Vorlesungsverzeichnis - Bachelor of Science - Wirtschaftsinformatik Prüfungsversion Wintersemester 2015/16 - Universität Potsdam
←
→
Transkription von Seiteninhalten
Wenn Ihr Browser die Seite nicht korrekt rendert, bitte, lesen Sie den Inhalt der Seite unten
Vorlesungsverzeichnis
Bachelor of Science - Wirtschaftsinformatik
Prüfungsversion Wintersemester 2015/16
Sommersemester 2021
Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis 5
Wirtschaftsinformatik............................................................................................................................................ 6
BBMBWL800 - Einführung in die Wirtschaftsinformatik 6
BBMWI100 - Datenbanken und Informationssysteme 6
88901 VU - Datenbanken und Informationssysteme 6
BBMWI200 - Mathematik für Wirtschaftsinformatiker 7
BVMBWL810 - Anwendungssysteme in Industrie und Handel 7
88383 VU - Anwendungssysteme in Industrie, Handel und Verwaltung 7
BVMBWL820 - Geschäftsprozessmanagement 7
BVMWI100 - Vertiefung Wirtschaftsinformatik I 7
88338 VS - Fundamentals of Data Science 7
88375 VU - Internet of Things / Industrial Internet 8
88385 S - Aktuelle Themen der Wirtschaftsinformatik und des Digital Government 9
88386 VU - Prozedurale Datenbank-Anwendungsprogrammierung 10
88905 S - KI und Deep Learning für Wirtschaftsinformatiker 10
BVMWI200 - Vertiefung Wirtschaftsinformatik II 11
88338 VS - Fundamentals of Data Science 12
88375 VU - Internet of Things / Industrial Internet 13
88385 S - Aktuelle Themen der Wirtschaftsinformatik und des Digital Government 14
88386 VU - Prozedurale Datenbank-Anwendungsprogrammierung 14
88905 S - KI und Deep Learning für Wirtschaftsinformatiker 15
Informatik.............................................................................................................................................................. 16
BVMINF100 - Vertiefung Informatik I 16
86373 VU - Intelligente Datenanalyse & Maschinelles Lernen I 16
86381 VU - Netzbasierte Datenverarbeitung 16
86383 VU - Hardware-Architekturen für KI-Anwendungen 17
86396 VU - Didaktik der Informatik I 19
86400 VU - Informatik und Gesellschaft 19
86413 U - Konzepte paralleler Programmierung 19
86414 V - Konzepte paralleler Programmierung 20
86416 VU - Sicherheit in Rechnernetzen 20
86425 VU - Principles of Data- and Knowledge-Base Systems 21
86639 VU - Mathematisches Beweisen lernen mithilfe des Beweisassistenten Coq 21
88407 VU - Mobilkommunikation 22
88829 VU - Software Testing 22
BVMINF300 - Vertiefung Software Engineering 23
86642 VU - Software Engineering II 23
88829 VU - Software Testing 23
INF-1010 - Grundlagen der Programmierung 23
INF-1011 - Algorithmen und Datenstrukturen 23
2
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 5
Inhaltsverzeichnis
86364 V - Algorithmen und Datenstrukturen 23
86365 U - Algorithmen und Datenstrukturen 24
86932 V - Software Tools for Astronomers 25
INF 1020 - Formale Grundlagen der Informatik 25
INF-1020 - Theoretische Grundlagen: Modellierungskonzepte der Informatik 25
INF-1060 - Software Engineering 25
INF-6010 - Mentoring und Praxis der Programmierung 25
86363 VU - Praxis der Programmierung 25
86376 KU - Mentoring 26
INF-6010 - Praxis der Programmierung 26
86363 VU - Praxis der Programmierung 27
Betriebswirtschaftslehre..................................................................................................................................... 27
Grundlagen I - Wahlpflichtmodule 27
BBMBWL110 - Einführung in die Betriebswirtschaftslehre 27
BBMBWL120 - Buchführung 27
BBMBWL200 - Einführung in Führung, Organisation und Personal 27
88285 V - Einführung in Führung, Organisation, Personal 27
88286 U - Einführung in Führung, Organisation und Personal 28
BBMBWL300 - Einführung in das Marketing 29
BBMBWL400 - Jahresabschluss 29
88163 VU - Jahresabschluss 29
BBMBWL500 - Unternehmerisches Denken und Gründung 29
88283 U - Entrepreneurial Thinking 30
88679 V - Entrepreneurial Thinking 31
BBMBWL600 - Controlling, Kosten- und Leistungsrechnung 32
88340 TU - Tutorium Controlling, Kosten-und Leistungsrechnung 32
88345 VU - Einführung in Controlling, Kosten-und Leistungsrechnung 33
BBMBWL810 - Management im Digitalen Zeitalter 33
88372 VU - Management in the Digital Age 33
88375 VU - Internet of Things / Industrial Internet 34
88383 VU - Anwendungssysteme in Industrie, Handel und Verwaltung 35
Grundlagen II – Wahlpflichtmodule 36
BBMBWL710 - Investition 36
88154 VU - Investition 36
BBMBWL720 - Finanzierung 37
88153 VU - Finanzierung 37
Vertiefung – Wahlpflichtmodule 37
BVMBWL210 - Organisation und Unternehmensführung 37
88290 V - Organisation und Unternehmensführung 37
88292 U - Organisation und Unternehmensführung 38
BVMBWL220 - Organizational Behavior and Human Resource Management 40
BVMBWL310 - Marketing Management I 40
88270 VU - Marketing-Management I 40
BVMBWL410 - Controlling 41
88173 VU - Controlling 41
3
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 5Inhaltsverzeichnis
BVMBWL420 - Wirtschaftsprüfung und Corporate Governance 42
88161 VU - Wirtschaftsprüfung und Corporate Governance 42
BVMBWL430 - Konzernrechnungslegung und Internationale Rechnungslegung 43
BVMBWL510 - Nachhaltiges Innovationsmanagement 43
BVMBWL520 - Unternehmensgründung 43
BVMBWL610 - Public Management 1 43
88341 V - Public Management für Juristen 43
88344 V - Einführung in das Public Management 44
BVMBWL710 - Bankmanagement 45
88522 VU - Bankmanagement 45
BVMBWL720 - Finanzmanagement 45
BVMBWL900 - Unternehmens- und Wettbewerbsstrategie 45
88361 V - Dienstleistungsmanagement II: Unternehmens- und Wettbewerbsstrategie 45
Spezialisierung..................................................................................................................................................... 46
BBMVWL410 - Statistik 46
88144 VU - Einführung in die Statistik 46
BVMINF200 - Vertiefung Informatik II 47
86373 VU - Intelligente Datenanalyse & Maschinelles Lernen I 47
86381 VU - Netzbasierte Datenverarbeitung 47
86383 VU - Hardware-Architekturen für KI-Anwendungen 48
86396 VU - Didaktik der Informatik I 50
86413 U - Konzepte paralleler Programmierung 50
86414 V - Konzepte paralleler Programmierung 51
86425 VU - Principles of Data- and Knowledge-Base Systems 51
88407 VU - Mobilkommunikation 51
88829 VU - Software Testing 52
BVMWI300 - Vertiefung Wirtschaftsinformatik III 52
88338 VS - Fundamentals of Data Science 52
88375 VU - Internet of Things / Industrial Internet 53
88385 S - Aktuelle Themen der Wirtschaftsinformatik und des Digital Government 54
88386 VU - Prozedurale Datenbank-Anwendungsprogrammierung 55
88905 S - KI und Deep Learning für Wirtschaftsinformatiker 55
Akademische Grundkompetenzen..................................................................................................................... 56
BSKWI100 - Wissenschaftliche Methodik der Wirtschaftsinformatik (inkl. Selbstreflexion und Planung) 56
88334 S - Wissenschaftliche Methodik der Wirtschaftsinformatik 56
BSKWI200 - Wirtschaftsinformatik-Projekt 57
88382 S - Bachelorprojekt Analyse von Geschäftsprozessen und Konzeption von IT Systemen 57
Berufsfeldspezifische Kompetenzen (fachintegrativ)...................................................................................... 58
BSKWI300 - IT-Recht 58
88374 VU - IT-Recht 58
Fakultative Lehrveranstaltungen........................................................................................................................59
Glossar 60
4
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 5Abkürzungsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
Veranstaltungsarten Andere
AG Arbeitsgruppe N.N. Noch keine Angaben
B Blockveranstaltung n.V. Nach Vereinbarung
BL Blockseminar LP Leistungspunkte
DF diverse Formen SWS Semesterwochenstunden
EX Exkursion
Belegung über PULS
FP Forschungspraktikum
FS Forschungsseminar PL Prüfungsleistung
FU Fortgeschrittenenübung
PNL Prüfungsnebenleistung
GK Grundkurs
KL Kolloquium SL Studienleistung
KU Kurs
LK Lektürekurs L sonstige Leistungserfassung
OS Oberseminar
P Projektseminar
PJ Projekt
PR Praktikum
PU Praktische Übung
RE Repetitorium
RV Ringvorlesung
S Seminar
S1 Seminar/Praktikum
S2 Seminar/Projekt
S3 Schulpraktische Studien
S4 Schulpraktische Übungen
SK Seminar/Kolloquium
SU Seminar/Übung
TU Tutorium
U Übung
UN Unterricht
UP Praktikum/Übung
V Vorlesung
VE Vorlesung/Exkursion
VP Vorlesung/Praktikum
VS Vorlesung/Seminar
VU Vorlesung/Übung
WS Workshop
Veranstaltungsrhytmen
wöch. wöchentlich
14t. 14-täglich
Einzel Einzeltermin
Block Block
BlockSa Block (inkl. Sa)
BlockSaSo Block (inkl. Sa,So)
5Bachelor of Science - Wirtschaftsinformatik - Prüfungsversion Wintersemester 2015/16
Vorlesungsverzeichnis
Wirtschaftsinformatik
BBMBWL800 - Einführung in die Wirtschaftsinformatik
Für dieses Modul werden aktuell keine Lehrveranstaltungen angeboten
BBMWI100 - Datenbanken und Informationssysteme
88901 VU - Datenbanken und Informationssysteme
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 U Do 14:00 - 16:00 wöch. Online.Veranstalt 15.04.2021 Alexander Gleiß, Maik
Dehnert
1 V Fr 10:00 - 12:00 wöch. Online.Veranstalt 16.04.2021 Alexander Gleiß, Maik
Dehnert
Kommentar
Anmeldung nur auf Moodle "DBIS-V_SS21"
Auftaktveranstaltung am Do. 15.04., 14 Uhr c.t., auf Zoom.
Voraussetzung
keine Anmeldung über das Lehrstuhl-Portal notwendig
Literatur
Literaturempfehlungen erfolgen themenspezifisch.
Leistungsnachweis
Klausur (90 Minuten)
Lerninhalte
Die Digitalisierung hat sowohl zur Folge wie auch zur Voraussetzung, dass sehr große Mengen von Daten dauerhaft
gespeichert werden und gleichzeitig ein performanter Zugriff darauf möglich ist. Die Bedeutung von Datenbanken ist damit
kaum zu überschätzen.
Vor diesem Hintergrund ist Ziel der Lehrveranstaltung, die Studierenden zum geeigneten technischen und wirtschaftlichen
Umgang mit Daten in der Organisation zu befähigen.
Im Einzelnen werden die folgenden Aspekte behandelt: Einführung in Datenbanken, Datenbankentwurf, Datenmodelle,
Datenmanipulationssprachen, Datenintegrität, Transaktionsverwaltung und physische Datenorganisation. Besonderen Raum
erhalten aktuelle Entwicklungen wie nicht-relationale Datenbanken (XML, NoSQL), In-Memory-Datenbanken sowie Techniken
und Möglichkeiten der unter dem Schlagwort "Big Data" zusammengefassten Entwicklungen. Der Stoff der Vorlesung wird in
Übungen anhand von Praxisbeispielen verdeutlicht.
Kurzkommentar
Veranstaltungshinweis: Am Dienstag, den 6. April 2021, findet von 09.00–10.00 Uhr online via Zoom die Einführungs-
und Informationsveranstaltung der Lehrstühle für Wirtschaftsinformatik statt. In dieser werden die Lehrstühle sowie das für
das Sommersemester relevante Lehrprogramm vorgestellt. Weitere Hinweise siehe https://wi.uni-potsdam.de/homepage/
lehrewi.nsf
Leistungen in Bezug auf das Modul
SL 418011 - Vorlesung/Übung (unbenotet)
6
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 5Bachelor of Science - Wirtschaftsinformatik - Prüfungsversion Wintersemester 2015/16
BBMWI200 - Mathematik für Wirtschaftsinformatiker
Für dieses Modul werden aktuell keine Lehrveranstaltungen angeboten
BVMBWL810 - Anwendungssysteme in Industrie und Handel
88383 VU - Anwendungssysteme in Industrie, Handel und Verwaltung
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
Alle V Mi 12:00 - 14:00 wöch. Online.Veranstalt 21.04.2021 Prof. Dr. Norbert Gronau
1 U Do 12:00 - 14:00 wöch. Online.Veranstalt 22.04.2021 Dr. rer. pol. Edzard
Weber
2 U N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Dr. rer. pol. Edzard
Weber
Links:
Website des Lehrstuhls https://wi.uni-potsdam.de/homepage/lehrewi.nsf
Kommentar
Termine folgen
Voraussetzung
Die Anmeldung erfolgt ab Anfang April auch über die Seiten des Bereichs Wirtschaftsinformatik und Digitale Gesellschaft
(https://wi.uni-potsdam.de/homepage/lehrewi.nsf).
Literatur
Gronau N. (2014): Enterprise Resource Planning: Architektur, Funktionen und Management von ERP-Systemen, 3. Auflage.
München 2014
Mertens, P. (2007): Integrierte Informationsverarbeitung I - Operative Systeme in der Industrie, 16. Auflage. Wiesbaden 2008
Lerninhalte
Inhalte
• Einführung in Betriebliche Anwendungssysteme
• Architekturen von Anwendungssystemen
• Betriebliche Funktionen: Vertrieb, Materialmanagement, Finanzen und Controlling
• Branchen: Industrie, Handel, Dienstleistungen und Öffentlicher Sektor
• Zwischenbetriebliche Anwendungssysteme: Supply Chain Management
• Business Analytics
• Management von Anwendungssystemen: Auswahl, Einführung, Betrieb, Stammdaten
Kurzkommentar
Die Veranstaltung startet erst in der zweiten Vorlesungswoche!
Die Zugangsdaten für Zoom werden Ihnen via E-Mail zugesandt.
Leistungen in Bezug auf das Modul
PNL 416912 - Übung (unbenotet)
BVMBWL820 - Geschäftsprozessmanagement
Für dieses Modul werden aktuell keine Lehrveranstaltungen angeboten
BVMWI100 - Vertiefung Wirtschaftsinformatik I
88338 VS - Fundamentals of Data Science
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 VS Di 10:00 - 14:00 wöch. Online.Veranstalt 13.04.2021 Olga Abramova,
Margarita Gladkaya
7
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 5Bachelor of Science - Wirtschaftsinformatik - Prüfungsversion Wintersemester 2015/16
Kommentar
Dear students,
this summer semester, the course will be offered online. Throughout the course, we will rely heavily on Moodle and Zoom.
While most of you are familiar with Moodle, using Zoom for learning might be new and unfamiliar. Please explore our "Zoom
for students" guidelines for more details.
Moodle Fundamentals of Data Science SS 2021 (FoDS_2021)
Moodle Key: FODS2021
The first class will take place on Tuesday, 13.04, at 10:15 in Zoom.
https://uni-potsdam.zoom.us/j/63618632996
Passcode: 13042021
Materials for the first session will be available on Monday, 12.04., 18:00.
Voraussetzung
Interest in Data Science. This class is limited to 30 students. The class will be held in English. Project presentations can be
held in German or in English. Exam answers can be written in German or in English.
Literatur
Zumel, N., Mount, J., & Porzak, J. (2014). Practical data science with R (pp. 101-104). Manning. Grolemund, G. (2014).
Hands-On Programming with R: Write Your Own Functions and Simulations. "O'Reilly Media, Inc.". Supplementary Readings:
Additional articles and resources will be provided on a need-to basis via Moodle.
Leistungsnachweis
Seminar presentation, short report, and written exam
Lerninhalte
Data is increasingly seen as a driving force behind many industries, ranging from data-driven start-ups to traditional
manufacturing companies. Recent years have been marked by the hype around big data technologies and the implications
that go along with it. In response to these developments, data science has become one of the most demanded specializations.
Against this background, this class will introduce students to the fundamentals of data science, using R for data analysis.
Purpose of the class : This course is an introduction to data science using the statistical programming language R.
Preliminary R knowledge is not required. We start by introducing the very basic concepts of R programming and work our way
through more sophisticated tasks of data representation, manipulation, and analysis. We illustrate every step with easy-to-
follow examples. After taking the course, you should be able to do the following:
- Program in R for data science, which includes (a) getting help and (b) applying the code contributed by the active community
of R developers
- Get the data in and out of R
- Understand the data via conducting descriptive analysis and visualizing the data
- Create beautiful graphs and visualizations with the ggplot package
- Use the power of R to build and assess statistical and machine learning models
- Write reports and blog-posts in R Markdown
: Bachelor students who are interested in data science and data analysis. At a broader level, the course serves as good
preparation for writing a bachelor thesis or doing an internship in the "data science" field. : Each week, we will cover a new
topic and offer materials for practicing new skills and self-studying (HW assignments). Towards the end of the semester, group
project work will allow course participants to apply their R-programming and data science skills and share results with fellow
students. Each project group is assigned a specific dataset and works on the corresponding task, e.g., predicting customer
churn, earthquakes, defaults on a loan or mortgage. : German or English. Lectures and Exercises will be held in English.
Tue 13.04 -- Organisational trivia & introduction into R Tue 20.04 -- Objects in R Tue 27.04 -- Functions & flow of the code
& Data Import/Export Tue 04.05 -- EDA & Visualization I Tue 11.05 -- EDA & Visualization II Tue 18.05 -- Visualisation III
ggplot Tue 25.05 -- Modeling Part I Tue 01.06 -- Modeling Part II Tue 08.06 -- Modeling Part III Tue 15.06 -- Modeling Part
IV & Consultation Hours Tue 22.06 -- Project work (there will be no Q&A and no tutorial this week) Tue 29.06 -- Project work:
Deadline & Presentations-Session Tue 06.07 -- Academic coordination Tue 13.07-- Exam preparation Tue 20.07 --Exam
Termin 1. The exam questions will be formulated in English. You can answer them either in English or German. Tue End of
September --Exam Termin 2.
Leistungen in Bezug auf das Modul
PNL 418112 - Übung oder Seminar (unbenotet)
88375 VU - Internet of Things / Industrial Internet
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
Alle V Mo 14:00 - 16:00 wöch. Online.Veranstalt 12.04.2021 Prof. Dr. Norbert Gronau
8
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 5Bachelor of Science - Wirtschaftsinformatik - Prüfungsversion Wintersemester 2015/16
1 U Mi 10:00 - 12:00 wöch. Online.Veranstalt 21.04.2021 Prof. Dr. Norbert Gronau,
Dr.-Ing. Sander Lass,
Hanna Theuer, Benedict
Bender, Marcus Grum,
Marcel Panzer
2 U Mi 14:00 - 16:00 wöch. Online.Veranstalt 21.04.2021 Prof. Dr. Norbert Gronau,
Dr.-Ing. Sander Lass,
Hanna Theuer, Benedict
Bender, Marcus Grum,
Marcel Panzer
Links:
Website des Lehrstuhls https://wi.uni-potsdam.de/homepage/lehrewi.nsf
Voraussetzung
Die Anmeldung erfolgt ab Anfang April auch über die Seiten des Bereichs Wirtschaftsinformatik und Digitale Gesellschaft
(https://wi.uni-potsdam.de/homepage/lehrewi.nsf).
Literatur
Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben
Leistungsnachweis
Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.
Lerninhalte
Die Studierenden kennen nach dem erfolgreichen Besuch der Veranstaltung die Grundbegriffe der Produktion und wissen,
welche Informationstechnologien in der industriellen Fertigung und Montage eingesetzt werden. Den Studierenden werden
dabei auch praktische Kenntnisse in den Bereichen Produktentwicklung (insb. CAD), Robotik, Automatisierungstechnik (insb.
NC und SPS), Manufacturing Analytics und Sensorik (inkl. RFID) vermittelt.
Inhalte
• Einführung Internet of Things
• Protokolle und Standards
• IT-Infrastruktur
• Analytics
• Automatisierungstechnik
• Produktentwicklung, Produktmodelle und Beschreibungssprachen
• Computer Aided Deisgn
• Sensorik
• Industrie 4.0
• Robotik
Kurzkommentar
Veranstaltungshinweis: Am Dienstag, den 6. April 2021, findet von 09.00–10.00 Uhr online via Zoom die Einführungs-
und Informationsveranstaltung der Lehrstühle für Wirtschaftsinformatik statt. In dieser werden die Lehrstühle sowie das für
das Sommersemester relevante Lehrprogramm vorgestellt. Weitere Hinweise siehe https://wi.uni-potsdam.de/homepage/
lehrewi.nsf
Leistungen in Bezug auf das Modul
PNL 418112 - Übung oder Seminar (unbenotet)
88385 S - Aktuelle Themen der Wirtschaftsinformatik und des Digital Government
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 BL N.N. N.N. Einzel N.N. N.N. Prof. Dr. Norbert Gronau
Termine siehe Website des LS
Links:
Website des Lehrstuhls https://wi.uni-potsdam.de/homepage/lehrewi.nsf
9
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 5Bachelor of Science - Wirtschaftsinformatik - Prüfungsversion Wintersemester 2015/16
Kommentar
Auftaktveranstaltung: Mittwoch, den 21. April um 14:00 Uhr
https://uni-potsdam.zoom.us/j/67366684783
Kenncode: 76349955
Voraussetzung
Die Anmeldung erfolgt ab Anfang April auch über die Seiten des Bereichs Wirtschaftsinformatik und Digitale Gesellschaft
(https://wi.uni-potsdam.de/homepage/lehrewi.nsf).
Literatur
Literaturempfehlungen erfolgen themenspezifisch.
Leistungsnachweis
Um einen Seminarschein zu erwerben, ist eine schriftliche Hausarbeit im Umfang von ca. 15 Seiten anzufertigen, deren
Ergebnisse in Form eines Vortrages zu präsentieren sind.
Eine aktive Teilnahme am Seminar wird erwartet.
Weitere Informationen werden auf der Homepage zur Verfügung gestellt.
Lerninhalte
Angeboten werden Themen mit Bezug zu aktuellen Forschungsbereichen des Lehrstuhls oder der Wirtschaftsinformatik/E-
Government im Allgemeinen. Eine Anlehnung oder Einbindung an konkrete Forschungsprojekte ist möglich. Für die Betreuung
stehen je nach Themenbereich verschiedene wissenschaftliche Mitarbeiter zur Verfügung.
Kurzkommentar
Veranstaltungshinweis: Am Dienstag, den 6. April 2021, findet von 09.00–10.00 Uhr online via Zoom die Einführungs-
und Informationsveranstaltung der Lehrstühle für Wirtschaftsinformatik statt. In dieser werden die Lehrstühle sowie das für
das Sommersemester relevante Lehrprogramm vorgestellt. Weitere Hinweise siehe https://wi.uni-potsdam.de/homepage/
lehrewi.nsf
Leistungen in Bezug auf das Modul
PNL 418112 - Übung oder Seminar (unbenotet)
88386 VU - Prozedurale Datenbank-Anwendungsprogrammierung
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
N.N. N.N. N.N. N.N. N.N. N.N. N.N. N.N.
Kommentar
Die Veranstaltung fndet leider im SoSe 2021 nicht statt.
Kurzkommentar
Veranstaltungshinweis: Am Dienstag, den 6. April 2021, findet von 09.00–10.00 Uhr online via Zoom die Einführungs-
und Informationsveranstaltung der Lehrstühle für Wirtschaftsinformatik statt. In dieser werden die Lehrstühle sowie das für
das Sommersemester relevante Lehrprogramm vorgestellt. Weitere Hinweise siehe https://wi.uni-potsdam.de/homepage/
lehrewi.nsf
Leistungen in Bezug auf das Modul
PNL 418112 - Übung oder Seminar (unbenotet)
88905 S - KI und Deep Learning für Wirtschaftsinformatiker
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 S N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Marcus Grum
Termine siehe Website des LS
10
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 5Bachelor of Science - Wirtschaftsinformatik - Prüfungsversion Wintersemester 2015/16
Kommentar
Termine
Einführung: 15.04.2021 von 16:15 - 17:45 s.t.; Online-Veranstaltung
Block 1: 22.04.2021 von 12:00 - 17:00; Online-Veranstaltung
Block 2: 13.05.2021 von 12:00 - 17:00; Online-Veranstaltung
Block 3: 03.06.2021 von 12:00 - 17:00; Online-Veranstaltung
Block 4: 24.06.2021 von 12:00 - 17:00; Online-Veranstaltung
Block 5: 15.07.2021 von 12:00 - 17:00; Online-Veranstaltung
Weitere Informationen werden auf der Homepage zur Verfügung gestellt.
Voraussetzung
Die Anmeldung erfolgt ab Anfang April auch über die Seiten des Bereichs Wirtschaftsinformatik und Digitale Gesellschaft
(https://wi.uni-potsdam.de/homepage/lehrewi.nsf).
Literatur
Literaturempfehlungen erfolgen themenspezifisch.
Leistungsnachweis
Um einen Seminarschein zu erwerben, ist eine schriftliche Hausarbeit im Umfang von ca. 15 Seiten anzufertigen, deren
Ergebnisse in Form eines Vortrages zu präsentieren sind.
Eine aktive Teilnahme am Seminar wird erwartet.
Lerninhalte
Die Entwicklung des Bereichs der Künstlichen Intelligenz stellt Wirtschaftsinformatiker vor spannende Herausforderungen.
Immer stärker rücken neue Kompetenzen in den Mittelpunkt, die mit der Nutzung und Erstellung von Deep Learning
Applikationen verbunden sind. Die Rolle der Studierenden als Mitgestalter von lernfähigen Akteuren nimmt dabei an
Bedeutung zu.
In diesem Seminar sollen Studierende ihre Kompetenzen erweitern, Anforderungen an lernfähige Akteure mittels KI-basierter
Algorithmen erfolgreich zu vermitteln. Sie lernen anwendungsorientiert wie Sie technische mit fachlichen und methodischen
Kompetenzen verbinden.
Sie entwickeln begleitet ein fachliches Verständnis und erproben selbst Implementierungen im KI-Bereich.
Im Verlauf des Semesters wählen Sie ein wissenschaftliches Thema aus, mit dem Ziel, bis Ende des Semesters ein kurzes
Lehr-/Präsentationskonzept als Wiki-Artikel zu diesem Thema zu erstellen und als Seminararbeit aufzubereiten.
Inhalte fokussieren insbesondere auf folgende Themenbereiche:
• Grundlagen von Neuronalen Netzwerken und Künstlicher Intelligenz
• Special Session: Deep Learning
• KI-geeignetes Projektmanagement
• Anwendung von Neuronalen Netzwerken und Deep Learning in Big Data-Analysen
Kurzkommentar
Veranstaltungshinweis: Am Dienstag, den 6. April 2021, findet von 09.00–10.00 Uhr online via Zoom die Einführungs-
und Informationsveranstaltung der Lehrstühle für Wirtschaftsinformatik statt. In dieser werden die Lehrstühle sowie das für
das Sommersemester relevante Lehrprogramm vorgestellt. Weitere Hinweise siehe https://wi.uni-potsdam.de/homepage/
lehrewi.nsf
Leistungen in Bezug auf das Modul
PNL 418112 - Übung oder Seminar (unbenotet)
BVMWI200 - Vertiefung Wirtschaftsinformatik II
11
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 5Bachelor of Science - Wirtschaftsinformatik - Prüfungsversion Wintersemester 2015/16
88338 VS - Fundamentals of Data Science
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 VS Di 10:00 - 14:00 wöch. Online.Veranstalt 13.04.2021 Olga Abramova,
Margarita Gladkaya
Kommentar
Dear students,
this summer semester, the course will be offered online. Throughout the course, we will rely heavily on Moodle and Zoom.
While most of you are familiar with Moodle, using Zoom for learning might be new and unfamiliar. Please explore our "Zoom
for students" guidelines for more details.
Moodle Fundamentals of Data Science SS 2021 (FoDS_2021)
Moodle Key: FODS2021
The first class will take place on Tuesday, 13.04, at 10:15 in Zoom.
https://uni-potsdam.zoom.us/j/63618632996
Passcode: 13042021
Materials for the first session will be available on Monday, 12.04., 18:00.
Voraussetzung
Interest in Data Science. This class is limited to 30 students. The class will be held in English. Project presentations can be
held in German or in English. Exam answers can be written in German or in English.
Literatur
Zumel, N., Mount, J., & Porzak, J. (2014). Practical data science with R (pp. 101-104). Manning. Grolemund, G. (2014).
Hands-On Programming with R: Write Your Own Functions and Simulations. "O'Reilly Media, Inc.". Supplementary Readings:
Additional articles and resources will be provided on a need-to basis via Moodle.
Leistungsnachweis
Seminar presentation, short report, and written exam
Lerninhalte
Data is increasingly seen as a driving force behind many industries, ranging from data-driven start-ups to traditional
manufacturing companies. Recent years have been marked by the hype around big data technologies and the implications
that go along with it. In response to these developments, data science has become one of the most demanded specializations.
Against this background, this class will introduce students to the fundamentals of data science, using R for data analysis.
Purpose of the class : This course is an introduction to data science using the statistical programming language R.
Preliminary R knowledge is not required. We start by introducing the very basic concepts of R programming and work our way
through more sophisticated tasks of data representation, manipulation, and analysis. We illustrate every step with easy-to-
follow examples. After taking the course, you should be able to do the following:
- Program in R for data science, which includes (a) getting help and (b) applying the code contributed by the active community
of R developers
- Get the data in and out of R
- Understand the data via conducting descriptive analysis and visualizing the data
- Create beautiful graphs and visualizations with the ggplot package
- Use the power of R to build and assess statistical and machine learning models
- Write reports and blog-posts in R Markdown
: Bachelor students who are interested in data science and data analysis. At a broader level, the course serves as good
preparation for writing a bachelor thesis or doing an internship in the "data science" field. : Each week, we will cover a new
topic and offer materials for practicing new skills and self-studying (HW assignments). Towards the end of the semester, group
project work will allow course participants to apply their R-programming and data science skills and share results with fellow
students. Each project group is assigned a specific dataset and works on the corresponding task, e.g., predicting customer
churn, earthquakes, defaults on a loan or mortgage. : German or English. Lectures and Exercises will be held in English.
Tue 13.04 -- Organisational trivia & introduction into R Tue 20.04 -- Objects in R Tue 27.04 -- Functions & flow of the code
& Data Import/Export Tue 04.05 -- EDA & Visualization I Tue 11.05 -- EDA & Visualization II Tue 18.05 -- Visualisation III
ggplot Tue 25.05 -- Modeling Part I Tue 01.06 -- Modeling Part II Tue 08.06 -- Modeling Part III Tue 15.06 -- Modeling Part
IV & Consultation Hours Tue 22.06 -- Project work (there will be no Q&A and no tutorial this week) Tue 29.06 -- Project work:
Deadline & Presentations-Session Tue 06.07 -- Academic coordination Tue 13.07-- Exam preparation Tue 20.07 --Exam
Termin 1. The exam questions will be formulated in English. You can answer them either in English or German. Tue End of
September --Exam Termin 2.
12
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 5Bachelor of Science - Wirtschaftsinformatik - Prüfungsversion Wintersemester 2015/16
Leistungen in Bezug auf das Modul
PNL 418212 - Übung oder Seminar (unbenotet)
88375 VU - Internet of Things / Industrial Internet
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
Alle V Mo 14:00 - 16:00 wöch. Online.Veranstalt 12.04.2021 Prof. Dr. Norbert Gronau
1 U Mi 10:00 - 12:00 wöch. Online.Veranstalt 21.04.2021 Prof. Dr. Norbert Gronau,
Dr.-Ing. Sander Lass,
Hanna Theuer, Benedict
Bender, Marcus Grum,
Marcel Panzer
2 U Mi 14:00 - 16:00 wöch. Online.Veranstalt 21.04.2021 Prof. Dr. Norbert Gronau,
Dr.-Ing. Sander Lass,
Hanna Theuer, Benedict
Bender, Marcus Grum,
Marcel Panzer
Links:
Website des Lehrstuhls https://wi.uni-potsdam.de/homepage/lehrewi.nsf
Voraussetzung
Die Anmeldung erfolgt ab Anfang April auch über die Seiten des Bereichs Wirtschaftsinformatik und Digitale Gesellschaft
(https://wi.uni-potsdam.de/homepage/lehrewi.nsf).
Literatur
Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben
Leistungsnachweis
Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.
Lerninhalte
Die Studierenden kennen nach dem erfolgreichen Besuch der Veranstaltung die Grundbegriffe der Produktion und wissen,
welche Informationstechnologien in der industriellen Fertigung und Montage eingesetzt werden. Den Studierenden werden
dabei auch praktische Kenntnisse in den Bereichen Produktentwicklung (insb. CAD), Robotik, Automatisierungstechnik (insb.
NC und SPS), Manufacturing Analytics und Sensorik (inkl. RFID) vermittelt.
Inhalte
• Einführung Internet of Things
• Protokolle und Standards
• IT-Infrastruktur
• Analytics
• Automatisierungstechnik
• Produktentwicklung, Produktmodelle und Beschreibungssprachen
• Computer Aided Deisgn
• Sensorik
• Industrie 4.0
• Robotik
Kurzkommentar
Veranstaltungshinweis: Am Dienstag, den 6. April 2021, findet von 09.00–10.00 Uhr online via Zoom die Einführungs-
und Informationsveranstaltung der Lehrstühle für Wirtschaftsinformatik statt. In dieser werden die Lehrstühle sowie das für
das Sommersemester relevante Lehrprogramm vorgestellt. Weitere Hinweise siehe https://wi.uni-potsdam.de/homepage/
lehrewi.nsf
Leistungen in Bezug auf das Modul
PNL 418212 - Übung oder Seminar (unbenotet)
13
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 5Bachelor of Science - Wirtschaftsinformatik - Prüfungsversion Wintersemester 2015/16
88385 S - Aktuelle Themen der Wirtschaftsinformatik und des Digital Government
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 BL N.N. N.N. Einzel N.N. N.N. Prof. Dr. Norbert Gronau
Termine siehe Website des LS
Links:
Website des Lehrstuhls https://wi.uni-potsdam.de/homepage/lehrewi.nsf
Kommentar
Auftaktveranstaltung: Mittwoch, den 21. April um 14:00 Uhr
https://uni-potsdam.zoom.us/j/67366684783
Kenncode: 76349955
Voraussetzung
Die Anmeldung erfolgt ab Anfang April auch über die Seiten des Bereichs Wirtschaftsinformatik und Digitale Gesellschaft
(https://wi.uni-potsdam.de/homepage/lehrewi.nsf).
Literatur
Literaturempfehlungen erfolgen themenspezifisch.
Leistungsnachweis
Um einen Seminarschein zu erwerben, ist eine schriftliche Hausarbeit im Umfang von ca. 15 Seiten anzufertigen, deren
Ergebnisse in Form eines Vortrages zu präsentieren sind.
Eine aktive Teilnahme am Seminar wird erwartet.
Weitere Informationen werden auf der Homepage zur Verfügung gestellt.
Lerninhalte
Angeboten werden Themen mit Bezug zu aktuellen Forschungsbereichen des Lehrstuhls oder der Wirtschaftsinformatik/E-
Government im Allgemeinen. Eine Anlehnung oder Einbindung an konkrete Forschungsprojekte ist möglich. Für die Betreuung
stehen je nach Themenbereich verschiedene wissenschaftliche Mitarbeiter zur Verfügung.
Kurzkommentar
Veranstaltungshinweis: Am Dienstag, den 6. April 2021, findet von 09.00–10.00 Uhr online via Zoom die Einführungs-
und Informationsveranstaltung der Lehrstühle für Wirtschaftsinformatik statt. In dieser werden die Lehrstühle sowie das für
das Sommersemester relevante Lehrprogramm vorgestellt. Weitere Hinweise siehe https://wi.uni-potsdam.de/homepage/
lehrewi.nsf
Leistungen in Bezug auf das Modul
PNL 418212 - Übung oder Seminar (unbenotet)
88386 VU - Prozedurale Datenbank-Anwendungsprogrammierung
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
N.N. N.N. N.N. N.N. N.N. N.N. N.N. N.N.
Kommentar
Die Veranstaltung fndet leider im SoSe 2021 nicht statt.
Kurzkommentar
Veranstaltungshinweis: Am Dienstag, den 6. April 2021, findet von 09.00–10.00 Uhr online via Zoom die Einführungs-
und Informationsveranstaltung der Lehrstühle für Wirtschaftsinformatik statt. In dieser werden die Lehrstühle sowie das für
das Sommersemester relevante Lehrprogramm vorgestellt. Weitere Hinweise siehe https://wi.uni-potsdam.de/homepage/
lehrewi.nsf
14
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 5Bachelor of Science - Wirtschaftsinformatik - Prüfungsversion Wintersemester 2015/16
Leistungen in Bezug auf das Modul
PNL 418212 - Übung oder Seminar (unbenotet)
88905 S - KI und Deep Learning für Wirtschaftsinformatiker
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 S N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Marcus Grum
Termine siehe Website des LS
Kommentar
Termine
Einführung: 15.04.2021 von 16:15 - 17:45 s.t.; Online-Veranstaltung
Block 1: 22.04.2021 von 12:00 - 17:00; Online-Veranstaltung
Block 2: 13.05.2021 von 12:00 - 17:00; Online-Veranstaltung
Block 3: 03.06.2021 von 12:00 - 17:00; Online-Veranstaltung
Block 4: 24.06.2021 von 12:00 - 17:00; Online-Veranstaltung
Block 5: 15.07.2021 von 12:00 - 17:00; Online-Veranstaltung
Weitere Informationen werden auf der Homepage zur Verfügung gestellt.
Voraussetzung
Die Anmeldung erfolgt ab Anfang April auch über die Seiten des Bereichs Wirtschaftsinformatik und Digitale Gesellschaft
(https://wi.uni-potsdam.de/homepage/lehrewi.nsf).
Literatur
Literaturempfehlungen erfolgen themenspezifisch.
Leistungsnachweis
Um einen Seminarschein zu erwerben, ist eine schriftliche Hausarbeit im Umfang von ca. 15 Seiten anzufertigen, deren
Ergebnisse in Form eines Vortrages zu präsentieren sind.
Eine aktive Teilnahme am Seminar wird erwartet.
Lerninhalte
Die Entwicklung des Bereichs der Künstlichen Intelligenz stellt Wirtschaftsinformatiker vor spannende Herausforderungen.
Immer stärker rücken neue Kompetenzen in den Mittelpunkt, die mit der Nutzung und Erstellung von Deep Learning
Applikationen verbunden sind. Die Rolle der Studierenden als Mitgestalter von lernfähigen Akteuren nimmt dabei an
Bedeutung zu.
In diesem Seminar sollen Studierende ihre Kompetenzen erweitern, Anforderungen an lernfähige Akteure mittels KI-basierter
Algorithmen erfolgreich zu vermitteln. Sie lernen anwendungsorientiert wie Sie technische mit fachlichen und methodischen
Kompetenzen verbinden.
Sie entwickeln begleitet ein fachliches Verständnis und erproben selbst Implementierungen im KI-Bereich.
Im Verlauf des Semesters wählen Sie ein wissenschaftliches Thema aus, mit dem Ziel, bis Ende des Semesters ein kurzes
Lehr-/Präsentationskonzept als Wiki-Artikel zu diesem Thema zu erstellen und als Seminararbeit aufzubereiten.
Inhalte fokussieren insbesondere auf folgende Themenbereiche:
• Grundlagen von Neuronalen Netzwerken und Künstlicher Intelligenz
• Special Session: Deep Learning
• KI-geeignetes Projektmanagement
• Anwendung von Neuronalen Netzwerken und Deep Learning in Big Data-Analysen
Kurzkommentar
Veranstaltungshinweis: Am Dienstag, den 6. April 2021, findet von 09.00–10.00 Uhr online via Zoom die Einführungs-
und Informationsveranstaltung der Lehrstühle für Wirtschaftsinformatik statt. In dieser werden die Lehrstühle sowie das für
das Sommersemester relevante Lehrprogramm vorgestellt. Weitere Hinweise siehe https://wi.uni-potsdam.de/homepage/
lehrewi.nsf
15
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 5Bachelor of Science - Wirtschaftsinformatik - Prüfungsversion Wintersemester 2015/16
Leistungen in Bezug auf das Modul
PNL 418212 - Übung oder Seminar (unbenotet)
Informatik
BVMINF100 - Vertiefung Informatik I
86373 VU - Intelligente Datenanalyse & Maschinelles Lernen I
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
Alle V Mo 10:00 - 12:00 wöch. Online.Veranstalt 12.04.2021 Prof. Dr. Tobias Scheffer
1 U Mi 10:00 - 12:00 wöch. Online.Veranstalt 14.04.2021 Prof. Dr. Tobias Scheffer
2 U Do 12:00 - 14:00 wöch. Online.Veranstalt 15.04.2021 Prof. Dr. Tobias Scheffer
3 U Fr 14:00 - 16:00 wöch. Online.Veranstalt 16.04.2021 Prof. Dr. Tobias Scheffer
Kommentar
Die Veranstaltung beschäftigt sich mit Algorithmen, die aus Daten lernen können. Algorithmen des maschinellen Lernens
gewinnen aus Daten Modelle, mit denen sich dann Vorhersagen über das beobachtete System treffen lassen. Anwendungen
für Datenanalyse-Verfahren erstrecken sich von der Vorhersage von Kreditrisiken über die Auswertung astronomischer
Daten bis zu persönlichen Musikempfehlungen. Die Veranstaltung setzt sich aus einem Vorlesungs- und einem Projektteil
zusammen. Der Vorlesungsteil vermittelt die Grundlagen des maschinellen Lernens. Im Projektteil werden anwendungsnahe
Aufgaben eigenständig in Python bearbeitet.
Leistungsnachweis
Projektaufgabe, Klausur oder mündliche Prüfung
Leistungen in Bezug auf das Modul
PNL 556512 - Übung (unbenotet)
86381 VU - Netzbasierte Datenverarbeitung
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
Alle V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr.-Ing. Ulrike Lucke
1 U Mi 16:00 - 18:00 wöch. Online.Veranstalt 14.04.2021 Dr. rer. nat. Tobias
Moebert
2 U Do 16:00 - 18:00 wöch. Online.Veranstalt 15.04.2021 Dr. rer. nat. Tobias
Moebert
Kommentar
Aktuelle (Multimedia-)Applikationen setzen i.d.R. nicht nur leistungsfähige Clients voraus, sondern sind für den Einsatz in
Rechnernetzen konzipiert. Häufig handelt es sich um parallelisierte Anwendungen. Neben Servern und Netzwerktechnik
erfordert dies spezielle netzbasierte Architekturen, um die Interoperabilität der einzelnen Komponenten in heterogenen
Umgebungen zu gewährleisten. Die Vorlesung geht nach einer Einführung in die Thematik auf ausgewählte Konzepte ein, wie
z.B. Grid Computing, Peer-to-Peer Kommunikation oder Service-Orientierte Architekturen. In der begleitenden Übung werden
die vorgestellten Konzepte vertiefend betrachtet und an einem Programmierbeispiel selbst analysiert.
Voraussetzung
Netzwerk- und Betriebssystem-Kenntnisse
Literatur
wird in der Veranstaltung bekannt gegeben
Leistungsnachweis
wird in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben
16
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 5Bachelor of Science - Wirtschaftsinformatik - Prüfungsversion Wintersemester 2015/16
Bemerkung
Die Vorlesung erfolgt asynchron. Aufzeichnungen der Vorlesung werden i.d.R. einige Tage vorher hochgeladen.
Die Übungen erfolgen synchron, beide in diesem Zoom-Raum:
https://uni-potsdam.zoom.us/j/61625903378
Kenncode: 05741450
Bitte melden Sie sich im Moodle-Kurs an:
https://moodle2.uni-potsdam.de/course/view.php?id=28615
Dort finden Sie alle weiteren Materialien und Informationen zum Kurs.
Leistungen in Bezug auf das Modul
SL 556511 - Vorlesung (unbenotet)
86383 VU - Hardware-Architekturen für KI-Anwendungen
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 U Fr 12:00 - 14:00 wöch. Online.Veranstalt 16.04.2021 Junchao Chen, Prof. Dr.
Milos Krstic, Anselm
Breitenreiter
1 V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Milos Krstic
17
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 5Bachelor of Science - Wirtschaftsinformatik - Prüfungsversion Wintersemester 2015/16
Kommentar
Introductory lecture is on Friday 16.4. at 15:30.
Please use the following link:
Topic: Hardware Architectures for AI - Intro Lecture
Time: Apr 16, 2021 03:30 PM Amsterdam, Berlin, Rome, Stockholm, Vienna
Join Zoom Meeting
https://uni-potsdam.zoom.us/j/61882678937
Meeting ID: 618 8267 8937
Passcode: 66269809
One tap mobile
+496950502596,,61882678937#,,,,*66269809# Germany
+496971049922,,61882678937#,,,,*66269809# Germany
Dial by your location
+49 695 050 2596 Germany
+49 69 7104 9922 Germany
+49 30 5679 5800 Germany
Meeting ID: 618 8267 8937
Passcode: 66269809
Find your local number: https://uni-potsdam.zoom.us/u/cb9g9f4Jhu
Join by SIP
61882678937@fr.zmeu.us
Join by H.323
Meeting ID: 618 8267 8937
Passcode: 66269809
Leistungsnachweis
Mündliche Prüfung.
18
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 5Bachelor of Science - Wirtschaftsinformatik - Prüfungsversion Wintersemester 2015/16
Lerninhalte
In this course the focus will be on the specifics of hardware design and architectures for AI applications. After the overview
of the standard design techniques and common computing architectures, the additional requirements of AI will be discussed.
Based on this, the specific architectures and design methods increasing the efficiency of the computation will be discussed.
Finally, this course will include also an introduction to the emerging and novel architectures and technologies that could have
significant impact in the future.
Here is the detailed list of topics:
- Introduction in VLSI design and computer architectures
- State of the art processor architecture, Example RISC-V
- Limitations of classical architectures for AI applications
- Accelerators architectures: GPUs, MAC arrays
- Neuromorphic Architectures (TrueNorth, Loihi, Spinnaker), asynchronous design
- Emerging architectures: In-Memory-Computing (example RRAM)
Leistungen in Bezug auf das Modul
PNL 556512 - Übung (unbenotet)
86396 VU - Didaktik der Informatik I
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 V Do 12:00 - 14:00 wöch. Online.Veranstalt 15.04.2021 Prof. Dr. Andreas Schwill
1 U Fr 14:00 - 16:00 wöch. Online.Veranstalt 16.04.2021 Prof. Dr. Andreas Schwill
Kommentar
http://www.informatikdidaktik.de/Lehre/ddi1
Leistungsnachweis
Regelmäßige und aktive (!) Mitarbeit in den Übungen. Eine Abschlussnote wird bei erfolgreicher Teilnahme an einem
Prüfungsgespräch erteilt.
Leistungen in Bezug auf das Modul
PNL 556512 - Übung (unbenotet)
86400 VU - Informatik und Gesellschaft
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
Alle V Do 18:00 - 20:00 wöch. Online.Veranstalt 15.04.2021 Prof. Dr. Andreas Schwill
1 U Fr 16:00 - 18:00 wöch. Online.Veranstalt 16.04.2021 Prof. Dr. Andreas Schwill
Kommentar
http://informatikdidaktik.de/Lehre/IuG
Leistungsnachweis
Mu#ndliche Pru#fung (15-30 Minuten)
Leistungen in Bezug auf das Modul
PNL 556512 - Übung (unbenotet)
86413 U - Konzepte paralleler Programmierung
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 U Di 12:00 - 14:00 wöch. Online.Veranstalt 20.04.2021 Petra Vogel, Prof. Dr.
Bettina Schnor
19
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 5Bachelor of Science - Wirtschaftsinformatik - Prüfungsversion Wintersemester 2015/16
Kommentar
Achtung! Der Kurs besteht aus Vorlesung und Übung! In PULS wird an der korrekten Darstellung noch gearbeitet!
Weitere Informatonen siehe Webseite https://www.cs.uni-potsdam.de/bs/teaching/docs/courses/
Voraussetzung
Vorlesung Grundlagen Betriebssysteme und Rechnernetze
Leistungsnachweis
mindesten 50% der Hausaufgabenpunkte, um zur Klausur zugelassen zu werden. Die Note ergibt scih aus der Klausurnote.
Bemerkung
Mit Beginn der Einschreibefrist in PULS ist auch die Einschreibung zum zugehörigen Moodle-Kurs "Konzepte paralleler
Programmierung"erforderlich.
Leistungen in Bezug auf das Modul
PNL 556512 - Übung (unbenotet)
86414 V - Konzepte paralleler Programmierung
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Bettina Schnor
Kommentar
Der Kurs besteht aus Vorlesung und Übung. An der richtigen Darstellung in PULS wird noch gearbeitet.
Für weitere Informationen siehe auch die Webseite https://www.cs.uni-potsdam.de/bs/teaching/docs/courses/
Voraussetzung
Vorlesung Grundlagen Betriebssysteme und Rechnernetze
Leistungsnachweis
mindesten 50% der Hausaufgabenpunkte, um zur Klausur zugelassen zu werden. Die Note ergibt scih aus der Klausurnote.
Bemerkung
Mit Beginn der Einschreibefrist in PULS ist auch die Einschreibung zum zugehörigen Moodle-Kurs "Konzepte paralleler
Programmierung" über diesen Link möglich und erforderlich: https://moodle2.uni-potsdam.de/course/view.php?id=28608
Leistungen in Bezug auf das Modul
SL 556511 - Vorlesung (unbenotet)
86416 VU - Sicherheit in Rechnernetzen
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
Alle V N.N. N.N. 14t. N.N. N.N. Prof. Dr. Bettina Schnor
Alle V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Bettina Schnor
1 U Fr 10:00 - 12:00 14t. Online.Veranstalt 23.04.2021 Max Schrötter
2 U Fr 08:00 - 10:00 14t. Online.Veranstalt 23.04.2021 Vera Elisabeth Clemens
Für Lehramtsstudierende. Termin nach Vereinbarung.
Kommentar
Mehr Informationen zum Kurs finden Sie auf unserer Webseite zur Lehre:
https://www.cs.uni-potsdam.de/bs/teaching/docs/courses/
20
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 5Bachelor of Science - Wirtschaftsinformatik - Prüfungsversion Wintersemester 2015/16
Voraussetzung
Vorlesung Grundlagen Betriebssysteme und Rechnernetze
Leistungsnachweis
Hausaufgaben, Klausur
Bemerkung
Mit Beginn der Einschreibung ist die Anmeldung in den zugehörigen Moodle-Kurs erforderlich: https://moodle2.uni-
potsdam.de/course/view.php?id=28609
Leistungen in Bezug auf das Modul
PNL 556512 - Übung (unbenotet)
86425 VU - Principles of Data- and Knowledge-Base Systems
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
Alle V Fr 14:00 - 16:00 wöch. Online.Veranstalt 16.04.2021 Prof. Dr. Torsten Schaub
1 U Di 16:00 - 18:00 wöch. Online.Veranstalt 20.04.2021 Francois Laferriere
2 U Do 14:00 - 16:00 wöch. Online.Veranstalt 22.04.2021 Francois Laferriere
3 U Mi 12:00 - 14:00 wöch. Online.Veranstalt 21.04.2021 Ilona Petrenko
Für Lehramtsstudierende.
Links:
moodle https://moodle2.uni-potsdam.de/enrol/index.php?id=22093
Literatur
Principles of Database & Knowledge-Base Systems by Jeffrey D. Ullman W. H. Freeman & Co. New York, NY, USA
Leistungen in Bezug auf das Modul
PNL 556512 - Übung (unbenotet)
86639 VU - Mathematisches Beweisen lernen mithilfe des Beweisassistenten Coq
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
Alle TU Di 08:00 - 10:00 wöch. Online.Veranstalt 13.04.2021 Dr. rer. nat. Sebastian
Böhne
Alle V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Dr. rer. nat. Sebastian
Böhne
1 U Do 12:00 - 14:00 wöch. Online.Veranstalt 15.04.2021 Dr. rer. nat. Sebastian
Böhne
2 U Fr 10:00 - 12:00 wöch. Online.Veranstalt 16.04.2021 Dr. rer. nat. Sebastian
Böhne
Voraussetzung
Keine
Leistungsnachweis
Die abschließende Prüfung ist eine schriftliche Klausur, die -- im Präsenzfall -- am Rechner in den Poolräumen des Instituts
für Informatik und Computational Science stattfinden wird.
21
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 5Bachelor of Science - Wirtschaftsinformatik - Prüfungsversion Wintersemester 2015/16
Lerninhalte
(*** Schreiben Sie sich in den Moodle-Kurs Coq_2021 mit dem Einschreibeschlüssel Coqolores ein ***)
(*** Bitte installieren Sie in der ein oder anderen Form Linux (z.B. Ubuntu). Bei den anderen Betriebssystemen kommt es zu
Problemen mit dem Make-Befehl von Coq und der Eingabe mathematischer Symbole ***)
Informatik-Studierende finden Themen der Theoretischen Informatik grundsätzlich interessant, aber korrespondierende
Übungsaufgaben -- insbesondere Beweisaufgaben -- stellen immer wieder eine große Herausforderung dar. Der Kurs
greift diesen Punkt auf und stellt das mathematische Beweisen in den Mittelpunkt der Auseinandersetzung. Zum Erlernen
der klassischen „Papier&Stift”-Beweise werden wir einen indirekten Weg einschlagen: Zunächst werden wir lernen, mit
dem Beweisassistenten Coq Beweise zu führen (Erklärung Beweisassistent s.u.). Später werden wir daran arbeiten,
diese Form der Beweise in „Papier&Stift”-Beweise zu übertragen. Schließlich wird auch eingeübt werden, „Papier&Stift”-
Beweise direkt zu führen. Die Inhalte, anhand derer wir die Beweismethodik einstudieren werden, sind die folgenden:
1) Logik a) Aussagenlogik b) Prädikatenlogik 2) Datenstrukturen a) Nicht-rekursive Datenstrukturen (Records) b)
Listen c) Natürliche Zahlen d) Binärbäume Das Ziel allerdings ist hierbei weniger einen konkreten Themenbereich
der Mathematik oder Theoretischen Informatik durchzuarbeiten, sondern den Teilnehmerinnen und Teilnehmern des
Kurses ein grundlegendes Verständnis mathematischer Beweisformen, formaler Methoden und dem dazugehörigen
Handwerkszeug zur Entwicklung und Erstellung dieser zu vermitteln. Was sind Beweisassistenten? Computergestützte
Systeme zur Durchführung mathematischer Beweise werden seit den 1960ern entwickelt. Man unterscheidet zwischen
Systemen, die Beweise erzeugen, sowie solchen, die Menschen beim Erzeugen von Beweisen unterstützen. Letztere werden
auch Beweisassistenten oder interaktive Theorembeweiser genannt, ein solches System ist Coq, welches wir im Kurs
einsetzen werden. Bei Beweisassistenten im engeren Sinne des Begriffes kann der Nutzer Schritt für Schritt Wissen aus
den Voraussetzungen generieren und das bisherige Ziel durch ein leichter zu zeigendes, aber hinreichendes Ziel ersetzen.
Konkret werden Beweise durch eine Auflistung von sogenannten Taktiken innerhalb einer dem Programmieren ähnlichen
Entwicklungsumgebung gewonnen, wobei den Taktiken systemintern Inferenzregeln zugrunde liegen. Das System führt die
durch die Taktiken vermittelten Inferenzregeln aus. Dabei prüft es jeden Beweisschritt auf seine formale Korrektheit. Dies ist
in erster Näherung mit dem Compilereinsatz beim Programmieren vergleichbar. Beweisassistenten haben gegenüber Stift
und Papier verschiedene Vorteile: - Sie liefern unmittelbares Feedback auf eine Beweisidee, indem sie genau anzeigen,
ob ein Beweisschritt erfolgreich anwendbar ist und welche Schritte noch auszuführen sind, damit ein Beweis vollständig
abgeschlossen ist. - Studierende können zu Beginn verschiedene Beweisideen ausprobieren, indem sie mit dem jeweiligen
System spielen. Das garantiert höhere Flexibilität gegenüber Stift- und Papierbeweisen, in denen man nur sehr schlecht
Dinge streichen oder verbessern kann, ohne den Beweis neu aufschreiben zu müssen. Aus dem gleichen Grund sollte ein
Beweisassistent auch besser darin unterstützen, mit einem Beweis überhaupt zu beginnen.
Leistungen in Bezug auf das Modul
PNL 556512 - Übung (unbenotet)
88407 VU - Mobilkommunikation
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
Alle V Fr 16:00 - 18:00 wöch. Online.Veranstalt 16.04.2021 Dr. Gerrit Kalkbrenner
Ausgewählte Termine als Block.
1 U Fr 18:00 - 20:00 wöch. Online.Veranstalt 16.04.2021 Dr. Gerrit Kalkbrenner
Ausgewählte Termine als Block.
Kommentar
Diese Veranstaltung befasst sich mit allen zentralen Themen rund um Mobilkommunikation: Funktechnik, Protokolle und
mobile Anwendungen. Nach etwas Funk-Grundlagen, Modulation und geht es zu gängigen Standards, 2G - 3G - 4G und
5G, WIFI (WLAN) in diversen Varianten. Ausgewählte Systeme, etwa Dect, Bluetooth, Zigbee, LoraWAN werden betrachtet.
Anwendungsprotokolle, etwa Voice-Over-IP und andere werden betrachtet. Es wird ein Ausblick auf aktuelle Satellitentechnik
gegeben.
Der Link zur Veranstaltung: https://lamp.wlan.hwr-berlin.de/~gkalk/mobilkommunikation/
Leistungen in Bezug auf das Modul
PNL 556512 - Übung (unbenotet)
88829 VU - Software Testing
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 VU Di 08:00 - 10:00 wöch. Online.Veranstalt 20.04.2021 Dr.-Ing. Sandro Schulze
1 PJ N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. N.N.
Raum und Zeit nach Absprache
22
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 5Bachelor of Science - Wirtschaftsinformatik - Prüfungsversion Wintersemester 2015/16
Links:
Moodle-Kurs - bitte https://moodle2.uni-potsdam.de/course/view.php?id=28083
anmelden!
Kommentar
Die Veranstaltungen beginnen in der Woche ab 19. April.
Leistungen in Bezug auf das Modul
PNL 556512 - Übung (unbenotet)
BVMINF300 - Vertiefung Software Engineering
86642 VU - Software Engineering II
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
Alle V Mo 12:00 - 14:00 wöch. Online.Veranstalt 19.04.2021 Dr.-Ing. Sandro Schulze
1 U Do 14:00 - 16:00 wöch. Online.Veranstalt 22.04.2021 Dr.-Ing. Sandro Schulze
2 U Fr 08:00 - 10:00 wöch. Online.Veranstalt 23.04.2021 Dr.-Ing. Sandro Schulze
Links:
Moodle-Kurs - bitte https://moodle2.uni-potsdam.de/course/view.php?id=28053
anmelden!
Kommentar
Die Veranstaltungen beginnen erst in der zweiten Vorlesungswoche ab 19. April.
Leistungen in Bezug auf das Modul
SL 556412 - Übung (unbenotet)
88829 VU - Software Testing
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 VU Di 08:00 - 10:00 wöch. Online.Veranstalt 20.04.2021 Dr.-Ing. Sandro Schulze
1 PJ N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. N.N.
Raum und Zeit nach Absprache
Links:
Moodle-Kurs - bitte https://moodle2.uni-potsdam.de/course/view.php?id=28083
anmelden!
Kommentar
Die Veranstaltungen beginnen in der Woche ab 19. April.
Leistungen in Bezug auf das Modul
SL 556412 - Übung (unbenotet)
INF-1010 - Grundlagen der Programmierung
Für dieses Modul werden aktuell keine Lehrveranstaltungen angeboten
INF-1011 - Algorithmen und Datenstrukturen
86364 V - Algorithmen und Datenstrukturen
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Dr. Henning Bordihn
Voraussetzung
Kenntnisse aus Grundlagen der Programmierung
23
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 5Sie können auch lesen
