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

Objektorientierte Modellierung, Spezifikation und Implementation 1[OMSI 1] (HK) (32 211)

Analyse und Entwurf von Systemen werden mit einer speziellen Ausrichtung auf objektorientierte Modellierungansätze einerseits sowie mit der Anwendung der standardisierten Spezifikationssprache SDL andererseits behandelt. Der Implementationsaspekt findet anhand einer vollständigen Einführung in die Sprache C++ Berücksichtigung.

Modellbasierte Softwareentwicklung [MODSOFT] (HK) (32 212)

Die Vorlesung stellt UML im Kontext modellzentrischer Architekturen und als Mittel zur Verhaltensbeschreibung vor. Besondere Beachtung wird der metamodellbasierten Sprachdefinition von UML geschenkt, deren Prinzipien bei Software-Entwicklungsprozessen zur Anwendung gebracht werden, die den OMG-Prinzipien einer Model Driven Architecture folgen.

Security Engineering (HK) (32 213)

Mit wachsender Abhängigkeit von der IT wird die Sicherheit immer bedeutsamer. In der Vorlesung werden Bedrohungen analysiert und es wird einen Einblick in Prinzipien und Lösungen gegeben, die verwendet werden können, um Schutzziele wie Authentizität, Vertraulichkeit, Verbindlichkeit, Integrität, Datenschutz oder Verfügbarkeit zu erreichen.

Informatik und Informationsgesellschaft I: Digitale Medien (HK) (32 214)

Computer lassen ihre eigentliche Bestimmung durch Multimedia und Vernetzung erkennen: Es sind digitale Medien, die alle bisherigen Massen- und Kommunikationsmedien simulieren, kopieren oder ersetzen können. Die kurze Geschichte elektronischer Medien vom Telegramm bis zum Fernsehen wird so zur Vorgeschichte des Computers als Medium. Der Prozess der Mediatisierung der Rechnernetze soll in Technik, Theorie und Praxis untersucht werden. Das PR soll die Techniken der ortsverteilten und zeitversetzten Lehre an Hand praktischer Übungen vorführen und untersuchen.

Kooperatives Prototyping (HK) (32 215)

Wie entsteht brauchbare Software? Welche typischen Herangehensweisen an und Sichtweisen auf den Softwareentwicklungsprozess gibt es, mit welchen Vor- und Nachteilen? Inwieweit lässt sich der Softwareentwicklungsprozess objektivieren? Inwieweit kann er einer methodischen Kontrolle unterworfen werden? Warum gerade evolutionär (Prototyping) und kooperativ? Wer sollte mit wem kooperieren, warum und wie? Welche Vorteile bietet dabei die Objektorientierung?

Einführung in Datenbanken/DBS I (HK) (32 216)

Die Vorlesung gibt einen Überblick über die Konzepte und die Architektur moderner Datenbankmanagementsysteme. Die Vorlesung umfasst u. a. Zugriffstrukturen, Anfragesprachen, Views, Mehrbenutzerkontrolle und Fehlererholung. Das Praktikum dient der Erweiterung und der Vertiefung des Vorlesungsstoffes. Qualifikationsziele: Grundkenntnisse von Datenbanksystemen, ihrer Funktion und ihrer grundsätzlichen Realisierung. Die Studierenden erlangen die Fähigkeit, Datenbanksysteme zu bewerten und mit existierenden relationalen Datenbanksystemen umzugehen, insbesondere Anfragen formulieren zu können. Zulassungsvoraussetzungen für die Prüfung: Erfolgreiche Teilnahme am Praktikum (Schein); Teilnahmebedingung: abgeschlossenes Grundstudium

XML, Qpath, Xquery: Neue Konzepte für Datenbanken (HK) (32 217)

Aufbauend auf den Kenntnissen der einführenden Datenbankvorlesung DBSI soll diese Vorlesung einen Überblick in die neuesten Entwicklungen im Bereich von XML und seiner Nutzung als Datenmodell geben. Es werden die existierenden Möglichkeiten der Datenbeschreibung (DTD, XSchema) und Anfragesprachen auf XML-Daten (XPath, XQuery vorgestellt. Desweiteren werden Datenbanktechniken eingeführt, die die Bearbeitung großer XML Datenbestände ermöglicht. Dabei werden Aspekte anhand von Beispielen Unterschiede zum relationalen Modell und anderen Datenmodellen gegeben.

Algorithmische Bioinformatik (HK) (32 218)

Die 4-stündige Vorlesung behandelt Algorithmen zur Lösung grundlegender Fragestellungen moderner Molekularbiologie. Nach einer Einführung in die Grundlagen der Molekularbiologie (Gene und Genome, Expression, Proteine, biotechnologische Verfahren) werden die folgenden algorithmischen Probleme behandelt: Exaktes Stringmatching, Stringmatching mit mehreren Pattern, approximatives Matching, Editabstand und Alignment, Multiples Alignment, Phylogenetische Bäume. Die Algorithmen werden jeweils anhand der zugrunde liegenden biologischen Fragestellung erklärt, wie z.B. Patternsuche in DNA- und Proteinsequenzen, Assembly von Teilsequenzen, Sequenzsuche in Sequenzdatenbanken, und Berechnung evolutionärer Stammbäume. Die Vorlesung wird durch eine 2-stündige Übung begleitet, in der die besprochenen Algorithmen vertieft und an typischen Fragestellungen angewendet werden.

Einführung in die Künstliche Intelligenz (HK) (32 219)

Die Vorlesung behandelt grundlegende Methoden der Künstlichen Intelligenz, die für die Entwicklung und Implementierung "intelligenter" Systeme benötigt werden. Insbesondere geht es um die Modellierung geistiger Prozesse sowie Verfahren zur Repräsentation und Verarbeitung von Wissen.

Kognitive Robotik (HK) (32 220)

Autonome intelligente Roboter gehören zu den spannendsten Forschungsgebieten der Gegenwart: Sind dafür Vorbilder aus der Natur zu kopieren oder gibt es andere Möglichkeiten zur Modellierung und Implementierung künstlicher Systeme, die in der realen Welt agieren sollen? Die Themen beziehen aktuelle Arbeiten am Lehrstuhl ein, schlagen jedoch auch Brücken in andere Arbeitsgebiete und Disziplinen und umfassen u.a.: Softwarearchitekturen für kognitive Agenten, Umgebungswahrnehmung, Aktorik. Bei Interesse besteht die Möglichkeit zu Studien- und Diplomarbeiten sowie zur Mitarbeit in den Projekten. Der Halbkurs wird als Projekt-Halbkurs mit Vorlesung, Übung und Praktikum durchgeführt. Vorkenntnisse aus der KI sind empfehlenswert.

Mathematische Grundlagen der digitalen Klanganalyse und –synthese (HK, auch math. Ergänzungsfach) (32 221)

Die Vorlesung behandelt die Theorie zeitdiskreter Audiosysteme, wie sie heute in vielen Anwendungsbereichen eingesetzt werden. Einen Schwerpunkt bilden Algorithmen zur Analyse und (Re-)Synthese von Klängen und Sprache. Behandelt werden unter anderem additive und subtraktive Synthese, Waveshaping und weitere nicht-lineare Modulationen, Filterung, Phasenvocoder, Raumsimulation und Virtual Modeling. Anwendungsbezogene Übungen finden begleitend zur Vorlesung statt.

Methoden und Modelle des Systementwurfs (HK, auch ThI) (32 222)

Software wird zuverlässiger, änderbarer und preiswerter, wenn vor der Codierung ein Modell erstellt wird, das die Wirkung der Software auf ihre (technische oder organisatorische) Umgebung beschreibt. Die Vorlesung behandelt Methoden, um solche Modelle zu entwerfen und zu analysieren, unterstützt von Softwarewerkzeugen. Alle vorgestellten Methoden (ALLOY, ASM, CASL, CSP/CCS/PI, FOCUS, LARCH, MSC/LSC, Petrinetze, Statecharts, TLA, Z) und Analysetechniken (Invarianten, Model Checking, Refinement Calculus) werden in der industriellen Praxis verwendet.