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. 2 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. 3 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. 4 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. 5 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“ 6 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- 7 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. 8 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. 9 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. 10 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. 11 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. 12 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“. 13 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
* Your assessment is very important for improving the work of artificial intelligence, which forms the content of this project
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