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

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Kommentiertes Vorlesungsverzeichnis
für das Wintersemester 2007/2008


DIPLOMSTUDIENGANG (D) - GRUNDSTUDIUM 

1. FACHSEMESTER

32 201	Praktische Informatik 1 (12 SP)
Mathematische Grundlagen; Informationsdarstellung und -verarbeitung; Rechnerarchitekturen; Programmiersprachen und -paradigmen; objektorientierte Programmierung; Datenstrukturen und Algorithmen; Softwaretechnik; Modellierung und Systementwicklung
VL	Mo	11-13	wöch.	RUD 26, 0’115	H. Schlingloff
	Mi	11-13	wöch.	RUD 26, 0’115	
UE	Mo	13-15	wöch.	RUD 26, 0’313	D. Weinberg
UE	Di	13-15	wöch.	RUD 26, 1'306 	M. Ritzschke
UE	Di	15-17	wöch.	RUD 26, 1’306	M. Ritzschke
UE	Mi	13-15	wöch.	RUD 26, 1’305	   G. Lindemann-v. Trz.
UE	Mi	15-17	wöch.	RUD 26, 1’305	G. Lindemann-v. Trz.
UE	Do	13-15	wöch.	RUD 26, 1'306	D. Weinberg
PR					K. Ahrens

32 202	Theoretische Informatik 1 (9 SP)
Inhalt des Moduls bilden die mathematischen und logischen Grundlagen der Informatik. In der Vorlesung werden Fertigkeiten vermittelt, die es gestatten, mathematische Modelle von Sachverhalten zu bilden, diese präzise zu formulieren sowie folgerichtige Argumentationen aufzubauen. Nach einer kurzen Einführung in die mathematischen Begriffe und Techniken hat die Vorlesung drei Teile, in denen die Aussagenlogik, die Logik der ersten Stufe und eine formale Fassung des Berechenbarkeitsbegriffes behandelt werden. Stets werden dabei Bezüge zu Anwendungen in verschiedenen Bereichen der Informatik aufgezeigt.
VL	Di	09-11	wöch.	RUD 26, 0’115	M. Grohe 
	Do	09-11	wöch.	RUD 26, 0’115	 
UE	Mo	09-11	wöch.	RUD 26, 1'307	L. Popova-Zeugmann
UE	Mo	13-15	wöch.	RUD 26, 1'307	L. Popova-Zeugmann
UE	Mo	15-17	wöch.	RUD 26, 1'307	L. Popova-Zeugmann
UE	Di	13-15	wöch.	RUD 26, 1'307	M. Grüber
UE	Di	15-17	wöch.	RUD 26, 1'307	M. Weyer 
UE	Mi	09-11	wöch.	RUD 26, 1'307	M. Weyer
UE	Do	13-15	wöch.	RUD 26, 1'307	A. Grüber

32 421 	Mathematik für Informatiker 1 (9 SP)
Es werden Zahlenkörper, wie der der reellen Zahlen und der komplexen Zahlen behandelt. Der Begriff des Vektorraums wird eingeführt und untersucht. Dazu werden noch Matrizen, lineare Gleichungssysteme und Determinanten untersucht mit den entsprechenden Lösungsalgorithmen.
VL	Di	11-13	wöch.	RUD 26, 0'115	E. Herrmann
	Do	11-13	wöch.	RUD 26, 0'115
UE	Mo	09-11	wöch.	RUD 26, 1’308	H. Heitsch
UE	Mo	15-17	wöch.	RUD 26, 1’308	D. Nowack
UE	Di	13-15	wöch.	RUD 26, 1’308	E. Herrmann
UE	Do	13-15	wöch.	RUD 26, 1’308	E. Herrmann
UE	Fr	09-11	wöch.	RUD 26, 1'306	E. Herrmann


3. FACHSEMESTER

32 203	Einführung in C - als Vorveranstaltung zu Praktische Informatik 3 (fak.)
Diese Kompaktvorlesung gibt eine Einführung in die Programmiersprache C. Ziel der Vorlesung ist das Erlernen der Programmiersprache C, die Voraussetzung für die Teilnahme an der Vorlesung PI 3 (Compilerbau) ist. Keine Prüfung.
PR	BLOCK	01.-05.10.07		RUD 25, 3.001	J.-C. Freytag

32 204	Praktische Informatik 3 (7 SP)
Einführung in den Compilerbau: Grammatiken, lexikalische, syntaktische und semantische Analyse, Codegenerierung, Fehlerbehandlung, Aspekte der Softwaretechnik.
VL	Mo	11-13	wöch.	RUD 25, 3.001	J.-C. Freytag
	Mi	11-13	wöch.	RUD 25, 3.001	
PR	Mo	13-15	wöch.	RUD 25, 3.101	N.N.
PR	Mi	13-15	wöch.	RUD 25, 3.101	N.N.
PR	Fr	09-11	wöch.	RUD 25, 4.113	N.N.
PR	Fr	11-13	wöch.	RUD 25, 4.113	N.N.

32 205	Theoretische Informatik 2 (8 SP)
Die VL führt in grundlegende Gebiete der Theoretischen Informatik ein: Formale Sprachen, Berechenbarkeit und NP-Vollständigkeit. Daneben werden Entwurfsprinzipien für effiziente Algorithmen und Datenstrukturen vorgestellt. Zum Umgang mit schwer lösbaren Problemen werden erste algorithmische Ansätze zur approximativen oder randomisierten Lösung von NP-harten Problemen aufgezeigt.
VL	Di	09-11	wöch.	RUD 25, 3.001	J. Köbler
	Do	09-11	wöch.	RUD 25, 3.001	
UE	Di	11-13	wöch.	RUD 26, 1'307	N.N.
UE	Mi	13-15	wöch.	RUD 26, 1'307	N.N.
UE	Do	11-13	wöch.	RUD 25, 3.113	W. Kössler
UE	Do	15-17	wöch.	RUD 26, 1'307	W. Kössler
UE	Fr	09-11	wöch.	RUD 25, 3.113	W. Kössler
UE	Fr	11-13	wöch.	RUD 25, 3.113	W. Kössler

32 206	Technische Informatik 1 (5 SP)
Die Lehrveranstaltung behandelt die Digitaltechnik und baut auf dem Grundlagenteil des Sommersemesters auf. Inhalt sind die Analyse und Synthese digitaler Systeme. Dazu gehören: Schaltalgebra, Minimierungsverfahren, kombinatorische und sequentielle Schaltungen, programmierbare Logikschaltungen, arithmetisch-logische Einheiten, Prozessor-, Speicher- und Interface-Strukturen.
VL	Mi	15-17	wöch.	RUD 25, 3.001	F. Winkler
UE (fak.)	Di	15-17	14tgl./1.	RUD 25, 3.113	F. Winkler
UE (fak.)	Di	15-17	14tgl./2.	RUD 25, 3.113	F. Winkler
UE (fak.)	Do	15-17	14tgl./1.	RUD 25, 3.113	F. Winkler
UE (fak.)	Do	15-17	14tgl./2.	RUD 25, 3.113	F. Winkler
PR	Di	11-13	14tgl./1.	RUD 25, 3.216, 4.316	M. Günther, N.N.
PR	Di	15-17	14tgl./2.	RUD 25, 3.216, 4.316	
PR	Do	11-13	14tgl./1.	RUD 25, 3.216, 4.316	
PR	Do	15-17	14tgl./2.	RUD 25, 3.216, 4.316
PR	Fr	09-11	14tgl./1.	RUD 25, 3.216, 4.316
PR	Fr	13-15	14tgl./2.	RUD 25, 3.216, 4.316

32 422	Mathematik für Informatiker 3 (6 SP)
Grundlegende numerische Methoden, lokale Charakterisierung und Berechnung von Optimen, Kombinatorik und elementare Wahrscheinlichkeiten.
VL	Di	13-15	wöch.	RUD 26, 0’115	A. Griewank
	Do	13-15	14tgl./1.	RUD 26, 0’115	
UE	Mo	15-17	14tgl./1.	RUD 26, 1’306	H.-D. Niepage
UE	Mo	15-17	14tgl./2.	RUD 26, 1’306	H.-D. Niepage
UE	Mo	13-15	14tgl./1.	RUD 26, 1’305	L. Lehmann
UE	Mo	13-15	14tgl./2.	RUD 26, 1’305	L. Lehmann


PROSEMINARE

32 207	Beauty is our Business (2 SP)
"Beauty is our Business" heißt ein bekannter "Klassiker" des Informatiker Edsger W. Dijkstra. Wissenschaft muss Komplexität reduzieren und Erkenntnis verständlich vermitteln. Einige mustergültige Arbeiten zum Entwurf und zur Korrektheit von Algorithmen werden in diesem Proseminar behandelt mit dem Ziel, sie ebenso mustergültig den Zuhörern zu präsentieren: Eine Übung zur Bewältigung des Studiums und zum Erfolg im Team.
PS	Mi	09-11	wöch.	RUD 25, 4.113	W. Reisig

32 208	Informatik und Gesellschaft – Ausgewählte Kapitel: Online Wahlen und Wahlcomputer (2 SP)
PS	Mi	17-19		RUD 25, 3.113	C. Kurz

32 209	Einführung in die stochastische Modellierung und Simulation (2 SP)
Wir wollen uns die Grundlagen der Leistungs- und Zuverlässigkeitsbewertung von Computer- und Kommunikationssystemen erarbeiten.
PS	BLOCK				K. Wolter


FAKULTATIVE  LEHRVERANSTALTUNGEN

32 210	Crashkurs - Einführung in UNIX (fak.)
Der UNIX-Crashkurs findet vor dem Beginn des Wintersemesters als Intensivkurs statt. Er besteht aus Vorlesung und betreutem Praktikum. Ziel des Kurses ist es, die Teilnehmer mit dem Betriebssystem UNIX (Solaris, Linux) aus Nutzersicht vertraut zu machen, so dass die Teilnehmer anschliessend unter dem Betriebssystem UNIX ohnr fremde Hilfe arbeiten können. Es werden keine Computerkenntnisse vorausgesetzt. Beginn:4.10.2007 9:15 Uhr
VL	BLOCK	04.10.-12.10.2007	RUD 25, 3.101	J.-P. Bell

DIPLOMSTUDIENGANG (D) - HAUPTSTUDIUM

Halbkurse / Kern- und Vertiefungsmodule (8 SP)

Praktische Informatik

32 211	Objektorientierte Modellierung, Spezifikation und Implementation 1[OMSI 1] (HK)
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.
VL	Mi	11-13	wöch.	RUD 26, 1'306	J. Fischer
VL	Fr	11-13	wöch.	RUD 26, 1'303	K. Ahrens
PR	Fr	09-11	wöch.	RUD 26, 1'303	A. Kunert

32 212	Modellbasierte Softwareentwicklung [MODSOFT] (HK)
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.
VL	Di	11-13	wöch.	RUD 25, 3.101	J. Fischer
VL	Do	11-13	wöch.	RUD 25, 3.101	
PR	Do	13-15	wöch.	RUD 25, 3.101	A. Kunert

32 213	Security Engineering (HK)
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.
VL	Di	13-15	wöch.	RUD 26, 1'305	W. Müller
VL	Do	13-15	wöch.	RUD 26, 1'305	
PR	Do	15-17	wöch.	RUD 26, 1'305	M. Kurth

32 214	Informatik und Informationsgesellschaft I: Digitale Medien (HK)
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.
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, A. Krolikowski

32 215	Kooperatives Prototyping (HK)
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?
VL 	Di	15-17	wöch.	RUD 26, 0'313	Ch. Dahme
VL	Do	15-17	wöch.	RUD 26, 0'313

32 216	Einführung in Datenbanken/DBS I (HK)
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
VL	Di	15-17	wöch.	RUD 26, 0'307	J.-C. Freytag
VL	Mi	15-17	wöch.	RUD 26, 0'307	
PR	Di	17-19	wöch.	RUD 26, 1'303	N.N.
PR	Mi	17-19	wöch.	RUD 26, 1'303	N.N.

32 217	XML, Qpath, Xquery: Neue Konzepte für Datenbanken (HK)
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. 
VL	Mo	15-17	wöch.	RUD 26, 0’310	J.-C. Freytag
VL	Do	11-13	wöch.	RUD 26, 0'307	

32 218	Algorithmische Bioinformatik (HK)
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.
VL 	Di	11-13	wöch.	RUD 26, 1'303	U. Leser
VL	Do	11-13	wöch.	RUD 26, 0’313
UE	Do	13-15	wöch.	RUD 26, 0’313	U. Leser

32 219	Einführung in die Künstliche Intelligenz (HK)
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. 
VL 	Mo	09-11	wöch.	RUD 26, 1'303	H.-D. Burkhard
VL	Mi	09-11	wöch.	RUD 26, 1'303	
UE	Mo	11-13	wöch.	RUD 26, 1'303	D. Göhring
UE	Mi	11-13	wöch.	RUD 26, 1'303	D. Göhring

32 220	Kognitive Robotik  (HK)
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.
VL	Mo	13-15	wöch.	RUD 26, 1'303	H.-D. Burkhard, V. Hafner
VL	Mi	13-15	wöch.	RUD 26, 1'303	
UE	Mo	15-17	wöch.	RUD 26, 1'303	H.-D. Burkhard, V. Hafner
PR	Mi	15-17	wöch.	RUD 26, 1'303	H.-D. Burkhard, V. Hafner

32 221	Mathematische Grundlagen der digitalen Klanganalyse und –synthese (HK, auch math. Ergänzungsfach)
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.
VL	Mo	17-19	wöch.	RUD 26, 0'110	H.-D. Burkhard, M. Hild
VL	Mi	11-13	wöch.	RUD 26, 0'313	
UE	Mi	17-19	wöch.	RUD 26, 0'110	M. Hild

32 222	Methoden und Modelle des Systementwurfs (HK, auch ThI)
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 (ASM, CCS, CSP, LARCH, MSC, Petrinetze, Pi-Kalkül, Prozessalgebren, SDL, Statecharts, TLA, VDM, Z und Analysetechniken (Invarianten, Model Checking, Refinement Calculus) werden in der industriellen Praxis verwendet.
VL	Di	09-11	wöch.	RUD 26, 0'313	W. Reisig
VL	Do	09-11	wöch.	RUD 26, 0'313	
UE	Di	11-13	wöch.	RUD 26, 0'313	W. Reisig
PR	Di	13-15	wöch.	RUD 26, 0'313	D. Weinberg

Theoretische Informatik

32 223	Logik in der Informatik (HK)
Logik spielt ein grundlegende Rolle in vielen verschiedenen Bereichen der Informatik, etwa dem Schaltkreisentwurf, dem Software-Engineering, der künstlichen Intelligenz, der Datenbanken, und natürlich auch der theoretischen Informatik. Die Logik in der Informatik baut auf der mathematischen Logik auf, die sich etwa seit Ende des 19. Jahrhunderts herausgebildet hat. In den letzten 30 Jahren hat sich die Logik in der Informatik aber in eine eigenständige, von den Anwendungen bestimmte Richtung entwickelt. Aufbauend auf den Grundlagen der Theoretischen Informatik I werden in dieser Vorlesung auch tiefliegendere Ergebnisse und Zusammenhänge aus der Logik vorgestellt. Dabei wird es sowohl um klassische Sätze der mathematischen Logik, etwa die Gödelschen Unvollständigkeitssätze, als auch um die Anwendungen in verschiedenen Bereichen der Informatik gehen. Die Vorlesung ist eine Kernveranstaltung im Bereich der Logik in der Informatik, auf der weitere Veranstaltungen an den Lehrstühlen Logik in der Informatik, Logik und Datenbanktheorie sowie Logik und Diskrete Systeme aufbauen.
VL	Di	13-15	wöch.	RUD 26, 1'303	M. Grohe
VL	Do	13-15	wöch.	RUD 26, 1'303
UE	Do	15-17	wöch.	RUD 26, 1'303	M. Weyer

32 224	Quantencomputer (HK)
Fällt aus!!

32 225	Graphen und Algorithmen 1 (HK)
Ein Graph besteht aus einer Menge von Knoten, von denen einige durch Kanten verbunden sind. Mit Hilfe dieser relativ einfachen Struktur lassen sich viele fundamentale Probleme modellieren und mittels geeigneter Graphenalgorithmen auch effizient lösen. Besonders interessant ist die Art und Weise, in der algorithmische Probleme strukturelle Fragen über Graphen aufwerfen, deren Beantwortung dann zu verbesserten Algorithmen führt.
VL 	Mi	09-11	wöch.	RUD 26, 0'313	M. Schacht
VL	Fr	09-11	wöch.	RUD 26, 0'313	
PR	Mi	11-13	wöch.	RUD 25, 4.112	M. Zelke
UE	Fr	11-13	wöch.	RUD 26, 0'313	M. Bodirsky

32 226	Probabilistische Methoden (HK)
Schwerpunkte der Vorlesung sind die Erste- und Zweite-Moment-Methode, das Lovasz-Local-Lemma und die Janson-Ungleichung. Im Mittelpunkt stehen Anwendungen dieser Techniken im Gebiet der Kombinatorik, der zufallige Graphen und der randomisierte Algorithmen.
VL	Di	09-11	wöch.	RUD 26, 1'307	M. Kang
VL	Do	09-11	wöch.	RUD 26, 1'307	

32 228	Kryptologie 1 (HK)
Dieses Modul bietet eine Einführung in grundlegende Verfahren der Kryptografie. Es werden sowohl klassische Verschlüsselungsverfahren (wie DES und AES) als auch Public-Key Systeme (wie RSA und Rabin) behandelt. Die Benutzung von sicheren Verschlüsselungsverfahren bietet allerdings noch keine Garantie für einen sicheren Informationsaustausch. Hierzu bedarf es zusätzlich der Ausarbeitung sogenannter kryptografischer Protokolle, die den Ablauf aller Aktionen der verschiedenen Teilnehmer von der Schlüsselgenerierung über den Schlüsseltransport bis zur Ver- und Entschlüsselung der Nachrichten regeln.
VL 	Di	13-15	wöch.	RUD 25, 4.112	J. Köbler
VL	Do	13-15	wöch.	RUD 25, 4.112	
UE	Do	15-17	wöch.	RUD 25, 4.112	N.N.

32 229	Kryptologie – Hilfsmittel und Algorithmen (HK-2. Teil)
In dieser Vorlesung werden Grundlagen der Kryptologie zusammen mit den entsprechenden Programmen und Algorithmen behandelt. Es sind nämlich sehr oft nicht mathematische Schwächen, die Sicherheitslücken verursachen, sondern Implementierungsfehler oder Konzeptmängel. Die Vorlesung lehnt sich an das OpenSSL-Paket an. Es werden die damit umgesetzten Algorithmen, wie AES, Base64, Camellia, DES, ECDSA, Feistel-Chiffre und so weiter bis zum X.509-Standard und zu  Zertifikaten behandelt.
VL	Mi	09-11	wöch.	RUD 25, 3.113	E.-G. Giessmann

Technische Informatik
					
32 230	Spezialgebiete der Bildverarbeitung (HK)
Zwei Spezialgebiete werden behandelt: Der erste Teil beschäftigt sich mit Grundlagen und Anwendung der Wavelet-Transformation in der Bildverarbeitung. Im zweiten Teil werden die physiologischen Grundlagen des Farbsehens und die Farbmodelle in ihrer historischen Entwicklung und derzeitigen Anwendungen behandelt.
VL 	Mo	15-17	wöch.	RUD 26, 1'305	B. Meffert
VL	Mi	09-11	wöch.	RUD 26, 1'305	
UE	Mi	11-13	wöch.	RUD 26, 1'305	O. Hochmuth
PR	n. V.			RUD 25, 4.314	O. Hochmuth

32 231	Mustererkennung (HK)
Inhalt der Lehrveranstaltung sind die Signalvorverarbeitung, die Gewinnung und Reduktion von Merkmalen und die Klassifikation von Mustern in Theorie und Praxis. Neben Abstandsklassifikatoren und dem klassischen Bayes-Klassifikator werden auch nichtparametrische und Clusterverfahren behandelt. (Voraussetzung: Kenntnisse der Grundlagen der Signalverarbeitung)
VL 	Di	09-11	wöch.	RUD 26, 1'305	B. Meffert
UE	Di	11-13	wöch.	RUD 26, 1'305	O. Hochmuth
PR	n. V.			RUD 25, 4.314	O. Hochmuth

32 232	Schaltkreisentwurf (HK)
In der Vorlesung wird eine Einführung in die Technologie und den Entwurf von integrierten Schaltungen hohen Integrationsgrades (VLSI) und von kundenspezifischen Schaltkreisen (ASIC) gegeben. Dabei wird auf Hardwarebeschreibungssprachen (HDL), insbesondere auf VHDL näher eingegangen. Im Praktikum wird ein VHDL-Entwurf durchgeführt und als ASIC implementiert.
VL 	Di 	13-15	wöch.	RUD 25, 3.101	F. Winkler
VL	Fr	11-13	wöch.	RUD 25, 3.101	
PR	n. V.			RUD 25, 4.307	F. Winkler

32 233	Stereo-Bildverarbeitung (HK)
Im Rahmen der Vorlesung wird eine Übersicht über die Ansätze und Algorithmen für die Verarbeitung von Stereobilddaten gegeben. Mit Hilfe von einfachen Bildern, Stereobildpaaren und Bildfolgen, die in digitaler Form vorliegen, sollen Eigenschaften der dreidimensionalen Welt abgeleitet werden. Im Einzelnen werden die Bildaufnahme und die Bildverarbeitung, spezielle Algorithmen der Stereobildverarbeitung und die Visualisierung der Ergebnisse behandelt. Die Algorithmen und Ansätze werden im Praktikum erprobt.
VL	Do	15-17	wöch.	RUD 25, 4.113	R. Reulke
VL	Do	17-19	wöch.	RUD 25, 4.113	
PR	n. V.				R. Reulke

32 234	Biosignalverarbeitung (HK)
Die biomedizinischen Signale stellen die Grundlage nicht nur differential diagnostischer und therapeutischer Verfahren und Geräte, sondern auch hochmoderner Technologien, wie die Entwicklung von Hirn-Computer Schnittstellen oder bio-inspirierter und biokybernetischer Methoden dar. Diese Vorlesung vermittelt Kenntnisse über die charakteristischen Eigenschaften solcher Signale und eine entsprechende sachgerechte Signalverarbeitung. Das notwendige Wissen und Know-how werden kontinuierlich aufgebaut, in dem einfache und später komplexe signalanalytische Bausteine behandelt und zu gesamten Algorithmen zusammengefasst werden. Es werden zahlreiche Demonstrationen auf der Basis polygrafischer Signale, wie das Elektroenzephalogramm, die evozierten Potentiale, das Elektrokardiogramm und weitere, durchgeführt. In einer separaten Übung werden durch die Teilnehmer eigenständig Algorithmen entwickelt, und für die Analyse von Signalen und Prozessen des menschlichen Gehirns praktisch eingesetzt.
VL	Di	15-17	wöch.	RUD 26, 1'305	G. Ivanova
VL	Mi	15-17	wöch.	RUD 26, 1'306	
UE	Mi	17-19	wöch.	RUD 26, 1'306	G. Ivanova

32 235	Zuverlässige Systeme (HK)
Mit zunehmender Verbreitung der Computertechnologie in immer mehr Bereichen des menschlichen Lebens wird die Zuverlässigkeit solcher Systeme zu einer immer zentraleren Frage. Der Halbkurs "Zuverlässige Systeme" konzentriert sich auf folgende Schwerpunkte: Zuverlässigkeit, Fehlertoleranz, Responsivität, Messungen, Anwendungen, Systemmodelle und Techniken, Ausfallverhalten, Fehlermodelle, Schedulingtechniken, Software/Hardware - responsives Systemdesign, Analyse und Synthese, Bewertung, Fallstudien in Forschung und Industrie. Der Halbkurs kann mit dem Halbkurs "Eigenschaften mobiler und eingebetteter Systeme" zu einem Projektkurs kombiniert werden. Ein gemeinsames Projekt begleitet beide Halbkurse.
VL 	Di	09-11	wöch.	RUD 25, 4.113	M. Malek
VL	Do	09-11	wöch.	RUD 25, 4.113	
PR	n.V.				J. Richling

32 236	Eigenschaften Mobiler und Eingebetteter Systeme (HK)
EMES beschäftigt sich mit eingebetteten und mobilen Systemen. Während bei Standardsystemen der funktionale Aspekt im Vordergrund steht, kommt es bei eingebetteten und mobilen Systemen vor allem auf nichtfunktionale Eigenschaften wie Echtzeitfähigkeit, Konfigurierbarkeit und Verläßlichkeit an. Der Halbkurs EMES beschäftigt sich mit solchen Eigenschaften. Dabei werden sowohl theoretische als auch praktisch-technische Aspekte betrachtet. Die Vorlesung wird von einem Praktikum begleitet, das gemeinsam mit dem Halbkurs "Zuverlässige Systeme" durchgeführt wird. Beim Besuch beider Halbkurse genügt es, das Praktikum einmal zu absolvieren. http://www.informatik.hu-berlin.de/~richling/emes/index.html
VL	Mo	11-13	wöch.	RUD 26, 1'305	J. Richling
VL	Fr	11-13	wöch.	RUD 26, 1'305	
PR	n.V.				J. Richling

32 237	Innovation durch Unternehmensgründung (HK)
In Vorlesungen werden Kenntnisse zur Unternehmensgründung (Geschäftsmodelle, Businessplan, Kapitalbeschaffung, Rechtsform, Finanzplanung, Marketing und Unternehmensbewertung) vermittelt, sowie verschiedene Fallstudien und Erfahrungsberichte von Existenzgründern vorgestellt. In den Übungen werden Geschäftsideen für Zukunftsmärkte erarbeitet, diskutiert und verfeinert. 2er- bis 5er Teams arbeiten jeweils eine innovative Geschäftsidee im High-Tech-Bereich zu einem Businessplan aus. Die Teams bekommen mit drei Präsentationsterminen Gelegenheit, ihre Geschäftsidee vorzustellen und schrittweise auszureifen. Nach einem Businessproposal und einem Zwischenstatus wird schließlich der Businessplan in einer Abschlusspräsentation einer Expertenjury und den anderen Kursteilnehmern zur Evaluierung und Prämierung vorgestellt.
VL	Di	13-15	wöch.	RUD 25, 4.113	M. Malek, P. Ibach 
VL	Do	13-15	wöch.	RUD 25, 4.113	
PR	Di	15-17	wöch.	RUD 25, 4.113	M. Malek, P. Ibach 

32 238	Grundlagen der Rechnerkommunikation (HK)
In der Vorlesung werden die Grundlagen von Rechnernetzwerken auf Hard- und Software-Ebene behandelt. Themen sind dabei u.A.: Protokollgrundlagen, OSI-Modell, Protokolle der TCP/IP-Welt, Routing, Hardware-Architekturen, Local Area Networks (LAN), das Internet. Im Praktikum werden die erworbenen Kenntnisse durch die Programmierung von Netzwerkprotokollen und deren Erprobung in Laborumgebungen vertieft. Die Einschreibung in diesen Halbkurs erfolgt über das dazugehörige Praktikum.
VL	Mo	15-17	wöch.	RUD 26, 0'313	S. Sommer
VL	Mi	13-15	wöch.	RUD 26, 0'313	
PR	Do	13-15	wöch.	RUD 25, 4.309	S. Sommer
PR	Do	15-17	wöch.	RUD 25, 4.309	S. Sommer

Mathematisches Ergänzungsfach ( 8 SP)

32 239	Stochastik für InformatikerInnen
Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Diskrete und stetige Wahrscheinlichkeitsmodelle in der Informatik, Grenzwertsätze, Simulationsverfahren, Zufallszahlen, Statistische Schätz- und Testverfahren, Markoffsche Ketten, Simulated Annealing, Probabilistische Analyse von Algorithmen.
VL	Mo	09-11	wöch.	RUD 25, 3.101	W. Kössler
VL	Mi	09-11	wöch.	RUD 25, 3.101	
UE	Mo	11-13	wöch.	RUD 25, 3.101	W. Kössler
UE	Mi	11-13	wöch.	RUD 25, 3.101	W. Kössler

siehe auch: 32 221	Mathematische Grundlagen der digitalen Klanganalyse und –synthese
	

Spezialvorlesungen (fak.)

32 240	UNIX Systemadministration II – Sicherheit
Diese regelmäßig angebotene Spezial- Vorlesung ist die Fortsetzung der Vorlesung "Systemadministration I" und eine optionale Erweiterung des Moduls "Security Enginee- ring". Es werden Strategien und Werkzeuge zur Umsetzung von Sicherheitsanforde- rungen in UNIX-Systemen und Netzwerken besprochen. Schwerpunktthemen sind: Härten von UNIX-Systemen, Authenfifizierung,  Transportsicherung und Analysewerkzeuge.
VL 	Fr	09-11	wöch.	RUD 25, 3.101	J.-P. Bell

Seminare (3 SP)

Praktische Informatik

32 241	Erdbebenfrühwarnsystem
Selbstorganisierende Netzstrukturen bilden die Grundlage für ein Netz intelligenter Sensoren, die Erdbebensignale analysieren und im Verbund verlässliche Frühwarnungen auslösen sollen. Die Modellierung, Simulation und Bewertung solcher Frühwarnsysteme (als Teil des EU-Projektes SAFER) bildet die thematische Basis für das Seminar, wo insbesondere geeignete Werkzeuge in ihrer Anwendung untersucht werden sollen.
SE	Di	15-17	wöch.	RUD 25, 3.328	J. Fischer

32 242	IT-Security Workshop
Immer mehr Prozesse werden in der Industrie über IT-Systeme abgewickelt. Neben der generellen Verfügbarkeit und Funktionstüchtigkeit dieser Systeme wird ihre Absicherung gegen Angreifer immer wichtiger. Dem dadurch entstehenden Bedarf an qualifiziertem Sicherheitspersonal sollten sich auch die Universitäten mit ihrem Ausbildungsangebot anpassen. Zwar werden zunehmend Lehrveranstaltungen zum Thema "IT-Sicherheit" angeboten, diese betrachten jedoch typischerweise nur einen Ausschnitt aus dem Gebiet und sind oft eher theoretisch ausgerichtet. In diesem Workshop sollen sich die Teilnehmer kritisch mit den Grundsätzen des Hackens und den prinzipiellen Angriffskonzepten auseinandersetzen. Es sollen aber auch praktische Erfahrungen beim Angriff und der Verteidigung von UNIX/Linux Systemen gesammelt werden. Diese Veranstaltung ist nicht als Ausbildung von Studenten zu Hackern zu verstehen. Vielmehr soll das Bewusstsein für die potentiellen Schwachstellen der genannten Systeme geschärft, sowie Lösungsmöglichkeiten erarbeitet werden.
SE	BLOCK				J.-P. Redlich

32 243	Self-Organizing Middleware 
The Systems Architecture Group is engaged in numerous projects: Berlin Roof Net, Anonymous Reputation Management for Social Network Services, and Early Warning Systems for Seismic Activities. Each of these projects requires intensive research to make progress. In this project seminar, we will identify specific problems for each project, review prior art literature, discuss our findings, and regularly report about progress made on each issue. In addition to acquiring knowledge about the technologies that are relevant for each project, seminar participants will get hands-on experience with research techniques, including literature study, project planning, and result presentation / publication.
PJ	Do	11-13	wöch.	RUD 26, 1'307	J.-P. Redlich

32 244	Software-Sanierung
Nicht so sehr die Neuentwicklung, sondern vielmehr die Wartung existierender Software macht heutzutage den Hauptanteil der praktischen Tätigkeit eines Informatikers aus. In unserem Projekt wollen wir ein mittels Reverse-Engineering-Methoden aufbereitetes existierendes Programm-System zur Steuerung technischer Anlagen kennenlernen. Dabei sollen die über einen längeren Zeitraum entwickelten Software-Dokumente (Verhaltensspezifikation, Programmdokumentation, Testfälle u.a.) und das Web-basierte Projekt-Repository team-orientiert erschlossen werden.
PJ	Do	13-15	wöch.	RUD 25, 3.113	K. Bothe

32 245	Software-Sanierung für Fortgeschrittene
Fortsetzung des Seminars 'Software-Sanierung'
PJ	Do	09-11	wöch.	RUD 25, 3.113	K. Bothe

32 246	Anpassbarkeit von Lehrmaterial-Repositories
Elektronisches Lehrmaterial ist spezielle Software (SW) zur Nutzung in der Ausbildung. Wie andere SW auch, ist die Entwicklung von elektronischem Lehrmaterial aufwendig, so dass seine Nachnutzbarkeit und Anpassbarkeit wichtige Qualitätskriterien sind. Weltweit sind mitlerweile etliche Lehrmaterial-Repositories entstanden die sich in Umfang und Inhalt beträchtlich unterscheiden: Ariadne, Merlot, Swenet, Musoft, JCSE. Das Seminar beschäftigt sich mit der Analyse dieser Quellen und insbesondere mit Techniken, um die Anpassbarkeit der Lehrmaterialien zu erhöhen.
SE	Di	09-11	wöch.	RUD 25, 3.113	K. Bothe, S. Joachim

32 247	Mensch-Technik-Interaktion in Echtzeit
n einem gemeinsamen Projektseminar mit dem Institut für Psychologie soll die Software für einen Versuchsaufbau auf dem Gebiet der 'Funktionsteilung Mensch - Maschine' analysiert und erweitert werden. 
PJ Mi 9 - 11 wöch.  RUD 25,3.408,   K. Bothe, H. Wandke 

32 248	Data Mining in der Bioinformatik
Das Seminar behandelt verschiedene Anwendungen des Data Mining in der Bioinformatik. Beispiele sind Klassifikation zur Vorhersage von Genfunktion, Clustering zur Analyse von Genexpressionsdaten, Text Mining Methoden für die Literatursuche, oder graph-basiertes Data Mining in biologischen Netzwerken. Wird als Blockseminar gehalten.
SE	BLOCK				U. Leser

32 249	Indizieren und Anfragen von Graphen in Datenbanken
Dieses Seminar beschäftigt sich mit der Speicherung, der Indexierung und dem Anfragen von Graphen in Datenbanken. 
SE	BLOCK				S. Trißl

32 250	Text Mining und Anwendungen
Text Mining beschäftigt sich mit Algorithmen, die Wissen aus Textsammlungen gewinnen. Da über 80% aller elektronischen Daten in unstrukturierter textueller Form vorliegen, sind die Methoden des Text Mining von großer Bedeutung. In diesem Seminar wollen wir Methoden und Algorithmen des Text Mining mit Bezug zu konkreten Anwendungsbereichen erarbeiten. Anwendungsbereiche von Text Mining liegen unter anderem in Biomedizin, Dokumentenmanagement, Betrugserkennung, Web-Personalisierung, Marketing, Customer Relationship Management, Recommender Systems. Teilnehmer der Veranstaltung bereiten einen Vortrag zu einem der Themenvorschläge vor und verfassen eine schriftliche Ausarbeitung. Das Seminar wird als Blockseminar am Ende des Semesters stattfinden.
SE	BLOCK				T. Scheffer

32 251	Aktuelle Themen im Reinforcement Learning
Reinforcement Learning (RL) ist eine Klasse unüberwachter maschineller Lernverfahren, die sich auf eine Vielzahl von Problemen anwenden läßt. In diesem Seminar sollen aktuelle und besonders interessante Entwicklungen im RL behandelt werden. Dabei geht es unter anderem um neue Lernalgorithmen, elegante Verfahren zur Problemrepräsentation, Shaping, Hierarchiches RL und Multi-Agenten RL. Eine praktische Erprobung ausgewählter Themen an spannenden Problemen ist am Ende des Seminars geplant.
SE	Fr	09-11	wöch.	RUD 26, 1'307	R. Berger

32 252	Global Data Storage on Structured Overlays
Die in sehr großen Forschungsprojekten (z. B. Geo-, Astro- oder Teilchenphysik) produzierten Daten werden zunehmend nicht mehr zentral sondern weltweit verteilt gespeichert. In diesem Seminar untersuchen wir aktuelle Entwicklungen zur sicheren und effizienten Speicherung sehr großer Datenmengen auf strukturierten Overlay Netzwerken. 
SE	BLOCK				A. Reinefeld

32 253	Proactive Management of Computer Systems
Proaktives Management der Computersysteme beschäftigt sich mit den Methoden der frühzeitigen Erkennung und Beseitigung von Ausfällen, Anomalien, Leistungabfällen, Intrusionen, Angriffen und weiteren unerwünschten Situationen. Neben den traditionellen Ansätzen der Anomalieerkenunnung werden wir in dem Seminar Methoden für Vorhersage von Ereignissen und ihre Einsatzscenarien behandeln. Weitere Themen beinhalten Diagnose (root cause analysis), schnelle Beseitigung von Fehlern (Recovery Oriented Computing), sowie die Analyse der Kosten / Nutzen mit Hilfe von Utility Funktionen.
SE	Mi	13-15	wöch.	ZIB	A. Andrzejak

NEU: 	Methoden und Techniken des Projektmanagements
SE	BLOCK				K. Wunsch


Theoretische Informatik

32 254	Analyse von Petrinetz-Modellen
Petrinetze werden zur Modellierung verteilter Systeme verwendet. Zustandsänderungen in einem Petrinetz-Modell werden verstanden als Erzeugen und Vernichten von Ressourcen (statt des sonst üblichen Lesens und Schreibens von Variablen). Dadurch ergeben sich interessante algorithmische Analysemöglichkeiten, die in diesem Seminar vorgestellt werden. 
SE	Mo	11-13	wöch.	RUD 25, 3.113	P.Massuthe

32 255	Graphentheorie und Kombinatorik
Im Seminar befassen wir uns mit aktuellen Resultaten in der Diskreten Mathematik und ihren angrenzenden Gebieten.
SE	BLOCK				M. Schacht

32 256	Kryptologie und Komplexität
In diesem Seminar werden aktuelle Themen der Theoretischen Informatik, insbesondere der Komplexitätstheorie und der Kryptologie, behandelt.
SE	Mi	13-15	wöch.	RUD 25, 4.112	J. Köbler

32 257	Matroidtheorie
Faszinierend an der Matroidtheorie ist unter anderem, dass sie die Betrachtung verschiedenartiger, auf den ersten Blick nicht nah verwandter Objekte unter einem gemeinsamen, algebraisch-kombinatorischen Blickwinkel ermöglicht. Ein Matroid ist eine Struktur, die das "Wesentliche" des Konzepts der linearen Unabhängigkeit in Vektorräumen erfasst. Matroide lassen sich aber auch als diejenigen Strukuren charakterisieren, auf denen der Greedy-Algorithmus immer optimale Lösungen liefert.
SE	Fr	13-15	wöch.	RUD 26, 1'308	I. Adler, M. Thurley

32 258	Hybride Systeme
SE	BLOCK				L. Popova-Zeugmann


Aktuelle Themen der Theoretischen Informatik
Anhand aktueller Veröffentlichungen werden neue Entwicklungen in allen Bereichen der theoretischen Informatik besprochen.
Das Seminar setzt sehr gute und zumindest in einem Bereich auch tiefergehende Kenntnisse der theoretischen Informatik voraus.
SE 	Fr 	09-11 	wöch. 	RUD 26, 1'308 	M. Grohe


Technische Informatik

32 259	Spezialgebiete der Signalverarbeitung
Das Projekt stellt eine Ergänzung der Vorlesungen zur Signalverarbeitung dar. Ziel dieser Lehrveranstaltung ist die Bearbeitung von Projekten zu ausgewählten Gebieten (Verkehrsforschung, Medizintechnik u.a.). Von den Studierenden wird erwartet, dass sie sich in kleinen Gruppen relativ selbstständig in das ausgewählte Projektthema einarbeiten, Experimente durchführen und die Ergebnisse schriftlich darstellen und diskutieren. Voraussetzungen für die Teilnahme sind Kenntnisse auf dem Gebiet der Signalverarbeitung. Die Themen für die Projekte werden noch vor Beginn des Semesters bekannt gegeben.
PJ	Do	11-13	wöch.	RUD 26, 1'305	B. Meffert

32 260	Anwendungen der Signalverarbeitung und Mustererkennung
Die in Forschungsprojekte eingebundenen Anwendungen der Signalverarbeitung und Mustererkennung sind Gegenstand dieses Seminars. Die Studierenden sollen insbesondere lernen, die Ergebnisse ihrer Arbeiten auch adäquat aufbereiten und präsentieren zu können.
SE	Do	09-11	wöch.	RUD 26, 1'305	B. Meffert

32 261	Erfassung und Analyse kognitiver psycho-physiologischer Signale
Im Mittelpunkt dieser Lernveranstaltung stehen die kognitiven psycho-physiologischen Signale. Es werden theoretische und praktische Kenntnisse über deren Entstehung, Erfassung, Bedeutung und die adäquate Analyse vermittelt. Begonnen mit der Entwicklung geeigneter Stimulationsparadigmen und der Erstellung entsprechender messtechnischer Setups, werden Methoden zur Datenkonditionierung, Vorverarbeitung, Extraktion des Nutzsignals und Schätzung und Quantifizierung relevanter Parameter erörtert. Anschließend werden reale Signale analysiert und die erhaltenen Ergebnisse im aufgabenspezifischen Kontext interpretiert. Das ist eine gemeinsame Veranstaltung des Institutes für Informatik, Fachgebiet Signalverarbeitung und Mustererkennung, und des Institutes für Psychologie, Fachgebiete Biologische und Kognitive Psychologie.
PJ	BLOCK (Februar 2008)			G. Ivanova, W. Sommer


BACHELOR-KOMBINATIONSSTUDIENGANG (B.A.)

1. FACHSEMESTER/KERNFACH

32 262	Praktische Informatik 1 (12 SP)
Grundvorlesung: Computer, Algorithmen, Daten, Programme, Konzepte von Programmiersprachen, imperative und objektorientierte Programmierung, Programmiertechniken, Grundlagen einer systematischen Softwareentwicklung.
VL	Mo	11-13	wöch.	RUD 26, 0’110	J.-P. Redlich
	Mi	11-13	wöch.	RUD 26, 0’110	
UE	Mo	09-11	wöch.	RUD 26, 1'306	A. Zubow
UE	Di	11-13	wöch.	RUD 26, 1'306	M. Kurth
UE	Mi	09-11	wöch.	RUD 26, 1'306	A. Zubow
PR					M. Ritzschke

32 405	Mathematik 1 (= Analysis I vom Institut für Mathematik)


3. FACHSEMESTER/KERNFACH

32 263	Einführung in die Fachdidaktik (6 SP)
VL+SE	Mo	13-15	wöch.	RUD 25, 3.408	W. Coy
VL+SE	Mi	13-15	wöch.	RUD 25, 3.408	W. Coy

32 265	Didaktik in der Informatik – Ausgewählte Kapitel
SE	Mi	15-17	wöch.	RUD 25, 3.113	C. Kurz
	(nur für Stud., die das Modul Einführung in die Fachdidaktik mit 2 SWS belegt haben,
	ersetzt Analyse, Planung und Beurteilung von Informatikunterricht)

32 402	Mathematik 2 (= Lineare Algebra und Analytische Geometrie I vom Institut für Mathematik)

32 202 oder 32 205 (Theoretische Informatik 1 oder 2)


5. FACHSEMESTER/KERNFACH

32 264	Multimedia in der Schule (2 SP)
SE	Mo	15-17	wöch.	RUD 25, 3.113	C. Kurz


1. FACHSEMESTER/ZWEITFACH

32 263	Einführung in die Fachdidaktik (6 SP)
VL	Mo	13-15	wöch.	RUD 25, 3.113	W. Coy
SE	Mi	13-15	wöch.	RUD 25, 3.113	W. Coy


32 402	Mathematik 2 (= Lineare Algebra und Analytische Geometrie I vom Institut für Mathematik)


3. FACHSEMESTER/ZWEITFACH

32 262	Praktische Informatik 1 (12 SP)
Grundvorlesung: Computer, Algorithmen, Daten, Programme, Konzepte von Programmiersprachen, imperative und objektorientierte Programmierung, Programmiertechniken, Grundlagen einer systematischen Softwareentwicklung.
VL	Mo	11-13	wöch.	RUD 26, 0’110	J.-P. Redlich
	Mi	11-13	wöch.	RUD 26, 0’110	
UE	Mo	09-11	wöch.	RUD 26, 1'306	A. Zubow
UE	Di	11-13	wöch.	RUD 26, 1'306	M. Kurth
UE	Mi	09-11	wöch.	RUD 26, 1'306	A. Zubow
PR					M. Ritzschke

32 265	Didaktik in der Informatik – Ausgewählte Kapitel
SE	Mi	15-17	wöch.	RUD 25, 3.113	C. Kurz
	(nur für Stud., die das Modul Einführung in die Fachdidaktik mit 2 SWS belegt haben,
	ersetzt Analyse, Planung und Beurteilung von Informatikunterricht)


5. FACHSEMESTER/ZWEITFACH

32 202 (Theoretische Informatik 1)


Weitere Angebote (Kernfach + Zweitfach):

32 207 bis 32 209 (Proseminare)

32 241 bis 32 261 (Seminare)

32 210 (fak. Crashkurs - Einführung in UNIX )


MASTERSTUDIENGANG / MASTER OF EDUCATION (M.A.)

32 265	Didaktik in der Informatik – Ausgewählte Kapitel
SE	Mi	15-17	wöch.	RUD 25, 3.113	C. Kurz
	(nur für Stud., die das Modul Analyse, Planung und Beurteilung von Informatikunterricht
	bereits im Bachelorstudium absolviert haben)

32 266	Digitale Medien und ihre Didakt