Univide UniWorkstation 5548 User manual

Univide UniWorkstation 5548 User manual
Studienführer
für den Bachelor of Arts-Studiengang
Informatik als Erstfach
Herausgeber:
Redaktion:
Studienkommission Informatik
Studien-Service-Center
Dieser Studienführer wird im WWW unter der URL
http://www.informatik.studium.uni-erlangen.de/studieninteressierte/zweifachba.shtml
in der jeweils aktuellsten Fassung veröffentlicht.
Stand: Oktober 2012
HINWEIS:
Der Studienführer enthält die letzten Änderungen der FPO/AMPO zum WS 2010/11.
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Technische Fakultät – Department Informatik
Vorbemerkung
Dieser Studienführer wendet sich an Studierende des Zwei-Fach-Bachelorstudiengangs an der Philosophischen Fakultät mit Informatik als Erstfach und enthält alle für die Studiengestaltung relevanten
Informationen, die regelmäßig auf den aktuellen Stand gebracht werden. Formell sind jedoch alle
Regelungen in der Fachprüfungsordnung für das Fach Informatik im Zwei-Fach-Bachelorstudiengang an
der Philosophischen Fakultät und Fachbereich Theologie festgelegt. Der Studienführer ist leichter verständlich, in Zweifelsfällen ist aber die Fachstudien- und Prüfungsordnung maßgebend.
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Kapitel 1
Einführung
1.1
Was ist Informatik?
Die rasante Entwicklung der Informationsverarbeitung hat unser Leben und Arbeiten, unser Wirtschaften
und Handeln in einer W eise verändert wie kaum eine Technologie zuvor. Die Auswirkungen aktueller
Trends wie Multimedia, Virtual Reality, Internet, Künstliche Intelligenz etc. auf unsere Gesellschaft sind
kaum überschaubar. Kontinuierlich werden leistungsfähigere Prozessoren, größere Speicher, schnellere
Netzwerke und komplexere Softwareprodukte angeboten, die neue Kommunikations-, Lern und Arbeitsformen in jedem Haushalt und an jedem Arbeitsplatz verfügbar machen.
Eine Schlüsselrolle in dieser Entwicklung spielt die Informatik.
Informatik ist die Wissenschaft, Technik und Anwendung der maschinellen Verarbeitung und Übermittlung
von Informationen. Sie beschäftigt sich mit Hardware, Software und Organisation von Rechnersystemen
und -netzen, mit der Repräsentation und der Verarbeitung anwendungsbezogener Daten und Signale, mit
der Akquisition und Nutzung von problemspezifischem Wissen und mit den Auswirkungen des Einsatzes
solcher Systeme auf Nutzer und Betroffene. Dabei abstrahiert die Informatik von den Besonderheiten der
einzelnen Anwendungen und Architekturen und analysiert die grundlegenden theoretischen Konzepte und
Methoden, um sie beim Entwurf neuer Systeme einzusetzen.
Informatik ist so als umfassende Grundlagen- und Querschnittsdisziplin zu verstehen, die sich mit den
technischen, organisatorischen und gesellschaftspolitischen Fragen der Entwicklung und Nutzung von
Systemen der Informationstechnik befasst. Zielsetzung und Arbeitsweise kennzeichnen sie als Ingenieurwissenschaft. Ihre anwendungsbezogenen Teildisziplinen reichen von der W irtschafts-, Umwelt- und medizinischen Informatik über den Datenschutz und die Telekommunikation bis in die Natur- und Ingenieurwissenschaft (Computational Science und Computational Engineering). Mit ihren Methoden der Formalisierung, Modellbildung und Simulation erschließt sie neue Denk- und Arbeitsweisen in allen Bereichen der
Natur- und Geisteswissenschaften und der Technik.
Die Kerngebiete der Informatik umfassen die Architektur und den Entwurf informationsverarbeitender Maschinen, die für den Betrieb erforderlichen Systemprogramme, Programmiersprachen und ihre Übersetzung, grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen, Methoden und Werkzeuge des Software Engineering, Aspekte verteilter Systeme und Rechnerkommunikation, Datenbanken und Informationssysteme,
Hardwareentwurf sowie die eher theoretischen Fragen formaler Sprachen, Berechenbarkeit und Komplexität. Hinzu kommen die Gebiete der praktischen Informatik wie z.B. Sprach- und Bildverarbeitung, Mustererkennung, Künstliche Intelligenz, Computergraphik und Visualisierung, Echtzeitsysteme und Automatisierungstechnik, Betriebliche Anwendungen.
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1.2 Warum Informatik im Zwei-Fach-Bachelor-Studiengang studieren?
Viele Berufsfelder der Geistes-, Kultur- und Sozialwissenschaften haben sich durch den immer weiter fortschreitenden Einsatz informationstechnischer Systeme grundlegend verändert (z.B. informationstechnische
Mustererkennung und Textanalyse in der Germanistik und in Archiven). Um dieser Entwicklung Rechnung zu
tragen, bietet die Technische Fakultät der Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg – einzigartig in
Deutschland – die Möglichkeit, Informatik in einem Zwei-Fach-Bachelor of Arts-Studiengang mit einem
geisteswissenschaftlichen Fach der Philosophischen Fakultät und Fachbereich Theologie zu kombinieren.
Perspektiven
Gerade die Anwendungsbereiche der Informationstechnologie bieten ein extrem vielfältiges Spektrum. Zu
den Aufgaben eines Informatikers gehören hier vor allem die Analyse von Problemen des Anwenders, die
Erstellung von Problembeschreibungen mit Informatik-Methoden, der Entwurf von Softwaresystemen sowie die Koordinierung der eigentlichen Programmierung. Das Studium kann nicht W issen über alle denkbaren Anwendungsfelder vermitteln. Wichtig ist daher für einen Informatiker die Fähigkeit, unbekannte
Anwendungsbereiche zu analysieren, die für eine Problemlösung wesentlichen Kriterien herauszuarbeiten,
unwichtige Details zurückzustellen und gemeinsam mit den Experten des Anwendungsfeldes
Problemlösungen zu entwickeln. Diese Fähigkeiten zur Problemanalyse werden im wissenschaftlichen
Bereich und in vielen Unternehmen sehr hoch geschätzt.
Durch den Erwerb von grundlegenden Fachkompetenzen auf dem Gebiet der Informatik – in Kombination mit
einem zweiten Fach – werden Voraussetzungen für ein breit gefächertes berufliches Tätigkeitsspektrum
gelegt. Die Studierenden erwerben Kompetenzen zum genauen Analysieren von Zusammenhängen,
interdisziplinären Denken und Handeln und eigenständigem Problemlösen. Es wird ein noch jahrelang
anhaltender Bedarf an qualifizierten Fach- und Führungskräften mit fundierten informationstechnologischen
Kenntnissen prognostiziert. Der Bachelor of Arts (B. A.) ist berufsqualifizierend, z.B. für die Arbeit in
Entwicklungsabteilungen, Beratungs- und Dienstleistungsunternehmen, Medienunternehmen und Archiven.
Der Abschluss berechtigt grundsätzlich zum Masterstudium der Informatik (M. Sc.) an der Technischen
Fakultät der Universität Erlangen-Nürnberg.
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1.3
Der Zwei-Fach-Bachelor-Studiengang Informatik an der FAU
Im Mittelpunkt des Informatikstudiums als Zwei-Fach-Bachelor stehen nicht Fertigkeiten im Umgang mit
dem Computer, sondern grundsätzliches theoretisches, methodisches und Verfahrenswissen für die
Gestaltung und den Einsatz komplexer Informatik-Systeme. Grundsätzlich kann die Informatik als erstes
Fach mit nahezu allen Fächern aus der Philosophischen Fakultät kombiniert werden. Da die BachelorArbeit im Erstfach Informatik geschrieben wird, ist es möglich, das Masterstudium sowohl im Bereich
Informatik (Master of Science an der Technischen Fakultät) als auch in einem geisteswissenschaftlichen
Fach (Master of Arts an der Philosophischen Fakultät) zu absolvieren.
Das Informatik-Studium soll die Fähigkeiten vermitteln, die Probleme, die auf Informatiker in ihren
vielfältigen Berufsfeldern zukommen, mit wissenschaftlichen Methoden zu bearbeiten und zu lösen.
In den ersten vier Semestern sind Lehrveranstaltungen im Umfang von 15-20 Stunden pro Woche im
Erstfach Informatik vorgesehen. In den höheren Semestern nimmt die Zahl der Vorlesungen ab. Zur
grundsätzlich notwendigen Zeit für die Nachbereitung von Vorlesungen und die Übungsvorbereitung
kommen die Vorbereitung von Seminarvorträgen, sowie die Anfertigung der Bachelor-Arbeit hinzu. Die
Bachelor-Arbeit wird im Erstfach Informatik geschrieben.
Bei erfolgreichem Abschluss des Zwei-Fach-Bachelor-Studiengangs wird der akademische Grad
Bachelor of Arts
abgekürzt (B. A.) verliehen.
Der Abschluss qualifiziert die Absolventen zu einem Informatik Master-Studium (M. Sc.) an der Universität
Nürnberg-Erlangen.
Überblick über den Zwei-Fach-Bachelorstudiengang
Informatik kann als Erstfach in Kombination mit allen Fächern des Zwei-Fach-Bachelorstudiengangs der
Philosophischen Fakultät und Fachbereich Theologie studiert werden, außer mit Linguistischer Informatik.
Überschneidungsfrei studierbar ist Informatik mit English and American Studies und Germanistik. Bei allen
anderen Kombinationen kann es zu Überscheidungen kommen, die zu einer Verlängerung der Studienzeit
führen. Deshalb ist vor der Einschreibung eine Studienberatung notwendig.
Unabdingbar für die Planung des Studiums ist die Lektüre der
Bachelorprüfungsordnung
der
Philosophischen
Fakultät
und
Fachbereich Theologie sowie der Fachprüfungs- und Studienordnung
für das Fach Informatik. In letzterer findet sich eine Übersicht der
Module, die im Laufe des Studiums absolviert werden müssen. Die
Allgemeine sowie die Fachprüfungsordnung finden Sie online unter
http://www.unierlangen.de/universitaet/organisation/recht/studiensatzungen/phil.shtml
oder hinterlegt beim Prüfungsamt Philosophischen Fakultät und
Fachbereich Theologie in der Halbmondstraße 6 in Erlangen.
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Im 6-semestrigen Bachelorstudiengang wird das Erstfach Informatik mit einem Umfang von 80 ECTSPunkten zuzüglich des Moduls Bachelorarbeit (15 ECTS-Punkte) studiert. Das zweite Fach umfasst 70
ECTS-Punkte. Hinzu kommt das Studium von Schlüsselqualifikationen im Umfang von 15 ECTS. Insgesamt
sind also 180 ECTS-Punkte zum Erreichen des Bachelor of Arts notwendig.
Der Zwei-Fach-Bachelor-Studiengang Informatik besteht aus Pflicht-Modulen, einem frei wählbarem
Vertiefungsbereich und der Bachelor-Arbeit. Die ersten beiden Semester (Grundlagen- und
Orientierungsphase) umfassen die Vermittlung von Grundkenntnissen der Mathematik und der Informatik
und werden mit eigenen Prüfungen abgeschlossen. In den darauf folgenden vier Semestern werden die
Informatikinhalte vertieft und durch zusätzliche Fachgebiete erweitert. Im letzten Fachsemester wird dann
die Bachelor-Arbeit angefertigt.
Grundlagen- und Orientierungsphase (GOP)
Im Laufe der ersten zwei (maximal drei) Semester wird das Bestehen bestimmter Module gefordert, die zur
GOP zusammengefasst werden. Diese Prüfungen dürfen nur einmal wiederholt werden. Die Grundlagenund Orientierungsprüfung ist im Erstfach Informatik bestanden, wenn am Ende des dritten Semesters Module
aus dem ersten Studienjahr (erstes und zweites Semester) im Umfang von 20 ECTS-Punkten – spätestens
im Zweitversuch – erfolgreich absolviert wurden. Eine Übersicht über die GOP-Module findet sich in Kapitel
3, Tabelle 3.1.
Vertiefungsbereiche
Die beiden Vertiefungsmodule im 4. und 5. Semester können aus den Modulen der vier Säulen der
Informatik-Vertiefungsrichtungen frei gewählt werden.
Zulassung und Einschreibung
Siehe unter: „Allgemeine Informationen zum Informatikstudium – Kapitel 2“
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1.4
Die Lehrstühle und Professuren des Departments Informatik
Die Anfänge der Informatik an der Universität Erlangen-Nürnberg reichen zurück bis zur Gründung der
Technischen Fakultät im Jahre 1966. Damals existierte bereits das Institut für Mathematische Maschinen
und Datenverarbeitung. Seit dem WS 1969/70 gibt es einen eigenständigen Studiengang Informatik, die
erste Prüfungsordnung datiert vom 1.6.1970.
Informatik 1 IT-Sicherheitsinfrastrukturen
Martensstraße 3, 91058 Erlangen, Sekretariat Raum 12.158
Tel. 85-69900, Fax 85-69919, E-Mail: [email protected]
www1.informatik.uni-erlangen.de
Prof. Dr.-Ing. Felix Freiling
Offensive IT-Sicherheit, Schwachstellenanalyse von Hard- und Software, Analyse von Schadsoftware, ITBeweismittelsicherung und –Analyse (Forensik), Reverse Engineering
Informatik 2 Programmiersysteme
Martensstraße 3, 91058 Erlangen, Sekretariat Raum 05.138
Tel. 85-27621, Fax 85-28809, Email: [email protected]
www2.informatik.uni-erlangen.de
Prof. Dr. Michael Philippsen
Übersetzung für eingebettete Systeme, Cluster Computing, Graphgrammatiken und Graphtransformationen, automatische Analyse natürlicher Sprache, Spezifikation und Generierung graphischer Diagrammeditoren, visuelle regelbasierte Programmierung, Softwaregestützte Systeme zum Risikomanagement, Algorithmen für Zeitplanungsprobleme, evolutionäre Algorithmen, kombinierte Lernverfahren, effiziente Datenanalyse.
Informatik 3 Rechnerarchitektur
Martensstraße 3, 91058 Erlangen, Sekretariat Raum 07,156
Tel. 85-27003, Fax 85-27912, Email: [email protected]
www3.informatik.uni-erlangen.de
Prof. Dr.-Ing. Dietmar Fey
Groß- und kleinskalierte parallele Rechensysteme wie Grid Computing, Cluster Computing und FPGAs,
realisierte parallele Rechnerstrukturen in Eingebetteten Systemen, applikationsspezifische Schaltkreise
(ASICs). Design, Modellierung, Bewertung, Schwachstellenanalyse von Hochleistungsrechnern, Eingebettete Systeme, W orkstation-Cluster und fehlertolerante Systeme.
Effiziente, deterministische Simulation von Multi-Clustern und Client-/Server-Systemen, Design von Middleware für Parallelrechner und Compute Grids, Architekturen für Computational Science and Engineering,
Design von Hardware-Komponenten und Treibern;
Informatik 4 Verteilte Systeme und Betriebssysteme
Martensstraße 1, 91058 Erlangen, Sekretariat Raum 00.047
Tel. 85-27277, Fax 85-28732, Email [email protected]
www4.informatik.uni-erlangen.de
Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Schröder-Preikschat
Verteilte Systeme und Middleware, Sicherheitsaspekte in verteilten, komponentenbasierten Systemen,
Verteilungskonfiguration, Architekturen für qualitätsbewusste Anwendungen, Literaturdatenbank für ver-
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netzte wissenschaftliche Einrichtungen; Betriebssysteme, Java-Betriebssystemarchitekturen, Power
Management,
aspektorientierte
Systemprogrammierung,
Betriebssystemfamilien,
einbettbare
Betriebssysteme; Analytische Modellierung und Prozessautomatisierung, Leistungsanalyse von
Rechensystemen, Modellbeschreibungssprachen, Leistungsmodellierung.
Informatik 5 Mustererkennung
Martensstraße 3, 91058 Erlangen, Sekretariat Raum 09.138
Tel. 85-27775, Fax 09131/303811, Email [email protected]
www5.informatik.uni-erlangen.de
Prof. Dr.-Ing. Joachim Hornegger
Prof. Dr.-Ing. Elmar Nöth
Prof. Dr. Björn Eskofier
Medizinische Bildverarbeitung: Bildregistrierung, Bildanalyse, Segmentierung, Rekonstruktion, verschiedene Aufnahmemodalitäten, diskrete Tomographie, Bildverbesserung
Rechnersehen: Multispektrale Bildanalyse, Erkennung und Verfolgung von Objekten, Bildforensik, 3DRekonstruktion und Navigation, Reflektions- und Beleuchtungsschätzung.
Sprachverarbeitung: Erkennen/Verstehen von spontaner Sprache, Dialogsysteme, Kindersprache, Emotionserkennung, automatische Bewertung von Sprechstörungen, Aussprachebewertung beim Fremdsprachenlernen
Multikriterielle Optimierung: z. B. Zeitplanungsprobleme
Sportinformatik: Digitaler Sport, Klassifikation, Signalverarbeitung, Biosignale
Informatik 6 Datenmanagement
Martensstraße 3, 91058 Erlangen, Sekretariat Raum 08.139
Tel. 85-27893, Fax 85-28854, Email [email protected]
www6.informatik.uni-erlangen.de
Prof. Dr. Klaus Meyer-Wegener
Prof. Dr. Richard Lenz
Verteilte Anfrageverarbeitung in Datenstromsystemen, Multimedia-Data-Mining, föderierte Verwaltung von
Zugriffsrechten, Datenqualität, Prozessunterstützung in medizinischen Versorgungsketten, Evolutionäre
Informationssysteme, Testdatenmanagement.
Informatik 7 Rechnernetze und Kommunikationssysteme
Martensstraße 3, 91058 Erlangen, Sekretariat Raum 06.155
Tel. 85-27411, Fax 85-27409, Email [email protected]
www7.informatik.uni-erlangen.de
Prof. Dr.-Ing. Reinhard German
Der Lehrstuhl beschäftigt sich mit der Architektur und den Protokollen vernetzter Systeme (vom Medienzugriff über Sicherungs- und Netzwerkschicht zur Anwendung) und insbesondere deren Dienstgüte (Quality-of-Service, QoS): Leistung (Performance), Verlässlichkeit (Dependability), Echtzeit (Real-Time), Energieverbrauch, Funktionssicherheit (Safety), Informationssicherheit (Security). Auf methodischer Seite beschäftigt sich der Lehrstuhl dazu mit der Messung und dem Monitoring, der Modellierung, diskreter Ereignissimulation und der Analyse mit verbreiteten W erkzeugen, stochastischen Prozessen, Warteschlangen
sowie dem Network Calculus, zur Qualitätssicherung wird modellgestütztes Testen verwendet. Der Lehrstuhl entwickelt das Werkzeug Syntony zur standardbasierten Netzwerksimulation mit UML2. Anwendungen bestehen u.a. auf den Gebieten Sensornetze in der Automatisierung und Logistik, heterogene Roboter-Sensornetze, Selbstorganisation massiv verteilter Systeme, Kommunikation innerhalb von und zwischen Fahrzeugen, Netzwerksicherheit, Angriffserkennung, hochqualitative Audiokommunikation.
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Informatik 8 Theoretische Informatik
Martensstraße 3, 91058 Erlangen, Sekretariat Raum 11.158 Tel. 85-64057 , Fax 85-64055, Email:
[email protected] www8.informatik.uni-erlangen.de
Prof. Dr. Lutz Schröder
Wissensrepräsentation: Ontologiesprachen; angewandte Ontologien; Unsicherheit, Vagheit und Defaults;
generische Deduktionssysteme; koalgebraische Logik.
Programmverifikation: Spezifikationssprachen; Semantik von Programmiersprachen; monadische Programmierung und Verifikation; Nebenläufigkeit.
Informatik 9 Graphische Datenverarbeitung
Cauerstraße 11, 91058 Erlangen, Sekretariat Raum 01.144
Tel. 85-29919, Fax 85-29931, Email [email protected]
www9.informatik.uni-erlangen.de
Prof. Dr. Günther Greiner
Prof. Dr. Marc Stamminger
Geometrische Modellierung, Echtzeit-Design von Gleitsichtgläsern nach individueller Spezifikation, hochqualitative Visualisierung von Reflexionslinien and CAD-Flächen, interpolierende Sqrt(3)-Subdivision, Optimierung von 3D Triangulierungen mittels diskreter Krümmungsanalyse, Parametrisierung von Triangulierungen, quadrilaterales Remeshing und Flächenrekonstruktionen, Qualitätssicherung in der Außenhautkonstruktion durch Oberflächenvisualisierung, Rekonstruktion glatter Flächen aus diskreten Daten; Bildanalyse, effiziente Lichtfeld-Darstellung mit Hilfe von Tiefeninformation, automatische Aufnahme und Darstellung von Lichtfeldern, effiziente Darstellung von Punktrepräsentationen; Visualisierung, automatische
Anpassung von Transferfunktionen, funktionelle Analyse der Wirbelsäule, Fusion medizinischer Videobilder mit tomographischen Volumendaten, interaktive Volumenvisualisierung, modellbasierte Registrierung
zur Simulation und Visualisierung, streamorientierter Datentransport zur Visualisierung zeitabhängiger
Volumendaten; Post- und Preprocessing für Simulationen, objektorientiertes Framework für Visualisierung in
integrierten Simulationsumgebungen, paralleles Rendering für CFD Simulation und Computational Ste- ering
Systeme.
Informatik 10 Systemsimulation
Cauerstraße 11, 91058 Erlangen, Sekretariat Raum 00.144
Tel. 85-28923, Fax 85-28928, Email: [email protected]
www10.informatik.uni-erlangen.de
Prof. Dr. Ulrich Rüde
Prof. Dr. Christoph Pflaum
Der Lehrstuhl für Systemsimulation beschäftigt sich mit der Modellierung, effizienten Simulation und Optimierung komplexer Systeme in Wissenschaft und Technik. Im Mittelpunkt stehen dabei das Design und die
Analyse von Algorithmen und W erkzeugen für diese Zwecke. Der Lehrstuhl untergliedert sich hierzu in die
Arbeitsgruppen "Hochleistungsrechnen", "Algorithmen für Simulation", "Komplexe Strömungen" und
"Lasersimulation". Konkrete Anwendungsprojekte sind die numerische Simulation von Strömungen und
die Simulation von optischen W ellen in Lasern oder Solarzellen.
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Informatik 11 Software Engineering
Martensstraße 3, 91058 Erlangen, Sekretariat Raum 10.154
Tel. 85-27877, Fax 85-28746, Email: [email protected]
www11.informatik.uni-erlangen.de
Prof. Dr. Francesca Saglietti
Ingenieurmäßige Entwicklung und Zuverlässigkeitsnachweis komplexer Softwaresysteme hoher Qualität
unter Berücksichtigung einzusetzender Arbeits- und Zeitressourcen, insbesondere Auswirkung des Entwicklungsprozesses auf die Softwarequalität, vergleichende Untersuchung von Spezifikationssprachen,
Kriterien der Entwurfsqualität im Hinblick auf die resultierende Softwarewartbarkeit, Verifikation und Validierung komplexer Software durch Testen und Korrektheitsbeweis, automatische Testdatenerzeugung
mittels evolutionärer Verfahren, Optimierung von Integrations- und Last-Tests, Wiederverwendung vorgefertigter Softwarebausteine durch toolgestützte Komponentenintegration, fehlertolerierende Softwarearchitekturen, Zertifizierung von Software mit Sicherheitsverantwortung, quantitative Bewertung der Softwarezuverlässigkeit unter Berücksichtigung bereits gewonnener Betriebserfahrung, Erzielung und Nachweis
von Informationssicherheit, Erzielung und Bewertung software-ergonomischer Merkmale in den frühen
Spezifikations- und Entwurfsphasen.
Informatik 12 Hardware-Software-Co-Design
Cauerstraße 11, 91058 Erlangen, Sekretariat Raum 202
Tel. 85-25148, Fax 85-25149, Email [email protected]
www12.informatik.uni-erlangen.de
Prof. Dr.-Ing. Jürgen Teich
Prof. Dr. Rolf W anka
Systematischer Entwurf eingebetteter Systeme, Co-Simulation, Entwurf massiv paralleler Systeme, Architektur-Compiler-Co-Design, evolutionäre Optimierung, Entwurf verlustarmer und mobiler Systeme, Rechnerarchitektur, rekonfigurierbare Rechensysteme, Echtzeitanalyse, Simulation, Rechnerarithmetik, Kryptographie, Compiler-Technologie, Diskrete Optimierung, Entwurfsraumexploration, Hardwaresynthese, HighLevel-Synthese, Entwurfsautomatisierung, Methoden des Organic Computing, Routing-Verfahren,
Netzwerktopologien, Lastverteilungsverfahren, Paralleles Sortieren, Approximationsalgorithmen.
Professur für Künstliche Intelligenz
Konrad-Zuse-Straße 3-5, 91058 Erlangen, Sekretariat Raum 00.044
Tel. 85-29098, Fax 85-29090, Email [email protected]
http://www8.informatik.uni-erlangen.de/IMMD8/
Prof. Dr.-Ing. Günther Görz
Prof. i. R. Dr. Volker Strehl
Prof. i. R. Dr. Herbert Stoyan
Forschungsschwerpunkte und Projekte:
Elektronische multimediale Bedien- und Service-Assistenz, Mobile Navigation mit öffentlichen Verkehrsmitteln (ROSE/MONA);
Sprachverarbeitung, Dialogsysteme, Data Mining und Text Mining, Intelligente Textsuche für CE-Geräte
mit eingeschränkter Rechen- und Speicherkapazität (INTCER);
CIDOC Conceptual Reference Model (CRM) - Eine formale Referenzontologie für die Dokumentation des
Kulturerbes;
Dokumentenmanagement, Wissenschaftskommunikation und Museumsdokumentation, mappae: Kogniti- ve
Karten des Mittelalters.
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Professur für Open Source Software
Martensstraße 3, 91058 Erlangen, Raum 04.135
Tel. 85-28390 Fax 85-28809, Email: [email protected]
http://osr.informatik.uni-erlangen.de
Prof. Dr. Dirk Riehle
Die Professur für Open-Source-Software führt angewandte Softwaretechnik-Forschung und -Lehre unter
besonderer Berücksichtigung von Open-Source-Software durch. Open-Source-Software ist ein
Forschungsgebiet, dessen Kern in der Softwaretechnik liegt, aber nicht auf sie beschränkt ist. Neben Fragen
zu den W erkzeugen, Praktiken und Prozessen der Open-Software-Softwareentwicklung sind rechtliche und
wirtschaftswissenschaftliche Fragen ebenso von Bedeutung. Neben den üblichen Informatik-Kollaborationen
wird insbesondere mit den Wirtschaftswissenschaftlern zusammengearbeitet. Aufgrund der angewandten
Ausrichtung ist die Zusammenarbeit mit der Industrie wichtig und wird entsprechend angestrebt.
Forschungsfragestellungen in Promotionen sind praxis-orientiert und die Universität wünscht eine
Kommerzialisierung der Ergebnisse und unterstützt sie. Neben den üblichen Vorlesungen und Seminaren
betont die Lehre die Projektarbeit in Studierendenteams und die Entwicklung konkreter brauchbarer OpenSource-Software.
Professur für Höchstleistungsrechnen
Martensstraße 3, 91058 Erlangen,
Tel. 85-28136, Fax 09131 30294, Raum 1.131
Email: Gerhard.W [email protected]
Prof. Dr. Gerhard W ellein
Zentrales Arbeitsgebiet ist die effiziente Implementierung, Optimierung und Parallelisierung numerischer
Methoden und von Anwendungsprogrammen auf modernen (hoch) parallelen Rechnern. Dabei werden
innovative Optimierungs- und Parallelisierungsansätze entwickelt, welche sich an den besonderen
Eigenschaften neuartiger Rechnerarchitekturen orientieren. Zur breiten Verifikation der entwickelten
Optimierungs- und Parallelisierungsansätzen sowie der zugehörigen Performancemodelle betreibt die
Arbeits- gruppe ein umfangreiches Testcluster das nahezu alle derzeit verfügbaren Multi- und Many-Core
Pro- zessorarchitekturen abdeckt. Gleichzeitig bestehen ein reger Austausch mit den wichtigsten
Rechnerher- stellern sowie enge langjährige Kooperationen mit Anwendergruppen aus den Bereichen
Strömungsme- chanik und Festkörperphysik.
Professur für Didaktik der Informatik
Martensstraße 3, 91058 Erlangen, Sekretariat Raum 05.138
Tel. 85-27621 Fax 85-28809, Email: [email protected]
http://ddi.informatik.uni-erlangen.de
N.N.
Die Professur für „Didaktik der Informatik“ befasst sich mit Fragestellungen der Erforschung der Vermittlung von Informatik-Konzepten in Theorie und Praxis. Gegenstandbereiche bilden dabei der Informatikunterricht sowie Informatikstudiengänge an Hochschulen und die Aus-, Fort- und Weiterbildung von Informatik-Lehrkräften. Weiterhin ist die Professur aktiv tätig an der Schnittstelle zwischen Schule und Informatikstudium, koordiniert und evaluiert Studienwerbeveranstaltungen und -maßnahmen zur Informatik sowie
Förderangebote (z. B. Frühstudium) für begabte Schülerinnen und Schüler im Bereich der Informatik. Das
übergeordnete Ziel der Forschung der Fachgruppe "Didaktik der Informatik" ist die Analyse und W eiterentwicklung informatischer Bildung, insbesondere des Informatikunterrichts an Schulen. Aus informatischer Sicht sind hierzu einerseits die Strukturierung von Lehr-Lern-Szenarios der Informatik sowie Konzeptionen für softwarebasierte Lernhilfen für vielfältige Ausbildungsszenarios von Belang.
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Professur für SportInformatik
Haberstraße 2, 91058 Erlangen, Raum 1.008
Tel. 85-27297 Fax 09131-303811, Email: [email protected]
http://www5.informatik.uni-erlangen.de/~eskofier
Prof. Dr. Björn Eskofier
Die Stiftungsprofessur der adidas AG beschäftigt sich mit der anwendungsnahen Einbringung von Methoden der Informatik, vor allem der Signalverarbeitung und des Data Minings, in den Bereich des Sports und
der Gesundheitsförderung. Darüber hinaus sind Algorithmen der Mustererkennung für eingebettete Systeme ein wichtiges Forschungsthema.
In enger Zusammenarbeit mit Sportwissenschaftlern, Biomechanikern und Medizinern werden bewegungsrelevante, sowie physiologische und psychologische Daten erhoben, um damit Prozesse und Mus- ter
zu modellieren. Diese können dann eingesetzt werden, um Verletzungsprävention und Frühdiagnostik von
Krankheiten durchzuführen. Hierbei können eingebettete Systeme eingesetzt werden, um Sportler und
Patienten im Training oder alltäglichen Leben zu begleiten. Durch entsprechende Klassifikationsalgorithmen können wichtige Rückmeldungen an die Anwender oder Ärzte gegeben werden. W eitere Einsatzgebiete der eingebetteten Mustererkennung sind Unterhaltungselektronik oder Automobiltechnik.
Forschungsgruppe für Medizinische Informatik (Inf M)
Krankenhausstraße 12, 91054 Erlangen Tel. 85-26720, Fax 85-26754 http://www.imi.med.uni-erlangen.de
Prof. Dr. Hans-Ulrich-Prokosch
Unser Schwerpunkt ist die Gestaltung, Verbesserung und Nutzung klinischer IT Systeme.
Krankenhausinformationssysteme befinden sich zur Zeit in einer Phase des Umbruchs. Während in den
letzten Jahren vor allem die Fragen der Integration vieler heterogener Abteilungssysteme zu einem konsistenten Gesamtsystem und der darauf basierenden Optimierung der Kommunikationsbeziehungen zwischen den verschiedenen Krankenhausbereichen im Vordergrund stand, sehen sich Medizinische Informatiker weltweit heute mit den Herausforderungen konfrontiert, zum Einen das Informationssystem eines
Krankenhauses nach außen zu öffnen, um es in eine sektorübergreifende Telematikinfrastruktur einzubetten und zum Anderen, den Schwerpunkt der Funktionalitäten eines Krankenhausinformationssystems,
über die reine Auftragskommunikation und Medizinische Dokumentation hinweg, auf eine intelligente Prozessunterstützung mit integrierten wissensverarbeitenden Funktionen hin auszuweiten.
Zentrale Adresse für die Erlanger Informatik ist das
Sekretariat der
Kollegialen Leitung des Department Informatik
Frau I. Rentsch
Martensstraße 3
91058 Erlangen
Tel. 09131/85-28807.
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1.5 Rechnerausstattung
Die Erlanger Informatik verfügt über eine große Zahl unterschiedlichster Computersysteme, die in Forschung und Lehre eingesetzt werden. Die Rechnerausstattung wird laufend auf dem aktuellsten technischen Stand gehalten. Zur Vernetzung der Rechner wird modernste Netzwerktechnologie eingesetzt. Für
die allgemeine Informatik-Ausbildung stehen den Studierenden derzeit ca. 250 leistungsfähige Workstations der Firmen Sun Microsystems, Hewlett Packard und Fujitsu Siemens zur Verfügung. Darüber hinaus
besitzt die Erlanger Informatik Zugang zu einer Vielzahl speziell ausgestatteter Systeme: Multiprozesso- ren
und Parallelrechner, Multimedia-Arbeitsplatzrechner und diverse Serversysteme. Die Gesamtausstat- tung
umfasst mehr als 500 Rechner, die überwiegend unter dem Betriebssystem UNIX oder Linux betrie- ben
werden. Alle Rechner sind im Rechnerverbund Universität Erlangen zusammengeschlossen (Rechnernetze mit einer Bandbreite von 100 Mbit/s bis 10 Gbit/s). Die Verbindung mit anderen deutschen
Hochschulen und mit dem Internet erfolgt über das deutsche W issenschaftsnetz (WiN).
Als zentrale Einrichtung des Department Informatik und des Regionalen Rechenzentrums Erlangen wurde
die Informatik-Sammlung ISER eingerichtet, in der Geräte und Dokumente von historischen mathematischen Instrumenten und Maschinen bis hin zu den Personal Computern und Hochleistungsrechnern der
letzten Jahrzehnte gesammelt und ausgestellt werden; darüber hinaus enthält sie viele technische Beschreibungen, beginnend beim Themenkreis ”Mechanische Rechenanlagen“ bis zu ”Mikroprozessoren“
und ”Parallelrechnern“.
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1.6 Lageinformation
Das Department Informatik ist im Südgelände
Fakultät angesiedelt.
14
der Universität auf dem Campus der Technischen
Die Lehrstühle 2-8, 11, und die Informatik-Sammlung ISER sind gemeinsam mit dem Regionalen
Rechenzentrum (RRZE) und den Lehrstühlen Angewandte Mathematik I und II im Gebäudekomplex
Martensstraße 1 und 3 (Wolfgang-Händler-Hochhaus) untergebracht. Die Lehrstühle 9,10 und 12
befinden sich im Gebäude der Cauerstraße 11.
Haltestelle
Haltestelle
Erlangen-Süd
15
Die Vorlesungen im Bereich der Informatik finden im Hörsaal H4 (im Rechenzentrumsgebäude, Martensstr. 1), im Hörsaalzentrum zwischen Mensa und Technisch-Naturwissenschaftlicher Zweigbibliothek (H7–
H12, K1), im Gebäude der Elektrotechnik (H5–H6) und im Hörsaalgebäude der Chemie (H1–H3) statt. Die im
Vorlesungsverzeichnis angegebenen Seminarräume befinden sich in den Gebäuden Martensstr.1 (z. B.
Raum 0.031, 2.038 und 2.037) und im Wolfgang-Händler-Hochhaus, Martensstr. 3 (z.B. Raum
00.151, 00.152, 05.150, 07.150, 09.150 usw.).
16
Kapitel 2
Allgemeine Informationen zum Bachelorstudium
2.1 Informationen für das erste Semester
Studienbeginn und Zulassung zum Studium
Der Zwei-Fach-Bachelor-Studiengang ist zulassungsfrei, d.h. es ist keine Bewerbung erforderlich. Mit
dem Studium kann im Wintersemester begonnen werden. Die Vorlesungen beginnen im Wintersemester
Mitte Oktober: Die jeweils aktuellen Semestertermine sind im Internet unter der URL http://www.unierlangen.de/studium/zulassung/formulare/semesterplan.shtml zu finden.
Einschreibung (Immatrikulation)
Den Einschreibeantrag stellen Deutsche und Ausländer mit deutschem Abitur („Bildungsinländer“) online
während der allgemeinen Immatrikulationsfrist (für das Wintersemester ca. Juli). Vor der Einschreibung ist
ein Online-Immatrikulationsantrag zu stellen, der unter
http://www.uni-erlangen.de/studium/zulassung/formulare
verfügbar sein wird.
Internationale Studierende finden unter http://www.uni-erlangen.de/internationales alles W issenswerte für die
Bewerbung.
Belegen, Leistungsnachweise
Nach erfolgter Einschreibung erhalten die Studierenden Zugang zu „MeinCampus“. Dort können die Studierenden mit ihrem Zugangskennwort ihre persönliche Leistungsübersicht (z. B. Modulnoten) einsehen und
auch ausdrucken. Diese Übersicht der Leistungsnachweise kann (z. B. für einen Wechsel an eine andere
Uni/Hochschule) vom Prüfungsamt beglaubigt werden.
17
2.2 Informationen für höhere Semester
Rückmelden
Die Rückmeldung dient zur Bestätigung der Immatrikulation für das nächste Semester. Die Rückmeldung
erfolgt nicht persönlich, sondern durch Überweisung des Semesterbeitrags. Alle Studierenden erhalten mit
den Semesterunterlagen einen Überweisungsvordruck.
Der Termin zur Einzahlung des Semesterbeitrages ist ca. 6 - 8 Wochen vor Beginn des entsprechenden
Semesters.
(Genaue
Terminübersicht
unter
http://www.uni-erlangen.de/studium/zulassung/
formulare/semesterplan.shtml)
Achtung! Bei Fristversäumung der Einzahlung droht die Exmatrikulation!
Nach Zahlungseingang werden die Studienunterlagen an die angegebene Postanschrift zugesandt. Einen
vorgefertigten Überweisungsschein für das nächste Semester erhält jeder Student mit den
Studienunterlagen ausgehändigt.
Hinweis: Beachten Sie bitte auch jedes Semester die blauen Seiten im Vorlesungsverzeichnis, da dort jeweils die aktuellen Mitteilungen für die Studierenden abgedruckt werden.
2.3 Studien- und Prüfungsleistungen
2.3.1 Studien- und Prüfungsordnungen
Die Ziele und Inhalte, sowie der Aufbau des Zwei-Fach-Bachelor-Studiengangs mit Erstfach Informatik an
der Universität Erlangen-Nürnberg sind in der Studienordnung festgelegt. Die Regelungen für den Umfang
des ersten Fachs, die Grundlagen- und Orientierungsprüfung (GOP) und den Aufbau des
Studiums für das Erstfach Informatik und die Durchführung der Prüfungen finden sich in der
Fachstudien- und Prüfungsordnung (FPO) für das Fach Informatik im Zwei-Fach-Bachelorstudiengang an
der Philosophischen Fakultät und Fachbereich Theologie. Diese wiederum enthält nur die fachspezifischen
Ergänzungen zur Allgemeinen Prüfungsordnung für die Bachelor- und Master-Studiengänge an der an der
Philosophischen Fakultät und Fachbereich Theologie (ABMStPO/Phil). Die aktuelle Fassung ist unter
http://www.uni-erlangen.de/universitaet/organisation/recht/studiensatzungen/phil.shtml zu finden.
Bei Änderungen der Prüfungsordnungen ist für Studierende jeweils die Fassung maßgebend, die zum jeweiligen Studienbeginn gültig ist.
2.3.2 ECTS-Punkte und Modularisierung
Das Studium besteht aus einzelnen Modulen, die mit ECTS-Punkten bewertet werden. Mit Modul bezeichnet man eine zeitlich zusammenhängende Lehreinheit, die aus einzelnen Lehrveranstaltungen (Vorlesungen, Übungen, Tutorien etc.) bestehen kann. Ein Modul wird mit einer Modulprüfung abgeschlossen. Diese
kann sich aus mehreren Einzelleistungen (Prüfungs- bzw. Studienleistungen) zusammensetzen. Die
Einzelleistungen werden mit Noten bewertet und mit ECTS-Punkten gewichtet. ECTS-Punkte (European
Credit Transfer and Accumulation System) dienen somit der Gliederung, Berechnung und Bescheinigung
des Studienaufwandes und sind ein Maß für die Arbeitsbelastung der Studierenden. Ein
Studiensemester wird mit ca. 30ECTS-Punkten veranschlagt; dabei entspricht ein ECTS-Punkt einem
Arbeitsaufwand von ca. 25-30 Stunden. Zur Erreichung des Bachelorgrades sind 180 ECTS-Punkte nötig.
2.3.3 Studienleistungen
Studienleistungen sind praktische Tätigkeiten, die Teilnahme an Lehrveranstaltungen einschließlich Vorund Nachbereitung. Zu den Lehrveranstaltungen zählen hierbei Vorlesungen, Übungen, Praktika, Seminare,
Kolloquien und Exkursionen. Ein Leistungsnachweis ist die schriftliche Bestätigung über die erfolgreiche
Teilnahme an einer Lehrveranstaltung. Leistungsnachweise werden auch kurz als Scheine bezeichnet. Es
wird zwischen unbenoteten und benoteten Leistungsnachweisen unterschieden. Die Leistungsnachweise
werden von den Dozenten ausgestellt, die die jeweilige Lehrveranstaltung verantwortlich durchführen. Die
18
Bedingungen für den Erwerb bzw. die Benotung des Leistungsnachweises werden in den Modulbeschreibungen bis spätestens eine Woche vor Beginn der Lehrveranstaltung bekanntgegeben (z.B. Bearbeitung
von Übungsaufgaben, Referate und Prüfungen). Die genaue Anzahl von Leistungsnachweisen wird für das
Zwei-Fach-Bachelor-Studium in Kapitel 3 beschrieben.
2.3.4 Prüfungen
Prüfungen werden schriftlich oder mündlich durchgeführt und dienen der Leistungskontrolle. Die Prüfungen
sowohl im Bachelor- als auch im Master-Studium werden studienbegleitend durchgeführt. Studienbegleitenden Prüfungen liegt die Idee zugrunde, Lehrveranstaltungen möglichst unmittelbar nach Abschluss der Veranstaltung zu prüfen. Dies steht im Gegensatz zu den früher verbreiteten Blockprüfungen, in denen der
Inhalt mehrerer Lehrveranstaltungen aus verschiedenen Semestern gemeinsam in einem Abschnitt geprüft
wurde. Studienbegleitende Prüfungen führen zwar zu einer größeren Zahl von Prüfungen, sind jedoch auf
ein engeres Stoffgebiet begrenzt und erlauben den Studierenden einen schnelleren Rückschluss auf ihren
Leistungsstand. Die genaue Anzahl von Prüfungen und Leistungsnachweise werden für das BachelorStudium in Kapitel 3 beschrieben. Für alle Fragen, die Prüfungen betreffen, ist formell der
Prüfungsausschuss der Technischen Fakultät zuständig. Jede nicht bestandene Modulprüfung (mit
Ausnahme der Grundlagen- und Orientierungsprüfung; vgl. Kapitel 3, und der Bachelor- Arbeit) kann
zweimal wiederholt werden. Prüfungen, welche zu den Grundlagen- und Orientierungsprüfungen gezählt
werden und die Bachelor-Arbeit können nur einmal wiederholt werden. Treten Fragen zu Prüfungen auf,
sollte das Studien-Service-Center oder das Prüfungsamt kontaktiert werden.
2.3.5 Anmeldezeiträume zu Prüfungen
Die Studierenden müssen sich zu jeder der Prüfungen in „MeinCampus“ anmelden. Hierzu sind Anmeldefristen zu beachten. Die Meldefristen (auch Rücktrittsfristen) und Prüfungszeiträume sind beim Prüfungsamt
ersichtlich:
http://www.uni-erlangen.de/einrichtungen/pruefungsamt/technik/anmeldetermine
Die Prüfungen finden jeweils in den festgelegten Prüfungszeiträumen A (in der Regel die ersten zwei Wochen nach Vorlesungsende) und B (die letzten 3 Wochen vor Beginn der neuen Vorlesungszeit) statt.
2.3.6 Prüfungsunfähigkeit/Versäumnis von Prüfungen
Eine vor oder während der Prüfung eingetretene Prüfungsunfähigkeit muss genauso wie ein Rücktritt oder
ein Versäumnis der Prüfung aus triftigem Grund unverzüglich, d.h. sofort dem Prüfungsamt mitgeteilt
werden. Ein Rücktritt von einer Prüfung ist bis zum Ende des dritten W erktages vor dem
Prüfungstag ohne Begründung möglich. Ein Rücktritt am Prüfungstag oder zwei Tage davor ist nur mit
ärztlichem Attest gegenüber dem Prüfungsausschuss möglich. Sollte eine Prüfungsunfähigkeit während
einer schriftlichen Prüfung auftreten, sollte die Prüfung sofort ab-gebrochen werden und unverzüglich dem
Prüfer oder der Prüfungsaufsicht mitgeteilt werden. Der Prüfungsausschuss kann die Vorlage eines
vertrauensärztlichen Attestes verlangen. W ird die Prüfung trotz krankheitsbedingter Prüfungsunfähigkeit
abgeschlossen, gilt sie als abgelegt (hier hilft auch kein nachträglich eingereichtes Attest vom gleichen
Tag).Bei krankheitsbedingter Prüfungsunfähigkeit ist dem Prüfungsamt unverzüglich ein ärztliches Attest
vorzulegen.
2.4 Sprachkenntnisse
Voraussetzung für das Zwei-Fach-Bachelor-Studium mit Erstfach Informatik sind ausreichende Kenntnisse
von zwei Fremdsprachen. Der Nachweis erfolgt durch das Abiturzeugnis oder vergleichbare Nachweise
auf dem Niveau UNIcert I, bzw. Europäischer Referenzrahmen B1. Der Nachweis über die erfolgreiche
Teilnahme an den Sprachkursen muss bis zum Ende des 4. Semesters dem Prüfungsamt vorliegen.
Da alle wesentlichen Veröffentlichungen im Bereich der Informatik in englischer Sprache erfolgen, sind gute
englische Sprachkenntnisse besonders für Seminarvorbereitungen und das Literaturstudium für die Bachelorarbeit unbedingt erforderlich. Es ist daher empfehlenswert, sich möglichst frühzeitig mit dem Lesen
englischsprachiger Fachliteratur vertraut zu machen.
19
2.5 Bibliotheken
Technisch-Naturwissenschaftliche Zweigbibliothek
Erwin-Rommel-Str. 60
Ausleihe Lesesaal: Mo.–Fr. 8–24 Uhr (August 9–22 Uhr), Sa 10-22 Uhr
Bibliothek Mathematik / Informatik / RRZE
Felix-Klein-Gebäude, Cauerstraße 11
Mo.–Fr. 8.00–12.00 Uhr, 13.00–17.00 Uhr
während der Semesterferien bitte Aushang beachten. Nur Präsenzbibliothek, keine Ausleihe.
Über die URL http://opac.uni-erlangen.de kann auf die verschiedenen Online-Recherche-Systeme der Universitätsbibliothek Erlangen-Nürnberg zugegriffen werden.
2.6 Studienberatung und Informationsmöglichkeiten
Neben der allgemeinen Hilfestellung durch das Informations- und Beratungszentrum für Studiengestaltung
(IBZ) können Fragen zum Informatikstudium an das Studien-Service-Center Informatik im 2. Stock der
Martensstraße 3 gerichtet werden. Spezielle Aspekte eines Fachgebietes können bei den Lehrstühlen erfragt
werden.
Das Lehrveranstaltungsangebot, sowie Änderungen an den Studien- und Prüfungsordnungen werden in der
Studienkommission Informatik, einem Ausschuss des Fachbereichsrats der Technischen Fakultät, besprochen und über das Universitäts-Informationssystem UnivIS im Internet veröffentlicht (URL:univis.unierlangen.de).
Bei vielen praktischen Problemen kann auch der Austausch mit erfahrenen Kommilitonen weiterhelfen. Die
Fachschaftsinitiative Informatik (FSI) (https://fsi.informatik.uni-erlangen.de/dw/) organisiert unter
anderem Erstsemestertutorien, Lehrstuhlbesichtigungen und Stammtische. Das Informationsangebot der
Erlanger Informatik im World Wide Web (www.informatik.uni-erlangen.de) ergänzt und aktualisiert die
genannten Informationsquellen. Die für Studierende des Erstfach Informatik wesentlichen Anschlagbretter
hängen im Erdgeschoss des Informatik-Hochhauses (Martensstr. 3) und vor dem Prüfungsamt. Darüber hinaus
befinden sich an jedem Lehrstuhl Anschlagbretter mit weiteren Informationen, z.B. über Forschungsinhalte,
Bachelorarbeiten sowie Stellenangebote.
2.6.1
Kontaktadressen
1. Informations- und Beratungszentrum für Studiengestaltung (IBZ)
Schlossplatz 3/Ecke Halbmondstraße 6, Zimmer 0.021, Tel.:09131/85-23333 bzw. /85-24444, E-Mail:
[email protected]
URL: http://www.uni-erlangen.de/studium/service-beratung/
Öffnungszeiten: Montag–Freitag 8.00 – 18.00 Uhr
Das IBZ informiert über:
• Studienmöglichkeiten, Fächerkombinationen, Studienabschlüsse, Stipendien,
• Zulassungsregelungen, Bewerbungsverfahren, Einschreibungs-Voraussetzungen;
• Immatrikulation, Studiengestaltung, Prüfungsanforderungen, Weiterbildung.
20
Das IBZ berät:
• bei Schwierigkeiten hinsichtlich der Studienfachwahl;
• bei Eingewöhnungsproblemen zu Beginn des Studiums;
• bei Schwierigkeiten im Studium, bei geplantem Studienfachwechsel oder Studienabbruch.
2. Sekretariat der Studienkommission Informatik
Ingeborg Rentsch M.A., Martensstraße 3 (Wolfgang-Händler-Hochhaus), Zimmer 02.155, 2. Stock, Tel.:
09131/85-28807, E-Mail: [email protected]
3. Studien-Service-Center Informatik
Das Studien-Service-Center erteilt allgemeine Auskünfte über die Studiengänge Informatik (Bachelor,
Master, Zwei-Fach-Bachelor), Computational Engineering und Wirtschaftsinformatik.
•
Leitung und Studienberatung für das Fach Informatik (Bachelor und Master):
Christian Götz
Martensstr. 3, (Wolfgang-Händler-Hochhaus), Raum 02.157
Tel. (09131) 85-27007
Sprechzeiten: Mo, Di, Mi jeweils 9.00 – 12.00 Uhr und Di 13.30 – 16.00 Uhr
E-Mail: [email protected]
•
Studienberatung für die Fächer Computational Engineering, Wirtschaftsinformatik und Zwei-FachBachelor:
Dipl.-Soz. Miriam Knichalla
Martensstr. 3, (Wolfgang-Händler-Hochhaus), Raum 02.158
Tel. (09131) 85-67337
Sprechzeiten: Mo, Mi, Do, jeweils 12.00 – 15.00 Uhr
E-Mail: [email protected]
Für spezielle Fragen eines Fachgebietes gibt es Beratung bei den Lehrstühlen. Eine persönliche
Sprechstunde (jeweils nach Vereinbarung) für das Fachgebiet Informatik bietet an:
•
Dr.-Ing. Ulrich Klehmet
Martensstr. 3, (Wolfgang-Händler-Hochhaus), Raum 06.139
Tel.: (09131) 85-27009
E-Mail: [email protected]
4. Prüfungsausschuss und Prüfungsamt der Technischen Fakultät
Der Prüfungsausschuss ist Entscheidungsgremium in allen Fragen der Anwendung der Prüfungsordnung.
Der Vertreter der Informatik im Prüfungsausschuss kann im Sekretariat der Studienkommission erfragt
werden.
Das Prüfungsamt, Halbmondstraße 6, 91054 Erlangen (Sprechzeiten: Mo – Fr 8.30 – 12.00 Uhr, Tel.
09131/85 -24816, -26707) wickelt alle laufenden Verwaltungsvorgänge des Prüfungswesens ab, insbesondere Anmeldung und Zulassung zu Prüfungen, Terminerteilung, Entgegennahme von Anträgen an den
Prüfungsausschuss etc.
21
5. Studentenwerk
•
Amt für Ausbildungsförderung
Hofmannstr. 27
91052 Erlangen
Mo., Di., Do., Fr. 8.30–12 Uhr, Mo. u. Do. 13–16 Uhr
Tel. 09131/8917-0
URL: www.studentenwerk.uni-erlangen.de/bafoeg/de/afa.shtml
Das Amt für Ausbildungsförderung verwaltet die Ausbildungsförderung nach dem Bundesausbildungsförderungsgesetz (BAföG)
•
WohnService Erlangen (Vergabe der Plätze in Studentenwohnheimen)
Henkestraße 38 a
91054 Erlangen
Tel.: 09131/8002-23 /-24
Fax: 09131/8002-28
E-Mail: [email protected]
URL: www.studentenwerk.uni-erlangen.de
Sprechzeiten: Mo, Mi, Do 09.00–12.00 Uhr, Di. 10.00–12.00 Uhr und 13.30–15.30 Uhr
oder nach Vereinbarung
•
Privatzimmer- und Wohnungsvermittlung
Langemarckplatz 4
91054 Erlangen
Kostenlos für wohnungssuchende Studierende, aber nur mit persönlicher Vorsprache möglich
•
Die der Technischen Fakultät nächstgelegenen Studentenwohnheime sind die Heime Ratiborer Str.
2–4, Hartmannstraße 129 und Erwin-Rommel-Straße 51–59.
•
6. Referat für internationale Angelegenheiten
Schlossplatz 3, Mo.–Fr. 8.30 - 12.00 Uhr, Tel. 09131/ 85-24800.
Die Informationen des akademischen Auslandsamts sind im WWW unter
www.uni-erlangen.de/internationales
zu erreichen.
2.6.2
Informationsschriften und Informationen im Internet
1. WWW-Seiten der Informatik
Aktuelle Informationen der Informatik-Lehrstühle über alle Aktivitäten im Bereich Forschung und Lehre werden im World-Wide-Web laufend auf aktuellem Stand gehalten. Die Einstiegsseite des Departments ist unter der Adresse (URL) www.informatik.uni-erlangen.dezu finden.
Der Web-Seiten des Zwei-Fach-Bachelor-Studienganges mit Erstfach Informatik befinden sich unter der URL:
http://www.informatik.studium.uni-erlangen.de/studieninteressierte/zweifachba.shtml
2. Kurzinformation des IBZ
Die Kurzinformation und die „Kurzbeschreibung des Zwei-Fach-Bachelor-Studiengangs mit Erstfach
Informatik“ des IBZ wenden sich in erster Linie an Studieninteressenten und enthalten gegenüber dem
vorliegenden Studienführer keine weitergehenden Angaben.
22
3. Studienführer Informatik/Bachelor of Arts
Der Studienführer Informatik/Bachelor of Arts wendet sich in erster Linie an Studierende des Zwei-FachBachelor-Studiengangs mit Erstfach Informatik in Erlangen und enthält alle für die Studiengestaltung
relevanten Informationen, die regelmäßig auf den neuesten Stand geracht werden. Eine Online-Fassung
des Studienführers sowie weitere Verweise auf Informationen zum Studium sind unter der URL
http://www.informatik.studium.uni-erlangen.de/studieninteressierte/zweifachba.shtml zu finden.
2.7 Studienfachwechsler, Hochschulwechsler und ausländische Studierende
Die Probleme, die sich beim Wechsel aus dem Zwei-Fach-Bachelor-Studiengang mit Erstfach Informatik
in einen anderen Studiengang stellen, sind keine Angelegenheit der Informatik. Wer jedoch aus einem
anderen Studiengang in den Zwei-Fach-Bachelor-Studiengang mit Erstfach Informatik überwechselt, sollte
sich unbedingt schon vor Aufnahme des Studiums Klarheit über die Frage der Anerkennung von Leistungen
und Anrechnungen von Fachsemestern verschaffen und dann die erforderlichen Anträge an den
Prüfungsausschuss schnellstmöglich stellen. Vergleichbare Probleme der Anerkennung und Anrechnung
gibt es auch, wenn jemand aus einem ausländischen Studium nach Deutschland wechselt, häufig auch
dann, wenn kein Studienfachwechsel vorliegt. Also müssen insbesondere ausländische Studierende
rechtzeitig, d.h. vor Beginn des Studiums der Informatik/Bachelor of Arts in Erlangen, sich beraten lassen,
um dann ggf. Anträge an das Prüfungsamt stellen zu können.
Beide Fallgruppen haben das gemeinsame Problem, dass jede Anerkennung von Leistungen auch Studienzeitanrechnung mit sich bringt und damit die real verfügbare Studienhöchstdauer einschränkt. Dies ist im
Einzelfall gravierend, wenn sich aufgrund von fristsetzenden Leistungsnachforderungen seitens der
Prüfungsbehörde eine höhere Semesterbelastung ergibt, als die dem ”normalen“ Studienverlauf entsprechende.
Die Anerkennungsproblematik kann schließlich auch auftreten, wenn man die Hochschule wechselt. Für
jede erbrachte Modulprüfung muss die Anerkennung durch Anrechnung entsprechend den Anforderungen
der hiesigen Prüfungsordnung beantragt werden. Wie andere Hochschulen mit einem aus dem Erlanger
Informatik-Studium kommenden Bewerber umgehen, kann man nicht pauschal sagen. Von Erlangen aus
kann man in dem Fall nicht mehr tun, als schon erbrachte Leistungen zu bestätigen. Für Leistungen aus
einem nur zwischenzeitlichen Auslandsaufenthalt, die in Erlangen geltend gemacht werden, gilt sinngemäß das Gleiche wie für den Wechsel aus dem Ausland. Die Studienfachberatung gibt in all diesen Fällen
Hinweise, Planungs- und Formulierungshilfen.
Ausländische Studierende müssen für die Immatrikulation ausreichende deutsche Sprachkenntnisse
nachweisen. Sie benötigen die "Deutsche Sprachprüfung für den Hochschulzugang ausländischer Studienbewerber" (DSH). Diese Prüfung wird in drei Stufen bewertet, wobei Stufe 2 im Gesamtergebnis als
Nachweis ausreichender Deutschkenntnisse für alle Studiengänge gilt. Informationen finden Sie hier:
http://www.uni-erlangen.de/internationales/aus-dem-ausland/Regulaer-Studierende/deutsch.shtml
23
Kapitel 3
Der Zwei-Fach-Bachelorstudiengang mit Erstfach Informatik
3.1
Aufbau des Bachelorstudiums
Der Bachelorstudiengang im Erstfach Inform atik ist – abgesehen von den beiden Vertiefungsmodulen
und dem Thema der Bachelor-Arbeit – für alle Studierenden einheitlich und ermöglicht einen ersten
berufsqualifizierenden Abschluss. Methodische, praktische und technische Kenntnisse werden vermittelt und
besonderer Wert wird auf den Umgang mit Datenbanken und die praktische Programmierausbildung in
Übungsgruppen gelegt. Ein weiteres Augenmerk liegt auf der laufenden Rückkopplung des Leistungsstands
durch die studienbegleitenden Prüfungen.
Die ersten beiden Semester bilden die Grundlagen- und Orientierungsphase (GOP). Sie ist mit
20 ECTS (von insgesamt 80 ECTS für das Erstfach Informatik) gewichtet. Die GOP ist bestanden, wenn am
Ende des dritten Semesters Module aus dem Angebot des ersten Studienjahres (erstes und zweites
Semester) im Umfang von 20 ECTS spätestens im Zweitversuch bestanden sind. Die wählbaren Module
sind in Tabelle 3.1 ersichtlich:
Tabelle 3.1 zeigt die GOP-fähigen Module des ersten Studienjahres für den Studienbeginn zum Wintersemester mit den dazugehörigen Prüfungen. Alle Module in Tabelle 3.1 sind erfolgreich abzulegen.
Sem.
1
Modul
Algorithmen und Datenstrukturen
Konzeptionelle Modellierung
Mathematik für Naturwissenschaftler
2
Prüfung
Gewichtung in
ECTS
Unbenoteter Schein +
Schriftl. Prüfung
(120 Minuten)
10
(2 Vorlesung, 2 Übung)
Schriftl. Prüfung
(90 Minuten)
5
4
Schriftl. Prüfung
(90 Minuten)
5
Schriftl. Prüfung
(60 Minuten)
5
Unbenoteter Schein +
Schriftl. Prüfung
(90 Minuten)
5
Unbenoteter Schein +
Schriftl. Prüfung
(90 Minuten)
5
Umfang in Semesterwochenstunden (SWS)
8
(4 Vorlesung, 2 Übung, 2 Praktikum)
4
(3 Vorlesung, 1 Übung)
Parallele und funktionale Programmierung
(2 Vorlesung, 2 Übung)
Grundlagen der Logik und
Logikprogrammierung
4
(2 Vorlesung, 2 Übung)
Theoretische Informatik für
Lehramtsstudierende
(2 Vorlesung, 2 Übung)
4
4
Tabelle 3.1: Pflichtmodule des ersten Studienjahres mit Studienbeginn im Wintersemester für das Erstfach
Informatik
24
Die nun folgende Tabelle 3.2 gibt einen Überblick über die weiteren Pflichtmodule mit den dazugehörigen
Prüfungen und Leistungsnachweisen pro Semester. Zu den Pflichtmodulen gehören zusätzlich
Schlüsselqualifikationen im Umfang von 15 ECTS, die im Laufe des Bachelorstudiums zu belegen
sind.
Sem.
Modul
Umfang in Semesterwochenstunden (SWS)
3
Grundlagen der Technischen
Informatik
(4 Vorlesung, 2 Übung)
Grundlagen der
Systemprogrammierung
Mathematische Modellbildung und
Statistik für Naturwissenschaftler
4
6
4
(2 Vorlesung, 1 Übung,
1 Praktikum)
4
(3 Vorlesung, 1 Übung)
4
Rechnerkommunikation
(2 Vorlesung, 2 Übung)
Prüfung
Gewichtung in
ECTS
Unbenoteter Schein +
Schriftl. Prüfung
(120 Minuten)
7,5
Schriftl. Prüfung
(60 Minuten)
5
Schriftl. Prüfung
(50 Minuten)
Unbenoteter Schein +
Schriftl. Prüfung
(90 Minuten)
5
6
2
5
Vertiefung Informatik II *
Implementierung von
Datenbanksystemen
5
5
Vertiefung Informatik I *
Seminar
5
7.5
4
(2 Vorlesung, 2 Übung)
Bachelorarbeit
Schriftl. Prüfung
(90 Minuten)
5
12
Begleitseminar + Referat
Bachelorarbeit
2
3
Summe (mit den Modulen aus
Tabelle 3.1.):
64
95
Tabelle 3.2: Pflichtmodule für das Erstfach Informatik
* Die Module Vertiefung Informatik I und Vertiefung Informatik II können frei aus den Wahlpflichtmodulen der
Informatik gewählt werden.
Eine
aktuelle
Übersicht
aller
Vertiefungsrichtungen
finden
Sie
im
Internet
unter
http://www.informatik.studium.uni-erlangen.de/studierende/vertiefung.shtml
Das Modul Bachelorarbeit wird im 6. Fachsemester absolviert. Es umfasst zum einen die schriftliche Bachelorarbeit (12 ECTS), zum anderen das „Begleitseminar mit Referat“ (3 ECTS). Die Bachelorarbeit sollte
mit einem Aufwand von ca. 360 Stunden geschrieben werden können und ein wissenschaftliches Thema
aus dem Bereich der Informatik behandeln. Das „Begleitseminar mit Referat“ umfasst ein Referat im
Umfang von ca. 30 Minuten über das Thema der Bachelorarbeit und die erfolgreiche Teilnahme am Begleitseminar.
25
3.2
3.2.1
Vertiefungsrichtungen im Wahlpflichtmodul
IT-Sicherheitsinfrastrukturen (Informatik 1)
Sicherheit, also die Abwesenheit von Gefahr, ist ein Querschnittsaspekt, der sich durch alle gesellschaftlichen und technologischen Bereiche zieht. Im Kontext von Computersystemen bezeichnet man mit dem
Begriff IT-Sicherheit die Abwesenheit von Gefahren, die durch böswillige, intelligente Gegenspieler (im
Volksmund „Hacker'“ genannt) entstehen. Mangelnde IT-Sicherheit entwickelt sich immer mehr zu einem
entscheidenden Hemmschuh für die weitere Durchdringung unserer Gesellschaft mit Computern.
Um IT-Sicherheit zu erreichen, müssen zunächst zwei Fragen beantwortet werden:
•
•
Was soll genau geschützt werden?
Gegen wen genau will man es schützen?
Beide Fragen erscheinen auf den ersten Blick trivial, sie sind aber schon bei mittelmäßig komplexen Systemen erstaunlich schwer zu beantworten. Von diesen Antworten hängen aber die konkreten Maßnahmen
ab, mit denen man IT-Sicherheit erreicht.
Die Vorlesungen aus dem Vertiefungsgebiet „IT-Sicherheit'' geben einen Einblick in das Spannungsfeld
zwischen IT-Systemen auf der einen Seite und den Angreifern, bzw. den Angriffen auf der anderen. Dabei
werden sowohl defensive Methoden betrachtet, die also primär Angriffe verhindern, als auch offensive
Methoden, also die Angriffstechniken selbst.
3.2.2
Programmiersysteme (Informatik 2)
Die zentrale Rolle der Programmiersprachen rührt daher, dass sie sich in einem Spannungsfeld befinden
zwischen Rechnerstruktur (sie müssen implementiert werden), Theoretischer Informatik (jeder Programmiersprache liegt ein Berechenbarkeitsmodell zugrunde) und einem Anwendungsgebiet (mit den Sprachen sollen Problemlösungen beschrieben werden). Außerdem spielt die Problemlösungsmethodik eine
wesentliche Rolle: Zum einen sind realistische Probleme so groß, dass diese Methodik in geeigneter W ei- se
beherrscht werden muss, zum anderen ist nicht immer die gleiche Vorgehensweise anwendbar; es gibt
Problemstellungen, die wohldefiniert sind und für die effiziente Algorithmen existieren, und solche, bei
denen der potentielle Lösungsraum schrittweise abgesucht werden muss. Die sprachliche Unterstützung
muss notwendig verschieden ausfallen.
In seiner Forschung beschäftigt sich der Lehrstuhl Informatik 2 vor allem mit Fragen des Übersetzerbaus für
Nicht-Standard-Architekturen wie z.B. mit Rechnerbündeln und eingebetteten Systemen. Ziel ist es, diese
Architekturen auf hohem Abstraktionsniveau programmierbar zu machen ohne dabei zu große Leistungseinbußen hinnehmen zu müssen, wobei sich die Leistung auf diesen Architekturen nicht nur durch die
Laufzeit bestimmt – Kommunikationseffizienz, Code-Größe, Stromverbrauch sind nur einige der weite- ren zu
optimierenden Zielgrößen, die im klassischen Übersetzerbau bislang nur unzureichend behandelt sind.
3.2.3
Rechnerarchitektur (Informatik 3)
Um möglichst viel Effizienz aus einem Rechner herauszuholen ist eine genauere Kenntnis der Architektur
eines Rechners oder eines Prozessors praktisch unerlässlich. Ein rechnendes System muss drei Dinge
beherrschen: Daten verarbeiten, Daten speichern und Daten transportieren. Die Rechnerarchitektur befasst sich mit dem Aufbau und dem Zusammenspiel der Komponenten eines rechnenden Systems, welche genau die drei genannten Aufgaben realisieren. Konkret gehören dazu Prozessoren zum Verarbeiten,
Speicher zum Ablegen und Netzwerke zum Transportieren der Daten. Spätestens seit dem Aufkommen der
Multikern-Prozessoren gilt heutzutage mehr denn je, dass mehr Leistung über paralleles Rechnen erzielt
werden muss. Das alleinige Drehen an der Taktschraube führt nicht mehr zu mehr Rechenkraft, sondern
allenfalls zu einer nicht mehr oder nur noch durch unvertretbar hohen Aufwand beherrschbarer
26
physikalischer Verlustleistung. Demzufolge befasst sich der Lehrstuhl Rechnerarchitektur in Forschung
und Lehre mit dem Aufbau von parallelen Rechnerarchitekturen. Hierbei werden parallele Rechnerarchitekturen eingeteilt in groß- und klein-skalierte Architekturen.
Zu großskalierten Parallelrechnern gehören z.B. Cluster-Rechner, d.h. ein Zusammenschluss von PCs mit
einem schnellen Netzwerk, mit dem Zweck ein rechenintensives Problem in allen PCs gleichzeitig zu bearbeiten. Dies kann man fortsetzen, indem man Cluster von Cluster-Rechnern bildet, sog. Multi-Cluster, und
sogar noch weiter führen, indem man über das Internet erreichbare Ressourcen mit Techniken des Grid
und Cloud Computings zu einem virtuellen großen Parallelrechner zusammenschaltet. Aber auch im
„Mikrokosmos“ innerhalb eines Prozessors findet in mehreren Prozessorkernen und deren Anbindung an
Cache-Speicher Parallelverarbeitung statt. Um die Kenntnisse dieser Architekturen und der Hardware-nahen, d.h. letztendlich effizienten, Programmierung solcher Systeme zu vertiefen, werden die Module
„Cluster und Grid Computing“, „Architektur von Hochleistungsrechnern und -prozessoren“ angeboten, in
denen man das Innere von Standard-Mehrkern-Prozessoren von AMD, Intel, Graphikprozessoren und
inhomogenen Parallel-Prozessoren wie der Cell-Architektur erfährt und deren Einsatz in den Übungen
erprobt. Für die Modellierung, die Leistungsbewertung und die Zuverlässigkeit von parallelen und seriellen
Rechnerarchitekturen sind Virtualisierungstechniken, d.h. das Nachbilden von Rechnern mit Rechnern,
von besonderer Bedeutung. Das Modul Virtuelle Maschinen gibt Einblick in solche Techniken. Die praktische Basis dafür sind u.a. Linux-Architekturen, die in den Modulen „Design von Hardwarekom-ponenten
und Treibern für Linux-Systeme“ und „Design einer Linux-Partition“ intensiv behandelt werden.
In klein-skalierten parallelen Rechnersystemen forscht der Lehrstuhl 3 an der Umsetzung von parallelen
Architekturen in konfigurierbarer Hardware, bei denen die innere Struktur beliebig veränderbar ist (sog.
FPGAs), und selbst entworfenen Chips (ASICs), deren Architektur nicht mehr veränderbar ist, die dafür aber
für eine bestimmte Anwendung leistungsstärker sind. Solche Architekturen können in eingebetteten
Systemen eingesetzt werden, z.B. in einer intelligenten Hochgeschwindigkeitskamera oder einem optischen Sensor für einen Roboter, die dann Bilder nicht nur aufnehmen sondern gleich verarbeiten. In den
Modulen „Einführung in den digitalen ASIC-Entwurf“, „Eingebettete Robotik“ und „Digitaltechnik“ wird die- se
Thematik vertieft. Das Modul „Nanoarchitekturen“ gibt einen Einblick in aktuelle Forschungsinhalte, wie
kleinst-skalierte Rechnerarchitekturen im Zeitalter der Nanotechnologie funktionieren werden.
Komplettiert werden die angesprochenen Lehrveranstaltungen durch das Modul „Rechnerarchitektur“,
welche die Basis für die Vermittlung grundlegender Prinzipien der Arbeitsweise von Rechnern und Prozessoren bildet, und in der die Themen der „Grundlagen der Rechnerarchitektur und -organisation“ aus
dem 2. Fachsemester fortgeführt werden.
3.2.4
Verteilte Systeme und Betriebssysteme (Informatik 4)
Verteilte Systeme bestehen aus einem (ggf. sehr großen) Verbund unterschiedlicher Rechner, die ihrerseits durch z.T. sehr unterschiedliche Systemsoftware betrieben werden. Zur Realisierung des Rechnerverbunds kommen dabei ebenso unterschiedliche Netztechnologien zum Einsatz. Verteilte Systeme sind
damit höchst komplexe Gebilde, deren Entwicklung und W artung große Herausforderungen offenbaren.
Die Heterogenität ihrer Komponenten stellt eines der großen Probleme verteilter Systeme dar. Gleichwohl ist
Offenheit angestrebt, die es erlauben soll, dass (beliebige) Komponenten hinzugefügt, ersetzt und/oder
wieder entfernt werden können. Nicht nur in dem Zusammenhang ist es von Bedeutung, Skalierbarkeit zu
unterstützen und damit die Funktionstüchtigkeit des Systems auch bei steigender Anzahl von Benutzern
bzw. Komponenten zu gewährleisten. Nebenläufigkeit und nicht zuletzt Sicherheit sind weitere Problempunkte, die sich in einem solchen dynamischen Umfeld alles andere als einfach lösbar darstellen. Bedingt
durch die Tatsache, dass die Komponenten (d.h. Rechner, Netze, Prozesse) eines verteilten Systems
unabhängig voneinander ausfallen können, unterscheidet sich die Fehlerverarbeitung grundlegend im
Vergleich zu Einzelsystemen – worin u.a. auch die fast schon legendäre Definition von Leslie Lamport
begründet ist: ”A distributed system is a system where I can’t get my work done because a computer has
failed that I’ve never even heard of. “. Daher wird der Schaffung von Transparenz, die die inhärente Kom27
plexität verteilter Systeme ab einer bestimmten Ebene nicht mehr sichtbar erscheinen lässt, eine sehr
große Bedeutung beigemessen.
Eine wichtige Motivation für den Aufbau verteilter Systeme besteht in der gemeinsamen Nutzung von
Betriebsmitteln. Die Verwaltung von Betriebsmitteln ist eine der ursprünglichsten Aufgaben von Betriebssystemen. Damit sind Betriebssysteme im Kontext verteilter Systeme von zentraler Bedeutung, sie bilden
das Rückgrat des Gesamtkomplexes und ihnen obliegen dabei zwei wesentliche Aufgaben:
•
Betriebssysteme sollen durch Bildung geeigneter Abstraktionen dem Anwendungsprogrammierer
eine Sicht auf das (ggf. auch verteilte, aus mehreren Rechnern bestehende) Rechensystem erlauben, die im Vergleich zur Kompliziertheit der Hardwaregegebenheiten wesentlich vereinheitlicht und vereinfacht ist.
So ermöglicht beispielsweise der Begriff der Datei als einer unter gemeinsamen Gesichtspunkten zu
betrachtenden Ansammlung von Daten einen einheitlichen Umgang mit den verschiedensten
peripheren Geräten wie Drucker, Bildschirme, Zeichengeräte und Plattenspeicher. Durch die Entwicklung eines geeigneten Objektbegriffs kann bei der Programmierung von Rechnernetzen da- von
abstrahiert werden, auf welchem der beteiligten Rechensysteme sich Daten und Programme
tatsächlich befinden.
•
Betriebssysteme ermöglichen mehreren Benutzern das kontrollierte, gemeinsame Benutzen von
Betriebsmitteln sowohl in einzelnen Rechenanlagen als auch in Rechnernetzen. Der Begriff ”Betriebsmittel“ ist in diesem Zusammenhang sehr allgemein zu sehen. Er umfasst Rechenprozessoren, Speicher und Ein-/Ausgabegeräte, aber auch so genannte Dienstprogramme wie Übersetzer für
Programmiersprachen, Texteditoren oder Datenbanksysteme. Die gleichzeitige Benutzung der
Betriebsmittel durch unterschiedliche Benutzer bedingt, dass der Zugang zu Betriebsmitteln geregelt werden muss. Hierzu gehören einerseits Authentisierungs- und Schutzmechanismen, durch die
sich unbefugte Zugriffe verhindern lassen, andererseits aber auch Koordinierungsmaßnahmen, die
Konflikte beim gleichzeitigen Zugriff mehrerer Benutzer regeln.
Diesen beiden Fragestellungen entsprechend befasst sich das Fach „Verteilte Systeme und Betriebssysteme“ mit der Bildung geeigneter Abstraktionen, der Verwaltung und optimalen Auslastung der Betriebsmittel, der Koordinierung von Abläufen und dem Schutz von Betriebsmitteln gegen unbefugte Manipulation. Das Fach untersucht die hierzu notwendigen grundlegenden Konzepte und die vielfältigen Möglichkeiten ihrer Realisierung im Kontext von Betriebssystemen (Laufzeitsysteme, vernetzte/ verteilte Betriebssysteme, Laufzeitsysteme, virtuelle Maschinen, Middleware- Plattformen, . . . ). Heutige Betriebssysteme sind
sehr komplexe, umfangreiche Softwaresysteme. Eine wichtige Fragestellung in diesem Umfeld ist deshalb
auch, wie die Architektur eines solchen Softwaresystems aufgebaut sein muss und welche Technik geeignet erscheint, damit es auch über einen langen Zeitraum weiterentwickelt und mit vertretbarem Aufwand an spezielle Anforderungen angepasst werden kann.
3.2.5
Mustererkennung (Informatik 5)
Das Ziel der Mustererkennung ist die Erforschung der mathematisch-technischen Aspekte der Perzeption
von Umwelteindrücken durch digitale Rechensysteme. Die Umwelt wird dabei mit Sensoren erfasst, und die
gemessenen W erte werden als Muster bezeichnet.
Die automatische Transformation der Muster in symbolische Beschreibungen bildet den Kern der Mustererkennung. Hierzu zählen elementare Vorverarbeitungsschritte, wie beispielsweise die Normalisierung der
Beleuchtungsfarbe in den Eingabedaten, als auch die Analyse domänenspezifischer komplexer Muster, wie
zum Beispiel die computergestützte Diagnose medizinischer Bilddaten.
Neben der Verarbeitung kontinuierlicher Signale beschäftigen wir uns auch mit der Multikriteriellen Optimierung diskreter Daten, wie zum Beispiel der Optimierung von Zeitplanungsproblemen.
Die Anwendungen der Mustererkennung sind sehr breit gefächert und reichen von industriellen Prüfsystemen über Fahrzeugumgebungsanalyse, multispektrale Materialunterscheidung, Erkennung von Bildfäl28
schungen bis zu sprachverstehenden Systemen.
Am Lehrstuhl für Mustererkennung liegt der Anwendungsschwerpunkt im Bereich der Medizintechnik. Die
Erforschung und Entwicklung komplexer Musteranalysesysteme zur Lösung medizinischer Problemstellungen steht damit im Mittelpunkt.
Die Lehre und Forschung am Lehrstuhl für Mustererkennung ist von dem Anspruch geprägt, anwendungsorientierte Grundlagenforschung mit einem modernen Ausbildungskonzept zu kombinieren. Die
angebotenen Vorlesungen vermitteln wichtige Grundlagen der Mustererkennung sowie jüngere Entwicklungen aus der Forschung. Aufgrund der anwendungsorientierten Forschung und Lehre am Lehrstuhl für
Mustererkennung bestehen enge und internationale Kooperationen mit Forschungseinrichtungen und
Industrieunternehmen.
3.2.6
Datenmanagement (Informatik 6)
Das Fachgebiet Datenmanagement befasst sich mit der Verwaltung großer Datenmengen im Hauptspeicher und auf peripheren Direktzugriffsspeichern (Magnetplatten, optische Platten), wie sie in vielen Anwendungen in der W irtschaft, der öffentlichen Verwaltung und der Technik unumgänglich ist.
Eine Datenbank ist eine Zusammenfassung aller Daten eines Anwendungsgebiets, auf die über systemnahe Software, das so genannte Datenbankverwaltungssystem (DBVS), zugegriffen wird. Das DBVS
unterstützt den Entwurf, die Implementierung und den Betrieb von Datenbanken. Es bietet den Benutzern
eine abstrakte Sicht auf die Daten und erlaubt ihnen, komplexe Abfragen und Änderungsoperationen auszuführen, ohne dabei die internen Speicherungsstrukturen und Formate berücksichtigen zu müssen. W eiterhin organisiert das DBVS den gleichzeitigen Zugriff sehr vieler Benutzer auf die gemeinsamen Daten und
vermeidet dabei Inkonsistenzen durch gegenseitige Beeinflussung.
Die angebotenen Vorlesungen decken die drei Bereiche Grundlagen, Konzepte und Anwendungen von
Datenbanksystemen ab. Insbesondere im Bereich der anwendungsorientierten Vorlesungen werden Veranstaltungen angeboten, die mit den Forschungsschwerpunkten des Lehrstuhls korrespondieren. W eitere
Vorlesungen decken die Standard-Anwendungsgebiete von Datenbanken ab. Das in der Theorie erworbene W issen kann durch den Besuch von Praktika vertieft werden.
3.2.7
Kommunikationssysteme (Informatik 7)
Rechnernetze und Kommunikationssysteme prägen die heutige IT Landschaft, ermöglichen den Aufbau
verteilter Systeme und Datenbanken, die Übertragung multimedialer Informationen, verteiltes Rechnen
und natürlich die alltäglich gewordenen Dienste wie Email und WWW. Ein wichtiger Bestandteil moderner
Kommunikation sind IP-basierte Netze, die über eine Vielzahl von Netztechnologien bis hin zu eingebetteten und mobilen Systemen einen einheitlichen Zugriff ermöglichen. W eitestgehend „unsichtbar“ sind Systeme für die rechnerinterne Kommunikation, zur Fahrzeugkommunikation und für die Automatisierungstechnik, die sich jedoch durch besondere Eigenschaften wie Echtzeitfähigkeit auszeichnen.
In dem Pflichtmodul „Rechnerkommunikation“ wurden die grundlegenden Kenntnisse IP-basierter Netze
vermittelt. Bei der W ahl der Vertiefungsrichtung „Kommunikationssysteme“ wird als Basismodul „Kommunikationssysteme“ angeboten, darauf aufbauend können weitere Module aus dem Lehrstuhlangebot gewählt werden. „Kommunikationssysteme“ gibt einen Überblick über weitere Netztechnologien:
Leitungsvermittung und virtuelle Leitungsvermittung: Telefonnetz (PSTN, ISDN), Zugangssysteme
(u.a. DSL), Transportnetze (Sonet/SDH), Dimensionierung, Netze mit virtueller Leitungsvermittlung (ATM,
MPLS), Next Generation Networks
Multimediakommunikation über paketvermittelte Netze: Streaming, Kodierung und Kompression,
RTP, H.323, SIP, Verteilstrukturen (Multicast, Peer-to-Peer)
29
Dienstgüte in paketvermittelten Netzen: Integrated Services, Differentiated Services, Active
Queue Management, Policing, Scheduling
Drahtlose Kommunikation: mobile Telekommunikation (GSM, UMTS), Wireless Metropolitan Area
Networks (WiMAX), Wireless Local Area Networks, Wireless Personal Area Networks (Bluetooth, ZigBee),
drahtlose Ad-Hoc und Sensornetze, Mobilität und TCP/IP
Kommunikation in der Automatisierungstechnik: industrielle Automatisierung (Profibus, Industrial
Ethernet), Fahrzeugkommunikation (LIN, CAN, FlexRay, MOST), Gebäudeautomatisierung (LON, EIB)
Systemdesign: Spezifikation von Architekturen und Protokollen (SDL, MSC, ASN.1, UML), Analyseverfahren, Simulation, Messung, Test
In der zugehörigen Übung werden an zwei Versuchsnetzen praktische Erfahrungen mit Netztechnologien
gesammelt: ein Einschubsystem mit mehreren IP-Routern, Switches und Hosts, weiterhin IP-Telefone und
Asterisk-SW für VoIP; eingebettete Geräte (TinyOS-Boards) mit CAN-Bus zur Kontrolle von Aktoren und
Sensoren mit Java-API.
Aufbauende Module sind dann
Netzwerksicherheit (Kryptographie, Sicherheitsprotokolle, Angriffserkennung)
Dienstgüte von Kommunikationssystemen (Simulation, stochastische Analyse, Messung, Echtzeitanalyse mit dem Network Calculus)
Eine genaue Beschreibung der Module sowie weitere Wahlmodule sind den W eb-Seiten des Lehrstuhls zu
entnehmen.
3.2.8
Diskrete Simulation (Informatik 7)
In der diskreten Ereignissimulation verändern sich die Zustände eines Simulationsmodells sprunghaft zu
diskreten Zeitpunkten. Dies ist ein verbreiteter Ansatz zur Simulation und Auslegung von Kommunikations-,
Fertigungs-, Materialfluss-, Verkehrs-, Transport-, Logistik- und ähnlichen Systemen. Zur Modellierung
werden oft visuelle Modellierungsparadigmen eingesetzt wie z.B. kommunizierende Automaten oder
anwendungsspezifische Bausteine, die um Elemente aus Programmiersprachen ergänzt werden. Intern
wird eine Ereignisliste abgearbeitet und die Systemlast wird meist durch stochastische Größen beschrieben. Diese Art von Simulation ist zu unterscheiden von der unter 3.2.2 beschriebenen kontinuierlichen
Simulation, bei der Modelle meist aus Differentialgleichungen bestehen und zur Lösung numerische Verfahren zum Einsatz kommen.
Bei der W ahl des Vertiefungsfachs „Diskrete Simulation“ wird als Basismodul „Simulation and Modeling I“
angeboten. Das Modul vermittelt die Grundlagen der diskreten Ereignissimulation und beinhaltet diskrete
Simulation, analytische Modellierung (z.B. Warteschlangen), Eingabemodellierung (z.B. Fitting-Verfahren),
Zufallszahlenerzeugung, statistische Ausgabeanalyse, Modellierungsparadigmen (u.a. Ereignis/Prozessorientierung, Warteschlangen, Automaten, Petri-Netze, UML, grafische Bausteine), kontinuierliche und hybride Simulation, Simulationssoftware und Fallstudien.
Darauf aufbauend wird das Modul „Simulation and Modeling II“ angeboten, in ihm werden Simulationsprojekte durchgeführt. Die Studierenden schließen sich zu Teams bestehend aus 3 oder 4 Personen zusammen und bearbeiten während des Semesters jeweils ein Projekt. Das Thema des Projekts kann selbst
gewählt werden. Dabei werden die typischen Phasen eines Simulationsprojekts durchlaufen (Projektplanung, Anforderungsanalyse, Datenerhebung, Eingabemodellierung, Erstellung eines konzeptionellen Modells, Implementierung, Verifikation, Validierung, Simulationsläufe, Ausgabeanalyse, Ergebnispräsentation
und Dokumentation).
Die beiden Module werden auch von Studenten des internationalen Studiengangs Computational Engineering und verschiedenen Ingenieursstudiengängen besucht, beide werden daher in englischer Sprache
durchgeführt. Sie bieten in besonderer W eise die Möglichkeit zu interdisziplinärer Zusammenarbeit. In der
Vergangenheit wurden viele verschiedene Systeme modelliert: u.a. überfüllte studentische Bierkneipen,
Straßenkreuzungen in Erlangen, Krankenhausnotfallzentrale, Tankstelle, Supermarkt, Mensa, Riesenrad
der Bergkirchweih, Getränketerminal, Web-Server, Kommunikation im Automobil …
30
3.2.9
Theoretische Informatik (Informatik 8)
Die Theoretische Informatik befasst sich zum einen mit der Bereitstellung geeigneter Abstraktionen und
Klassifikationsschemata für Phänomene der Informationsverarbeitung und zum anderen mit den mathematischen Grundlagen verschiedenster Anwendungsdisziplinen innerhalb der Informatik. Ein berühmtes
Beispiel einer gewagten und erfolgreichen Abstraktion ist die nichtdeterministische Turingmaschine: es
handelt sich hier um ein abstraktes Modell eines Computers, der nicht nur (wie jede Turingmaschine) unbegrenzt viel Speicherplatz besitzt, sondern auch noch in der Lage ist, zu einen gegebenen Suchproblem
ohne Fehlversuche eine richtige Lösung zu raten -- man kann wohl mit Sicherheit sagen, dass solche
Maschinen niemals gebaut werden; dennoch spielen sie heute eine zentrale Rolle bei der Unterscheidung
zwischen "leichten" und "schweren" Berechnungsproblemen. W ichtige Anwendungsgebiete mit starker
Verankerung in Grundlagenresultaten aus der Theoretischen Informatik sind z.B. Programmverifikation,
Semantic Web, Kryptographie und Algorithmenentwurf. Die Beschäftigung mit der Theoretischen Informa- tik
im Studium verbessert zukunftssichernde Fähigkeiten wie Abstraktionsvermögen und logisch zwingen- des
Argumentieren; sie bereitet Studierende nachhaltig auf heute noch nicht absehbare technische W eiterentwicklungen und Paradigmenwechsel in der Informationstechnik vor.
In der Vertiefungsrichtung Theoretische Informatik besteht eine W ahlmöglichkeit zwischen folgenden
Themengebieten, die z.T. mit einander verzahnt und in jedem Fall frei kombinierbar sind:
•
Logik und Deduktionssysteme
•
Semantik von Programmiersprachen
•
Spezifikation und Verifikation von sequentiellen und nebenläufigen Programmen
•
Ontologien und Ontologiesprachen, Semantic Web
•
Formale Sprachen und Automaten
•
Berechenbarkeit und Komplexität
•
Effiziente Algorithmen
•
Kryptosysteme, Codierungs- und Informationstheorie mit sowohl analytischen als auch algebra- ischgeometrischen Betrachtungsweisen
•
Computer-Algebra, deren grundlegende Algorithmen, ihre Implementierung im Rahmen von CASystemen, und Anwendungen
3.2.10 Graphische Datenverarbeitung (Informatik 9)
Die Graphische Datenverarbeitung beschäftigt sich mit der Herstellung und Manipulation synthetischer
Bilder mit Hilfe eines Computers. Hierzu gehören neben Techniken zur graphischen Darstellung vorhandener Objekte insbesondere auch Verfahren zur Konstruktion von Objekten (Geometrische Modellierung)
sowie zur Veranschaulichung abstrakt vorhandener Datenmengen (Visualisierung). Aufgrund der stark
ausgeprägten menschlichen Fähigkeit, visuelle Informationen leicht zu verarbeiten, steht zu erwarten,
dass die Graphische Datenverarbeitung auch zukünftig weiter an Bedeutung gewinnen wird. Viele Anwendungen im Bereich Multimedia und Virtual Reality sind nur mit Techniken der Computergraphik realisierbar.
Als aktuelles Teilgebiet der Angewandten Informatik verfügt die Graphische Datenverarbeitung über star- ke
Beziehungen zu anderen Teildisziplinen. Enge Verbindungen bestehen u.a. zur Praktischen Informatik
31
(Graphik-Hardware, graphische Benutzeroberflächen), zur Theoretischen Informatik (Effiziente Algorithmen für Schnitt- und Visibilitätsberechnungen), zur Numerik und Approximationstheorie (SplineModellierung), zur Angewandten Geometrie (Modellierung und geometrische Algorithmen), zur experimentellen Mathematik (Visualisierung mathematischer Strukturen), zur Mathematischen Physik (Simulati- on
physikalischer Phänomene wie z.B. Lichtausbreitung), zur Computational Science (Visualisierung gro- ßer
Datenmengen) und zur Mustererkennung (3D-Rekonstruktion).
Diese Verflechtung der Graphischen Datenverarbeitung mit anderen Teildisziplinen schlägt sich auch auf die
aktuelle Forschungsarbeit am Lehrstuhl nieder. Die Schwerpunkte dieser Arbeit gliedern sich grob in drei
Bereiche: Geometrische Modellierung, Bildsynthese und Visualisierung.
Im Einzelnen sind dies im ersten Bereich: Flächenrekonstruktion, Qualitätskontrolle, Manipulation von
Polygonnetzen, 3D-Gitterverwaltung, Registrierung; im zweiten Bereich: Physikalisch basierte Beleuchtungsberechnung, bildbasierte Verfahren, Lichtfelder, verteiltes und paralleles Rendering, interaktive und
hardwareunterstützte Bildsynthese, virtuelle Realität; und im dritten Bereich: Medizinische Visualisierung,
Registrierung und Segmentierung medizinischer Tomographiedaten, Integration von Simulation und Visualisierung, interaktive Visualisierung mit Standard-Hardware, Strömungsvisualisierung, Visualisierung auf
Höchstleistungsrechnern.
Für eine vertiefte Beschäftigung mit Fragen der Graphischen Datenverarbeitung sind deshalb neben soliden Informatik-Kenntnissen auch gute Kenntnisse in Mathematik und/oder Physik hilfreich.
3.2.11 Systemsimulation (Informatik 10)
Simulation bezeichnet die Analyse des Verhaltens eines physikalischen Systems mit Hilfe des Computers.
Simulation spielt eine wichtige Rolle in fast allen Natur- und Ingenieurwissenschaften, da die Analyse von
Systemen am Rechner oft billiger, schneller oder detaillierter sein kann, als Untersuchungen am System
selbst. Ein Beispiel hierfür ist der Entwurf eines Flugzeuges; die Aerodynamik wird heute schon teilweise
günstiger mit einer Simulation durch einen Supercomputer als mit Hilfe eines physikalischen Modells ermittelt. Andere Anwendungsbeispiele sind die numerische Simulation von optischen Wellen in unterschiedlichen technischen Anwendungen wie Lasern oder Dünnschichtsolarzellen.
Darüber hinaus bietet die Simulation in allen Fällen, in denen das physikalische System nicht zugänglich ist
(z.B. in der Astronomie, oder im Erdinneren) oder experimentelle Eingriffe gefährlich sein können (z.B. in der
Medizin), die einzige Möglichkeit, sein Verhalten zu untersuchen.
Den Schwerpunkt der Simulationsforschung bilden die folgenden beiden Themenkomplexe:
1. Geeignete Auswahl und Beschreibung des Verhaltens der Systemgrößen (Modellierung).
2. Entwicklung besserer Algorithmen zur Darstellung und Berechnung der Modelle im Rechner
(Methodologie).
Entsprechend der Art des zu untersuchenden Systems gliedert sich die Simulation in die diskrete und die
kontinuierliche Simulationstechnik. Der Lehrstuhl für Systemsimulation bietet überwiegend Vorlesungen
aus dem Bereich der kontinuierlichen Simulation an. Die Inhalte bauen dabei auf dem Stoff der Grundstudiumvorlesung "Algorithmik kontinuierlicher Systeme" auf. Weiterführende Vorlesungen sind u.a. die Vorlesung "Simulation und wissenschaftliches Rechnen (SiwiR) I+II", "Numerical Simulation of Fluids
(NuSiF)" und "Programming Techniques for Supercomputers (PtfS)".
Die Simulation hat wichtige Beziehungen zur Computergrafik (insbesondere zur Visualisierung und zur
Animation) und zur angewandten Mathematik (insbesondere zur Numerik und zur Statistik). Durch die
starke, inhärente Anwendungsorientierung unterhält die Simulation naturgemäß auch intensive Kontakte zu
vielen anderen Fachgebieten der Natur-, Ingenieur- und W irtschaftswissenschaften.
32
3.2.12 Software Engineering (Informatik 2 und 11)
Modell A (Informatik 11)
Software Engineering ist die wissenschaftliche Lehre der ingenieurmäßigen Entwicklung und Bewertung
komplexer Softwaresysteme unter Berücksichtigung der einzusetzenden Zeit-, Personal- und sonstiger
Ressourcen.
Wie bei jeder klassischen Ingenieurwissenschaft geht es auch hier
-
um die Erforschung wissenschaftlicher Erkenntnisse und
-
um die Untersuchung ihrer praktischen Anwendbarkeit
-
mittels technischer Umsetzung.
Software Engineering umfasst daher folgende Aspekte:
1. Allgemeingültige Prinzipien und wissenschaftliche Erkenntnisse auf der Basis von Theorien
(theoria [gr.] = Beobachtung), von Experimenten und von Fallstudien,
2. Verfahren zur technischen Umsetzung (techne [gr.] = Handwerk, Kunstfertigkeit) der wissenschaftlich
hergeleiteten Ansätze,
3. Praktische Anwendung der Verfahren (prassein [gr.] = tun, handeln) mit Hilfe von CASE (ComputerAided Software Engineering) Tools, die die Praktikabilität der Verfahren durch Automatisierung und
Visualisierung unterstützen.
Der Begriff Software Engineering wurde Ende der 60er Jahre geprägt, um mittels eines damals bewusst
provozierend gewählten Schlagworts auf die dringende Notwendigkeit einer über das Handwerk hinausgehenden Systematisierung des Entwicklungsprozesses hinzuweisen. Seitdem hat bekanntlich – vor allem im vergangenen Jahrzehnt – ein rasantes Wachstum des Umfangs, der Komplexität und der Relevanz der durch Software realisierten Funktionalitäten stattgefunden. Die heutige Gesellschaft hängt in
zunehmendem Maße vom zuverlässigen Funktionieren softwarebasierter Systeme ab, deren Anforderungskomplexität ebenfalls anwächst. Selbst auf sicherheitskritischen Anwendungsgebieten gibt es heutzutage kaum noch eine industrielle Branche, in der zur Steuerung technischer Prozesse im Echtzeitbetrieb
keine eingebettete Software eingesetzt wird: das gesamte Verkehrswesen, die Medizintechnik, die
Steuerung und Überwachung chemischer und kerntechnischer Anlagen, das Bankwesen sowie die Produktion und Anwendung technischer Geräte sind von verlässlicher Software abhängig. Eventuelle softwarebedingte Versagen können durch Personenschäden, Stillstand der Anlagen, unkontrollierte Finanztransaktionen und Produkthaftung irreversible Schäden in beträchtlicher Höhe und Vertrauensverlust verursachen. Zahlreiche spektakuläre Unfälle haben auch außerhalb der Fachöffentlichkeit das Bewusstsein für
das Problem der Softwareverlässlichkeit geweckt.
Diese Situation führt einerseits bei den erwähnten Industriebranchen zu hohen Kosten für Entwicklungsund Verifikationstätigkeiten; andererseits stellen die normgerechte Entwicklung und Nachweisführung für
viele Hersteller, vor allem für kleinere und mittelständische Softwarehäuser, neue Herausforderungen dar,
mit denen sie sich bereits in den frühen Entwurfsphasen konfrontiert sehen. Daher sind Forschungs- und
Lehrtätigkeiten auf diesem Gebiet zur Unterstützung heutiger und künftiger Softwarehersteller von großem
wirtschaftlichem Interesse. Dabei lassen sich sehr variable, zum Teil einander gegenläufige nichtfunktionale Anforderungen an die heutigen Softwaresysteme – etwa im Hinblick auf die Zuverlässigkeit, den
Freigabezeitpunkt, die Änderungsfreundlichkeit, die Wiederverwendbarkeit, die Kosten – feststellen, sodass sich in Abhängigkeit von der Priorität dieser Ziele unterschiedliche Vorgehensweisen zur Softwareerstellung anbieten. Dass es keinen goldenen W eg bei der Softwareentwicklung gibt, machen nicht zuletzt
auch die neuesten internationalen Standards (u.a. der Normungsorganisationen IEC und ISO) deutlich,
die in Abhängigkeit vom Grad der Sicherheitsrelevanz softwarebasierter Steuerungen unterschiedliche
33
Vorgehensweisen empfehlen bzw. vorschreiben.
Eine einheitlich standardisierte Softwareentwicklung gibt es in diesem Sinne nicht. Daher besteht die eigentliche „Kunst“ des Software-Ingenieurs – neben der Beherrschung der einzelnen Techniken – vor allem darin, mit Hilfe wissenschaftlicher Prinzipien und Erkenntnisse und anhand signifikanter Eigenschaften und Kenngrößen des aktuell vorliegenden Projekts zu erkennen, welche Vorgehensweisen (etwa im
Hinblick auf Prozessmodellierung, Spezifikationssprache, Architektur, Nachweisverfahren, Personalorganisation, etc.) einzeln bzw. in Kombination miteinander anwendungsadäquate Qualität und Kosteneffizienz
versprechen. W ie in allen klassischen Ingenieurwissenschaften benötigt auch hier der Ingenieur, um die
Technik optimal gestalten zu können, eine tiefer gehende, möglichst vollständige wissenschaftliche Kenntnis
der alternativen technischen Optionen sowie ein wissenschaftlich geprägtes Analyse- und MessInstrumentarium.
Aus diesem Bedarf heraus setzt sich das hier vorgestellte Vertiefungsfach Software Engineering – über
die Erlernung zahlreicher Techniken zur Softwareentwicklung und zum Eignungsnachweis hinaus – gera- de
die systematische Untersuchung der Stärken und Schwächen der einzelnen Verfahren, sowie die Bewertung ihres Eignungspotentials in Abhängigkeit von konkreten Problem- und Anwendungsklassen zum
Ziel. Aufgabe des am Lehrstuhl für Software Engineering angebotenen Vertiefungsfachs Software Engineering ist es also, den Studierenden dieses Know-how anzubieten und den Erwerb dieses W issens sowohl aus theoretischer als auch aus anwendungsorientierter Sicht zu ermöglichen. Zur Erfüllung dieser
Aufgabe werden verschiedene Modulausprägungen angeboten, die sich mit folgenden zentralen und speziellen Aspekten des Software Engineering befassen:
34
•
Konstruktive Aspekte (u.a. Lebenszyklus, Prozessmodelle, Requirements Engineering, Spezifikationssprachen, Architekturen, UML-Modelle, Wiederverwendung, Entwurfsverfahren, Entwurfsmuster);
•
Analytische Aspekte (u.a. Inspektion, Durchsicht, Durchgang, Schreibtischprüfung, Test, statische Analyse, Komplexitätsmetriken);
•
Organisatorische Aspekte (u.a. menschliche Faktoren, Projektmanagement, Personalführungsstrategien, Konfigurationsmanagement, Kostenmodelle);
•
Technische Sicherheit softwaregesteuerter Anwendungen (u.a. Risiko-Analyse, Safety Integ- rity
Levels, Analyse der Fehlerarten und -effekte, Fehlerbaumanalyse);
•
Software-Test, -Verifikation und -Validierung (u.a. kontroll- und datenflussbasierte Testüberdeckungen, Mutationstest, Model Checking und sonstige Beweisverfahren);
•
Software-Zuverlässigkeit bzw. - Verfügbarkeit (Schätzung optimaler time to market, Bewertung der
Softwareverfügbarkeit für Telekommunikationssysteme, Bewertung der Softwarezuverläs- sigkeit
für sicherheitskritische Anwendungen);
•
Software-Fehlertoleranz (Entwurf und Bewertung redundanter Softwarearchitekturen zur Erkennung, Behebung bzw. Beherrschung sporadischer Softwarefehler im Betrieb);
•
Erprobung von CASE-Werkzeugen (Einsatz moderner Tools, u. a. zur Anforderungserfassung,
Spezifikationsanalyse, Ermittlung von Code-Metriken, Erstellung und Bearbeitung von Entwurfsdiagrammen in UML, Visualisierung von Testüberdeckungen, Fehlererfassung durch Bug Trackers, Zuverlässigkeitsbewertung).
Modell B (Praktische Softwaretechnik – Informatik 2)
Software Engineering als Teildisziplin der Informatik beschäftigt sich mit der standardisierten ingenieurmäßigen Erstellung komplexer Softwaresysteme auf Grundlage wohldefinierter Prozesse.
Zentrale Zielsetzung der Methoden und Konzepte des Software Engineering ist dabei in der industriellen
Praxis neben der Anforderungskonformität und der angestrebten Fehlerfreiheit bzw. Fehlertoleranz des
erstellten Softwaresystems vor allem auch die Einhaltung zugesicherter Termine und die Optimierung der
erforderlichen Kosten bzw. Ressourcen. Angesichts der stetig wachsenden Größe und Komplexität der
Systeme und Anwendungen bedingt dies eine systematische Projektplanung und auch -steuerung sowie ein
ingenieurmäßiges, methodisches Vorgehen bei der eigentlichen Konstruktion und Validierung des
Zielsystems. Dies gilt heutzutage im Wesentlichen unabhängig von konkreten Anwendungsbereichen und
trifft für technische Anwendungsgebiete mit sicherheitskritischen Anforderungen, z.B. für Medizintechnik
oder Automobilelektronik, ebenso zu wie für umfangreiche betriebswirtschaftliche Applikationen, z.B. aus
dem Bereich der Finanzdienstleistungen.
Der Fokus des modernen Software Engineering umfasst den gesamten Software- Lebenszyklus von der
Anforderungsdefinition über Analyse, Entwurf, Implementierung, Validierung und Dokumentation des Zielsystems bis hin zu dessen Inbetriebnahme sowie zu seiner langfristigen Pflege und W artung. Neben den
Kernprozessen der eigentlichen Softwareentwicklung muss eine ganzheitliche Perspektive außerdem
auch zahlreiche prozessbegleitende und -unterstützende Aktivitäten (wie beispielsweise Projektmanagement, Konfigurationsmanagement oder Änderungsmanagement) einbeziehen. Ein weiteres wesentliches
Themengebiet ist die systematische Modellierung, Dokumentation, Bewertung und kontinuierliche Verbesserung des Entwicklungsprozesses an sich.
Software Engineering als eine Teildisziplin der wissenschaftlichen Informatik bietet zur Bewältigung der
beschriebenen Aufgabenstellungen eine breite Palette von Lösungsansätzen an, die vielfach zueinander in
Beziehung stehen und einander teilweise gegenseitig bedingen. Eine ingenieurmäßige Vorgehensweise bei
der Durchführung eines Software-Entwicklungsprojektes erfordert daher in der Praxis den Einsatz einer
sinnvollen Kombination von aufeinander abgestimmten Konzepten, Methoden und Werkzeugen. Das Modell
B (Praktische Softwaretechnik) als spezielle Ausprägung des Fachs Software Engineering behandelt die
Konzepte, Methoden, Notationen und W erkzeuge des Software Engineering, die sich im wissenschaftlichen bzw. im kommerziellen Bereich etabliert haben, unter dem besonderen Aspekt ihres praxisorientierten, integrierten Einsatzes in realistischen Projekten und in großen, arbeitsteiligen Teams.
Die angebotenen Lehrveranstaltungen beschäftigen sich
•
•
•
•
mit
der systematischen Planung, Organisation und Durchführung von SoftwareEntwicklungsprojekten,
mit der methodisch fundierten Modellierung, Konstruktion und Validierung umfangreicher Softwaresysteme,
mit der systematischen Beschreibung der dabei verwendeten Vorgehensmodelle und Methoden,
mit der Vermittlung von praxisbezogenem Wissen über den Einsatz dieser Modelle und Methoden in
realistischen Projekten.
Ein wesentliches Augenmerk der Lehrveranstaltungen liegt darauf, durch den verstärkten Einsatz von
Fallstudien aus der industriellen Praxis eine Brücke zwischen theoretischer Fundierung und kommerziellem
Praxiseinsatz zu schlagen.
35
Hardware-Software-Co-Design (Informatik 12)
Das Fachgebiet Hardware-Software-Co-Design prägt und wird geprägt durch die ”Technische Informatik“. In
Abgrenzung zur ”Theoretischen Informatik“ und zu den Fächern der ”Praktischen Informatik“ bezeichnet sie
diejenige Disziplin der Informatik, die sich mit den Fragen der Implementierung von Daten verarbeiten- den
Systemen (PC, Workstation, Eingebettete Systeme) beschäftigt. Dazu gehören alle Facetten und Aspekte
sowohl des Hardware- als auch des Softwareentwurfs.
Speziell betrachtet das Fachgebiet den Entwurf von Rechnern, die für einen speziellen Kontext entworfen
werden, in dem sie eingesetzt werden, sog. ”Eingebettete Systeme“ (engl. embedded systems). Gegenüber einem mittlerweile gesättigten Markt an Vielzweckrechnern sieht man im Bereich eingebetteter Systeme in den nächsten Jahren milliardenstarke Wachstumsmärkte und unzählige Anwendungsmöglichkeiten. Der Computer wird allgegenwärtig werden. Man spricht auch von engl. Ubiquitous computing.
Beispiele von eingebetteten Systemen sind:
•
•
•
•
Drahtlose und batteriebetriebene Systeme z. B. Handy, PDA, Bluetooth betriebene Kommunikationsgeräte, der Bereich des ”Wearable Computing“ (Rechner als Bestandteil der Kleidung);
Gebäudeautomatisierung z.B. Feldbussysteme, Automobiltechnik, der Bereich ”Ambient Intelligence“ sowie Industriesteuerungen;
Sport und Entertainment z. B. elektronische Pulsmessung, Navigation und Überwachung, elektronische Spiele;
Spezialrechner und –prozessoren z. B. digitale Signalprozessoren, Mikrocontroller und der Bereich des ”Reconfigurable Computing“ (programmierbare Schaltungen)
Die Fragestellungen des Fachgebiets Hardware-Software-Co-Design sind:
•
Wie entwerfe ich ein eingebettetes System?
Hier spielen Sprachen und Modelle zur Beschreibung, Analyse und Simulation von funktionalem
und zeitlichem Verhalten eine wichtige Rolle.
•
Welche Entwurfsprobleme sind bei der Produktentwicklung zu lösen?
Dazu gehören: Auswahl geeigneter Komponenten und Module, die Abbildung der Funktionalität auf
diese Komponenten sowie das zeitliche Planen der Ausführung.
•
Welche Nebenbedingungen sind beim Entwurf einzuhalten bzw. zu berücksichtigen?
Größe, Kosten, Gewicht, Energiebedarf, Entwurfszeit und Performance stellen die wichtigsten Kriterien für den Entwurf eingebetteter Systeme dar. Für den Entwurf eines eingebetteten Systems ist
es daher sehr wichtig, wie man diese Größen bestimmen kann, entweder analytisch oder per
Synthese oder mittels geeigneter Schätzverfahren.
•
Wie kann ich mein System hinsichtlich vieler Zielgrößen optimieren?
Eine zentrale Frage des Co-Designs ist, ob eine Funktion aus Kosten- und Effizienzgründen besser in Hardware oder in Software implementiert werden soll (sog. Hardware-SoftwarePartitionierung).
•
Wie zeige ich, dass mein entworfenes System auch korrekt funktioniert?
In diesem Zusammenhang lernen wir Verfahren zur Validation, z.B. durch Test und Simulation
und zur formalen Verifikation kennen. Bei letzteren wendet man mathematische Beweisverfahren
an.
Die Ziele sind stets der korrekte Entwurf sowie die Optimierung und Einhaltung aller Nebenbedingungen,
die durch die konkrete Anwendung und das konkrete Einsatzgebiet des Systems bestimmt werden.
36
3.2.13 Medieninformatik
Das Fach Medieninformatik wurde eingerichtet, um auch Informatikern die Möglichkeit zu geben, sich
Medienkompetenz anzueignen. Die gesamte Medienlandschaft erfährt gegenwärtig einen tiefgreifenden
technischen Wandel; mitunter ist sogar von einer „digitalen Revolution“ die Rede. Mit der rapid zunehmenden Digitalisierung der visuellen und akustischen Medien kommt der Informatik auch hier eine zentrale
Stellung zu, und es ergeben sich neue berufliche Herausforderungen für Informatiker in interdisziplinären
Teams: Sie sollten neben dem technischen Wissen auch über Grundkenntnisse in Fragen der Mediengestaltung verfügen. Die heutige Situation ist immer noch dadurch gekennzeichnet, dass viele Software-Systeme von potenziellen Anwendern auch deshalb nicht gewürdigt werden, weil ihre äußere Erscheinung zu wünschen übrig lässt; Informatiker tun sich oft schwer, ansprechende Oberflächen zu entwerfen. Mit diesem Fach wird versucht, Informatikern eine geeignete Qualifikation zu vermitteln. Um es
deutlich zu sagen: Man wird kein Designer, wenn man dieses Fach wählt und erfolgreich absolviert. Das Ziel
ist allein, Informatiker in die Lage zu versetzen, besser mit Designern sprechen zu können.
Etwas ungewohnt ist die Tatsache, dass dieses Fach nicht genau einem der Lehrstühle zugeordnet ist wie
die anderen. Hier sind die Lehrstühle 5 (Mustererkennung), 6 (Datenbanksysteme), 9 (Graphische Datenverarbeitung) und die Professur für Künstliche Intelligenz in gleicher Weise beteiligt. Über die Lehrstühle
verteilt besteht ein beachtliches Lehrangebot zu diesem Thema, das durch Importe aus anderen Fakultäten noch ergänzt werden kann. Und schließlich ermöglicht der Einsatz eines Designers als Lehrbeauftragten sogar das Angebot einer Vorlesung zum Thema Mediengestaltung.
3.2.14 Elektronik und Informationstechnik
Die Lehrveranstaltungen der Vertiefungsrichtung Elektronik und Informationstechnik werden vom Lehrstuhl für Informationstechnik mit dem Schwerpunkt Kommunikationstechnik (LIKE) und vom Lehrstuhl für
Rechnergestützten Schaltungsentwurf (LRS) des Instituts für Elektrotechnik, Elektronik und Informationstechnik angeboten.
Fachlicher Hintergrund
Das Fach Technische Elektronik spiegelt die aktuelle Entwicklung wider, die sowohl durch das Zusammenwachsen von Computertechnik, Telekommunikation und elektronischen Medien gekennzeichnet ist, als
auch der Durchdringung aller technischen Geräte und Einrichtungen durch eingebettete Systeme (embedded systems) Rechnung trägt.
Ziel ist, mit den Mosaiksteinen der Grundlagen- und Vertiefungsvorlesungen der Elektrotechnik ein Gesamtbild zu entwickeln. An ausgewählten Systembeispielen werden Zusammenhänge und Realisierungsaspekte vermittelt.
Schwerpunkte:
• Schaltungen und
• hardwarenahe Software
als Komponenten komplexer Systeme für die Informations-, Kommunikations- und Medientechnik, und für
den Bereich ”Messen-Steuern-Regeln“, z. B.:
•
•
•
•
•
•
37
(Grund-)Schaltungen, Geräte und Systeme für die Mobilkommunikationstechnik und für den digitalen Rundfunk
Schaltungstechnik für Endgeräte mit geringster Stromaufnahme
Schaltungstechnik für Hochfrequenzempfänger und -sender
Leitungsgebundene und leitungslose Rechnerverbindungsstrukturen
Entwurf mikroelektronischer Realisierungen aus allen angesprochenen Bereichen
Hard- und Softwarekomponenten echtzeitfähiger Systeme
•
•
Rekonfigurierbare Systeme
Innovative Mensch/Maschine-Schnittstellen
Voraussetzungen für das Studium in dem Fach Elektronik und Informationstechnik sind die Grundlagen der
Elektrotechnik, der Mathematik und der Informatik. Das Fach ist vor allem auf die Berufsbilder
•
•
•
Spezifikation und Entwicklung von Hardware und hardwarenaher Software
Beratung von Herstellern und Anwendern mikroelektronischer und informationstechnischer Systeme
Betrieb von Kommunikationseinrichtungen
ausgerichtet.
3.2.15 Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz“ (KI) ist eine wissenschaftliche Disziplin, die das Ziel verfolgt, menschliche W ahrnehmungs- und Verstandesleistungen zu operationalisieren und maschinell, d.h. durch informationsverarbeitende Systeme verfügbar zu machen. Systeme der Künstlichen Intelligenz sind Systeme, die in Zusammenarbeit mit menschlichen Partnern Problemlösungen in Arbeitsprozessen unterstützen. Dabei betonen wir eine logisch-komplexitätstheoretische Herangehensweise an Probleme der KI und bearbeiten
das Problem der Wissensrepräsentation und W issensverarbeitung aus der Sicht der Informatik, d.h. unter
dem Aspekt der Programmierung. Theoretische Ideen und neue Konzepte in der KI bedürfen aus unserer
Sicht stets der Überprüfung durch praktisch nutzbare Implementationen; daher bildet die Konstruktion von
Systemen einen wichtigen Bestandteil unserer Arbeit.
In der Professur für Künstliche Intelligenz sind Anwendungen der KI auf Probleme der Mathematik, Verarbeitung natürlicher Sprache, Intelligente Informationssysteme, Dokumentenverarbeitung und -verwaltung,
Wissenserwerb, W issensmanagement, Wissensrepräsentation und -präsentation sowie Computer Algeb- ra,
Mathematische Modellierung und Komplexitätsanalyse die umfassenden Arbeitsthemen.
Wir bieten Vorlesungen, Übungen, Seminare und Praktika zu folgenden Themen an: Allgemeine Einführung in die KI, Wissensrepräsentation und -verarbeitung, Sprachverarbeitung und Text Mining, KIAlgorithmen auf mobilen Geräten, XML- und Web-Technologien und Grundlagen der Robotik.
38
3.3
3.3.1
1
Modulbeschreibungen des Bachelorstudiums
Algorithmen und Datenstrukturen
Modulbezeichnung Algorithmen und Datenstrukturen
10 ECTS
(Algorithms and Data Structures)
(TEC 30501)
2
Lehrveranstaltungen V: Algorithmen und Datenstrukturen (4 SWS)
Ü: Tafel- und Rechnerübungen zu Algorithmen und
Datenstrukturen (4 SWS)
3
Dozenten
Prof. Dr.-Ing. Marc Stamminger, Prof. Dr. Christoph Pflaum
4
Modulverantwortlicher
Prof. Dr.-Ing. Marc Stamminger
5
Inhalt
6
Lernziele und
Kompetenzen






5
ECTS
5
ECTS
Grundlagen der Programmierung
Datenstrukturen
Objektorientierung
JAVA-Grundkenntnisse
Aufwandsabschätzungen
Grundlegende Algorithmen
Die Studierenden




keine
erlernen die Grundlagen der Programmierung anhand
Programmiersprache JAVA
verstehen objektorientiertes Programmieren
kennen fundamentale Datenstrukturen und Algorithmen
können Algorithmen entwickeln und analysieren
7
Voraussetzungen
für die Teilnahme
8
Einpassung in
Musterstudienplan
1. Semester
9
Verwendbarkeit
des Moduls
- Bachelor Informatik
der
- Bachelor IuK
- Lehramt Informatik (alle Schulformen)
- Bachelor Computational Engineering
- Bachelor Technomathematik
- Bachelor Mathematik mit Nebenfach Informatik
- Zwei-Fach-Bachelor mit Erstfach Informatik
10 Studien- und
Prüfungsleistunge
n
11 Berechnung
Modulnote
39
Die Modulprüfung besteht aus:

unbenotetem Leistungsnachweis, erworben
Teilnahme an den Tafel- und Rechnerübungen
 Schriftl. Prüfung von 120 Minuten
100% der schriftl. Prüfungsnote
durch
erfolgreiche
12 Turnus des
Angebots
Vorlesung jährlich; Übungsbetrieb möglicherweise semesterweise, falls aus
Studienbeiträgen finanzierbar.
13 Arbeitsaufwand
Präsenzzeit: 120 h
Eigenstudium: 180 h
14 Dauer des Moduls
1. Semester
15 Unterrichtssprache Deutsch
16 Vorbereitende
Literatur
40
Lehrbuch: Saake, Sattler: „Algorithmen und Datenstrukturen - Eine
Einführung mit JAVA“
3.3.2
1
Konzeptionelle Modellierung
Modulbezeichnung
Konzeptionelle Modellierung
5 ECTS
(Conceptual Modeling)
(TEC 31301)
2
Lehrveranstaltungen
V: Konzeptionelle Modellierung (2 SWS)
2,5 ECTS
Ü: Konzeptionelle Modellierung (2 SWS)
2,5 ECTS
3
Dozenten
Prof. Dr. Richard Lenz
4
Modulverantwortlicher
Prof. Dr. Richard Lenz
5
Inhalt
Die Vorlesung behandelt die folgenden Themen:
•
6
Lernziele und
Kompetenzen
7
Voraussetzungen
für die Teilnahme
8
Einpassung in
Musterstudienplan
Datenmodellierung am Beispiel des
Entity/Relationship-Modells (E/R-Modell)
• Vererbungsbeziehungen und Kategorienbildung
zwischen Datentypen am Beispiel des
erweiterten E/R-Modells
• Relationale Datenmodellierung
• Normalformenlehre
• Datenanfragesprachen und mengenorientierte
Programmierung am Beispiel von SQL
• Einstieg in hierarchische Datenstrukturen am Beispiel von XML
und DTD
• Multidimensionale Datenmodellierung und analytische Anfragen
als Basis von Data-Warehouse-Systemen
• Einführung in UML mit dem Schwerpunkt der Klassendiagramme
im Kontext der Datenmodellierung
• Strukturmodellierung im Kontrast zur Verhaltensmodellierung am
Beispiel von UML
 Domänenmodellierung und Ontologien
Qualifikationsziel ist es, Studierenden der Informatik und anderer
Studiengänge die grundlegenden Techniken im Bereich der
konzeptionellen Modellierung zu vermitteln. In den Übungen liegt der
Schwerpunkt auf der praktischen Anwendung dieser allgemeinen Konzepte
anhand von Fallbeispielen.
keine
- Bachelorstudiengang Informatik (Studienbeginn im Wintersemester):
erstes Fachsemester
- Bachelorstudiengang Informatik (Studienbeginn im Sommersemester):
erstes Fachsemester
- Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik (WInf) [vgl. Anlage 4 in
„PO_Bachelorstudiengaenge_NEU.pdf“]: zweites Fachsemester
- Masterstudiengang Internationale Wirtschaftsinformatik / International
Information Systems (IIS) als Teil der „Customized Introduction to
International Information Systems“ im Bereich „Informatics“ [vgl. §26 in
„St-PO_Master-Intern-Wirtschaftsinformatik.pdf“]: erstes Fachsemester
41
- Bachelorstudium der Mathematik (sowohl „Mathematik, Nebenfach
Informatik“ als auch „Technomathematik“) [vgl. Anlage 2 in „POBachelor-MA-Mathe_Technomathe.pdf“]: zweites Fachsemester
- In den Lehramtsstudiengängen als „Fach Informatik“ sowohl für
„Lehramt am Gymnasium“ als auch für „Lehramt an Realschulen“ sowie
für „Lehramt an Hauptschulen“ [vgl. §5, §6 und §7 in „LAPO-InformatikNEU.pdf“]: zweites Fachsemester
- Studiengang Wirtschaftswissenschaften im Lehramtsstudiengang (nur
für „Lehramt an Gymnasien“; vgl. §2 in LAPO-WiWi-NEU.pdf): achtes
Fachsemester
- Fach Linguistische Informatik [vgl. Anhang Tabelle 1 in
„FachStuOPrO_LingInform.pdf“]: zweites oder viertes Fachsemester
Zwei-Fach-Bachelor-Studiengänge der Philosophischen Fakultät (darin als
„Fach Informatik“) [vgl. §4 in FachStuO_PrO_Informatik.pdf]: zweites
Fachsemester
9
Verwendbarkeit des
Moduls
-
Pflichtmodul im Bachelorstudiengang Informatik
Pflichtmodul im Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik
Pflichtmodul im Masterstudiengang Wirtschaftsinformatik
Pflichtmodul im Bachelorstudiengang Mathematik mit Nebenfach
Informatik
- Pflichtmodul im Bachelorstudiengang Technomathematik
- Pflichtmodul in den Lehramtsstudiengang Informatik für Gymnasien und
Haupt- und Realschulen
- Pflichtmodul im Studiengang Wirtschaftswissenschaften im
Lehramtsstudiengang für Gymnasien
- Pflichtmodul im Fach Linguistische Informatik
- Pflichtmodul im Fach Informatik in den Zwei-Fach-BachelorStudiengängen der Philosophischen Fakultät
Wahlmodul M5.3 im Masterstudiengang Medizintechnik
10 Studien- und
Prüfungsleistungen
Klausur von 90 Min. Dauer, die je nach Studiengang als "schriftliche
Prüfung" oder als "schriftliche Leistungsfeststellung zum Erwerb eines
benoteten Scheins" gewertet wird
11 Berechnung
Modulnote
Das Ergebnis der Prüfung bzw. Leistungsfeststellung
12 Turnus des
Angebots
Je nach Curriculum: jährlich im Wintersemester oder jährlich im
Sommersemester
13 Arbeitsaufwand
Präsenzzeit: 60h ( (2h+2h) x 15)
bestimmt die Modulnote
Eigenstudium: 90h ( (1h+2h) x 15 + 45h)
d.h. je Vorlesung ca. 1h pro Woche Nachbereitung im laufenden Semester
und je Übungsveranstaltung ca. 2h pro Woche Vorbereitung sowie ca. 45h
Prüfungsvorbereitung in der vor-lesungsfreien Zeit; erfolgt keine
begleitende Nachbereitung der Vorlesung sind ca. 60h für die
Prüfungsvorbereitung einzukalkulieren
14 Dauer des Moduls
1 Semester
15 Unterrichtssprache
Deutsch
16 Vorbereitende
Literatur
(1) Begleitliteratur zur Vorbereitung:
Alfons Kemper, Andre Eickler: Datenbanksysteme : Eine Einführung. 6.
aktualis. u. erw. Aufl. Oldenbourg, März 2006. ISBN-10: 3486576909 ►
42
Kapitel 2 bis 4 und Abschnitt 17.2
(2) Supplementäre Begleitliteratur:
Rainer Eckstein, Silke Eckstein: XML und Datenmodellierung. Dpunkt
Verlag, November 2003. ISBN-10: 3898642224
Andreas Bauer, Holger Günzel: Data-Warehouse-Systeme.
3. aktualis. u. erw. Aufl., Dpunkt Verlag, 2008. ISBN-10: 3898645401
Bernd Oestereich: Analyse und Design mit UML 2.1.
8. Aufl., Oldenburg, Januar 2006. ISBN-10: 3486579266
43
3.3.3 Mathematik für Naturwissenschaftler
1
Modulbezeichnung
Mathematik für Naturwissenschaftler
5 ECTS
(4640)
2
Lehrveranstaltungen
V: Mathematik für Naturwissenschaftler (4 SWS)
3
Dozenten
Prof. G. Keller und andere Dozenten des Departments
Mathematik
4
Modulverantwortlicher
Prof. G. Keller
5
Inhalt


Grundbegriffe der Analysis und Linearen Algebra
Komplexe Zahlen, Funktionen, Stetigkeit, Differenzierbarkeit,
Integration
Lineare Abbildungen, Matrizen, Gauss-Algorithmus, Determinanten,
Eigenwerte
Eigenvektoren, Diagonalisierbarkeit
Lineare Differentialgleichungen, Stabilitätsanalyse



44
5 ECTS
6
Lernziele und
Kompetenzen
Erwerb von Grundkenntnissen der Differenzial- und Integralrechnung, der
Linearen Algebra und der Linearen Differentialgleichungen als Mittel zur
exakten und quantitativen Beschreibung naturwissenschaftlicher
Zusammenhänge.
7
Voraussetzungen
für die Teilnahme
keine
8
Einpassung in
Musterstudienplan
1. Semester
9
Verwendbarkeit des
Moduls
Lehramt Informatik: falls das andere Unterrichtsfach nicht Mathematik ist
Zwei-Fach-Bachelor mit Erstfach Informatik
10 Studien- und
Prüfungsleistungen
Die Modulprüfung besteht aus:
11 Berechnung
Modulnote
100% der schriftl. Prüfungsnote
12 Turnus des
Angebots
Jährlich (Wintersemester)
13 Arbeitsaufwand
Präsenzzeit: 60 h

90-minütige schriftl. Prüfung
Eigenstudium: 90 h
14 Dauer des Moduls
1 Semester
15 Unterrichtssprache
Deutsch
16 Vorbereitende
Literatur
 N. Rösch: Mathematik für Chemiker, Springer
 E.-A.-Reinsch: Mathematik für Chemiker, Teubner
 G. Brunner: Mathematik für Chemiker, Spektrum
 Furlan: Das gelbe Rechenbuch
Zur Vorbereitung:
2. Schulwissen der Mathematik im Umfang von Abschnitt 2 bis 15 des
Buches „Startwissen Mathematik und Statistik“ von Harris, Taylor, Taylor
(Spektrum, 2007)
45
3.3.4
1
Parallele und funktionale Programmierung
Modulbezeichnung
Parallele und funktionale Programmierung
5 ECTS
(Parallel and Functional Programming)
(TEC 30401)
2
3
Lehrveranstaltungen
Dozenten
V: Parallele und funktionale Programmierung (2 SWS)
Ü: Übungen zu Parallele und funktionale Programmierung
(2 SWS)
2,5 ECTS
2,5 ECTS
Prof. Dr. Michael Philippsen
PD Dr.-Ing. Peter Wilke
4
Modulverantwortlicher
5
Inhalt
6
Lernziele und
Kompetenzen
Prof. Dr.-Ing. Michael Philippsen








Die Studierenden




erlernen die Grundlagen der funktionalen Programmierung anhand
der Programmiersprache Scheme
verstehen paralleles Programmieren mit Java
kennen fundamentale Datenstrukturen und Algorithmen
können funktionale und parallele Algorithmen entwickeln und
analysieren
7
Voraussetzungen
für die Teilnahme
keine
8
Einpassung in
Musterstudienplan
2. Semester
9
Verwendbarkeit des
Moduls
10 Studien- und
Prüfungsleistungen
46
Grundlagen der funktionale Programmierung
Grundlagen der parallelen Programmierung
Datenstrukturen
Objektorientierung
Scheme-Kentnisse
Erweitete JAVA-Kenntnisse
Aufwandsabschätzungen
Grundlegende Algorithmen
• Bachelor Informatik
• Bachelor Technomathematik
• Bachelor Mathematik mit Nebenfach Informatik
• Zwei-Fach-Bachelor mit Erstfach Informatik
Schriftl. Prüfung von 60 Minuten
11 Berechnung
Modulnote
100% der schriftl. Prüfungsnote
12 Turnus des
Angebots
Jährlich
13 Arbeitsaufwand
Präsenzzeit: 60 h
Eigenstudium: 90 h
14 Dauer des Moduls
1 Semester
15 Unterrichtssprache
Deutsch
16 Vorbereitende
Literatur
47
3.3.5
1
Grundlagen der Logik und Logikprogrammierung
Modulbezeichnung
Grundlagen der Logik und Logikprogrammierung
5 ECTS
(Foundations of Logic and Logic Progamming)
(TEC 30701)
2
Lehrveranstaltungen
V:
Grundlagen der Logik und Logikprogrammierung
(2 SWS)
Ü:
Grundlagen der Logik und Logikprogrammierung
(2 SWS)
2.5 ECTS
2.5 ECTS
48
3
Dozenten
Prof. Dr. Lutz Schröder
4
Modulverantwortlicher
Prof. Dr. Lutz Schröder
5
Inhalt
6
Lernziele und
Kompetenzen

Logisches Argumentieren

Quantoren

Relationen

Anfangsgründe von Prolog

Wahrheit

Klassische Logik

Logikkalküle

Prolog: Theoretische Grundlagen

Fortgeschrittene Logikprogrammierung

Modellierung mit logischen Mitteln

Anwendungen der Logik in den Formalwissenschaften
Die Studierenden
7
Voraussetzungen für
die Teilnahme
8
Einpassung in
Musterstudienplan
9
Verwendbarkeit des
Moduls

erwerben fundierte Kenntnisse zu den Grundlagen und der
praktischen Relevanz der Logik mit besonderer
Berücksichtigung der Informatik

verstehen und erklären logisches Schließen

können die vorgestellten Logikkalküle kritisch reflektieren,
insbesondere hinsichtlich Entscheidbarkeit, Komplexität,
Korrektheit und Vollständigkeit

sind in der Lage, Problemspezifikationen in Logikprogramme
umzusetzen
 beherrschen die praktischen Aspekte der Logikprogrammierung
Übung: Anmeldung beim Betreuer
1. Studiensemester



Bachelor Informatik
Zwei-Fach-Bachelor mit Erstfach Informatik
Studierende aller Fächer / Studium
Schlüsselqualifikation geeignet
Generale:
als
10 Studien- und
Prüfungsleistungen
Die Modulprüfung besteht aus:


11 Berechnung
Modulnote
V: 90-minütige schriftl. Abschlussprüfung
Ü: Scheinwerwerb durch Mitarbeit und Lösung
Hausaufgaben
100% der schriftl. Prüfungsnote + Bonuspunkte aus benoteten
Übungsaufgaben
12 Turnus des Angebots
Jährlich
13 Arbeitsaufwand
Präsenzzeit: 60 h
der
Eigenstudium: 90 h
14 Dauer des Moduls
1 Semester
15 Unterrichtssprache
Deutsch
16 Vorbereitende
Literatur
Lehrbücher:
 Logik – eine dialog-orientierte Einführung, Inhetveen, 2003
 First-Order Logic and Automated Theorem-Proving, Fitting, 1996
 Logik für Informatiker, Schöning, 2000
 Learn Prolog Now!, Blackburn et al., 2006
Monographie:
Logic, Programming, and Prolog, Nilsson and Maluszynski, 1996
49
3.3.6.
Theoretische Informatik für Lehramtsstudierende
17 Modulbezeichnung
Theoretische Informatik für Lehramtsstudierende
5 ECTS
(3200)
18 Lehrveranstaltungen
V:
Theoretische Informatik für das Lehramt
(2 SWS)
Ü:
Theoretische Informatik für das Lehramt
(2 SWS)
2.5 ECTS
2.5 ECTS
19 Dozenten
N.N.
Mitarbeiter der Professur für Didaktik der Informatik
20 Modulverantwortlicher
N.N.
21 Inhalt
 Formale Sprachen und Automatentheorie (reguläre Sprachen
und endliche Automaten, kontextfreie Sprachen und
Kellerautomaten, kontextsensitive Sp rachen und linear
beschränkte Automaten, Regelsprachen und
Turingmaschinen)
 Berechenbarkeitstheorie (höhere Pro grammiermodelle,
funktionales Modell, Entscheidungsp robleme)
 Komplexitätstheorie(Zeitkomplexitätsklassen,
Platzkomplexitätsklassen)
Die Studierenden
22 Lernziele und
Kompetenzen
23 Voraussetzungen für
die Teilnahme
24 Einpassung in
Musterstudienplan
25 Verwendbarkeit des
Moduls
26 Studien- und
Prüfungsleistungen
27 Berechnung
Modulnote
 lernen fundamentale Konzepte aus d em Bereich Sprachen und
Automaten kennen und anwenden,
 erhalten Einblick in die Berechenbark eitstheorie, gewinnen ein
Grundlagenverständnis der Komplexitätstheorie.
Modul 3050 Algorithmen und Datenstrukturen
2. Semester
 Lehramt Informatik (alle Schulformen )
 Nebenfach Informatik für nichttechnis che Studienrichtungen
 Zwei-Fach-Bachelor mit Erstfach Informatik
Die Modulprüfung besteht aus:


V: 90-minütige schriftl. Abschlussprüfung
Ü: Scheinerwerb durch Lösung der Hausaufgaben (Schein ist
Zulassungsvoraussetzung für Klausurteilnahme)
100% der schriftl. Prüfungsnote
28 Turnus des Angebots
Jährlich (Sommersemester)
29 Arbeitsaufwand
Präsenzzeit: 60 h
Eigenstudium: 90 h
50
51
30 Dauer des Moduls
1 Semester
31 Unterrichtssprache
Deutsch
32 Vorbereitende
Literatur
Schöning, Uwe: Theoretische Informatik – kurzgefasst
3.3.7
1
Grundlagen der Technischen Informatik
Modulbezeichnung
Grundlagen der Technischen Informatik
7,5 ECTS
(Fundamentals of Computer Engineering)
(TEC 31101)
2
3
Lehrveranstaltungen
Dozenten
V: Grundlagen der Technischen Informatik (4 SWS)
5 ECTS
Ü: Grundlagen der Technischen Informatik (2 SWS)
2,5 ECTS
Prof. Dr.-Ing. Jürgen Teich
und Mitarbeiter
4
Modulverantwortlicher
Prof. Dr. -Ing. Jürgen Teich
5
Inhalt
Aufbau und Prinzip von Rechnern, Daten und ihre Codierung, Boolesche
Algebra und Schaltalgebra, Schaltnetze (Symbole, Darstellung),
Optimierung von Schaltnetzen (Minimierung Boolescher Funktionen),
Realisierungsformen von Schaltnetzen (ROM, PLA, FPGA), Automaten
und
Schaltwerke (Moore/Mealy, Zustandscodierung und -minimierung),
Flipflops, Register, Zähler, Speicher (RAM, ROM), Taktung und
Synchronisation, Realisierungsformen von Schaltwerken, Realisierung der
Grundrechenarten Addition/Subtraktion, Multiplikation und Division,
Gleitkommazahlen (Darstellung, Fehler, Rundung, Standards, Einheiten),
Steuerwerksentwurf, Spezialeinheiten und Co-Prozessoren,
Mikrocontroller; vorlesungsbegleitende Einführung und Beschreibung der
Schaltungen mit VHDL.
6
Lernziele und
Kompetenzen
Die Studierenden


erwerben fundierte theoretische und praxisorientierte Kenntnisse
über die Grundlagen der Verarbeitung von Daten mit Hilfe von
Rechnern
erlernen
den
Schaltungsentwurf
mittels
einer
Beschreibungssprache
7
Voraussetzungen
für die Teilnahme
Keine
8
Einpassung in
Musterstudienplan
1. Semester
9
Verwendbarkeit des
Moduls
Pflichtmodul im Bachelorstudium Informatik und im Bachelorstudium
Informatik für das Lehramt an Gymnasien, Bachelorstudium
Medizintechnik, Bachelorstudium Wirtschaftsinformatik, Zwei-FachBachelor mit Erstfach Informatik
10 Studien- und
Prüfungsleistungen
Die Modulprüfung besteht aus einer Kombination von:
• Studienleistung:
- Teilnahme an Übungen
52
- Miniklausuren im Umfang von jeweils 30 Minuten
- Erfolgreiches Absolvieren von praktischen Übungen
• Prüfungsleistung:
- Klausur von 120 Minuten
11 Berechnung
Modulnote
100% der schriftl. Prüfungsnote
12 Turnus des
Angebots
Vorlesung jährlich (Wintersemester)
13 Arbeitsaufwand
Präsenzzeit: 90 h
Studienleistung: jedes Semester (für Wiederholer).
Eigenstudium: 135 h
53
14 Dauer des Moduls
1 Semester
15 Unterrichtssprache
Deutsch
16 Vorbereitende
Literatur
siehe Webseite:
http://www12.informatik.uni-erlangen.de/edu/gti
3.3.8
1
Grundlagen der Systemprogrammierung
Modulbezeichnung
Systemprogrammierung (Teil 1)
5 ECTS
(System Programming)
(TEC 31801)
2
Lehrveranstaltungen
V: Systemprogrammierung (2 SWS)
Ü: Tafelübung zu Systemprogrammierung (1 SWS)
P: Rechnerübung zu Systemprogrammierung (1 SWS)
3
Dozenten
Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Schröder-Preikschat
Akad. Oberrat Dr.-Ing. Jürgen Kleinöder
4
Modulverantwortlicher
5
Inhalt
6
Lernziele und
Kompetenzen
7
Voraussetzungen
für die Teilnahme
Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Schröder-Preikschat

Grundlagen von Betriebssystemen (Adressräume, Speicher, Dateien,
Prozesse, Koordinationsmittel; Betriebsarten, Einplanung, Einlastung,
Virtualisierung, Nebenläufigkeit, Koordination/Synchronisation)

Abstraktionen/Funktionen UNIX-ähnlicher Betriebssysteme

Programmierung von Systemsoftware

C, Make, UNIX-Shell (Solaris, Linux, MacOS X)
Die Studierenden

erwerben
fundierte
Kenntnisse
über
Grundlagen
von
Betriebssystemen

verstehen Zusammenhänge, die die Ausführungen von Programmen
in vielschichtig organisierten Rechensystemen ermöglichen

erkennen Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen realen und
abstrakten (virtuellen) Maschinen

erlernen die Programmiersprache

entwickeln
Systemprogramme
auf
Basis
der
Systemaufrufschnittstelle UNIX-ähnlicher Betriebssysteme
Wünschenswert:
Modul „Algorithmen und Datenstrukturen“
Modul „Grundlagen der Rechnerarchitektur und -organisation“
8
Einpassung in
Musterstudienplan
3. Semester
9
Verwendbarkeit des
Moduls
Teil 1: Bachelor Mathematik mit NF Informatik, Bachelor Technomathematik,
Zwei-Fach-Bachelor mit Erstfach Informatik
Teil 1 und 2:
Bachelor Informatik
Bachelor IuK, CE, WINF, LA INF-G
10 Studien- und
Prüfungsleistungen
54
Die Modulprüfung besteht aus:

unbenotetem Leistungsnachweis, erworben durch
Teilnahme an den Übungen und Praktikum
erfolgreiche
11 Berechnung
Modulnote
 90-minütige schriftl. Prüfung
100% der schriftl. Prüfungsnote
12 Turnus des
Angebots
Jährlich
13 Arbeitsaufwand
Präsenzzeit: 120 h
Eigenstudium: 180 h
14 Dauer des Moduls
1 Semester
15 Unterrichtssprache
Deutsch
16 Vorbereitende
Literatur
55
Schröder-Preikschat, Wolfgang: Betriebssysteme Grundlagen, Entwurf,
Implementierung, 2008
3.3.9 Mathematische Modellbildung und Statistik für Naturwissenschaftler
1
Modulbezeichnung
Mathematische Modellbildung und Statistik für
Naturwissenschaftler
5 ECTS
(5760)
2
Lehrveranstaltungen
V: Mathematische Modellbildung und Statistik für
Naturwissenschaftler (3 SWS) (57601)
Ü: Mathematische Modellbildung und Statistik für
Naturwissenschaftler (1 SWS) (57602)
3
Dozenten
Prof. G. Keller und andere Dozenten des Departments
Mathematik
4
Modulverantwortlicher
Prof. G. Keller
5
Inhalt












5 ECTS
Grundbegriffe der Mathematik (Zahl, Vektor, Matrix, Zahlenfolge,
Funktion, Ableitung)
Funktionen (lineare und quadratische, e-Funktion,
Logarithmusfunktionen)
Beschreibende Statistik (ein- und zweidimensionale
Stichproben,Lagemaße, Kovarianz, Korrealtion, Zusammenhang
zu linearer Regression)
Verarbeitung von Sequenzdaten, Dotplots
Wachstumsmodelle (lineares, exponentielles, logistisches und
Variationen dazu, Allometrie, Modelle mit zeitlicher Verzögerung)
Anpassung von Modellen an Daten (lineare Regression,
logarithmische und doppeltlogarithmische Transformation von
Daten)
Modelle der chemischen Reaktionskinetik, inkl, Michaelis-MentenModell)
Hardy-Weinberg-Modell mit Variationen (Modellierung von Inzucht
und Selektion)
Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitstheorie: Binominalverteilung,
Normalverteilung, Poissonverteilung und Zusammenhänge
zwischen diesen Verteilungen
Beurteilende Statistik: Testen (Binominaltest, verschiedene Chi2Tests, t-Tests, Bedeutung der „Freiheitsgrade“)
Beurteilende Statistik: Schätzen (Schätzer, Konfidenzintervall,
Konfidenzband), Sequence-Alignment, Needleman-Wunsch
Algorithmus
Modelle für zwei Populationen; Räuber-Beute-Modell,
Konkurrenzmodell
Die Themen 1-6 und 9-2 werden in den Rechnerübungen durch praktische
Aspekte ergänzt.
6
56
Lernziele und
Kompetenzen
Grundlegendes Verständnis des Wechselspiels von mathematischer
Modellierung und der Auswertung von Daten in biologisch relevanten
Situationen.
Erste Erfahrungen mit dem Einsatz professioneller Statistiksoftware zur
beschreibenden und schließenden Statistik
7
Voraussetzungen
für die Teilnahme
keine
8
Einpassung in
Musterstudienplan
3. Semester
9
Verwendbarkeit des
Moduls
Zwei-Fach-Bachelor mit Erstfach Informatik, Lehramt Informatik:
Pflichtmodul falls das andere Unterrichtsfach nicht Mathematik ist
10 Studien- und
Prüfungsleistungen
11 Berechnung
Modulnote
Die Modulprüfung besteht aus:
 Schriftl. Prüfung von 50 Minuten
100% der schriftl. Prüfungsnote
12 Turnus des
Angebots
Jährlich (Wintersemester)
13 Arbeitsaufwand
Präsenzzeit: 60 h
Eigenstudium: 90 h
57
14 Dauer des Moduls
1 Semester
15 Unterrichtssprache
Deutsch
16 Vorbereitende
Literatur
Schulwissen der Mathematik im Umfang von Abschnitt 2 bis 15 des
Buches “Startwissen Mathematik und Statistik” von Harris, Taylor, Taylor
(Spektrum Verlag 2007)
3.3.10 Rechnerkommunikation
17 Modulbezeichnung
Rechnerkommunikation
5 ECTS
(Computer Communications)
(TEC 31501)
18 Lehrveranstaltungen
V: Rechnerkommunikation (2 SWS)
Ü: Rechnerkommunikation (2 SWS)
2,5 ECTS
2,5 ECTS
19 Dozenten
Prof. Dr.-Ing. Reinhard German
und Mitarbeiter
20 Modulverantwortlicher
Prof. Dr.-Ing. Reinhard German
21 Inhalt
Die Vorlesung vermittelt die Grundlagen der Rechnerkommunikation und
durchläuft die Schichten des Internets:
Anwendungsschicht
Transportschicht
Netzwerkschicht
Verbindungsschicht
Physikalische Schicht
Anschließend wird Sicherheit als übergreifender Aspekt behandelt. Die
Übung beinhaltet praktische und theoretische Aufgaben zum Verständnis
der einzelnen Schichten.
22 Lernziele und
Kompetenzen
23 Voraussetzungen
für die Teilnahme
Die Studierenden erwerben

Kenntnisse
über
zentrale
Mechanismen,
Protokolle
und
Architekturen der Rechnerkommunikation (Topologie, Schicht,
Adressierung,
Wegsuche,
Weiterleitung,
Flußkontrolle,
Überlastkontrolle, Fehlersicherung, Medienzugriff, Bitübertragung)
am Beispiel des Internets und mit Ausblicken auf andere
Netztechnologien
 Kenntnisse über Sicherheit, Leistung und Zuverlässigkeit bei der
Rechnerkommunikation
 praktische Erfahrung in der Benutzung und Programmierung von
Rechnernetzen
Programmierkenntnisse in Java
24 Einpassung in
Musterstudienplan
4. Semester
25 Verwendbarkeit des
Moduls
Bachelor Informatik
Bachelor IuK
Zwei-Fach-Bachelor mit Erstfach Informatik
26 Studien- und
Prüfungsleistungen
Die Modulprüfung besteht aus:


58
unbenoteter Leistungsnachweis,
Teilnahme an den Übungen
Schriftl. Prüfung von 90 Minuten
erworben
durch
erfolgreiche
27 Berechnung
Modulnote
100% der schriftl. Prüfungsnote
28 Turnus des
Angebots
Jährlich
29 Arbeitsaufwand
Präsenzzeit: 60 h
Eigenstudium: 90 h
59
30 Dauer des Moduls
1 Semester
31 Unterrichtssprache
Deutsch
32 Vorbereitende
Literatur
Lehrbuch: Kurose, Ross, “Computer Networking:
A Top-Down Approach Featuring the Internet”,
4th Ed., Addison Wesley, 2007
3.3.11 Implementierung von Datenbanksystemen
1
Modulbezeichnung
Implementierung von Datenbanksystemen
5 ECTS
(Implementation of Database Systems)
(TEC 30201)
2
Lehrveranstaltungen
V: Implementierung von Datenbanksystemen (2 SWS) 2,5 ECTS
Ü: Implementierung von Datenbanksystemen (2
SWS)
3
Dozenten
Prof. Dr. Klaus Meyer-Wegener
4
Modulverantwortlicher
Prof. Dr. Klaus Meyer-Wegener
5
Inhalt
Theoretischer Teil:
2,5 ECTS
• Leistungen eines Datenbanksystems
• schrittweise Abstraktion von Dateien zu Datenbanken
• blockorientierte Dateisysteme
• Sätze mit sequentiellem und direktem Zugriff
• Pufferverwaltung
• Indexstrukturen (Hashing, B-Baum, Bitmap)
• Zugriff auf Datenbanken von Programmen aus
• Transaktionen
• Anfrageverarbeitung und -optimierung
• Synchronisation
• Protokollierung und Wiederherstellung
Praktischer Teil:

60
Übungsaufgaben zu den im theoretischen Teil behandelten
Themen
Qualifikationsziel ist es, Studierenden der Informatik und anderer
Studiengänge in die Architektur und die Implementierung von
Datenbanksystemen theoretisch und praktisch einzuführen.
6
Lernziele und
Kompetenzen
7
Voraussetzungen
für die Teilnahme
Modul „Algorithmen und Datenstrukturen" (wg. algorithmischem Denken,
strukturierter Programmierung, abstrakten Datentypen,
Objektorientierung, Java), Konzeptionelle Modellierung" (wg.
Relationenmodell, Relationenalgebra, SQL) und
„Systemprogrammierung“ (wg. Dateikonzept, Ein-/Ausgabe). Die
relevanten Inhalte können ggf. auch in anderen Modulen erworben
worden sein.
8
Einpassung in
Musterstudienplan
- Bachelorstudiengang Informatik (INF): fünftes Fachsemester
- Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik (WInf) [vgl. An-lage 4 in
"PO_Bachelorstudiengaenge_NEU.pdf"]: fünftes Fachsemester
- Bachelorstudiengang Mathematik (nur "Mathematik, Nebenfach
Informatik", jedoch keine „Technomathematik“) [vgl. Anlage 2 in "POBachelor-MA-Mathe_Technomathe.pdf"]: fünftes Fachsemester
- Fach Informatik im Lehramtsstudiengang (sowohl „Lehramt am
Gymnasium“ als auch „Lehramt an Realschulen“ sowie „Lehramt an
9
Verwendbarkeit des
Moduls
10 Studien- und
Prüfungsleistungen
Hauptschulen“) im Kontext des Fach Informatik [vgl. §5, §6 und §7 in
"LAPO-Informatik-NEU.pdf"]: drittes Fachsemester
- Fach Linguistische Informatik [vgl. Anhang Tabelle 1 in
"FachStuOPrO_LingInform.pdf"]: drittes oder fünftes Fachsemester
- Zwei-Fach-Bachelor-Studiengänge der Philosophischen Fakultät (darin
als "Fach Informatik") [vgl. §4 in FachStuO_PrO_Informatik.pdf]:
fünftes Fachsemester (ehemalige Bezeichnung im alten
Diplomstudiengang war „Softwaresysteme II“)
- Pflichtmodul im Bachelorstudiengang Informatik
- Pflichtmodul im Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik
- Pflichtmodul im Bachelorstudiengang Mathematik mit Nebenfach
Informatik
- Pflichtmodul in den Lehramtsstudiengang Informatik für Gymnasien
und Haupt- und Realschulen
- Pflichtmodul im Fach Linguistische Informatik
- Pflichtmodul im Fach Informatik in den Zwei-Fach-BachelorStudiengängen der Philosophischen Fakultät
Klausur von 90 Min. Dauer, die je nach Studiengang als „schriftliche
Prüfung“ oder als „schriftliche Leistungsfeststellung zum Erwerb eines
benoteten Scheins“ gewertet wird.
11 Berechnung
Modulnote
Das Ergebnis der Prüfung bzw. Leistungsfeststellung bestimmt die
Modulnote.
12 Turnus des
Angebots
Jährlich, im Wintersemester
13 Arbeitsaufwand
Präsenzzeit: 60h ( (2h+2h) x 15)
Eigenstudium: 90h ( (1h+2h) x 15 + 45h)
d.h. je Vorlesung ca. 1h pro Woche Nachbereitung im laufen-den
Semester und je Übungsveranstaltung ca. 2h pro Woche Vorbereitung
sowie ca. 45h Prüfungsvorbereitung in der vorlesungsfreien Zeit; erfolgt
keine begleitende Nachbereitung der Vorlesung sind ca. 60h für die
Prüfungsvorbereitung einzukalkulieren
14 Dauer des Moduls
1 Semester
15 Unterrichtssprache
Deutsch
16 Vorbereitende
Literatur
1. zur Vorbereitung:
Andreas Heuer, Gunter Saake, Kai-Uwe Sattler: Datenbanken kompakt.
2. Aufl. Bonn : mitp, 2003. ISBN 3-8266-0987-5
Alfons Kemper, Andre Eickler: Datenbanksysteme : Eine Einführung. 6.,
aktualis. u. erw. Aufl. Oldenbourg, März 2006. ISBN-10: 3486576909
Andreas Heuer, Gunter Saake: Datenbanken : Konzepte und Sprachen.
2. Aufl. Bonn : MITP-Verlag, 2000.
ISBN 3-8266-0619-1
2. begleitend:
Theo Härder, Erhard Rahm: Datenbanksysteme – Konzepte und
Techniken der Implementierung. Springer-Verlag, 1999.
582 Seiten, geb. - ISBN 3-540-65040-7
Ramez Elmasri, Shamkant B. Navathe: Fundamentals of Database
Systems. 5th. edition. Pearson Addison Wesley, 2007. ISBN 0-321-
61
41506-X
Hector Garcia-Molina, Jeffrey D. Ullman, Jennifer Widom: Database
Systems – The Complete Book. Prentice Hall, 2002. ISBN 0-13-031995-3
62
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