ISBN 0130384887)
[*]Christian Ullenboom: "Java ist auch eine Insel: Programmieren mit der Java Standard Edition Version 5 / 6" (ISBN-13: 978-3898428385)
[*]Joshua Bloch: "Effective Java Programming Language Guide" (ISBN-13: 978- 0201310054)
[*]Erich Gamma, Richard Helm, Ralph E. Johnson: "Design Patterns: Objects of Reusable Object Oriented Software" (ISBN 0-201-63361-2)
[*]Kent Beck: "Extreme Programming Explained - Embrace Changes" (ISBN-13: 978- 0321278654)
[/list
Modul: Praktikum Multimedia Kommunikation 2
TUCaN-Nummer
18-sm-2070
Titel
Praktikum Multimedia Kommunikation II
Kürzel
Prak MM Kom 2
Lehrveranstaltungsart
Praktikum
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Diploma Supplement
The course deals with cutting edge development topics in the area of multimedia communication systems. Besides a general overview it provides a deep insight into a special development topic. The topics are selected according to the specific working areas of the participating researchers and convey technical and basic scientific competences in one or more of the following topics:
[list]
[*]Network planning and traffic analysis
[*]Performance evaluation of network applications
[*]Discrete event simulation for network services
[*]Protocols for mobile ad hoc networks / sensor networks
[*]Infrastructure networks for mobile communication / mesh networks
[*]Context-aware communication and services
[*]Peer-to-peer systems and architectures
[*]Content distribution and management systems for multimedia / e-learning
[*]Multimedia authoring and re-authoring tools
[*]Web service technologies and service-oriented architectures
[*]Applications for distributed workflows
[/list
Kurs: 18-sm-2070-pr Praktikum Multimedia Kommunikation II
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Björn Scheuermann; M.Sc. Konrad Viktor Altenhofen; Dr. Ing. Julian Zobel
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
Prak. MM Komm. 2
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
Alle Informationen finden Sie auf der Webseite des Fachgebietes:
https://www.kom.tu-darmstadt.de/labs
Lehrinhalte
Der Kurs bearbeitet aktuelle Entwicklungsthemen aus dem Bereich der Multimedia Kommunikationssysteme. Neben einem generellen Überblick wird ein tiefgehender Einblick in ein spezielles Entwicklungsgebiet vermittelt. Die Themen sind semesterspezifisch und bestimmen sich aus den konkreten Forschungsgebieten der wissenschaftlichen Mitarbeiter*innen am Fachgebiet. Dabei sollen die Themen technische und einleitende wissenschaftliche Kompetenzen in einem oder mehreren der folgenden Gebiete vermitteln:
Netzwerkplanung und Analyse
Leistungsbewertung von Netzwerkanwendungen
Diskrete Event-basierten Simulation von Netzdiensten
Protokolle für Mobile Ad Hoc Networks, Disruption-Tolerant Networks, Wireless Sensor Networks
Infrastrukturnetze zur Mobilkommunikation, Access Networks
Kontext-abhängige bzw. kontext-bezogene Kommunikation und Dienste
Peer-to-Peer Systeme und Architekturen
Web Service-Technologien und service-orientierte Architekturen
AI-based Network Security & Routing
Die jeweiligen Themen werden in der Kickoff-Veranstaltung am ersten Termin vorgestellt und danach in Moodle publiziert. Die weiteren Termine werden mit den Betreuer*innen individuell abgestimmt und folgen nicht dem in Tucan angegebenen Schema. Der erfolgreiche Abschluss des Veranstaltung beinhaltet die Abgabe und die Präsentation eines Posters des eigenen Themas bei einer gemeinsamen verpflichtenden Vorstellungsveranstaltung, die Abgabe einer schriftlichen Ausarbeitung, sowie die mündliche Präsentation der Ergebnisse im Rahmen eines verpflichtenden Abschlusskolloquiums mit allen teilnehmenden Studierenden.
Weitere Informationen sind auf der KOM Website zu finden: https://www.kom.tu-darmstadt.de/labs
Literatur
Die Literatur besteht aus einer Auswahl an Fachartikeln zu den einzelnen Themen. Als Ergänzung wird die Lektüre ausgewählte Kapitel aus folgenden Büchern empfohlen:
Andrew Tanenbaum: "Computer Networks". Prentice Hall PTR (ISBN 0130384887)
Raj Jain: "The Art of Computer Systems Performance Analysis: Techniques for Experimental Design, Measurement, Simulation, and Modeling" (ISBN 0-471-50336-3)
Erich Gamma, Richard Helm, Ralph E. Johnson: "Design Patterns: Objects of Reusable Object Oriented Software" (ISBN 0-201-63361-2)
Kent Beck: "Extreme Programming Explained - Embrace Changes" (ISBN-13: 978-0321278654)
Voraussetzungen
Das Interesse sich mit herausfordernden Themen der aktuellen Technologien und der Forschung auseinanderzusetzen. Außerdem erwarten wir:
Solide Erfahrungen in der Programmierung mit Java und/oder C# (C/C++)
Solide Kenntnisse von Objekt-Orientierter Analyse und Design Techniken
Solide Kenntnisse in Computer Kommunikationsnetzen werden empfohlen
Die Vorlesungen in Kommunikationsnetze I (II, III, oder IV) sind von Vorteil
Online-Angebote
moodle
04cp SMK2 Seminar Multimedia Kommunikation 2 Scheuermann; Altenhofen; Zobel
Modul und Kurs
Modul: 18-sm-2090 Seminar Multimedia Kommunikation II
Kurs: 18-sm-2090-se Seminar Multimedia Kommunikation II
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 14:25 - 16:05 (S320/4)
Lerninhalte
Das Seminar befasst sich mit aktuellen und aufkommenden Trends, die als relevant für die zukünftige Entwicklung von Multimedia Kommunikationssystemen eingeschätzt werden. Lernziel ist es, Kenntnisse über zukünftige Forschungstrends in verschiedenen Bereichen zu erarbeiten. Hierzu erfolgt eine ausführliche Literaturarbeit, die Zusammenfassung sowie die Präsentation von ausgewählten, hochwertigen Forschungsarbeiten aus aktuellen Top-Zeitschriften, -Magazinen und -Konferenzen im Themenfeld Multimedia Kommunikation.
Mögliche Themen sind:
[list]
[*]Knowledge & Educational Technologies
[*]Self organizing Systems & Overlay Communication
[*]Mobile Systems & Sensor Networking
[*]Service-oriented Computing
[*]Multimedia Technologies & Serious Games
[/list
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Die Studierenden erarbeiten sich an Hand von aktuellen wissenschaftlichen Artikeln, Standards und Fachbüchern tiefe Kenntnisse über Multimedia Kommunikationssysteme und Anwendungen, welche die Zukunft des Internet bestimmen. Dabei werden Kompetenzen in folgenden Gebieten erworben:
[list]
[*]Suchen und Bewerten von relevanter wissenschaftlicher Literatur
[*]Analysieren und Einschätzen von komplexen technischen und wissenschaftlichen Informationen
[*]Schreiben von technischen und wissenschaftlichen Zusammenfassungen
[*]Präsentation von technischer und wissenschaftlicher Information
[/list
Empfohlene Voraussetzungen
Solide Kenntnisse in Computer Kommunikationsnetzen. Die Vorlesungen Kommunikationsnetze I und II werden empfohlen.
Literatur
Entsprechend des gewählten Themenbereichs (ausgewählte Artikel aus Journalen, Magazine und Konferenzen).
Modul: Seminar Multimedia Kommunikation 2
TUCaN-Nummer
18-sm-2090
Titel
Seminar Multimedia Kommunikation II
Kürzel
Sem MM Kom 2
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Diploma Supplement
This seminar deals with current and upcoming trends relevant to the future development of multimedia communication systems. The educational objective of this seminar is to gain knowledge about future research trends in different areas. To this aim, an extensive literature research will be performed, as well as the writing-up of a report and the presentation of selected, high-quality research topics from current leading magazines, newspapers and conferences in the web technologies research area.
Some potential topics are:
[list]
[*]Knowledge & Educational Technologies
[*]Self organizing Systems & Overlay Communication
[*]Mobile Systems & Sensor Networking
[*]Service-oriented Computing
[*]Multimedia Technologies & Serious Games
[/list
Kurs: 18-sm-2090-se Seminar Multimedia Kommunikation II
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Björn Scheuermann; M.Sc. Konrad Viktor Altenhofen; Dr. Ing. Julian Zobel
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
SE MM Komm. 2
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
Alle Informationen finden Sie auf der Webseite des Fachgebietes:
https://www.kom.tu-darmstadt.de/seminars
Lehrinhalte
Das Seminar befasst sich mit aktuellen und aufkommenden Themen im Bereich multimedialer Kommunikationssysteme, welche als relevant für die zukünftige Entwicklung des Internets sowie der Informationstechnologie im Allgemeinen erachtet werden. Hierzu erfolgt nach einer ausführlichen Literaturarbeit die Zusammenfassung sowie die Präsentation von ausgewählten, hochwertigen Arbeiten und Trends aus aktuellen Top-Zeitschriften, -Magazinen und -Konferenzen im Themenfeld Kommunikationsnetze und Multimedia-Anwendungen. Die Auswahl der Themen ist semesterspezifisch und korrespondiert dabei mit den Arbeitsfeldern der wissenschaftlichen Mitarbeiter*innen am Fachgebiet.
Mögliche Themen sind:
Self-organizing Systems & Overlay Communication
Mobile Systems & Sensor Networking
Infrastrukturnetze zur Mobilkommunikation, Access Networks
Service-oriented Computing
Multimedia Technologies
AI-based Network Security & Routing
Die jeweiligen Themen werden in der Kickoff-Veranstaltung am ersten Termin vorgestellt und danach in Moodle publiziert. Die weiteren Termine werden mit den Betreuer*innen individuell abgestimmt und folgen nicht dem in Tucan angegebenen Schema. Der erfolgreiche Abschluss des Seminars beinhaltet sowohl die Abgabe einer schriftlichen Ausarbeitung als auch die mündliche Präsentation der Ergebnisse im Rahmen eines verpflichtenden Abschlusskolloquiums mit allen teilnehmenden Studierenden.
Weitere Informationen sind auf der KOM-Website zu finden: https://www.kom.tu-darmstadt.de/seminars
Literatur
Entsprechend des gewählten Themenbereichs (ausgewählte Artikel aus Journalen, Magazine und Konferenzen).
Voraussetzungen
Solide Kenntnisse in Computer Kommunikationsnetzen. Die Vorlesungen Kommunikationsnetze I und II werden empfohlen.
Online-Angebote
moodle
Modul: 18-sm-2090 Seminar Multimedia Kommunikation II
Kurs: 18-sm-2090-se Seminar Multimedia Kommunikation II
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 14:25 - 16:05 (S320/4)
Lerninhalte
Das Seminar befasst sich mit aktuellen und aufkommenden Trends, die als relevant für die zukünftige Entwicklung von Multimedia Kommunikationssystemen eingeschätzt werden. Lernziel ist es, Kenntnisse über zukünftige Forschungstrends in verschiedenen Bereichen zu erarbeiten. Hierzu erfolgt eine ausführliche Literaturarbeit, die Zusammenfassung sowie die Präsentation von ausgewählten, hochwertigen Forschungsarbeiten aus aktuellen Top-Zeitschriften, -Magazinen und -Konferenzen im Themenfeld Multimedia Kommunikation.
Mögliche Themen sind:
[list]
[*]Knowledge & Educational Technologies
[*]Self organizing Systems & Overlay Communication
[*]Mobile Systems & Sensor Networking
[*]Service-oriented Computing
[*]Multimedia Technologies & Serious Games
[/list
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Die Studierenden erarbeiten sich an Hand von aktuellen wissenschaftlichen Artikeln, Standards und Fachbüchern tiefe Kenntnisse über Multimedia Kommunikationssysteme und Anwendungen, welche die Zukunft des Internet bestimmen. Dabei werden Kompetenzen in folgenden Gebieten erworben:
[list]
[*]Suchen und Bewerten von relevanter wissenschaftlicher Literatur
[*]Analysieren und Einschätzen von komplexen technischen und wissenschaftlichen Informationen
[*]Schreiben von technischen und wissenschaftlichen Zusammenfassungen
[*]Präsentation von technischer und wissenschaftlicher Information
[/list
Empfohlene Voraussetzungen
Solide Kenntnisse in Computer Kommunikationsnetzen. Die Vorlesungen Kommunikationsnetze I und II werden empfohlen.
Literatur
Entsprechend des gewählten Themenbereichs (ausgewählte Artikel aus Journalen, Magazine und Konferenzen).
Modul: Seminar Multimedia Kommunikation 2
TUCaN-Nummer
18-sm-2090
Titel
Seminar Multimedia Kommunikation II
Kürzel
Sem MM Kom 2
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Diploma Supplement
This seminar deals with current and upcoming trends relevant to the future development of multimedia communication systems. The educational objective of this seminar is to gain knowledge about future research trends in different areas. To this aim, an extensive literature research will be performed, as well as the writing-up of a report and the presentation of selected, high-quality research topics from current leading magazines, newspapers and conferences in the web technologies research area.
Some potential topics are:
[list]
[*]Knowledge & Educational Technologies
[*]Self organizing Systems & Overlay Communication
[*]Mobile Systems & Sensor Networking
[*]Service-oriented Computing
[*]Multimedia Technologies & Serious Games
[/list
Kurs: 18-sm-2090-se Seminar Multimedia Kommunikation II
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Björn Scheuermann; M.Sc. Konrad Viktor Altenhofen; Dr. Ing. Julian Zobel
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
SE MM Komm. 2
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
Alle Informationen finden Sie auf der Webseite des Fachgebietes:
https://www.kom.tu-darmstadt.de/seminars
Lehrinhalte
Das Seminar befasst sich mit aktuellen und aufkommenden Themen im Bereich multimedialer Kommunikationssysteme, welche als relevant für die zukünftige Entwicklung des Internets sowie der Informationstechnologie im Allgemeinen erachtet werden. Hierzu erfolgt nach einer ausführlichen Literaturarbeit die Zusammenfassung sowie die Präsentation von ausgewählten, hochwertigen Arbeiten und Trends aus aktuellen Top-Zeitschriften, -Magazinen und -Konferenzen im Themenfeld Kommunikationsnetze und Multimedia-Anwendungen. Die Auswahl der Themen ist semesterspezifisch und korrespondiert dabei mit den Arbeitsfeldern der wissenschaftlichen Mitarbeiter*innen am Fachgebiet.
Mögliche Themen sind:
Self-organizing Systems & Overlay Communication
Mobile Systems & Sensor Networking
Infrastrukturnetze zur Mobilkommunikation, Access Networks
Service-oriented Computing
Multimedia Technologies
AI-based Network Security & Routing
Die jeweiligen Themen werden in der Kickoff-Veranstaltung am ersten Termin vorgestellt und danach in Moodle publiziert. Die weiteren Termine werden mit den Betreuer*innen individuell abgestimmt und folgen nicht dem in Tucan angegebenen Schema. Der erfolgreiche Abschluss des Seminars beinhaltet sowohl die Abgabe einer schriftlichen Ausarbeitung als auch die mündliche Präsentation der Ergebnisse im Rahmen eines verpflichtenden Abschlusskolloquiums mit allen teilnehmenden Studierenden.
Weitere Informationen sind auf der KOM-Website zu finden: https://www.kom.tu-darmstadt.de/seminars
Literatur
Entsprechend des gewählten Themenbereichs (ausgewählte Artikel aus Journalen, Magazine und Konferenzen).
Voraussetzungen
Solide Kenntnisse in Computer Kommunikationsnetzen. Die Vorlesungen Kommunikationsnetze I und II werden empfohlen.
Online-Angebote
moodle
??cp PMK Projektpraktikum Multimedia Kommunikation Scheuermann; Altenhofen; Zobel
Modul und Kurs
Modul: 18-sm-2130 Projektpraktikum Multimedia Kommunikation
Kurs: 18-sm-2130-pr Projektpraktikum Multimedia Kommunikation
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 13:30 - 16:05 (S320/5)
Modul: Projektpraktikum Multimedia Kommunikation
Kurs: 18-sm-2130-pr Projektpraktikum Multimedia Kommunikation
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Björn Scheuermann; M.Sc. Konrad Viktor Altenhofen; Dr. Ing. Julian Zobel
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
PP MM Komm. 2
Semesterwochenstunden
6
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
Alle Informationen finden Sie auf der Webseite des Fachgebietes:
https://www.kom.tu-darmstadt.de/labs
Lehrinhalte
Der Kurs bearbeitet aktuelle Forschungs- und Entwicklungsthemen aus dem Bereich der Multimedia Kommunikationssysteme. Neben einem generellen Überblick wird ein tiefgehender Einblick in ein spezielles Entwicklungsgebiet vermittelt. Die Themen sind semesterspezifisch und bestimmen sich aus den konkreten Forschungsgebieten der wissenschaftlichen Mitarbeiter*innen am Fachgebiet. Dabei sollen die Themen technische und wissenschaftliche Kompetenzen in einem oder mehreren der folgenden Gebiete vermitteln:
Netzwerkplanung und Analyse
Leistungsbewertung von Netzwerkanwendungen
Diskrete Event-basierten Simulation von Netzdiensten
Protokolle für Mobile Ad Hoc Networks, Disruption-Tolerant Networks, Wireless Sensor Networks
Infrastrukturnetze zur Mobilkommunikation, Access Networks
Kontext-abhängige bzw. kontext-bezogene Kommunikation und Dienste
Peer-to-Peer Systeme und Architekturen
Web Service-Technologien und service-orientierte Architekturen
AI-based Network Security & Routing
Die jeweiligen Themen werden in der Kickoff-Veranstaltung am ersten Termin vorgestellt und danach in Moodle publiziert. Die weiteren Termine werden mit den Betreuer*innen individuell abgestimmt und folgen nicht dem in Tucan angegebenen Schema. Der erfolgreiche Abschluss des Veranstaltung beinhaltet die Abgabe und die Präsentation eines Posters des eigenen Themas bei einer gemeinsamen verpflichtenden Vorstellungsveranstaltung, die Abgabe einer schriftlichen Ausarbeitung, sowie die mündliche Präsentation der Ergebnisse im Rahmen eines verpflichtenden Abschlusskolloquiums mit allen teilnehmenden Studierenden.
Weitere Informationen sind auf der KOM Website zu finden: https://www.kom.tu-darmstadt.de/labs
Literatur
Die Literatur besteht aus einer Auswahl an Fachartikeln zu den einzelnen Themen. Als Ergänzung wird die Lektüre ausgewählte Kapitel aus folgenden Büchern empfohlen:
Andrew Tanenbaum: "Computer Networks". Prentice Hall PTR (ISBN 0130384887)
Raj Jain: "The Art of Computer Systems Performance Analysis: Techniques for Experimental Design, Measurement, Simulation, and Modeling" (ISBN 0-471-50336-3)
Erich Gamma, Richard Helm, Ralph E. Johnson: "Design Patterns: Objects of Reusable Object Oriented Software" (ISBN 0-201-63361-2)
Kent Beck: "Extreme Programming Explained - Embrace Changes" (ISBN-13: 978-0321278654)
Martin Fowler: "Refactorings - Improving the Design of Existing Code" (ISBN-13: 978-0201485677)
Voraussetzungen
Das Interesse, grundlegenden Themen aktueller Kommunikations- und Multimedia Technologien zu erkunden und entwickeln mithilfe von wissenschaftlichen Methoden.
Außerdem erwarten wir, dass Studierende Erfahrungen in der Programmierung (themenspezifisch, z.B. Java, C#, C/C++, Python), Projektmanagement und weitere Kenntnisse in Computer-Kommunikationsnetzen bereits besitzen, oder sich diese im Rahmen der Veranstaltung im Selbststudium aneignen.
Die Vorlesungen Kommunikationsnetze I/II, Software Defined Networking, und/oder CNuvS werden empfohlen.
Online-Angebote
moodle
Modul: 18-sm-2130 Projektpraktikum Multimedia Kommunikation
Kurs: 18-sm-2130-pr Projektpraktikum Multimedia Kommunikation
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 13:30 - 16:05 (S320/5)
Modul: Projektpraktikum Multimedia Kommunikation
Kurs: 18-sm-2130-pr Projektpraktikum Multimedia Kommunikation
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Björn Scheuermann; M.Sc. Konrad Viktor Altenhofen; Dr. Ing. Julian Zobel
Veranstaltungsart
Praktikum
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
PP MM Komm. 2
Semesterwochenstunden
6
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
Alle Informationen finden Sie auf der Webseite des Fachgebietes:
https://www.kom.tu-darmstadt.de/labs
Lehrinhalte
Der Kurs bearbeitet aktuelle Forschungs- und Entwicklungsthemen aus dem Bereich der Multimedia Kommunikationssysteme. Neben einem generellen Überblick wird ein tiefgehender Einblick in ein spezielles Entwicklungsgebiet vermittelt. Die Themen sind semesterspezifisch und bestimmen sich aus den konkreten Forschungsgebieten der wissenschaftlichen Mitarbeiter*innen am Fachgebiet. Dabei sollen die Themen technische und wissenschaftliche Kompetenzen in einem oder mehreren der folgenden Gebiete vermitteln:
Netzwerkplanung und Analyse
Leistungsbewertung von Netzwerkanwendungen
Diskrete Event-basierten Simulation von Netzdiensten
Protokolle für Mobile Ad Hoc Networks, Disruption-Tolerant Networks, Wireless Sensor Networks
Infrastrukturnetze zur Mobilkommunikation, Access Networks
Kontext-abhängige bzw. kontext-bezogene Kommunikation und Dienste
Peer-to-Peer Systeme und Architekturen
Web Service-Technologien und service-orientierte Architekturen
AI-based Network Security & Routing
Die jeweiligen Themen werden in der Kickoff-Veranstaltung am ersten Termin vorgestellt und danach in Moodle publiziert. Die weiteren Termine werden mit den Betreuer*innen individuell abgestimmt und folgen nicht dem in Tucan angegebenen Schema. Der erfolgreiche Abschluss des Veranstaltung beinhaltet die Abgabe und die Präsentation eines Posters des eigenen Themas bei einer gemeinsamen verpflichtenden Vorstellungsveranstaltung, die Abgabe einer schriftlichen Ausarbeitung, sowie die mündliche Präsentation der Ergebnisse im Rahmen eines verpflichtenden Abschlusskolloquiums mit allen teilnehmenden Studierenden.
Weitere Informationen sind auf der KOM Website zu finden: https://www.kom.tu-darmstadt.de/labs
Literatur
Die Literatur besteht aus einer Auswahl an Fachartikeln zu den einzelnen Themen. Als Ergänzung wird die Lektüre ausgewählte Kapitel aus folgenden Büchern empfohlen:
Andrew Tanenbaum: "Computer Networks". Prentice Hall PTR (ISBN 0130384887)
Raj Jain: "The Art of Computer Systems Performance Analysis: Techniques for Experimental Design, Measurement, Simulation, and Modeling" (ISBN 0-471-50336-3)
Erich Gamma, Richard Helm, Ralph E. Johnson: "Design Patterns: Objects of Reusable Object Oriented Software" (ISBN 0-201-63361-2)
Kent Beck: "Extreme Programming Explained - Embrace Changes" (ISBN-13: 978-0321278654)
Martin Fowler: "Refactorings - Improving the Design of Existing Code" (ISBN-13: 978-0201485677)
Voraussetzungen
Das Interesse, grundlegenden Themen aktueller Kommunikations- und Multimedia Technologien zu erkunden und entwickeln mithilfe von wissenschaftlichen Methoden.
Außerdem erwarten wir, dass Studierende Erfahrungen in der Programmierung (themenspezifisch, z.B. Java, C#, C/C++, Python), Projektmanagement und weitere Kenntnisse in Computer-Kommunikationsnetzen bereits besitzen, oder sich diese im Rahmen der Veranstaltung im Selbststudium aneignen.
Die Vorlesungen Kommunikationsnetze I/II, Software Defined Networking, und/oder CNuvS werden empfohlen.
Online-Angebote
moodle
04cp SMK1 Seminar Multimedia Kommunikation 1 Scheuermann; Altenhofen; Zobel
Modul und Kurs
Modul: 18-sm-2300 Seminar Multimedia Kommunikation I
Kurs: 18-sm-2300-se Seminar Multimedia Kommunikation I
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 14:25 - 16:05 (S320/4)
Lerninhalte
Das Seminar befasst sich mit aktuellen und aufkommenden Themen im Bereich multimedialer Kommunikationssysteme, welche als relevant für die zukünftige Entwicklung des Internets sowie der Informationstechnologie im Allgemeinen erachtet werden. Hierzu erfolgt nach einer ausführlichen Literaturarbeit die Zusammenfassung sowie die Präsentation von ausgewählten, hochwertigen Arbeiten und Trends aus aktuellen Top-Zeitschriften, -Magazinen und -Konferenzen im Themenfeld Kommunikationsnetze und Multimediaanwendungen. Die Auswahl der Themen korrespondiert dabei mit dem Arbeitsfeld der wissenschaftlichen Mitarbeiter*innen.
Mögliche Themen sind:
[list]
[*]Knowledge & Educational Technologies
[*]Self organizing Systems & Overlay Communication
[*]Mobile Systems & Sensor Networking
[*]Service-oriented Computing
[*]Multimedia Technologies & Serious Games
[/list
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Die Studierenden erarbeiten sich an Hand von aktuellen wissenschaftlichen Artikeln, Standards und Fachbüchern tiefe Kenntnisse über Multimedia Kommunikationssysteme und Anwendungen, welche die Zukunft des Internet bestimmen.
Dabei werden Kompetenzen in folgenden Gebieten erworben:
[list]
[*]Suchen und Bewerten von relevanter wissenschaftlicher Literatur
[*]Analysieren und Einschätzen von komplexen technischen und wissenschaftlichen Informationen
[*]Schreiben von technischen und wissenschaftlichen Zusammenfassungen und Kurzberichten
[*]Präsentation von technischer und wissenschaftlicher Information
[/list
Literatur
Entsprechend des gewählten Themenbereichs (ausgewählte Artikel aus Journalen, Magazine und Konferenzen).
Modul: Seminar Multimedia Kommunikation 1
TUCaN-Nummer
18-sm-2300
Titel
Seminar Multimedia Kommunikation I
Kürzel
Sem. MM Komm. I
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Diploma Supplement
The seminar investigates current and upcoming topics in multimedia communication systems, which are expected to be of utmost importance for the future evolution of the Internet and information technolgy in goal. The goal is to learn more about multimedia communication systems by studying, summarizing, and presenting top quality papers from recent high quality networking research journals, magazines, or conferences. The selection of topics corresponds to the research area of participating researchers.
Possible topics are:
[list]
[*]Knowledge & Educational Technologies
[*]Self organizing Systems & Overlay Communication
[*]Mobile Systems & Sensor Networking
[*]Service-oriented Computing
[*]Multimedia Technologies & Serious Games
[/list
Kurs: 18-sm-2300-se Seminar Multimedia Kommunikation I
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Björn Scheuermann; M.Sc. Konrad Viktor Altenhofen; Dr. Ing. Julian Zobel
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
Sem. MM Komm. I
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
Alle Informationen finden Sie auf der Webseite des Fachgebietes:
https://www.kom.tu-darmstadt.de/seminars
Lehrinhalte
Das Seminar befasst sich mit aktuellen und aufkommenden Themen im Bereich multimedialer Kommunikationssysteme, welche als relevant für die zukünftige Entwicklung des Internets sowie der Informationstechnologie im Allgemeinen erachtet werden. Hierzu erfolgt nach einer ausführlichen Literaturarbeit die Zusammenfassung sowie die Präsentation von ausgewählten, hochwertigen Arbeiten und Trends aus aktuellen Top-Zeitschriften, -Magazinen und -Konferenzen im Themenfeld Kommunikationsnetze und Multimedia-Anwendungen. Die Auswahl der Themen ist semesterspezifisch und korrespondiert dabei mit den Arbeitsfeldern der wissenschaftlichen Mitarbeiter*innen am Fachgebiet.
Mögliche Themen sind:
Self-organizing Systems & Overlay Communication
Mobile Systems & Sensor Networking
Infrastrukturnetze zur Mobilkommunikation, Access Networks
Service-oriented Computing
Multimedia Technologies
AI-based network security & routing
Die jeweiligen Themen werden in der Kickoff-Veranstaltung am ersten Termin vorgestellt und danach in Moodle publiziert. Die weiteren Termine werden mit den Betreuer*innen individuell abgestimmt und folgen nicht dem in Tucan angegebenen Schema. Der erfolgreiche Abschluss des Seminars beinhaltet sowohl die Abgabe einer schriftlichen Ausarbeitung als auch die mündliche Präsentation der Ergebnisse im Rahmen eines verpflichtenden Abschlusskolloquiums mit allen teilnehmenden Studierenden.
Weitere Informationen sind auf der KOM-Website zu finden: https://www.kom.tu-darmstadt.de/seminars
Literatur
Entsprechend des gewählten Themenbereichs (ausgewählte Artikel aus Journalen, Magazine und Konferenzen).
Online-Angebote
moodle
Modul: 18-sm-2300 Seminar Multimedia Kommunikation I
Kurs: 18-sm-2300-se Seminar Multimedia Kommunikation I
Termine zwischen 2025-04-22 und 2025-07-22
* 14x Di 14:25 - 16:05 (S320/4)
Lerninhalte
Das Seminar befasst sich mit aktuellen und aufkommenden Themen im Bereich multimedialer Kommunikationssysteme, welche als relevant für die zukünftige Entwicklung des Internets sowie der Informationstechnologie im Allgemeinen erachtet werden. Hierzu erfolgt nach einer ausführlichen Literaturarbeit die Zusammenfassung sowie die Präsentation von ausgewählten, hochwertigen Arbeiten und Trends aus aktuellen Top-Zeitschriften, -Magazinen und -Konferenzen im Themenfeld Kommunikationsnetze und Multimediaanwendungen. Die Auswahl der Themen korrespondiert dabei mit dem Arbeitsfeld der wissenschaftlichen Mitarbeiter*innen.
Mögliche Themen sind:
[list]
[*]Knowledge & Educational Technologies
[*]Self organizing Systems & Overlay Communication
[*]Mobile Systems & Sensor Networking
[*]Service-oriented Computing
[*]Multimedia Technologies & Serious Games
[/list
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Die Studierenden erarbeiten sich an Hand von aktuellen wissenschaftlichen Artikeln, Standards und Fachbüchern tiefe Kenntnisse über Multimedia Kommunikationssysteme und Anwendungen, welche die Zukunft des Internet bestimmen.
Dabei werden Kompetenzen in folgenden Gebieten erworben:
[list]
[*]Suchen und Bewerten von relevanter wissenschaftlicher Literatur
[*]Analysieren und Einschätzen von komplexen technischen und wissenschaftlichen Informationen
[*]Schreiben von technischen und wissenschaftlichen Zusammenfassungen und Kurzberichten
[*]Präsentation von technischer und wissenschaftlicher Information
[/list
Literatur
Entsprechend des gewählten Themenbereichs (ausgewählte Artikel aus Journalen, Magazine und Konferenzen).
Modul: Seminar Multimedia Kommunikation 1
TUCaN-Nummer
18-sm-2300
Titel
Seminar Multimedia Kommunikation I
Kürzel
Sem. MM Komm. I
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Net Centric Systems
Sprache
Deutsch/Englisch
Diploma Supplement
The seminar investigates current and upcoming topics in multimedia communication systems, which are expected to be of utmost importance for the future evolution of the Internet and information technolgy in goal. The goal is to learn more about multimedia communication systems by studying, summarizing, and presenting top quality papers from recent high quality networking research journals, magazines, or conferences. The selection of topics corresponds to the research area of participating researchers.
Possible topics are:
[list]
[*]Knowledge & Educational Technologies
[*]Self organizing Systems & Overlay Communication
[*]Mobile Systems & Sensor Networking
[*]Service-oriented Computing
[*]Multimedia Technologies & Serious Games
[/list
Kurs: 18-sm-2300-se Seminar Multimedia Kommunikation I
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Björn Scheuermann; M.Sc. Konrad Viktor Altenhofen; Dr. Ing. Julian Zobel
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
Sem. MM Komm. I
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Digitale Lehre
Alle Informationen finden Sie auf der Webseite des Fachgebietes:
https://www.kom.tu-darmstadt.de/seminars
Lehrinhalte
Das Seminar befasst sich mit aktuellen und aufkommenden Themen im Bereich multimedialer Kommunikationssysteme, welche als relevant für die zukünftige Entwicklung des Internets sowie der Informationstechnologie im Allgemeinen erachtet werden. Hierzu erfolgt nach einer ausführlichen Literaturarbeit die Zusammenfassung sowie die Präsentation von ausgewählten, hochwertigen Arbeiten und Trends aus aktuellen Top-Zeitschriften, -Magazinen und -Konferenzen im Themenfeld Kommunikationsnetze und Multimedia-Anwendungen. Die Auswahl der Themen ist semesterspezifisch und korrespondiert dabei mit den Arbeitsfeldern der wissenschaftlichen Mitarbeiter*innen am Fachgebiet.
Mögliche Themen sind:
Self-organizing Systems & Overlay Communication
Mobile Systems & Sensor Networking
Infrastrukturnetze zur Mobilkommunikation, Access Networks
Service-oriented Computing
Multimedia Technologies
AI-based network security & routing
Die jeweiligen Themen werden in der Kickoff-Veranstaltung am ersten Termin vorgestellt und danach in Moodle publiziert. Die weiteren Termine werden mit den Betreuer*innen individuell abgestimmt und folgen nicht dem in Tucan angegebenen Schema. Der erfolgreiche Abschluss des Seminars beinhaltet sowohl die Abgabe einer schriftlichen Ausarbeitung als auch die mündliche Präsentation der Ergebnisse im Rahmen eines verpflichtenden Abschlusskolloquiums mit allen teilnehmenden Studierenden.
Weitere Informationen sind auf der KOM-Website zu finden: https://www.kom.tu-darmstadt.de/seminars
Literatur
Entsprechend des gewählten Themenbereichs (ausgewählte Artikel aus Journalen, Magazine und Konferenzen).
Online-Angebote
moodle
??cp RSF Routing, Switching und Forwarding Scheuermann
Modul und Kurs
Modul: 18-sm-2350 Routing, Switching und Forwarding
Kurs: 18-sm-2350-ue Routing, Switching und Forwarding
Kurs: 18-sm-2350-vl Routing, Switching und Forwarding
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-07-25
* 13x Mi 15:20 - 17:00 (S101/A03)
* 14x Fr 09:50 - 10:35 (S101/A04)
* 14x Fr 10:45 - 11:30 (S101/A04)
Modul: Routing, Switching und Forwarding
Kurs: 18-sm-2350-ue Routing, Switching und Forwarding
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Björn Scheuermann
Veranstaltungsart
Übung
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
UE Routing,Swit,Forw
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Das Modul vermittelt vertieftes Wissen im Bereich der Netzwerkschicht sowie zu daran angrenzenden Fragestellungen der Sicherungsschicht. Für unterschiedliche Netzwerktypen und Anforderungen werden Verfahren für die Wegewahl, die Repräsentation von Routing- und Switching-Daten und die Paketweiterleitung betrachtet. Im Vordergrund stehen dabei Fragen des Protokolldesigns hinsichtlich Robustheit, Stabilität und Effizienz, auch im Zusammenspiel mit anderen Protokollschichten. Es werden auch Sicherheitsaspekte der Netzwerkschicht betrachtet, beispielsweise Firewall-Technologien oder die Sicherheit von BGP. Die begleitende Übung besteht teilweise aus in Laborübungs-Blöcken in Gruppenarbeit.
Literatur
Fachliteratur wird in der Lehrveranstaltung genannt.
Voraussetzungen
Grundlagenwissen im Bereich Kommunikationsnetze, wie sie beispielsweise im Modul „Kommunikationsnetze 1" vermittelt werden.
Kurs: 18-sm-2350-vl Routing, Switching und Forwarding
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Björn Scheuermann
Veranstaltungsart
Vorlesung
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
VL Routing,Swit,Forw
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Das Modul vermittelt vertieftes Wissen im Bereich der Netzwerkschicht sowie zu daran angrenzenden Fragestellungen der Sicherungsschicht. Für unterschiedliche Netzwerktypen und Anforderungen werden Verfahren für die Wegewahl, die Repräsentation von Routing- und Switching-Daten und die Paketweiterleitung betrachtet. Im Vordergrund stehen dabei Fragen des Protokolldesigns hinsichtlich Robustheit, Stabilität und Effizienz, auch im Zusammenspiel mit anderen Protokollschichten. Es werden auch Sicherheitsaspekte der Netzwerkschicht betrachtet, beispielsweise Firewall-Technologien oder die Sicherheit von BGP. Die begleitende Übung besteht teilweise aus in Laborübungs-Blöcken in Gruppenarbeit.
Literatur
Fachliteratur wird in der Lehrveranstaltung genannt.
Voraussetzungen
Grundlagenwissen im Bereich Kommunikationsnetze, wie sie beispielsweise im Modul „Kommunikationsnetze 1" vermittelt werden.
Online-Angebote
moodle
Modul: 18-sm-2350 Routing, Switching und Forwarding
Kurs: 18-sm-2350-ue Routing, Switching und Forwarding
Kurs: 18-sm-2350-vl Routing, Switching und Forwarding
Termine zwischen 2025-04-23 und 2025-07-25
* 13x Mi 15:20 - 17:00 (S101/A03)
* 14x Fr 09:50 - 10:35 (S101/A04)
* 14x Fr 10:45 - 11:30 (S101/A04)
Modul: Routing, Switching und Forwarding
Kurs: 18-sm-2350-ue Routing, Switching und Forwarding
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Björn Scheuermann
Veranstaltungsart
Übung
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
UE Routing,Swit,Forw
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Das Modul vermittelt vertieftes Wissen im Bereich der Netzwerkschicht sowie zu daran angrenzenden Fragestellungen der Sicherungsschicht. Für unterschiedliche Netzwerktypen und Anforderungen werden Verfahren für die Wegewahl, die Repräsentation von Routing- und Switching-Daten und die Paketweiterleitung betrachtet. Im Vordergrund stehen dabei Fragen des Protokolldesigns hinsichtlich Robustheit, Stabilität und Effizienz, auch im Zusammenspiel mit anderen Protokollschichten. Es werden auch Sicherheitsaspekte der Netzwerkschicht betrachtet, beispielsweise Firewall-Technologien oder die Sicherheit von BGP. Die begleitende Übung besteht teilweise aus in Laborübungs-Blöcken in Gruppenarbeit.
Literatur
Fachliteratur wird in der Lehrveranstaltung genannt.
Voraussetzungen
Grundlagenwissen im Bereich Kommunikationsnetze, wie sie beispielsweise im Modul „Kommunikationsnetze 1" vermittelt werden.
Kurs: 18-sm-2350-vl Routing, Switching und Forwarding
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Björn Scheuermann
Veranstaltungsart
Vorlesung
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
VL Routing,Swit,Forw
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Das Modul vermittelt vertieftes Wissen im Bereich der Netzwerkschicht sowie zu daran angrenzenden Fragestellungen der Sicherungsschicht. Für unterschiedliche Netzwerktypen und Anforderungen werden Verfahren für die Wegewahl, die Repräsentation von Routing- und Switching-Daten und die Paketweiterleitung betrachtet. Im Vordergrund stehen dabei Fragen des Protokolldesigns hinsichtlich Robustheit, Stabilität und Effizienz, auch im Zusammenspiel mit anderen Protokollschichten. Es werden auch Sicherheitsaspekte der Netzwerkschicht betrachtet, beispielsweise Firewall-Technologien oder die Sicherheit von BGP. Die begleitende Übung besteht teilweise aus in Laborübungs-Blöcken in Gruppenarbeit.
Literatur
Fachliteratur wird in der Lehrveranstaltung genannt.
Voraussetzungen
Grundlagenwissen im Bereich Kommunikationsnetze, wie sie beispielsweise im Modul „Kommunikationsnetze 1" vermittelt werden.
Online-Angebote
moodle
06cp SEWQ Software-Engineering - Wartung und Qualitätssicherung Schürr; Lieb
Modul und Kurs
Modul: 18-su-2010 Software-Engineering - Wartung und Qualitätssicherung
Kurs: 18-su-2010-ue Software-Engineering - Wartung und Qualitätssicherung
Kurs: 18-su-2010-vl Software-Engineering - Wartung und Qualitätssicherung
Termine zwischen 2025-04-24 und 2025-07-24
* 11x Do 15:20 - 16:05 (S306/052)
* 11x Do 16:15 - 17:00 (S306/052)
* 12x Mo 09:50 - 11:30 (S306/052)
Lerninhalte
Die Lehrveranstaltung vertieft Teilthemen der Softwaretechnik, welche sich mit der Pflege und Weiterentwicklung und Qualitätssicherung von Software beschäftigen. Dabei werden diejenigen Hauptthemen des IEEE "Guide to the Software Engineering Body of Knowledge" vertieft, die in einführenden Softwaretechnik-Lehrveranstaltungen nur kurz angesprochen werden. Das Schwergewicht wird dabei auf folgende Punkte gelegt: Softwarewartung und Reengineering, Konfigurationsmanagement, statische Programmanalysen und Metriken sowie vor allem dynamische Programmanalysen und Laufzeittests. In den Übungen wird als durchgängiges Beispiel ein geeignetes "Open Source"-Projekt ausgewählt. Die Übungsteilnehmer untersuchen die Software des gewählten Projektes in einzelnen Teams, denen verschiedene Teilsysteme des betrachteten Gesamtsystems zugeordnet werden.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Die Lehrveranstaltung vermittelt an praktischen Beispielen und einem durchgängigen Fallbeispiel grundlegende Software-Wartungs- und Qualitätssicherungs-Techniken, also eine ingenieurmäßige Vorgehensweise zur zielgerichteten Wartung und Evolution von Softwaresystemen. Nach der Lehrveranstaltung sollte ein Studierender in der Lage sein, die im Rahmen der Softwarewartung und -pflege eines größeren Systems anfallenden Tätigkeiten durchzuführen. Besonderes Augenmerk wird dabei auf Techniken zur Verwaltung von Softwareversionen und –konfigurationen sowie auf das systematische Testen von Software gelegt. In der Lehrveranstaltung wird zudem großer Wert auf die Einübung praktischer Fertigkeiten in der Auswahl und im Einsatz von Softwareentwicklungs- Wartungs- und Testwerkzeugen verschiedenster Arten sowie auf die Arbeit im Team unter Einhaltung von vorher festgelegten Qualitätskriterien gelegt.
Empfohlene Voraussetzungen
Grundlagen der Softwaretechnik sowie gute Kenntnisse objektorientierter Programmiersprachen (insbesondere Java).
Literatur
[url=http://www.es.tu-darmstadt.de/lehre/se_ii/]www.es.tu-darmstadt.de/lehre/se_ii/[/url
Modul: Software-Engineering - Wartung und Qualitätssicherung
TUCaN-Nummer
18-su-2010
Titel
Software-Engineering - Wartung und Qualitätssicherung
Kürzel
SE - Wartung & QS
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Deutsch
Diploma Supplement
The lecture covers advanced topics in the software engineering field that deal with maintenance and quality assurance of software. Therefore, those areas of the software engineering body of knowledge which are not addressed by the preceding introductory lecture, are in focus. The main topics of interest are: software maintenance and reengineering, configuration management, static programme analysis and metrics, dynamic programme analysis and runtime testing as well as programme transformations (refactoring). During the exercises, a suitable Java open source project has been chosen as running example. The participants analyze, test and restructure the software in teams, each dealing with different subsystems.
Kurs: 18-su-2010-ue Software-Engineering - Wartung und Qualitätssicherung
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Andreas Schürr; M.Sc. Alexander Lieb
Veranstaltungsart
Übung
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
UE SE - Wartung & QS
Semesterwochenstunden
1
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Die Lehrveranstaltung vertieft Teilthemen der Softwaretechnik, welche sich mit der Pflege und Weiterentwicklung und Qualitätssicherung von Software beschäftigen. Dabei werden diejenigen Hauptthemen des IEEE "Guide to the Software Engineering Body of Knowledge" vertieft, die in einführenden Softwaretechnik-Lehrveranstaltungen nur kurz angesprochen werden. Das Schwergewicht wird dabei auf folgende Punkte gelegt: Softwarewartung und Reengineering, Konfigurationsmanagement, statische Programmanalysen und Metriken sowie vor allem dynamische Programmanalysen und Laufzeittests. In den Übungen werden die in der Vorlesung vorgestellten Analysetechniken und Methoden zur Weiterentwicklung und Qualitätssicherung von Software an Hand von verschiedenen Beispielen untersucht und vertieft.
Voraussetzungen
Grundlagen der Softwaretechnik sowie gute Kenntnisse objektorientierter Programmiersprachen (insbesondere Java).
Zusätzliche Informationen
https://www.es.tu-darmstadt.de/lehre/aktuelle-veranstaltungen/se-ii-v
Kurs: 18-su-2010-vl Software-Engineering - Wartung und Qualitätssicherung
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Andreas Schürr; M.Sc. Alexander Lieb
Veranstaltungsart
Vorlesung
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
VL SE - Wartung & QS
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Die Lehrveranstaltung vertieft Teilthemen der Softwaretechnik, welche sich mit der Pflege und Weiterentwicklung und Qualitätssicherung von Software beschäftigen. Dabei werden diejenigen Hauptthemen des IEEE "Guide to the Software Engineering Body of Knowledge" vertieft, die in einführenden Softwaretechnik-Lehrveranstaltungen nur kurz angesprochen werden. Das Schwergewicht wird dabei auf folgende Punkte gelegt: Softwarewartung und Reengineering, Konfigurationsmanagement, statische Programmanalysen und Metriken sowie vor allem dynamische Programmanalysen und Laufzeittests. In den Übungen werden die in der Vorlesung vorgestellten Analysetechniken und Methoden zur Weiterentwicklung und Qualitätssicherung von Software an Hand von verschiedenen Beispielen untersucht und vertieft.
Voraussetzungen
Grundlagen der Softwaretechnik sowie gute Kenntnisse objektorientierter Programmiersprachen (insbesondere Java).
Zusätzliche Informationen
https://www.es.tu-darmstadt.de/lehre/aktuelle-veranstaltungen/se-ii-v
Online-Angebote
moodle
Modul: 18-su-2010 Software-Engineering - Wartung und Qualitätssicherung
Kurs: 18-su-2010-ue Software-Engineering - Wartung und Qualitätssicherung
Kurs: 18-su-2010-vl Software-Engineering - Wartung und Qualitätssicherung
Termine zwischen 2025-04-24 und 2025-07-24
* 11x Do 15:20 - 16:05 (S306/052)
* 11x Do 16:15 - 17:00 (S306/052)
* 12x Mo 09:50 - 11:30 (S306/052)
Lerninhalte
Die Lehrveranstaltung vertieft Teilthemen der Softwaretechnik, welche sich mit der Pflege und Weiterentwicklung und Qualitätssicherung von Software beschäftigen. Dabei werden diejenigen Hauptthemen des IEEE "Guide to the Software Engineering Body of Knowledge" vertieft, die in einführenden Softwaretechnik-Lehrveranstaltungen nur kurz angesprochen werden. Das Schwergewicht wird dabei auf folgende Punkte gelegt: Softwarewartung und Reengineering, Konfigurationsmanagement, statische Programmanalysen und Metriken sowie vor allem dynamische Programmanalysen und Laufzeittests. In den Übungen wird als durchgängiges Beispiel ein geeignetes "Open Source"-Projekt ausgewählt. Die Übungsteilnehmer untersuchen die Software des gewählten Projektes in einzelnen Teams, denen verschiedene Teilsysteme des betrachteten Gesamtsystems zugeordnet werden.
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Die Lehrveranstaltung vermittelt an praktischen Beispielen und einem durchgängigen Fallbeispiel grundlegende Software-Wartungs- und Qualitätssicherungs-Techniken, also eine ingenieurmäßige Vorgehensweise zur zielgerichteten Wartung und Evolution von Softwaresystemen. Nach der Lehrveranstaltung sollte ein Studierender in der Lage sein, die im Rahmen der Softwarewartung und -pflege eines größeren Systems anfallenden Tätigkeiten durchzuführen. Besonderes Augenmerk wird dabei auf Techniken zur Verwaltung von Softwareversionen und –konfigurationen sowie auf das systematische Testen von Software gelegt. In der Lehrveranstaltung wird zudem großer Wert auf die Einübung praktischer Fertigkeiten in der Auswahl und im Einsatz von Softwareentwicklungs- Wartungs- und Testwerkzeugen verschiedenster Arten sowie auf die Arbeit im Team unter Einhaltung von vorher festgelegten Qualitätskriterien gelegt.
Empfohlene Voraussetzungen
Grundlagen der Softwaretechnik sowie gute Kenntnisse objektorientierter Programmiersprachen (insbesondere Java).
Literatur
[url=http://www.es.tu-darmstadt.de/lehre/se_ii/]www.es.tu-darmstadt.de/lehre/se_ii/[/url
Modul: Software-Engineering - Wartung und Qualitätssicherung
TUCaN-Nummer
18-su-2010
Titel
Software-Engineering - Wartung und Qualitätssicherung
Kürzel
SE - Wartung & QS
Lehrveranstaltungsart
Vorlesung
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Deutsch
Diploma Supplement
The lecture covers advanced topics in the software engineering field that deal with maintenance and quality assurance of software. Therefore, those areas of the software engineering body of knowledge which are not addressed by the preceding introductory lecture, are in focus. The main topics of interest are: software maintenance and reengineering, configuration management, static programme analysis and metrics, dynamic programme analysis and runtime testing as well as programme transformations (refactoring). During the exercises, a suitable Java open source project has been chosen as running example. The participants analyze, test and restructure the software in teams, each dealing with different subsystems.
Kurs: 18-su-2010-ue Software-Engineering - Wartung und Qualitätssicherung
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Andreas Schürr; M.Sc. Alexander Lieb
Veranstaltungsart
Übung
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
UE SE - Wartung & QS
Semesterwochenstunden
1
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Die Lehrveranstaltung vertieft Teilthemen der Softwaretechnik, welche sich mit der Pflege und Weiterentwicklung und Qualitätssicherung von Software beschäftigen. Dabei werden diejenigen Hauptthemen des IEEE "Guide to the Software Engineering Body of Knowledge" vertieft, die in einführenden Softwaretechnik-Lehrveranstaltungen nur kurz angesprochen werden. Das Schwergewicht wird dabei auf folgende Punkte gelegt: Softwarewartung und Reengineering, Konfigurationsmanagement, statische Programmanalysen und Metriken sowie vor allem dynamische Programmanalysen und Laufzeittests. In den Übungen werden die in der Vorlesung vorgestellten Analysetechniken und Methoden zur Weiterentwicklung und Qualitätssicherung von Software an Hand von verschiedenen Beispielen untersucht und vertieft.
Voraussetzungen
Grundlagen der Softwaretechnik sowie gute Kenntnisse objektorientierter Programmiersprachen (insbesondere Java).
Zusätzliche Informationen
https://www.es.tu-darmstadt.de/lehre/aktuelle-veranstaltungen/se-ii-v
Kurs: 18-su-2010-vl Software-Engineering - Wartung und Qualitätssicherung
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Andreas Schürr; M.Sc. Alexander Lieb
Veranstaltungsart
Vorlesung
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
VL SE - Wartung & QS
Semesterwochenstunden
3
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
Die Lehrveranstaltung vertieft Teilthemen der Softwaretechnik, welche sich mit der Pflege und Weiterentwicklung und Qualitätssicherung von Software beschäftigen. Dabei werden diejenigen Hauptthemen des IEEE "Guide to the Software Engineering Body of Knowledge" vertieft, die in einführenden Softwaretechnik-Lehrveranstaltungen nur kurz angesprochen werden. Das Schwergewicht wird dabei auf folgende Punkte gelegt: Softwarewartung und Reengineering, Konfigurationsmanagement, statische Programmanalysen und Metriken sowie vor allem dynamische Programmanalysen und Laufzeittests. In den Übungen werden die in der Vorlesung vorgestellten Analysetechniken und Methoden zur Weiterentwicklung und Qualitätssicherung von Software an Hand von verschiedenen Beispielen untersucht und vertieft.
Voraussetzungen
Grundlagen der Softwaretechnik sowie gute Kenntnisse objektorientierter Programmiersprachen (insbesondere Java).
Zusätzliche Informationen
https://www.es.tu-darmstadt.de/lehre/aktuelle-veranstaltungen/se-ii-v
Online-Angebote
moodle
04cp SS Seminar Softwaresystemtechnologie Schürr
Modul und Kurs
Modul: 18-su-2080 Seminar Softwaresystemtechnologie
Kurs: 18-su-2080-se Seminar Softwaresystemtechnologie
Lerninhalte
In diesem Seminar werden von den Studierenden wissenschaftliche Ausarbeitungen aus wechselnden Themenbereichen angefertigt. Dies umfasst die Einarbeitung in ein aktuelles Thema der IT-Systementwicklung mit schriftlicher Präsentation in Form einer Ausarbeitung und mündlicher Präsentation in Form eines Vortrages. Die Themen des aktuellen Semesters sind der Webseite der Lehrveranstaltung zu entnehmen [url]https://www.es.tu-darmstadt.de/lehre/aktuelle-veranstaltungen/sst-s[/url].
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls sind die Studierenden in der Lage sich in ein unbekanntes Themengebiet einzuarbeiten, die Zuverlässigkeit von Informationsquellen einzuschätzen und diese nach wissenschaftlichen Aspekten aufzuarbeiten. Studierende erlernen die Bearbeitung eines Themas durch Literaturrecherche zu unterstützen und kritisch zu hinterfragen. Weiterhin wird die Fähigkeit erworben, ein klar umrissenes Thema in Form einer schriftlichen Ausarbeitung und in Form eines mündlichen Vortrags unter Anwendung von Präsentationstechniken zu präsentieren.
Empfohlene Voraussetzungen
Grundkenntnisse der Softwaretechnik sowie Programmiersprachenkenntnisse
Literatur
[url]https://www.es.tu-darmstadt.de/lehre/aktuelle-veranstaltungen/sst-s[/url
Modul: Seminar Softwaresystemtechnologie
TUCaN-Nummer
18-su-2080
Titel
Seminar Softwaresystemtechnologie
Kürzel
Se Softwaresystemt.
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Deutsch
Diploma Supplement
In this course, the students produce scientific reports from changing subject areas. Each student has to explore a subject related to IT system development and produce a written report as well as a final talk with a presentation. The subjects are taken from the following topics: hardware and software testing, monitoring, testing of non-functional requirements and related topics to quality assurance.
Kurs: 18-su-2080-se Seminar Softwaresystemtechnologie
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Andreas Schürr
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
Se Softwaresystemt.
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
In diesem Seminar werden von den Studierenden wissenschaftliche Ausarbeitungen aus wechselnden Themenbereichen angefertigt. Dies umfasst die Einarbeitung in ein aktuelles Thema der IT-Systementwicklung mit schriftlicher Präsentation in Form einer Ausarbeitung und mündlicher Präsentation in Form eines Vortrages. Die Themen des aktuellen Semesters sind der Webseite der Lehrveranstaltung zu entnehmen https://www.es.tu-darmstadt.de/lehre/aktuelle-veranstaltungen/sst-s.
Voraussetzungen
Grundkenntnisse der Softwaretechnik sowie Programmiersprachenkenntnisse
Weitere Informationen
Aufgrund der Kapazität des Labors ist die Teilnehmerzahl begrenzt. Eine Anmeldung ist erforderlich.
Zusätzliche Informationen
https://www.es.tu-darmstadt.de/lehre/aktuelle-veranstaltungen/sst-s
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moodle
Modul: 18-su-2080 Seminar Softwaresystemtechnologie
Kurs: 18-su-2080-se Seminar Softwaresystemtechnologie
Lerninhalte
In diesem Seminar werden von den Studierenden wissenschaftliche Ausarbeitungen aus wechselnden Themenbereichen angefertigt. Dies umfasst die Einarbeitung in ein aktuelles Thema der IT-Systementwicklung mit schriftlicher Präsentation in Form einer Ausarbeitung und mündlicher Präsentation in Form eines Vortrages. Die Themen des aktuellen Semesters sind der Webseite der Lehrveranstaltung zu entnehmen [url]https://www.es.tu-darmstadt.de/lehre/aktuelle-veranstaltungen/sst-s[/url].
Qualitätsziele / Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls sind die Studierenden in der Lage sich in ein unbekanntes Themengebiet einzuarbeiten, die Zuverlässigkeit von Informationsquellen einzuschätzen und diese nach wissenschaftlichen Aspekten aufzuarbeiten. Studierende erlernen die Bearbeitung eines Themas durch Literaturrecherche zu unterstützen und kritisch zu hinterfragen. Weiterhin wird die Fähigkeit erworben, ein klar umrissenes Thema in Form einer schriftlichen Ausarbeitung und in Form eines mündlichen Vortrags unter Anwendung von Präsentationstechniken zu präsentieren.
Empfohlene Voraussetzungen
Grundkenntnisse der Softwaretechnik sowie Programmiersprachenkenntnisse
Literatur
[url]https://www.es.tu-darmstadt.de/lehre/aktuelle-veranstaltungen/sst-s[/url
Modul: Seminar Softwaresystemtechnologie
TUCaN-Nummer
18-su-2080
Titel
Seminar Softwaresystemtechnologie
Kürzel
Se Softwaresystemt.
Lehrveranstaltungsart
Seminar
Gebiet
Software Engineering
Sprache
Deutsch
Diploma Supplement
In this course, the students produce scientific reports from changing subject areas. Each student has to explore a subject related to IT system development and produce a written report as well as a final talk with a presentation. The subjects are taken from the following topics: hardware and software testing, monitoring, testing of non-functional requirements and related topics to quality assurance.
Kurs: 18-su-2080-se Seminar Softwaresystemtechnologie
Lehrende
Prof. Dr. rer. nat. Andreas Schürr
Veranstaltungsart
Seminar
Orga-Einheit
FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan
Se Softwaresystemt.
Semesterwochenstunden
2
Unterrichtssprache
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl
- | -
Lehrinhalte
In diesem Seminar werden von den Studierenden wissenschaftliche Ausarbeitungen aus wechselnden Themenbereichen angefertigt. Dies umfasst die Einarbeitung in ein aktuelles Thema der IT-Systementwicklung mit schriftlicher Präsentation in Form einer Ausarbeitung und mündlicher Präsentation in Form eines Vortrages. Die Themen des aktuellen Semesters sind der Webseite der Lehrveranstaltung zu entnehmen https://www.es.tu-darmstadt.de/lehre/aktuelle-veranstaltungen/sst-s.
Voraussetzungen
Grundkenntnisse der Softwaretechnik sowie Programmiersprachenkenntnisse
Weitere Informationen
Aufgrund der Kapazität des Labors ist die Teilnehmerzahl begrenzt. Eine Anmeldung ist erforderlich.
Zusätzliche Informationen
https://www.es.tu-darmstadt.de/lehre/aktuelle-veranstaltungen/sst-s
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