Humboldt-Universität zu Berlin - Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät - Institut für Informatik

Praktische Informatik

-> Operating Systems Principles (HK) (32 211) [Homepage]

An operating system (OS) is the software responsible for controlling and managing hardware and basic system operations, as well as running application software such as word processing programs and Web browsers. In general, the operating system is the first layer of software loaded into computer memory when it starts up. All other software that gets loaded after it depends on the operating system to provide various common core services, such as disk access, memory management, task scheduling, and user interfaces. As operating systems evolve, ever more services are expected to be common core. These days, an OS may be required to provide network and Internet connectivity and also to protect the computer's other software from damage by malicious programs, such as viruses. Operating systems in widespread use on personal computers (PC) have consolidated into two families: the Microsoft Windows family and the Unix-like family. Mainframe computers and embedded systems use a variety of different operating systems, many with no direct connection to Windows or Unix.
Building operating systems is much about studying existing systems, knowing common problems, knowing what other people did, and figuring out if their ideas can be applied to a given new problem. These long-lasting principles - as opposed to specific details of today's systems/software - is what this half course is about.

VL Di 09-11 wöch. RUD 26, 0’313 J.-P. Redlich
VL Do 09-11 wöch. RUD 26, 0’313
PR Di 11-13 wöch. RUD 25, 4.113 M. Kurth
PR Do 11-13 wöch. RUD 25, 4.113 M. Kurth

-> Operating Systems – Unix Tools and API (HK) (32 212) [Homepage]

A good deal of useful software comes from other people - often published as 'Open Source'. Porting this software to a new system often requires detailed knowledge of development tools and the system API. This half-course covers the most common development tools as well as the API for Unix systems. At the end of this half-course you will not only be able to download and compile existing software packages; you will also be able to write similar software packages yourself.

VL Mi 09-11 wöch. RUD 25, 3.101 J.-P. Bell
VL Fr 09-11 wöch. RUD 25, 3.101
PR n.V. W. Müller

-> Wireless Networks (HK) (32 213) [Homepage]

Wireless mesh networks (WMNs) and wireless sensor networks (WSNs) are emerging wireless technologies. This course covers the fundamental design principles behind scalable WMNs and WSNs, including the following aspects: PHY layer technologies, medium access control, routing protocol design, transport layer issues, capacity and applications. The course includes a laboratory component and a small design project in the context of the Berlin Roof Net.
This course is an advanced research-oriented course designed for graduate students with computer networks background. Through this course, students can learn the state of art in wireless ad hoc networks, and enhance their ability to do research in this exciting area.

VL Di 13-15 wöch. RUD 26, 1’303 J.-P. Redlich
VL Do 13-15 wöch. RUD 26, 1’303
PR Di 15-17 wöch. RUD 25, 4.113 A. Zubow
PR Do 15-17 wöch. RUD 25, 4.113 A. Zubow

-> Informatik und Informationsgesellschaft II: Dimensionen der Informatik (HK) (32 214)

Informatik als Technik wird in ihrer Entwicklung unter gesellschaftlichen Randbedingungen betrachtet, die mit wachsender Verbreitung ihrerseits die Gesellschaft transformiert - von einer industriell geprägten Arbeitsgesellschaft mit nationalstaatlicher Organisation zu einer globalen "Informationsgesellschaft". Dieser (durchaus problematische) Begriff beschreibt eine Vielzahl unterschiedlicher und widersprüchlicher Entwicklungen von den globalen Finanznetzen über das Internet als Kommunikations- und Medienraum bis zu militärischen Planspielen des Information Warfare. In der Veranstaltung sollen diese komplexen Beziehungen entfaltet werden.

VL Di 15-17 wöch. RUD 25, 3.101 J. Koubek
VL Do 15-17 wöch. RUD 25, 3.101
UE/PR Do 17-19 wöch. RUD 25, 3.101 S. Klumpp

-> Implementierung von Datenbanksystemen [DBS II] (HK) (32 215) [Homepage]

Diese Vorlesung gibt einen Überblick über existierende Konzepte der Implementation von Datenbanksystemen, insbesondere relationaler Datenbanken. Behandelt werden Speicherstrukturen, Anfragebearbeitung und -optimierung und Transaktionsmanagement (Synchronisation und Fehlererholung).

VL Di 13-15 wöch. RUD 26, 0’313 J.-C. Freytag
VL Mi 09-11 wöch. RUD 26, 0’313
PR Di 15-17 wöch. RUD 26, 0’313 N.N.
PR Mo 09-11 wöch. RUD 26, 0'313 N.N

-> Entwicklung von Informationssystemen – gestern, heute, morgen (HK) (32 216) [Homepage]

In der Vorlesung werden die wesentlichen Konzepte von Informationssystemen (ISen) vorgestellt. Dabei wird die Entwicklung von der rein monolithischen Datenbankapplikation über Mehrschichten-Architekturen und Middleware bis hin zu Workflow-Management-Systemen aufgezeigt. Die in der Vorlesung vorgestellten und diskutierten Konzepte werden auch in einem "Real-Life"-Projekt praktisch umgesetzt. Im Rahmen des zum Halbkurs gehörenden Projektes soll eine Java-basierte Webapplikation entwickelt werden, bei der der Schwerpunkt auf der Integration mehrerer ausgewählter Komponenten zu einem größeren, lauffähigen IS liegt. Das Projekt wird in Anfänger und Fortgeschrittene unterteilt, um jeden nach seinen Fähigkeiten zu fordern. Mindestvoraussetzung ist die erfolgreiche Teilnahme an DBS1.

VL Mo 11-13 wöch. RUD 26, 0’313 J.-C. Freytag
PJ Mi 11-13 wöch. RUD 26, 0’313 J.-C. Freytag

-> Text Analytics (HK) (32 217) [Homepage]

Der Halbkurs behandelt Methoden zur computergestützten Analyse von Texten. Themen reichen vom Information Retrieval (Suchmaschinen, Anfragesprachen, Indexierung, PageRank) über die Computerlinguistik (Kollokationen, Sprachmodelle, Tagging, Disambiguierung) bis zum Text Mining (Dokumentklassifikation und -clustering, Informationsextraktion, Plagiaterkennung). Dabei werden sowohl algorithmische Grundlagen, speziell im Bereich des Maschinellen Lernens, als auch Anwendungen behandelt.
Das Praktikum vertieft die im Halbkurs gelernten Methoden durch praktische Umsetzung. In Gruppen wird ein komplexeres Problem des Text Mining, aufbauend auf existierenden Frameworks, gelöst. Voraussetzung für die Teilnahme sind sehr gute Kenntnisse in Java.

VL Di 11-13 wöch. RUD 26, 1’306 U. Leser
VL/PR Do 11-13 wöch. RUD 26, 1’306
PR Do 13-15 wöch. RUD 26, 1’306 U. Leser

-> Moderne Methoden der Künstlichen Intelligenz (HK) (32 218) [Homepage]

Die Vorlesung behandelt Themen der aktuellen KI-Forschung. Schwerpunkte sind:
- Maschinelles Lernen/Fallbasiertes Schließen (Lernverfahren, Computer als externes Gedächtnis, Informationsretrieval für unscharfe Anfragen, Erfahrungsbasiertes Handeln)
- Verteilte KI/Agenten-Orientierte Techniken (Programme als "Agenten", Agenten-Architekturen, Kooperation intelligenter Systeme)

VL Di 15-17 wöch. RUD 26, 1’307 H.-D. Burkhard
VL Do 15-17 wöch. RUD 26, 1’307
UE Do 13-15 wöch. RUD 26, 1’307 H.-D. Burkhard

-> Projekt RoboCup (HK) (32 244) [Homepage]

Am Beispiel fußballspielender Roboter können zahlreiche Probleme der KI und der Robotik untersucht werden. Dabei müssen unterschiedliche Verfahren in ein großes Projekt integriert werden. Die Bereiche umfassen Wahrnehmung (von der Sensorik zu internen Modellen), Aktorik (Sensor-Aktor-Kopplung, Kinematik) und Verhaltenssteuerung. Die Themen sind eng mit den Forschungsarbeiten des Lehrstuhls verbunden und können zu Studien- und Diplomarbeiten führen. Wichtig ist die Zusammenarbeit im Team.

PJ Mo 11-13 wöch. RUD 26, 1’308 H.-D. Burkhard
PJ Mi 11-13 wöch. RUD 26, 1’307 H.-D. Burkhard

-> Mathematische Grundlagen der Wahrnehmung und Sensomotorik (HK, auch math. Ergänzungsfach) (32 219) [Homepage]

Die Vorlesung stellt Filterprozesse und Kategorisierungsverfahren der audio-visuellen Wahrnehmung vor und führt in die Theorie dynamischer Systeme ein, welche zur sensomotorischen Regelung eingesetzt werden. Einen Schwerpunkt bildet die Analyse rekurrenter neuronaler Netze. Unter anderem werden behandelt: Iterierte Abbildungen, Attraktoren, Chaos, Approximation von Funktionen, Reihenentwicklung, Eigenwerte und Zerlegung nach invarianten Unterräumen. Anwendungsorientierte Übungen finden begleitend zur Vorlesung statt.

VL Mo 13-15 wöch. RUD 26, 0’313 M. Hild
VL Mi 13-15 wöch. RUD 26, 0’313
UE/PR Mo 15-17 wöch. RUD 26, 0’313 M. Hild

-> Werkzeuge der empirischen Forschung (HK, auch math. Ergänzungsfach) (32 220) [Homepage]

Es werden die Basisverfahren der Beschreibenden Statistik (Statistische Maßzahlen, Boxplots, Häufigkeitstabellen, Häufigkeitsdiagramme, Zusammenhangsmaße, Regressionsproblem) und der Schließenden Statistik (Ein- und Zweistichprobenproblem, Varianzanalyse, Anpassungstests, Nichtparametrische Tests, Korrelation, Regression, Clusteranalyse, Hauptkomponentenanalyse, Diskriminanzanalyse) behandelt. Die Methoden werden anhand des Statistik-Programmpakets SAS und mit Hilfe von vielen Beispielen demonstriert.
Zur Vorlesung gibt es ein Praktikum.

VL Mo 13-15 wöch. RUD 25, 3.101 W. Kössler
VL Mi 13-15 wöch. RUD 25, 3.101
UE Mo 15-17 wöch. RUD 25, 3.101 W. Kössler
PR Mi 15-17 wöch. RUD 25, 2.212, 2.213 W. Kössler
PR Mi 17-19 wöch. RUD 25, 2.212, 2.213 W. Kössler

-> Formale Methoden der Systemspezifikation (HK) (32 221) [Homepage]

Dieser Halbkurs besteht aus zwei Teilen:
1.) einer Blockveranstaltung mit dem Titel "Algebraische Spezifikation von Software und Hardware", die sich mit Prozessalgebren und algebraischen Datentypen beschäftigt, sowie
2.) einer 2-stündigen Vorlesung, die als Inhalt logische und graphische Spezifikationsmethoden hat.
Beide Teile werden an Hand von anschaulichen Beispielen aus der industriellen Praxis hinterlegt.
Teil 1 findet als Blockveranstaltung an zwei aufeinander folgenden Wochenenden nach Vereinbarung statt. Dieser Teil wird im Rahmen eines Kooperationsprogramms mit der University of Swansea, Wales in Zusammenarbeit mit Dr. Markus Roggenbach durchgeführt.

VL BLOCK M. Roggenbach
VL Di 11-13 wöch. RUD 25, 3.101 H. Schlingloff