Inhalt

• Grundlagen der Berechenbarkeit:
  • Universelle Registermaschinen
  • Syntax und operationelle Semantik imperativer Programmiersprachen
• Formale Verfahren zur Spezifikation und Verifikation imperativer Programme:
  • Bedingungen auf dem Zustandsraum (assertions),
  • Hoare-Kalkül, partielle Korrektheit, Termination
• Konzepte imperativer und objektorientierter Programmierung (Java):
  • Primitive und Zusammengesetzte Datentypen,
  • Methoden (Prozeduren und Funktionen), Parameterübergabe, Überladung
  • Module, Klassen, Objekte
  • Klassenhierarchien, Vererbung, Polymorphie
  • Abstrakte Klassen, Schnittstellen
• Programmiermethodik:
  • schrittweise korrekte Programmentwicklung
  • Teile und Herrsche
  • Backtracking
• Analyse von Laufzeit und Speicherbedarf:
  • O-Notation
  • Umwandlung von Rekursion in Iteration
  • Analyse von Such- und Sortieralgorithmen
  • Algorithmen, Datenstrukturen, Datenabstraktion

• Concepts of Programming Languages, Robert Sebesta, Pearson Education , 10th Edition, 2012, ISBN: 0131395319
• Data Structures & Problem Solving Using Java, Mark Allen Weiss, Addison Wesley, 4. Auflage, 2010, ISBN: 0-321-54140-5
• Cormen, Leiserson, Rivest: Introduction to Algorithms, 3. Auflage 2009,
• Bundle of algorithms in java, third edition, parts 1-5. Sedgewick Robert und Michael Schidlowsky. Addison-Wesley Longman, Amsterdam. 2003.

Voraussetzungen

Kenntnisse aus der Vorlesung "Funktionale Programmierung" werden vorausgesetzt.

Bitte melden Sie sich auch im KVV für die Veranstaltung an.

Website: https://www.mi.fu-berlin.de/en/inf/groups/hcc/teaching/summer_term_2019/alp4.html

Die erste Vorlesung findet statt am Montag, den 08. April 2019, um 14 Uhr ct.

Inhalte:

Programmieren und Synchronisieren von gleichzeitig laufenden Prozessen, die auf gemeinsame Ressourcen zugreifen oder über Nachrichtenaustausch interagieren.

• Nichtsequentielle Programme und Prozesse in ihren verschiedenen Ausprägungen, Nichtdeterminismus, Determinierung
• Synchronisationsmechanismen: Sperren, Monitore, Wachen, Ereignisse, Semaphore
• Nichtsequentielle Programmausführung und Objektorientierung
• Ablaufsteuerung, Auswahlstrategien, Prioritäten, Umgang mit und Vermeidung von Verklemmung
• Koroutinen, Implementierung, Mehrprozessorsysteme
• Interaktion über Nachrichten
• Programmieren und Synchronisieren von gleichzeitig laufenden Prozessen, die über Nachrichtenaustausch interagieren
• Fernaufruftechniken
• Client-Server, Peer-to-Peer
• Parallelrechnen im Netz
• Koordinierungssprachen
• Verarbeitung auf dem Server und auf dem Client, Mobilität
• Middleware, strukturierte Kommunikation, statische und dynamische Schnittstellen
• Ereignisbasierte und strombasierte Verarbeitung
• Sicherheit von Anwendungen im Netzwerk
• Ausblick auf nichtfunktionale Eigenschaften (Zeit, Speicher, Dienstgüte) 

Literatur:

• Principles of Concurrent and Distributed Programming. M. Ben-Ari. Addison-Wesley. 
• Distributed Systems. Concepts and Design. Fifth Edition. George Coulouris, Jean Dollimore, Tim Kindberg, Gordon Blair. Pearson.

Website: https://www.mi.fu-berlin.de/en/inf/groups/hcc/teaching/summer_term_2019/alp4.html

Die erste Vorlesung findet statt am Montag, den 08. April 2019, um 14 Uhr ct.

Inhalte:

Programmieren und Synchronisieren von gleichzeitig laufenden Prozessen, die auf gemeinsame Ressourcen zugreifen oder über Nachrichtenaustausch interagieren.

• Nichtsequentielle Programme und Prozesse in ihren verschiedenen Ausprägungen, Nichtdeterminismus, Determinierung
• Synchronisationsmechanismen: Sperren, Monitore, Wachen, Ereignisse, Semaphore
• Nichtsequentielle Programmausführung und Objektorientierung
• Ablaufsteuerung, Auswahlstrategien, Prioritäten, Umgang mit und Vermeidung von Verklemmung
• Koroutinen, Implementierung, Mehrprozessorsysteme
• Interaktion über Nachrichten
• Programmieren und Synchronisieren von gleichzeitig laufenden Prozessen, die über Nachrichtenaustausch interagieren
• Fernaufruftechniken
• Client-Server, Peer-to-Peer
• Parallelrechnen im Netz
• Koordinierungssprachen
• Verarbeitung auf dem Server und auf dem Client, Mobilität
• Middleware, strukturierte Kommunikation, statische und dynamische Schnittstellen
• Ereignisbasierte und strombasierte Verarbeitung
• Sicherheit von Anwendungen im Netzwerk
• Ausblick auf nichtfunktionale Eigenschaften (Zeit, Speicher, Dienstgüte) 

Literatur:

• Principles of Concurrent and Distributed Programming. M. Ben-Ari. Addison-Wesley. 
• Distributed Systems. Concepts and Design. Fifth Edition. George Coulouris, Jean Dollimore, Tim Kindberg, Gordon Blair. Pearson.

Das Modul Betriebs- und Kommunikationssysteme schließt die Lücke zwischen dem Rechner als Hardware und den Anwendungen.

Themen sind daher:

• Ein-/Ausgabe-Systeme
• DMA/PIO
• Unterbrechungsbehandlung
• Puffer
• Prozesse/Threads
• virtueller Speicher
• UNIX und Windows
• Shells
• Utilities
• Peripherie und Vernetzung
• Netze
• Medien
• Medienzugriff
• Protokolle
• Referenzmodelle
• TCP/IP
• grundlegender Aufbau des Internet

• Andrew S. Tanenbaum: Computerarchitektur, 5.Auflage, Pearson Studium, 2006
• English: Andrew S. Tanenbaum (with contributions from James R. Goodman):
• Structured Computer Organization, 4th Ed., Prentice Hall International, 2005.

Begleitveranstaltung zur Vorlesung 19300701

Inhalt

Das Modul Grundlagen der Technischen Informatik bildet die Basis für das Verständnis der Funktionsweise realer Rechnersysteme. Ausgehend von der Logik werden in diesem Modul vorrangig die Themenbereiche Schaltnetze und Schaltwerke, Logikminimierung, Gatter, Flip-Flops, Speicher, Automaten und einfacher Hardware-Entwurf behandelt. Weiterhin werden grundlegende Kenntnisse aus den Bereichen Gleich- und Wechselstromnetzwerke, Halbleiter, Transistoren, CMOS, Operationsverstärker, A/D- und D/A-Umsetzer vermittelt, soweit sie für die Informatik notwendig sind. Im dazugehörigen Praktikum werden mit zahlreichen praktischen Versuchen das in der Vorlesung sowie das im Modul Rechnerarchitektur, Betriebs- und Kommunikationssysteme Erlernte vertieft. Aufbauend auf einer einfachen Hardwareplattform mit Prozessor und diversen Schnittstellen sollen die Teilnehmerinnen und Teilnehmer lernen, elementare Treiber zu programmieren, Betriebssystemroutinen zu erweitern und die Schnittstellen anzusteuern. Anschließend sollen die Systeme vernetzt werden und mit ihrer Umwelt in Interaktion treten können.

Siehe Unterlagen auf der Webseite - nur aus dem FB-Netz oder über VPN Webseite
Seminar am PC Dienstag, 12-16 Uhr Takustraße 9, Raum K63
 

Cluster-Computer bilden die zur Zeit vorherrschende Klasse paralleler Hochleistungsrechner. Sie bestehen aus konventionellen Prozessorknoten, die über ein Hochgeschwindig­keitsnetzwerk miteinander verbunden sind. Obwohl meistens räumlich integriert, handelt es sich um verteilte Systeme mit jeweils lokalen Betriebssystemen. Das enorme Leistungspotential dieser Rechnerklasse kann nur ausgeschöpft werden, wenn Programmcode und Daten optimal über die Knoten verteilt werden. Die einge­setzten Verfahren müssen insbesondere skalierbar sein, also auch bei Tausenden von Rechnerknoten noch effizient arbeiten. Gleichzeitig soll aber die Programmiererin bzw. der Programmierer von diesen Aufgaben entlastet werden. Die Vorlesung gibt einen Überblick über die auftretenden Probleme und stellt Algorithmen zu ihrer Lösung vor.

• Heiss, H.-U.: Prozessorzuteilung in Parallelrechnern, BI-Verlag, Mannheim, 1996
• Andrews, G. A.: Foundations of Multithreaded, Parallel and Distributed Programming, Addison-Wesley, 2000
• Pfister, G.: In Search of Clusters 2nd ed., Prentice Hall, 1998
• Zomaya, A.: Parallel and distributed computing handbook, McGraw Gill, 1995
• Buyya, R.: High Performance Cluster Computing, Vol. 1+2, Prentice Hall, 1999

Zielgruppe

• MSc

Anforderungen

• Erfahrung mit Computern und Software sowie Programierkenntnisse

Sprache

• Die Kurssprache ist Deutsch (oder Englisch wenn benötigt).
• The exam will be formulated in German, but answers may be given in English, too.

Credits & Klausur

• aktive Teilnahme an den Übungen: regelmäßige Vorbereitung von Übungsaufgaben & Präsentation der Ergebnisse in den Übungen
• Bestehen der Klausur

Webseite

https://www.mi.fu-berlin.de/w/SE/VorlesungClusterComputing

In dieser Vorlesung steht die Frage im Vordergrund, wie das Internet im Inneren aufgebaut und seine Anwendungen verbreitet sind. Hierfür werden Methoden zur Messung und Bewertung von Netzwerkarchitekturen und Netzwerkprotokollen vorgestellt. Die Erkenntnisse werden in einen praktischen Kontext eingebettet. Zum Beispiel werden wir diskutieren, wie das aktuelle Peering-Ökosystem im Internet aufgebaut ist und warum es schwierig ist, dieses zu messen. Sie werden verstehen, wie man die Verbreitung von traditionellen und neuartigen Netzwerkprotokollen (z.B. IPv6, DNSSEC, HTTP/2) quantifizieren kann. Wir werden auch diskutieren, wie man sehr große Internet-Datensätze effizient verarbeitet, um sie zu analysieren.

In den zur Vorlesung zusätzlich angebotenen Übungen werden Sie eigene Messungen durchführen und bestehende Messdatensätze auswerten.

Die Exkursion zu einem Rechenzentrum ist geplant.

,

Zielgruppe: Die Vorlesung richtet sich an alle, die das Internet und seine Anwendungen besser verstehen wollen.

Voraussetzungen: Gute Kenntnisse in den Bereichen Rechnernetze und Kommuniktionssysteme.

Themen: Messungen, Netzwerprotokolle, Netzwerkarchitekturen, Netzwerksicherheit

Cluster-Computer bilden die zur Zeit vorherrschende Klasse paralleler Hochleistungsrechner. Sie bestehen aus konventionellen Prozessorknoten, die über ein Hochgeschwindig­keitsnetzwerk miteinander verbunden sind. Obwohl meistens räumlich integriert, handelt es sich um verteilte Systeme mit jeweils lokalen Betriebssystemen. Das enorme Leistungspotential dieser Rechnerklasse kann nur ausgeschöpft werden, wenn Programmcode und Daten optimal über die Knoten verteilt werden. Die einge­setzten Verfahren müssen insbesondere skalierbar sein, also auch bei Tausenden von Rechnerknoten noch effizient arbeiten. Gleichzeitig soll aber die Programmiererin bzw. der Programmierer von diesen Aufgaben entlastet werden. Die Vorlesung gibt einen Überblick über die auftretenden Probleme und stellt Algorithmen zu ihrer Lösung vor.

• Heiss, H.-U.: Prozessorzuteilung in Parallelrechnern, BI-Verlag, Mannheim, 1996
• Andrews, G. A.: Foundations of Multithreaded, Parallel and Distributed Programming, Addison-Wesley, 2000
• Pfister, G.: In Search of Clusters 2nd ed., Prentice Hall, 1998
• Zomaya, A.: Parallel and distributed computing handbook, McGraw Gill, 1995
• Buyya, R.: High Performance Cluster Computing, Vol. 1+2, Prentice Hall, 1999

Zielgruppe

• MSc

Anforderungen

• Erfahrung mit Computern und Software sowie Programierkenntnisse

Sprache

• Die Kurssprache ist Deutsch (oder Englisch wenn benötigt).
• The exam will be formulated in German, but answers may be given in English, too.

Credits & Klausur

• aktive Teilnahme an den Übungen: regelmäßige Vorbereitung von Übungsaufgaben & Präsentation der Ergebnisse in den Übungen
• Bestehen der Klausur

Webseite

https://www.mi.fu-berlin.de/w/SE/VorlesungClusterComputing

In dieser Vorlesung steht die Frage im Vordergrund, wie das Internet im Inneren aufgebaut und seine Anwendungen verbreitet sind. Hierfür werden Methoden zur Messung und Bewertung von Netzwerkarchitekturen und Netzwerkprotokollen vorgestellt. Die Erkenntnisse werden in einen praktischen Kontext eingebettet. Zum Beispiel werden wir diskutieren, wie das aktuelle Peering-Ökosystem im Internet aufgebaut ist und warum es schwierig ist, dieses zu messen. Sie werden verstehen, wie man die Verbreitung von traditionellen und neuartigen Netzwerkprotokollen (z.B. IPv6, DNSSEC, HTTP/2) quantifizieren kann. Wir werden auch diskutieren, wie man sehr große Internet-Datensätze effizient verarbeitet, um sie zu analysieren.

In den zur Vorlesung zusätzlich angebotenen Übungen werden Sie eigene Messungen durchführen und bestehende Messdatensätze auswerten.

Die Exkursion zu einem Rechenzentrum ist geplant.

,

Zielgruppe: Die Vorlesung richtet sich an alle, die das Internet und seine Anwendungen besser verstehen wollen.

Voraussetzungen: Gute Kenntnisse in den Bereichen Rechnernetze und Kommuniktionssysteme.

Themen: Messungen, Netzwerprotokolle, Netzwerkarchitekturen, Netzwerksicherheit

Inhalt:

• Theoretische Rechnermodelle
  • Automaten
  • formale Sprachen
  • Grammatiken und die Chomsky-Hierarchie
  • Turing-Maschinen
  • Berechenbarkeit
• Einführung in die Komplexität von Problemen

• Uwe Schöning, Theoretische Informatik kurzgefasst, 5. Auflage, Spektrum Akademischer Verlag, 2008
• John E. Hopcroft, Rajeev Motwani, Jeffrey D. Ullman, Einführung in die Automatentheorie, Formale Sprachen und Komplexität, Pearson Studium, 3. Auflage, 2011
• Ingo Wegener: Theoretische Informatik - Eine algorithmenorientierte Einführung, 2. Auflage, Teubner, 1999
• Michael Sipser, Introduction to the Theory of Computation, 2nd ed., Thomson Course Technology, 2006
• Wegener, Kompendium theoretische Informatik - Eine Ideensammlung, Teubner 1996

Inhalt

Das Proseminar vertieft Inhalte aus den Grundvorlesungen der Arbeitsgruppe Theoretische Informatik. Im Wintersemester werden weiterführende Themen aus der Berechenbarkeits- und Sprachentheorie behandelt (im Anschluss an "Grundlagen der theoretischen Informatik"); im Sommersemester geht es um Themen aus der Algorithmik (im Anschluss an "Algorithmen, Datenstrukturen, und Datenabstraktion").

Voraussetzungen

zwei abgeschlossene Fachsemester Informatik, Leistungsnachweis GTI

wird mit der Ankündigung bekannt gegeben

Innerhalb dieses Proseminars werden aktuelle und relevante Themen der praktischen IT-Sicherheit besprochen. Das Seminar richtet sich an Bachelorstudierende, die erste Erfahrungen im Bereich der IT-Sicherheit sammeln wollen. Themen kommen beispielsweise aus den Bereichen der Hardware Security, Mobile Security, Digital Currencies aber auch aus der klassischen Kryptographie.

Ziel des Seminars ist es, sich in ein Themengebiet der praktischen IT-Sicherheit einzuarbeiten, dieses wissenschaftlich aufzuarbeiten, und dann entsprechend aufzubereiten und vorzutragen. Anschließend wird eine schriftliche Ausarbeitung von ca. 5 Seiten angefertigt. Die Themen werden während der Vorbesprechung bekanntgegeben und verteilt.

Informationen für Studierende:

Vorbesprechung: Die Vorbesprechung findet in der ersten Vorlesungswoche vom SoSe 19 statt.

Vortrag: Im Rahmen des Seminars besteht die Modulprüfung aus einem 30-minütigen Vortrag mit anschließender Diskussion.

Aktive Teilnahme: Für die aktive Teilnahme ist eine schriftliche Ausarbeitung (in LaTeX/LyX) von ca. 5 Seiten, sowie eine regelmäßige Beteiligung an den Diskussionsrunden vorgesehen.

Voraussetzungen: Es werden keine speziellen Voraussetzungen benötigt, aber Kenntnisse im Bereich der Kryptographie/IT-Sicherheit sind hilfreich.

Literaturhinweise erfolgen während des Vorbesprechungstermins.

Das Proseminar richtet sich an alle Studierenden, die Interesse an Informatik in der Bildung haben. Ziel des Seminar ist eine Einarbeitung in verschiedene Themen der informatischen Bildung und die Erlangung eines Einblicks in die zugehörige Forschung. Im Seminar werden daher durch die Teilnehmenden verschiedene Themen der informatischen Bildung und der zugehörigen Forschung wissenschaftlich aufbereitet und vorgestellt.

Organisatorische Hinweise:

• Jede-/r Studierende wird sich spezifisch mit einem ausgewählten Thema befassen und dieses als Vortrag mit anschließender Diskussion im Seminar vorstellen.
• Zusätzlich wird eine schriftliche Ausarbeitung zum Thema gefordert.
• Es werden Kenntnisse in den Grundlagenfächern der Informatik vorausgesetzt. Weitere spezifische Vorkenntnisse, insbesondere aus dem Bildungsbereich, sind jedoch nicht notwendig.
• Die Seminarthemen und Literaturhinweise werden am ersten Termin bekanntgegeben und verteilt.

Inhalt

Datenbankentwurf mit ERM/ERDD. Theoretische Grundlagen relationaler Datenbanksysteme: Relationale Algebra, Funktionale Abhängigkeiten, Normalformen. Relationale Datenbankentwicklung: SQL Datendefinition, Fremdschlüssel und andere Integritätsbedingungen. SQL als applikative Sprache: wesentliche Sprachelemente, Einbettung in Programmiersprachen, Anwendungsprogrammierung; objekt-relationale Abbildung. Transaktionsbegriff, transaktionale Garantien, Synchronisation des Mehrbenutzerbetriebs, Fehlertoleranzeigenschaften. Anwendungen und neue Entwicklungen: Data Warehousing, Data Mining, OLAP.

Projekt: im begleitenden Projekt werden die Themen praktisch vertieft.

• Alfons Kemper, Andre Eickler: Datenbanksysteme - Eine Einführung, 5. Auflage, Oldenbourg 2004
• R. Elmasri, S. Navathe: Grundlagen von Datenbanksystemen, Pearson Studium, 2005

Zielgruppe

• Pflichtmodul im Bachelorstudiengang Informatik
• Pflichtmodul im lehramtsbezogenen Bachelorstudiengang mit Kernfach Informatik und Ziel: Großer Master
• Studierende im lehramtsbezogenen Masterstudiengang (Großer Master mit Zeitfach Informatik) können dieses Modul zusammen mit dem "Praktikum DBS" absolvieren
• Wahlpflichtmodul im Nebenfach Informatik

Voraussetzungen

• ALP 1 - Funktionale Programmierung
• ALP 2 - Objektorientierte Programmierung
• ALP 3 - Datenstrukturen und Datenabstraktion
• ODER Informatik B

Inhalt

Ein typisches Anwendungsgebiet von Algorithmen wird ausgewählt und softwaretechnisch behandelt. In diesem Semester soll es um Algorithmen zum Graphenzeichnen gehen. Das Ziel ist es, Programme zur Herstellung guter Zeichnungen zu schreiben und damit an dem Zeichenwettbewerb teilzunehmen, der im September im Zusammenhang mit der internationalen Konferenz über Graph Drawing and Network Visualization stattfindet.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Entwurf und Analyse von Algorithmen

je nach Anwendungsgebiet

Inhalt:

Das autonome Fahrzeug der Freien Universität soll im Rahmen dieses Softwareprojekts weiterentwickelt werden. Hierzu wird es konkrete Aufgaben aus einer Vielzahl von Themen aus dem Bereich des autonomen Fahrens und der Robotik geben – insbesondere aus den Themengebieten Computer Vision, Sensordatenverarbeiten, Umfeldwahrnehmung, Trajektorienplanung und Regelungstechnik. Bei der Umsetzung der Aufgaben werden fachübergreifende Kenntnisse erworben, Teamfähigkeit gefördert und die Praktiken guter Softwareentwicklung nähergebracht.  Weitere Informationen zu den Autonomos-Labs gibt es unter: http://www.autonomos-labs.de

Wird noch bekannt gegeben

Zielgruppe:

Masterstudenten (Bachelorstudenten ab dem 5. Semester)

Voraussetzungen:

Kenntnisse C/C++, git

Internetkommunikation entlang der Schichten

In diesem Kurs werden Lösungen für die Kommunikation im Internet entwickelt. Dabei werden alle Aspekte des Ökosystems Internet berücksichtigt. Dies schließt sowohl das aktuelle Internet als auch das Internet der Dinge auf den untersten Schichten bis zur Anwendungsebene ein. Die Teilnehmer werden in Kleingruppen (3-4 Studenten) arbeiten, wobei sich jede Gruppe auf einen speziellen Teilbereich konzentrieren wird. Auf diese Weise sollen persönliche Interessen und Expertisen berücksichtigt werden - z.B. Web- versus Embedded-System-Programmierung.

Hinweis: Die Ergebnisse dieses Softwareprojekts wollen wir nutzen, um die alten Supercomputer (die PDP 11 und der russische Nachbau) im Eingangsbereich des Institutsgebäudes 'aufzufrischen'. Wir werden beide Computer durch netzwerkfähige Geräte, Sensoren, Bildschirme und die im Projekt entstandene Software erweitern, a) um das Internet der Dinge zu demonstrieren und b) um Einblicke in den aktuellen Stand des Internet-Backbone zu geben.

Einige Punkte, die wir in der ersten Sitzung klären werden:

Embedded/IoT-Programmierung

Sie entwickeln Anwendungen für eingebettete Geräte. Basissoftware ist das Open-Source-Betriebssystem RIOT.

Internet-Backbone-Messungen

Sie entwickeln Anwendungen, die Live-BGP-Daten verarbeiten und prüfen, ob ein Angriff durchgeführt wird. Die Basissoftware ist die RTRlib und BGPMON/BGPStream.

Web-Schnittstelle

Sie entwickeln eine Schnittstelle, die den Status der Supercomputer externen Teilnehmern über einen Web-Client darstellt. Ihr Web-Frontend sollte für mobile Geräte geeignet sein.

Bei weiteren Fragen wenden Sie sich bitte an Matthias Wählisch.

• A. S. Tanenbaum, Modern Operating Systems, 3rd ed. Upper Saddle River, NJ, USA: Prentice Hall Press, 2007.
• Shelby, Zach, and Carsten Bormann. 6LoWPAN: The wireless embedded Internet. Vol. 43. Wiley. com, 2011.
• A. Dunkels, B. Gronvall, and T. Voigt, "Contiki - a lightweight and flexible operating system for tiny networked sensors." in LCN. IEEE Computer Society, 2004, pp. 455-462.
• P. Levis, S. Madden, J. Polastre, R. Szewczyk, K. Whitehouse, A. Woo, D. Gay, J. Hill, M. Welsh, E. Brewer, and D. Culler, "TinyOS: An Operating System for Sensor Networks," in Ambient Intelligence, W. Weber, J. M. Rabaey, and E. Aarts, Eds. Berlin/Heidelberg: Springer-Verlag, 2005, ch. 7, pp. 115-148.
• Oliver Hahm, Emmanuel Baccelli, Mesut Günes, Matthias Wählisch, Thomas C. Schmidt, "RIOT OS: Towards an OS for the Internet of Things," in Proceedings of the 32nd IEEE International Conference on Computer Communications (INFOCOM), Poster Session, April 2013.
• M.R. Palattella, N. Accettura, X. Vilajosana, T. Watteyne, L.A. Grieco, G. Boggia and M. Dohler, "Standardized Protocol Stack For The Internet Of (Important) Things", IEEE Communications Surveys and Tutorials, December 2012.
• J. Wiegelmann, Softwareentwicklung in C für Mikroprozessoren und Mikrocontroller, Hüthig, 2009

In this course you will be expected to write code. The outcome of your software project should be a concrete contribution to the RIOT code base, and take the shape of one or more pull request(s) to the RIOT github (https://github.com/RIOT-OS/RIOT). Before you start coding, refer to the starting guide

https://github.com/RIOT-OS/RIOT/wiki#wiki-start-the-riot

Im Rahmen des Softwareprojekts werden gemischte Gruppen von Bachelor- und Master-Studenten gebildet, die entweder ein eigenständiges Projekt erstellen oder aber ein Teil eines größeren Projektes im Bereich semantischer Technologien übernehmen. Bei der Umsetzung der Aufgaben werden vertiefte Programmierkenntnisse in der Anwendung semantischer Technologien und künstlicher Intelligenz im Corporate Semantic Web erworben, Projektmanagement und Teamfähigkeit gefördert, sowie Praktiken der guten Software-Entwicklung großer verteilter Systeme und Semantic Web Anwendungen geübt. Das Softwareprojekt kann in Zusammenarbeit mit einem externen Partner aus der Industrie oder Standardisierung durchgeführt werden. Die Fortführung des Projektes als Bachelor- oder Masterarbeit ist möglich und ausdrücklich erwünscht.

Corporate Semantic Web

Weitere Informationen finden sich auf der Veranstaltungsseite.

Inhalt

Das Thema des Projekts steht noch nicht fest. Entweder wird in Fortsetzung des Projekts im Wintersemester (aber unabhängig davon) eine Aufgabe mit einem echten Kunden durchgeführt, oder wir bauen ein so genanntes NoSQL-System. Im ersten Fall findet die Veranstaltung als Block statt, sonst wöchentlich. Die Entscheidung fällt voraussichtlich erst im März. Weitere Informationen gibt es im KVV.

Wird bekannt gegeben

Voraussetzungen

Gute Programmierkenntnisse, Einführung in Datenbanksysteme.

Die Studierenden werden in die Grundlagen von Free/Libre Open Source Software (FLOSS)-Projekten eingeführt und können durch die Teilnahme an bestehenden Projekten wie Wikidata praktische Erfahrungen sammeln. Es wird eine Einführungsveranstaltung zum Thema Free/Libre Open Source Software geben. Wir stellen die FLOSS-Communities der Kooperationspartner vor und diskutieren deren organisatorische Praktiken. So werden die Studierenden an bestehenden FLOSS-Projekten herangeführt und erhalten Einblicke in die Anforderungen verteilter Softwareentwicklungsprojekte.

Im Softwareprojekt durchlaufen wir alle Phasen eines nutzerzentrierten Softwareentwicklungsprojektes, von der Identifizierung der Anforderungen in Interviews über das Interaktionsdesign der Benutzeroberfläche bis hin zur Entwicklung in zweiwöchigen Iterationen und der Durchführung von Benutzertests mit Fokus auf Usability. Die entwickelten Lösungen werden auf Open-Source-Technologien basieren und unter einer kostenlosen Lizenz veröffentlicht. Durch projektbezogenes Lernen können die Teilnehmer ihre Kommunikationsfähigkeiten erweitern, Probleme/Aufgaben in einem komplexen Umfeld lösen und ihre technischen Fähigkeiten entwickeln.

Zu den Aufgaben der Studierenden im Rahmen des Projekts gehören:

- Koordinieren Sie die Projektidee gemeinsam mit dem Kooperationspartner und planen Sie den weiteren Projektverlauf.

- Anforderungen gemeinsam mit potenziellen Nutzern sammeln und aufbereiten

- Design, Implementierung und Test der Software

- Organisation und Durchführung von Präsentationen

- Dokumentation der Projektergebnisse

Natürlich bleiben die Teilnehmer bei der Durchführung des Softwareprojekts nicht allein. In den wöchentlichen Meetings stehen wir als Berater, Mentoren und (Vermittler) zur Verfügung. Darüber hinaus werden wir alle notwendigen Methoden und Kompetenzen, wenn erforderlich, vermitteln.

Selbständige Erschließung von Literatur (Artikel, Internet)

Empfehlungen:

•    Fogel, Karl: Producing open source software, Sebastapol: O'Reilly 2006. http://shop.oreilly.com/product/9780596007591.do

•    Gacek, Cristina & B. Arief (2004): The Many Meanings of Open Source, IEEE Software 21(1), 34-40. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/1259206/

•    Raymond, E.S. (1998): The Cathedral and the Bazaar, First Monday 3(3). https://firstmonday.org/article/view/578/499

Inhalt

In Rahmen dieses Softwareprojekt sollen neue Ideen und notwendige Funktionalität für das MVS- und KVV-Systemen in Form von neuen Tools/Komponenten/Modulen implementiert werden.

Nach eine seminaristischen Einarbeitung in die dafür notwendigen Technologien, sollen die Anforderungen spezifiziert werden, Lösungen konzipiert und entwickelt werden. Gute Teamfähigkeit ist hier gefordert. Das Verbesserungsspektrum beider Systemen ist breit und geht von der Infrastruktur bis zum Usability Bereich.

Es finden wöchentliche Sitzungen während das ganzen Semesters statt, indem die Teams über Fortschritte und Probleme berichten und gemeinsame Lösungen diskutieren.

Inhalt:

Digitale Technologien erleichtern Reporter*innen und Journalist*innen weltweit die Recherche, Berichterstattung und Veröffentlichung. Doch zunehmend wird die Presse- und Berichtserstattung eingeschränkt und die Überwachung im digitalen Raum nimmt zu. In Berlin bieten Reporter ohne Grenzen Schulungen in IT-Sicherheit für Journalist*innen und Reporter*innen aus Krisenregionen an [1]. Es werden dabei Gefahrenmodelle entwickelt, technische Hintergründe dargestellt und neue technische Möglichkeiten (z.B. Verschlüsselungsprogramme) vorgestellt.
Wir bieten dazu im Sommersemester ein Softwareprojekt für Studierende aus der Informatik an. In diesem Softwareprojekt sollen Programme für Journalisten verbessert oder entwickelt werden. Dies erfolgt in Kooperation mit den Stipendiat*innen der Schulung und Reportern ohne Grenzen.
Aufbauend auf den Gefahrenmodell der Stipendiat*innen und durch Interviews und Fokusgruppen sollen Verbesserungen von bestehenden Programmen oder Vorschläge für neue Programme konzipiert werden. Diese sollen dann auf die Umsetzbarkeit evaluiert werden und anschließend implementiert werden. Die Ergebnisse werden den Stipendiat*innen präsentiert.

Der Fokus liegt auf der (Weiter-)Entwicklung von Browser-PlugIns [2]. Alternativ kann auch der Mailclient Letterbox (für iOS und in der Programmiersprache SWIFT) für spezielle Bedürfnisse von Journalistinnen und Journalisten angepasst werden [3]. 

Die Veranstaltung umfasst einige Einführungstermine zu dem Thema (April/Mai). Das eigentliche Softwareprojekt findet in der vorlesungsfreien Zeit (August/September) statt. Eine Auflistung der Termine ist unten angeführt!
Es besteht die Möglichkeit im Anschluss an das Softwareprojekt eine Abschlussarbeit in dem Kontext anzufertigen.
 

[1] https://www.reporter-ohne-grenzen.de/hilfe-schutz/stipendien/berliner-stipendienprogramm/
[2] https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Mozilla/Add-ons/WebExtensions

[3] https://userpage.fu-berlin.de/letterbox/

Voraussetzungen:

Kenntnisse in:

• JavaScript/Browser Extensions oder die Motivations zur selbstständigen Einarbeitung
• Oder Kenntnisse in Swift
• Softwaretechnik

Interesse an:

• Benutzerfreundlichkeit, IT-Sicherheit
• Git-Versionskontrolle
• Bereitschaft zur Open-Source-Entwicklung
• Bereitschaft zur Durchführung von Interviews oder Fokusgruppen

Termine:

• 12. April 14 Uhr: Vorstellung vom Softwareprojekt und Einführung
• 26. April 14 Uhr: Vorbereitung Fokusgruppen und Interviews
• 3. Mai 14 Uhr: Vorbereitung Fokusgruppen und Interviews
• 10. Mai 14 Uhr: Einführung in Browser-PlugIns
• 31. Mai: Treffen mit Stipendiat*innen bei Reportern ohne Grenzen
• Kalenderwoche 31 - 37: Entwicklung eines Browser-PlugIns
• Kalenderwoche 35: Abschlusspräsentation bei ROG
• Kalenderwoche 37: Veröffentlichung des PlugIns

In diesem Kurs werden Lösungen für die Kommunikation im Internet oder für dessen besseren Verständnis entwickelt. Dabei werden alle Aspekte des Ökosystems Internet berücksichtigt. Dies schließt sowohl das aktuelle Internet als auch das Internet der Dinge auf den untersten Schichten bis zur Anwendungsebene ein. Die Teilnehmer werden in Kleingruppen (3-4 Studenten) arbeiten, wobei sich jede Gruppe auf einen speziellen Teilbereich konzentrieren wird. Auf diese Weise sollen persönliche Interessen und Expertisen berücksichtigt werden - z.B. Web- versus Embedded-System-Programmierung.

Automatische Methoden für die Erkennung und Analyse von Verhalten sind in den letzten Jahren verstärkt eingesetzt worden, um individuelles und kollektives Verhalten zu untersuchen. Dies umfasst Anwendungen wie das Verfolgen einzelner Individuen in großen Gruppen (Menschen in großen Ansammlungen, Tiere in Herden oder Schwärmen, Autos im Verkehr), das Abbilden von Observationen in einen individuellen "behavioral space" ("was macht Person X"), und die Analyse der Interaktionsstruktur ("wer macht was mit wem"). Moderne Methoden erlauben es große Datenmengen zu prozessieren, mit teils erstaunlich genauen Resultaten. Wir werden eine Reihe von überwachten und unüberwachten Ansätzen kennenlernen, jeweils an einem Beispiel unserer Forschung. 

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Inhalt

Die Vorlesung hält Dr. Andreas Wolf (Bundesdruckerei.) Er wird einen breiten Einblick in Biometriethemen und biometrische Verfahren und in deren Anwendung geben. Er wird auch auf die aktuellen Themen aus ePassport und neuem elektronischem Personalausweis eingehen. Vorgesehene Gebiete in der Lehrveranstaltung sind unter anderem:

• Allgemeine Struktur biometrischer Systeme
• Eigenschaften biometrischer Modalitäten
• IT-Sicherheit und Risikoabschätzung
• Fehlergrößen biometrischer Verfahren
• Fingerabdruckverfahren
• Gesichts- und Iriserkennung
• Sprechererkennung und weitere Modalitäten
• Standards
• Elektronischer Pass

Neben der Vermittlung der theoretischen Grundlagen der behandelten biometrischen Modalitäten wird besonderer Wert auf die Entwicklung der Fähigkeit zur Beurteilung der Eignung des Biometrie-Einsatzes in konkreten Anwendungsszenarien gelegt.

Die Lehrveranstaltung [VL+Ü] beginnt am 12.4.2019.

Skript zur VL: https://drive.google.com/open?id=0B7NhYbv9QewkRkk2WVRuM2Rqd00

Inhalt:

Sowohl im betrieblichen Umfeld als auch bei der privaten Nutzung geht es heutzutage nicht mehr um die Frage, ob Software eingesetzt wird, sondern für welche Software man sich entscheiden sollte. Bei solchen Entscheidungsprozessen ist die Usability der Software häufig keine explizierte Anforderung, aber implizit hat sie einen hohen Einfluss auf die Auswahlentscheidung. Eine gute Usability und ein positives Benutzungserlebnis für den Benutzer können nur erreicht werden, indem man die gestellten Wünsche, verdeckten Bedürfnisse und kognitiven Fähigkeiten der Benutzer kennt und versteht. Neben der Wahl der „richtigen“ Technologie und des „richtigen“ Vorgehens ist also die Berücksichtigung der Nutzer und ihrer Bedürfnisse für den späteren Projekt- bzw. Produkterfolg fundamental. Usability ist aber weder eine der Software inhärente Produkteigenschaft, noch kann Usability wie ein Software-Feature separat zu einem bestimmten Zeitpunkt entwickelt werden. Usability steht immer in einem bestimmten Nutzungskontext und dieser Kontext muss klar verstanden werden, um sie zu erhöhen. Außerdem muss zur Verbesserung der Usability in den gesamten Softwareentwicklungsprozess eingegriffen und je nach Projektphase und Projektsituation unterschiedliche Prinzipien und Methoden ausgewählt und adaptiert werden. Das Ziel sollte es dabei sein, trotz komplexer Funktionalität und Informationsfülle eine gute Gebrauchstauglichkeit der Software für die jeweilige Zielgruppe sicherzustellen. Dabei soll durch Berücksichtigung emotionaler und ästhetischer Faktoren ein möglichst positives Benutzungserlebnis für den Benutzer geschaffen werden.

Shneiderman, Ben et al.: Designing the user interface: strategies for effective human-computer interaction. Pearson 2018.

Dix, Alan, J. Finlay, G.D. Abowd, R. Beale: Human-Computer Interaction. Pearson Prentice Hall 2004.

Sharp, Helen, Y. Rogers and J. Preece: Interaction design: beyond human-computer interaction. Wiley 2007.

Voraussetzungen

Die Veranstaltung ist eine Wahlveranstaltung für Bachelorstudierende in Informatik oder einem verwandten Fach (Mathematik, Bioinformatik). Es wird empfohlen, im Anschluss an diese Vorlesung die Veranstaltung Kundenprojekt: User Centered Design zu belegen, da in diesem Softwareprojekt die erlernten Kenntnisse in der Praxis angewandt werden können.

https://www.mi.fu-berlin.de/en/inf/groups/hcc/teaching/summer_term_2019/user-centered-design.html

Übung User-Centred Design

Cluster-Computer bilden die zur Zeit vorherrschende Klasse paralleler Hochleistungsrechner. Sie bestehen aus konventionellen Prozessorknoten, die über ein Hochgeschwindig­keitsnetzwerk miteinander verbunden sind. Obwohl meistens räumlich integriert, handelt es sich um verteilte Systeme mit jeweils lokalen Betriebssystemen. Das enorme Leistungspotential dieser Rechnerklasse kann nur ausgeschöpft werden, wenn Programmcode und Daten optimal über die Knoten verteilt werden. Die einge­setzten Verfahren müssen insbesondere skalierbar sein, also auch bei Tausenden von Rechnerknoten noch effizient arbeiten. Gleichzeitig soll aber die Programmiererin bzw. der Programmierer von diesen Aufgaben entlastet werden. Die Vorlesung gibt einen Überblick über die auftretenden Probleme und stellt Algorithmen zu ihrer Lösung vor.

• Heiss, H.-U.: Prozessorzuteilung in Parallelrechnern, BI-Verlag, Mannheim, 1996
• Andrews, G. A.: Foundations of Multithreaded, Parallel and Distributed Programming, Addison-Wesley, 2000
• Pfister, G.: In Search of Clusters 2nd ed., Prentice Hall, 1998
• Zomaya, A.: Parallel and distributed computing handbook, McGraw Gill, 1995
• Buyya, R.: High Performance Cluster Computing, Vol. 1+2, Prentice Hall, 1999

Zielgruppe

• MSc

Anforderungen

• Erfahrung mit Computern und Software sowie Programierkenntnisse

Sprache

• Die Kurssprache ist Deutsch (oder Englisch wenn benötigt).
• The exam will be formulated in German, but answers may be given in English, too.

Credits & Klausur

• aktive Teilnahme an den Übungen: regelmäßige Vorbereitung von Übungsaufgaben & Präsentation der Ergebnisse in den Übungen
• Bestehen der Klausur

Webseite

https://www.mi.fu-berlin.de/w/SE/VorlesungClusterComputing

Durch effiziente Verfahren zur Bild- und Videocodierung ist die Verwendung von digitalen Bildern und Videos in vielen Bereichen selbstverständlich geworden. In der Vorlesung wird die Anwendung der grundlegenden Codiertechniken Entropiecodierung, Quantisierung, Prädiktive Codierung, Transformationscodierung in Bild- und Videocodecs diskutiert. Der Fokus liegt auf in der Praxis angewandten Codiertechniken. Die Vorlesung gibt einen Überblick über die Entwicklung der Bild- und Videocodierung von dem JPEG-Standard für die Einzelbildcodierung bis zum neusten Videocodierstandard HEVC. Es werden dabei insbesondere die Codiertechniken behandelt, die zu der anhaltenden Effizienzsteigerung in der Videocodierung beigetragen haben.

Ein vorheriger Besuch der Vorlesung „Bild- und Videocodierung I: Grundlagen“ wird empfohlen.

In dieser Vorlesung steht die Frage im Vordergrund, wie das Internet im Inneren aufgebaut und seine Anwendungen verbreitet sind. Hierfür werden Methoden zur Messung und Bewertung von Netzwerkarchitekturen und Netzwerkprotokollen vorgestellt. Die Erkenntnisse werden in einen praktischen Kontext eingebettet. Zum Beispiel werden wir diskutieren, wie das aktuelle Peering-Ökosystem im Internet aufgebaut ist und warum es schwierig ist, dieses zu messen. Sie werden verstehen, wie man die Verbreitung von traditionellen und neuartigen Netzwerkprotokollen (z.B. IPv6, DNSSEC, HTTP/2) quantifizieren kann. Wir werden auch diskutieren, wie man sehr große Internet-Datensätze effizient verarbeitet, um sie zu analysieren.

In den zur Vorlesung zusätzlich angebotenen Übungen werden Sie eigene Messungen durchführen und bestehende Messdatensätze auswerten.

Die Exkursion zu einem Rechenzentrum ist geplant.

,

Zielgruppe: Die Vorlesung richtet sich an alle, die das Internet und seine Anwendungen besser verstehen wollen.

Voraussetzungen: Gute Kenntnisse in den Bereichen Rechnernetze und Kommuniktionssysteme.

Themen: Messungen, Netzwerprotokolle, Netzwerkarchitekturen, Netzwerksicherheit

In den letzten Jahren haben sich tiefe neuronale Netze zur modernsten Lösung für eine Vielzahl von Aufgaben in den Bereichen Computer Vision, Natural Language Processing und Robotik entwickelt. In der Vorlesung werden wesentliche Konzepte wie konvolutionelle und rekurrente neuronale Netze, generative Modelle und Deep Reinforcement Learning vorgestellt. Die Vorlesungen werden durch praktische Aufgaben unter Verwendung moderner Deep-Learning-Frameworks wie Tensorflow und PyTorch begleitet.

http://www.deeplearningbook.org/

Übungen siehe 19329402

Inhalt

Die Vorlesung hält Dr. Andreas Wolf (Bundesdruckerei.) Er wird einen breiten Einblick in Biometriethemen und biometrische Verfahren und in deren Anwendung geben. Er wird auch auf die aktuellen Themen aus ePassport und neuem elektronischem Personalausweis eingehen. Vorgesehene Gebiete in der Lehrveranstaltung sind unter anderem:

• Allgemeine Struktur biometrischer Systeme
• Eigenschaften biometrischer Modalitäten
• IT-Sicherheit und Risikoabschätzung
• Fehlergrößen biometrischer Verfahren
• Fingerabdruckverfahren
• Gesichts- und Iriserkennung
• Sprechererkennung und weitere Modalitäten
• Standards
• Elektronischer Pass

Neben der Vermittlung der theoretischen Grundlagen der behandelten biometrischen Modalitäten wird besonderer Wert auf die Entwicklung der Fähigkeit zur Beurteilung der Eignung des Biometrie-Einsatzes in konkreten Anwendungsszenarien gelegt.

Die Lehrveranstaltung [VL+Ü] beginnt am 12.4.2019.

Skript zur VL: https://drive.google.com/open?id=0B7NhYbv9QewkRkk2WVRuM2Rqd00

Inhalt:

Sowohl im betrieblichen Umfeld als auch bei der privaten Nutzung geht es heutzutage nicht mehr um die Frage, ob Software eingesetzt wird, sondern für welche Software man sich entscheiden sollte. Bei solchen Entscheidungsprozessen ist die Usability der Software häufig keine explizierte Anforderung, aber implizit hat sie einen hohen Einfluss auf die Auswahlentscheidung. Eine gute Usability und ein positives Benutzungserlebnis für den Benutzer können nur erreicht werden, indem man die gestellten Wünsche, verdeckten Bedürfnisse und kognitiven Fähigkeiten der Benutzer kennt und versteht. Neben der Wahl der „richtigen“ Technologie und des „richtigen“ Vorgehens ist also die Berücksichtigung der Nutzer und ihrer Bedürfnisse für den späteren Projekt- bzw. Produkterfolg fundamental. Usability ist aber weder eine der Software inhärente Produkteigenschaft, noch kann Usability wie ein Software-Feature separat zu einem bestimmten Zeitpunkt entwickelt werden. Usability steht immer in einem bestimmten Nutzungskontext und dieser Kontext muss klar verstanden werden, um sie zu erhöhen. Außerdem muss zur Verbesserung der Usability in den gesamten Softwareentwicklungsprozess eingegriffen und je nach Projektphase und Projektsituation unterschiedliche Prinzipien und Methoden ausgewählt und adaptiert werden. Das Ziel sollte es dabei sein, trotz komplexer Funktionalität und Informationsfülle eine gute Gebrauchstauglichkeit der Software für die jeweilige Zielgruppe sicherzustellen. Dabei soll durch Berücksichtigung emotionaler und ästhetischer Faktoren ein möglichst positives Benutzungserlebnis für den Benutzer geschaffen werden.

Shneiderman, Ben et al.: Designing the user interface: strategies for effective human-computer interaction. Pearson 2018.

Dix, Alan, J. Finlay, G.D. Abowd, R. Beale: Human-Computer Interaction. Pearson Prentice Hall 2004.

Sharp, Helen, Y. Rogers and J. Preece: Interaction design: beyond human-computer interaction. Wiley 2007.

Voraussetzungen

Die Veranstaltung ist eine Wahlveranstaltung für Bachelorstudierende in Informatik oder einem verwandten Fach (Mathematik, Bioinformatik). Es wird empfohlen, im Anschluss an diese Vorlesung die Veranstaltung Kundenprojekt: User Centered Design zu belegen, da in diesem Softwareprojekt die erlernten Kenntnisse in der Praxis angewandt werden können.

https://www.mi.fu-berlin.de/en/inf/groups/hcc/teaching/summer_term_2019/user-centered-design.html

Übung User-Centred Design

Cluster-Computer bilden die zur Zeit vorherrschende Klasse paralleler Hochleistungsrechner. Sie bestehen aus konventionellen Prozessorknoten, die über ein Hochgeschwindig­keitsnetzwerk miteinander verbunden sind. Obwohl meistens räumlich integriert, handelt es sich um verteilte Systeme mit jeweils lokalen Betriebssystemen. Das enorme Leistungspotential dieser Rechnerklasse kann nur ausgeschöpft werden, wenn Programmcode und Daten optimal über die Knoten verteilt werden. Die einge­setzten Verfahren müssen insbesondere skalierbar sein, also auch bei Tausenden von Rechnerknoten noch effizient arbeiten. Gleichzeitig soll aber die Programmiererin bzw. der Programmierer von diesen Aufgaben entlastet werden. Die Vorlesung gibt einen Überblick über die auftretenden Probleme und stellt Algorithmen zu ihrer Lösung vor.

• Heiss, H.-U.: Prozessorzuteilung in Parallelrechnern, BI-Verlag, Mannheim, 1996
• Andrews, G. A.: Foundations of Multithreaded, Parallel and Distributed Programming, Addison-Wesley, 2000
• Pfister, G.: In Search of Clusters 2nd ed., Prentice Hall, 1998
• Zomaya, A.: Parallel and distributed computing handbook, McGraw Gill, 1995
• Buyya, R.: High Performance Cluster Computing, Vol. 1+2, Prentice Hall, 1999

Zielgruppe

• MSc

Anforderungen

• Erfahrung mit Computern und Software sowie Programierkenntnisse

Sprache

• Die Kurssprache ist Deutsch (oder Englisch wenn benötigt).
• The exam will be formulated in German, but answers may be given in English, too.

Credits & Klausur

• aktive Teilnahme an den Übungen: regelmäßige Vorbereitung von Übungsaufgaben & Präsentation der Ergebnisse in den Übungen
• Bestehen der Klausur

Webseite

https://www.mi.fu-berlin.de/w/SE/VorlesungClusterComputing

Durch effiziente Verfahren zur Bild- und Videocodierung ist die Verwendung von digitalen Bildern und Videos in vielen Bereichen selbstverständlich geworden. In der Vorlesung wird die Anwendung der grundlegenden Codiertechniken Entropiecodierung, Quantisierung, Prädiktive Codierung, Transformationscodierung in Bild- und Videocodecs diskutiert. Der Fokus liegt auf in der Praxis angewandten Codiertechniken. Die Vorlesung gibt einen Überblick über die Entwicklung der Bild- und Videocodierung von dem JPEG-Standard für die Einzelbildcodierung bis zum neusten Videocodierstandard HEVC. Es werden dabei insbesondere die Codiertechniken behandelt, die zu der anhaltenden Effizienzsteigerung in der Videocodierung beigetragen haben.

Ein vorheriger Besuch der Vorlesung „Bild- und Videocodierung I: Grundlagen“ wird empfohlen.

In dieser Vorlesung steht die Frage im Vordergrund, wie das Internet im Inneren aufgebaut und seine Anwendungen verbreitet sind. Hierfür werden Methoden zur Messung und Bewertung von Netzwerkarchitekturen und Netzwerkprotokollen vorgestellt. Die Erkenntnisse werden in einen praktischen Kontext eingebettet. Zum Beispiel werden wir diskutieren, wie das aktuelle Peering-Ökosystem im Internet aufgebaut ist und warum es schwierig ist, dieses zu messen. Sie werden verstehen, wie man die Verbreitung von traditionellen und neuartigen Netzwerkprotokollen (z.B. IPv6, DNSSEC, HTTP/2) quantifizieren kann. Wir werden auch diskutieren, wie man sehr große Internet-Datensätze effizient verarbeitet, um sie zu analysieren.

In den zur Vorlesung zusätzlich angebotenen Übungen werden Sie eigene Messungen durchführen und bestehende Messdatensätze auswerten.

Die Exkursion zu einem Rechenzentrum ist geplant.

,

Zielgruppe: Die Vorlesung richtet sich an alle, die das Internet und seine Anwendungen besser verstehen wollen.

Voraussetzungen: Gute Kenntnisse in den Bereichen Rechnernetze und Kommuniktionssysteme.

Themen: Messungen, Netzwerprotokolle, Netzwerkarchitekturen, Netzwerksicherheit

In den letzten Jahren haben sich tiefe neuronale Netze zur modernsten Lösung für eine Vielzahl von Aufgaben in den Bereichen Computer Vision, Natural Language Processing und Robotik entwickelt. In der Vorlesung werden wesentliche Konzepte wie konvolutionelle und rekurrente neuronale Netze, generative Modelle und Deep Reinforcement Learning vorgestellt. Die Vorlesungen werden durch praktische Aufgaben unter Verwendung moderner Deep-Learning-Frameworks wie Tensorflow und PyTorch begleitet.

http://www.deeplearningbook.org/

Übungen siehe 19329402

Dieser Kurs wird auf englisch gehalten.

Wir beschäftigen uns mit den grundlegenden stochastischen Modellen, die zur Untersuchung der Leistung von Computersystemen häufig benutzt werden. Markov modelle und Warteschlangen werden gerne für die Untersuchung dynamischer Systeme verwendet, z.B. Computer Hardware, Kommunicationsprotokolle, biologische Systeme, Epidemien, Verkehr und digitale Währungen.  Wir werden uns einen raschen Überblick verschaffen.  Betrachtete Themen sind der Geburts- und Todesprozess, der Poissonprozess, verallgemeinerte Markov und semi-Markov prozesse sowie deren Lösungsmethoden. Soweit die Zeit es erlaubt werden wir auch die Hintergründe der diskreten Ereignissimulation ansehen.

William Stewart. Probability, Markov Chains, Queues and Simulation. Princeton University Press 2009.

Siehe englische Sprachversion

Zielgruppe: Studierende der Masterprogramme Mathematik, Informatik und Computational Sciences.

Im Computational Sciences Masterstudiengang deckt diese Veranstaltung (V + Ü) in Kombination mit Mathematische Aspekte im Machine Learning  (19234502 + 19234501) das Modul  “Komplexe Algorithmen A/B” ab.
  

Die Vorlesung beschäftigt sich mit unterschiedlichsten asymmetrischen Kryptoverfahren, insbesondere mit den diesen Verfahren zugrunde liegenden vermuteten schweren Problemen. Inhalte sind u.a.

• RSA und das Faktorisierungsproblem
• DSA und das diskrete Logarithmusproblem
• Merkel-Hellman und das Rucksack- und Gitterproblem
• McEliece und das Decodierungsprobleme
• Matsumoto-Imai und multivariate Polynomsystem

Vorkenntnisse in den Bereichen IT-Sicherheit und Kryptologie werden vorausgesetzt.

Effiziente Algorithmen für geometrische Probleme, z.B. Finden der konvexen Hülle einer Punktmenge, Voronoi-Diagramme, Delaunay-Triangulierung, geometrische Datenstrukturen, etwa zum Finden eines Punktes in einer ebenen Unterteilung. Das Gebiet hat Anwendungen in Computer-Graphik, Muster- und Formerkennung, geographischen Informationssystemen, CAD usw.

• M. de Berg, O. Cheong, M. van Kreveld, M. Overmars. Computational Geometry: Algorithms and Applications. Springer-Verlag Berlin, 2008.
• R. Klein. Algorithmische Geometrie. Addison-Wesley, 1997.
• J.-D. Boissonnat, M. Yvinec. Algorithmic Geometry. Cambridge University Press, 1998.
• F.P. Preparata, M.I. Shamos. Computational Geometry: An Introduction. Springer-Verlag New York, 1985.
• K. Mehlhorn. Data Structures and Algorithms, Vol. 3: Multi-dimensional Searching and Computational Geometry. Springer-Verlag Berlin, 1984.

Empfohlene Vorkenntnisse: "Höhere Algorithmik" oder verwandte Veranstaltungen.

Da es sich um das Hauptarbeitsgebiet der AG Theoretische Informatik handelt, ist ein Besuch für alle ratsam, die bei einem Dozenten dieser Gruppe eine Bachelor- oder Masterarbeit anfertigen wollen. Solche Arbeiten können im Anschluss an die Vorlesung vergeben werden.

Randomisierte Algorithmen

Der Schwerpunkt dieser Vorlesung ist die Verwendung von Zufall bei der Lösung algorithmischer Problemstellungen. Dabei werden verschiedene algorithmische Techniken behandelt und analysiert.

(Die Vorlesung wird in der englischen Sprache gehalten. Zusätzliche Details zu den Kursinhalten finden Sie in der englischen Beschreibung.)

[MR] R. Motwani, P. Raghavan. Randomized Algorithms. Cambridge University Press, 1995

[MU] M. Mitzenmacher, E. Upfal. Probability and Computing: Randomized Algorithms and Probabilistic Analysis. Cambridge University Press, 2005

[CLRS] T. H. Cormen, C. Leiserson, R. Rivest, C. Stein. Introduction to Algorithms, MIT Press 2009

[KT] J. Kleinberg, E. Tardos. Algorithm Design, Addison-Wesley 2005.

[M] J. Matoušek. Lectures in Discrete Geometry. Springer Verlag, 2002

Zielgruppe

Informatiker und interessierte Mathematiker im Masterstudium.

Empfohlene Vorkennntnisse

"Höhere Algorithmik" oder eine andere Vorlesung ähnlichen Inhalts.

Dieser Kurs wird auf englisch gehalten.

Wir beschäftigen uns mit den grundlegenden stochastischen Modellen, die zur Untersuchung der Leistung von Computersystemen häufig benutzt werden. Markov modelle und Warteschlangen werden gerne für die Untersuchung dynamischer Systeme verwendet, z.B. Computer Hardware, Kommunicationsprotokolle, biologische Systeme, Epidemien, Verkehr und digitale Währungen.  Wir werden uns einen raschen Überblick verschaffen.  Betrachtete Themen sind der Geburts- und Todesprozess, der Poissonprozess, verallgemeinerte Markov und semi-Markov prozesse sowie deren Lösungsmethoden. Soweit die Zeit es erlaubt werden wir auch die Hintergründe der diskreten Ereignissimulation ansehen.

William Stewart. Probability, Markov Chains, Queues and Simulation. Princeton University Press 2009.

Randomisierte Algorithmen

Der Schwerpunkt dieser Vorlesung ist die Verwendung von Zufall bei der Lösung algorithmischer Problemstellungen. Dabei werden verschiedene algorithmische Techniken behandelt und analysiert.

(Die Vorlesung wird in der englischen Sprache gehalten. Zusätzliche Details zu den Kursinhalten finden Sie in der englischen Beschreibung.)

[MR] R. Motwani, P. Raghavan. Randomized Algorithms. Cambridge University Press, 1995

[MU] M. Mitzenmacher, E. Upfal. Probability and Computing: Randomized Algorithms and Probabilistic Analysis. Cambridge University Press, 2005

[CLRS] T. H. Cormen, C. Leiserson, R. Rivest, C. Stein. Introduction to Algorithms, MIT Press 2009

[KT] J. Kleinberg, E. Tardos. Algorithm Design, Addison-Wesley 2005.

[M] J. Matoušek. Lectures in Discrete Geometry. Springer Verlag, 2002

Zielgruppe

Informatiker und interessierte Mathematiker im Masterstudium.

Empfohlene Vorkennntnisse

"Höhere Algorithmik" oder eine andere Vorlesung ähnlichen Inhalts.

Dieser Kurs wird auf englisch gehalten.

Wir beschäftigen uns mit den grundlegenden stochastischen Modellen, die zur Untersuchung der Leistung von Computersystemen häufig benutzt werden. Markov modelle und Warteschlangen werden gerne für die Untersuchung dynamischer Systeme verwendet, z.B. Computer Hardware, Kommunicationsprotokolle, biologische Systeme, Epidemien, Verkehr und digitale Währungen.  Wir werden uns einen raschen Überblick verschaffen.  Betrachtete Themen sind der Geburts- und Todesprozess, der Poissonprozess, verallgemeinerte Markov und semi-Markov prozesse sowie deren Lösungsmethoden. Soweit die Zeit es erlaubt werden wir auch die Hintergründe der diskreten Ereignissimulation ansehen.

William Stewart. Probability, Markov Chains, Queues and Simulation. Princeton University Press 2009.

Siehe englische Sprachversion

Zielgruppe: Studierende der Masterprogramme Mathematik, Informatik und Computational Sciences.

Im Computational Sciences Masterstudiengang deckt diese Veranstaltung (V + Ü) in Kombination mit Mathematische Aspekte im Machine Learning  (19234502 + 19234501) das Modul  “Komplexe Algorithmen A/B” ab.
  

Die Vorlesung beschäftigt sich mit unterschiedlichsten asymmetrischen Kryptoverfahren, insbesondere mit den diesen Verfahren zugrunde liegenden vermuteten schweren Problemen. Inhalte sind u.a.

• RSA und das Faktorisierungsproblem
• DSA und das diskrete Logarithmusproblem
• Merkel-Hellman und das Rucksack- und Gitterproblem
• McEliece und das Decodierungsprobleme
• Matsumoto-Imai und multivariate Polynomsystem

Vorkenntnisse in den Bereichen IT-Sicherheit und Kryptologie werden vorausgesetzt.

Inhalt

1. Grundlagen, Elementare Logik, Geordnete Paare, Relationen, Funktionen, Definitionsbereich und Wertebereich einer Funktion, Umkehrfunktion (Injektivität, Surjektivität)
2. Zahlen, Vollständige Induktion, Rechnen in R, C
3. Anordnung von R, Maximum und Minimum, Supremum und Infimum reeller Mengen, Supremums/Infimums-Vollständigkeit von R, Betrag einer reellen Zahl, Q ist dicht in R
4. Folgen und Reihen, Grenzwerte, Cauchyfolgen, Konvergenzkriterien, Reihen und grundlegende Konvergenzprinzipien
5. Topologische Aspekte von R, offene, abgeschlossene und kompakte reelle Mengen
6. Funktionenfolgen, Funktionenreihen, Potenzreihen
7. Eigenschaften von Funktionen, Beschränktheit, Monotonie, Konvexität
8. Stetigkeit, Grenzwerte und Stetigkeit von Funktionen, Gleichmäßige Stetigkeit, Zwischenwertsätze, Stetigkeit und Kompaktheit
9. Differenzierbarkeit, Begriff der Ableitung, Differentiationsregeln, Mittelwertsätze, Lokale und globale Extrema, Krümmung, Monotonie, Konvexität
10. Elementare Funktionen, Rationale Funktionen, Wurzelfunktionen, Exponentialfunktionen, Winkelfunktionen, Hyperbolische Funktionen, Reeller Logarithmus, Reelle Arkus-Funktionen, Kurvendiskussionen
11. Anfänge der Integralrechnung

Aktuelle Informationen finden sich auf der Kursseite der AG:

Analysis I

Inhalt:

• Grundbegriffe: Mengen, Abbildungen
• Lineare Gleichungssysteme: Lösbarkeitskriterien, Gauß-Algorithmus
• Vektorräume: Lineare Unabhängigkeit, Erzeugendensysteme und Basen, Dimension, Unterräume
• Lineare Abbildungen: Bild und Rang, Zusammenhang mit Matrizen, Verhalten bei Basiswechsel
• Determinanten: Cramersche Regel, Eigenwerte und -vektoren
• Äquivalenzrelationen, Gruppen, Ringe, Körper

Voraussetzungen:
Der Brückenkurs Mathematik ist zum Einstieg sehr zu empfehlen!

Literatur:

Wird in der Vorlesung genannt!

• Lineare Algebra:
  • Vektorraum, Basis und Dimension;
  • lineare Abbildung, Matrix und Rang;
  • Gauss-Elimination und lineare Gleichungssysteme;
  • Determinanten, Eigenwerte und Eigenvektoren;
  • Euklidische Vektorräume und Orthonormalisierung;
  • Hauptachsentransformation
• Anwendungen der linearen Algebra in der affinen Geometrie, Statistik und Codierungstheorie (lineare Codes)

• Klaus Jänich: Lineare Algebra, Springer-Lehrbuch, 10. Auflage 2004
• Dirk Hachenberger: Mathematik für Informatiker, Pearson 2005
• G. Grimmett, D. Welsh: Probability - An Introduction, Oxford Science Publications 1986
• Kurt Meyberg, Peter Vachenauer: Höhere Mathematik 1, Springer-Verlag, 6. Auflage 2001
• G. Berendt: Mathematik für Informatiker, Spektrum Akademischer Verlag 1994
• Oliver Pretzel: Error-Correcting Codes and Finite Fields, Oxford Univ. Press 1996

Freischaltung der Anmeldung zu Tutorien wird rechtzeitig bekanntgegeben.

Inhalt

1. Grundlagen, Elementare Logik, Geordnete Paare, Relationen, Funktionen, Definitionsbereich und Wertebereich einer Funktion, Umkehrfunktion (Injektivität, Surjektivität)
2. Zahlen, Vollständige Induktion, Rechnen in R, C
3. Anordnung von R, Maximum und Minimum, Supremum und Infimum reeller Mengen, Supremums/Infimums-Vollständigkeit von R, Betrag einer reellen Zahl, Q ist dicht in R
4. Folgen und Reihen, Grenzwerte, Cauchyfolgen, Konvergenzkriterien, Reihen und grundlegende Konvergenzprinzipien
5. Topologische Aspekte von R, offene, abgeschlossene und kompakte reelle Mengen
6. Funktionenfolgen, Funktionenreihen, Potenzreihen
7. Eigenschaften von Funktionen, Beschränktheit, Monotonie, Konvexität
8. Stetigkeit, Grenzwerte und Stetigkeit von Funktionen, Gleichmäßige Stetigkeit, Zwischenwertsätze, Stetigkeit und Kompaktheit
9. Differenzierbarkeit, Begriff der Ableitung, Differentiationsregeln, Mittelwertsätze, Lokale und globale Extrema, Krümmung, Monotonie, Konvexität
10. Elementare Funktionen, Rationale Funktionen, Wurzelfunktionen, Exponentialfunktionen, Winkelfunktionen, Hyperbolische Funktionen, Reeller Logarithmus, Reelle Arkus-Funktionen, Kurvendiskussionen
11. Anfänge der Integralrechnung

Aktuelle Informationen finden sich auf der Kursseite der AG:

Analysis I