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.

Die erste Vorlesung findet statt am Montag, den 20. April 2020, um 14 Uhr ct. Bitte beachten Sie, dass alle Übungen ebenfalls in Semesterwoche 2 beginnen!

Inhalte:

Die Studierenden lernen die grundlegenden Konzepte der nicht-sequentiellen und verteilten Programmierung mit gemeinsamem Speicher und Nachrichtenaustausch zu verstehen. Sie können dann verteilte Programme mit Prozessen/Threads/Aktiven Objekten in geeigneter Weise strukturieren und unerwünschte nicht-deterministische Effekte und Staus durch geeignete Synchronisationsverfahren vermeiden. Sie kennen und verstehen die Sicherheitsrisiken, die in nichtsequentiellen Programmen auftreten können und können Methoden zu deren Vermeidung anwenden. Den Studierenden wird gezeigt, wie sie Eigenschaften von Prozessen und Threads formal spezifizieren und exemplarisch verifizieren können.

Die Studierenden sind in der Lage, relevante Interaktionsparadigmen wie Client/Server und Peer-to-Peer zu unterscheiden, ihre eigenen Anwendungen nach diesen Paradigmen zu klassifizieren und verteilte Systeme auf der Basis von Interprozesskommunikation und Remote-Calls zu konstruieren. Sie lernen Web-Anwendungen, Kunden-/Service Provider-Anwendungen, Peer-to-Peer-Anwendungen zu entwerfen, zu strukturieren und zu implementieren sowie verteilte Systeme unter Verwendung geeigneter Middleware zu entwickeln.

https://www.mi.fu-berlin.de/en/inf/groups/hcc/teaching/summer-term-2020/alp-IV.html

Die erste Vorlesung findet statt am Montag, den 20. April 2020, um 14 Uhr ct. Bitte beachten Sie, dass alle Übungen ebenfalls in Semesterwoche 2 beginnen!

Inhalte:

Die Studierenden lernen die grundlegenden Konzepte der nicht-sequentiellen und verteilten Programmierung mit gemeinsamem Speicher und Nachrichtenaustausch zu verstehen. Sie können dann verteilte Programme mit Prozessen/Threads/Aktiven Objekten in geeigneter Weise strukturieren und unerwünschte nicht-deterministische Effekte und Staus durch geeignete Synchronisationsverfahren vermeiden. Sie kennen und verstehen die Sicherheitsrisiken, die in nichtsequentiellen Programmen auftreten können und können Methoden zu deren Vermeidung anwenden. Den Studierenden wird gezeigt, wie sie Eigenschaften von Prozessen und Threads formal spezifizieren und exemplarisch verifizieren können.

Die Studierenden sind in der Lage, relevante Interaktionsparadigmen wie Client/Server und Peer-to-Peer zu unterscheiden, ihre eigenen Anwendungen nach diesen Paradigmen zu klassifizieren und verteilte Systeme auf der Basis von Interprozesskommunikation und Remote-Calls zu konstruieren. Sie lernen Web-Anwendungen, Kunden-/Service Provider-Anwendungen, Peer-to-Peer-Anwendungen zu entwerfen, zu strukturieren und zu implementieren sowie verteilte Systeme unter Verwendung geeigneter Middleware zu entwickeln.

https://www.mi.fu-berlin.de/en/inf/groups/hcc/teaching/summer-term-2020/alp-IV.html

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
 

Inhalt:

Das Modul Mobilkommunikation stellt exemplarisch alle Aspekte mobiler und drahtloser Kommunikation dar, welche derzeit den stärksten Wachstumsmarkt überhaupt darstellt und in immer mehr Bereiche der Gesellschaft vordringt.

Während der gesamten Vorlesung wird ein starker Wert auf die Systemsicht gelegt und es werden zahlreiche Querverweise auf reale Systeme, internationale Standardisierungen und aktuellste Forschungsergebnisse gegeben.

Die zu behandelnden Themen sind:

• Technische Grundlagen der drahtlosen Übertragung: Frequenzen, Signale, Antennen, Signalausbreitung, Multiplex, Modulation, Spreizspektrum, zellenbasierte Systeme;
• Medienzugriff: SDMA, FDMA, TDMA, CDMA;
• Drahtlose Telekommunikationssysteme: GSM, TETRA, UMTS, IMT-2000, LTE;
• Drahtlose lokale Netze: Infrastruktur/ad-hoc, IEEE 802.11/15, Bluetooth;
• Mobile Netzwerkschicht: Mobile IP, DHCP, ad-hoc Netze;
• Mobile Transportschicht: traditionelles TCP, angepasste TCP-Varianten, weitere Mechanismen;
• Mobilitätsunterstützung;
• Ausblick: 4. Generation Mobilnetze

Jochen Schiller, Mobilkommunikation, Addison-Wesley, 2.Auflage 2003

Alle Unterlagen verfügbar unter http://www.mi.fu-berlin.de/inf/groups/ag-tech/teaching/resources/Mobile_Communications/course_Material/index.html

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

Die Vorlesung behandelt die wichtigsten Konzepte und Algorithmen, die in modernen Bild- und Videocodierverfahren verwendet werden. Wir werden uns insbesondere auf Techniken konzentrieren, die in aktuellen internationalen Videocodierstandards Anwendung finden.

In einem kurzen ersten Teil werden zunächst die sogenannten Rohdatenformate eingeführt, welche als Eingangs- und Ausgangsformate von Bild- und Videocodecs verwendet werden. Dieser Teil beinhaltet folgenden Themen:

• Farbräume und deren Beziehung zur menschlichen Farbwahrnehmung
• Transfer-Funktionen (Gamma-Codierung)
• Warum verwenden wir das YCbCr-Format?

Der zweite Teil der Vorlesung behandelt zunächst die Bildcodierung und umfasst folgende Themen:

• Der Anfang: Wie funktioniert JPEG?
• Warum verwenden wir die Diskrete Cosinus-Transformation?
• Effiziente Codierung von Transformationskoeffizienten
• Prädiktion von Bildblöcken
• Adaptive Blockpartitionierung
• Wie treffen wir Entscheidungen im Encoder?
• Optimierungen der Quantisierung

Im dritten und letzten Teil der Vorlesungen behandeln wir Konzept die letztendlich die Videocodierung deutlich effizienter machen als eine separate Codierung der Einzelbilder. Dieser Teil umfasst folgende Themen:

• Bewegungskompensierte Prädiktion
• Codierung von Bewegungsvektoren
• Algorithmen zur Bewegungssuche
• Subpixel-genaue Bewegungsvektoren und Interpolationsfilter
• Verwendung mehrere Referenzbilder
• Was sind B-Bilder und warum verwenden wir diese?
• Deblocking- und Deringing-Filter
• Effiziente zeitliche Codierstrukturen

In den Übungen werden wir schrittweise einen eigenen Codec für Bilder implementieren. Bei entsprechenden Interesse kann dieser zu einem einfachen Videocodec erweitert werden.

• Bull, D. R., “Communicating Pictures: A Course in Image and Video Coding,” Elsevier, 2014.
• Ohm, J.-R., “Multimedia Signal Coding and Transmission,” Springer, 2015.
• Wien, M., “High Efficiency Video Coding — Coding Tools and Specifications,” Springer 2014.
• Sze, V., Budagavi, M., and Sullivan, G. J. (eds.), “High Efficiency Video Coding (HEVC): Algorithm and Architectures,” Springer, 2014.
• Schwarz, H. and Wiegand, T., “Video Coding: Part II of Fundamentals of Source and Video Coding,” Foundations and Trends in Signal Processing, Now Publishers, vol. 10, no. 1–3, 2016.

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

Die Vorlesung behandelt die wichtigsten Konzepte und Algorithmen, die in modernen Bild- und Videocodierverfahren verwendet werden. Wir werden uns insbesondere auf Techniken konzentrieren, die in aktuellen internationalen Videocodierstandards Anwendung finden.

In einem kurzen ersten Teil werden zunächst die sogenannten Rohdatenformate eingeführt, welche als Eingangs- und Ausgangsformate von Bild- und Videocodecs verwendet werden. Dieser Teil beinhaltet folgenden Themen:

• Farbräume und deren Beziehung zur menschlichen Farbwahrnehmung
• Transfer-Funktionen (Gamma-Codierung)
• Warum verwenden wir das YCbCr-Format?

Der zweite Teil der Vorlesung behandelt zunächst die Bildcodierung und umfasst folgende Themen:

• Der Anfang: Wie funktioniert JPEG?
• Warum verwenden wir die Diskrete Cosinus-Transformation?
• Effiziente Codierung von Transformationskoeffizienten
• Prädiktion von Bildblöcken
• Adaptive Blockpartitionierung
• Wie treffen wir Entscheidungen im Encoder?
• Optimierungen der Quantisierung

Im dritten und letzten Teil der Vorlesungen behandeln wir Konzept die letztendlich die Videocodierung deutlich effizienter machen als eine separate Codierung der Einzelbilder. Dieser Teil umfasst folgende Themen:

• Bewegungskompensierte Prädiktion
• Codierung von Bewegungsvektoren
• Algorithmen zur Bewegungssuche
• Subpixel-genaue Bewegungsvektoren und Interpolationsfilter
• Verwendung mehrere Referenzbilder
• Was sind B-Bilder und warum verwenden wir diese?
• Deblocking- und Deringing-Filter
• Effiziente zeitliche Codierstrukturen

In den Übungen werden wir schrittweise einen eigenen Codec für Bilder implementieren. Bei entsprechenden Interesse kann dieser zu einem einfachen Videocodec erweitert werden.

• Bull, D. R., “Communicating Pictures: A Course in Image and Video Coding,” Elsevier, 2014.
• Ohm, J.-R., “Multimedia Signal Coding and Transmission,” Springer, 2015.
• Wien, M., “High Efficiency Video Coding — Coding Tools and Specifications,” Springer 2014.
• Sze, V., Budagavi, M., and Sullivan, G. J. (eds.), “High Efficiency Video Coding (HEVC): Algorithm and Architectures,” Springer, 2014.
• Schwarz, H. and Wiegand, T., “Video Coding: Part II of Fundamentals of Source and Video Coding,” Foundations and Trends in Signal Processing, Now Publishers, vol. 10, no. 1–3, 2016.

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

In diesem Proseminar werden ausgewählte Themen über Programmiersprachen in Einzel- oder Doppelvorträgen von Studierenden vorgetragen. Besonderheiten von theoretischen und praktischen Grundlagen der Programmiersprachen sowie die wissenschaftliche Fundierung von diversen weniger gängigen Programmierparadigmen wie die Aspektorientierung oder das synchrone Paradigma werden durch die vorgestellten Themen behandelt. 

Im Anschluss an jedes Referat findet eine ausführliche Diskussion statt, an der sich möglichst alle Teilnehmer beteiligen sollen. Zur Vorbereitung auf diese Diskussion muss allen Teilnehmern eine schriftliche Ausarbeitung des Referats rechtzeitig zur Verfügung gestellt werden. Zielgruppe - Studierende im Bachelorstudiengang.

Literatur wird selbst recherchiert

Zielgruppe

• Studierende im Bachelorstudiengang (ab 3. Fachsemester)
• Studierende im lehramtsbezogenen Bachelorstudiengang
• Studierende mit Nebenfach Informatik

Voraussetzungen

Funktionale und objektorientierte Programmierung

In der Veranstaltung werden verschiedene Themen zu semantischen Technologien, (Corporate) Semantic Web, Künstlicher Intelligenz (KI) und deklarativen Wissensrepräsentation im betrieblichen Anwendungskontext behandelt.

Inhalt:

• Teil 1: Mathematische Grundlagen: Ähnlickkeits- und Distanzmaße, Vektorraum
• Teil 2: Aufbau einer Suchmaschine, Stand der Dinge Boolean Retrieval.
• Teil 3: Dictionaries und ausgewählte Aspekte des Natural Language Processing
• Teil 4: Ranking und Evaluation von Suchergebnissen
• Teil 5: Relevance Feedback und Query Extension
• Teil 6: Link Analysis, PageRank

Literatur: Manning, C., Schütze, H.: Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press (und online) Weitere Literatur wird bekannt gegeben.

Die Themenvergabe erfolgt am ersten Veranstaltungstag.

Vorträge und weitere Details ab Mitte September 2018 auf der Homepage. Dort finden Sie Details zur Lehrveranstaltung. Sie können sich ab sofort für einen Vortrag per Mail beim Dozenten bewerben.

Erst kürzlich, Ende Januar, fand im Deutschen Bundestag eine öffentliche Expertenanhörung zum Thema „Recht auf Verschlüsselung – Privatsphäre und Sicherheit im digitalen Raum stärken“ statt: Eine Angelegenheit, die einerseits alle Mitglieder unserer heutigen „Digitalen Gesellschaft“ betrifft, zu der sich aber anderseits nur Bürger mit dem nötigen informatischen Vorwissen zur IT-Sicherheit fundiert eine Meinung bilden – und auch nur so unsere Demokratie aktiv mitgestalten – können.

Im Proseminar „IT-Sicherheit in der Bildung“ wollen wir daher  untersuchen, welche zentralen Begriffe, Konzepte und Ideen der IT-Sicherheit für alle von Bedeutung sind: Hierzu betrachten wir sowohl die bisherige, internationale Forschung zur IT-Sicherheit im Bildungsbereich als auch brandaktuelle Themen um Begriffe wie „social engineering“ oder „Quantenkryptografie“.

Bitte melden Sie sich bei Interesse zeitnah per Mail beim Dozenten an: ddi-itsec@lists.fu-berlin.de

Wir freuen uns auf Ihre Mitgestaltung am Seminar!

Hinweis:
Zur baldigen Koordination der Themen – und damit Ihnen die größtmögliche Bearbeitungszeit für diese eingeräumt werden kann – findet am Montag, 24. Februar um 12:15 bis 13:45 Uhr ein Vorbesprechungstermin im Lehr-Lern-Labor der DDI (Königin-Luise-Straße 24-26, Raum 016) statt. Bitte melden Sie sich auch per E-Mail zum Vorbesprechungstermin an – ebenso für den Fall, dass Sie nicht am Vorbesprechungstermin teilnehmen können, oder diesen aufgrund der VL-freien Zeit versäumt haben sollten: Sie erhalten dann einen individuellen Termin.

Wird im Seminar bekanntgegeben.

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 gibt es mehrere Themen.

Bei einem Thema ist das Ziel, 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.

Ein anderes Thema steht an der Schnittstelle zwischen Graphentheorie und Geometrie und beschäftigt sich mit der Erstellung von geometrischen Nonogrammen, einer Variante der klassischen Nonogramme mit gekrümmten Kurven als Rändern.

Ein drittes Thema ist eine Art Mitfahrzentrale für MitarbeiterInnen der Berliner Verwaltung, insbesondere der Berliner Polizei.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Entwurf und Analyse von Algorithmen

je nach Anwendungsgebiet

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

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.

Literatur, Materialien und Geräte werden während der Veranstaltung gestellt.

Weitergehende Informationen zu den Veranstaltungsinhalten finden Sie unter:

https://www.mi.fu-berlin.de/en/inf/groups/hcc/teaching/summer-term-2020/swp-coding-openness.html
 

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

• Mathematische Grundlagen der Computergrafik,
• Darstellung von 3d Szenen im Rechner,
• geometrische Transformationen, Projektionen auf die Bildebene,
• Bestimmung sichtbarer Flächen, Beleuchtungsmodelle,
• Ray-Tracing,
• Radiosity,
• Animation

Zielgruppe

B.Sc.-Studierende ab 5. Semester, M.Sc.-Studierende in Informatik, Mathematik, Physik o.ä.,

• Computer Graphics (2nd Edition C Version). D. Hearn, M.P. Baker, Prentice-Hall, 1997.
• Computer Graphics - Principles and Practice (2nd Edition in C). J.D. Foley, A. Van-Dam, S.K. Feiner and J.F. Hughes. Addison-Wesley, 1996
• Interactive Computer Graphics (4th Edition).E. Angel, Addison-Wesley, 2006
• OpenGL Programming Guide: The Official Guide to Learning OpenGL, Version 2.1.D. Shreiner, M. Woo, J. Neider, T. Davis, Addison-Wesley, 2007

Das Hauptstudium Kurs beginnt mit einer historischen Perspektive der Rechner-Sicherheit und ihre Bedeutung heute, gefolgt von einer Einführung in die notwendigen Konzepte, um Rechnersicherheit verstehen und beurteilen zu können. Der Kurs umfasst Themen wie Passwörter, access control theory, Inputvalidierung, Sicherheitsrichtlinien, Referenzmonitore, Hardware-Sicherheitsmechanismen, Informationsflusssteuerung, Sicherheitsmechanismen, Trojanische Pferde , verdeckte Kanäle, Seitenkanalangriffe, User Interfaces, und mehr. Dies ist ein Intensivkurs.

Die Studenten werden sich mit einer breiten Palette von Rechnersicherheitsproblemen auseinandersetzen. Die Kursteilnehmer lernen, typische, zu Sicherheitslücken führende Softwareentwicklungsfehler zu erkennen und zu vermeiden.

1. M. Gasser. Building Secure Computer Systems.
2. D. Denning. Cryptography and Data Security.
3. D. Kleidermacher, M. Kleidermacher. Embedded Systems Security.
4. M. Bishop. Computer Security Art and Practice.
5. Various research papers.

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 wird am Freitag, dem 20. April beginnen.
Das Skript zur VL steht unter https://drive.google.com/open?id=0B7NhYbv9QewkRkk2WVRuM2Rqd00 zum Download bereit.

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

Die Vorlesung behandelt die wichtigsten Konzepte und Algorithmen, die in modernen Bild- und Videocodierverfahren verwendet werden. Wir werden uns insbesondere auf Techniken konzentrieren, die in aktuellen internationalen Videocodierstandards Anwendung finden.

In einem kurzen ersten Teil werden zunächst die sogenannten Rohdatenformate eingeführt, welche als Eingangs- und Ausgangsformate von Bild- und Videocodecs verwendet werden. Dieser Teil beinhaltet folgenden Themen:

• Farbräume und deren Beziehung zur menschlichen Farbwahrnehmung
• Transfer-Funktionen (Gamma-Codierung)
• Warum verwenden wir das YCbCr-Format?

Der zweite Teil der Vorlesung behandelt zunächst die Bildcodierung und umfasst folgende Themen:

• Der Anfang: Wie funktioniert JPEG?
• Warum verwenden wir die Diskrete Cosinus-Transformation?
• Effiziente Codierung von Transformationskoeffizienten
• Prädiktion von Bildblöcken
• Adaptive Blockpartitionierung
• Wie treffen wir Entscheidungen im Encoder?
• Optimierungen der Quantisierung

Im dritten und letzten Teil der Vorlesungen behandeln wir Konzept die letztendlich die Videocodierung deutlich effizienter machen als eine separate Codierung der Einzelbilder. Dieser Teil umfasst folgende Themen:

• Bewegungskompensierte Prädiktion
• Codierung von Bewegungsvektoren
• Algorithmen zur Bewegungssuche
• Subpixel-genaue Bewegungsvektoren und Interpolationsfilter
• Verwendung mehrere Referenzbilder
• Was sind B-Bilder und warum verwenden wir diese?
• Deblocking- und Deringing-Filter
• Effiziente zeitliche Codierstrukturen

In den Übungen werden wir schrittweise einen eigenen Codec für Bilder implementieren. Bei entsprechenden Interesse kann dieser zu einem einfachen Videocodec erweitert werden.

• Bull, D. R., “Communicating Pictures: A Course in Image and Video Coding,” Elsevier, 2014.
• Ohm, J.-R., “Multimedia Signal Coding and Transmission,” Springer, 2015.
• Wien, M., “High Efficiency Video Coding — Coding Tools and Specifications,” Springer 2014.
• Sze, V., Budagavi, M., and Sullivan, G. J. (eds.), “High Efficiency Video Coding (HEVC): Algorithm and Architectures,” Springer, 2014.
• Schwarz, H. and Wiegand, T., “Video Coding: Part II of Fundamentals of Source and Video Coding,” Foundations and Trends in Signal Processing, Now Publishers, vol. 10, no. 1–3, 2016.

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, 2016.
• Dix A, Finlay J, Abowd GD, Beale R (2004) Human Computer Interaction. Pearson Prentice Hall 2004.
• Sharp, Helen, Yvonne Rogers, and Jenny Preece. "Interaction design: beyond human-computer interaction." (2007).

https://www.mi.fu-berlin.de/en/inf/groups/hcc/teaching/summer-term-2020/human-computer-interaction_1.html

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 wird am Freitag, dem 20. April beginnen.
Das Skript zur VL steht unter https://drive.google.com/open?id=0B7NhYbv9QewkRkk2WVRuM2Rqd00 zum Download bereit.

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

Die Vorlesung behandelt die wichtigsten Konzepte und Algorithmen, die in modernen Bild- und Videocodierverfahren verwendet werden. Wir werden uns insbesondere auf Techniken konzentrieren, die in aktuellen internationalen Videocodierstandards Anwendung finden.

In einem kurzen ersten Teil werden zunächst die sogenannten Rohdatenformate eingeführt, welche als Eingangs- und Ausgangsformate von Bild- und Videocodecs verwendet werden. Dieser Teil beinhaltet folgenden Themen:

• Farbräume und deren Beziehung zur menschlichen Farbwahrnehmung
• Transfer-Funktionen (Gamma-Codierung)
• Warum verwenden wir das YCbCr-Format?

Der zweite Teil der Vorlesung behandelt zunächst die Bildcodierung und umfasst folgende Themen:

• Der Anfang: Wie funktioniert JPEG?
• Warum verwenden wir die Diskrete Cosinus-Transformation?
• Effiziente Codierung von Transformationskoeffizienten
• Prädiktion von Bildblöcken
• Adaptive Blockpartitionierung
• Wie treffen wir Entscheidungen im Encoder?
• Optimierungen der Quantisierung

Im dritten und letzten Teil der Vorlesungen behandeln wir Konzept die letztendlich die Videocodierung deutlich effizienter machen als eine separate Codierung der Einzelbilder. Dieser Teil umfasst folgende Themen:

• Bewegungskompensierte Prädiktion
• Codierung von Bewegungsvektoren
• Algorithmen zur Bewegungssuche
• Subpixel-genaue Bewegungsvektoren und Interpolationsfilter
• Verwendung mehrere Referenzbilder
• Was sind B-Bilder und warum verwenden wir diese?
• Deblocking- und Deringing-Filter
• Effiziente zeitliche Codierstrukturen

In den Übungen werden wir schrittweise einen eigenen Codec für Bilder implementieren. Bei entsprechenden Interesse kann dieser zu einem einfachen Videocodec erweitert werden.

• Bull, D. R., “Communicating Pictures: A Course in Image and Video Coding,” Elsevier, 2014.
• Ohm, J.-R., “Multimedia Signal Coding and Transmission,” Springer, 2015.
• Wien, M., “High Efficiency Video Coding — Coding Tools and Specifications,” Springer 2014.
• Sze, V., Budagavi, M., and Sullivan, G. J. (eds.), “High Efficiency Video Coding (HEVC): Algorithm and Architectures,” Springer, 2014.
• Schwarz, H. and Wiegand, T., “Video Coding: Part II of Fundamentals of Source and Video Coding,” Foundations and Trends in Signal Processing, Now Publishers, vol. 10, no. 1–3, 2016.

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, 2016.
• Dix A, Finlay J, Abowd GD, Beale R (2004) Human Computer Interaction. Pearson Prentice Hall 2004.
• Sharp, Helen, Yvonne Rogers, and Jenny Preece. "Interaction design: beyond human-computer interaction." (2007).

https://www.mi.fu-berlin.de/en/inf/groups/hcc/teaching/summer-term-2020/human-computer-interaction_1.html

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. 

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.

Die Schwerpunkte dieser Vorlesung sind Design, Analyse, und Anwendungen von Datenstrukturen.

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

• Cormen, Leiserson, Rivest, Stein: Introduction to Algorithms, 2nd Ed. McGraw-Hill 2001
• Tarjan: Data Structures and Network Algorithms, SIAM 1987
• recent articles

Links to similar courses at other universities:

• Pat Morin, Carleton,  http://cglab.ca/~morin/teaching/5408/
• Erik Demaine, MIT, http://courses.csail.mit.edu/6.851/
• Jeff Erickson, UIUC, http://jeffe.cs.illinois.edu/teaching/datastructures/
• Venkatesh Raman, IMSc, https://www.imsc.res.in/~vraman/adsjan2012/index.html

Zielgruppe

Informatiker und interessierte Mathematiker im Masterstudium.

Empfohlene Vorkennntnisse

"Höhere Algorithmik" oder eine andere Vorlesung ähnlichen Inhalts.

Inhalte

Matthieu Bloch and Joao Barros: Physical Layer Security: From Information Theory to Security Engineering. Cambridge University Press, 2011

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.

Die Schwerpunkte dieser Vorlesung sind Design, Analyse, und Anwendungen von Datenstrukturen.

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

• Cormen, Leiserson, Rivest, Stein: Introduction to Algorithms, 2nd Ed. McGraw-Hill 2001
• Tarjan: Data Structures and Network Algorithms, SIAM 1987
• recent articles

Links to similar courses at other universities:

• Pat Morin, Carleton,  http://cglab.ca/~morin/teaching/5408/
• Erik Demaine, MIT, http://courses.csail.mit.edu/6.851/
• Jeff Erickson, UIUC, http://jeffe.cs.illinois.edu/teaching/datastructures/
• Venkatesh Raman, IMSc, https://www.imsc.res.in/~vraman/adsjan2012/index.html

Zielgruppe

Informatiker und interessierte Mathematiker im Masterstudium.

Empfohlene Vorkennntnisse

"Höhere Algorithmik" oder eine andere Vorlesung ähnlichen Inhalts.

Inhalte

Matthieu Bloch and Joao Barros: Physical Layer Security: From Information Theory to Security Engineering. Cambridge University Press, 2011

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. 

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.

Dies ist der erste Teil einer Einführung in die mathematische Grunddisziplin Analysis. Behandelt wird die Differential- und Integralrechnung in einer reellen Veränderlichen. Themen: - Die reellen Zahlen - Der Grenzwertbegriff (Folgen und Reihen) - Funktionen (Stetigkeit und Differenzierbarkeit) - Minima und Maxima differenzierbarer Funktionen, Extremwertrechnung - Das Riemannsche Integral

Inhalt:

• Grundbegriffe: Mengen, Abbildungen, Äquivalenzrelationen, Gruppen, Ringe, Körper
• Lineare Gleichungssysteme: Lösbarkeitskriterien, Gauß-Algorithmus
• Vektorräume: Lineare Unabhängigkeit, Erzeugendensysteme und Basen, Dimension, Unterräume, Faktorräume, Vektorprodukt im R3
• Lineare Abbildungen: Bild und Rang, Zusammenhang mit Matrizen, Verhalten bei Basiswechsel
• Dualer Vektorraum: Multilinearformen, alternierende und symmetrische Bilinearformen, Zusammenhang mit Matrizen, Basiswechsel
• Determinanten: Cramersche Regel, Eigenwerte und -vektoren

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

Literatur:
Siegfried Bosch, Lineare Algebra, 4. Auflage, Springer-Verlag, 2008;
Tammo tom Dieck, Lineare Algebra, Skript, Universität Göttingen Version vom 7.10.2014

• 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.

Dies ist der erste Teil einer Einführung in die mathematische Grunddisziplin Analysis. Behandelt wird die Differential- und Integralrechnung in einer reellen Veränderlichen. Themen: - Die reellen Zahlen - Der Grenzwertbegriff (Folgen und Reihen) - Funktionen (Stetigkeit und Differenzierbarkeit) - Minima und Maxima differenzierbarer Funktionen, Extremwertrechnung - Das Riemannsche Integral

Inhalt:

• Grundbegriffe: Mengen, Abbildungen, Äquivalenzrelationen, Gruppen, Ringe, Körper
• Lineare Gleichungssysteme: Lösbarkeitskriterien, Gauß-Algorithmus
• Vektorräume: Lineare Unabhängigkeit, Erzeugendensysteme und Basen, Dimension, Unterräume, Faktorräume, Vektorprodukt im R3
• Lineare Abbildungen: Bild und Rang, Zusammenhang mit Matrizen, Verhalten bei Basiswechsel
• Dualer Vektorraum: Multilinearformen, alternierende und symmetrische Bilinearformen, Zusammenhang mit Matrizen, Basiswechsel
• Determinanten: Cramersche Regel, Eigenwerte und -vektoren

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

Literatur:
Siegfried Bosch, Lineare Algebra, 4. Auflage, Springer-Verlag, 2008;
Tammo tom Dieck, Lineare Algebra, Skript, Universität Göttingen Version vom 7.10.2014

Inhalt

Das Modul behandelt zunächst die Rolle empirischer Untersuchungen für den Informationsgewinn in der Forschung und Praxis der Informatik und stellt dann generisch das Vorgehen bei empirischen Untersuchungen vor (mit den folgenden Phasen: Definition der Fragestellung, Auswahl der Methode(n), Entwurf der Studie, Durchführung, Auswertung, Bericht/Präsentation).

Aufbauend auf diesem Grundverständnis und anhand der zentralen Qualitätsbegriffe von Glaubwürdigkeit (insbesondere innere Gültigkeit) und Relevanz (insbesondere äußere Gültigkeit) werden dann verschiedene Methodenklassen (z.B. kontrollierte Experimente, Quasiexperimente, Umfragen etc.) behandelt und jeweils anhand realer Fallbeispiele veranschaulicht: Eignung und Gegenanzeigen; Stärken und Schwächen; Vorgehen; Fallstricke.

In der Übung wird die Benutzung von Software für die Datenauswertung erlernt und eine kleine empirische Studie projekthaft komplett von der Konzeption bis zur Präsentation durchgeführt.

• Jacob Cohen: The Earth Is Round (p > .05). American Psychologist 49(12): 997003, 1994. Darrell Huff: How to lie with statistics, Penguin 1991.
• John C. Knight, Nancy G. Leveson: An Experimental Evaluation of the Assumption of Independence in Multi-Version Programming. IEEE Transactions on Software Engineering 12(1):9609, January 1986.
• John C. Knight, Nancy G. Leveson: A Reply to the Criticisms of the Knight and Leveson Experiment. Software Engineering Notes 15(1):24-35, January 1990.
• Audris Mockus, Roy T. Fielding, James D. Herbsleb: Two Case Studies of Open Source Software Development: Apache and Mozilla. ACM Transactions of Software Engineering and Methodology 11(3):309-346, July 2002.
• Timothy Lethbridge: What Knowledge Is Important to a Software Professional? IEEE Computer 33(5):44-50, May 2000.
• David A. Scanlan: Structured Flowcharts Outperform Pseudocode: An Experimental Comparison. IEEE Software 6(5):28-36, September 1989.
• Ben Shneiderman, Richard Mayer, Don McKay, Peter Heller: Experimental investigations of the utility of detailed flowcharts in programming. Commun. ACM 20(6):373-381, 1977.
• Lutz Prechelt, Barbara Unger-Lamprecht, Michael Philippsen, Walter F. Tichy: Two Controlled Experiments Assessing the Usefulness of Design Pattern Documentation in Program Maintenance. IEEE Transactions on Software Engineering 28(6):595-606, 2002.
• Lutz Prechelt. An Empirical Comparison of Seven Programming Languages: Computer 33(10):23-29, October 2000.
• Lutz Prechelt: An empirical comparison of C, C++, Java, Perl, Python, Rexx, and Tcl for a search/string-processing program. Technical Report 2000-5, March 2000.
• Tom DeMarco, Tim Lister: Programmer performance and the effects of the workplace. Proceedings of the 8th international conference on Software engineering. IEEE Computer Society Press, 268-272, 1985.
• John L. Henning: SPEC CPU2000: Measuring CPU Performance in the New Millennium. Computer 33(7):28-35, July 2000.
• Susan Elliot Sim, Steve Easterbrook, Richard C. Holt: Using Benchmarking to Advance Research: A Challenge to Software Engineering. Proceedings of the 25th International Conference on Software Engineering (ICSE'03). 2003.
• Ellen M. Voorhees, Donna Harman: Overview of the Eighth Text REtrieval Conference (TREC-8).
• Susan Elliott Sim, Richard C. Holt: The Ramp-Up Problem in Software Projects: A case Study of How Software Immigrants Naturalize. Proceedings of the 20th international conference on Software engineering, April 19-25, 1998, Kyoto, Japan: 361-370.
• Oliver Laitenberger, Thomas Beil, Thilo Schwinn: An Industrial Case Study to Examine a Non-Traditional Inspection Implementation for Requirements Specifications. Empirical Software Engineering 7(4): 345-374, 2002.
• Yatin Chawathe, Sylvia Ratnasamy, Lee Breslau, Nick Lanham, Scott Shenker: Making Gnutella-like P2P Systems Scalable. Proceedings of ACM SIGCOMM 2003. April 2003.
• Stephen G. Eick, Todd L. Graves, Alan F. Karr, J.S. Marron, Audris Mockus: Does Code Decay? Assessing the Evidence from Change Management Data. IEEE Transactions of Software Engineering 27(1):12, 2001.
• Chris Sauer, D. Ross Jeffrey, Lesley Land, Philip Yetton: The Effectiveness of Software Development Technical Reviews: A Behaviorally Motivated Program of Research. IEEE Transactions on Software Engineering 26(1):14, January 2000.

Sprache

Kurssprache ist Deutsch, aber die Folien und Übungsblätter sind auf Englisch.

Die Klausur ist auf Deutsch, kann aber auch auf Englisch beantwortet werden.

Homepage

http://www.inf.fu-berlin.de/w/SE/VorlesungEmpirie

Inhalt

1. Vorbesprechung
2. Einleitung - Bildgebende Modalitäten - Bildeigenschaften - Computer in der Medizinischen Bildgebung
3. Wechselwirkung Strahlung Materie - Teilchen - Elektromagnetische Strahlung - Absorption von Energie
4. Praxistermin am Institut für Medizinische Informatik - Vorstellung einiger aktueller Forschungsprojekte
5. Klassisches (analoges) Röntgenverfahren - Erzeugung von Röntgenstrahlung - Projektionstechnik / Filmbelichtung - Expositionszeit - Anwendungen
6. Mammographie - Strahlenquelle - Kompression, Streustrahlung und Vergrößerung - Qualitätssicherung - Anwendungen
7. Bildqualität - Kontrast - Räumliche Auflösung - Rauschen - Sampling / Aliasing in Digitalaufnahmen
8. Computer Tomographie (CT) Geschichte - Detektoren - Bildaufnahme - Bildrekonstruktion - Strahlendosis - Bildqualität - Bildartefakte
9. Magnetresonantomographie (MRT) I - Kernspin - Anregung / Resonanzphänomen - Signalaufnahme - Rekonstruktion von Spektren
10. Magnetresonantomographie (MRT) II - Ortsauflösung - Echo-Technik - Bildrekonstruktion / Visualisierung - Aufnahmetechniken
11. Magnetresonantomographie (MRT) III - Bildkontrast - Moderne Aufnahmetechniken - Bildartefakte - Anwendungen
12. Praxis Termin - Demonstration eines MRT-Gerätes
13. Nuklearmedizinische Verfahren (SPECT und PET) zugrundeliegende Zerfallsprozesse - Signaldetektion - Bildrekonstruktion - Qualitätssicherung - Anwendungen
14. Ultraschall (US) - Eigenschaften von Schall / Wechselwirkung mit Materie - Datenaufnahme / Visualisierung - Bildqualität / Bildartefakte - Doppler-Verfahren - Anwendungen

• The Physics of Medical Imaging (Medical Science Seriesvon S. Webb, Steve Webb (Herausgeber) Institute of Physics Publishing (1988)
• The Essential Physics of Medical Imaging von Jerrold T. Bushberg (Herausgeber)Lippincott Williams & Wilkins (2002)Bildgebende Verfahren in der MedizinOlaf DösselSpringer Verlag (2000)

Zielgruppe

Studierende im Hauptstudium des Diplomstudiengangs, oder im Masterstudiengang Informatik

Voraussetzungen

Grundkenntnisse aus den ersten 4 Fachsemestern Informatik

Homepage

http://www.charite.de/medinfo