Vorlesungsverzeichnis - Bachelor of Science - Informatik Prüfungsversion Wintersemester 2008/09 - PULS
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Vorlesungsverzeichnis
Bachelor of Science - Informatik
Prüfungsversion Wintersemester 2008/09
Wintersemester 2021/22
Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis 4
Grundlagenmodule................................................................................................................................................ 5
Grundlagen der Informatik I 5
90473 U - Grundlagen der Programmierung (Rechnerübung) 5
90474 VU - Grundlagen der Programmierung 5
Grundlagen der Informatik II 7
Logik 7
Mathematik I 7
Mathematik II 7
90477 VU - Mathematik für Informatik II 7
Mathematik III 8
Praktische Informatik 8
90481 VU - Artificial Intelligence 8
90486 VU - Grundlagen der Betriebssysteme und Rechnernetze 9
90487 VU - Multimedia-Technologie 10
90527 VU - Pervasive Computing 10
90623 VU - Konfigurierbare Softwaresysteme 10
Programmierung 11
Rechner- und Netzbetrieb 11
90473 U - Grundlagen der Programmierung (Rechnerübung) 11
90474 VU - Grundlagen der Programmierung 12
Softwareentwicklung I 14
90488 VU - Software Engineering I 14
90489 PJ - Software Engineering I 16
Softwareentwicklung II 17
Technische Informatik I 17
Technische Informatik II 17
Theoretische Informatik I 17
Theoretische Informatik II 17
Theoretische Informatik 17
89118 OS - Cartesisches Seminar - Methodologie 17
90481 VU - Artificial Intelligence 18
90518 FS - Knowledge Representation and Reasoning 19
90519 FS - Knowledge-based Systems 20
90520 VU - Kryptographie und Komplexität 20
90522 OS - Lehrstuhlkolloquium I - Diplomanden- und Doktorandenseminar - Didaktik der Informatik 21
90528 OS - Theorie-Kolloquium 21
Praktische Informatik 21
90481 VU - Artificial Intelligence 21
90484 FS - Cluster Computing 22
2
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Inhaltsverzeichnis
90486 VU - Grundlagen der Betriebssysteme und Rechnernetze 23
90487 VU - Multimedia-Technologie 23
90516 FS - Komplexe Multimediale Anwendungsarchitekturen 24
90518 FS - Knowledge Representation and Reasoning 24
90519 FS - Knowledge-based Systems 25
90523 VU - Maschinelles Lernen & Intelligente Datenanalyse II 25
90527 VU - Pervasive Computing 26
92216 PJ - Intelligent Logistics Technology 26
Angewandte Informatik 27
90481 VU - Artificial Intelligence 27
90487 VU - Multimedia-Technologie 28
90516 FS - Komplexe Multimediale Anwendungsarchitekturen 28
90518 FS - Knowledge Representation and Reasoning 29
90519 FS - Knowledge-based Systems 29
90520 VU - Kryptographie und Komplexität 30
90522 OS - Lehrstuhlkolloquium I - Diplomanden- und Doktorandenseminar - Didaktik der Informatik 30
90523 VU - Maschinelles Lernen & Intelligente Datenanalyse II 31
90527 VU - Pervasive Computing 31
90528 OS - Theorie-Kolloquium 31
92216 PJ - Intelligent Logistics Technology 32
Technische Informatik 32
89466 S - Eingebettete Systeme / IoT 32
90486 VU - Grundlagen der Betriebssysteme und Rechnernetze 33
90502 VU - Einführung in Hardware- und Systembeschreibungssprachen 34
90504 OS - Fehlertolerantes Rechnen 34
90518 FS - Knowledge Representation and Reasoning 35
90519 FS - Knowledge-based Systems 35
92216 PJ - Intelligent Logistics Technology 36
Humanwissenschaftliche Informatik 37
90522 OS - Lehrstuhlkolloquium I - Diplomanden- und Doktorandenseminar - Didaktik der Informatik 37
90626 VU - Didaktik der Informatik II 37
90628 S - Humanwissenschaftliche Informatilk 37
Glossar 38
3
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 4Abkürzungsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
Veranstaltungsarten N.N. Noch keine Angaben
n.V. Nach Vereinbarung
AG Arbeitsgruppe LP Leistungspunkte
B Blockveranstaltung SWS Semesterwochenstunden
BL Blockseminar
Belegung über PULS
DF diverse Formen
EX Exkursion PL Prüfungsleistung
FP Forschungspraktikum
FS Forschungsseminar PNL Prüfungsnebenleistung
FU Fortgeschrittenenübung
SL Studienleistung
GK Grundkurs
KL Kolloquium L sonstige Leistungserfassung
KU Kurs
LK Lektürekurs
OS Oberseminar
P Projektseminar
PJ Projekt
PR Praktikum
PS Proseminar
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
V Vorlesung
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)
Andere
4Bachelor of Science - Informatik - Prüfungsversion Wintersemester 2008/09
Vorlesungsverzeichnis
Grundlagenmodule
Grundlagen der Informatik I
90473 U - Grundlagen der Programmierung (Rechnerübung)
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 U Mi 10:00 - 12:00 wöch. 2.70.0.01 27.10.2021 Dr. Henning Bordihn
2 U Mi 12:00 - 14:00 wöch. 2.70.0.01 27.10.2021 Dr. Henning Bordihn
3 U Do 10:00 - 12:00 wöch. 2.70.0.01 28.10.2021 Dr. Henning Bordihn
4 U Do 16:00 - 18:00 wöch. 2.70.0.01 28.10.2021 Dr. Henning Bordihn
5 U Do 12:00 - 14:00 wöch. 2.70.0.01 28.10.2021 Dr. Henning Bordihn,
Vera Elisabeth Clemens
Für Lehramtsstudierende.
6 U Do 14:00 - 16:00 wöch. 2.70.0.01 28.10.2021 Dr. Henning Bordihn,
Vera Elisabeth Clemens
Für Lehramtsstudierende.
Kommentar
Die in der Vorlesung und den Übungen behandelten Konzepte werden im Computerlabor exemplarisch realisiert. Dabei wird
der Umgang mit dem Betriebssystem UNIX/Linux und der Programmiersprache Python erlernt.
Registrieren Sie sich unbedingt auf PULS sowohl zu Vorlesung/Übung als auch zur Rechnerübung. Die Zuordnung zu einer
Übungsgruppe erfolgt im Moodlekurs. PULS ist hierfür nicht ausschlaggebend.
Für PULS gilt: Nur wenn Sie VOR 2019 den Prozess der Leistungserfassung in Grundlagen der Programmierung
bereits begonnen hatten, wählen Sie das Modul mit dem 'x'.
Leistungsnachweis
In der Rechnerübung zum Modul Grundlagen der Programmierung gibt es eine Prüfungsnebenleistung (PNL) zum Abschluss
des Moduls (Verbuchung der Leistungspunkte). Die Zulassung zur Prüfung erfolgt unabhängig von dieser PNL. Die PNL
wird durch eine Testatleistung im Computerlabor (45-60 Minuten während einer der Rechnerübungen) erbracht und gilt als
bestanden, wenn mindestens 50% der geforderten Testatleistung erzielt wurden.
90474 VU - Grundlagen der Programmierung
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
Alle VO Do 14:15 - 15:45 Einzel N.N. 21.10.2021 Dr. Henning Bordihn
in 3.06.H05 (Griebnitzsee).
Alle VO Fr 11:15 - 12:45 Einzel N.N. 22.10.2021 Dr. Henning Bordihn
in 3.06.H05 (Griebnitzsee).
Alle V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Dr. Henning Bordihn
1 U Do 10:00 - 12:00 wöch. 3.06.H01 28.10.2021 Dr. Henning Bordihn
1 U Do 10:00 - 12:00 wöch. 2.70.0.11 11.11.2021 Dr. Henning Bordihn
2 U Do 12:00 - 14:00 wöch. 3.06.H01 28.10.2021 Dr. Henning Bordihn
2 U Do 12:00 - 14:00 wöch. 2.70.0.11 11.11.2021 Dr. Henning Bordihn
3 U Do 14:00 - 16:00 wöch. 2.70.0.11 28.10.2021 Dr. Henning Bordihn
3 U Do 14:00 - 16:00 Einzel 3.06.H01 04.11.2021 Dr. Henning Bordihn
4 U Do 16:00 - 18:00 wöch. 2.70.0.11 28.10.2021 Dr. Henning Bordihn
5 U Fr 12:00 - 14:00 wöch. 2.70.0.11 29.10.2021 Dr. Henning Bordihn,
Vera Elisabeth Clemens
Für Lehramtsstudierende.
5
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 4Bachelor of Science - Informatik - Prüfungsversion Wintersemester 2008/09
6 U Fr 18:00 - 20:00 wöch. 2.70.0.05 29.10.2021 Dr. Henning Bordihn,
Vera Elisabeth Clemens
Für Lehramtsstudierende.
6 U Fr 18:00 - 20:00 wöch. 2.70.0.01 29.10.2021 Dr. Henning Bordihn,
Vera Elisabeth Clemens
Für Lehramtsstudierende.
6 U Fr 18:00 - 20:00 wöch. 2.70.0.11 19.11.2021 Dr. Henning Bordihn,
Vera Elisabeth Clemens
Für Lehramtsstudierende.
Kommentar
Die Vorlesung findet in diesem Semester aufgrund der Vielzahl der Teilnehmer und der pandemiebedingten
Beschränkungen für die Nutzung der Räume nur als Videovorlesung statt. Die Übungen und Rechnerübungen sind aber als
Präsenzveranstaltungen geplant.
Zum Auftakt gibt es eine Einführung in den Kurs im Hörsaal H05 auf dem Campus Griebnitzsee, die sich insbesondere
an alle richtet, die den Kurs noch nicht belegt hatten. Neben einer kurzen inhaltlichen Einführung werden dort wichtige
organisatorische Fragen erläutert. Es stehen zwei alternaive Termine zur Verfügung, von denen nur einer genutzt werden
soll:
entweder Donnerstag, 21.10. um 14:15 Uhr
oder Freitag, 22.10. um 11:15 Uhr
Um eine Überfüllung des Hörsaals zu vermeiden, registrieren Sie sich vorher unter dieser Terminumfrage.
Leistungsnachweis
In der Prüfungszeit wird eine benotete Klausur (120 Minuten, ohne Unterlagen) angeboten.
Prüfungsnebenleistung (PNL):
• Für die Zulassung zur Prüfung müssen Übungsaufgaben (Moodle) selbstständig bearbeitet werden. Die PNL gilt als
bestanden, wenn mindestens 60% der Aufgaben erfolgreich bearbeitet worden sind.
• Für den Abschluss des Moduls (Gutschrift der Leistungspunkte) wird die PNL aus der Rechnerübung benötigt. Die Prüfung
kann auch ohne diese PNL abgelegt werden.
Bemerkung
Die Einzeltermine am 21.10. von 14:15 - 15:45 Uhr und am 22.10. von 11:15 - 12:45 sind Auftaktveranstaltungen, die als
Präsenzveranstaltungen im Hörsaal H05 durchgeführt werden.
Jede(r) soll genau einen der beiden Termine wahrnehmen. Wichtige inhaltliche und organisatorische Hinweise werden
gegeben. Anschließend können Fragen gestellt werden.
Die Teilnahme wird für alle, die den Kurs noch nicht belegt hatten, dringend empfohlen. Bitteregistrieren Sie sich in dieser
Terminumfrage , um eine Überfüllung des Hörsaals zu vermeiden.
6
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 4Bachelor of Science - Informatik - Prüfungsversion Wintersemester 2008/09
Lerninhalte
• Grundbegriffe der Informatik
• Hardware, Software, Programm, Prozess, Betriebssystem, Netzwerk
• Einführung in UNIX/Linux
• Prozesskonzept
• Dateisystem, Rechtemanagement
• Shell, Systemvariablen, Kommandosubstitution, Ein- und Ausgabeströme
• Einige UNIX-Werkzeuge
• Mathematische Grundlagen
• Relationen, Funktionen, Operationen
• mathematische Aussagen und Beweise
• Vom Problem zum Algorithmus
• Algortihmenbegriff
• Modellbildung/Abstraktion und Verfeinerung
• Graphen und ihre Repräsentation
• Pseudocode, Variablen, Kontrollstrukturen, grundlegende Datentypen
• Brute-Force-Algorithmen
• Komplexität und andere Gütekriterien
• Grenzen des algorithmisch Machbaren
• Vom Algorithmus zum Programm
• Imperative Programmierung
• Prozedurale Programmierung, Funktionen, Parameter, Aufruf-Stack
• Rekursion
• Objektorientierte Progammierung
• Funktionale Programmierung
• Progammierung mit Python
• Ausblick auf logische Programmierung
• Vom Programm zum Prozess
• Interpreter versus Compiler
• Assembler
• Algorithmen
• einfache numerische Algorithmen
• Algorithmen auf Graphen, vor allem Breiten- und Tiefensuche
• u.v.m.
Kurzkommentar
Schreiben Sie sich zum Kurs sowohl über PULS (Vorlesung/Übung und Rechnerübung) als auch über Moodle ein. In
PULS wählen Sie in der regel das Modul INF-1010. Nur wenn Sie VOR 2019 den Prozess der Leistungserfassung in
Grundlagen der Programmierung bereits begonnen hatten, wählen Sie das Modul mit dem 'x'.
Bitte beachten Sie, dass die Zuordnung zu den Übungsgruppen und Gruppen der Rechnerübungen ausschließlich
über eine Registrierung in Moodle erfolgt. PULS ist hier nicht maßgeblich.
Grundlagen der Informatik II
Für dieses Modul werden aktuell keine Lehrveranstaltungen angeboten
Logik
Für dieses Modul werden aktuell keine Lehrveranstaltungen angeboten
Mathematik I
Für dieses Modul werden aktuell keine Lehrveranstaltungen angeboten
Mathematik II
90477 VU - Mathematik für Informatik II
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
Alle V Mo 08:00 - 10:00 wöch. 2.27.1.01 25.10.2021 Dr. Jana de Wiljes
1 U Mo 10:00 - 12:00 wöch. 2.27.1.01 25.10.2021 Dr. Jana de Wiljes
2 U Mo 12:00 - 14:00 wöch. 2.70.0.10 25.10.2021 Dr. Jana de Wiljes
3 U Mo 10:00 - 12:00 wöch. 2.70.0.08 25.10.2021 Dr. Jana de Wiljes
7
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Links:
Moodle Kurs https://moodle2.uni-potsdam.de/course/view.php?id=29727
Kommentar
Es werden die Grundlagen der linearen Algebra besprochen.
Kurzkommentar
Nicht in die Übungsgruppe 3 einschreiben. Das ist nur ein Reservetermin, der wieder gelöscht wird.
Mathematik III
Für dieses Modul werden aktuell keine Lehrveranstaltungen angeboten
Praktische Informatik
90481 VU - Artificial Intelligence
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 V Mo 14:00 - 16:00 wöch. 2.27.1.01 25.10.2021 Prof. Dr. Torsten Schaub
1 U Di 16:00 - 18:00 wöch. 2.12.0.01 26.10.2021 Prof. Dr. Torsten Schaub,
Javier Romero Davila,
Francois Laferriere,
Etienne Tignon
1 U Di 16:00 - 18:00 wöch. 2.70.0.11 26.10.2021 Prof. Dr. Torsten Schaub,
Francois Laferriere,
Javier Romero Davila,
Etienne Tignon
1 PR N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Torsten Schaub,
Francois Laferriere,
Javier Romero Davila,
Etienne Tignon
Links:
moodle https://moodle2.uni-potsdam.de/course/view.php?id=23477
Kommentar
This course gives a gentle introduction to basic techniques used in intelligent systems.
Voraussetzung
Motivation.
Literatur
• D. Poole, A. Mackworth and R. Goebel. Computational Intelligence: A Logical Approach. Oxford University Press, New
York, 1998.
• M. Gelfond and Y. Kahl. Knowledge Representation, Reasoning, and the Design of Intelligent Agents . Cambridge
University Press, 2014.
• C. Baral. Knowledge Representation, Reasoning and Declarative Problem Solving. Cambridge University Press, 2003.
• V. Lifschitz. Answer Set Programming. Springer, 2019.
• W. Bibel, S. Hölldobler, and T. Schaub. Wissensrepräsentation und Inferenz. Vieweg Verlag, Braunschweig, 1993.
• T. Dean, J. Allen and Y. Aloimonos. Artificial Intelligence. Theory and Practice. Addison-Wesley, 1995.
• N. J. Nilsson. Artificial Intelligence: A new Synthesis. Morgan Kaufmann, 1998.
• St. Russell and P. Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall, Englewood Cliffs,NJ, 1994.
• Y. Shoham. Artificial Intelligence Techniques in Prolog. Morgan Kaufmann, 1994.
Leistungsnachweis
Announced at first lecture.
8
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Bemerkung
Offline communication is conducted primarily via the associated moodle page.
Announcements are also made through the email list of registered students in puls.
Questions can be address to ci@lists.cs.uni-potsdam.de
An introduction to answer set programming, used in the projects, is given separately.
Lerninhalte
• Introduction
• Artificial Intelligence and Agents
• Searching for Solutions
• Reasoning with Constraints
• Propositions and Inference
• Boolean Constraint Solving
• Planning
Zielgruppe
This is a basic lecture for BSc students with varying backgrounds.
90486 VU - Grundlagen der Betriebssysteme und Rechnernetze
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
Alle V Di 10:00 - 12:00 wöch. 2.27.1.01 26.10.2021 Prof. Dr. Bettina Schnor
Alle V Fr 10:00 - 12:00 14t. 2.27.1.01 05.11.2021 Prof. Dr. Bettina Schnor
1 U Fr 10:00 - 12:00 14t. 2.70.0.10 12.11.2021 Prof. Dr. Bettina Schnor,
Vera Elisabeth Clemens
Für Lehramtsstudierende.
2 U Fr 10:00 - 12:00 14t. 2.27.1.01 29.10.2021 Prof. Dr. Bettina Schnor,
Petra Vogel
3 U Fr 14:00 - 16:00 14t. 2.70.0.10 29.10.2021 Prof. Dr. Bettina Schnor,
Vera Elisabeth Clemens
Für Lehramtsstudierende.
4 U Fr 14:00 - 16:00 14t. 2.70.0.09 29.10.2021 Petra Vogel, Prof. Dr.
Bettina Schnor
Kommentar
Die Vorlesung gibt eine Einführung in die Grundlagen der Betriebssysteme und Rechnernetze. Im ersten Teil der
Vorlesung werden die Grundlagen von Betriebssystemen vermittelt: Adressräume, Speicherverwaltung, Organisation
des Dateisystem, Prozessverwaltung, Nebenläufigkeit, Koordination/Synchronisation und Verklemmungen. Exemplarisch
werden die Betriebssysteme UNIX und Windows besprochen. Im zweiten Teil der Vorlesung werden die Grundlagen der
Rechnerkommunikation vermittelt. Dazu werden anhand des ISO-Referenzmodell OSI die verschiedenen Schichten von
Kommunkationsarchitekturen besprochen. Als konkretes Beispiel wird die Internetarchitektur mit den Internetprotokollen TCP,
UDP und IP vorgestellt.
Voraussetzung
Grundlagen aus der technischen Informatik wie sie zum Beispiel im Modul Grundlagen der Informationsverarbeitung vermittelt
werden.
Leistungsnachweis
Es muessen 50% der Hausaufgabenpunkte erreicht werden, um zur Klausur zugelassen zu werden. Die Note ergibt sich aus
der Klausurnote.
Bemerkung
Weitere Informationen zur Lehrveranstaltung und deren Durchführung im WS 2021/2022 finden Sie im Moodlekurs .
und auf der Webseite zur Lehrveranstaltung Webseite zur Vorlesung/Übung GBR
9
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90487 VU - Multimedia-Technologie
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
Alle V Do 12:00 - 14:00 wöch. 2.14.0.47 28.10.2021 Prof. Dr.-Ing. Ulrike Lucke
Alle V Do 12:00 - 14:00 wöch. 2.70.0.09 25.11.2021 Prof. Dr.-Ing. Ulrike Lucke
1 U Mo 14:00 - 16:00 Einzel 2.70.0.01 25.10.2021 Axel Wiepke
1 U Mo 14:00 - 16:00 wöch. 2.70.0.11 01.11.2021 Axel Wiepke
2 U Mo 16:00 - 18:00 wöch. 2.70.0.11 25.10.2021 Axel Wiepke
Kommentar
Die Vorlesung Multimedia-Technologie vermittelt einen Einstieg in die Grundlagen, Verfahren, Komponenten und Systeme
multimedialer Datenverarbeitung. Das beginnt bei der digitalen Speicherung von Informationen, geht über die Übertragung
und Verarbeitung dieser Daten und endet mit Ansätzen zur Darstellung von bzw. Interaktion mit digitalen Medien. Das schließt
sowohl statische (z.B. Grafik, Text) als auch dynamische (z.B. Audio, Video) Medientypen ein. Die Vorlesung behandelt
theoretisches Überblickswissen, das in den Übungen praktisch erprobt und auf verschiedene Anwendungsfälle übertragen
wird. Begleitend wird im Rahmen einer Praxisaufgabe ein eigenes Multimediaangebot entwickelt. Es wird ein grundlegendes
Verständnis für die digitale Informationsverarbeitung vorausgesetzt. Daher eignet sich die Veranstaltung insbesondere für
Studienanfänger der Informatik sowie als Neben-/Beifach.
Voraussetzung
grundlegendes Verständnis für die digitale Informationsverarbeitung
Literatur
wird in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben
Leistungsnachweis
wird in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben
90527 VU - Pervasive Computing
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 V Mi 12:00 - 14:00 wöch. 2.70.0.10 27.10.2021 Dr. rer. nat. Tobias
Moebert
1 U Do 14:00 - 16:00 wöch. 2.70.0.10 28.10.2021 Dr. rer. nat. Tobias
Moebert
1 V Mi 12:00 - 14:00 Einzel 2.70.0.08 03.11.2021 Dr. rer. nat. Tobias
Moebert
Kommentar
Der Kurs bietet einen tiefgehenden Einblick in das hochaktuelle Forschungsfeld Pervasive Computing. Neben den
grundlegenden Herausforderungen intelligenter Umgebungen werden aktuelle Entwicklungen zu Themen wie mobile Netze,
Kontextbewusstsein, intuitive Mensch-Maschine-Kommunikation, Sicherheit & Vertraulichkeit u.v.m. behandelt sowie anhand
von Fallstudien aus den Bereichen Pervasive Learning und Pervasive Games diskutiert.
Voraussetzung
Grundkenntnisse von Rechnernetzen
Leistungsnachweis
Klausur
Bemerkung
Die Übung findet nur alle zwei Wochen statt, beginnend am 18.11.2021 . Im Laufe des Semesters werden Sie begleitend eine
Selbstlernleistung erbringen .
Zum Moodle-Kurs : https://moodle2.uni-potsdam.de/course/view.php?id=29677
90623 VU - Konfigurierbare Softwaresysteme
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 V Mo 12:00 - 14:00 wöch. 2.70.0.09 25.10.2021 Dr.-Ing. Sandro Schulze
1 SU Mo 14:00 - 16:00 wöch. 2.70.0.09 25.10.2021 Dr.-Ing. Sandro Schulze
10
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Links:
Configurable Software https://moodle2.uni-potsdam.de/course/view.php?id=30889
Systems -- Moodle course
Kommentar
Software is eating the world! Every day, more and more! In other words, software is ubiquitous in almost all parts of our daily
life and a main driver for innovation and the ongoing digitization. As examples, just take your mobile devices, or the Internet of
Things.
The corresponding software systems need to be tailored to the specific needs of the respective use case (e.g., underlying
hardware, customer requirements, legal restrictions), and thus, have to be creaed in a vast amount of variants. Though, the
development must be fast, reliable and cost-effective. This, in turn, requires to tackle software variability/configurability
in multiple dimensions: On the one hand, there is variability in time, such as, versioning, maintenance/evolution, or
reengineering. On the other hand, this also requires to address variability in space, such as, variant management, tailor-made
software development, and structured reuse.
In this course, we focus on variability in space, which commonly exists in configurable software systems or software product
lines. Among others, we will have a closer look of how to model variability and implement such systems, but also what
challenges exist to analyze such systems and how to tackle them. As a result, this course provides foundations to better
understand configurable software systems and how to develop and maintain them.
Complementary, and to deepen this understanding, students will conduct practical work by developing small (configurable)
programs within the course.
Voraussetzung
Knowledge on software engineering is required.
Knwoeldge on foundations of programming and some programming experience are recommended.
Literatur
Feature-Oriented Software Product Lines: Concepts and Implementation. Sven Apel, Don Batory, Christian Ka#stner, Gunter
Saake. Springer (Link: https://link.springer.com/book/10.1007%2F978-3-642-37521-7 )
Mastering Variability with FeatureIDE. Jens Meinicke, Thomas Thüm, Reimar Schröter, Fabian Benduhn, Thomas Leich, and
Gunter Saake. Springer (Link: https://link.springer.com/book/10.1007%2F978-3-319-61443-4 )
Moreover, we will use FeatureIDE for the practical parts of the lecture.
Lerninhalte
• Modeling and implementation of program families, configurable software systems, and software ecosystems
• Understanding the limitations of traditional programming paradigms for configurable software systems
• Knowledge about different possiblities to implement configurable software systems and software product lines
• Knowledge and practical experience on advanced programming concepts (e.g., componets, frameworks, design patterns,
feature-oriented programming)
• Understanding the challenges of configurable software systems (e.g., regarding maintainability and evolution)
• Knowledge about challenges and techniques to analyze configurable software systems
• Introduction to concepts of "clean coding" (i.a., separation of concerns, information hiding, modularization)
Kurzkommentar
All Material will be on Moodle, so please register for the Moodle course as well.
The registration key for the Moodle course is: ConfSS_2021
Programmierung
Für dieses Modul werden aktuell keine Lehrveranstaltungen angeboten
Rechner- und Netzbetrieb
90473 U - Grundlagen der Programmierung (Rechnerübung)
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 U Mi 10:00 - 12:00 wöch. 2.70.0.01 27.10.2021 Dr. Henning Bordihn
11
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 4Bachelor of Science - Informatik - Prüfungsversion Wintersemester 2008/09
2 U Mi 12:00 - 14:00 wöch. 2.70.0.01 27.10.2021 Dr. Henning Bordihn
3 U Do 10:00 - 12:00 wöch. 2.70.0.01 28.10.2021 Dr. Henning Bordihn
4 U Do 16:00 - 18:00 wöch. 2.70.0.01 28.10.2021 Dr. Henning Bordihn
5 U Do 12:00 - 14:00 wöch. 2.70.0.01 28.10.2021 Dr. Henning Bordihn,
Vera Elisabeth Clemens
Für Lehramtsstudierende.
6 U Do 14:00 - 16:00 wöch. 2.70.0.01 28.10.2021 Dr. Henning Bordihn,
Vera Elisabeth Clemens
Für Lehramtsstudierende.
Kommentar
Die in der Vorlesung und den Übungen behandelten Konzepte werden im Computerlabor exemplarisch realisiert. Dabei wird
der Umgang mit dem Betriebssystem UNIX/Linux und der Programmiersprache Python erlernt.
Registrieren Sie sich unbedingt auf PULS sowohl zu Vorlesung/Übung als auch zur Rechnerübung. Die Zuordnung zu einer
Übungsgruppe erfolgt im Moodlekurs. PULS ist hierfür nicht ausschlaggebend.
Für PULS gilt: Nur wenn Sie VOR 2019 den Prozess der Leistungserfassung in Grundlagen der Programmierung
bereits begonnen hatten, wählen Sie das Modul mit dem 'x'.
Leistungsnachweis
In der Rechnerübung zum Modul Grundlagen der Programmierung gibt es eine Prüfungsnebenleistung (PNL) zum Abschluss
des Moduls (Verbuchung der Leistungspunkte). Die Zulassung zur Prüfung erfolgt unabhängig von dieser PNL. Die PNL
wird durch eine Testatleistung im Computerlabor (45-60 Minuten während einer der Rechnerübungen) erbracht und gilt als
bestanden, wenn mindestens 50% der geforderten Testatleistung erzielt wurden.
90474 VU - Grundlagen der Programmierung
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
Alle VO Do 14:15 - 15:45 Einzel N.N. 21.10.2021 Dr. Henning Bordihn
in 3.06.H05 (Griebnitzsee).
Alle VO Fr 11:15 - 12:45 Einzel N.N. 22.10.2021 Dr. Henning Bordihn
in 3.06.H05 (Griebnitzsee).
Alle V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Dr. Henning Bordihn
1 U Do 10:00 - 12:00 wöch. 3.06.H01 28.10.2021 Dr. Henning Bordihn
1 U Do 10:00 - 12:00 wöch. 2.70.0.11 11.11.2021 Dr. Henning Bordihn
2 U Do 12:00 - 14:00 wöch. 3.06.H01 28.10.2021 Dr. Henning Bordihn
2 U Do 12:00 - 14:00 wöch. 2.70.0.11 11.11.2021 Dr. Henning Bordihn
3 U Do 14:00 - 16:00 wöch. 2.70.0.11 28.10.2021 Dr. Henning Bordihn
3 U Do 14:00 - 16:00 Einzel 3.06.H01 04.11.2021 Dr. Henning Bordihn
4 U Do 16:00 - 18:00 wöch. 2.70.0.11 28.10.2021 Dr. Henning Bordihn
5 U Fr 12:00 - 14:00 wöch. 2.70.0.11 29.10.2021 Dr. Henning Bordihn,
Vera Elisabeth Clemens
Für Lehramtsstudierende.
6 U Fr 18:00 - 20:00 wöch. 2.70.0.05 29.10.2021 Dr. Henning Bordihn,
Vera Elisabeth Clemens
Für Lehramtsstudierende.
6 U Fr 18:00 - 20:00 wöch. 2.70.0.01 29.10.2021 Dr. Henning Bordihn,
Vera Elisabeth Clemens
Für Lehramtsstudierende.
6 U Fr 18:00 - 20:00 wöch. 2.70.0.11 19.11.2021 Dr. Henning Bordihn,
Vera Elisabeth Clemens
Für Lehramtsstudierende.
12
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 4Bachelor of Science - Informatik - Prüfungsversion Wintersemester 2008/09
Kommentar
Die Vorlesung findet in diesem Semester aufgrund der Vielzahl der Teilnehmer und der pandemiebedingten
Beschränkungen für die Nutzung der Räume nur als Videovorlesung statt. Die Übungen und Rechnerübungen sind aber als
Präsenzveranstaltungen geplant.
Zum Auftakt gibt es eine Einführung in den Kurs im Hörsaal H05 auf dem Campus Griebnitzsee, die sich insbesondere
an alle richtet, die den Kurs noch nicht belegt hatten. Neben einer kurzen inhaltlichen Einführung werden dort wichtige
organisatorische Fragen erläutert. Es stehen zwei alternaive Termine zur Verfügung, von denen nur einer genutzt werden
soll:
entweder Donnerstag, 21.10. um 14:15 Uhr
oder Freitag, 22.10. um 11:15 Uhr
Um eine Überfüllung des Hörsaals zu vermeiden, registrieren Sie sich vorher unter dieser Terminumfrage.
Leistungsnachweis
In der Prüfungszeit wird eine benotete Klausur (120 Minuten, ohne Unterlagen) angeboten.
Prüfungsnebenleistung (PNL):
• Für die Zulassung zur Prüfung müssen Übungsaufgaben (Moodle) selbstständig bearbeitet werden. Die PNL gilt als
bestanden, wenn mindestens 60% der Aufgaben erfolgreich bearbeitet worden sind.
• Für den Abschluss des Moduls (Gutschrift der Leistungspunkte) wird die PNL aus der Rechnerübung benötigt. Die Prüfung
kann auch ohne diese PNL abgelegt werden.
Bemerkung
Die Einzeltermine am 21.10. von 14:15 - 15:45 Uhr und am 22.10. von 11:15 - 12:45 sind Auftaktveranstaltungen, die als
Präsenzveranstaltungen im Hörsaal H05 durchgeführt werden.
Jede(r) soll genau einen der beiden Termine wahrnehmen. Wichtige inhaltliche und organisatorische Hinweise werden
gegeben. Anschließend können Fragen gestellt werden.
Die Teilnahme wird für alle, die den Kurs noch nicht belegt hatten, dringend empfohlen. Bitteregistrieren Sie sich in dieser
Terminumfrage , um eine Überfüllung des Hörsaals zu vermeiden.
13
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 4Bachelor of Science - Informatik - Prüfungsversion Wintersemester 2008/09
Lerninhalte
• Grundbegriffe der Informatik
• Hardware, Software, Programm, Prozess, Betriebssystem, Netzwerk
• Einführung in UNIX/Linux
• Prozesskonzept
• Dateisystem, Rechtemanagement
• Shell, Systemvariablen, Kommandosubstitution, Ein- und Ausgabeströme
• Einige UNIX-Werkzeuge
• Mathematische Grundlagen
• Relationen, Funktionen, Operationen
• mathematische Aussagen und Beweise
• Vom Problem zum Algorithmus
• Algortihmenbegriff
• Modellbildung/Abstraktion und Verfeinerung
• Graphen und ihre Repräsentation
• Pseudocode, Variablen, Kontrollstrukturen, grundlegende Datentypen
• Brute-Force-Algorithmen
• Komplexität und andere Gütekriterien
• Grenzen des algorithmisch Machbaren
• Vom Algorithmus zum Programm
• Imperative Programmierung
• Prozedurale Programmierung, Funktionen, Parameter, Aufruf-Stack
• Rekursion
• Objektorientierte Progammierung
• Funktionale Programmierung
• Progammierung mit Python
• Ausblick auf logische Programmierung
• Vom Programm zum Prozess
• Interpreter versus Compiler
• Assembler
• Algorithmen
• einfache numerische Algorithmen
• Algorithmen auf Graphen, vor allem Breiten- und Tiefensuche
• u.v.m.
Kurzkommentar
Schreiben Sie sich zum Kurs sowohl über PULS (Vorlesung/Übung und Rechnerübung) als auch über Moodle ein. In
PULS wählen Sie in der regel das Modul INF-1010. Nur wenn Sie VOR 2019 den Prozess der Leistungserfassung in
Grundlagen der Programmierung bereits begonnen hatten, wählen Sie das Modul mit dem 'x'.
Bitte beachten Sie, dass die Zuordnung zu den Übungsgruppen und Gruppen der Rechnerübungen ausschließlich
über eine Registrierung in Moodle erfolgt. PULS ist hier nicht maßgeblich.
Softwareentwicklung I
90488 VU - Software Engineering I
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
Alle V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Dr.-Ing. Sandro Schulze
1 U Mo 18:00 - 20:00 wöch. 2.70.0.11 25.10.2021 Dr.-Ing. Sandro Schulze
2 U Di 18:00 - 20:00 wöch. 2.70.0.11 26.10.2021 Dr.-Ing. Sandro Schulze
3 U Mi 18:00 - 20:00 wöch. 2.27.0.01 27.10.2021 Dr.-Ing. Sandro Schulze
3 U Mi 18:00 - 20:00 Einzel 2.12.0.01 17.11.2021 Dr.-Ing. Sandro Schulze
4 U Mi 16:00 - 18:00 wöch. 2.70.0.11 27.10.2021 Dr.-Ing. Sandro Schulze
5 U Mi 10:00 - 12:00 wöch. 2.06.1.01 27.10.2021 Dr.-Ing. Sandro Schulze
5 U Mi 10:00 - 12:00 Einzel 2.70.0.08 03.11.2021 Dr.-Ing. Sandro Schulze
Links:
Software Engineering 1 -- https://moodle2.uni-potsdam.de/course/view.php?id=30119
Moodle-Kurs
14
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 4Bachelor of Science - Informatik - Prüfungsversion Wintersemester 2008/09
Kommentar
Kursbeschreibung:
Diese Veranstaltung vermittelt theoretische Grundlagen und praktische Kompetenzen der Modellierung und der
Softwareentwicklung. Neben traditionellen Ansätzen zur Softwareentwicklug wird insbeosndere auch die Softwarewartung und
-evolution behandelt.
Bei der Modellierung werden verschiedene Beschreibungsformen für das Verhalten und die Struktur eines Softwaresystems
oder seiner Komponenten betrachtet. Ferner werden die Kernphasen des Software-Entwicklungsprozesses betrachtet, von
der Anforderungsanalyse über den Entwurf und die Implementierung bis zum Testen.
Die Softwareevolution umfasst Probleme, die bei der Änderung von Software über die Zeit auftreten können (z.B., Code
Smells) als auch entsprechende Gegenmaßnahmen (z.B. Refactoring).
Software Wartung und Reegineering umfasst eine Betrachtung der zur Wartung gehörenden Aufgaben, Techniken zur
Messung von Softwarequalität, Migration von Softwaresystemen als auch Techniken zur Kontroll- und Datenflussanalyse.
Die Konzepte werden anhand von Anwendungsbeispielen und Werkzeugen demonstriert und geübt. Ausgewählte Aspekte
werden vertieft und in einem Projekt angewendet.
Voraussetzung
Grundlagen der Programmierung.
Ferner werden die Kenntnisse aus den Kursen Theoretische Informatik I (bzw. Modellierungskonzepte der Informatik) und
Praxis der Programmierung erwartet.
Literatur
Ian Sommerville. Software Engineering, Ninth Edition. Pearson, 2011, 0-13-705346-0 Ian Sommerville, Perdita Stevens.
Software Engineering: AND Using UML, Software Engineering with Objects and Components. Pearson Education,
2007, 1-4058-9258-7 Helmut Balzert. Lehrbuch der Software-Technik (Band 1): Software-Entwicklung. Spektrum
Akademischer Verlag Heidelberg, 1996, 3-8274-0042-2 Perdita Stevens. Using UML: Software Engineering with Objects and
Components. Pearson Education, 2005, 0-3212-6967-5 M. Hitz, G. Kappel, E. Kapsammer, W. Retschitzegger. UML@Work.
Objektorientierte Modellierung mit UML 2. dpunkt.verlag, Heidelberg, 2005, 3-89864-261-5 Edmund M. Clarke Jr., Orna
Grumberg, Doron A. Peled. Model Checking. MIT Press, 2000, 978-0-262-03270-4 Mary Poppendieck, Tom Poppendieck.
Lean Software Development: An Agile Toolkit. Addison-Wesley Professional, 2003, 0-3211-5078-3
Leistungsnachweis
Am Ende des Semesters werden 6 benotete Leistungspunkte vergeben, wobei die Zensur folgendermaßen als gewichtetes
Mittel vergeben wird: * Klausur: 70%, * Projekt: 30%. Die Klausur muss bestanden werden.
Bemerkung
ACHTUNG!
Die Vorlesung zu Software Engineering 1 findet online asynchron statt . Es war aufgrund der coronabedingten vermidnerten
Kapazitäten leider nicht möglich, einen Hörsaal für eine Präsenzvorlesung zu bekommen.
-----
Bitte beachten Sie, dass dieser Kurs zu einem Pflichtmodul im Bachlorprogramm gehört
und deshalb in deutscher Sprache gelehrt wird. Masterstudenten können unter zwei Voraussetzungen teilnehmen:
1) Sie sind in der Lage, den Kurs in deutscher Sprache zu verfolgen (Vorlesungsfolien werden auch in englischer Sprache
angeboten) und auch in den Projektgruppen entsprechend mitzuarbeiten.
2) Sie hatten keinen vergleichbaren Kurs in Ihrem Bachelorstudium.
15
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 4Bachelor of Science - Informatik - Prüfungsversion Wintersemester 2008/09
Lerninhalte
Zu den Inhalten der Lehrveranstaltung gehören unter anderem:
• Kernphasen der Softwareentwicklung und Vorgehensmodelle
• Anforderungsanalyse und -spezifikation
• Verhaltensmodellierung/Prozessmodellierung
• Strukturmodellierung, objektorientierte Modellierung
• Software-Architekturen und Design-Patterns
• Objektorientierte Implementierung von Entwürfen
• Verifikation und Validierung mit dem Schwerpunkt auf Testen
• Software Evolution
• Softwarewartung und Reengineering
Kurzkommentar
Einschreibeschlüssel Moodle: SoftEng_21
Bitte registrieren Sie sich für eine der Übungsgruppen im Moodlekurs.
Die Zuordnung der Übungsgruppen erfolgt ausschließlich über Moodle.
PULS ist hierfür nicht maßgeblich.
HINWEIS:
Für Lehramtsstudierende sind die Übungen 1 und 4 vorgesehen! Bitte berücksichtigen Sie dies bei der Erstellung
ihres Stundenplans.
90489 PJ - Software Engineering I
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 PJ Mo 16:00 - 18:00 wöch. 2.70.0.09 25.10.2021 Dr.-Ing. Sandro Schulze
Nach Absprache
Links:
Software Engineering 1 -- https://moodle2.uni-potsdam.de/course/view.php?id=30119
Moodle-Kurs
Kommentar
Kursbeschreibung:
Diese Veranstaltung vermittelt theoretische Grundlagen und praktische Kompetenzen der Modellierung und der
Softwareentwicklung. Neben traditionellen Ansätzen zur Softwareentwicklug wird insbeosndere auch die Softwarewartung und
-evolution behandelt.
Bei der Modellierung werden verschiedene Beschreibungsformen für das Verhalten und die Struktur eines Softwaresystems
oder seiner Komponenten betrachtet. Ferner werden die Kernphasen des Software-Entwicklungsprozesses betrachtet, von
der Anforderungsanalyse über den Entwurf und die Implementierung bis zum Testen.
Die Softwareevolution umfasst Probleme, die bei der Änderung von Software über die Zeit auftreten können (z.B., Code
Smells) als auch entsprechende Gegenmaßnahmen (z.B. Refactoring).
Software Wartung und Reegineering umfasst eine Betrachtung der zur Wartung gehörenden Aufgaben, Techniken zur
Messung von Softwarequalität, Migration von Softwaresystemen als auch Techniken zur Kontroll- und Datenflussanalyse.
Die Konzepte werden anhand von Anwendungsbeispielen und Werkzeugen demonstriert und geübt. Ausgewählte Aspekte
werden vertieft und in einem Projekt angewendet.
Voraussetzung
Grundlagen der Programmierung.
Ferner werden die Kenntnisse aus den Kursen Theoretische Informatik I (bzw. Modellierungskonzepte der Informatik) und
Praxis der Programmierung erwartet.
Literatur
Ian Sommerville. Software Engineering, Ninth Edition. Pearson, 2011, 0-13-705346-0 Ian Sommerville, Perdita Stevens.
Software Engineering: AND Using UML, Software Engineering with Objects and Components. Pearson Education,
16
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 4Bachelor of Science - Informatik - Prüfungsversion Wintersemester 2008/09
2007, 1-4058-9258-7 Helmut Balzert. Lehrbuch der Software-Technik (Band 1): Software-Entwicklung. Spektrum
Akademischer Verlag Heidelberg, 1996, 3-8274-0042-2 Perdita Stevens. Using UML: Software Engineering with Objects and
Components. Pearson Education, 2005, 0-3212-6967-5 M. Hitz, G. Kappel, E. Kapsammer, W. Retschitzegger. UML@Work.
Objektorientierte Modellierung mit UML 2. dpunkt.verlag, Heidelberg, 2005, 3-89864-261-5 Edmund M. Clarke Jr., Orna
Grumberg, Doron A. Peled. Model Checking. MIT Press, 2000, 978-0-262-03270-4 Mary Poppendieck, Tom Poppendieck.
Lean Software Development: An Agile Toolkit. Addison-Wesley Professional, 2003, 0-3211-5078-3
Leistungsnachweis
Am Ende des Semesters werden 6 benotete Leistungspunkte vergeben, wobei die Zensur folgendermaßen als gewichtetes
Mittel vergeben wird: * Klausur: 70%, * Projekt: 30%. Die Klausur muss bestanden werden.
Bemerkung
Bitte beachten Sie, dass dieser Kurs zu einem Pflichtmodul im Bachlorprogramm gehört und deshalb im Wintersemester
2021/22 in deutscher Sprache gelehrt wird. Masterstudenten können unter zwei Voraussetzungen teilnehmen:
1) Sie sind in der Lage, den Kurs in deutscher Sprache zu verfolgen (Vorlesungsfolien werden auch in englischer Sprache
angeboten) und auch in den Projektgruppen entsprechend mitzuarbeiten.
2) Sie hatten keinen vergleichbaren Kurs in Ihrem Bachelorstudium.
Lerninhalte
Zu den Inhalten der Lehrveranstaltung gehören unter anderem:
• Kernphasen der Softwareentwicklung und Vorgehensmodelle
• Anforderungsanalyse und -spezifikation
• Verhaltensmodellierung/Prozessmodellierung
• Strukturmodellierung, objektorientierte Modellierung
• Software-Architekturen und Design-Patterns
• Objektorientierte Implementierung von Entwürfen
• Verifikation und Validierung mit dem Schwerpunkt auf Testen
• Software Evolution
• Softwarewartung und Reengineering
Kurzkommentar
Einschreibeschlüssel Moodle: SoftEng_21
Softwareentwicklung II
Für dieses Modul werden aktuell keine Lehrveranstaltungen angeboten
Technische Informatik I
Für dieses Modul werden aktuell keine Lehrveranstaltungen angeboten
Technische Informatik II
Für dieses Modul werden aktuell keine Lehrveranstaltungen angeboten
Theoretische Informatik I
Für dieses Modul werden aktuell keine Lehrveranstaltungen angeboten
Theoretische Informatik II
Für dieses Modul werden aktuell keine Lehrveranstaltungen angeboten
Theoretische Informatik
89118 OS - Cartesisches Seminar - Methodologie
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 OS Di 10:00 - 13:00 wöch. 2.70.0.08 26.10.2021 Prof. Dr. Christoph Kreitz,
Tim Richter, Dr. rer. nat.
Sebastian Böhne, Mario
17
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 4Bachelor of Science - Informatik - Prüfungsversion Wintersemester 2008/09
Frank, Tom Kranz,
Christoph Glinzer
Voraussetzung
Gute Kenntnisse in theoretischer Informatik und Logik
Literatur
Verschiedene Fachartikel (siehe Webseite)
Leistungsnachweis
Vorstellung und Diskussion eines wissenschaftlichen Artikels
Lerninhalte
Das Cartesische Seminar, ursprünglich am Potsdamer Institut für Klimafolgenforschung entstanden, ist methodisch den von
René Descartes in seinem "Discours de la méthode pour bien conduire sa raison..." formulierten Regeln wissenschaftlicher
Forschung verpflichtet, thematisch jedoch offen gestaltet. Die gemeinsame gründliche Lektüre klassischer Texte der
Mathematik, Physik, Ökonomie, Informatik u.a. eröffnet den Teilnehmern, die in sehr verschiedenen Fachgebieten arbeiten,
ungewohnte Perspektiven und neue Einsichten.
Das Cartesische Seminar findet wegen der Corona-Beschränkungen in diesem Semester zunächst auf einem online
whiteboard statt. Genauere Informationen sowie die aktuellen Themen finden Sie unter https://timrichter.github.io/
CartesianSeminar/.
90481 VU - Artificial Intelligence
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 V Mo 14:00 - 16:00 wöch. 2.27.1.01 25.10.2021 Prof. Dr. Torsten Schaub
1 U Di 16:00 - 18:00 wöch. 2.12.0.01 26.10.2021 Prof. Dr. Torsten Schaub,
Javier Romero Davila,
Francois Laferriere,
Etienne Tignon
1 U Di 16:00 - 18:00 wöch. 2.70.0.11 26.10.2021 Prof. Dr. Torsten Schaub,
Francois Laferriere,
Javier Romero Davila,
Etienne Tignon
1 PR N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Torsten Schaub,
Francois Laferriere,
Javier Romero Davila,
Etienne Tignon
Links:
moodle https://moodle2.uni-potsdam.de/course/view.php?id=23477
Kommentar
This course gives a gentle introduction to basic techniques used in intelligent systems.
Voraussetzung
Motivation.
Literatur
• D. Poole, A. Mackworth and R. Goebel. Computational Intelligence: A Logical Approach. Oxford University Press, New
York, 1998.
• M. Gelfond and Y. Kahl. Knowledge Representation, Reasoning, and the Design of Intelligent Agents . Cambridge
University Press, 2014.
• C. Baral. Knowledge Representation, Reasoning and Declarative Problem Solving. Cambridge University Press, 2003.
• V. Lifschitz. Answer Set Programming. Springer, 2019.
• W. Bibel, S. Hölldobler, and T. Schaub. Wissensrepräsentation und Inferenz. Vieweg Verlag, Braunschweig, 1993.
• T. Dean, J. Allen and Y. Aloimonos. Artificial Intelligence. Theory and Practice. Addison-Wesley, 1995.
• N. J. Nilsson. Artificial Intelligence: A new Synthesis. Morgan Kaufmann, 1998.
• St. Russell and P. Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall, Englewood Cliffs,NJ, 1994.
• Y. Shoham. Artificial Intelligence Techniques in Prolog. Morgan Kaufmann, 1994.
Leistungsnachweis
Announced at first lecture.
18
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 4Bachelor of Science - Informatik - Prüfungsversion Wintersemester 2008/09
Bemerkung
Offline communication is conducted primarily via the associated moodle page.
Announcements are also made through the email list of registered students in puls.
Questions can be address to ci@lists.cs.uni-potsdam.de
An introduction to answer set programming, used in the projects, is given separately.
Lerninhalte
• Introduction
• Artificial Intelligence and Agents
• Searching for Solutions
• Reasoning with Constraints
• Propositions and Inference
• Boolean Constraint Solving
• Planning
Zielgruppe
This is a basic lecture for BSc students with varying backgrounds.
90518 FS - Knowledge Representation and Reasoning
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 FS Mi 14:00 - 16:00 wöch. 2.70.0.08 27.10.2021 Prof. Dr. Torsten Schaub,
Javier Romero Davila,
Etienne Tignon
Kommentar
This seminar deals with state-of-the-art research questions in the area of knowledge representation and reasoning and
focusses on current topics in and around answer set programming.
Voraussetzung
Knowledge in knowledge representation and reasoning and answer set programing.
Literatur
See potassco.org for a comprehensive collection of material.
Leistungsnachweis
Active and regular participation, oral presentation and an essay.
Lerninhalte
On individual basis.
Kurzkommentar
For announcements just (un)subscribe at https://lists.cs.uni-potsdam.de/subscribe/krnews
Zielgruppe
Students conducting a BSc, MSc, or PhD thesis in knowledge representation and reasoning, and in particular in answer set
programming.
19
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 4Bachelor of Science - Informatik - Prüfungsversion Wintersemester 2008/09
90519 FS - Knowledge-based Systems
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 FS Mi 14:00 - 16:00 wöch. 2.70.0.08 27.10.2021 Prof. Dr. Torsten Schaub,
Javier Romero Davila,
Etienne Tignon
Kommentar
This seminar deals with state-of-the-art research questions in the area of knowledge representation and reasoning and
focusses on current topics in and around answer set programming.
Voraussetzung
Knowledge in knowledge representation and reasoning and answer set programing.
Literatur
See potassco.org for a comprehensive collection of material.
Leistungsnachweis
Active and regular participation, oral presentation and an essay.
Bemerkung
Please check the sister seminar "Knowledge representation and reasoning" for details
Lerninhalte
On individual basis.
Kurzkommentar
For announcements just (un)subscribe at https://lists.cs.uni-potsdam.de/subscribe/krnews
Zielgruppe
Students conducting a BSc, MSc, or PhD thesis in knowledge representation and reasoning, and in particular in answer set
programming.
90520 VU - Kryptographie und Komplexität
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
Alle V Mo 10:00 - 12:00 wöch. 2.25.F1.01 25.10.2021 Prof. Dr. Christoph Kreitz
1 VU Mo 12:00 - 14:00 wöch. 2.25.F1.01 25.10.2021 Prof. Dr. Christoph Kreitz
Kommentar
Die Verschluesselung von Nachrichten ist seit ueber 2500 Jahren ein bewaehrtes Mittel zur sicheren Uebermittelung von
Informationen. Kryptographische Verfahren sollen sicherstellen, dass geheime Informationen nicht decodiert werden koennen
und dass die Authentizitaet von Nachrichten âberpruefbar wird. Aus heutiger Sicht bedeutet Sicherheit, dass es selbst beim
Einsatz modernster Computertechnologie nicht moeglich sein darf, eine Verschluesselung in akzeptabler Zeit zu brechen.
Der Wunsch nach maximaler Flexibilitaet sicherer Verbindungen macht es andererseits noetig, Verschluesselungsferfahren
mit (teilweise) oeffentlichen Schluesseln zu verwenden. Der Schwerpunkt der Veranstaltung ist die Betrachtung von Public-
Key Kryptosystemen und ihrer mathematischen Grundlagen. Hierzu werden verschiedenen kryptographische Systeme mit
oeffentlichen Schluesseln sowie moegliche Attacken vorgestellt und analysiert sowie die noetigen Grundlagen der Mathematik
und Komplexitaetstheorie ausfuehrlich besprochen.
Voraussetzung
Theoretische Grundlagen endsprechend der Veranstaltungen Informatik I/II Gutes mathematisches Verstaendnis
Literatur
Joerg Rothe: Complexity Theory and Cryptology, Springer 2004 Douglas R. Stinson: Cryptography: Theory and Practice.
Chapman & Hall/CRC 2006 Johannes Buchmann: Einführung in die Kryptographie. Springer 2003
20
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 4Bachelor of Science - Informatik - Prüfungsversion Wintersemester 2008/09
Leistungsnachweis
Muendliche (bei mehr als 15 Teilnehmern schriftliche) Pruefung zu Beginn der vorlesungsfreien Zeit.
90522 OS - Lehrstuhlkolloquium I - Diplomanden- und Doktorandenseminar - Didaktik der Informatik
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 OS Do 16:00 - 18:00 wöch. N.N. 28.10.2021 Prof. Dr. Andreas Schwill
In 2.70.2.02
Kommentar
http://www.informatikdidaktik.de/Lehre/Lehrstuhlkolloquium
Leistungsnachweis
Vortrag und schriftliche Ausarbeitung
90528 OS - Theorie-Kolloquium
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 OS Di 14:00 - 16:00 wöch. 2.70.0.08 26.10.2021 Prof. Dr. Christoph Kreitz,
Tim Richter, Dr. rer. nat.
Sebastian Böhne, Mario
Frank, Tom Kranz,
Christoph Glinzer
Voraussetzung
Aktive Mitarbeit an Themen der Arbeitsgruppe, z.B zur Vorbereitung und Praesentation von Studien- und Abschlussarbeiten.
Keine Doppelanrechnung von eigenstaendiger Leistung.
Leistungsnachweis
Seminarvortrag + schriftliche Ausarbeitung zu einem selbstgewaehlten Arbeitsthema
Lerninhalte
In unserem Kolloquium diskutieren wir aktuelle Forschungsprojekte und -ergebnisse unserer Arbeitsgruppe und für unsere
Arbeit relevante Ergebnisse aus den Bereichen Formale Methoden in der Programmierung sowie automatisches und
taktikbasiertes Theorembeweisen
Praktische Informatik
90481 VU - Artificial Intelligence
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 V Mo 14:00 - 16:00 wöch. 2.27.1.01 25.10.2021 Prof. Dr. Torsten Schaub
1 U Di 16:00 - 18:00 wöch. 2.12.0.01 26.10.2021 Prof. Dr. Torsten Schaub,
Javier Romero Davila,
Francois Laferriere,
Etienne Tignon
1 U Di 16:00 - 18:00 wöch. 2.70.0.11 26.10.2021 Prof. Dr. Torsten Schaub,
Francois Laferriere,
Javier Romero Davila,
Etienne Tignon
1 PR N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Torsten Schaub,
Francois Laferriere,
Javier Romero Davila,
Etienne Tignon
Links:
moodle https://moodle2.uni-potsdam.de/course/view.php?id=23477
Kommentar
This course gives a gentle introduction to basic techniques used in intelligent systems.
21
Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 4Bachelor of Science - Informatik - Prüfungsversion Wintersemester 2008/09
Voraussetzung
Motivation.
Literatur
• D. Poole, A. Mackworth and R. Goebel. Computational Intelligence: A Logical Approach. Oxford University Press, New
York, 1998.
• M. Gelfond and Y. Kahl. Knowledge Representation, Reasoning, and the Design of Intelligent Agents . Cambridge
University Press, 2014.
• C. Baral. Knowledge Representation, Reasoning and Declarative Problem Solving. Cambridge University Press, 2003.
• V. Lifschitz. Answer Set Programming. Springer, 2019.
• W. Bibel, S. Hölldobler, and T. Schaub. Wissensrepräsentation und Inferenz. Vieweg Verlag, Braunschweig, 1993.
• T. Dean, J. Allen and Y. Aloimonos. Artificial Intelligence. Theory and Practice. Addison-Wesley, 1995.
• N. J. Nilsson. Artificial Intelligence: A new Synthesis. Morgan Kaufmann, 1998.
• St. Russell and P. Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall, Englewood Cliffs,NJ, 1994.
• Y. Shoham. Artificial Intelligence Techniques in Prolog. Morgan Kaufmann, 1994.
Leistungsnachweis
Announced at first lecture.
Bemerkung
Offline communication is conducted primarily via the associated moodle page.
Announcements are also made through the email list of registered students in puls.
Questions can be address to ci@lists.cs.uni-potsdam.de
An introduction to answer set programming, used in the projects, is given separately.
Lerninhalte
• Introduction
• Artificial Intelligence and Agents
• Searching for Solutions
• Reasoning with Constraints
• Propositions and Inference
• Boolean Constraint Solving
• Planning
Zielgruppe
This is a basic lecture for BSc students with varying backgrounds.
90484 FS - Cluster Computing
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 FS Do 09:30 - 11:00 wöch. 2.70.0.10 28.10.2021 Prof. Dr. Bettina Schnor
Kommentar
Das Forschungsseminar behandelt aktuelle Themen aus dem Bereich Cluster Computing. Es werden aktuelle Arbeiten von
Doktoranden, Diplomanden, Master- und Bachelorstudenten aus dem Bereich Cluster Computing, Betriebssysteme und
Netzwerksicherheit vorgestellt.
Eine Vortragsuebersicht finden Sie hier: www.cs.uni-potsdam.de/bs/teaching/courses.html
Voraussetzung
Teilnehmer sind Doktoranden, Diplomanden, Master- und Bachelorstudenten aus der Arbeitsgruppe Betriebssysteme und
Verteilte Systeme.
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Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 4Bachelor of Science - Informatik - Prüfungsversion Wintersemester 2008/09
Leistungsnachweis
Die Vorträge und die Ausarbeitung der Teilnehmer werden benotet und gehen zu je 50 % in die Note ein.
90486 VU - Grundlagen der Betriebssysteme und Rechnernetze
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
Alle V Di 10:00 - 12:00 wöch. 2.27.1.01 26.10.2021 Prof. Dr. Bettina Schnor
Alle V Fr 10:00 - 12:00 14t. 2.27.1.01 05.11.2021 Prof. Dr. Bettina Schnor
1 U Fr 10:00 - 12:00 14t. 2.70.0.10 12.11.2021 Prof. Dr. Bettina Schnor,
Vera Elisabeth Clemens
Für Lehramtsstudierende.
2 U Fr 10:00 - 12:00 14t. 2.27.1.01 29.10.2021 Prof. Dr. Bettina Schnor,
Petra Vogel
3 U Fr 14:00 - 16:00 14t. 2.70.0.10 29.10.2021 Prof. Dr. Bettina Schnor,
Vera Elisabeth Clemens
Für Lehramtsstudierende.
4 U Fr 14:00 - 16:00 14t. 2.70.0.09 29.10.2021 Petra Vogel, Prof. Dr.
Bettina Schnor
Kommentar
Die Vorlesung gibt eine Einführung in die Grundlagen der Betriebssysteme und Rechnernetze. Im ersten Teil der
Vorlesung werden die Grundlagen von Betriebssystemen vermittelt: Adressräume, Speicherverwaltung, Organisation
des Dateisystem, Prozessverwaltung, Nebenläufigkeit, Koordination/Synchronisation und Verklemmungen. Exemplarisch
werden die Betriebssysteme UNIX und Windows besprochen. Im zweiten Teil der Vorlesung werden die Grundlagen der
Rechnerkommunikation vermittelt. Dazu werden anhand des ISO-Referenzmodell OSI die verschiedenen Schichten von
Kommunkationsarchitekturen besprochen. Als konkretes Beispiel wird die Internetarchitektur mit den Internetprotokollen TCP,
UDP und IP vorgestellt.
Voraussetzung
Grundlagen aus der technischen Informatik wie sie zum Beispiel im Modul Grundlagen der Informationsverarbeitung vermittelt
werden.
Leistungsnachweis
Es muessen 50% der Hausaufgabenpunkte erreicht werden, um zur Klausur zugelassen zu werden. Die Note ergibt sich aus
der Klausurnote.
Bemerkung
Weitere Informationen zur Lehrveranstaltung und deren Durchführung im WS 2021/2022 finden Sie im Moodlekurs .
und auf der Webseite zur Lehrveranstaltung Webseite zur Vorlesung/Übung GBR
90487 VU - Multimedia-Technologie
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
Alle V Do 12:00 - 14:00 wöch. 2.14.0.47 28.10.2021 Prof. Dr.-Ing. Ulrike Lucke
Alle V Do 12:00 - 14:00 wöch. 2.70.0.09 25.11.2021 Prof. Dr.-Ing. Ulrike Lucke
1 U Mo 14:00 - 16:00 Einzel 2.70.0.01 25.10.2021 Axel Wiepke
1 U Mo 14:00 - 16:00 wöch. 2.70.0.11 01.11.2021 Axel Wiepke
2 U Mo 16:00 - 18:00 wöch. 2.70.0.11 25.10.2021 Axel Wiepke
Kommentar
Die Vorlesung Multimedia-Technologie vermittelt einen Einstieg in die Grundlagen, Verfahren, Komponenten und Systeme
multimedialer Datenverarbeitung. Das beginnt bei der digitalen Speicherung von Informationen, geht über die Übertragung
und Verarbeitung dieser Daten und endet mit Ansätzen zur Darstellung von bzw. Interaktion mit digitalen Medien. Das schließt
sowohl statische (z.B. Grafik, Text) als auch dynamische (z.B. Audio, Video) Medientypen ein. Die Vorlesung behandelt
theoretisches Überblickswissen, das in den Übungen praktisch erprobt und auf verschiedene Anwendungsfälle übertragen
wird. Begleitend wird im Rahmen einer Praxisaufgabe ein eigenes Multimediaangebot entwickelt. Es wird ein grundlegendes
Verständnis für die digitale Informationsverarbeitung vorausgesetzt. Daher eignet sich die Veranstaltung insbesondere für
Studienanfänger der Informatik sowie als Neben-/Beifach.
Voraussetzung
grundlegendes Verständnis für die digitale Informationsverarbeitung
Literatur
wird in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben
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Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 4Sie können auch lesen
