# B.Sc. Wirtschaftsinformatik (ab Winter 2026/27) # Modulhandbuch für den Bachelor of Science (B.Sc.) der Wirtschaftsinformatik und Bachelor of Science (B.Sc.) der Wirtschaftsinformatik (dual) [![INF_SIGN_web (2).jpg](https://bookstack.cs.ovgu.de/uploads/images/gallery/2024-11/scaled-1680-/inf-sign-web-2.jpg)](https://bookstack.cs.ovgu.de/uploads/images/gallery/2024-11/inf-sign-web-2.jpg) der Fakultät für Informatik gültig für die SPO 2024 und ältere SPOs\* ##### verbindlich für das Wintersemester 2026/27 und vorläufig für das Sommersemester 2027 Stand 01.10.2026 \* Für ältere SPOs als die SPO 2024 gelten abweichende Regelstudienpläne, die entsprechend berücksichtigt werden müssen. Beachten Sie insbesondere abweichende Pflichtveranstaltungen und CP. Nicht zu Ihrer SPO passende Lehrveranstaltungen können ggf. nicht vollständig oder gar nicht angerechnet werden. Prüfen Sie auch die Zuordnungen aus dem Modulhandbuch des Wintersemesters 2024/2025. Wenden Sie sich bei Inkonsistenzen oder Unklarheiten an das Prüfungsamt. # 👋 Herzlich willkommen #### Liebe Studierende, herzlich willkommen zum Modulhandbuch für deinen Studiengang. Das Modulhandbuch umfasst das Angebot aller Module, die du brauchst, um dein Studium erfolgreich abzuschließen. Ein Modul ist dabei immer eine Lehreinheit, die aus mehreren Lehrveranstaltungen (z.B. Vorlesung und Übung) besteht und dazu dient, Kompetenzen und Fähigkeiten zu erwerben. Alle Module sind im Modulhandbuch genauer beschrieben, so dass du dein Studium genauer planen kannst. ##### 🗺️ Was finde ich hier? In deinem Modulhandbuch findest du: 1. Ein **🧭 Orientierungskapitel**, das den Studiengang zusammenfasst, dir Orientierung anhand eines beispielhaften Regelstudienplans bietet, mögliche Studienprofile für deinen Studiengang aufzeigt sowie Module von fachfremden Fakultäten auflistet. 2. Das Kapitel **📰 Neuigkeiten** informiert über Änderungen an Modulen im Vergleich zum vorigen Semester mit, Hinweise zur Nutzung von KI, Informationen der Fachschaft und Weiteres. 3. Außerdem sind die ⚠️ **Regelungen des Prüfungsausschuss** verlinkt. 4. In den Kapiteln **Module im Bereich \[...\]** bis zum Kapitel **Abschlussmodule** werden die Module aufgelistet, die laut Regelstudienplan Pflicht- oder Wahlpflichtmodule für deinen Studiengang sind. 5. Eine Seite mit einem Link zu einem **Feedback-Formular**, um Anregungen zu sammeln und das Modulhandbuch künftig weiter zu verbessern. ##### ⭐ Wie kann ich das nutzen? 1. Diese Übersicht hilft **bei der Planung** eines aktuellen sowie zukünftiger Semester. Viele Module werden nicht jedes Semester angeboten, manche bauen zudem aufeinander auf. Das erfordert eine vorausschauende Planung, insbesondere wenn du eine fachliche Vertiefung anstrebst. 2. Im Wahlpflichtbereich kann auch die Prüfungsform Aufschluss darüber geben, wie du deine **Kapazitäten im Hinblikc auf die Prüfungsbelastung** berücksichtigen solltest. 3. **Zum Prüfen**, welche Module bereits erfolgreich absolviert wurden und welche noch für einen erfolgreichen Abschluss des Studiums fehlen. ##### ❓Und was ist mit ...? Wenn darüber hinaus Fragen auftreten, die du mithilfe des Modulhandbuchs oder der Studien- und Prüfungsordnung nicht klären kannst, wende dich gern an ... - ... deinen [Studiengangsleiter](https://www.fin.ovgu.de/Studium/Vor+dem+Studium/Studiengangsleiter.htm) für Fragen zum Studium oder Verwendbarkeit von Modulen oder - ... unser [Prüfungsamt](mailto:fin-pruefungsamt@ovgu.de) für individuelle studiumsbezogene Fragen. ##### 🏆 Die Fakultät wünscht dir maximalen Erfolg für dein Studium! # 🧭 Orientierung # Über den Studiengang ### Studienziel In der Universität Magdeburg betrachten wir Wirtschaftsinformatik als eine gestaltende Disziplin, wie das Ingenieurwesen oder die Architektur. Ein Großteil unserer Studierenden betrachtet sich als kommunikative und kreative Persönlichkeiten, die während des Studiums technische und gestalterische Fähigkeiten erwerben, um später in verantwortungsvollen Positionen Informationssysteme für Anwender zu entwickeln und zu optimieren. Der Studiengang ist strukturiert in drei große Kompetenzbereiche, die wir **Verstehen**, **Gestalten** und **Anwenden** nennen:
- **Verstehen** bedeutet, sowohl die Bedürfnisse von Organisationen als auch die Möglichkeiten der modernen Informationstechnologie zu kennen. - **Gestalten** heißt, IT-Lösungen zu konzipieren und zu bauen, die nicht nur fachliche Anforderungen erfüllen, sondern auch eine hohe ästhetische und ergonomische Qualität aufweisen. - **Anwenden** bezeichnet den zielgerichteten Einsatz von IT-Lösungen in Organisationen, damit diese erfolgreicher arbeiten können.
Ein Drittel des Studiums kann frei gewählt werden, so dass sich unsere Studierenden ihren persönlichen Interessen entsprechend entfalten können. ### Spätere Berufsfelder Wirtschaftsinformatiker:innen entwickeln und realisieren IT-Lösungen, welche die Unternehmensorganisation effektiv unterstützen. Wirtschaftsinformatiker:innen sind vielseitig und können sich in den unterschiedlichsten Richtungen spezialisieren. Im Mittelpunkt ihres Interesses steht das zielgerichtete Zusammenspiel zwischen Menschen, ihren Aufgaben in Organisationen, den erstellten Leistungen und dem Einsatz von IT. Wirtschaftsinformatiker:innen übernehmen eine zentrale Rolle in heutigen Unternehmen, indem sie technische und managementbezogene Kompetenzen vereinen. So werden sie den Anforderungen moderner, IT-getriebener Unternehmen viel besser gerecht und können sich attraktive Arbeitgeber aussuchen. ### Weitere Informationen Besuchen Sie die [WI-MD.de](http://www.wi-md.de/), um mehr über den Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik an der Universität Magdeburg zu erfahren. Hier geht es zu weiteren [Studiendokumenten](https://www.inf.ovgu.de/Studium/W%C3%A4hrend+des+Studiums/Pr%C3%BCfungsamt/Studiendokumente.html). # Orientierung am Regelstudienplan Die Grafik zeigt den Regelstudienplan mit Studienbeginn im Wintersemester. Verlinkt sind alle Module und Modulbereiche. Links im Winter-/Sommersemester führen unter Umständen zum Wechsel des Modulhandbuchs. Das dient einer besseren Orientierung und Studienplanung. Der Regelstudienplan nach SPO ist unter [Studiendokumente](https://www.fin.ovgu.de/Studium/W%C3%A4hrend+des+Studiums/Pr%C3%BCfungsamt/Studiendokumente.html) zu finden. #### Beispielstudienplan für Beginn im Wintersemester
**1. Semester****2. Semester****3. Semester****4. Semester****5. Semester****6. Semester****7. Semester**
[Einführung in die Informatik](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/einfuhrung-in-die-informatik) (10 CP) [Algorithmen und Datenstrukturen](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/algorithmen-und-datenstrukturen) (10 CP) [Modellierung](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/modellierung) (5 CP) [Informationstechnologie in Organisationen](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/informationstechnologie-in-organisationen) (5 CP) [Wissensmanagement – Methoden und Werkzeuge](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/wissensmanagement-methoden-und-werkzeuge) (5 CP) [Usability und Ästhetik](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/usability-und-asthetik) (5 CP) [Berufspraktikum](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/berufspraktikum) (18 CP)
[Datenbanken 1](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/datenbanken-1) (5 CP) [Sichere Systeme](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/sichere-systeme) (5 CP) [Softwareprojekt](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/softwareprojekt) (5 CP) [Verstehen und Gestalten - Wahlpflicht](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/chapter/module-im-bereich-verstehen-und-gestalten-wahlpflicht) (5 CP)
[Mathematik M1d](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/mathematik-m1d) (5 CP) [Anwendungssysteme](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/anwendungssysteme) (5 CP) [Mathematik M3d](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/mathematik-m3d) (5 CP) [Einführung in Managementinformationssysteme](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/einfuhrung-in-managementinformationssysteme) (5 CP) [Verstehen und Gestalten - Wahlpflicht](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/chapter/module-im-bereich-verstehen-und-gestalten-wahlpflicht) (5 CP) [Verstehen und Gestalten - Wahlpflicht](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/chapter/module-im-bereich-verstehen-und-gestalten-wahlpflicht) (5 CP)
[Einführung in die Betriebswirtschaftslehre](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/einfuhrung-in-die-betriebswirtschaftslehre) (5 CP) [Mathematik M2d](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/mathematik-m2d) (5 CP) [Betriebliches Rechnungswesen](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/betriebliches-rechnungswesen) (5 CP) [Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/chapter/module-im-bereich-gestalten-und-anwenden-wahlpflicht) (5 CP) [Verstehen und Gestalten - Wahlpflicht](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/chapter/module-im-bereich-verstehen-und-gestalten-wahlpflicht) (5 CP) [Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/chapter/module-im-bereich-gestalten-und-anwenden-wahlpflicht) (5 CP)
[Einführung in die Wirtschaftsinformatik](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/einfuhrung-in-die-wirtschaftsinformatik) (5 CP) [Mathematik M5d](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/mathematik-m5d) (5 CP) [Einführung in die Volkswirtschaftslehre](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/einfuhrung-in-die-volkswirtschaftslehre) (5 CP) [Software Development Project](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/software-development-project) (10 CP) [Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/chapter/module-im-bereich-gestalten-und-anwenden-wahlpflicht) oder Mathematik-Statistik (5 CP) [Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/chapter/module-im-bereich-gestalten-und-anwenden-wahlpflicht) (5 CP) [Bachelorarbeit](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/bachelorarbeit) (12 CP)
[Schlüsselkompetenzen Grundlagen (dual)](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/schlusselkompetenzen-grundlagen-dual) (5 CP) [Verstehen und Gestalten - Wahlpflicht](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/chapter/module-im-bereich-verstehen-und-gestalten-wahlpflicht) (5 CP) [Software Engineering & IT-Projektmanagement](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/software-engineering-it-projektmanagement) (5 CP) [Recht - Wahlpflicht](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/chapter/module-im-bereich-recht-wahlpflicht) (5 CP) [Wissenschaftliches Seminar](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/wissenschaftliches-seminar) (5 CP)
#### Beispielstudienplan für Beginn im Wintersemester (dual)
**1. Semester****2. Semester****3. Semester****4. Semester****7. Semester****8. Semester****9. Semester**
[Einführung in die Informatik](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/einfuhrung-in-die-informatik) (10 CP) [Algorithmen und Datenstrukturen](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/algorithmen-und-datenstrukturen) (10 CP) [Modellierung](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/modellierung) (5 CP) [Informationstechnologie in Organisationen](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/informationstechnologie-in-organisationen) (5 CP) [Wissensmanagement – Methoden und Werkzeuge](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/wissensmanagement-methoden-und-werkzeuge) (5 CP) [Usability und Ästhetik](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/usability-und-asthetik) (5 CP) [Berufspraktikum](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/berufspraktikum) (18 CP)
[Datenbanken 1](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/datenbanken-1) (5 CP) [Sichere Systeme](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/sichere-systeme) (5 CP) [Softwareprojekt](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/softwareprojekt) (5 CP) [Verstehen und Gestalten - Wahlpflicht](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/chapter/module-im-bereich-verstehen-und-gestalten-wahlpflicht) (5 CP)
[Mathematik M1d](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/mathematik-m1d) (5 CP) [Anwendungssysteme](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/anwendungssysteme) (5 CP) [Mathematik M3d](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/mathematik-m3d) (5 CP) [Einführung in Managementinformationssysteme](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/einfuhrung-in-managementinformationssysteme) (5 CP) [Verstehen und Gestalten - Wahlpflicht](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/chapter/module-im-bereich-verstehen-und-gestalten-wahlpflicht) (5 CP) [Verstehen und Gestalten - Wahlpflicht](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/chapter/module-im-bereich-verstehen-und-gestalten-wahlpflicht) (5 CP)
[Einführung in die Betriebswirtschaftslehre](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/einfuhrung-in-die-betriebswirtschaftslehre) (5 CP) [Mathematik M2d](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/mathematik-m2d) (5 CP) [Betriebliches Rechnungswesen](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/betriebliches-rechnungswesen) (5 CP) [Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/chapter/module-im-bereich-gestalten-und-anwenden-wahlpflicht) (5 CP) [Verstehen und Gestalten - Wahlpflicht](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/chapter/module-im-bereich-verstehen-und-gestalten-wahlpflicht) (5 CP) [Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/chapter/module-im-bereich-gestalten-und-anwenden-wahlpflicht) (5 CP)
[Einführung in die Wirtschaftsinformatik](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/einfuhrung-in-die-wirtschaftsinformatik) (5 CP) [Mathematik M5d](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/mathematik-m5d) (5 CP) [Einführung in die Volkswirtschaftslehre](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/einfuhrung-in-die-volkswirtschaftslehre) (5 CP) [Software Development Project](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/software-development-project) (10 CP) [Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/chapter/module-im-bereich-gestalten-und-anwenden-wahlpflicht) oder Mathematik-Statistik (5 CP) [Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/chapter/module-im-bereich-gestalten-und-anwenden-wahlpflicht) (5 CP) [Bachelorarbeit](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/bachelorarbeit) (12 CP)
[Schlüsselkompetenzen Grundlagen (dual)](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/schlusselkompetenzen-grundlagen-dual) (5 CP) [Verstehen und Gestalten - Wahlpflicht](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/chapter/module-im-bereich-verstehen-und-gestalten-wahlpflicht) (5 CP) [Software Engineering & IT-Projektmanagement](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/software-engineering-it-projektmanagement) (5 CP) [Recht - Wahlpflicht](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/chapter/module-im-bereich-recht-wahlpflicht) (5 CP) [Wissenschaftliches Seminar](https://bookstack.cs.ovgu.de/books/bsc-wirtschaftsinformatik-ab-winter-202627-wgG/page/wissenschaftliches-seminar) (5 CP)
Die Module sind zu thematischen Gruppen zusammengefasst: - **Verstehen** **Pflicht** (rot) - **Verstehen und Gestalten Wahlpflicht** (orange) - **Gestalten** (gelb) - **Gestalten und Anwenden Wahlpflicht** (gelbgrün) - **Anwenden** (grün) - **Schlüssel- und Methodenkompetenzen** (blau) # 📰 Neuigkeiten # Modulnachrichten #### Neue Module in diesem Semester #### Module, die in diesem Semester nicht angeboten werden #### Moduländerungen # Nutzung von generativer KI für Abschlussarbeiten und Prüfungs(vor)leistungen Der Fakultätsrat (Beschluss 019/25) hat folgende Regelung für die Nutzung von generativer KI für Abschlussarbeiten und Prüfungs(vor)leistungen beschlossen: > Die Verwendung von Inhalten, die durch künstliche Intelligenz (KI) in einer Arbeit oder einer Antwort auf eine Frage generiert wurden (einschließlich, aber nicht beschränkt auf Text, Abbildungen, Bilder und Code), muss offengelegt werden. Das verwendete KI-System ist anzugeben, und bestimmte Abschnitte der Arbeit bzw. Antwort, in denen KI-generierte Inhalte verwendet werden, sind zu kennzeichnen und mit einer kurzen Erklärung zu versehen, auf welcher Ebene das KI-System zur Generierung der Inhalte verwendet wurde. Ebenso soll der Grund für die Verwendung der Tools angeben werden. > > Die Verwendung von KI-Systemen für die Bearbeitung und Verbesserung der Grammatik ist gängige Praxis. Auch in diesem Fall ist eine Offenlegung wie oben beschrieben erforderlich, sie kann aber summarisch für die gesamte Arbeit erfolgen. > > Auch bei Verwendung von generativer KI muss die wissenschaftliche Eigenleistung selbst erbracht werden. # Fachschaftsrat der Fakultät für Informatik (Studierendenvertretung)
Der Fachschaftsrat der Fakultät für Informatik (kurz: [FaRaFIN](https://farafin.de/)) ist die gewählte Vertretung der Studierenden der Fakultät für Informatik.
Man wird ihn am ehesten durch die Organisation diverser Veranstaltungen, wie der [Einführungswoche](https://farafin.de/erstsemester/e-woche/), der [Vorkurse](https://farafin.de/erstsemester/vorkurse/), Spieleabenden, Weihnachtsfeiern und Sommerfesten, kennen.
Außerdem vertreten sie die Angelegenheiten der Studierenden zur Verbesserung des Studiums und der Lehre in verschiedenen Kommissionen, wie dem Fakultätsrat, Studienkommissionen oder dem Prüfungsausschuss.
# Awareness Portal der Universität Die Universität hat 2025 ein neues [Awareness Portal](https://www.awareness.ovgu.de/) eingeführt. Awareness meint hier Themen des Campuslebens, die auf soziale Ungleichheit, psychische Gesundheit, Geschlechterrollen, Diskriminierung und noch so einiges mehr hinweisen. Sie folgt damit ihrer Verantwortung eine sichere Umgebung für Studierende, Lehrende, Gäste und andere Mitglieder. Daher klärt das Portal auf und sieht sich als Vermittlerstelle für alle Themen rund um Awareness: - Diskriminierung, Benachteiligung, (sexueller) Belästigung und Gewalt - Wissenschaftliche Integrität - Feedback zu Studium und Lehre - und weitere Beratung und Beschwerden findet man daher auf dem neuen [Awareness Portal](https://www.awareness.ovgu.de/). # ⚠️ Regelungen des Prüfungsauschusses Diese Sammlung von Regelungen fasst relevante Beschlüsse des Prüfungsausschusses der Fakultät für Informatik zusammen. Im Zweifelsfall gilt der Wortlaut der Beschlüsse des Prüfungsausschusses. [Sie sind hier zu finden.](https://www.inf.ovgu.de/Studium/W%C3%A4hrend+des+Studiums/Pr%C3%BCfungsamt/Pr%C3%BCfungsausschuss/Regelungen.html) # Module im Bereich: Verstehen - Pflicht # Betriebliches Rechnungswesen **Winter** (engl. Business Accounting )
##### **Modulnummer: FIN-INF-41013**
**Kürzel** **CP** 5 **Semester** Winter **Fachsem.** ab 3. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Betriebliches+Rechnungswesen&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Betriebliches Rechnungswesen")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**Betriebswirtschaftliche Steuerlehre/Business Taxation
**Dozent:in:**Betriebswirtschaftliche Steuerlehre/Business Taxation
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Betriebliches Rechnungswesen* - Hörsaal-/Übung *Betriebliches Rechnungswesen* - Tutorium in Kleingruppen *Betriebliches Rechnungswesen*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. WIF: Verstehen - Pflicht - B.Sc. WIF: Wirtschaftswissenschaften Pflicht (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden - erwerben Kenntnisse über die Konzeption und Begriffe des betrieblichen (externen) Rechnungswesens, - sind in der Lage, die Technik der doppelten Buchführung anzuwenden, - können einfache Geschäftsvorfälle verbuchen und auf dieser Basis einen Jahresabschluss erstellen. **Inhalt:** - Ursprung, Notwendigkeit und Probleme des Rechnungswesens - Das System der doppelten Buchführung - Verbuchung einfacher Geschäftsvorfälle (Warenverkehr, Umsatzsteuer, Anzahlungen und Preisnachlässe, Bestandsveränderungen, Lohn und Gehalt) - Ansatz und Erstbewertung von Vermögensgegenständen und Schulden - Folgebewertung von Vermögensgegenständen und Schulden - Periodisierung von Geschäftsvorfällen - Verbuchung des Jahresabschlusses - Grundzüge der Bilanzanalyse **Arbeitsaufwand:** - 70 Präsenzstunden/hours attendance time - 80 Stunden Selbststudium inkl. Prüfungsleistung
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Schriftliche Aufsichtsprüfung(en) - *Vorlesung* (2 SWS) - *Hörsaal-/Übung* (1 SWS) - *Tutorium* (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine keine
**Medienformen:****Literatur:**
**Hinweise:** # Einführung in die Betriebswirtschaftslehre **Winter** (engl. Introduction to Business Administration )
##### **Modulnummer: FIN-INF-11011**
**Kürzel** **CP** 5 **Semester** Winter **Fachsem.** ab 1. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Einf%C3%BChrung+in+die+Betriebswirtschaftslehre&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Einführung in die Betriebswirtschaftslehre")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**Business Economics
**Dozent:in:**Business Economics
**Lehrveranstaltungen:**- *Vorlesung* Einführung in die Betriebswirtschaftslehre - *Hörsaal-/Übung* Einführung in die Betriebswirtschaftslehre
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. WIF: Verstehen - Pflicht - B.Sc. WIF: Wirtschaftswissenschaften Pflicht (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden - erhalten Grundkenntnisse, ein Grundverständnis und einen Überblick über das Fachgebiet Betriebswirtschaftslehre, - lernen die zentralen betriebswirtschaftliehen Funktionsbereiche und deren Wechselwirkungen kennen, - entwickeln ein Verständnis für betriebswirtschaftliche Entscheidungsprobleme auf den jeweiligen Stufen unternehmerischer Wertschöpfung, - lernen theoretische und methodische Grundlagen der modernen Betriebswirtschaftslehre kennen, - erwerben grundlegende Fähigkeiten, betriebswirtschaftliche Sachverhalte mathematisch abzubilden und selbstständig zu lösen. **Inhalt:** - Konstituierende Entscheidungen der Unternehmung (Rechtsform, Standort, Kooperation) - Organisationsentscheidungen -Entlohnung und Menschenführung - Materialwirtschaft - Produktionswirtschaft - Marketing und Preispolitik - Investitions- und Finanzplanung - Rechnungswesen **Arbeitsaufwand:** - 56 Präsenzstunden - 94 Stunden Selbststudium inkl. Prüfungsleistung
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Schriftliche Prüfung - *Vorlesung* (2 SWS) - *Hörsaal-/Übung* (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine
**Medienformen:****Literatur:**
- Schmalen, H.; Pechtl, H. (2013}: Grundlagen und Probleme der Betriebswirtschaftslehre. 15. Auflage, Schäffer Poeschel Verlag: Stuttgart. - Wöhe, G., Döring, U. (2013}: Einführung in die Allgemeine Betriebswirtschaftslehre. 25. Auflage, Vahlen Verlag: München.
**Hinweise:** # Einführung in die Volkswirtschaftslehre **Winter** (engl. Introduction to Economics )
##### **Modulnummer: FIN-INF-11012**
**Kürzel** **CP** 5 **Semester** Winter **Fachsem.** ab 3. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Einf%C3%BChrung+in+die+Volkswirtschaftslehre&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Einführung in die Volkswirtschaftslehre")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**Verhaltensbasierte Sozialpolitik/Behavioral Social Policy
**Dozent:in:**Verhaltensbasierte Sozialpolitik/Behavioral Social Policy
**Lehrveranstaltungen:**- *Vorlesung* Einführung in die Volkswirtschaftslehre - *Übung* Einführung in die Volkswirtschaftslehre
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. WIF: Verstehen - Pflicht - B.Sc. WIF: Wirtschaftswissenschaften Pflicht (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** Erlernen grundlegender volkswirtschaftlicher Zusammenhänge, der Wirkmechanismen eines Marktes sowie Erwerb eines tieferen Verständnisses ordnungspolitischer Maßnahmen. **Inhalt:** - Grundlagen - Geldfunktion - Volkswirtschaftliche Gesamtrechnung - Austausch über Märkte - Grundlagen der Nachfrage - Grundlagen des Angebots - Wettbewerb vs. Monopol - Staatseingriffe: mikroökonomisch - Staatseingriffe: Makroökonomisch **Arbeitsaufwand:** - 56 Präsenzstunden - 94 Stunden Selbststudium inkl. Prüfungsleistung
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Schriftliche Aufsichtsprüfung(en) - Vorlesung (2 SWS) - Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine keine
**Medienformen:****Literatur:**
Baßeler, U./Heinrich, J./Utcht, B.: "Grundlagen und Probleme der Volkswirtschaftslehre", 19. Aufl., Berlin, 2010 Bofinger, P.: "Grundzüge der Volkswirtschaftslehre", 5. aktuelle Auflage, München, 2019 Woeckener, B.: "Volkswirtschaftslehre", 24. Mai 2019
**Hinweise:** # Einführung in die Wirtschaftsinformatik **Winter** (engl. Business Informatics (Introduction) )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110122**
**Kürzel** EWIF **CP** 5 **Semester** Winter **Fachsem.** ab 1. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Einf%C3%BChrung+in+die+Wirtschaftsinformatik&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Einführung in die Wirtschaftsinformatik")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**Prof. Dr. Klaus Turowski
**Dozent:in:**Prof. Dr. Klaus Turowski
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Einführung in die Wirtschaftsinformatik* - Übung *Einführung in die Wirtschaftsinformatik*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Verstehen - Pflicht - B.Sc. WIF: Wirtschaftsinformatik Grundlagen (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden ... - verstehen zentrale Begriffe und Konzepte aus dem Bereich der Wirtschaftsinformatik. - beherrschen Methoden und Techniken des klassischen IT-Projektmanagements für die Bereiches des Anforderungsmanagements sowie der Termin-, Einsatzmittel- und Kostenplanung. - kennen die Bausteine für Geschäftsmodelle und die Theorie der informationellen Mehrwerte bezogen auf elektronische und mobile Angebote. - lernen die verschiedenen Generationen und Kategorien von Programmiersprachen kennen. - können die Methoden der Architektur Integrierter Informationssysteme anwenden, um die Komplexität des betriebswirtschaftlichen Geschehens zu erfassen und bei der Gestaltung von Lösungen an der Schnittstelle von Informatik, Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftswissenschaften beizutragen. - können Sachverhalte abstrahieren und analytisch denken. **Inhalt:** - Definition und Einordnung der Wirtschaftsinformatik - Berufsbilder für Wirtschaftsinformatiker - Wirtschaftsinformatik als Wissenschaft - Grundbegriffe der Wirtschaftsinformatik - Einführung in klassisches IT-Projektmanagement - Anforderungsmanagement - Modellierung von betriebswirtschaftlichen Strukturen und Prozessen - Erarbeitung von betriebswirtschaftlichen Problemlösungen mit Endbenutzerwerkzeugen **Arbeitsaufwand:** 42h Präsenzzeit + 108h selbstständige Arbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Für die Teilnahme an der Prüfungsleistung (Hausarbeit) sind bestimmte Anforderungen zu erfüllen. Weitere Informationen werden in der ersten Vorlesung kommuniziert. Hausarbeit - Vorlesung (2SWS) - Übung (2SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine
**Medienformen:****Literatur:**
​Enzyklopädie der Wirtschaftsinformatik ([http://www.enzyklopaedie-der-wirtschaftsinformatik.de/](http://www.enzyklopaedie-der-wirtschaftsinformatik.de/))
**Hinweise:** # Mathematik M1d **Winter** (engl. Mathematics M1d )
##### **Modulnummer: FMA-INF-501325**
**Link zum LSF:**[ **(Angeboten wenn im LSF)**](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Mathematik+M1d&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Mathematik M1d")
**Verantwortung:**Prof. Dr. Volker Kaibel
**Dozent:in:**, Prof. Dr. Volker Kaibel
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Mathematik M1d* - Globalübung *Mathematik M1d* - Gruppenübung *Mathematik M1d*
**Leistungspkt.** 5 **Semester** Winter **Fachsem.** 1. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Ziele und Kompetenzen:** Die Studierenden erlangen auf Verständnis beruhende Vertrautheit mit den für fachwissenschaftliche Module in den Bereichen Ingenieurwissenschaften und Informatik relevanten mathematischen Konzepten und Methoden. Sie erwerben technische Fähigkeiten im Umgang mit diesen, insbesondere unter Verwendung fachspezifischer Beispiele. Thematischer Schwerpunkt des Moduls ist eine Einführung in die Lineare Algebra. **Inhalt:** - Komplexe Zahlen - Reele und komplexe Vektoren - Matrizen - Determinanten - Lineare Abbildungen - Eigenwerte (Einführung) - Lineare Gleichungssysteme **Arbeitsaufwand:**
PräsenszeitSelbststudium
Vorlesung Mathematik M1d3 SWS / 42h66h
Globalübung Mathematik M1d2 SWS / 28h
Gruppenübung Mathematik M1d1 SWS / 14h
**Voraussetzungen für die Teilnahme:****Prüfungsvorleistung:****Prüfungsleistung:**
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Mathematik / Logik - B.Sc. INF: Mathematik (SPO 2027) - B.Sc. CV: Mathematik / Logik - B.Sc. CV: Mathematik (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Mathematik / Logik - B.Sc. INGINF: Mathematik (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Verstehen - Pflicht - B.Sc. WIF: Mathematik (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Mathematik / Logik - B.Sc. INF (bilingual): Mathematik (SPO 2027)
**Verwendbarkeit andere Fakultäten:**
**Hinweise:** # Mathematics M1e **Winter** (engl. Mathematics M1e )
##### **Module-ID: FMA-INF-5013252**
**Link:**[ **(Angeboten wenn im LSF)**](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Mathematik+M1e&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Mathematik M1e")
**Responsibility:**Prof. Dr. Volker Kaibel
**Lecturer:**, Prof. Dr. Volker Kaibel
**Classes:**- Lecture *Mathematics M1e* - Global Exercise *Mathematics M1e* - Group Exercise *Mathematics M1e*
**Credit Points** 5 **Semester** Winter **Term** 2. **Duration** 1 Semester **Language** english **Level** Bachelor
**Goals and qualifications:** The students acquire comprehension of and familiarity with concepts and methods that are relevant to subject-specific classes in the areas of engineering and computer science. They develop technical skills by applying those methods, in particular to subject-specific examples. The topical focus of the module is on an introduction to linear algebra. **Content:** - Complex numbers - Real and complex vectors - Matrices - Determinants - Linear maps - Eigenvalues (introduction) - Systems of linear equations **Workload:**
In classself-study
Lecture3 SWS / 42 h66 h
Global tutorial2 SWS / 28 h
Group tutorial1 SWS / 14 h
**Prerequisites for participation:****Pre-examination requirements:****Type of examination:**
**Applicability in curriculum:**- B.Sc. INF: Mathematik / Logik - B.Sc. INF: Mathematik (SPO 2027) - B.Sc. CV: Mathematik / Logik - B.Sc. CV: Mathematik (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Mathematik / Logik - B.Sc. INGINF: Mathematik (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Verstehen - Pflicht - B.Sc. WIF: Mathematik (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Mathematik / Logik - B.Sc. INF (bilingual): Mathematik (SPO 2027)
**Comments:** # Mathematik M2d **Sommer** (engl. Mathematics M2d )
##### **Modulnummer: FMA-INF-501326**
**Link zum LSF:**[ **(Angeboten wenn im LSF)**](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Mathematik+M2d&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Mathematik M2d")
**Verantwortung:**Prof. Dr. Thomas Richter
**Dozent:in:**, Prof. Dr. Thomas Richter
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Mathematik M2d* - Globalübung *Mathematik M2d* - Gruppenübung *Mathematik M2d*
**Leistungspkt.** 5 **Semester** Sommer **Fachsem.** 3. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Ziele und Kompetenzen:** Die Studierenden erlangen auf Verständnis beruhende Vertrautheit mit den für fachwissenschaftliche Module in den Bereichen Ingenieurwissenschaften und Informatik relevanten mathematischen Konzepten und Methoden. Sie erwerben technische Fähigkeiten im Umgang mit diesen, insbesondere unter Verwendung fachspezifischer Beispiele. Thematischer Schwerpunkt des Moduls ist eine Einführung in die Analysis. **Inhalt:** - Konvergenz und Stetigkeit - Differenzialrechnung (1-dimensional) - Gewöhnliche Differenzialgleichungen (Beispiele, Lösungsverfahren fur homogene lineare DGL zweiter Ordnung mit konstanten Koeffizienten) - Integralrechnung (1-dimensional) - Differenzialrechnung (n-dimensional) - Beispiele partieller Differenzialgleichungen **Arbeitsaufwand:**
PräsenszeitSelbststudium
Vorlesung3 SWS / 42 h66 h
Globalübung2 SWS / 28
Gruppenübung1 SWS / 14 h
**Voraussetzungen für die Teilnahme:****Prüfungsvorleistung:****Prüfungsleistung:**
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Mathematik / Logik - B.Sc. INF: Mathematik (SPO 2027) - B.Sc. CV: Mathematik / Logik - B.Sc. CV: Mathematik (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Mathematik / Logik - B.Sc. INGINF: Mathematik (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Verstehen - Pflicht - B.Sc. WIF: Mathematik (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Mathematik / Logik - B.Sc. INF (bilingual): Mathematik (SPO 2027)
**Verwendbarkeit andere Fakultäten:**
**Hinweise:** # Mathematics M2e **Summer** (engl. Mathematics M2e )
##### **Module-ID: FMA-INF-5013262**
**Link:**[ **(Angeboten wenn im LSF)**](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Mathematik+M2e&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Mathematik M2e")
**Responsibility:**Prof. Dr. Thomas Richter
**Lecturer:**, Prof. Dr. Thomas Richter
**Classes:**- Lecture *Mathematics M2e* - Global tutorial *Mathematics M2e* - Group tutorial *Mathematics M2e*
**Credit Points** 5 **Semester** Summer **Term** 3. **Duration** 1 Semester **Language** english **Level** Bachelor
**Goals and qualifications:** The students acquire comprehension of and familiarity with concepts and methods that are relevant for subject-specific classes in the areas of engineering and computer science. They develop technical skills by applying those methods, in particular to subject-specific examples. The topical focus of the module is on an introduction to calculus. **Content:** - Convergence and continuity - Differential calculus (1-dimensional) - Ordinary differential equations (examples, methods to solve homogeneous linear ODE’s of second order with constant coefficients) - Calculus of integrals (1-dimensional) - Differential calculus (n-dimensional) - Examples of partial differenzial equations **Workload:**
In classSelf-study
Lecture3 SWS / 42 h66 h
Global tutorial2 SWS / 28 h
Group tutorial1 SWS / 14 h
**Prerequisites for participation:****Pre-examination requirements:****Type of examination:**
**Applicability in curriculum:**- B.Sc. INF: Mathematik / Logik - B.Sc. INF: Mathematik (SPO 2027) - B.Sc. CV: Mathematik / Logik - B.Sc. CV: Mathematik (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Mathematik / Logik - B.Sc. INGINF: Mathematik (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Verstehen - Pflicht - B.Sc. WIF: Mathematik (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Mathematik / Logik - B.Sc. INF (bilingual): Mathematik (SPO 2027)
**Comments:** # Mathematik M3d **Winter** (engl. Mathematics M3d )
##### **Modulnummer: FMA-INF-501327**
**Link zum LSF:**[ **(Angeboten wenn im LSF)**](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Mathematik+M3d&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Mathematik M3d")
**Verantwortung:**Prof. Dr. Robert Altmann
**Dozent:in:**, Prof. Dr. Robert Altmann
**Lehrveranstaltungen:**Vorlesung Mathematik M3d Globalübung Mathematik M3d Gruppenübung Mathematik M3d
**Leistungspkt.** 5 **Semester** Winter **Fachsem.** 4. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Ziele und Kompetenzen:** Die Studierenden erlangen auf Verständnis beruhende Vertrautheit mit den für fachwissenschaftliche Module in den Bereichen Ingenieurwissenschaften und Informatik relevanten mathematischen Konzepten und Methoden. Sie erwerben technische Fähigkeiten im Umgang mit diesen, insbesondere unter Verwendung fachspezifischer Beispiele. Thematische Schwerpunkte des Moduls sind Stochastik sowie Vertiefungen der Linearen Algebra und der Analysis. **Inhalt:** - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik - Eigenwerte (Vertiefung, insbesondere Diagonalisierung) - Potenz-Reihen - Fourier-Reihen - Gewöhnliche Differenzialgleichungen (z.B. Picard-Lindelöf, skalare DGL mit getrennten Veränderlichen, lineare DGL-Systeme mit konstanten Koeffizienten, Variation der Konstanten) **Arbeitsaufwand:**
PräsenszeitSelbststudium
Vorlesung3 SWS / 42 h66 h
Globalübung2 SWS / 28 h
Gruppenübung1 SWS / 14 h
**Voraussetzungen für die Teilnahme:****Prüfungsvorleistung:****Prüfungsleistung:**
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Mathematik / Logik - B.Sc. INF: Mathematik (SPO 2027) - B.Sc. CV: Mathematik / Logik - B.Sc. CV: Mathematik (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Mathematik / Logik - B.Sc. INGINF: Mathematik (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Verstehen - Pflicht - B.Sc. WIF: Mathematik (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Mathematik / Logik - B.Sc. INF (bilingual): Mathematik (SPO 2027)
**Verwendbarkeit andere Fakultäten:**
**Hinweise:** # Mathematics M3e **Winter** (engl. Mathematics M3e )
##### **Module-ID: FMA-INF-5013272**
**Link:**[ **(Angeboten wenn im LSF)**](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Mathematik+M3e&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Mathematik M3e")
**Responsibility:**Prof. Dr. Robert Altmann
**Lecturer:**, Prof. Dr. Robert Altmann
**Classes:**- Lecture *Mathematics M3e* - Global tutorial *Mathematics M3e* - Group tutorial *Mathematics M3e*
**Credit Points** 5 **Semester** Winter **Term** 4. **Duration** 1 Semester **Language** english **Level** Bachelor
**Goals and qualifications:** The students acquire comprehension of and familiarity with concepts and methods that are relevant for subject-specific classes in the areas of engineering and computer science. They develop technical skills by applying those methods, in particular to subject-specific examples. The topical focus of the module is on stochastics as well as on advanced topics in Linear Algebra and Calculus. **Content:** - Probability and statistics - Eigenvalues (deeper treatment, in particular diagonalization) - Power series - Fourier series - Ordinary differential equations (e.g., Picard-Lindelöf, scalar ODE’s with separated variables, linear systems of ODE’s with constant coefficients, variation of the constant) **Workload:**
in classself-study
Lecture3 SWS / 42 h66 h
Global tutorial2 SWS / 28 h
Group tutorial1 SWS / 14 h
**Prerequisites for participation:****Pre-examination requirements:****Type of examination:**
**Applicability in curriculum:**- B.Sc. INF: Mathematik / Logik - B.Sc. INF: Mathematik (SPO 2027) - B.Sc. CV: Mathematik / Logik - B.Sc. CV: Mathematik (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Mathematik / Logik - B.Sc. INGINF: Mathematik (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Verstehen - Pflicht - B.Sc. WIF: Mathematik (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Mathematik / Logik - B.Sc. INF (bilingual): Mathematik (SPO 2027)
**Comments:** # Mathematik M5d **Sommer** (engl. Mathematics M5d )
##### **Modulnummer: FMA-INF-501329**
**Link zum LSF:**[ **(Angeboten wenn im LSF)**](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Mathematik+M5d&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Mathematik M5d")
**Verantwortung:**Prof. Dr. Thomas Kahle
**Dozent:in:**, Prof. Dr. Thomas Kahle
**Lehrveranstaltungen:**Vorlesung Mathematik M5d Globalübung Mathematik M5d Gruppenübung Mathematik M5d
**Leistungspkt.** 5 **Semester** Sommer **Fachsem.** 3. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Ziele und Kompetenzen:** Die Studierenden erlangen auf Verständnis beruhende Vertrautheit mit den für fachwissenschaftliche Module in der Informatik relevanten mathematischen Konzepten und Methoden. Sie erwerben technische Fähigkeiten im Umgang mit diesen, insbesondere unter Verwendung fachspezifischer Beispiele. Thematische Schwerpunkte des Moduls sind diskrete und algebraische Strukturen sowie algorithmische Aspekte. **Inhalt:** - Algebraische Strukturen - Kombinatorik und Graphen - Grundlagen der Optimierung - Numerische Lösungsverfahren - Geometrische Methoden **Arbeitsaufwand:**
PräsenszeitSelbststudium
Vorlesung3 SWS / 42 h66 h
Globalübung2 SWS / 28 h
Gruppenübung1 SWS / 14 h
**Voraussetzungen für die Teilnahme:****Prüfungsvorleistung:****Prüfungsleistung:**
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Mathematik / Theoretische Informatik - B.Sc. INF: Mathematik (SPO 2027) - B.Sc. CV: Mathematik / Theoretische Informatik - B.Sc. CV: Mathematik (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Mathematik / Theoretische Informatik - B.Sc. INGINF: Mathematik (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Verstehen - Pflicht - B.Sc. WIF: Mathematik (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Mathematik / Theoretische Informatik - B.Sc. INF (bilingual): Mathematik (SPO 2027)
**Verwendbarkeit andere Fakultäten:**
**Hinweise:** # Mathematics M5e **Summer** (engl. Mathematics M5e )
##### **Module-ID: FMA-INF-5013292**
**Link:**[ **(Angeboten wenn im LSF)**](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Mathematik+M5e&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Mathematik M5e")
**Responsibility:**Prof. Dr. Thomas Kahle
**Lecturer:**, Prof. Dr. Thomas Kahle
**Classes:**Lecture Mathematics M5e Global tutorial Mathematics M5e Group tutorial Mathematics M5e
**Credit Points** 5 **Semester** Summer **Term** 3. **Duration** 1 Semester **Language** english **Level** Bachelor
**Goals and qualifications:** The students acquire comprehension of and familiarity with concepts and methods that are relevant for subject-specific classes in computer science. They develop technical skills by applying those methods, in particular to subject-specific examples. The topical focus of the module is on discrete and algebraic structures, and algorithmic aspects. **Content:** - Algebraic structures - Combinatorics, graphs - Foundations of Optimization - Numerical solving - Geometric methods **Workload:**
In classself-study
Lecture3 SWS / 42 h66 h
Global tutorial2 SWS / 28 h
Group tutorial1 SWS / 14 h
**Prerequisites for participation:****Pre-examination requirements:****Type of examination:**
**Applicability in curriculum:**- B.Sc. INF: Mathematik / Theoretische Informatik - B.Sc. INF: Mathematik (SPO 2027) - B.Sc. CV: Mathematik / Theoretische Informatik - B.Sc. CV: Mathematik (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Mathematik / Theoretische Informatik - B.Sc. INGINF: Mathematik (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Verstehen - Pflicht - B.Sc. WIF: Mathematik (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Mathematik / Theoretische Informatik - B.Sc. INF (bilingual): Mathematik (SPO 2027)
**Comments:** # Module im Bereich: Verstehen und Gestalten - Wahlpflicht # Bachelor seminar KMD ##### every ##### (in German: Bachelorseminar KMD )
##### **Module-ID:** **FIN-INF-110527**
**Abbreviation** KMD\_BachelorSeminar **Credit Points** 5 **Semester** every **Term** 5. **Duration** 1 Semester **Language** english **Level** Bachelor
**Link:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Bachelorseminar+KMD&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Bachelorseminar KMD")
**Limited accessability:**false
**Responsibility:**Myra Spiliopoulou
**Lecturer:**Myra Spiliopoulou
**Classes:**Seminar *KMD\_BachelorSeminar*
**Applicability in curriculum:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Studienprofil: Künstliche Intelligenz - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Verstehen und Gestalten - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Intended learning outcomes:** When successfully completing this seminar, the students: - can read and present a scientific paper - can compare mining methods, workflows and frameworks that address a specific scientific topic, and can rank them on given criteria - can critically discuss the advantages and caveats of a published mining method - can summarize one or more papers , their comparisons and critical discussion in an essay - can present the scientific paper(s) they have read in a pre-specified amount of time and in a way understandable to both an audience that has read the papers and to an audience that has not, and they can answer questions **Content: CONTENT:** Topics on 'Knowledge Management and Discovery' for business applications, engineering applications and applications in healthcare; all topics refer to mining algorithms **STRUCTURE:** Each student receives a topic as assignment. The assignment encompasses: - one or two papers in the topic's area - a series of questions to be answered from the papers The student must: 1. read the papers 2. compare the methods and results in them in order to answer the scientific questions 3. critically discuss and rank the methods compared in the previous step 4. present the above in class and answer questions 5. write an essay on them **Workload:** 28 h Präsenz + 94 h selbstständige Arbeit **COURTESY TRANSLATION:**28 h in class + 94 h self-study
**Pre-examination requirements:****Type of examination:****Teaching method / lecture hours per week (SWS):**
Referat Seminar (2 SWS)
**Prerequisites according to examination regulations:****Recommended prerequisites:**
none - Familiarity with mining algorithms - Familiarity with methods for model evaluation
**Media:****Literature:**
The seminar contains several topics. The mapping of the module (see field 'Verwendbarkeit') depends on the topic assigned to a specific student.
**Comments:** # Cloud School ##### Sommer ##### (in German: Cloud School )
##### **Module-ID:** **FIN-INF-110484**
**Abbreviation** CS **Credit Points** 5 **Semester** Sommer **Term** starting at 3. **Duration** 1 Semester **Language** english **Level** Bachelor
**Link:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Cloud+School&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Cloud School")
**Limited accessability:**
**Responsibility:**Prof. Dr. Klaus Turowski
**Lecturer:**Christian Haertel / Christian Daase
**Classes:**- Lecture *Cloud School* - Exercise *Cloud School*
**Applicability in curriculum:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Verstehen und Gestalten - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Intended learning outcomes:** The students ... - know and understand the basic principles of the cloud computing paradigm - know the typical service and deployment models of cloud computing - understand workloads and revenue models - are able to build basic cloud applications independently - understand the benefits and risks of cloud computing at the business and application layer - are able to select suitable cloud infrastructure from appropriate platform offerings for their applications - know how to apply cloud design patterns in practical developments - are able to use self-developed cloud applications for modern application scenarios (e.g., related to machine learning and data science) **Content:** - Cloud Computing Fundamentals - Cloud Offering Patterns - Cloud Application Architecture Patterns - Cloud Application Management Patterns - Composite Application Pattern - Impact of Cloud Computing Properties - Cloud Computing Application Scenarios **Workload:** 45 h lecture and exercise + 105 h independent work
**Pre-examination requirements:****Type of examination:****Teaching method / lecture hours per week (SWS):**
In order to participate in the exam, preliminary exam requirements must be met. Details will be announced in the first lecture. Graded und ungraded written examination, 120 Min. 2 SWS Lecture + 3 SWS Exercise class
**Prerequisites according to examination regulations:****Recommended prerequisites:**
none
**Media:****Literature:**
​Fehling, C.; Leymann, F.; Retter, R.; Schupeck, W.; Arbitter, P. (2014): Cloud Computing Patterns: Fundamentals to Design, Build, and Manage Cloud Applications (ISBN: 978-3-7091-1567-1), DOI: 10.1007/978-3-7091-1568-8
**Comments:** # Data Mining – Einführung in Data Mining **Winter** #### Einführung zu Data Mining für Bachelorstudiengänge (engl. Data Mining for Bachelor Students - An Introduction (German course) )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110302**
**Kürzel** DM4BA **CP** 5 **Semester** Winter **Fachsem.** 3. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Data+Mining+%E2%80%93+Einf%C3%BChrung+in+Data+Mining&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Data Mining – Einführung in Data Mining")
**Zugang beschränkt:**false
**Verantwortung:**Myra Spiliopoulou
**Dozent:in:**Myra Spiliopoulou
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *DM4BA* - Übung *DM4BA*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Studienprofil: Künstliche Intelligenz - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Verstehen und Gestalten - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden: - verstehen, wozu Data Mining gut ist - verstehen, wie eine Klassifikationsaufgabe aussieht und wie eine Clustering-Aufgabe aussieht, und können zwischen den zwei Typen von Aufgaben unterscheiden - verstehen, wie einfache Klassifikationsmethoden funktionieren und können diese für Probleme anwenden - verstehen, wie einfache Clustering-Methoden funktionieren und können diese für Probleme anwenden - verstehen die Herausforderungen der Evaluation von Modellen - können Evaluationsvorgänge gestalten und durchführen - verstehen, warum Data Engineering vor dem Aufruf von Lernverfahren nötig ist - können einfache Instrumente der Datenaufbereitung anwenden und ihre Ergebnisse evaluieren und haben damit notwendige Grundlagen erworben, um einen einfachen Vorgang zum Ableiten eines Modells und zu dessen Evaluation zu gestalten. **Inhalt:** - Klassifikation: Lernverfahren und Evaluationsvorgänge - Clustering: Lernverfahren und Evaluationsvorgänge - mehr zu Methoden für die Evaluation von Modellen - Data Engineering: Datenaufbereitungsaufgaben, -methoden und -evaluationsvorgänge **Arbeitsaufwand:** - 28 Stunden Vorlesung (Präsenz) - 28 Stunden Übung (Präsenz) - 94 Stunden Eigensändiges Arbeit zur Vor- und Nachbereitung der Vorlesung und der Übung, sowie zur Prüfungsvorbereitung
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Votierung - min Anzahl von Punkten durch Aufgaben in den Übungen Schriftliche Prüfung - Klausur (120 min) - Vorlesung (2 SWS) - Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine Datenbanken
**Medienformen:****Literatur:**
- Zu Data Mining Methoden und zu Evaluationsansätzen: - Pan-Ning Tan, Michael Steinbach, Anuj Karpatne, Vipin Kumar (2019). *Introduction to Data Mining*, 2nd edition. Pearson – Ausschnitte aus Kpt 3, 5, 7 - Ian Witten & Eibe Frank (2005). *Data Mining – Practical machine learning tools and techniques*. 2nd edition. Elsevier – Ausschnitte aus Kpt 4 zu [Naive Bayes](https://elearning.ovgu.de/mod/resource/view.php?id=522556 "Naive Bayes") Zu Data Engineering: - Salvador Garcia, Julian Luengo, Francisco Herrera (2015). *Data Preprocessing for Data Mining*. Springer – Ausschnitte aus Kpt 3, 4, 7, evtl auch aus Kpt 2 - und eventuell für Zeitreihen: - Parmezan, A. R. S., Souza, V. M. A., and Batista, G. E. A. P. A. (2019). *Evaluation of statistical and machine learning models for time series prediction: Identifying the state-of-the-art and the best conditions for the use of each model*. Information Sciences, DOI: 10.1016/j.ins.2019.01.076 - Cismondi, F. C., Fialho, A., Vieira, S., Reti, S., Sousa, J., and Finkelstein, S. (2013). *Missing data in medical databases: Impute, delete or classify?* Artificial Intelligence in Medicine, DOI: 10.1016/j.artmed.2013.01.003 Weitere Literatur wird in den einzelnen Sessions aufgelistet.
**Hinweise:** # Design-Projekt **Sommer** (engl. Design project )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110517**
**Kürzel** DSP **CP** 5 **Semester** Sommer **Fachsem.** ab 5. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Design-Projekt&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Design-Projekt")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**Hans-Knud Arndt
**Dozent:in:**Hans-Knud Arndt
**Lehrveranstaltungen:**- Seminar *Design-Projekt* - Übung *Design Projekt*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF: FIN SMK - B.Sc. CV: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. CV: FIN SMK - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INGINF: FIN SMK - B.Sc. WIF: Verstehen und Gestalten - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF (bilingual): Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF (bilingual): FIN SMK
**Angestrebte Lernergebnisse:** Absolvent\*innen dieses Moduls... - entwickeln ein Verständnis für Industrie-Design - setzen sich mit den „Zehn Thesen des Guten Designs“ von Dieter Rams auseinander und sind in der Lage, diese auf Projekte anzuwenden - entwickeln ein Verständnis für das Design aktueller IT-Produkte **Inhalt:** Die Teilnehmer\*innen sollen im Rahmen dieser Lehrveranstaltung ihre neu gewonnenen Erkenntnisse in Bezug auf Design praktisch auf IT-Produkte anwenden. Hierbei wird sich vor allem auf die von Dieter Rams entwickelten „Zehn Thesen des Guten Designs“ konzentriert. **Arbeitsaufwand:** 56 h Präsenz 94 h selbstständige Arbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Hausarbeit - Seminar (2 SWS) - Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine
**Medienformen:****Literatur:**
**Hinweise:** # Grundlagen der Theoretischen Informatik **Winter** (engl. Introduction to the Theory of Computation )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110105**
**Kürzel** GThI **CP** 5 **Semester** Winter **Fachsem.** ab 3. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Grundlagen+der+Theoretischen+Informatik&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Grundlagen der Theoretischen Informatik")
**Zugang beschränkt:**false
**Verantwortung:**Prof. Dr. Stefan Schirra
**Dozent:in:**Prof. Dr. Stefan Schirra
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Grundlagen der Theoretischen Informatik* - Übung *Grundlagen der Theoretischen Informatik*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Mathematik / Theoretische Informatik - B.Sc. INF: Aufbaumodule (SPO 2027) - B.Sc. CV: Mathematik / Theoretische Informatik - B.Sc. CV: Computervisualistik Pflicht (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Mathematik / Theoretische Informatik - B.Sc. INGINF: Ingenieurinformatik Pflicht (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Verstehen und Gestalten - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Mathematik / Theoretische Informatik - B.Sc. INF (bilingual): Aufbaumodule (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** - Grundlagen von Automatentheorie und formalen Sprachen zur Problemlösung - Fähigkeit, Probleme hinsichtlich Berechenbarkeit und Komplexität einordnen zu können **Inhalt:** - Einführung in Formale Sprachen (reguläre und kontextfreie Sprachen, Grammatiken), - elementare Automatentheorie (endliche Automaten, Kellerautomaten), - Berechnungsmodelle und Churchsche These, - Entscheidbarkeit und Semi-Entscheidbarkeit, - Komplexitätsklassen P und NP, NP-Vollständigkeit **Arbeitsaufwand:** - 70h Präsenzzeit - 80h selbstständige Arbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Erfolgreiche Teilnahme an den Übungen, d.h. für je 4 aufeinanderfolgende Übungsblätter 50% der Aufgaben erfolgreich votieren (siehe moodle und Vorlesung) und mindestens einmal erfolgreich eine eigene Lösung präsentieren Klausur 120 Minuten (schriftliche Prüfung) - Vorlesung (3 SWS ) - Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine
**Medienformen:****Literatur:**
- Hopcroft, Motwani, Ullmann; Einführung in der Automatentheorie, Formale Sprachen und Komplexitätstheorie - Lewis, Papadimitriou; Elements of the Theory of Computation - Sipser; Theory of Computation.
**Hinweise:** # Grundlagen der Theoretischen Informatik II **Sommer** (engl. Introduction to the Theory of Computation II )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110118**
**Kürzel** GThI 2 **CP** 5 **Semester** Sommer **Fachsem.** ab 4. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Grundlagen+der+Theoretischen+Informatik+II&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Grundlagen der Theoretischen Informatik II")
**Zugang beschränkt:**false
**Verantwortung:**Prof. Dr. Stefan Schirra
**Dozent:in:**Prof. Dr. Stefan Schirra
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Grundlagen der Theoretischen Informatik II* - Übung *Grundlagen der Theoretischen Informatik II*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Mathematik / Theoretische Informatik - B.Sc. INF: Aufbaumodule (SPO 2027) - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Computervisualistik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Verstehen und Gestalten - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Mathematik / Theoretische Informatik - B.Sc. INF (bilingual): Aufbaumodule (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden haben erweiterte Fähigkeiten, komplexe Probleme hinsichtlich Berechenbarkeit und Komplexität beurteilen und klassifizieren zu können. **Inhalt:** - Weiterführendes zu Formalen Sprachen und Automatentheorie (Abschlusseigenschaften, deterministische Kellerautomaten, Zustandsminimierung endlicher Automaten), - Äquivalenz verschiedener Berechnungsmodelle (beispielsweise Turingmaschinen, Registermaschinen, primitiv rekursive und mu-rekursive Funktionen, Grammatiken), - weitere unentscheidbare und NP-vollständige Probleme. **Arbeitsaufwand:** 56h Präsenzzeit 94h selbstständige Arbeit (Bearbeiten der Übungsaufgaben Nachbereitung der Vorlesungen)
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Erfolgreiche Teilnahme an den Übungen, d.h. für je 4 aufeinanderfolgende Übungsblätter 50% der Aufgaben erfolgreich votieren Klausur 120 Min (schriftliche Prüfung) - Vorlesung (2 SWS) - Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine Grundlagen der Theoretischen Informatik
**Medienformen:****Literatur:**
- Sipser; Theory of Computation - Kozen; Automata and Computability
**Hinweise:** Auch dieses Modul ist zwei Lehrstühlen zugeordnet, die es abwechselnd bedienen # Grundzüge der Algorithmischen Geometrie **Sommer** (engl. Basic Introduction to Computational Geometry )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110117**
**Kürzel** GzAG **CP** 5 **Semester** Sommer **Fachsem.** ab 4. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Grundz%C3%BCge+der+Algorithmischen+Geometrie&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Grundzüge der Algorithmischen Geometrie")
**Zugang beschränkt:**false
**Verantwortung:**Prof. Dr. Stefan Schirra
**Dozent:in:**Prof. Dr. Stefan Schirra
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Grundzüge der Algorithmischen Geometrie* - Übung *Grundzüge der Algorithmischen Geometrie*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Studienprofil: Computer Games - B.Sc. INF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. CV: Computervisualistik - Pflicht - B.Sc. CV: Computervisualistik Pflicht (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Verstehen und Gestalten - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik Wahlpflicht (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden ... - haben die Fähigkeit, algorithmische Lösungen für elementare geometrische Probleme zu erstellen und hinsichtlich ihrer Effizienz zu bewerten - können fundamentale geometrische Strukturen zur Problemlösung beschreiben und anwenden **Inhalt:** - Algorithmenentwurfsparadigmen (beispielsweise Plane-Sweep, Teile- und Herrsche, randomisierte inkrementelle Konstruktion) für geometrische Algorithmen, - Grundlegende geometrische Strukturen (Konvexe Hülle, Triangulierung von Punktmengen, Arrangements, Voronoi- und Delaunaydiagramme) **Arbeitsaufwand:** 56h Präsenzzeit 94h selbstständige Arbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Erfolgreiche Teilnahme an den Übungen (50% der Aufgaben votieren) Klausur 120 Minuten - Vorlesung (3 SWS) - Übung (1 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine Algorithmen und Datenstrukturen
**Medienformen:****Literatur:**
- de Berg, Cheong, van Kreveld, Overmars: Computational Geometry (3. Edition). - Klein: Algorithmische Geometrie (2. Auflage).
**Hinweise:** # Hochintegrierte Enterprise Systeme **Winter** (engl. Highly Integrated Enterprise Systems )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110477**
**Kürzel** HES **CP** 5 **Semester** Winter **Fachsem.** ab 3. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Hochintegrierte+Enterprise+Systeme&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Hochintegrierte Enterprise Systeme")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**Prof. Dr. Klaus Turowski
**Dozent:in:**Robert Häusler / UCC
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung HES - Übung HES(Ü)
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Verstehen und Gestalten - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden ... - kennen und verstehen das "Big Picture" von hochintegrierten Enterprise Systemen. - verstehen die Vielseitigkeit, die Komplexität und den Wert von Anwendungssystemen für Unternehmen. - verstehen die Grundzüge und Konzepte in den Bereichen Geschäftsprozesse, Fiori-Entwicklung, SAP Basis, Campus Management und Data Analytics (beispielgetriebenes Konzeptverständnis). - können Geschäftsprozesse an einem Beispielsystem durchführen und sind in der Lage diese zu reflektieren. - haben Kenntnisse in Bezug auf die Flexibilisierung von Unternehmenssoftware durch Customizing und Entwicklung (am Beispiel SAP). - können Teile eines Unternehmens in einem Anwendungssystem abbilden (Customizing) und eine einfache SAP-basierte App entwickeln. - können sich in praktische (Problem-)Szenarien einarbeiten, im Team reflektieren und Lösungen erarbeiten. **Inhalt:** - Big Picture SAP: Vertikaler Schnitt durch die Unternehmensarchitektur (von Endanwendung über Customizing und Entwicklung hin zu Basis und Infrastruktur) - Customizing von Organisationsstrukturen und Integration von Geschäftsprozessen - Einstieg in App-Entwicklung mit SAP UI5 und Fiori - SAP Basis (Aufbau & Betrieb von Systemen), Datensicherheit und Infrastruktur - SAP in der Verwaltung - Analytics in SAP **Arbeitsaufwand:** - Vorlesung 28h - Übung 28h - selbstständige Arbeit 94h
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Hausarbeit - Vorlesung (2 SWS) - Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine
**Medienformen:****Literatur:**
**Hinweise:** # KI in Unternehmen **Sommer** #### Einsatzbereiche und ethische Implikationen (engl. AI in Companies – Areas of Application and Ethical Implications )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110504**
**Kürzel** KIU **CP** 5 **Semester** Sommer **Fachsem.** 6. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=KI+in+Unternehmen&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "KI in Unternehmen")
**Zugang beschränkt:**false
**Verantwortung:**Dr. Christian Beyer
**Dozent:in:**Dr. Christian Beyer
**Lehrveranstaltungen:**Seminar: *KI in Unternehmen - Einsatzbereiche und ethische Implikationen*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Studienprofil: Künstliche Intelligenz - B.Sc. INF: Wissenschaftliches Seminar - B.Sc. INF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Wissenschaftliches Seminar - B.Sc. CV: Computervisualistik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Wissenschaftliches Seminar - B.Sc. INGINF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Verstehen und Gestalten - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Wissenschaftliches Seminar - B.Sc. WIF: Wirtschaftsinformatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Wirtschaftsinformatik Grundlagen (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Wissenschaftliches Seminar - B.Sc. INF (bilingual): Informatik Wahlpflicht (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden ... - verstehen, wie KI in Unternehmenskontexten genutzt wird und können es kritisch bewerten - erkennen und diskutieren ethische Implikationen im Zusammenhang mit KI. - entwickeln ihre Präsentationsfähigkeit und die Fähigkeit, komplexe Themen verständlich darzustellen. - lernen wissenschaftliche Artikel zu analysieren, zusammenzufassen und selber zu verfassen **Inhalt:** - Ein Überblick über Einsatzmöglichkeiten von KI in Unternehmen - ethische Überlegungen - gesellschaftliche Verantwortung - Fallbeispiele **Arbeitsaufwand:** Präsenszeiten: 2 Stunden pro Woche: Seminar / Konsultationen Individuelle Arbeitszeit 130 Stunden: - Lesen und Verstehen der bereitgestellten Artikel - Recherche zusätzlicher Artikel - Schreiben - Präsentation
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Referat Seminar
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine - Mindestens im 4 Semester - Machine Learning - Data Mining - Fundamentals of Natural Language Processing - Introduction to Deep Learning - Fortgeschrittene Englischkenntnisse
**Medienformen:****Literatur:**
Literatur wird in der ersten Veranstaltung für die einzelnen Seminarthemen bereitgestellt
**Hinweise:** # Learning Generative Models ##### Winter ##### (in German: Learning Generative Models )
##### **Module-ID:** **FIN-INF-110519**
**Abbreviation** LGM **Credit Points** 5 **Semester** Winter **Term** starting at 3. **Duration** 1 Semester **Language** english **Level** Bachelor
**Link:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Learning+Generative+Models&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Learning Generative Models")
**Limited accessability:**
**Responsibility:**Sebastian Stober
**Lecturer:**Sebastian Stober
**Classes:**- Lecture *Learning Generative Models* - Exercise class *Learning Generative Models*
**Applicability in curriculum:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Studienprofil: Künstliche Intelligenz - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Verstehen und Gestalten - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Intended learning outcomes:** Students can .. - confidently apply generative models to develop a solution for a given problem - follow recent publications on generative models and critically assess their contributions - formulate hypotheses and design & conduct experiments with generative models to validate them - document progress & design decisions for reproducibility and transparency **Content:** - Training methods & architectures for generative models, in particular energy-based models (e.g. Restricted Boltzmann Machines, RBMs) - autoregressive models - variational learning and Generative Adversarial Nets (GANs) - flow-based models - diffusion models **Workload:** 56 contact hours + 94h self study
**Pre-examination requirements:****Type of examination:****Teaching method / lecture hours per week (SWS):**
- Oral exam (necessary preliminary work for admission to the examination is announced in the first week of the course) - Schein (necessary preliminary work for admission to the examination is announced in the first week of the course) - 2 SWS lecture - 2 SWS exercise class
**Prerequisites according to examination regulations:****Recommended prerequisites:**
keine Deep Learning für Ingenieure
**Media:****Literature:**
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio & Aaron Courville: “Deep Learning”, MIT Press, 2016.
**Comments:** # Logik 2 **Winter** (engl. Logic 2 )
##### **Modulnummer: FIN-INF-0**
**Kürzel** Logik2 **CP** 10 **Semester** Winter **Fachsem.** ab 4. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor,Master
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Logik+2&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Logik 2")
**Zugang beschränkt:**true
**Verantwortung:**Fabian Neuhaus
**Dozent:in:**Fabian Neuhaus
**Lehrveranstaltungen:**Vorlesung Logik 2 Übung Logik 2
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Computervisualistik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Verstehen und Gestalten - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - M.Sc. INF: Informatik - M.Sc. INF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - M.Sc. INGINF: Informatik - M.Sc. WIF: Informatik - M.Sc. WIF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - M.Sc. DKE: Fundamentals of Data Science - M.Sc. DE: Grundlagen Informatik - M.Sc. DE: Informatik Grundlagen (SPO 2027) - M.Sc. VC: Computer Science - M.Sc. VC: Computer Science (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** - Anwendungen von ausgewählten Erweiterungen der klassischen Logik zur Wissensrepräsentation - Anwendungen von ausgewählten nicht-klassischen Logiken zur Wissensrepräsentation - Anwendung von Beweiskalkülen für Logiken - Verstehen von fortgeschrittenen semantischen Methoden für Logiken - Verstehen von metalogischen Beweisen und die Fähigkeit einfache metalogische Beweise selbst zu führen **Inhalt:** Die Veranstaltung baut auf der Pflichtveranstaltung Logik auf, in der die klassische Aussagen- und Prädikatenlogik eingeführt wird. In Logik 2 werden einerseits weiterführende Themen der klassischen Logik behandelt (u.a. Korrektheits-, Vollständigkeits- und Kompaktheitsbeweise). Darüber hinaus werden Erweiterungen der klassischen Logik sowie nichtklassische Logiken behandelt, z.B. Modallogik, Temporallogik, epistemische Logik, Konditionallogik, mehrwertige Logiken und Logik höherer Stufe. **Arbeitsaufwand:** - Präsenzzeiten: 14 X 4h = 56h - selbständige Arbeit = 244h (Vorbereiten der Vorlesung, Lösen Übungsaufgaben, Vorbereitung Präsentation)
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
- 2 Drittel der Übungsaufgaben votiert - BA: mindestens 1 Präsentation - MA: mindestens 2 Präsentationen Mündliche Prüfung Übung 2 SWS Vorlesung 2 SWS
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine Erfolgreicher Abschluss des Modul Logik bzw. fundiertes Wissen im Bereich der Themen des Moduls"Logik.
**Medienformen:****Literatur:**
**Hinweise:** Anmeldung via E-Learning-Plattform # Module im Bereich: Gestalten - Pflicht # Algorithmen und Datenstrukturen **Sommer** (engl. Algorithms and Data Structures )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110361**
**Kürzel** AuD **CP** 10 **Semester** Sommer **Fachsem.** ab 2. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Algorithmen+und+Datenstrukturen&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Algorithmen und Datenstrukturen")
**Zugang beschränkt:**false
**Verantwortung:**Christian Rössl
**Dozent:in:**Christian Rössl
**Lehrveranstaltungen:**In Deutsch / In German - Vorlesung *Algorithmen und Datenstrukturen* - Übung *Algorithmen und Datenstrukturen* - Tutorien *Algorithmen und Datenstrukturen* In Englisch / In English - Lecture *Algorithms and Data Structures* - Exercise *Algorithms and Data Structures* - Tutorial *Algorithms and Data Structures*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik I - Pflicht - B.Sc. INF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. CV: Informatik I - Pflicht - B.Sc. CV: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Informatik I - Pflicht - B.Sc. INGINF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Gestalten - Pflicht - B.Sc. WIF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Informatik I - Pflicht - B.Sc. INF (bilingual): Kernmodule (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden - kennen und verstehen die wichtigsten grundlegenden Datenstrukturen und Algorithmen auf diesen - können diese anwenden und beurteilen, welche für eine bestimmte Anwendung (besser) geeignet sind - verstehen vorgegebene und erstellen eigene Implementierungen **Inhalt:** - Listen - Bäume - Balancierte Suchbäume - Heaps - Hashverfahren - Graphen - Dynamische Programmierung - Suche in Texten - Entwurf und Analyse von Algorithmen **Arbeitsaufwand:** 106h Präsenz + 194h selbstständige Arbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Um an der Klausur teilnehmen zu können, sind Prüfungsvorleistungen erforderlich. Details werden in der ersten Vorlesung bekannt gegeben. Klausur 120 Minuten - Vorlesung (4 SWS) - Übung (2 SWS) - Tutorium (1 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine - Programmierkenntnisse in Java, insbesondere Objektorientierung und Abstrakte Datentypen - Grundlegendes Verständnis von Algorithmen, insbesondere Verständnis von Rekursion - Verständnis von asymptotischer Abschätzung des Aufwands von Algorithmen und deren formale Beschreibung (z.B. Groß-O-Notation) - Verständnis grundlegender Beweistechniken (z.B. vollständige Induktion)
**Medienformen:****Literatur:**
- Saake & Sattler: Algorithmen und Datenstrukturen - Goodrich, Tamassia & Goldwasser: Data Structures and Algorithms in Java - Sedgewick & Wayne: Algorithms - Cormen, Leiserson, Rivest, Stein: Introduction to Algorithms
**Hinweise:** Die Abgabe des **ersten Übungsblatts** erfolgt ggf. schon in der ersten Semesterwoche, d.h. die Aufgaben können vorher bearbeitet werden! Dazu ist eine rechtzeitige Anmeldung auf [https://aud.vc.cs.ovgu.de](https://aud.vc.cs.ovgu.de) erforderlich. Diese ist bereits vor Semesterbeginn möglich. # Einführung in die Informatik **Winter** (engl. Introduction to Computer Science )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110360**
**Kürzel** Einf. INF **CP** 10 **Semester** Winter **Fachsem.** ab 1. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Einf%C3%BChrung+in+die+Informatik&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Einführung in die Informatik")
**Zugang beschränkt:**false
**Verantwortung:**Christian Rössl
**Dozent:in:**Christian Rössl
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Einführung in die Informatik* - Übung *Einführung in die Informatik* - Tutorium *Einführung in die Informatik*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik I - Pflicht - B.Sc. INF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. CV: Informatik I - Pflicht - B.Sc. CV: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Informatik I - Pflicht - B.Sc. INGINF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Gestalten - Pflicht - B.Sc. WIF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Informatik I - Pflicht - B.Sc. INF (bilingual): Kernmodule (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden - verstehen Grundkonzepte von Algorithmen, insbesondere auch Rekursion - können Algortihmen und einfache Datenstrukturen in Java implementieren - verstehen Grundlagen verschiedener Programmierparadigmen - können Eigenschaften von Algorithmen und Datenstrukturen formal beschreiben (z.B. Korrektheit, Aufwand, ADT) und können grundlegende Beweistechniken anwenden - wenden theoretische und praktische Inhalte in Übungen und Tutorien an **Inhalt:** - Algorithmische Grundkonzepte - Grundkonzepte in Java - Funktionen - Objektorientierte Programmierung - Programmierparadigmen - Suchen und Sortieren - Korrektheit von Algorithmen - Aufwand von Algorithmen - Abstrake Datentypen und Einführung in grundlegende Datenstrukturen - Berechenbarkeit und Entscheidbarkeit **Arbeitsaufwand:** - 98 h Präsenzzeit - 202 h selbstständige Arbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Um an der Klausur teilnehmen zu können, sind Prüfungsvorleistungen erforderlich. Details werden in der ersten Vorlesung bekannt gegeben. Klausur 120 Minuten - Vorlesung (4 SWS) - Übung (2SWS) - Tutorium (1 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine
**Medienformen:****Literatur:**
Überwiegend: - Saake & Sattler: Algorithmen und Datenstrukturen Ergänzend: - Goodrich, Tamassia & Goldwasser: Data Structures and Algorithms in Java - Sedgewick & Wayne: Algorithms - Cormen, Leiserson, Rivest & Stein: Introduction to Algorithms
**Hinweise:** # Informationstechnologie in Organisationen **Sommer** (engl. Information Technology in Organisations )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110124**
**Kürzel** ITO **CP** 5 **Semester** Sommer **Fachsem.** ab 3. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Informationstechnologie+in+Organisationen&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Informationstechnologie in Organisationen")
**Zugang beschränkt:**false
**Verantwortung:**Myra Spiliopoulou
**Dozent:in:**Myra Spiliopoulou
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Informationstechnologie in Organisationen* - Übung *Informationstechnologie in Organisationen*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Gestalten - Pflicht - B.Sc. WIF: Wirtschaftsinformatik Grundlagen (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Angestrebte Lernergebnisse:** Beim erfolgreichen Abschliessen des Moduls, die Studierenden: - verstehen die Rolle der IT für das moderne Unternehmen - verstehen, was ein Geschäftsmodell ist, wie das Internet die Gestaltung von Geschäftsmodellen beeinflusst und welche Rolle IT für Geschäftsmodelle im Internet spielt - haben Einblick in die Rolle der Daten für die Entscheidungsunterstützung im Unternehmen - verstehen, wie Methoden zur Ableitung von einfachen Modellen funktionieren und wie diese zu evaluieren sind - können Modelle für einfache Problemstellungen ableiten und haben damit notwendige Grundlagen erworben, um IT-Lösungen gestalten zu können. **Inhalt:** - Grundzüge zu IT im Unternehmen, darunter IT entlang der Wertschöpfungskette - Daten für die Entscheidungsunterstützung, darunter Datenmanagement und einfache Lernverfahren - Unternehmen im Netz, darunter Geschäftsmodelle und Rolle der IT **Arbeitsaufwand:** - 28 Stunden Vorlesung (Präsenz) - 28 Stunden Übung (Präsenz) - 94 Stunden Eigensändiges Arbeit zur Vor- und Nachbereitung der Vorlesung und der Übung, sowie zur Prüfungsvorbereitung
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Votierung - min Anzahl von Punkten während der Lehrveranstaltung Schriftliche Prüfung - Klausur (120 min) - Vorlesung (2 SWS) - Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine
**Medienformen:****Literatur:**
**BUCH W:** WIRTSCHAFTSINFORMATIK, Hans Robert Hansen & Jan Mendling & Gustaf Neumann (2019) sowie Ausschnitte aus: - **BUCH D:** ‘Digitalisierung in Industrie, Handels- und Dienstleistungsunternehmen’ Lars Fend & Jürgen Hofmann (eds), 3. Auflage, SPRINGER GABLER - **BUCH T:** ‘Tools des Maschinellen Lernens: Marktstudie, Anwendungsbereiche & Lösungen der Künstlichen Intelligenz’ Marcus Grum, Eldar Sultanow, Daniel Friedmann, André Ullrich, Norbert Gronau (2020) sowie: - **BUCH L:** 'An Introduction to Statistical Learning - with Applications in R' Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani (2021), 2nd edition, SPRINGER; **Kapitel 3,** Abschnitte 3.1 & 3.4. [https://doi.org/10.1007/978-1-0716-1418-1](https://doi.org/10.1007/978-1-0716-1418-1) Weitere zitierte Literatur, zusätzliche Fallstudien und wissenschaftliche Artikel erscheinen in den jeweiligen Veranstaltungsblocks.
**Hinweise:** # Modellierung **Winter** (engl. Modeling )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110127**
**Kürzel** Mod **CP** 5 **Semester** Winter **Fachsem.** ab 1. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Modellierung&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Modellierung")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**Dr.-Ing. Daniel Staegemann
**Dozent:in:**Dr.-Ing. Daniel Staegemann
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Modellierung* - Übung *Modellierung*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik I - Pflicht - B.Sc. CV: Informatik I - Pflicht - B.Sc. INGINF: Informatik I - Pflicht - B.Sc. WIF: Gestalten - Pflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik I - Pflicht
**Angestrebte Lernergebnisse:** Studierende ... - können Systeme, Daten und Prozesse mithilfe verschiedener Modellierungstechniken abbilden. - können im Rahmen von Informations- und Kommunikationssystemen Lösungen gestalten, darstellen und kommunizieren. - können komplexe, gestalterische Sachverhalte abstrahieren und analytisch denken. - können Konzepte für Informatiklösungen und computergestützte Lösungen so entwerfen und darstellen, dass diese hierauf aufbauend implementiert werden können. - können die von ihnen erworbenen Fähigkeiten der Abstraktion und Darstellung, besonders in Bezug auf die Abbildung von Prozessen, einerseits zur Erfüllung von Aufgaben an der Schnittstelle von Informatik, Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftswissenschaften, aber auch im Kontext von Fachgebieten außerhalb der Informatik einbringen. - können die Darstellung ihrer Konzepte und Ideen an die Bedürfnisse unterschiedlicher Stakeholder anpassen und somit in zahlreichen Kontexten und über verschiedene Disziplinen hinweg einen wertvollen Beitrag zum Gelingen verschiedenartigster Projekte leisten. **Inhalt:** - Modellierungstheorie: Von der Diskurswelt zu formalisierten Informationsmodellen - Prozesse, Workflows und Geschäftsprozesse - Meta-Modelle, Referenzmodellierung - Grundsätze ordnungsmäßiger Modellierung - Grundlagen XML Fachkonzeptuelle - Modellierung mit höheren Petri-Netzen, der Entity Relationship-Methode und der BPMN - Objektorientierte Modellierung mit UML - Umsetzung konkreter Aufgabenstellungen **Arbeitsaufwand:** - Präsenzzeiten: 28 SWS Vorlesung + 28 SWS Übung - Selbstständiges Arbeiten: 54 h Vor- und Nachbereitung der Vorlesung + 40 h Entwicklung von Modellen für die Übung
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Benotete und unbenotete schriftliche Prüfung, 120 Min. - Vorlesung (2 SWS) - Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine
**Medienformen:****Literatur:**
Kecher, C. (2011): UML 2 – Das umfassende Handbuch. 4. Aufl. Reisig, W. (1998): Systementwurf mit Netzen. Berlin u. a.
**Hinweise:** # Usability und Ästhetik **Sommer** (engl. Usability and Aesthetics )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110433**
**Kürzel** U&Ä **CP** 5 **Semester** Sommer **Fachsem.** 6. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Usability+und+%C3%84sthetik&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Usability und Ästhetik")
**Zugang beschränkt:**false
**Verantwortung:**Hans-Knud Arndt
**Dozent:in:**Hans-Knud Arndt
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Usability und Ästhetik* - Übung *Usability und Ästhetik*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Computervisualistik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Gestalten - Pflicht - B.Sc. WIF: Wirtschaftsinformatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Angestrebte Lernergebnisse:** Absolvent\*Innen dieses Moduls ... - setzen sich mit der Ästhetik und des Designs von Informations- und Kommunikationssystemen bzw. Informations- und Kommunikationstechnik auseinander - setzen sich mit der Idee des Designs als Schlüssel zur nachhaltigen und zeitgemäßen Umsetzung von Informations- und Kommunikationssystemen bzw. einer Informations- und Kommunikationstechnik auseinander - kennen methodische Herangehensweise zur Entwicklung einer nachhaltigen Designstrategie - setzen sich mit Usability, User Experience und gutem Design für Informations- und Kommunikationssysteme bzw. Informations- und Kommunikationstechnik auseinander **Inhalt:** Methoden des User Experience Design und Design Thinking für die Ideation Phase im Entwicklungsprozess von Produkten und Dienstleistungen - Designgeschichte von Informations- und Kommunikationsprodukten - Methoden zur Konzipierung und Realisierung einer Usability und User Experience - 10 Thesen des guten Designs - Gutes Design für Informations- und Kommunikationssysteme bzw. Informations- und Kommunikationstechnik **Arbeitsaufwand:** Präsenzzeiten: - 2 SWS Vorlesung - 2 SWS Übung Selbstständiges Arbeiten: - Vor- und Nachbereitung Vorlesung - Entwicklung von Lösungen in und für die Übung 150h = 4 SWS = 56h Präsenzzeit + 94h selbstständige Arbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Das erfolgreiche Absolvieren der Semesteraufgabe ermöglicht den Studierenden die Teilnahme an der Prüfung. Schriftliche Prüfung (Klausur) jeweils im SoSe Vorlesung (2 SWS) Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine
**Medienformen:****Literatur:**
Siehe [http://bauhaus.cs.uni-magdeburg.de](http://bauhaus.cs.uni-magdeburg.de)
**Hinweise:** # Wissensmanagement – Methoden und Werkzeuge **Winter** (engl. Knowledge Management Methods and Instruments )
##### **Modulnummer: FIN-INF-100373**
**Kürzel** WMS **CP** 5 **Semester** Winter **Fachsem.** 5. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Wissensmanagement+%E2%80%93+Methoden+und+Werkzeuge&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Wissensmanagement – Methoden und Werkzeuge")
**Zugang beschränkt:**false
**Verantwortung:**Myra Spiliopoulou
**Dozent:in:**Myra Spiliopoulou
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Wissensmanagement - Methoden und Werkzeuge* - Übung *Wissensmanagement - Methoden und Werkzeuge*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Gestalten - Pflicht - B.Sc. WIF: Wirtschaftsinformatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Angestrebte Lernergebnisse:** Nach dem erfolgreichen Abschliessen des Moduls, die Studierenden: - verstehen, was Wissensmanagement bedeutet und was die Rolle und Ziele von einem WMS in einem Unternehmen sind - verstehen die Ziele und Grundfunktionalitäten von einzelnen WMS Komponenten - können erkennen, welche Instrumente für welche WMS-Aufgaben anzuwenden sind - verstehen, wie einfache Text-Mining Methoden funktionieren - verstehen, wie Modelle für herkömmliche und für multi-label Klassifikation abzuleiten sind - können Klassifikationsmodelle evaluieren - können Instrumente für vereinfachte WMS-Aufgaben anwenden und haben damit notwendige Grundlagen erworben, um WMS-Lösungen gestalten zu können. **Inhalt:** - Wissensmanagement im Unternehmen: Begriffe und Ordnungsrahmen für Wissensmanagementlösungen - Wissen und Strategie/Entscheidungsunterstützung - Wissensmanagementmethoden für explizites und tazides Wissen, darunter Dokumentenmanagement und Text Mining - Fallbeispiele **Arbeitsaufwand:** - 28 Stunden Vorlesung (Präsenz) - 28 Stunden Übung (Präsenz) - 94 Stunden Eigensändiges Arbeit zur Vor- und Nachbereitung der Vorlesung und der Übung, sowie Prüfungsvorbereitung
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Votierung - min Anzahl von Punkten durch Aufgaben in den Übungen Schriftliche Prüfung - Klausur (120 min) - Vorlesung (2 SWS) - Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine Data Mining, Machine Learning, Information Retrieval
**Medienformen:****Literatur:**
Literatur zum Teil I der Lehrveranstaltung: - 1. Franz Lehner ‘WISSENSMANAGEMENT - Grundlagen, Methoden und technische Unterstützung’ 6. überarbeitete und erweiterte Auflage, 2021, Verlag: HANSER; erreichbar unter www.hanser-elibrary.com von unserer Universitätsbibliothek - 2. Fallstudien zusätzlich aus: • K. Mertins & H. Seidel. "Wissensmanagement im Mittelstand", SPRINGER (2009) • A. Stocker & K. Tochtermann, "Wissenstransfer mit Wikis und Weblogs: Fallstudien zum erfolgreichen Einsatzvon Web 2.0 in Unternehmen", GABLER (2010) Literatur zum Teil II der Lehrveranstaltung: - 1. Einstiegshilfe für Klassifikation aus dem entsprechenden Kapitel des Buchs ‘Introduction to Data Mining’, 2. Auflage, (2018/2019) von Pan-Ning Tan, Michael Steinbach, Anuj Karpatne & Vipin Kumar, PEARSON (erreichbar unter [https://www-users.cs.umn.edu/~kumar001/dmbook/index.php](https://www-users.cs.umn.edu/~kumar001/dmbook/index.php)) - 2. Auszüge zu Text Mining aus ‘Modeling the Internet and the Web: Probabilistic Methods and Algorithms’ (2003) von Pierre Baldi, Paolo Frasconi, Padhraic Smyth, WILEY - 3. Tutorial von Jesse Read zu Multi-Label Klassifikation (verlinkt vom Foliensatz) 2013 Weitere Literatur, zusätzliche Fallstudien und wissenschaftliche Artikel erscheinen im jeweiligen Veranstaltungsblock.
**Hinweise:** # Module im Bereich: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht # Hinweise für Module im Bereich: Gestalten und Anwenden Im Folgenden werden Module für den Bereich *Gestalten und Anwenden* aus anderen Fakultäten aufgelistet. Wir verweisen auf die Modulbeschreibungen der jeweiligen anbietenden Fakultät; sie können in den Modulhandbüchern der [entsprechenden Fakultäten](https://www.verwaltungshandbuch.ovgu.de/Modulhandb%C3%BCcher-media_id-2398.html) gefunden werden. **Abweichende Module müssen vom [Studiengangsleitenden](https://www.fin.ovgu.de/Studium/Vor+dem+Studium/Studiengangsleiter.html) genehmigt werden.** #### Mathematik - [Statistical Methods I](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=verpublish&status=init&vmfile=no&publishid=218329&moduleCall=webInfo&publishConfFile=webInfo&publishSubDir=veranstaltung) (Sommer) - [Statistical Methods II](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=verpublish&status=init&vmfile=no&publishid=213908&moduleCall=webInfo&publishConfFile=webInfo&publishSubDir=veranstaltung) (Winter) # Advanced Topics in Deep Learning (Bachelor) ##### every ##### (in German: Advanced Topics in Deep Learning (Bachelor) )
##### **Module-ID:** **FIN-INF-110502**
**Abbreviation** ATDL **Credit Points** 5 **Semester** every **Term** starting at 1. **Duration** 1 Semester **Language** english **Level** Bachelor
**Link:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Advanced+Topics+in+Deep+Learning+(Bachelor)&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Advanced Topics in Deep Learning (Bachelor)")
**Limited accessability:**
**Responsibility:**Sebastian Stober
**Lecturer:**Sebastian Stober
**Classes:***Advanced Topics in Deep Learning*
**Applicability in curriculum:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Studienprofil: Künstliche Intelligenz - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Intended learning outcomes:** The students ... - are able to read and analyze current research papers - can apply deep learning to an application domain - gain in-depth knowledge in an application domain - learn to work efficiently in a team on scientific problems - learn to work on a server infrastructure - present scientific results in a written and oral form **Content:** - Current topics from deep learning research - Creation of domain-specific deep learning pipelines - The application domain will be announced beforehand **Workload:** 30 contact hours + 120h self-study
**Pre-examination requirements:****Type of examination:****Teaching method / lecture hours per week (SWS):**
- Written report ("Hausarbeit") - Oral exam Lecture/Seminar (2 SWS)
**Prerequisites according to examination regulations:****Recommended prerequisites:**
none Introduction to Deep Learning or Deep Learning for Engineers
**Media:****Literature:**
**Comments:** # Advanced Topics in Networking ##### Winter ##### (in German: Advanced Topics in Networking )
##### **Module-ID:** **FIN-INF-110513**
**Abbreviation** ATN **Credit Points** 5 **Semester** Winter **Term** starting at 5. **Duration** 1 Semester **Language** english **Level** Bachelor
**Link:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Advanced+Topics+in+Networking&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Advanced Topics in Networking")
**Limited accessability:**false
**Responsibility:**David Hausheer
**Lecturer:**David Hausheer
**Classes:**- Lecture *Advanced Topics in Networking* - Exercise *Advanced Topics in Networking*
**Applicability in curriculum:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Intended learning outcomes:** Students... - enhance their competence in the area of networking - understand advanced networking concepts - can explain these concepts to other participants - are able to apply these concepts in theoretical use cases and practical exercises **Content:** The course deals with advanced topics in the area of networking: - Overlay networks for content delivery, e.g., P2P, BitTorrent, CDNs, caching, overlay video streaming - Distributed Hash Tables (DHT), e.g., Kademlia - Blockchains - Crypto currencies and Bitcoin - Ethereum and smart contracts - Secure network architectures, e.g., SCION - Congestion Control, e.g., QUIC and Multipath-QUIC **Workload:** - 28h lectures - 22h theoretical exercises - 4h practical exercises - 96h homework (further studies, preparation for the final exam)
**Pre-examination requirements:****Type of examination:****Teaching method / lecture hours per week (SWS):**
Prerequisites for the exam required; details will be announced at the beginning of the semester. Written exam 120 minutes - Lecture 2 SWS - Exercise 2 SWS
**Prerequisites according to examination regulations:****Recommended prerequisites:**
none Modul *Computernetze*
**Media:****Literature:**
Textbooks as indicated. Slides and paper copies as necessary.
**Comments:** In früheren Versionen der Studien- und Prüfungsordnung ist dieses Modul als *WPF Technische Informatik* anrechenbar. # Bachelor seminar KMD ##### every ##### (in German: Bachelorseminar KMD )
##### **Module-ID:** **FIN-INF-110527**
**Abbreviation** KMD\_BachelorSeminar **Credit Points** 5 **Semester** every **Term** 5. **Duration** 1 Semester **Language** english **Level** Bachelor
**Link:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Bachelorseminar+KMD&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Bachelorseminar KMD")
**Limited accessability:**false
**Responsibility:**Myra Spiliopoulou
**Lecturer:**Myra Spiliopoulou
**Classes:**Seminar *KMD\_BachelorSeminar*
**Applicability in curriculum:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Studienprofil: Künstliche Intelligenz - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Verstehen und Gestalten - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Intended learning outcomes:** When successfully completing this seminar, the students: - can read and present a scientific paper - can compare mining methods, workflows and frameworks that address a specific scientific topic, and can rank them on given criteria - can critically discuss the advantages and caveats of a published mining method - can summarize one or more papers , their comparisons and critical discussion in an essay - can present the scientific paper(s) they have read in a pre-specified amount of time and in a way understandable to both an audience that has read the papers and to an audience that has not, and they can answer questions **Content: CONTENT:** Topics on 'Knowledge Management and Discovery' for business applications, engineering applications and applications in healthcare; all topics refer to mining algorithms **STRUCTURE:** Each student receives a topic as assignment. The assignment encompasses: - one or two papers in the topic's area - a series of questions to be answered from the papers The student must: 1. read the papers 2. compare the methods and results in them in order to answer the scientific questions 3. critically discuss and rank the methods compared in the previous step 4. present the above in class and answer questions 5. write an essay on them **Workload:** 28 h Präsenz + 94 h selbstständige Arbeit **COURTESY TRANSLATION:**28 h in class + 94 h self-study
**Pre-examination requirements:****Type of examination:****Teaching method / lecture hours per week (SWS):**
Referat Seminar (2 SWS)
**Prerequisites according to examination regulations:****Recommended prerequisites:**
none - Familiarity with mining algorithms - Familiarity with methods for model evaluation
**Media:****Literature:**
The seminar contains several topics. The mapping of the module (see field 'Verwendbarkeit') depends on the topic assigned to a specific student.
**Comments:** # Bachelor seminar Predictive Maintenance ##### every ##### (in German: Bachelorseminar Predictive Maintenance )
##### **Module-ID:** **FIN-INF-110524**
**Abbreviation** PREDMA\_BSEM **Credit Points** 5 **Semester** every **Term** ab 3. **Duration** 1 Semester **Language** english **Level** Bachelor
**Link:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Bachelorseminar+Predictive+Maintenance&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Bachelorseminar Predictive Maintenance")
**Limited accessability:**true
**Responsibility:**Prof. Dr. Myra Spiliopoulou, Prof. Dr.-Ing. Benjamin Noack
**Lecturer:**Prof. Dr. Myra Spiliopoulou, Prof. Dr.-Ing. Benjamin Noack
**Classes:**- Seminar *PredMa\_BSeminar*
**Applicability in curriculum:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Studienprofil: Künstliche Intelligenz - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Intended learning outcomes:** When successfully completing this seminar, the students can: - read scientific articles given to them on introductory topics of predictive maintenance - discuss these articles and reflect on them - compare the methods that appear in these articles and discuss the pros and contra of each method in comparison to other methods - summarize article contents on predictive maintenance in a report and present them - formulate questions on these articles and answer questions formulated by other seminar participants **Content:** In this seminar, the participants will learn about - challenges and methods for data acquisition in industrial processing - data analysis tools in predictive maintenance - process modeling, fault detection, and state prediction **Workload:** 28 h in presence (consultation meetings, presentations) / 96 h self-study for: - Reading and Understanding of Provided Papers - Writing an essay - Presentation and question answering
**Pre-examination requirements:****Type of examination:****Teaching method / lecture hours per week (SWS):**
Referat Seminar (2 SWS)
**Prerequisites according to examination regulations:****Recommended prerequisites:**
none - Linear Algebra and Calculus - Underpinnings of data analytics - Underpinnings of signal processing
**Media:****Literature:**
Scientific articles on Predictive Maintenance; choice of articles depends on topic assignment and is given to each student together with the assignment
**Comments:** # Bioinformatik **Sommer** (engl. Bioinformatics )
##### **Modulnummer: FIN-INF-700003**
**Kürzel** BioInf **CP** 5 **Semester** Sommer **Fachsem.** ab 5. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Bioinformatik&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Bioinformatik")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**Andreas Nürnberger
**Dozent:in:**Andreas Nürnberger
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Bioinformatik* - Übung *Bioinformatik*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden ... - verstehen verschiedene Datenstrukturen für Bioinformatik - können Basisalgorithmen zur Bearbeitung von Sequenzdaten anwenden und programmieren - wenden Clusteranalyse und verschiedene Heuristiken für die Bearbeitung molekularbiologischer Daten an **Inhalt:** - Einführung in die Bioinformatik und die Molekularbiologie - Einführung in Datenbanken und speziell molekularbiologische Datenbanken - Algorithmen zur Sequenzanalyse - Heuristische Methoden für die Sequenzanalyse - Algorithmen zur Clusteranalyse - Expressionsdatenanalyse - Algorithmen zum Aufbau phylogenetischer Bäume **Arbeitsaufwand:** 56h Präsenzzeit + 94h selbstständige Arbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Klausur (2h). Voraussetzung zur Teilnahme an der Prüfung werden in der ersten Vorlesung und online bekannt gegeben. - 2 SWS Vorlesung - 2 SWS Übung
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine Algorithmen und Datenstrukturen
**Medienformen:****Literatur:**
- R. Merkl. Bioinformatik: Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen (4. Auflage), Wiley-VCH, 2022. - R. Merkl, S. Waak. Bioinformatik Interaktiv: Algorithmen und Praxis. Wiley-VCH, 2003. - R. Rauhut. Bioinformatik: Sequenz-Struktur-Funktion. WileyVHC, 2001. - D.E. Krane, ML. Raymer. Fundamental Concepts of Bioinformatics. Pearson Education, 2003. - J. Setubal, J. Meidanis. Introduction to Computational Molecular Biology. PWS Publishing Company, 1997. - A. M. Lesk. Bioinformatik: Eine Einführung. Spektrum Akademischer Verlag, 2002. - A. M. Lesk. Introduction to Bioinformatics. Oxford University Press, 2002.
**Hinweise:** # Biometrics Project **jedes** (engl. Biometrics Project )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110415**
**Kürzel** MMDAP **CP** 5 **Semester** jedes **Fachsem.** ab 5. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Biometrics+Project&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Biometrics Project")
**Zugang beschränkt:**false
**Verantwortung:**Prof. Dr.-Ing. Jana Dittmann
**Dozent:in:**Prof. Dr.-Ing. Jana Dittmann
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *IT-Sicherheit und Digitale Selbstverteidigung* - Übung *IT-Sicherheit und Digitale Selbstverteidigung* - Vorlesung *Informatik & Kriminalistik* - Übung *Informatik & Kriminalistik*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Studienprofil: Forensik Design - B.Sc. INF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. CV: Computervisualistik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Computervisualistik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik Wahlpflicht (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden ... - können anhand einer ausgewählten fachlichen Fragestellung zur Cybersicherheit die Anforderungen und Lösungsmöglichkeiten im Zusammenspiel von Sicherheit, Sensortechnik und Multimediatechnologie für ein Anwendungsbeispiel verstehen - können Komponenten multi-modaler Systeme am Beispiel sicher gestalten und eine Sicherheitsbewertung vornehmen - können technische Integrationsaspekte verstehen und Umsetzungen ausgewählter Inhalte aus „Sichere Systeme“ und „Algorithmen und Datenstrukturen“ vornehmen - können eine Evaluation und Bewertung multi-modaler Systeme vornehmen und Restrisiken benennen - können Herausforderungen in der Teamarbeit erkennen und reflektieren - können die Ergebnisse in einem Referat präsentieren und sich einer Diskussion stellen - können Sicherheit als Prozess in einem IuK-System verstehen und ausgewählte Mechanismen gestalten und anwenden **Inhalt:** - Einführung und Grundlagen zu ausgewählten fachlichen Fragestellungen zur Cybersicherheit, Sensortechnik und Multimediatechnologie - Erläuterungen anhand von Anwendungsbeispielen - Gestaltungskonzepte für sichere Multi-modale Systeme für ausgewählte Beispiele - Ansätze zur Sicherheitsbewertung - Wiederholung: Grundlagen der Teamarbeit, Vorlesung ist Projekt-orientiert **Arbeitsaufwand:** 56h Präsenszeit 94h selbstständige Arbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
keine Referat mit zwei Teilleistungen (Vortrag und Ausarbeitung) - Das Referat umfasst eine eigenständige und vertiefte schriftliche Auseinandersetzung mit einer Fragestellung aus dem Arbeitszusammenhang der Lehrveranstaltung unter Einbeziehung und gezielter kritischer Auswertung einschlägiger Literatur, sowie die Darstellung der eigenen Arbeit auch im Vergleich im Team und die Vermittlung sowie Bewertung der eigenen Ergebnisse im mündlichen Vortrag sowie in der anschließenden Diskussion im Team. - Die Ausarbeitungen müssen schriftlich vorliegen. Vorlesung (2 SWS) Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine
**Medienformen:****Literatur:**
**Hinweise:** [https://omen.cs.uni-magdeburg.de/itiamsl/deutsch/lehre/index.html](https://omen.cs.uni-magdeburg.de/itiamsl/deutsch/lehre/index.html) # Compilerbau **Winter** (engl. Compiler Construction )
##### **Modulnummer: FIN-INF-100382**
**Kürzel** CB **CP** 5 **Semester** Winter **Fachsem.** ab 3. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Compilerbau&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Compilerbau")
**Zugang beschränkt:**false
**Verantwortung:**Prof. Dr. Michael Kuhn
**Dozent:in:**Prof. Dr. Michael Kuhn
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Compilerbau* - Übung *Compilerbau*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Computervisualistik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik Wahlpflicht (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Teilnehmenden... - verstehen theoretische Grundlagen von formalen Sprachen - wenden Algorithmen zur Optimierung von regulären Ausdrücken, Grammatiken und Code-Repräsentationen an - verstehen wichtige Konzepte von Compilern - erstellen Komponenten eines Compilers in kleineren Teams - präsentieren Lösungsansätze und Ergebnisse anderen Teilnehmenden **Inhalt:** Compiler übersetzen Programme aus einer Ausgangssprache in eine Zielsprache, üblicherweise aus einer höheren Programmiersprache in eine Maschinensprache. Dies erlaubt es unter anderem, die gleiche Anwendung mit relativ geringem Aufwand für unterschiedliche Prozessorarchitekturen zu übersetzen und darauf auszuführen. Ein tiefergehendes Verständnis von Compilern hilft dabei, effizientere und sicherere Programme zu schreiben. Die zu übersetzenden Programme werden außerdem durch Compiler überprüft und verbessert. Wie viele Fehler dabei gefunden werden können, hängt von der Striktheit der Sprache ab. Einige Sprachen, wie z. B. Rust, machen es schwieriger, Programme ohne Fehler zu schreiben, bieten dafür aber gewisse Korrektheitsgarantien. Darüber hinaus führen Compiler eine Vielzahl an Optimierungen durch, um die gegebene Rechnerarchitektur möglichst effizient zu nutzen. Die Vorlesung findet nach dem Prinzip des Flipped Classroom statt. Dabei sollen selbstständig die entsprechenden Kapitel des Buches „Introduction to Compilers and Language Design“ gelesen werden, die dann in der Vorlesung vertieft besprochen werden. In der Vorlesung werden die Konzepte vermittelt, die Übungen dienen der praktischen Anwendung und Umsetzung der erworbenen Kenntnisse. **Arbeitsaufwand:** - 56h Präsenz - 94h selbstständiges Arbeiten
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
- Aktive und erfolgreiche Teilnahme an den Übungen Mündliche Prüfung - Vorlesung (2 SWS) - Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine - Praktische Kenntnis einer Systemprogrammiersprache wie C oder C++ - Grundkenntnisse in Datenstrukturen und Rechnerarchitekturen (z. B. Algorithmen und Datenstrukturen, Technische Informatik)
**Medienformen:****Literatur:**
- Introduction to Compilers and Language Design (Douglas Thain)
**Hinweise:** # Computational Intelligence in Games ##### Summer #### Game Theory, Reinforcement Learning and Beyond ##### (in German: Computational Intelligence in Games )
##### **Module-ID:** **FIN-INF-110515**
**Abbreviation** CIG **Credit Points** 5 **Semester** Summer **Term** starting at 4. **Duration** 1 Semester **Language** english **Level** Bachelor
**Link:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Computational+Intelligence+in+Games&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Computational Intelligence in Games")
**Limited accessability:**
**Responsibility:**Sanaz Mostaghim
**Lecturer:**Sanaz Mostaghim
**Classes:**- Lecture *Computational Intelligence in Games* - Exercise *Computational Intelligence in Games*
**Applicability in curriculum:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Studienprofil: Computer Games - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Anwendungsfach - Computer Games - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Intended learning outcomes:** The students will learn the concepts in reinforcement learning, Game Theory and beyond and can apply them to various domains, particularly in Games. The students can program the learned algorithms and will get an understanding about the functionality of the algorithms. **Content:** - This course addresses the basic and advanced topics in the area of computational intelligence and games and contains three parts: - Part one addresses the basics in Evolutionary Game Theory (EGT). In this part you will learn about simple games such as scissors/rock/paper and the main focus on the strategies for playing games. - Part two is about learning agents and we focus on reinforcement learning mechanisms. There are three questions for games: - – How can we use the information from a search mechanism to learn? - – How can we use reinforcement learning to find for a better strategy? - – How can we use reinforcement learning as a search mechanism? The application is on board games. - Part three contains the advanced topics in games and artificial intelligence such as how can we program an agent who can pass a Turing test? How can we consider physical constraints of a spaceship while moving in an unknown terrain? **Workload:** 56 contact hours + 94 h self study
**Pre-examination requirements:****Type of examination:****Teaching method / lecture hours per week (SWS):**
- Written exam - Hausarbeit - Lecture (2 SWS) - Exercise class (2 SWS)
**Prerequisites according to examination regulations:****Recommended prerequisites:**
none Intelligente Systeme
**Media:****Literature:**
- Ian Millington and John Funge, Artificial Intelligence for Games, CRC Press, 2009 - Richard S. Sutton and Andrew G. Barto, Reinforcement Learning: An Introduction, MIT Press, Cambridge, MA, 1998 - Jorgen W. Weibull, Evolutionary Game Theory, MIT Press, 1997 - Thomas Vincent, Evolutionary Game Theory, Natural Selection, and Darwinian Dynamics, Cambridge University Press, 2005 - Josef Hofbauer, Karl Sigmund, Evolutionary Games and Population Dynamics, Cambridge University Press, 1998
**Comments:** # Computer-Assisted Surgery ##### Winter ##### (in German: Computer-Assisted Surgery )
##### **Module-ID:** **FIN-INF-110514**
**Abbreviation** CAS **Credit Points** 5 **Semester** Winter **Term** 5. **Duration** 1 Semester **Language** english **Level** Bachelor
**Link:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Computer-Assisted+Surgery&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Computer-Assisted Surgery")
**Limited accessability:**true
**Responsibility:**Christian Hansen
**Lecturer:**Christian Hansen
**Classes:**- Lecture *Computer-Assisted Surgery* Seminar *Computer-Assisted Surgery* Team project *Computer-Assisted Surgery*
**Applicability in curriculum:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Anwendungsfach - Medizintechnik - B.Sc. CV: Computervisualistik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Intended learning outcomes:** Students who complete this module ... - have an in-depth knowledge of modern surgical and interventional imaging technologies such as iMRI, iCT and IOUS, as well as medical image processing - understand methods such as surgical tracking, calibration and registration, which are essential for the development and application of surgical assistance systems - can design and develop surgical planning and navigation systems. - can write a state of the art report in the field of computer assisted surgery - can read, analyse and briefly summarise scientific papers in a scientific report. Within this module students can choose between a seminar or a team project. If students choose to undertake a seminar, they ... - will be able to read, understand and present scientific publications in the field of computer-assisted surgery - will understand how to critically analyse scientific publications and improve their ability to present the results of others' research. If students opt for a team project, they ... - will develop, test and evaluate a software tool in an interdisciplinary team - will learn how to deal with conflict in interdisciplinary teams. **Content:** This lecture provides an overview of computer-assisted surgery. After an introduction to the basics, the state of the art in computer-assisted surgery is presented using clinical examples. The following topics will be covered: - Fundamentals of intra-operative imaging - Fundamentals of surgical visualisation - Computer-assisted surgical planning - Surgical navigation systems - Surgical Augmented Reality - Surgeon-Computer Interaction - Robotic Surgery - Medical Software Development and Evaluation **Workload:** 56h contact hours + 94h self study
**Pre-examination requirements:****Type of examination:****Teaching method / lecture hours per week (SWS):**
Successful completion of the exercise/seminar oral exam - Lecture (2 SWS) - Seminar (2 SWS) or team project (2 SWS)
**Prerequisites according to examination regulations:****Recommended prerequisites:**
none
**Media:****Literature:**
**Comments:** # Computernetze 1 **Winter** (engl. Computer Networks 1 )
##### **Modulnummer: FIN-INF-140006**
**Kürzel** CN-1 **CP** 5 **Semester** Winter **Fachsem.** ab 3. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Computernetze+1&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Computernetze 1")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**Prof. Dr. Mesut Güneş
**Dozent:in:**Prof. Dr. Mesut Güneş
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Computernetze 1* - Übung *Computernetze 1*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Studienprofil: Forensik Design - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Angestrebte Lernergebnisse:** Studierende ... - kennen und verstehen die Grundlagen der Datenkommunikation - kennen die Schichtenarchitektur des ISO/OSI-Modells - verstehen Konzepte wie Kanalkapazität, Datenrate und ihre Zusammenhänge - verstehen Fehlererkennung und Fehlerkorrektur und ARQ-Verfahren - sind in der Lage Herausforderungen der höheren Protokollschichten einzuordnen **Inhalt:** - Grundlegende Protokolle und Ansätze von der Bitübertragungsschicht bis zu Netzwerkschicht - ISO/OSI-Architektur vs TCP/IP-Architektur - Datenübertragung - Medienzugriffskontrolle - Fehlerbehandlung - Zuverlässige Nachrichtenübertragung **Arbeitsaufwand:** 56 h Präsenz + 94 h selbstständige Arbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Klausur 120 Minuten - 2 SWS Vorlesung - 2 SWS Übung
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine - Technische Informatik 1 - Technische Informatik 2 - Algorithmen und Datenstrukturen
**Medienformen:****Literatur:**
- Andrew S. Tanenbaum, “Computer Networks”, Pearson International - James F. Kurose, Keith W. Ross, “Computer Networking – A Top-Down Approach”, Addison Wesley
**Hinweise:** # Data Mining – Einführung in Data Mining **Winter** #### Einführung zu Data Mining für Bachelorstudiengänge (engl. Data Mining for Bachelor Students - An Introduction (German course) )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110302**
**Kürzel** DM4BA **CP** 5 **Semester** Winter **Fachsem.** 3. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Data+Mining+%E2%80%93+Einf%C3%BChrung+in+Data+Mining&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Data Mining – Einführung in Data Mining")
**Zugang beschränkt:**false
**Verantwortung:**Myra Spiliopoulou
**Dozent:in:**Myra Spiliopoulou
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *DM4BA* - Übung *DM4BA*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Studienprofil: Künstliche Intelligenz - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Verstehen und Gestalten - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden: - verstehen, wozu Data Mining gut ist - verstehen, wie eine Klassifikationsaufgabe aussieht und wie eine Clustering-Aufgabe aussieht, und können zwischen den zwei Typen von Aufgaben unterscheiden - verstehen, wie einfache Klassifikationsmethoden funktionieren und können diese für Probleme anwenden - verstehen, wie einfache Clustering-Methoden funktionieren und können diese für Probleme anwenden - verstehen die Herausforderungen der Evaluation von Modellen - können Evaluationsvorgänge gestalten und durchführen - verstehen, warum Data Engineering vor dem Aufruf von Lernverfahren nötig ist - können einfache Instrumente der Datenaufbereitung anwenden und ihre Ergebnisse evaluieren und haben damit notwendige Grundlagen erworben, um einen einfachen Vorgang zum Ableiten eines Modells und zu dessen Evaluation zu gestalten. **Inhalt:** - Klassifikation: Lernverfahren und Evaluationsvorgänge - Clustering: Lernverfahren und Evaluationsvorgänge - mehr zu Methoden für die Evaluation von Modellen - Data Engineering: Datenaufbereitungsaufgaben, -methoden und -evaluationsvorgänge **Arbeitsaufwand:** - 28 Stunden Vorlesung (Präsenz) - 28 Stunden Übung (Präsenz) - 94 Stunden Eigensändiges Arbeit zur Vor- und Nachbereitung der Vorlesung und der Übung, sowie zur Prüfungsvorbereitung
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Votierung - min Anzahl von Punkten durch Aufgaben in den Übungen Schriftliche Prüfung - Klausur (120 min) - Vorlesung (2 SWS) - Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine Datenbanken
**Medienformen:****Literatur:**
- Zu Data Mining Methoden und zu Evaluationsansätzen: - Pan-Ning Tan, Michael Steinbach, Anuj Karpatne, Vipin Kumar (2019). *Introduction to Data Mining*, 2nd edition. Pearson – Ausschnitte aus Kpt 3, 5, 7 - Ian Witten & Eibe Frank (2005). *Data Mining – Practical machine learning tools and techniques*. 2nd edition. Elsevier – Ausschnitte aus Kpt 4 zu [Naive Bayes](https://elearning.ovgu.de/mod/resource/view.php?id=522556 "Naive Bayes") Zu Data Engineering: - Salvador Garcia, Julian Luengo, Francisco Herrera (2015). *Data Preprocessing for Data Mining*. Springer – Ausschnitte aus Kpt 3, 4, 7, evtl auch aus Kpt 2 - und eventuell für Zeitreihen: - Parmezan, A. R. S., Souza, V. M. A., and Batista, G. E. A. P. A. (2019). *Evaluation of statistical and machine learning models for time series prediction: Identifying the state-of-the-art and the best conditions for the use of each model*. Information Sciences, DOI: 10.1016/j.ins.2019.01.076 - Cismondi, F. C., Fialho, A., Vieira, S., Reti, S., Sousa, J., and Finkelstein, S. (2013). *Missing data in medical databases: Impute, delete or classify?* Artificial Intelligence in Medicine, DOI: 10.1016/j.artmed.2013.01.003 Weitere Literatur wird in den einzelnen Sessions aufgelistet.
**Hinweise:** # Datenanalyse, Visualisierung und Visual Analytics **Sommer** (engl. Data Analysis, Visualization and Visual Analytics )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110388**
**Kürzel** DatenVisVA **CP** 5 **Semester** Sommer **Fachsem.** ab 4. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Datenanalyse,+Visualisierung+und+Visual+Analytics&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Datenanalyse, Visualisierung und Visual Analytics")
**Zugang beschränkt:**false
**Verantwortung:**Holger Theisel
**Dozent:in:**Dirk Joachim Lehmann
**Lehrveranstaltungen:**Vorlesung *Datenanalyse, Visualisierung und Visual Analytics*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. CV: Computervisualistik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Computervisualistik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik Wahlpflicht (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden ... - kennen Methoden der Datenanalyse, Visualisierung und des Visual Analytics, einschließlich algorithmischer Verfahren zur Datenaufbereitung, Dimensionsreduktion und Clusteranalyse. - kennen Visualisierungstechniken zur Darstellung hochdimensionaler Daten und interaktiver Visual Analytics-Ansätze zur Entscheidungsunterstützung. - kennen kognitive und wahrnehmungspsychologische Aspekte der Datenvisualisierung sowie Prinzipien effektiver grafischer Darstellungen. - können geeignete Methoden und Werkzeuge zur Analyse und Visualisierung komplexer Datenbestände auswählen, anwenden und interpretieren. - können Visualisierungs- und Analysemodelle technisch umsetzen, evaluieren und in geeignete Applikationen integrieren. - können die Qualität und Aussagekraft von Datenvisualisierungen und analytischen Modellen kritisch bewerten und optimieren. - können für einfache Problemstellungen aus der Anwendung selbstständig datenbasierte Lösungen entwickeln und präsentieren. **Inhalt:** Inhalte der Veranstaltung: - Automatisierbare Datenanalyse: Einführung in maschinelles Lernen und statistische Methoden zur Datenauswertung und deren mathematische Grundlagen (insbesondere in der multivariaten Optimierung). Behandelte Techniken umfassen PCA zur Dimensionsreduktion, k-Means zur Clusterbildung und Regressionsanalysen zur Modellierung von Zusammenhängen u.v.m. - Datenvisualisierung: Methoden zur grafischen Darstellung von Daten zur Erkennung von Mustern und Trends, darunter Scatterplots, Heatmaps und Parallelkoordinaten. - Visual Analytics: Kombination aus Data-Mining-Methoden und interaktiven Visualisierungen zur Analyse komplexer Datenbestände. Einsatz von Dashboards und Reporting-Tools zur Entscheidungsunterstützung. - Interdisziplinäre Aspekte: Einfluss der visuellen Wahrnehmung und kognitiven Verarbeitung auf effektive Visualisierungen. Berücksichtigung von Farbtheorie, Gestaltprinzipien und Usability. - Anwendungsbeispiele: Praxisnahe Anwendungen aus Finanzdatenanalyse, Bioinformatik und Epidemiologie, etwa zur Krankheitsüberwachung oder Genexpressionsanalyse. - Die Veranstaltung kombiniert Theorie und praxisnahe Anwendungsszenarien, um Studierende auf eigenständige Datenanalyse- und Visualisierungsaufgaben vorzubereiten. **Arbeitsaufwand:** 30 h Präsenzzeit + 120 h selbstständige Arbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Klausur, 120 min. 2 SWS Vorlesung
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine
**Medienformen:****Literatur:**
**Hinweise:** # Datenbanken 2 **Sommer** #### Implementierungstechniken (engl. Database Implementation Techniques )
##### **Modulnummer: FIN-INF-102810**
**Kürzel** DB2 **CP** 5 **Semester** Sommer **Fachsem.** ab 4. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Datenbanken+2&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Datenbanken 2")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**Gunter Saake
**Dozent:in:**Gunter Saake
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Datenbanken 2* - Übung *Datenbanken 2*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Studienprofil: Forensik Design - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden ... - verstehendie Architektur und Funktionsweise von Datenbanksystemen - verstehen die Verwaltung des Hintergrundspeichers und Seitenverdrängungsstrategien - verstehen typische Zugriffstrukturen und können diese implementieren - verstehen Zugriffsstrukturen für spezielle Anwendungsfälle - können Basisalgorithmen für Datenbankoperationen zu implementieren - verstehen die Verarbeitung von Anfragen, können deren Leistung beurteilen und optimieren **Inhalt:** - Aufgaben und Prinzipien von Datenbanksystemen - Architektur von Datenbanksystemen - Verwaltung des Hintergrundspeichers - Dateiorganisation und Zugriffsstrukturen - Zugriffsstrukturen für spezielle Anwendungen - Basisalgorithmen für Datenbankoperationen - Optimierung von Anfragen **Arbeitsaufwand:** 56h Präsenz + 94h selbstständige Arbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Klausur (120 min) - 2 SWS Vorlesung - 2 SWS Übung
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine Datenbanken 1
**Medienformen:****Literatur:**
Datenbanken: Implementierungstechniken. Gunter Saake, Kai-Uwe Sattler, Andreas Heuer, 4. Auflage mitp-Verlag, Bonn, 2019, ISBN: 978-3-95845-779-9
**Hinweise:** # Deep Learning für Ingenieure **Winter** (engl. Deep Learning for Engineers )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110485**
**Kürzel** DLFI **CP** 5 **Semester** Winter **Fachsem.** ab 3. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Deep+Learning+f%C3%BCr+Ingenieure&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Deep Learning für Ingenieure")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**Sebastian Stober
**Dozent:in:**Sebastian Stober
**Lehrveranstaltungen:**- Deep Learning für Ingenieure (Vorlesung) - Deep Learning für Ingenieure (Übung)
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Studienprofil: Computer Games - B.Sc. INF: Studienprofil: Künstliche Intelligenz - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Anwendungsfach - Computer Games - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden ... - können moderne Deep Learning Methoden für unterschiedliche Domänen sicher anwenden - haben die Fähigkeit, aktuelle Forschung in diesem Bereich zu folgen - kennen den Ablauf der Entwicklung von tiefen neuronalen Netzen. **Inhalt:** Einführung in den Lernprozess durch Backpropagation. Es werden essentielle Modellarchitekturen, wie MLP, RNN, CNN, Auto-Encoder und Transformer(Attention) vorgestellt und auf verschiedene Probleme angewendet. Hierbei werden die Lernparadigmen des überwachten und unüberwachten Lernens und deren Anwendungen vermittelt. Dies beinhaltet auch Regularisierungen, fortgeschrittene Trainingsmethoden und Interpretierung von Lernkurven und Ergebnissen **Arbeitsaufwand:** - 56h Präsenzzeit (Vorlesung + Übung) - 94h selbstständige Arbeit (Vor- und Nachbearbeitung von Vorlesung (OER) und Übung, Bearbeiten von Übungs- und Programmieraufgaben)
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Klausur 120 Minuten Ankündigung der notwendigen Vorleistungen in der ersten Veranstaltungswoche. - Vorlesung (2 SWS) - Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine Maschinelles Lernen
**Medienformen:****Literatur:**
**Hinweise:** # Design-Projekt **Sommer** (engl. Design project )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110517**
**Kürzel** DSP **CP** 5 **Semester** Sommer **Fachsem.** ab 5. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Design-Projekt&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Design-Projekt")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**Hans-Knud Arndt
**Dozent:in:**Hans-Knud Arndt
**Lehrveranstaltungen:**- Seminar *Design-Projekt* - Übung *Design Projekt*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF: FIN SMK - B.Sc. CV: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. CV: FIN SMK - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INGINF: FIN SMK - B.Sc. WIF: Verstehen und Gestalten - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF (bilingual): Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF (bilingual): FIN SMK
**Angestrebte Lernergebnisse:** Absolvent\*innen dieses Moduls... - entwickeln ein Verständnis für Industrie-Design - setzen sich mit den „Zehn Thesen des Guten Designs“ von Dieter Rams auseinander und sind in der Lage, diese auf Projekte anzuwenden - entwickeln ein Verständnis für das Design aktueller IT-Produkte **Inhalt:** Die Teilnehmer\*innen sollen im Rahmen dieser Lehrveranstaltung ihre neu gewonnenen Erkenntnisse in Bezug auf Design praktisch auf IT-Produkte anwenden. Hierbei wird sich vor allem auf die von Dieter Rams entwickelten „Zehn Thesen des Guten Designs“ konzentriert. **Arbeitsaufwand:** 56 h Präsenz 94 h selbstständige Arbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Hausarbeit - Seminar (2 SWS) - Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine
**Medienformen:****Literatur:**
**Hinweise:** # Einführung in Digitale Spiele **Winter** (engl. Introduction to Digital Games )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110376**
**Kürzel** EiDS **CP** 5 **Semester** Winter **Fachsem.** ab 3. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Einf%C3%BChrung+in+Digitale+Spiele&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Einführung in Digitale Spiele")
**Zugang beschränkt:**false
**Verantwortung:**Holger Theisel
**Dozent:in:**Tim Härtel
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Einführung in Digitale Spiele* - Übung *Einführung in Digitale Spiele*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Studienprofil: Computer Games - B.Sc. CV: Anwendungsfach - Computer Games - B.Sc. CV: Computervisualistik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Angestrebte Lernergebnisse:** Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls sind die Studierenden in der Lage: - Ideen für Spiele zu entwickeln und diese in Form eines selbstgewählten Prototypen umzusetzen. - Grundlagen für den Aufbau und dem Ablauf von Spielen zu verstehen und erklären zu können. - Die wichtigsten Bestandteile einer Game Engine, z. B. der Physics Engine und des Renderings, zu verstehen, zu erklären und im Rahmen einer Game Engine zu verwenden. - Übergreifende Prozesse im Bezug auf die Spielentwicklung nachzuvollziehen und zu erklären. - Verstehen und Anwenden (software-)technischer Askepte der Spieleentwicklung, wie Collisions, Shader, etc. **Inhalt:** - Game Design - Game Development Software Patterns - 2D-3D Math Game Concepts - Rendering - Animations - Lights - Shadows - Shader - Physics Engines - Collisions - Audio (Engine) - Pathfinding - Navigation - Procedural Content Generation - Game AI - Prototyping - Playtesting - Flow - Gamification/Serious Games - Feedback, Gameplay Loop **Arbeitsaufwand:** 56 h Präsenz + 94 h selbstständige Arbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Wird in der ersten Vorlesung bekanntgegeben. Klausur 120 Minuten (Note), Wissenschaftliches Projekt (Schein) - 2 SWS Vorlesung - 2 SWS Übung
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine Algorithmen und Datenstrukturen
**Medienformen:****Literatur:**
- Jason Gregory: “Game Engine Architecture”, Taylor & Francis, 2009 - Steve Rabin: “Introduction to Game Development”, Charles River Media, 2010 - Jesse Schell: The Art of Game Design: A Book of Lenses. CRC Press, 2008 - Thomas Akenine-Möller, Eric Haines, Naty Hoffman: “Real Time Rendering”, Peters, 2008
**Hinweise:** # Einführung in die Computergraphik **Sommer** (engl. Introduction to Computer Graphics )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110512**
**Kürzel** **CP** 5 **Semester** Sommer **Fachsem.** ab 2. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Einf%C3%BChrung+in+die+Computergraphik&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Einführung in die Computergraphik")
**Zugang beschränkt:**false
**Verantwortung:**Holger Theisel
**Dozent:in:**Holger Theisel
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Einführung in die Computergraphik* - Übung *Einführung in die Computergraphik*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. CV: Computervisualistik - Pflicht - B.Sc. CV: Computervisualistik Pflicht (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik Wahlpflicht (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden - verstehen die grundlegenden Konzepte der Computergraphik - können ihre Kenntnisse anwenden zur Erstellung eines Rendering-Programms - Arbeiten in Gruppen an Übungen und Programmmieraufgaben - erlernen sowohl theoretische Grundlagen als auch Anwendungen der Computergraphik - sind nach der Veranstaltung in der Lage, sich vertiefte Kenntnisse der Computergraphik anzueignen **Inhalt:** - Einführung, Geschichte, Anwendungsgebiete der Computergraphik - Modellierung und Akquisition graphischer Daten - Graphische Anwendungsprogrammierung - Transformationen - Clipping - Rasterisierung und Antialiasing - Beleuchtung - Texturierung - Sichtbarkeit - Raytracing - Moderne Konzepte der Computergraphik im Überblick **Arbeitsaufwand:** 56h Präsenzzeit + 94h selbstständige Arbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Klausur, 120 min - 2 SWS Vorlesung - 2 SWS Übung
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine Einführung in die Informatik
**Medienformen:****Literatur:**
- J.D. Foley, A. van Dam, S.K. Feiner, J.F. Hughes: Computer Graphics – Principles and Practice (second Edition). AddisonWesley Publishing Company, Inc., 1996 - J. Encarnacao, W. Straßer, R. Klein: Gerätetechnik, Programmierung und Anwendung graphischer Systeme, Teil I und II. Oldenbourg, München, Wien, 1966, 1997 - D. Salomon: Computer Graphics Geometric Modeling, Sprin-ger, 1999 - A. Watt: 3D Computer Graphics. Addison-Wesley Publishing Company, Inc., 2000
**Hinweise:** Dieses Modul darf nicht zusätzlich zum Modul *Computer Graphics - an Introduction* gehört werden. # Einführung in die Wissensrepräsentation **Winter** (engl. Introduction to knowledge representation )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110518**
**Kürzel** KR **CP** 5 **Semester** Winter **Fachsem.** 3. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Einf%C3%BChrung+in+die+Wissensrepr%C3%A4sentation&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Einführung in die Wissensrepräsentation")
**Zugang beschränkt:**true
**Verantwortung:**Fabian Neuhaus
**Dozent:in:**Fabian Neuhaus
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Einführung in die Wissensrepräsentation* - Übung *Einführung in die Wissensrepräsentation*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Computervisualistik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik Wahlpflicht (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden ... - verstehen die theoretischen Grundlagen der Wissensrepräsentation - kennen wichtige Sprachen, Methoden und Werkzeuge, die in der Praxis zur Repräsentation von Wissen verwendet werden - haben die die Fähigkeit, einfache Wissensgraphen und Ontologien selbstständig in kleinen Teams zu entwickeln und - diese Ergebnisse zu präsentieren. **Inhalt:** In diesem Modul werden Studierende in die Grundlagen der Wissensrepräsentation eingeführt. Dies geschieht am Beispiel von Technologien, die für die Repräsentation von Wissen in Form von Wissensgraphen und Ontologien verwendet werden. Im Rahmen dieses Moduls werden folgende Inhalte behandelt: - theoretische Grundlagen der Wissensrepräsentation und formaler Semantik - Resource Description Framework (RDF): eine Sprache für Wissensgraphen - Resource Description Framework Schema (RDFS): eine Sprache für einfache kontrollierte Vokabulare und Taxonomien - SPARQL Protocol and RDF Query Language: eine Abfragesprache für RDF(S) Graphen - Web Ontology Language (OWL): eine Sprache für angewandte Ontologien - Methoden für die Entwicklung von Wissensgraphen und Ontologien - Beispiele für Anwendung von Wissensgraphen und Ontologien in der Praxis in verschiedenen Anwendungsgebieten (z.B. Biologie, Chemie, Materialwissenschften) **Arbeitsaufwand:** 56h Präsenzzeit + 94h selbständige Arbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
- Votierung von 2/3 der Übungsaufgaben. - Aktive Teilnahme an Vorlesung und Übung Schriftliche Prüfung - 2 SWS Vorlesung - 2 SWS Übung
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine Erfolgreicher Abschluss des Modul “Logik” bzw. fundiertes Wissen im Bereich der Themen des Moduls "Logik".
**Medienformen:****Literatur:**
**Hinweise:** Anmeldung via E-Learning-Plattform # Erklärbare und sichere KI **Sommer** (engl. Explainable and safe AI )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110496**
**Kürzel** XAI **CP** 5 **Semester** Sommer **Fachsem.** ab 3. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Erkl%C3%A4rbare+und+sichere+KI&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Erklärbare und sichere KI")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**Sebastian Stober
**Dozent:in:**Sebastian Stober
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Erklärbare und sichere KI* - Übung *Erklärbare und sichere KI*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Studienprofil: Künstliche Intelligenz - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden ... - können Methoden zur Erklärung von Entscheidungen und internen Repräsentationen, sowie Prozessen von Modellen des maschinellen Lernens sicher anwenden - haben die Fähigkeit, die Qualität von Modellen abseits von Genauigkeitsmetriken einschätzen zu können - können Modelle zielgerichtet verbessern **Inhalt:** Einordnung unterschiedlicher Kategorien von Erklärbarkeits-Methoden für Modelle des maschinellen Lernens sowie Anforderungen an Nutzer:innenzentrierte Erklärungen. Darstellung direkt interpretierbarer Modelle (ante-hoc) sowie Analyse- und Visualisierungs-Methoden für Blackbox-Modelle (post-hoc). Zudem werden grundlegende Post-hoc Erklärungstechniken mit modell-agnostischen und modell-spezifischen Ansätzen vorgestellt. **Arbeitsaufwand:** - 56h Präsenzzeit (Vorlesung + Übung) - 94h selbstständige Arbeit (Vor- und Nachbearbeitung von Vorlesung (OER) und Übung, Bearbeiten von Übungs- und Programmieraufgaben)
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Klausur 120 Minuten Ankündigung der notwendigen Vorleistungen in der ersten Veranstaltungswoche. - Vorlesung (2 SWS) - Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine Deep Learning für Ingenieure
**Medienformen:****Literatur:**
**Hinweise:** # Game Design – Grundlagen **Sommer** (engl. Game Design – Foundations )
##### **Modulnummer: FIN-INF-102835**
**Kürzel** GDG **CP** 5 **Semester** Sommer **Fachsem.** ab 1. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Game+Design+%E2%80%93+Grundlagen&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Game Design – Grundlagen")
**Zugang beschränkt:**false
**Verantwortung:**Holger Theisel
**Dozent:in:**Johannes Hauffe, Christian Sandkämper (Just2D Interactive GmbH)
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Game Design Grundlagen* - Übung *Game Design Grundlagen*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Studienprofil: Computer Games - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Anwendungsfach - Computer Games - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden ... - kennen grundlegende Konzepte des Game Designs - wissen, wie eine Welt gestaltet wird und wie mit Spielerfeedback umgegangen wird - sind dazu in der Lage, Strategien und Techniken, um Charaktere und Dialoge zu gestalten - können Spielmechaniken, Spielerlebnisse und Feedback kritisch analysieren - können Verbesserungen sowie Optimierungen benennen **Inhalt:** - Game Design: Definitionen; - Aufgaben eines Game Designers - Die Struktur von Spielen: Komponenten eines Spiels - Die Struktur von Spielen: Thema, Vision, PoV und Genre - Game Design: Weltdesign - Game Design: Charakterdesign - Game Design: Setting, Hintergrundgeschichte und Handlung - Game Design: Rätsel, Aufgaben und Hindernisse - Game Design: Balancing und Testing - Das Spiel und der Game Designer - Das Spiel und der Spieler - Dokumentationstechniken - Kommunikation; der Designer und das Team Die vorgestellten Inhalte beziehen sich auf aktuelle Forschungen und werden mit Erfahrungen aus der Wirtschaft ergänzt. **Arbeitsaufwand:** 56h Präsenzzeit + 94h selbstständige Arbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Klausur, 120 min - 2 SWS Vorlesung - 2 SWS Übung
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine Einführung in Digitale Spiele
**Medienformen:****Literatur:**
- Raph Koster: A Theory of Fun. Paraglyph Press, 2005 - Jesse Schell: The Art of Game Design: A Book of Lenses. CRC Press, 2008 - Tracy Fullerton: Game Design Workshop: A Playcentric Approach to Creating Innovative Games. CRC Press, 2008
**Hinweise:** # Grundlagen der C++ Programmierung **Sommer** (engl. Introduction to C++ Programming )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110382**
**Kürzel** C++ **CP** 5 **Semester** Sommer **Fachsem.** ab 2. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Grundlagen+der+C+++Programmierung&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Grundlagen der C++ Programmierung")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**Dr. Thomas Wilde
**Dozent:in:**Dr. Thomas Wilde
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Grundlagen der C++ Programmierung* - Übung *Grundlagen der C++ Programmierung*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Studienprofil: Computer Games - B.Sc. INF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Anwendungsfach - Computer Games - B.Sc. CV: Computervisualistik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik Wahlpflicht (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** Studierende, die den Kurs erfolgreich absolviert haben, sind in der Lage ... - ... den Kompilierungsprozess für C++ Projekte zu erklären, - ... primitive Datentypen, Operatoren und Kontrollstrukturen anzuwenden und zu vergleichen, - ... Zeiger und Speicherverwaltung in C++ zu nutzen, - ... Zeiger, Zeigerarithmetik und Arrays sicher zu verwenden, - ... dynamische Speicherverwaltung und Ausnahmebehandlung zu beherrschen, - ... Funktionen, objektorientierte Programmierung und Operatorüberladung anzuwenden und zu nutzen, - ... generische Programmierung umzusetzen und die Standardbibliothek zu nutzen. **Inhalt:** - Bedienung des Compilers und Zusammenspiel mit Linker - Primitive Datentypen, Operatoren und Kontrollfluss (und Unterschiede zu Java) - Variablen, Felder, Zeiger und Zeigerarithmetik - Funktionen - Klassen - Speicherverwaltung, Referenzen, Ausnahmebehandlung - Überladen von Operatoren - Generische Programmierung mit Templates Überblick über die Standardbibliothek inklusive STL - Werkzeuge (Debugger, make, Valgrind, Doxygen) - Allgemeine Problematiken (z.B. Programmierstil, Quellcode-Verwaltung, Optimierung, Zeichensätze/UTF-8) **Arbeitsaufwand:** - asynchrone Vorlesung 2 SWS = 28h Arbeit, - Übung 2 SWS = 28h Präsenzzeit, - 94h selbstständige Arbeit, - gesamt 150h.
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Prüfungsvorleistung erforderlich, wird zu Semesterbeginn bekanntgegeben; - Prüfung: schriftliche Klausur, 120 Minuten; - Schein: schriftliche Klausur muss mitgeschrieben und bestanden werden. - asynchrone Vorlesung (2 SWS) - Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine - Grundkenntnisse in Programmierung - idealerweise Java-Kenntnisse (z.B. aus der Vorlesung "Einführung in die Informatik")
**Medienformen:****Literatur:**
- Bjarne Stroustrup. The C++ Programming Language, - Frank B. Brokken. C++ Annotations. , - Scott Meyers. Effective C++, - Nicolai M. Josuttis. The C++ Standard Library - A Tutorial and Reference.
**Hinweise:** # Grundlagen des Maschinellen Lernens **Sommer** (engl. Introduction to Machine Learning )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110482**
**Kürzel** **CP** 5 **Semester** Sommer **Fachsem.** ab 3. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Grundlagen+des+Maschinellen+Lernens&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Grundlagen des Maschinellen Lernens")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**Andreas Nürnberger
**Dozent:in:**Andreas Nürnberger
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Grundlagen des Maschinellen Lernens* - Übung *Grundlagen des Maschinellen Lernens*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Studienprofil: Computer Games - B.Sc. INF: Studienprofil: Forensik Design - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Anwendungsfach - Computer Games - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden ... - haben die Fähigkeit, Machine Learning Pipelines und individuelle Algorithmen zu erstellen - können Entscheidungsbäume, Mehrebenen-Perceptrons, und KNN Klassifizierer in Java, Python, C++ programmieren - können die Leistung verschiedener Klassifizierer bei praktischen Anwendungen bewerten **Inhalt:** - Einführung in das Funktionslernen; - Einführung in die Konzepträume und Konzeptlernen; - Algorithmen des Instanz-basiertes Lernens und Clusteranalyse; - Algorithmen zum Aufbau der Entscheidungsbäume; - Bayesches Lernen; - Neuronale Netze; - Assoziationsanalyse; - Verstärkungslernen; - Hypothesen Evaluierung **Arbeitsaufwand:** 56h Präsenz + 94h selbstständige Arbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Klausur (2h, auch als unbenotete Prüfungsleistung). Voraussetzung zur Teilnahme an der Prüfung werden in der ersten Vorlesung und online bekannt gegeben. - 2 SWS Vorlesung - 2 SWS Übung
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine
**Medienformen:****Literatur:**
**Hinweise:** # IT-Forensik **jedes** (engl. IT-Forensics )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110384**
**Kürzel** IFOR **CP** 5 **Semester** jedes **Fachsem.** ab 3. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=IT-Forensik&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "IT-Forensik")
**Zugang beschränkt:**false
**Verantwortung:**Prof. Dr.-Ing. Jana Dittmann
**Dozent:in:**Prof. Dr.-Ing. Jana Dittmann
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *IT-Forensik* - Übung *IT-Forensik*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Studienprofil: Forensik Design - B.Sc. INF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Computervisualistik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik Wahlpflicht (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden ... - können anhand einer ausgewählten fachlichen Fragestellung zur IT-Forensik die Anforderungen und Lösungsmöglichkeiten für ein Anwendungsbeispiel verstehen - das Vorgehensmodell einer IT-forensischen Untersuchungen verstehen und umsetzen - können forensische Methoden und Werkzeuge am Beispiel anwenden - können Ergebnisse einer forensischen Untersuchung auswerten und bewerten - können die Ergebnisse in einem Referat präsentieren und sich einer Diskussion stellen - können Herausforderungen in der Teamarbeit erkennen und reflektieren - können IT-Forensik als strategische und operative Aufgabe in einem IuK-System verstehen und ausgewählte Mechanismen gestalten und anwenden **Inhalt:** - Einführung und Grundlagen zu ausgewählten fachlichen Fragestellungen zur Cybersicherheit und zu IT-forensischen Untersuchungen: - datenzentrisches Vorgehensmodell mit Informationen, Daten und Phasen für IT-forensische Untersuchungen, - Anwendung an ausgewählten Beispielen - Sicherheitsziele und Designanforderungen in der IT-Forensik - Ausgewählte Beispiele zur Beweismittelsuche und Erhebung sowie Auswertung gemäß Best Practices - Grundlagen zur Aufbereitung, Dokumentation und Präsentation von Untersuchungsergebnissen - Wiederholung: Grundlagen der Teamarbeit, Vorlesung ist Projekt-orientiert **Arbeitsaufwand:** 150h = 56h Präsenzzeit + 94h selbstständige Arbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
keine Referat mit zwei Teilleistungen (Vortrag und Ausarbeitung): - Das Referat umfasst eine eigenständige und vertiefte schriftliche Auseinandersetzung mit einer Fragestellung aus dem Arbeitszusammenhang der Lehrveranstaltung unter Einbeziehung und gezielter kritischer Auswertung einschlägiger Literatur, sowie die Darstellung der eigenen Arbeit auch im Vergleich im Team und die Vermittlung sowie Bewertung der eigenen Ergebnisse im mündlichen Vortrag sowie in der anschließenden Diskussion im Team. - Die Ausarbeitungen müssen schriftlich vorliegen. - Vorlesung (2 SWS) - Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine - Grundlagen Algorithmen und Datenstrukturen, - Grundlagen der theoretischen Informatik, - Grundlagen der technischen Informatik, - Sichere Systeme
**Medienformen:****Literatur:**
**Hinweise:** [https://omen.cs.uni-magdeburg.de/itiamsl/deutsch/lehre/index.html](https://omen.cs.uni-magdeburg.de/itiamsl/deutsch/lehre/index.html) # IT-Software project KMD ##### every ##### (in German: IT-Softwareprojekt KMD )
##### **Module-ID:** **FIN-INF-110525**
**Abbreviation** Softproj\_KMD **Credit Points** 5 **Semester** every **Term** 5. **Duration** 1 Semester **Language** english **Level** Bachelor
**Link:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=IT-Softwareprojekt+KMD&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "IT-Softwareprojekt KMD")
**Limited accessability:**false
**Responsibility:**Myra Spiliopoulou
**Lecturer:**Myra Spiliopoulou
**Classes:**Softwareprojekt *Softproj\_KMD*
**Applicability in curriculum:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF: Studienprofil: Künstliche Intelligenz - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Schlüssel- und Methodenkompetenzen
**Intended learning outcomes:** DEUTSCH: Beim erfolgreichen Abschluss von diesem Projekt können die Studierenden: - ein Team gestalten, sich in dieses Team einordnen, Teilaufgaben unter sich teilen, Meilensteine setzen und einen gemeinsamen Zeitplan angehen - eine vereinfachte Data-Mining oder Data-Engineering Aufgabe in Gruppenarbeit lösen - in Gruppenarbeit eine Softwarelösung entwerfen, entwickeln und evaluieren - ihre Entscheidungen bzgl Entwurf, Gestaltung und Software-auswahl begründen - ihre Arbeit als Team präsentieren - einen gemeinsamen Bericht schreiben, wo sie ihre Lösung zusammenfassen und begründen ENGLISH: When completing this project successfully, the students can: - build up a team and organize themselves in it, distributing subtasks among themselves according to their competences, setting milestones and pursuing a joint schedule - solve a simpified data mining or data engineering task in teamwork - design, develop and evaluate a software solution jointly - justify their design decisions and software suite selections - present their work as a team - write a joint report where they summarize and justify their approach **Content:** DEUTSCH: Realistische aber vereinfachte Aufgabe, welche Datenanalyse mit Lernverfahren beinhaltet; die Aufgabe umfasst Entwurf, Entwicklung und Evaluation einer Softwarelösung als Gruppenarbeit ENGLISH: Assignment of a realistic but simplified task that involves the analysis of data with learning methods. The assignment involves design, development and evaluation of a software solution in teamwork. **Workload:** DEUTSCH: - Für jedes Gruppenmitglied: 28 Std Präsenz inkl Konsultationen und Sitzungen, 96 Std Selbststudium - Die Aufgabe ist für eine Studierendengruppe; der Aufwand ist 5 ECTS pro Gruppenmitglied ENGLISCH: - For each team member: 28 h in presence (incl consultations and meetings) + 96 h self-study - Asssignments are designed for student teams; the effort of each team member is 5 ECTS.
**Pre-examination requirements:****Type of examination:****Teaching method / lecture hours per week (SWS):**
GERMAN: Dieses Modul implementiert die 'Prüfungsform wissenschaftliches Projekt' als eine 'Hausarbeit', in der ein 'Referat' eingebettet ist ENGLISH: This module implements the 'Prüfungsform wissenschaftliches Projekt' in the form of a 'Hausarbeit' which in turn incorporates a 'Referat' GERMAN: IT-Softwareprojekt (2 SWS) ENGLISH: IT-Softwareprojekt (2 hours per week)
**Prerequisites according to examination regulations:****Recommended prerequisites:**
none GERMAN: - Datenbanken - Vertrautheit mit einfachen Mining-Algorithmen - Grundzüge der Wirtschaftsinformatik (nur für manche Aufgabestellungen) - Vertrautheit mit Software Entwicklung - Theoretische Grundlagen von Projektmanagement - Englischkenntnisse für Lesen und Formulierung von Suchanfragen, weil alle relevanten Software-Bibliotheken und Fora zur Unterstützung bei der Software-Entwicklung auf Englisch sind ENGLISH: - Database management - Familiarity with simple mining algorithms - Familiarity with underpinnings of business informatics (some assignments only) - Familiarity with software development - Theoretical underpinnings of project management - Reading English and searching on English, because all relevant software libraries and fora for the support of software developers are on English
**Media:****Literature:**
DEUTSCH: Die Anfangsliteratur hängt von der Aufgabenstellung ab und wird jedem Team zusammen mit der Aufgabenstellung gegeben; das Team wird eventuell weitere Literatur sammeln und sich aneignen müssen ENGLISCH: Literature to start with depends on topic assignment and is given to each team together with the assignment; the team must eventually collect further literature and work with it
**Comments:** GERMAN: Als Implementierung des generischen **PFLICHTMODULS** "Softwareprojekt" entsprechend anrechenbar ENGLISH: This module implements the **COMPULSORY** generic module 'Softwareprojekt' # Idea Engineering **Sommer** (engl. Idea Engineering )
##### **Modulnummer: FIN-INF-100708**
**Kürzel** IE **CP** 5 **Semester** Sommer **Fachsem.** ab 3. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Idea+Engineering&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Idea Engineering")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**Graham Horton
**Dozent:in:**Graham Horton
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Idea Engineering* - Übung *Idea Engineering*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF: Studienprofil: Computer Games - B.Sc. INF: Studienprofil: Forensik Design - B.Sc. INF: FIN SMK - B.Sc. INF: Ergänzungsbereich (SPO 2027) - B.Sc. CV: Allgemeine Visualistik - B.Sc. CV: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. CV: Anwendungsfach - Computer Games - B.Sc. CV: FIN SMK - B.Sc. CV: Interdisziplinär (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Ingenieurbereich - B.Sc. INF (bilingual): Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF (bilingual): FIN SMK
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden können nach Abschluss des Moduls ... - Ideenfindungstechniken aufgabengerecht entwickeln - Projekte in Teamarbeit organisieren und durchführen - Workshops planen und moderieren - *out-of-the-box* denken und Ideen produzieren - Diskussionen strukturieren und leiten - Projektergebnisse in einem Bericht darstellen und erklären - die Qualität der Teamarbeit und den eigenen Beitrag zum Ergebnis bewerten **Inhalt:** - Der Innovationsprozess - Grundlagen von Ideenfindungstechniken - Perspektivwechsel - Klassische Kreativitätstechniken - Verfeinerung, Bewertung und Ausbau von Ideen - Werbeideenproduktion **Arbeitsaufwand:** 56 h Präsenzzeit + 94 h selbstständige Projektarbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Hausarbeit - 2 SWS Vorlesung - 2 SWS Übung
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine - Interesse an und Bereitschaft zu Projekt- und Teamarbeit - Interesse an Workshop-Gestaltung und an Ideenfindung
**Medienformen:****Literatur:**
**Hinweise:** Der Erfolg bei diesem Modul hängt stark von der Qualität der Projekt- und Teamarbeit ab! Die Anzahl Teilnehmer ist beschränkt. Die Teilnahme an der ersten Veranstaltung ist Pflicht. # Information Retrieval ##### Winter ##### (in German: Information Retrieval )
##### **Module-ID:** **FIN-INF-110307**
**Abbreviation** IR **Credit Points** 5 **Semester** Winter **Term** starting at 3. **Duration** 1 Semester **Language** english **Level** Bachelor
**Link:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Information+Retrieval&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Information Retrieval")
**Limited accessability:**
**Responsibility:**Andreas Nürnberger
**Lecturer:**Andreas Nürnberger
**Classes:**- Lecture *Information Retrieval* - Exercise *Information Retrieval*
**Applicability in curriculum:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Intended learning outcomes:** Students ... - have the ability to create index structures for text and images using Apache SOLR, Apache Lucene and Elastic Search - perform end-to-end pre-processing of text data - develop index structures with pre-processing and user search interfaces - evaluate search engine performance **Content:** - Statistical properties of texts - Retrieval models and data structures - Relevance feedback - Evaluation - Structuring datasets (clustering, categorisation) - Structure and algorithms for web search - Interface design **Workload:** 56h contact time + 94h self study
**Pre-examination requirements:****Type of examination:****Teaching method / lecture hours per week (SWS):**
Written exam. Requirements for exam participation will be announced in the first week of the course in class and online. - 2 SWS Lecture - 2 SWS Exercise class
**Prerequisites according to examination regulations:****Recommended prerequisites:**
keine
**Media:****Literature:**
- Introduction to Information Retrieval, C.D. Manning, P. Raghavan, H. Schütze, Cambridge University Press, 2008. - Information Retrieval: Data Structures and Algorithms, William B. Frakes and Ricardo Baeza-Yates, Prentice-Hall, 1992.
**Comments:** # Intelligente Systeme **Winter** (engl. Intelligent Systems )
##### **Modulnummer: FIN-INF-100384**
**Kürzel** IS **CP** 5 **Semester** Winter **Fachsem.** ab 3. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Intelligente+Systeme&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Intelligente Systeme")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**Sanaz Mostaghim
**Dozent:in:**Sanaz Mostaghim
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Intelligente Systeme* - Übung *Intelligente Systeme*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik II - Pflicht - B.Sc. INF: Aufbaumodule (SPO 2027) - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Computervisualistik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Informatik II - Pflicht - B.Sc. INF (bilingual): Aufbaumodule (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden ... - haben Grundkenntnisse im Bereich KI - können KI-Algorithmen verstehen, implementieren und analysieren - können KI-Algorithmen entwickeln und anwenden - haben die Befähigung zur Modellierung von Optimierungsproblemen - haben einen Überblick über hochaktuelle Themen aus der KI **Inhalt:** - Eigenschaften intelligenter Systeme - Modellierungstechniken für wissensintensive - Anwendungen Subsymbolische Lösungsverfahren - Heuristische Suchverfahren - Lernende Systeme Modellansätze für kognitive - Systeme Wissensrevision und Ontologien - Entscheidungsunterstützende Systeme - Weitere aktuelle Methoden für die Entwicklung - Intelligenter Systeme wie Kausale Netze, - Unscharfes Schließen **Arbeitsaufwand:** Präsenzzeit = 56 Stunden: - 2 SWS Vorlesung - 2 SWS Übung Selbständige Arbeit = 94 Stunden: - Vor- und Nachbearbeitung von Vorlesung und - Übung Bearbeiten von Übungs- und Programmieraufgaben
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
- 66% aller Übungsaufgaben votieren - 3 Aufgaben in den Übungen präsentieren - 66% aller Programmieraufgaben votieren - Prüfung in schriftlicher Form, Umfang: 2 Stunden, notwendige Vorleistungen werden in erster Veranstaltungswoche und auf Vorlesungswebseite angekündigt - Unbenotete Leistung: schriftlich oder mündlich, notwendige Vorleistungen werden in erster Veranstaltungswoche und auf Vorlesungswebseite angekündigt - Vorlesung (2 SWS) - Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine
**Medienformen:****Literatur:**
- Rudolf Kruse, Sanaz Mostaghim, Christian Borgelt, Christian Braune, Matthias Steinbrecher. **Computational Intelligence.** A Methodological Introduction, Springer Text Book, 2022 - R. Kruse, C. Borgelt, C. Braune, F. Klawonn, C. Moewes, G. Ruß und M. Steinbrecher. Computational Intelligence: Eine methodische Einführung in Künstliche Neuronale Netze, Evolutionäre Algorithmen, Fuzzy-Systeme und Bayes-Netze. 2. Aufl., Springer-Vieweg-Verlag, 2015 - S. Russell, P. Norvig: Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz, 3. Auflage, Pearson- Verlag, 2012 - G. Görz, J. Schneeberger, U. Schmidt, Handbuch der Künstlichen Intelligenz, 5. Auflage, Oldenbourg-Verlag, 2014 - C. Beierle und G. Kern-Isberner Methoden wissensbasierter Systeme, 5., verb. Aufl., Springer-Vieweg Verlag, 2014 - Weitere Literatur findet sich auf den jeweiligen Vorlesungsfolien.
**Hinweise:** # Interaktive Systeme **Sommer** (engl. Interactive Systems )
##### **Modulnummer: FIN-INF-100393**
**Kürzel** **CP** 5 **Semester** Sommer **Fachsem.** ab 5. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Interaktive+Systeme&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Interaktive Systeme")
**Zugang beschränkt:**true
**Verantwortung:**Christian Hansen
**Dozent:in:**Christian Hansen
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Interaktive Systeme* - Übung *Interaktive Systeme*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF: Studienprofil: Computer Games - B.Sc. INF: FIN SMK - B.Sc. INF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. CV: Anwendungsfach - Computer Games - B.Sc. CV: Computervisualistik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: FIN SMK - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INGINF: FIN SMK - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF (bilingual): FIN SMK
**Angestrebte Lernergebnisse:** Studierende, die dieses Modul absolvieren, ... - erwerben grundlegende Kenntnisse im Bereich der Mensch-Computer-Interaktion, einem wichtigen Teilgebiet der Informatik. - kennen nutzerzentrierte und normkonforme Entwicklungsprozesse für Bedienoberflächen und können diese auf praktische Anwendungsfälle anwenden. - führen ein interdisziplinäres Teamprojekt durch, entwickeln, testen und evaluieren im Team ein fortgeschrittenes User Interface, lernen komplexe Entscheidungen im Team zu treffen und Kompromisse einzugehen. - präsentieren ihre Projektergebnisse in einem Vortrag, verteidigen ihre Ergebnisse und Entscheidungen und reflektieren ihre Rolle im Team und ihren individuellen Beitrag zum gemeinsamen Ergebnis. **Inhalt:** - Technische Grundlagen der Mensch-Computer-Interaktion (Fenster-, Menü- und Dialogsysteme) - Interaktionstechniken und Interaktionsaufgaben - Kognitive Grundlagen der Mensch-Computer-Interaktion - Analyse von Aufgaben und Benutzern - Prototypentwicklung und Evaluierung - Spezifikation von Benutzungsschnittstellen **Arbeitsaufwand:** 56h Präsenzzeit + 94h selbstständige Arbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Klausur, 120 min. - 2 SWS Vorlesung - 2 SWS Übung
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine Algorithmen und Datenstrukturen
**Medienformen:****Literatur:**
Preim/Dachselt: Interaktive Systeme. Springer 2010
**Hinweise:** # Introduction to Distributed Sensor Data Fusion ##### Summer ##### (in German: Introduction to Distributed Sensor Data Fusion )
##### **Module-ID:** **FIN-INF-110503**
**Abbreviation** SDF **Credit Points** 5 **Semester** Summer **Term** starting at 4. **Duration** 1 Semester **Language** english **Level** Bachelor
**Link:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Introduction+to+Distributed+Sensor+Data+Fusion&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Introduction to Distributed Sensor Data Fusion")
**Limited accessability:**
**Responsibility:**Prof. Dr.-Ing. Benjamin Noack
**Lecturer:**Prof. Dr.-Ing. Benjamin Noack
**Classes:**- Lecture *Introduction to Distributed Sensor Data Fusion* - Exercise *Introduction to Distributed Sensor Data Fusion*
**Applicability in curriculum:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Intended learning outcomes:** Students who complete the course ... - have an overview of basic problems and methods in designing distributed sensor systems and their applications. - understand how to process data in a network of sensors, what requirements the infrastructure must meet, and how to model and describe errors like measurement noise. - are familiar with the mathematical tools and can apply them. - can analyze, compare, and evaluate different approaches to information processing of sensor data. **Content:** This lecture introduces basic principles, requirements, and methods of sensor data processing. Since data are more often gathered by networked sensor systems, this lecture places particular emphasis on distributed sensor data fusion methods. We will start by discussing the technical specifications of a sensor system and the basics of digital sensor data processing. Our study includes sampling theorems, compressive sensing, and signal matching. We will consider the required infrastructure to processing sensor data in networked systems, i.e., sensor networks. Based on this infrastructure, we can apply methods for multisensor data fusion to spatially distributed sensors and can monitor spatio-temporal processes. **Workload:** - 56 h contact time - 94 h independent study
**Pre-examination requirements:****Type of examination:****Teaching method / lecture hours per week (SWS):**
Oral exam (30 min) - Lecture (2 SWS) - Exercise (2 SWS)
**Prerequisites according to examination regulations:****Recommended prerequisites:**
none
**Media:****Literature:**
Literature will be announced in the lecture.
**Comments:** # Introduction to Simulation ##### Winter ##### (in German: Introduction to Simulation )
##### **Module-ID:** **FIN-INF-100372**
**Abbreviation** ItS **Credit Points** 5 **Semester** Winter **Term** starting at 5. **Duration** 1 Semester **Language** english **Level** Bachelor
**Link:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Introduction+to+Simulation&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Introduction to Simulation")
**Limited accessability:**
**Responsibility:**Graham Horton
**Lecturer:**Graham Horton
**Classes:**- Lecture *Introduction to Simulation* - Exercise class *Introduction to Simulation*
**Applicability in curriculum:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Studienprofil: Computer Games - B.Sc. INF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Anwendungsfach - Computer Games - B.Sc. CV: Computervisualistik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Informatik II - Pflicht - B.Sc. INGINF: Ingenieurinformatik Pflicht (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik Wahlpflicht (SPO 2027)
**Intended learning outcomes:** Students who complete the course ... - can use a professional simulation tool - know the practical considerations when solving initial value problems numerically - can carry out input and output analysis for stochastic, discrete-event models - can model simple systems as stochastic Petri nets, ordinary differential equations and discrete-time Markov chains - know and understand the steps in a simulation study **Content:** Introduction to the fundamentals and steps in a simulation study: - discrete-event simulation - random variables and random number generation - statistical data analysis - ordinary differential equations and numerical integration - stochastic Petri nets - the AnyLogic simulation system - discrete-time Markov chains - agent-based simulation **Workload:** 56 contact hours + 94 h self study
**Pre-examination requirements:****Type of examination:****Teaching method / lecture hours per week (SWS):**
120 min written exam - Lecture 2 SWS - Exercise class 2 SWS
**Prerequisites according to examination regulations:****Recommended prerequisites:**
none Mathematik 5
**Media:****Literature:**
Banks, Carson, Nelson, Nicol: Discrete-Event System Simulation
**Comments:** # Mesh Processing **Sommer** (engl. Mesh Processing )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110330**
**Kürzel** MP **CP** 5 **Semester** Sommer **Fachsem.** ab 5. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Mesh+Processing&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Mesh Processing")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**Christian Rössl
**Dozent:in:**Christian Rössl
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Mesh Processing* - Übung *Mesh Processing*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Studienprofil: Computer Games - B.Sc. CV: Anwendungsfach - Computer Games - B.Sc. CV: Computervisualistik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden - verstehen 2D Flächen im 3D Raum (z.B. parametrische vs implizite Darstellung) sowohl und deren Eigenschaften (z.B. Differentialgeometrie) - verstehen die diskrete Darstellung von Flächen mit Polygonnetzen - verstehen und verwenden verschiedene Datenstrukturen für Dreiecksnetze an - verstehen grundlegende Methoden der Geometrieverarbeitung mit Polygonnetzen - wenden diese Methoden beispielhaft in Implementierungen an **Inhalt:** - 3D-scannen und Triangulierung - Datenstrukturen - Diskrete Differentialgeometrie - Glätten - Parametrisierung - Dezimierung - Remeshing - Deformation Die Veranstaltung kann je Bedarf in englischer oder deutscher Sprache abgehalten werden. Vorlesungsmaterialien stehen auf englisch zur Verfügung. **Arbeitsaufwand:** 56h Präsenzzeit + 94h selbstständige Arbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
- Um an der Prüfung teilnehmen zu können, sind Prüfungsvorleistungen erforderlich. Details werden in der ersten Vorlesung bekannt gegeben. - Mündliche Prüfung - Vorlesung (2 SWS) - Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine - Computergraphik - CAGD - Mathematik 1,2 (Lineare Algebra, Analysis) und Mathematik 5 (Numerische Lösungsverfahren, Geometrische Methoden) - Programmierkenntnisse in C++ oder Julia oder Matlab *und/oder* die Bereitschaft sich schnell und selbständig in neues einzuarbeiten - Grundlegende Kenntnisse der Versionsverwaltung mit Git - Bereitschaft, der Veranstaltung auch in englischer Sprache zu folgen
**Medienformen:****Literatur:**
Botsch, Kobbelt, Pauly, Alliez & Lévy.: Polygonal Mesh Processing
**Hinweise:** Wir verwenden i.d.R. Julia ([https://julialang.org](https://julialang.org)) als Programmiersprache (statt vormals Matlab und GNU Octave) *und ggf.* C++ (mit [https://www.pmp-library.org](https://www.pmp-library.org/)). Ob wir C++ verwenden, entscheiden wir in der Veranstaltung je nach Vorkenntnissen und Wünschen. # Mobile Robotics ##### Sommer ##### (in German: Mobile Robotics )
##### **Module-ID:** **FIN-INF-110526**
**Abbreviation** MR **Credit Points** 5 **Semester** Sommer **Term** starting at 4. **Duration** 1 Semester **Language** english **Level** Bachelor
**Link:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Mobile+Robotics&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Mobile Robotics")
**Limited accessability:**
**Responsibility:**Prof. Dr.-Ing. Benjamin Noack
**Lecturer:**Prof. Dr.-Ing. Benjamin Noack
**Classes:**- Lecture *Mobile Robotics* - Exercise *Mobile Robotics*
**Applicability in curriculum:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Computervisualistik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik Wahlpflicht (SPO 2027)
**Intended learning outcomes:** Students who completed the course ... - have a comprehensive overview of concepts and algorithms used in mobile robotics applications, such as delivery robots or autonomous cars - have a foundational understanding of the mathematical principles required for system modeling, planning, perception, mapping, and their probabilistic approaches - understand how various components within a robotic system interlink and interact - are able to select appropriate algorithms for a given setup in mobile robotics and implement them using the ROS2 framework **Content:** This course offers an introduction to the foundational principles and algorithms of mobile robotics, utilizing a flipped classroom approach. The course emphasizes a conceptual understanding of mobile robotics while introducing relevant mathematical underpinnings. Students complete preparatory work before each lecture, which they use in class to deepen understanding and application of knowledge. In the exercise, students deepen their knowledge with practical experience and complete programming assignments using the Robot Operating System 2 (ROS2) framework. With an emphasis on wheeled robots, this lecture covers - the modeling of mobile robots, - sensing of their own state and the environment—including image processing - planning, - control, - localization, - mapping, - and advanced methods. The main parts of the course are based on the book [Computational Principles of Mobile Robotics](https://www.cambridge.org/highereducation/books/computational-principles-of-mobile-robotics/093E01515A763E28680FFEF69248B903)**Workload:** - 28h Lecture - 28h Practical Exercise - 94h independent Study
**Pre-examination requirements:****Type of examination:****Teaching method / lecture hours per week (SWS):**
Term paper about implementation, documentation, and presentation of a robotics project (Hausarbeit über Durchführung, Dokumentation und Abnahme eines Roboterprojekts) Lecture (2 SWS) Exercise (2 SWS)
**Prerequisites according to examination regulations:****Recommended prerequisites:**
keine - Linear Algebra and Calculus
**Media:****Literature:**
[Computational Principles of Mobile Robotics](https://www.cambridge.org/highereducation/books/computational-principles-of-mobile-robotics/093E01515A763E28680FFEF69248B903)
**Comments:** # Musik Information Retrieval **Winter** (engl. Music Information Retrieval )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110520**
**Kürzel** MIR **CP** 5 **Semester** Winter **Fachsem.** ab 3. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Musik+Information+Retrieval&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Musik Information Retrieval")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**Sebastian Stober
**Dozent:in:**Sebastian Stober
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Musik Information Retrieval* - Übung *Musik Information Retrieval*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden ... - kennen die Grundlagen der digitalen Musikverarbeitung - kennen unterschiedliche Musikformate (Repräsentationen) und relevanter Merkmale - können Probleme der Musikanalyse mit Hilfe von Theorien und Methoden der Informatik analysieren und modellieren - können computergestützte Lösungen für die Analyse von Musikdaten umzusetzen und erproben (u.a. Musiksynchronisation, Strukturanalyse, Content-Based Retrieval, Quellentrennung) **Inhalt:** - Music Representations - Fourier Analysis of Signals - Music Synchronization - Music Structure Analysis - Chord Recognition - Tempo and Beat Tracking - Content-Based Audio Retrieval - Musically Informed Audio Decomposition **Arbeitsaufwand:** - Präsenzzeit = 56 Stunden: 2 SWS Vorlesung 2 SWS Übung - Selbstständige Arbeit = 94 Stunden: Vor- und Nachbearbeitung von Vorlesung und Übung, Bearbeiten von Übungs- und Programmieraufgaben, Kursprojekt
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Prüfung in mündlicher Form: Ankündigung der notwendigen Vorleistungen in der ersten Veranstaltungswoche und auf der Vorlesungswebseite; Schein (mündlich): Ankündigung der notwendigen Vorleistungen in der ersten Veranstaltungswoche und auf der Vorlesungswebseite Vorlesung (2 SWS) Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine
**Medienformen:****Literatur:**
Meinard Müller: Fundamentals of Music Processing Using Python and Jupyter Notebooks 2nd edition, Springer 2021 ISBN: 978-3-030-69807-2
**Hinweise:** # Parallele Programmierung **Winter** (engl. Parallel Programming )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110463**
**Kürzel** PP **CP** 5 **Semester** Winter **Fachsem.** ab 3. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Parallele+Programmierung&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Parallele Programmierung")
**Zugang beschränkt:**false
**Verantwortung:**Prof. Dr. Michael Kuhn
**Dozent:in:**Prof. Dr. Michael Kuhn
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Parallele Programmierung* - Übung *Parallele Programmierung*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Studienprofil: Computer Games - B.Sc. INF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Anwendungsfach - Computer Games - B.Sc. CV: Computervisualistik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik Wahlpflicht (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Teilnehmenden... - verstehen Hardwarearchitekturen von Parallelrechnern - optimieren Anwendungen bezüglich ihrer Leistungsfähigkeit - verstehen wichtige Konzepte zur Parallelisierung von Anwendungen - erstellen parallele Programme mit verschiedenen Programmieransätzen in kleineren Teams - präsentieren Lösungsansätze und Ergebnisse anderen Teilnehmenden **Inhalt:** Die parallele Programmierung gewinnt immer mehr an Bedeutung, da heutzutage bereits Mobiltelefone und Laptops über mehrere Prozessorkerne verfügen. Supercomputer besitzen teilweise sogar mehrere Millionen Kerne und haben sich als ein nützliches und mittlerweile unverzichtbares Werkzeug für viele Wissenschaftsbereiche etabliert. Die dadurch möglichen Analysen und Simulationen haben es erlaubt, den wissenschaftlichen Erkenntnisgewinn in vielen Bereichen deutlich zu steigern. Die optimale Nutzung dieser Komponenten ist allerdings keine einfache Aufgabe, weshalb Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler bei der Entwicklung effizienter Anwendungen vor immer neue Herausforderungen gestellt werden. Für die parallele Programmierung ist daher ein tiefergehendes Verständnis der Hard- und Softwareumgebung sowie möglicher Fehlerursachen unabdingbar. In der Vorlesung werden die Grundlagen der parallelen Programmierung gelehrt; die Übungen dienen der praktischen Anwendung und Umsetzung der erworbenen Kenntnisse in der Programmiersprache C. Im Rahmen der Vorlesung werden einige der wichtigsten Themengebiete betrachtet: Hard- und Softwarekonzepte (Mehrkernprozessoren, Prozesse/Threads, NUMA etc.), unterschiedliche Ansätze zur parallelen Programmierung (OpenMP, POSIX Threads, MPI) sowie Werkzeuge zur Leistungsanalyse und Fehlersuche (Skalierbarkeit, Deadlocks, Race Conditions etc.). Zusätzlich werden Gründe und Lösungsansätze für Leistungsprobleme diskutiert und alternative Ansätze für die parallele Programmierung vorgestellt. Beispiele und Probleme werden anhand realer wissenschaftlicher Anwendungen veranschaulicht. **Arbeitsaufwand:** - 56h Präsenz - 94h selbstständiges Arbeiten
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
- Aktive und erfolgreiche Teilnahme an den Übungen Klausur (120 Minuten) - Vorlesung (2 SWS) - Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine - Praktische Kenntnis einer Programmiersprache und die Fähigkeit, einfache Programme zu erstellen - Grundkenntnisse in Betriebssystemen und Rechnerarchitekturen (z. B. Technische Informatik)
**Medienformen:****Literatur:**
- High Performance Computing: Modern Systems and Practices (Thomas Sterling, Matthew Anderson und Maciej Brodowicz)
**Hinweise:** # Programmierparadigmen **Sommer** (engl. Programming Paradigms )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110121**
**Kürzel** PGP **CP** 5 **Semester** Sommer **Fachsem.** ab 2. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Programmierparadigmen&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Programmierparadigmen")
**Zugang beschränkt:**false
**Verantwortung:**Dr. Christian Braune
**Dozent:in:**Dr. Christian Braune
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung Programmierparadigmen - Übung Programmierparadigmen
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik II - Pflicht - B.Sc. INF: Aufbaumodule (SPO 2027) - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Computervisualistik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Informatik Pflicht (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Informatik II - Pflicht - B.Sc. INF (bilingual): Aufbaumodule (SPO 2027) - M.Sc. DE: Grundlagen Informatik - M.Sc. DE: Informatik Grundlagen (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** Studierende, die diesen Kurs erfolgreich abschließen, ... - kennen die gängigsten Paradigmen zum Algorithmenentwurf, - sind in der Lage, diese anzuwenden, - können beurteilen, in welchen Situationen welches Paradigma am geeignetsten ist - und verstehen welche Vor- und Nachteile sich aus der Verwendung der jeweiligen Paradigmen ergeben. **Inhalt:** - Konzepte der wesentlichen Paradigmen - Prozedurale Programmierung - Objektorientierte Programmierung - Funktionale Programmierung - Logische Programmierung - Parallele Programmierung - Quantencomputing - Technische Umsetzung der Paradigmen in Programmiersprachen - Anwendung der Paradigmen in Programmiersprachen wie z.B. C, Java, Scala, Haskell, Prolog, Python - Entscheidungskriterien für Paradigmen **Arbeitsaufwand:** 56 h Präsenzzeit 94 h selbstständige Arbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Prüfungsvorleistung erforderlich Prüfung: mündliche Prüfung (wenn es hinreichend viele Teilnehmer gibt: schriftliche Klausur, 120 Minuten) - Vorlesung (2 SWS) - Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine *Einführung in die Informatik, M1*Der parallele Besuch der Veranstaltungen *Algorithmen und Datenstrukturen* und *M5* ist von Vorteil
**Medienformen:****Literatur:**
**Hinweise:** # Scrum-in-Practice **Winter** (engl. Scrum-in-Practice )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110511**
**Kürzel** SIP **CP** 5 **Semester** Winter **Fachsem.** ab 5. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Scrum-in-Practice&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Scrum-in-Practice")
**Zugang beschränkt:**true
**Verantwortung:**Prof. Dr. Frank Ortmeier
**Dozent:in:**Prof. Dr. Frank Ortmeier
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Scrum-in-Practice* - Übung *Scrum-in-Practice* Die Lehrveranstaltungen finden zum Teil im Blockformat statt.
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF: FIN SMK - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. CV: FIN SMK - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INGINF: FIN SMK - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF (bilingual): FIN SMK
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden ... - kennen die Projektmanagementmethode Scrum - wenden agile Softwareentwicklungsmethoden praktisch an - gewinnen praktische Erfahrungen mittels Durchführung eines Projektes - reflektieren ihr Selbst- und Projektmanagement **Inhalt:** - In diesem Modul werden theoretische Kenntnisse und praktische Kompetenzen im Umgang mit Scrum vermittelt. Die Veranstaltung besteht aus drei Teilen. - In einem Einführungsteil werden in zwei Vorlesungen die notwendigen Konzepte des Scrum-ProzessModells vorgestellt und eine Einleitung in die zur erfolgreichen Projektdurchführung notwendigen Technologien gegeben. - Im Hauptteil der Veranstaltung wird in einer 1-wöchigen Blockveranstaltung ein Projekt mittels Scrum umgesetzt. Diese erfolgt in Projektteams von 4-5 Teilnehmern. Während dieser Phase finden 2mal täglich Scrum-Meetings mit den Betreuern statt. Als Ergebnis lernen die Teilnehmer zielgerichtet und effizient nach diesem Entwicklungsmodell zu entwickeln. - Die Blockveranstaltung findet in einer Woche während der Vorlesungsfreien Zeit. Hier besteht natürlich Anwesenheitspflicht. - Zur erfolgreichen Durchführung in der Projektarbeit wird von jedem Teilnehmer ein sorgfältiges Einarbeiten in die notwendigen Technologien erwartet. - Nach Abschluss der Projektwoche reflektieren die Teilnehmer Ihre Erfahrungen und fassen diese zusammen. Diese Ergebnisse werden dann in einer gemeinsamen Abschlussveranstaltung diskutiert. **Arbeitsaufwand:** 150h = 56h Präsenszeit + 94h selbständige Arbeit am Projekt
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Projekt mündliche Prüfung - 2 SWS Vorlesung - 2 SWS Übung
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine Software Engineering
**Medienformen:****Literatur:**
**Hinweise:** Zuangsbeschränkung: Limitierte Teilnehmerzahl. Auswahlverfahren wird in erster Vorlesung bekannt gegeben # Service Engineering **Sommer** (engl. Service Engineering )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110318**
**Kürzel** **CP** 5 **Semester** Sommer **Fachsem.** ab 1. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Service+Engineering&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Service Engineering")
**Zugang beschränkt:**false
**Verantwortung:**Prof. Dr. Frank Ortmeier
**Dozent:in:**Prof. Dr. Andreas Schmietendorf (HWR Berlin)
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Service Engineering* - Übung *Service Engineering*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden ... - kennen die Auswirkungen serviceorientierter Architekturansätze auf den gesamten Lebenszyklus derart implementierter Lösungen, - kennen Herausforderungen (Technologie, Prozesse, Organisation, …) serviceorientierter Integrationslösungen und einhergehende Lösungsalternativen, - können benötigte Services modellgetrieben herleiten und erstellen bzw. Kriterien basiert bewerten (make or buy), - kennen aktuelle Technologieansätze zur Implementierung benötigter Services und können ausgewählte Vertreter prototypisch anwenden, - können Servicekompositionen aus Sicht der Modellierung und Implementierung (Low- und High –Code) erstellen bzw. das benötigte Management anwenden. **Inhalt:** Überblick - Die Vorlesung vermittelt zunächst die geschäfts-, organisations- und prozessbezogenen Ursachen API-basierter Integrationslösungen. In diesem Zusammenhang wird auf domänenspezifische (Referenz-) Modellansätze aus dem industriellen Umfeld (Telekommunikation, Banken, Versicherungen, …) eingegangen. - Darauf aufbauend lernen die Studierenden die Funktionen von Integrationsplattformen (u.a. API-Management) kennen, welche API-Kompositionen über deren gesamten Lebenszyklus unterstützen bzw. verwalten. - Mit Hilfe der ersten Komplexübung erfolgt dann eine quantitative Bewertung im Internet angebotenen Public- bzw. Open APIs. - Eine weitere alternativ gestaltbare Komplexübung beschäftigt sich mit der Spezifikation, Modellierung, Entwicklung und Einbindung webbasierter APIs in (ggf. mobile) Applikationsszenarien. - Im Mittelpunkt der abschließenden Komplexübung steht die Komposition von APIs, wobei abermals ein eigener Schwerpunkt (Modellsicht, Implementierung, Management) gewählt werden kann. Themen: - Integrationslösungen als Treiber der Digitalisierung - Integrieren statt Implementieren - Basistechnologien für Web-APIs (Public- und Open APIs) - Spezifikation, Entwicklung und Management von Web-APIs - Prozess-Modellierung und -Implementierung (API-Komposition) **Arbeitsaufwand:** 56 h Präsenz + 124 h selbstständige Arbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Mündliche Prüfung - 2 SWS Vorlesung - 2 SWS Übung
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine Software Engineering
**Medienformen:****Literatur:**
- Hartenstein, S.; Nadobny, K.; Schmidt, S.; Schmietendorf, A.: Sicherheits- und Compliance-Management im Lebenszyklus von Web APIs, Logos-Verlag, Berlin, März 2020, - Nitze, A.; Schmietendorf, A.: Bewertungsaspekte bei der agilen SW-Entwicklung …, Logos Verlag, Berlin 2014 - Schmietendorf, A.; Knuth, M.: Aspekte des Software Engineerings im Diskurs einer Low-Code orientierten Softwareentwicklung, Logos Verlag, Berlin 2024 - Sneed, H.; Sneed, S.: Web-basierte Systemintegration, Vieweg-Verlag, Braunschweig/Wiesbaden 2003 - Spichale, K.: API-Design, Praxishandbuch für Java-und Webservice-Entwickler, dpunkt.verlag, 2017 - Tilkov, S. et al.: REST und HTTP, dpunkt.verlag, Heidelberg 2015
**Hinweise:** # Simulation Project ##### Summer ##### (in German: Simulation Project )
##### **Module-ID:** **FIN-INF-102616**
**Abbreviation** SimProj **Credit Points** 5 **Semester** Summer **Term** starting at 5. **Duration** 1 Semester **Language** english **Level** Bachelor
**Link:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Simulation+Project&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Simulation Project")
**Limited accessability:**true
**Responsibility:**PD Dr. Claudia Krull
**Lecturer:**PD Dr. Claudia Krull
**Classes:**Project meeting *Simulation Project*
**Applicability in curriculum:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF: FIN SMK - B.Sc. INF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. CV: FIN SMK - B.Sc. CV: Computervisualistik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INGINF: FIN SMK - B.Sc. INGINF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF (bilingual): FIN SMK - B.Sc. INF (bilingual): Informatik Wahlpflicht (SPO 2027)
**Intended learning outcomes:** - Students are able to work in a team on a given project with milestone orientation - Students are able to coordinate and conduct a semester long project, including goal setting and budgeting - Students are able to plan and structure a project according to given milestones - Students understand the importance of responsibility, leadership, delegation, coordination of tasks in a team - Students are able to implement and conduct a practical simulation project on a real world task - Students know how to develop and comply with success and quality criteria - Students have the ability to look back and reflect on their role in the team and their contribution to the joint result **Content:** - Basics of project management and teamwork - Implementation of the contents of “Introduction to Simulation” in a real project. **Workload:** 56 h teammeetings and presentations 94 h project work
**Pre-examination requirements:****Type of examination:****Teaching method / lecture hours per week (SWS):**
Report 2 SWS Lecture (Project presentations) 2 SWS Exercise (Team Meetings)
**Prerequisites according to examination regulations:****Recommended prerequisites:**
none Introduction to Simulation
**Media:****Literature:**
**Comments:** Signup is conducted at the end of the previous winter term in the context of the Introduction to Simulation lecture Participation is limited to 25 # Software Defined Networking ##### Summer ##### (in German: Software Defined Networking )
##### **Module-ID:** **FIN-INF-110528**
**Abbreviation** SDN **Credit Points** 5 **Semester** Summer **Term** starting at 5. **Duration** 1 Semester **Language** english **Level** Bachelor
**Link:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Software+Defined+Networking&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Software Defined Networking")
**Limited accessability:**false
**Responsibility:**David Hausheer
**Lecturer:**David Hausheer
**Classes:**- Lecture *Software Defined Networking* - Exercise *Software Defined Networking*
**Applicability in curriculum:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Intended learning outcomes:** Students... - gain competence in the area of software defined networking - understand software defined networking concepts - can explain these concepts to other participants - are able to apply these concepts in theoretical use cases and practical exercises **Content:** The course deals with topics in the area of software defined networking: - SDN Architecture (Application, Control, Infrastructure Layer) - SDN Interfaces (North/South-bound vs. East/West-bound interface) - SDN Applications and Use Cases (e.g. Multicasting) - Network Virtualization and Slicing (e.g. FlowVisor) - Network Function Virtualization (NFV) and - Network Service Chaining - SDN Security Network Operating Systems and Languages - OpenFlow Controller (e.g. NOX, Beacon, etc.) - Hardware Switches (e.g. NEC IP8800, Pronto) vs. Software Switches (e.g. NetFPGA, OpenVSwitch) - SDN in Wireless Networks (e.g. OpenWRT) **Workload:** - 28h lectures - 22h theoretical exercises - 4h practical exercises - 96h homework (further studies, preparation for the final exam)
**Pre-examination requirements:****Type of examination:****Teaching method / lecture hours per week (SWS):**
Prerequisites for the exam required; details will be announced at the beginning of the semester. Written exam 120 minutes - 2 SWS lecture - 2 SWS exercise
**Prerequisites according to examination regulations:****Recommended prerequisites:**
none Modul *Computernetze*
**Media:****Literature:**
Textbooks as indicated. Slides and paper copies as necessary.
**Comments:** In der letzen SPO ist dieses Modul als WPF im Modulbereich *Technische Informatik* anrechenbar. # Software Engineering & IT-Projektmanagement **Winter** (engl. Software Engineering & IT-Projectmanagement )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110476**
**Kürzel** SE&IT-PM **CP** 5 **Semester** Winter **Fachsem.** ab 3. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Software+Engineering+&+IT-Projektmanagement&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Software Engineering & IT-Projektmanagement")
**Zugang beschränkt:**false
**Verantwortung:**Dr. Thomas Wilde
**Dozent:in:**Dr. Thomas Wilde
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Software Engineering & IT-Projektmanagement* - Übung *Software Engineering & IT-Projektmanagement*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik I - Pflicht - B.Sc. INF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. CV: Informatik I - Pflicht - B.Sc. CV: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Informatik I - Pflicht - B.Sc. INGINF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Informatik I - Pflicht - B.Sc. INF (bilingual): Kernmodule (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** Studierende, die den Kurs erfolgreich absolviert haben ... - ... verstehen den Begriff "Software Engineering", seine Bedeutung und die Notwendigkeit strukturierter Softwareentwicklung. - ... kennen verschiedene Prozessmodelle, deren Vor- und Nachteile sowie die Kernaktivitäten des Software Engineerings. - ... wenden Testmethoden und Refactoring an, um Softwarequalität zu sichern und Fehler zu vermeiden. - ... verstehen und nutzen agile Methoden wie Scrum und Kanban und vergleichen sie mit traditionellen Ansätzen. - ... setzen Versionskontrolle, IDEs und CI/CD-Pipelines effektiv ein und verstehen Continuous Integration & Deployment. - ... schreiben lesbaren, wartbaren und effizienten Code nach bewährten Prinzipien und Konventionen. - ... schätzen Aufwand und Ressourcen ein, planen Projekte und überwachen deren Fortschritt. - ... kennen Architekturkonzepte und Design-Patterns und wenden diese in Softwareprojekten an. - ... arbeiten effektiv im Team, präsentieren Ideen klar und dokumentieren ihre Arbeit. **Inhalt:** - Software Engineering - Was ist das und wozu wird es gebraucht? - Prozessmodelle: sequentielle & iterativ, - Prozessaktivitäten: Spezifikation, Entwicklung, Validierung, Evolution, - Qualitätssicherung: Testint & Refactoring, - Agile Softwareentwicklung, - Tools & Werkzeuge, - Clean-Coding / Code-Conventions, - Continuous Integration, Continuous Deployment, Continuous Delivery, - IT-Projektmanagement: Schätzung & Prozessplanung, - Softwarearchitektur, - Design-Patterns, - Praktische Beispiele. **Arbeitsaufwand:** - Präsenzzeit: 28h Vorlesung + 28h Übung - 94h selbstständige Arbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
- Um an der Prüfung teilnehmen zu können, sind Prüfungsvorleistungen erforderlich. Details werden in der ersten Vorlesung bekannt gegeben. - Prüfung: schriftliche Klausur, 120 Minuten; - Schein (SPO bis 2022): Bearbeitung der Aufgaben & Teilnahme an den Übungen. - Vorlesung (2 SWS) Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine Erfolgreicher Abschluss von: - Einführung in die Informatik, - Algorithmen und Datenstrukturen.
**Medienformen:****Literatur:**
- Ian Sommerville. *Software Engineering*, 10. Auflage. Pearson, 2016 - Erich Gamma, Richard Helm, Ralph E. Johnson, John Vlissides: *Design Patterns. Elements of Reusable Object-Oriented Software*, Addison Wesley, 1997 - Robert Martin: *Clean Code: A Handbook of Agile Software Craftsmanship*, Prentice Hall, 2008 Für alle Lehrbücher gilt, dass die Auflage und ggf. die Wahl zwischen englischem Original oder deutscher Übersetzung für uns irrelevant ist. Jede ältere Auflage ist in Ordnung.
**Hinweise:** # Software Engineering & IT-Projektmanagement (dual) **Winter** (engl. Software Engineering & IT-Projectmanagement )
##### **Modulnummer: FIN-INF-1104762**
**Kürzel** SE&IT-PM **CP** 5 **Semester** Winter **Fachsem.** ab 3. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Software+Engineering+&+IT-Projektmanagement+(dual)&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Software Engineering & IT-Projektmanagement (dual)")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**Dr. Thomas Wilde
**Dozent:in:**Dr. Thomas Wilde
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Software Engineering & IT-Projektmanagement* - Übung *Software Engineering & IT-Projektmanagement*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik I - Pflicht - B.Sc. INF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. CV: Informatik I - Pflicht - B.Sc. CV: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Informatik I - Pflicht - B.Sc. INGINF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Kernmodule (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** Studierende, die den Kurs erfolgreich absolviert haben ... - ... verstehen den Begriff "Software Engineering", seine Bedeutung und die Notwendigkeit strukturierter Softwareentwicklung. - ... kennen verschiedene Prozessmodelle, deren Vor- und Nachteile sowie die Kernaktivitäten des Software Engineerings. - ... wenden Testmethoden und Refactoring an, um Softwarequalität zu sichern und Fehler zu vermeiden. - ... verstehen und nutzen agile Methoden wie Scrum und Kanban und vergleichen sie mit traditionellen Ansätzen. - ... setzen Versionskontrolle, IDEs und CI/CD-Pipelines effektiv ein und verstehen Continuous Integration & Deployment. - ... schreiben lesbaren, wartbaren und effizienten Code nach bewährten Prinzipien und Konventionen. - ... schätzen Aufwand und Ressourcen ein, planen Projekte und überwachen deren Fortschritt. - ... kennen Architekturkonzepte und Design-Patterns und wenden diese in Softwareprojekten an. - ... arbeiten effektiv im Team, präsentieren Ideen klar und dokumentieren ihre Arbeit. **Inhalt:** - Software Engineering - Was ist das und wozu wird es gebraucht? - Prozessmodelle: sequentielle & iterativ, - Prozessaktivitäten: Spezifikation, Entwicklung, Validierung, Evolution, - Qualitätssicherung: Testint & Refactoring, - Agile Softwareentwicklung, - Tools & Werkzeuge, - Clean-Coding / Code-Conventions, - Continuous Integration, Continuous Deployment, Continuous Delivery, - IT-Projektmanagement: Schätzung & Prozessplanung, - Softwarearchitektur, - Design-Patterns, - Praktische Beispiele. **Arbeitsaufwand:** - Präsenzzeit: 28h Vorlesung + 28h Übung - 94h selbstständige Arbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
- Prüfung: schriftliche Klausur, 120 Minuten; - Schein (SPO bis 2022): Bearbeitung der Aufgaben & Teilnahme an den Übungen. Vorlesung (2 SWS) Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine Erfolgreicher Abschluss von: - Einführung in die Informatik, - Algorithmen und Datenstrukturen.
**Medienformen:****Literatur:**
- Ian Sommerville. *Software Engineering*, 10. Auflage. Pearson, 2016 - Erich Gamma, Richard Helm, Ralph E. Johnson, John Vlissides: *Design Patterns. Elements of Reusable Object-Oriented Software*, Addison Wesley, 1997 - Robert Martin: *Clean Code: A Handbook of Agile Software Craftsmanship*, Prentice Hall, 2008 Für alle Lehrbücher gilt, dass die Auflage und ggf. die Wahl zwischen englischem Original oder deutscher Übersetzung für uns irrelevant ist. Jede ältere Auflage ist in Ordnung.
**Hinweise:** # Spezifikationstechnik **Sommer** (engl. Introduction to Specification )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110116**
**Kürzel** SPT **CP** 5 **Semester** Sommer **Fachsem.** ab 4. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Spezifikationstechnik&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Spezifikationstechnik")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**Prof. Dr. Frank Ortmeier
**Dozent:in:**Prof. Dr. Frank Ortmeier
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Spezifikationstechnik* - Übung *Spezifikationstechnik*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Studienprofil: Forensik Design - B.Sc. INF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Computervisualistik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Informatik II - Pflicht - B.Sc. INGINF: Ingenieurinformatik Pflicht (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik Wahlpflicht (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden ... - sind mit Methoden der formalen Spezifikation vertraut - können einschätzen, für welche Software-Artefakte der Einsatz formaler Methoden sinnvoll ist - kennen die Potentiale und Grenzen formaler Methoden **Inhalt:** - Formale versus informale Spezifikation - Spezifikation, Validierung, Verifikation, Generierung - Spezifikation abstrakter Datentypen - Spezifikation von zeitlichen Abläufen und Prozessen, - Anwendungsbeispiel: Protokollspezifikation Konkrete Spezifikationssprachen und Werkzeuge **Arbeitsaufwand:** 150 h = 56 h Präsenzzeit + 94 h selbstständige Arbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
- Prüfungsvorleistung erforderlich - Mündliche Prüfung - Vorlesung (2 SWS) - Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine - Algorithmen und Datenstrukturen - Theoretische Informatik
**Medienformen:****Literatur:**
**Hinweise:** # Startup Engineering I **Winter** #### Vorbereitung der Gründung (engl. Startup Engineering I )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110322**
**Kürzel** SE 1 **CP** 5 **Semester** Winter **Fachsem.** ab 3. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Startup+Engineering+I&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Startup Engineering I")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**Graham Horton
**Dozent:in:**Graham Horton
**Lehrveranstaltungen:**- Projekt: *Startup Engineering I*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF: FIN SMK - B.Sc. INF: Ergänzungsbereich (SPO 2027) - B.Sc. CV: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. CV: FIN SMK - B.Sc. CV: Interdisziplinär (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INGINF: FIN SMK - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Wirtschaftsinformatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF (bilingual): FIN SMK
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Absolventen des Moduls ... - kennen und verstehen wichtige Erfolgsfaktoren von Startups - können eine Produktidee entsprechend mehreren Kriterien beschreiben - kennen Vorbereitungsschritte zur Gründung eines Lean Startups - können eine Zielgruppe charakterisieren - können einen Kundengewinnungsprozess gestalten - haben im Team einige Gründungsvorbereitungen eines Startups durchgespielt - bewerten die Qualität der Teamarbeit und den eigenen Beitrag zum Ergebnis **Inhalt:** - Teamarbeit - Das Lean Startup-Prinzip - Plausibilitätscheck eines minimalen Geschäftsmodells - Einschätzung des Marktpotenzials eines Produktes - Problem-Solution-Fit und Product-Market-Fit - Customer Journey Map - Customer Persona - Validierung von Gründungshypothesen **Arbeitsaufwand:** 28 h Präsenzzeit + 122 h selbstständige Projektarbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
- Hausarbeit - 2 SWS Projekt
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine - Interesse an Startups und deren Gründungsvorbereitungen - Interesse an und Bereitschaft zu Projekt- und Teamarbeit
**Medienformen:****Literatur:**
- Eric Ries: The Lean Startup - Diverse Internet-Quellen (werden in der Veranstaltung bekanntgegeben)
**Hinweise:** Der Erfolg bei diesem Modul hängt stark von der **Qualität der Projekt- und Teamarbeit** ab! Die Anzahl Teilnehmer ist **beschränkt**. Die Teilnahme an der ersten Veranstaltung ist **Pflicht**. Das Modul wird nur in Verbindung mit einer **benoteten Prüfungsleistung** angeboten. # Technische Aspekte der IT-Sicherheit **Sommer** (engl. Technical Aspects of IT-Security )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110434**
**Kürzel** TAITS **CP** 5 **Semester** Sommer **Fachsem.** ab 4. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Technische+Aspekte+der+IT-Sicherheit&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Technische Aspekte der IT-Sicherheit")
**Zugang beschränkt:**false
**Verantwortung:**Prof. Dr. Jana Dittmann
**Dozent:in:**Prof. Dr. Jana Dittmann
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Technische Aspekte der IT-Sicherheit* - Übung *Technische Aspekte der IT-Sicherheit*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Studienprofil: Forensik Design - B.Sc. INF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Computervisualistik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik Wahlpflicht (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden ... - können anhand einer ausgewählten technischen Fragestellung zur IT-Sicherheit die Anforderungen und Lösungsmöglichkeiten für ein Anwendungsbeispiel verstehen - technische Integrationsaspekte verstehen und Umsetzungen ausgewählter Inhalte aus „Sichere Systeme“ und „Algorithmen und Datenstrukturen“ vornehmen - können technische Komponenten am Beispiel sicher gestalten und eine Sicherheitsbewertung vornehmen - können eine Evaluation und Bewertung technischer Systeme vornehmen und Restrisiken benennen - können die Ergebnisse in einem Referat präsentieren und sich einer Diskussion stellen - können Herausforderungen in der Teamarbeit erkennen und reflektieren - können Sicherheit als Prozess in einem IuK-System verstehen und ausgewählte Mechanismen gestalten und anwenden **Inhalt:** - Zusammenfassung von relevanten Grundlagen für einen ausgewählten technischen Praxisfall der IT-Sicherheit mit Zusammenfassung von - Security-by-Design - Sicherheitsevaluierung und -bewertung - Einführung in die Sensortechnik und Kommunikationstechnologien aus Bereichen wie automotiver Sicherheit, IoT- oder Steuer- und Regelungstechnik - Erarbeitung von Anforderungen und Umsetzung sowie Bewertung von Lösungsmöglichkeiten von IT-Sicherheit für den ausgewählten praxisrelevanten, hardwarenahen Anwendungsfall - Technische Integrationsaspekte, Umsetzung ausgewählter Inhalte aus "Sichere Systeme" und "Algorithmen und Datenstrukturen" - Wiederholung: Grundlagen der Teamarbeit, Vorlesung ist Projekt-orientiert **Arbeitsaufwand:** 150h: Präsenzzeit = 56h, Selbstständige Arbeit = 94h
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
keine Referat - Das Referat umfasst eine eigenständige und vertiefte schriftliche Auseinandersetzung mit einer Fragestellung aus dem Arbeitszusammenhang der Lehrveranstaltung unter Einbeziehung und gezielter kritischer Auswertung einschlägiger Literatur, sowie die Darstellung der eigenen Arbeit auch im Vergleich im Team und die Vermittlung sowie Bewertung der eigenen Ergebnisse im mündlichen Vortrag sowie in der anschließenden Diskussion im Team. - Die Ausarbeitungen müssen schriftlich vorliegen. - Vorlesung (2 SWS) - Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine - Sichere Systeme, - Technische Informatik, - Kommunikation und Netzwerke, - Algorithmen und Datenstrukturen
**Medienformen:****Literatur:**
**Hinweise:** [https://omen.cs.uni-magdeburg.de/itiamsl/deutsch/lehre/index.html](https://omen.cs.uni-magdeburg.de/itiamsl/deutsch/lehre/index.html) # Technische Informatik 1 **Winter** (engl. Computer Engineering 1 )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110378**
**Kürzel** TI-1 **CP** 5 **Semester** Winter **Fachsem.** 3. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Technische+Informatik+1&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Technische Informatik 1")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**Prof. Dr. Mesut Güneş, Prof. Dr. David Hausheer
**Dozent:in:**Prof. Dr. Mesut Güneş
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Technische Informatik 1* - Übung *Technische Informatik 1*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Technische Informatik - B.Sc. INF: Aufbaumodule (SPO 2027) - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Computervisualistik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Technische Informatik - B.Sc. INGINF: Ingenieurinformatik Pflicht (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Technische Informatik - B.Sc. INF (bilingual): Aufbaumodule (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** Studierende - verstehen den Aufbau digitaler Computer - verstehen das Schichtenmodell für Computersysteme - verstehen Zahlensysteme und die Herausforderungen der Computerarithmetik - können mit unterschiedlichen Zahlensystemen umgehen - verstehen die grundlegenden Hardware-Komponenten von Computern - verstehen die Maschinenprogrammierung und können einfache Assemblerprogramme entwickeln **Inhalt:** - Aufbau eines Rechners - Computerarithmetik - Kombinatorische Schaltnetze - Sequentielle Schaltwerke - Befehlssatz und Adressierung - Fließband- und Parallelverarbeitung **Arbeitsaufwand:** 56h Präsenzzeit + 94h selbstständige Arbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Votierung - mindestens 50% der Punkte durch Aufgaben in den Übungen Klausur 120 Minuten - Vorlesung (2 SWS) - Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine
**Medienformen:****Literatur:**
Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.
**Hinweise:** # Computer Engineering 1 ##### Winter ##### (in German: Technische Informatik 1 )
##### **Module-ID:** **FIN-INF-1103782**
**Abbreviation** TI-1 **Credit Points** 5 **Semester** Winter **Term** 3. **Duration** 1 Semester **Language** english **Level** Bachelor
**Link:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Technische+Informatik+1&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Technische Informatik 1")
**Limited accessability:**false
**Responsibility:**Prof. Dr. Mesut Güneş, Prof. Dr. David Hausheer
**Lecturer:**Prof. Dr. Mesut Güneş
**Classes:**- Vorlesung *Technische Informatik 1* - Übung *Technische Informatik 1*
**Applicability in curriculum:**- B.Sc. INF: Technische Informatik - B.Sc. INF: Aufbaumodule (SPO 2027) - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Computervisualistik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Technische Informatik - B.Sc. INGINF: Ingenieurinformatik Pflicht (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Technische Informatik - B.Sc. INF (bilingual): Aufbaumodule (SPO 2027)
**Intended learning outcomes:** Students - understand the structure of digital computers - understand the layer model for computer systems - understand number systems and the challenges of computer arithmetic - can deal with different number systems - understand the basic hardware components of computers - understand machine programming and can develop simple assembly programs **Content:** - Structure of a computer - Computer arithmetic - Combinatorial switching networks - Sequential switching networks - Instruction set and addressing - Conveyor belt and parallel processing **Workload:** 56h attendance + 94h independent work
**Pre-examination requirements:****Type of examination:****Teaching method / lecture hours per week (SWS):**
Written exam 120 Minuten - lecture (2 SWS) - exercise (2 SWS)
**Prerequisites according to examination regulations:****Recommended prerequisites:**
none
**Media:****Literature:**
**Comments:** # Technische Informatik 2 **Sommer** (engl. Computer Engineering 2 )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110379**
**Kürzel** TI-2 **CP** 5 **Semester** Sommer **Fachsem.** 4. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Technische+Informatik+2&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Technische Informatik 2")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**Prof. Dr. Mesut Güneş, Prof. Dr. David Hausheer
**Dozent:in:**Prof. Dr. Mesut Güneş
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Technische Informatik 2* - Übung *Technische Informatik 2*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Technische Informatik - B.Sc. INF: Aufbaumodule (SPO 2027) - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Computervisualistik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Technische Informatik - B.Sc. INGINF: Ingenieurinformatik Pflicht (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Technische Informatik - B.Sc. INF (bilingual): Aufbaumodule (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** Studierende ... - verstehen Prozesse in Betriebssystemen - können Algorithmen zur Synchronisation von Prozessen umsetzen - verstehen wie Deadlocks entstehen und können Verfahren zur Lösung umsetzen - verstehen die Speicherverwaltung und das Scheduling in Betriebssystemen - können in C Prozesse umsetzen und betriebssystemnahe Programme entwickeln - verstehen die Grundlagen von Kommunikationsnetzen **Inhalt:** Einführung in Betriebssysteme und Kommunikationssysteme ... - Prozesse & Threads - Synchronisation - Deadlocks - Speicherverwaltung - Scheduling - E/A und Dateisystem - Booting, Services und Sicherheit - Vernetzte Computer und Internet **Arbeitsaufwand:** 56h Präsenzzeit + 94h selbstständige Arbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Votierung - mindestens 50% der Punkte durch Aufgaben in den Übungen Klausur 120 Minuten Vorlesung (2 SWS) Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine Technische Informatik 1
**Medienformen:****Literatur:**
wird auf der Web-Seite der VL bekanntgegeben
**Hinweise:** Dieses Modul wird im Sommer 2026 in English gelesen. Videos werden in Deutsch verfügbar sein. # Computer Engineering 2 ##### Summer ##### (in German: Technische Informatik 2 )
##### **Module-ID:** **FIN-INF-1103792**
**Abbreviation** TI-2 **Credit Points** 5 **Semester** Summer **Term** 4. **Duration** 1 Semester **Language** english **Level** Bachelor
**Link:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Technische+Informatik+2&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Technische Informatik 2")
**Limited accessability:**false
**Responsibility:**Prof. Dr. Mesut Güneş, Prof. Dr. David Hausheer
**Lecturer:**Prof. Dr. Mesut Güneş
**Classes:**- Vorlesung *Technische Informatik 2* - Übung *Technische Informatik 2*
**Applicability in curriculum:**- B.Sc. INF: Technische Informatik - B.Sc. INF: Aufbaumodule (SPO 2027) - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Computervisualistik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Technische Informatik - B.Sc. INGINF: Ingenieurinformatik Pflicht (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Technische Informatik - B.Sc. INF (bilingual): Aufbaumodule (SPO 2027)
**Intended learning outcomes:** Students ... - understand processes in operating systems - can implement algorithms for the synchronization of processes - understand how deadlocks occur and can implement procedures to solve them - understand memory management and scheduling in operating systems - can implement processes in C and develop operating system-related programs - understand the basics of communication networks **Content:** Introduction to operating systems and communication systems ... - Processes & Threads - Synchronization - Deadlocks - Memory management - Scheduling - I/O and file system - Booting, services and security - Networked computers and the Internet **Workload:** 56h attendance time + 94h independent work
**Pre-examination requirements:****Type of examination:****Teaching method / lecture hours per week (SWS):**
Written examination 120 Minutes Lecture (2 SWS) Exercise (2 SWS)
**Prerequisites according to examination regulations:****Recommended prerequisites:**
none Technische Informatik 1
**Media:****Literature:**
wird auf der Web-Seite der VL bekanntgegeben
**Comments:** # Virtual and Augmented Reality I ##### Summer ##### (in German: Virtual and Augmented Reality I )
##### **Module-ID:** **FIN-INF-110523**
**Abbreviation** VAR1\_BA **Credit Points** 5 **Semester** Summer **Term** ab 4. **Duration** 1 Semester **Language** english **Level** Bachelor
**Link:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Virtual+and+Augmented+Reality+I&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Virtual and Augmented Reality I")
**Limited accessability:**true
**Responsibility:**Christian Hansen
**Lecturer:**Christian Hansen
**Classes:**- Lecture *Virtual and Augmented Reality I* - Exercise class *Virtual and Augmented Reality I*
**Applicability in curriculum:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Studienprofil: Computer Games - B.Sc. CV: Anwendungsfach - Computer Games - B.Sc. CV: Computervisualistik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Intended learning outcomes:** Students who complete this module will acquire in-depth knowledge in the areas of human-computer interaction in the context of VR/AR, perceptual aspects of VR/AR, VR/AR and input/output devices. In addition, they will gain an understanding of the technical fundamentals of tracking, VR/AR visualisation/rendering and AR registration. In the associated seminar, students develop, test and evaluate a VR/AR software tool in a team. Students will learn how to design, program and test a VR/AR system. In these team projects, students learn how to solve social and technical conflicts. In addition, students present their project results in an oral presentation and justify the results achieved by their team. **Content:** This module covers fundamentals and advanced techniques in the area of VR/AR systems. Students will gain the theoretical foundation needed to design, implement, improve, and evaluate VR/AR systems. In addition, the theoretical foundations can be applied in a team project that accompanies the lecture. Following topics in the field of VR/AR are addressed: - Introduction to VR/AR systems - Perceptional aspects - Input devices - Output devices - AR components and types - Interaction techniques **Workload:** 56h contact hours + 94h self-study
**Pre-examination requirements:****Type of examination:****Teaching method / lecture hours per week (SWS):**
oral exam - Lecture (2SWS) - Seminar (2SWS)
**Prerequisites according to examination regulations:****Recommended prerequisites:**
Introduction to Computer Graphics
**Media:****Literature:**
Virtual und Augmented Reality (VR/AR) Grundlagen und Methoden der Virtuellen und Augmentierten Realität herausgegeben von: Prof. Dr. Ralf Dörner, Prof. Dr. Wolfgang Broll, Prof. Dr. Paul Grimm, Prof. Dr. Bernhard Jung Verlag: Springer Berlin Heidelberg
**Comments:** # Visualization ##### Winter ##### (in German: Visualization )
##### **Module-ID:** **FIN-INF-102812**
**Abbreviation** VIS **Credit Points** 5 **Semester** Winter **Term** 5. **Duration** 1 Semester **Language** english **Level** Bachelor
**Link:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Visualization&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Visualization")
**Limited accessability:**true
**Responsibility:**Bernhard Preim
**Lecturer:**Bernhard Preim
**Classes:**- Lecture *Visualization* - Exercise *Visualization*
**Applicability in curriculum:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. CV: Computervisualistik - Pflicht - B.Sc. CV: Computervisualistik Pflicht (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Informatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik Wahlpflicht (SPO 2027)
**Intended learning outcomes:** Students ... - understand how physiological perception affects visualization effectiveness - know basic visualization techniques, such as color coding, diagramme types and techniques to visualize graph and network data - can generate appropriate visualizations for business and statistical data **Content:** - Visualization goals and quality criteria - Understanding of fundamentals of visual perception - Overview of data structures in visualization - Basic algorithms (Isolines, color scales, diagramm techniques), - Direct and indirect visualization of volume data - map-based visualization - dashboard design - Information visualization **Workload:** 56 contact hours + 94 h self study
**Pre-examination requirements:****Type of examination:****Teaching method / lecture hours per week (SWS):**
Successful participation in the exercise (voting system, vote for at least 2/3 of all tasks) Written exam, 2hours - 2 SWS Lectures - 2 SWS Exercise classes
**Prerequisites according to examination regulations:****Recommended prerequisites:**
none - Module: Computer Graphics I -
**Media:****Literature:**
- Powerpoint presentation - Sketches - Videos - P. and M. Keller (1994): Visual Cues, IEEE Computer Society PressT. Munzner (2015). Visualization Analysis and Design: Principles, Techniques, and Practice, A K Peters - W. Schroeder, K. Martin, B. Lorensen (2001): The Visualization Toolkit: An object-oriented approach to 3d graphics, 3. Aufl. Springer, Heidelberg - A. Telea (2014): Data Visualization: Principles and Practice, Second Edition, AK Peters (2. Auflage) - Munzner, T. (2014). *Visualization analysis and design*. CRC press. - Tominski, C., & Schumann, H. (2020). *Interactive visual data analysis*. AK Peters/CRC Press. - M. Ward, D. Keim, G. Grinstein (2015): Interactive Data Visualization: Foundations, Techniques, and Applications, Second Edition
**Comments:** # Module im Bereich: Anwenden - Pflicht # Anwendungssysteme **Sommer** (engl. Business Application Systems )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110123**
**Kürzel** AWS **CP** 5 **Semester** Sommer **Fachsem.** ab 1. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Anwendungssysteme&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Anwendungssysteme")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**Prof. Dr. Klaus Turowski
**Dozent:in:**Prof. Dr. Klaus Turowski
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Anwendungssysteme* - Übung *Anwendungssysteme*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Anwenden - Pflicht - B.Sc. WIF: Wirtschaftsinformatik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden ... - verstehen, wie Geschäftsprozesse durch IT-Technologien unterstützt werden. - kennen die Zwecke betrieblicher Anwendungssysteme. - wissen, dass für verschiedene Geschäftsbereiche unterschiedliche betriebliche Anwendungen erforderlich sind. - verstehen, wie Geschäftsdaten auf verschiedene betriebliche Anwendungen abgebildet werden. - wissen wie man komplexere Sachverhalte mit Tabellen darstellt. - können mehrere betriebliche Anwendungssysteme in verschiedenen Geschäftsbereichen anwenden. - wissen wie verschiedene betriebliche Anwendungssysteme miteinander integriert sind und welche Integrationsformen möglich sind. - können sich neues Wissen eigenständig aneignen und für sich nutzbar machen. - können bei unbekannten Aufgaben eigene Ideen einbringen und Entscheidungen treffen. - können für neue Aufgaben geeignete Lösungen wählen, anwenden und anschließend beurteilen. **Inhalt:** - Grundlagen der Wertschöpfungskette nach Porter - Prozesse der betrieblichen Informationsverarbeitung - Forschung und Entwicklung - Vertrieb - Einkauf - Produktion - Logistik - Fallstudien zu komplexen Geschäftsprozessen mit SAP R/3 Enterprise **Arbeitsaufwand:** 56h Präsenzzeit + 94h selbstständige Arbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Hausarbeit - Vorlesung - Übung
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine
**Medienformen:****Literatur:**
Mertens, P. (2005): Integrierte Informationsverarbeitung 1. 15. Auflage, Berlin u. a.
**Hinweise:** # Datenbanken 1 **Winter** (engl. Database Concepts )
##### **Modulnummer: FIN-INF-100391**
**Kürzel** DB1 **CP** 5 **Semester** Winter **Fachsem.** ab 1. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Datenbanken+1&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Datenbanken 1")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**Gunter Saake
**Dozent:in:**Gunter Saake
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Datenbanken 1* - Übung *Datenbanken 1*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik I - Pflicht - B.Sc. INF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. CV: Informatik I - Pflicht - B.Sc. CV: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Informatik I - Pflicht - B.Sc. INGINF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Anwenden - Pflicht - B.Sc. WIF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Informatik I - Pflicht - B.Sc. INF (bilingual): Kernmodule (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden ... - verstehen die Grundkonzepte von Datenbanksystemen - können relationale Datenbanken entwerfen - kennen relationale Datenbanksprachen - können Datenbankanwendungen entwickeln **Inhalt:** - Eigenschaften von Datenbanksystemen - Architekturen - Konzeptueller Entwurf einer relationalen Datenbank - Relationales Datenbankmodell - Abbildung ER-Schema auf Relationen - Datenbanksprachen (Relationenalgebra, SQL) - Formale Entwurfskriterien und Normalisierungstheorie - Anwendungsprogrammierung - Weitere Datenbankkonzepte wie Sichten, Trigger, Rechtevergabe **Arbeitsaufwand:** 56 h Präsenz + 94 h selbstständige Arbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Erfolgreicher Besuch der Übung Schriftliche Prüfung (120 min) - 2 SWS Vorlesung - 2 SWS Übung
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
Kann nicht gleichzeitig mit dem Modul "Database Concepts" besucht werden
**Medienformen:****Literatur:**
Datenbanken - Konzepte und Sprachen. Gunter Saake, Kai-Uwe Sattler, Andreas Heuer. März 2018, ISBN 978‐3‐95845‐777‐5; Mitp-Verlag; Auflage: 6
**Hinweise:** # Einführung in Managementinformationssysteme **Sommer** (engl. Introduction to management information systems )
##### **Modulnummer: FIN-INF-103315**
**Kürzel** EinfMIS **CP** 5 **Semester** Sommer **Fachsem.** 4. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Einf%C3%BChrung+in+Managementinformationssysteme&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Einführung in Managementinformationssysteme")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**Hans-Knud Arndt
**Dozent:in:**Hans-Knud Arndt
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Einführung in Managementinformationssysteme* - Übung *Einführung in Managementinformationssysteme*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Anwenden - Pflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Angestrebte Lernergebnisse:** Absolvent\*innen dieses Moduls... - erlangen ein Verständnis des Konzepts von Managementsystemen für Organisationen jeglicher Art - setzen sich mit der Idee von Managementinformationssystemen als informationstechnische Entsprechung von Managementsystemen auseinander - kennen methodische Herangehensweisen zur Entwicklung von Managementinformationssystemen - kennen die Anwendung von Metainformation und Anwendungsintegration in Managementinformationssystemen **Inhalt:** - Grundlagen zu Managementsystemen - Managementinformationssysteme als Informationssysteme für Managementsysteme - Methoden zur Konzipierung und Realisierung von Managementinformationssystemen - Metainformation in Managementinformationssystemen **Arbeitsaufwand:** 56h Präsenzzeit 94h selbstständige Arbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Um an der Prüfung teilnehmen zu können, sind Prüfungsvorleistungen erforderlich. Details werden in der ersten Vorlesung bekannt gegeben. Klausur Vorlesung (2 SWS) Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine Einführung in die Wirtschaftsinformatik
**Medienformen:****Literatur:**
**Hinweise:** # Sichere Systeme **Sommer** (engl. Secure Systems )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110115**
**Kürzel** SISY **CP** 5 **Semester** Sommer **Fachsem.** ab 3. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Sichere+Systeme&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Sichere Systeme")
**Zugang beschränkt:**false
**Verantwortung:**Prof. Dr. Jana Dittmann
**Dozent:in:**Prof. Dr. Jana Dittmann
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Sichere Systeme* - Übung *Sichere Systeme*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Informatik II - Pflicht - B.Sc. INF: Aufbaumodule (SPO 2027) - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Computervisualistik Wahlpflicht (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Informatik II - Pflicht - B.Sc. INGINF: Ingenieurinformatik Pflicht (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Anwenden - Pflicht - B.Sc. WIF: Informatik Pflicht (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Informatik II - Pflicht - B.Sc. INF (bilingual): Aufbaumodule (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden ... - können Sichere Systeme mit Designprinzipien beschreiben und bewerten - können Sicherheitsaspekte und Gewährleistungsziele im Konzept berücksichtigen und mittels ausgewählten Mechanismen umsetzen sowie beispielhaft evaluieren - können die Bedeutung von Designprinzipien für sichere Systeme selbständig beschreiben - können verschiedene Sicherheitsbedürfnisse für sich selbst erkennen und sich selbst danach organisieren - können anhand von ausgewählten Bedrohungen und Schwachstellen die abstrakten Sicherheitsaspekte und Gewährleistungsziele erkennen, benennen, Basisangriffe zuordnen als auch ausgewählte Sicherheitsmechanismen ableiten - können eine Sicherheitsbewertung vornehmen und Ergebnisse interpretieren - können Sicherheit als Prozess in einem IuK-System verstehen und ausgewählte Mechanismen gestalten und anwenden **Inhalt:** - IT-Sicherheitsaspekte, Gewährleistungsziele und IT-Sicherheitsbedrohungen - Designprinzipien sicherer IT-Systeme - Sicherheitsrichtlinien - Ausgewählte Sicherheitsmechanismen **Arbeitsaufwand:** 56h Präsenzzeit + 94h selbstständige Arbeit (Lösung der Übungsaufgaben & Prüfungsvorbereitung)
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
keine - Empfohlene Teilnahme an den Vorlesungen und Übungen: - Note: Prüfung (schriftlich, 120 Min, keine Vorleistungen) - Unbenotete Prüfungsleistung: Bekanntgabe zu Beginn der Veranstaltung - Vorlesung (2 SWS) - Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine - Einführung in die Informatik - Grundlagen der Theoretischen Informatik - Grundlagen der Technischen Informatik
**Medienformen:****Literatur:**
**Hinweise:** [https://omen.cs.uni-magdeburg.de/itiamsl/deutsch/lehre/index.html](https://omen.cs.uni-magdeburg.de/itiamsl/deutsch/lehre/index.html) # Module im Bereich: Recht - Wahlpflicht # AI Ethics, Data Privacy, and Intellectual Property in IT ##### Winter ##### (in German: AI Ethics, Data Privacy, and Intellectual Property in IT )
##### **Module-ID:** **FIN-INF-110510**
**Abbreviation** **Credit Points** 5 **Semester** Winter **Term** 1. **Duration** 1 Semester **Language** english **Level** Bachelor
**Link:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=AI+Ethics,+Data+Privacy,+and+Intellectual+Property+in+IT&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "AI Ethics, Data Privacy, and Intellectual Property in IT")
**Limited accessability:**
**Responsibility:**Dr. Laila Barqawi, Dr. Mohammad Abdallah
**Lecturer:**Dr. Laila Barqawi, Dr. Mohammad Abdallah
**Classes:**- Lecture AI Ethics, Data Privacy, and Intellectual Property in IT (online) - Exercise AI Ethics, Data Privacy, and Intellectual Property in IT (online)
**Applicability in curriculum:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Recht - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht
**Intended learning outcomes:** Students: - can explain fundamental ethical principles. - can appreciate ‘ACM’ and ‘IEEE’ professional ethics codes. - can interpret the core provisions of the ‘GDPR’ and apply them to IT scenarios. - can understand and identify IP rights and licensing types relevant to software and AI. - can analyse how ethics, privacy, and IP are interrelated in IT innovation. - can propose responsible approaches to real-world data and IP challenges. **Content:** - Ethics: professional integrity, fairness, and accountability in IT; - Data Privacy: key data protection concepts and GDPR compliance; - Intellectual Property (IP): ownership, licensing, and innovation in digital products. **Workload:** - Contact hours (lectures + activities): 52h - Independent work (preparation + homework + project): 98h
**Pre-examination requirements:****Type of examination:****Teaching method / lecture hours per week (SWS):**
None Hausarbeit (Homework and Presentation) Lectures (2 SWS) Exercise (2 SWS)
**Prerequisites according to examination regulations:****Recommended prerequisites:**
none
**Media:****Literature:**
Professional Ethics - ACM Code – [https://www.acm.org/code-of-ethics](https://www.acm.org/code-of-ethics) - IEEE Code – [https://www.ieee.org/about/corporate/governance/p7-8](https://www.ieee.org/about/corporate/governance/p7-8) AI Ethics - UNESCO - [https://www.unesco.org/en/artificial-intelligence/recommendation-ethics](https://www.unesco.org/en/artificial-intelligence/recommendation-ethics) Data Privacy & GDPR - The General Data Protection Regulation (GDPR), [https://gdpr.eu/](https://gdpr.eu/) - Federal Data Protection Act (BDSG), [https://www.gesetze-im-internet.de/englisch\_bdsg/](https://www.gesetze-im-internet.de/englisch_bdsg/) Intellectual Property - WIPO. Enterprising Ideas- A Guide to Intellectual Property for Startups [https://www.wipo.int/edocs/pubdocs/en/wipo\_pub\_961.pdf](https://www.wipo.int/edocs/pubdocs/en/wipo_pub_961.pdf)
**Comments:** Kurs für Wintersemester unklar, da Lehrauftrag # Bürgerliches Recht **Winter** (engl. Civil Law )
##### **Modulnummer: FIN-INF-41030**
**Kürzel** **CP** 5 **Semester** Winter **Fachsem.** ab 5. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=B%C3%BCrgerliches+Recht&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Bürgerliches Recht")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**Bürgerliches Recht, Handels- und Wirtschaftsrecht/Chair of Law and Economics
**Dozent:in:**Bürgerliches Recht, Handels- und Wirtschaftsrecht/Chair of Law and Economics
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung Bürgerliches Recht - Hörsaal-/Übung Bürgerliches Recht
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. WIF: Recht - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Wirtschaftswissenschaften Wahlpflicht (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden - erwerben ein juristisches Grundverständnis, - entwickeln die Fähigkeit, Gesetzestexte zutreffend zu interpretieren, - beherrschen die Grundlagen des Bürgerlichen Rechts, - erwerben die Fähigkeit, Lebenssachverhalte juristisch zu bewerten und zu lösen. **Inhalt:** - Grundlagen der juristischen Methodik - Rechtsgeschäftslehre und Vertragsschluss - Stellvertretung - Allgemeine Geschäftsbedingungen - Allgemeines Schadensrecht - Recht der Leistungsstörung - Kauf- und Werkvertragsrecht - weitere Vertragsarten (insb. Darlehen, Miete und Leasing, Auftrag und Geschäftsbesorgung) - Bereicherungsrecht - Deliktsrecht - Besitz und Eigentumserwerb - Grundstücksrecht **Arbeitsaufwand:** - 56 Präsenzstunden - 94 Stunden Selbststudium inkl. Prüfungsleistung
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Schriftliche Aufsichtsprüfung(en) - Vorlesung (2 SWS) - Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine keine
**Medienformen:****Literatur:**
**Hinweise:** WPF Recht # Module im Bereich: Schlüssel- und Methodenkompetenzen # Design-Projekt **Sommer** (engl. Design project )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110517**
**Kürzel** DSP **CP** 5 **Semester** Sommer **Fachsem.** ab 5. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Design-Projekt&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Design-Projekt")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**Hans-Knud Arndt
**Dozent:in:**Hans-Knud Arndt
**Lehrveranstaltungen:**- Seminar *Design-Projekt* - Übung *Design Projekt*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF: FIN SMK - B.Sc. CV: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. CV: FIN SMK - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INGINF: FIN SMK - B.Sc. WIF: Verstehen und Gestalten - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF (bilingual): Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF (bilingual): FIN SMK
**Angestrebte Lernergebnisse:** Absolvent\*innen dieses Moduls... - entwickeln ein Verständnis für Industrie-Design - setzen sich mit den „Zehn Thesen des Guten Designs“ von Dieter Rams auseinander und sind in der Lage, diese auf Projekte anzuwenden - entwickeln ein Verständnis für das Design aktueller IT-Produkte **Inhalt:** Die Teilnehmer\*innen sollen im Rahmen dieser Lehrveranstaltung ihre neu gewonnenen Erkenntnisse in Bezug auf Design praktisch auf IT-Produkte anwenden. Hierbei wird sich vor allem auf die von Dieter Rams entwickelten „Zehn Thesen des Guten Designs“ konzentriert. **Arbeitsaufwand:** 56 h Präsenz 94 h selbstständige Arbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Hausarbeit - Seminar (2 SWS) - Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine
**Medienformen:****Literatur:**
**Hinweise:** # IT-Software project KMD ##### every ##### (in German: IT-Softwareprojekt KMD )
##### **Module-ID:** **FIN-INF-110525**
**Abbreviation** Softproj\_KMD **Credit Points** 5 **Semester** every **Term** 5. **Duration** 1 Semester **Language** english **Level** Bachelor
**Link:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=IT-Softwareprojekt+KMD&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "IT-Softwareprojekt KMD")
**Limited accessability:**false
**Responsibility:**Myra Spiliopoulou
**Lecturer:**Myra Spiliopoulou
**Classes:**Softwareprojekt *Softproj\_KMD*
**Applicability in curriculum:**- B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF: Studienprofil: Künstliche Intelligenz - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Schlüssel- und Methodenkompetenzen
**Intended learning outcomes:** DEUTSCH: Beim erfolgreichen Abschluss von diesem Projekt können die Studierenden: - ein Team gestalten, sich in dieses Team einordnen, Teilaufgaben unter sich teilen, Meilensteine setzen und einen gemeinsamen Zeitplan angehen - eine vereinfachte Data-Mining oder Data-Engineering Aufgabe in Gruppenarbeit lösen - in Gruppenarbeit eine Softwarelösung entwerfen, entwickeln und evaluieren - ihre Entscheidungen bzgl Entwurf, Gestaltung und Software-auswahl begründen - ihre Arbeit als Team präsentieren - einen gemeinsamen Bericht schreiben, wo sie ihre Lösung zusammenfassen und begründen ENGLISH: When completing this project successfully, the students can: - build up a team and organize themselves in it, distributing subtasks among themselves according to their competences, setting milestones and pursuing a joint schedule - solve a simpified data mining or data engineering task in teamwork - design, develop and evaluate a software solution jointly - justify their design decisions and software suite selections - present their work as a team - write a joint report where they summarize and justify their approach **Content:** DEUTSCH: Realistische aber vereinfachte Aufgabe, welche Datenanalyse mit Lernverfahren beinhaltet; die Aufgabe umfasst Entwurf, Entwicklung und Evaluation einer Softwarelösung als Gruppenarbeit ENGLISH: Assignment of a realistic but simplified task that involves the analysis of data with learning methods. The assignment involves design, development and evaluation of a software solution in teamwork. **Workload:** DEUTSCH: - Für jedes Gruppenmitglied: 28 Std Präsenz inkl Konsultationen und Sitzungen, 96 Std Selbststudium - Die Aufgabe ist für eine Studierendengruppe; der Aufwand ist 5 ECTS pro Gruppenmitglied ENGLISCH: - For each team member: 28 h in presence (incl consultations and meetings) + 96 h self-study - Asssignments are designed for student teams; the effort of each team member is 5 ECTS.
**Pre-examination requirements:****Type of examination:****Teaching method / lecture hours per week (SWS):**
GERMAN: Dieses Modul implementiert die 'Prüfungsform wissenschaftliches Projekt' als eine 'Hausarbeit', in der ein 'Referat' eingebettet ist ENGLISH: This module implements the 'Prüfungsform wissenschaftliches Projekt' in the form of a 'Hausarbeit' which in turn incorporates a 'Referat' GERMAN: IT-Softwareprojekt (2 SWS) ENGLISH: IT-Softwareprojekt (2 hours per week)
**Prerequisites according to examination regulations:****Recommended prerequisites:**
none GERMAN: - Datenbanken - Vertrautheit mit einfachen Mining-Algorithmen - Grundzüge der Wirtschaftsinformatik (nur für manche Aufgabestellungen) - Vertrautheit mit Software Entwicklung - Theoretische Grundlagen von Projektmanagement - Englischkenntnisse für Lesen und Formulierung von Suchanfragen, weil alle relevanten Software-Bibliotheken und Fora zur Unterstützung bei der Software-Entwicklung auf Englisch sind ENGLISH: - Database management - Familiarity with simple mining algorithms - Familiarity with underpinnings of business informatics (some assignments only) - Familiarity with software development - Theoretical underpinnings of project management - Reading English and searching on English, because all relevant software libraries and fora for the support of software developers are on English
**Media:****Literature:**
DEUTSCH: Die Anfangsliteratur hängt von der Aufgabenstellung ab und wird jedem Team zusammen mit der Aufgabenstellung gegeben; das Team wird eventuell weitere Literatur sammeln und sich aneignen müssen ENGLISCH: Literature to start with depends on topic assignment and is given to each team together with the assignment; the team must eventually collect further literature and work with it
**Comments:** GERMAN: Als Implementierung des generischen **PFLICHTMODULS** "Softwareprojekt" entsprechend anrechenbar ENGLISH: This module implements the **COMPULSORY** generic module 'Softwareprojekt' # Schlüsselkompetenzen Grundlagen **Winter** #### vorher Schlüsselkompetenzen I&II (engl. Soft Skills Basics )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110110**
**Kürzel** SchlüKo **CP** 5 **Semester** Winter **Fachsem.** 1. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Schl%C3%BCsselkompetenzen+Grundlagen&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Schlüsselkompetenzen Grundlagen")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**PD Dr. Claudia Krull
**Dozent:in:**PD Dr. Claudia Krull
**Lehrveranstaltungen:**In Deutsch / In German - Vorlesung *Schlüsselkompetenzen Grundlagen* In Englisch / In English - Lecture *Soft Skills Basics* (Die Sprachvarianten alternieren jährlich. Im Wintersemester 205/26 findet die englische Variante statt.)
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. CV: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. CV: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INGINF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. WIF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF (bilingual): Kernmodule (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** - Studierende verstehen den Aufbau des Studiums und wie man erfolgreich studieren kann - Studierende können Ziele formulieren und sie als Grundlage für erfolgreiches Zeitmanagement nutzen - Studierende kennen Strategien für erfolgreiche Kommunikation mit anderen und Zusammenarbeit in Teams, und können mögliche Probleme erkennen - Studierende kennen Methoden für die effektive und effiziente Lebensplanung - Studierende verstehen die Grundlagen wissenschaftlichen Arbeitens, wissen wie eine Literaturrecherche funktioniert und wie wissenschaftliche Veröffentlichungen aufgebaut sind - Studierende kennen notwendige Eigenschaften von guten Präsentationen und wissen wie man sie erstellt und durchführt Studierende können einen Projektplan erstellen und danach handeln - Studierende können sich mit rechtlichen Aspekten, Nachhaltigkeit und ethischen Fragen im Bezug auf die Informatik auseinandersetzen - Studierende kennen Werkzeuge zur kreativen Lösungsfindung **Inhalt:** - Studienplanung & erfolgreiches Studieren - Ziele & zielorientiertes Handeln - Zeitmanagement & Zeitplanung - Selbstständig denken und handeln - Werte und ethisches Handeln - Teams und Teamfähigkeit - Entrepreneurgeist & Initiative - Diskussionsführung - wissenschaftlichen Berichte und Präsentationen - Digital Rights - Nachhaltigkeit **Arbeitsaufwand:** - 56 h Vorlesung - 94 h Hausaufgaben & Klausurvorbereitung
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Klausur, 120 min Vorlesung (4 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine
**Medienformen:****Literatur:**
Videos der Vorlesungen sind in Deutsch und Englisch für alle Teilnehmer verfügbar
**Hinweise:** Sprache jetzt deutsch und englisch, abwechselnd live und mit Videos in beiden Sprachen. Weitere Informationen siehe [www.sim.ovgu.de](https://www.sim.ovgu.de) # Soft Skills Basics ##### Winter #### vorher Schlüsselkompetenzen I&II ##### (in German: Schlüsselkompetenzen Grundlagen )
##### **Module-ID:** **FIN-INF-1101102**
**Abbreviation** SchlüKo **Credit Points** 5 **Semester** Winter **Term** 1. **Duration** 1 Semester **Language** english **Level** Bachelor
**Link:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Schl%C3%BCsselkompetenzen+Grundlagen&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Schlüsselkompetenzen Grundlagen")
**Limited accessability:**
**Responsibility:**PD Dr. Claudia Krull
**Lecturer:**PD Dr. Claudia Krull
**Classes:**In Deutsch / In German - Vorlesung *Schlüsselkompetenzen Grundlagen* In Englisch / In English - Lecture *Soft Skills Basics* (Die Sprachvarianten alternieren jährlich. Im Wintersemester 2025/26 findet die englische Variante statt.)
**Applicability in curriculum:**- B.Sc. INF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. CV: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. CV: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INGINF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. WIF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF (bilingual): Kernmodule (SPO 2027)
**Intended learning outcomes:** - Students understand the structure of the degree program and how to study successfully - Students can formulate goals and use them as a basis for successful time management - Students know strategies for successful communication with others and collaboration in teams, and can recognize potential problems - Students know methods for effective and efficient life planning - Students understand the basics of scientific work, know how literature research works and how scientific publications are structured - Students know the necessary characteristics of good presentations and know how to create and conduct them Students can create a project plan and act accordingly - Students can deal with legal aspects, sustainability and ethical issues in relation to computer science - Students know tools for finding creative solutions **Content:** - Study planning & successful studying - Goals & goal-oriented action - Time management & time planning - Thinking and acting independently - Values and ethical behavior - Teams and team spirit - Entrepreneurial spirit & initiative - Discussion skills - Scientific reports and presentations - Digital Rights - Sustainability **Workload:** - 56 h lecture - 94 h homework & exam preparation
**Pre-examination requirements:****Type of examination:****Teaching method / lecture hours per week (SWS):**
Written exam, 120 min Lecture (4 SWS)
**Prerequisites according to examination regulations:****Recommended prerequisites:**
none
**Media:****Literature:**
Videos der Vorlesungen sind in Deutsch und Englisch für alle Teilnehmer verfügbar
**Comments:** Language now German and English, alternating live and with videos in both languages. For further information see [www.sim.ovgu.de](http://www.sim.ovgu.de) # Schlüsselkompetenzen Grundlagen (dual) **Winter** #### vorher Schlüsselkompetenzen I&II (dual) (engl. Soft Skills Basics (dual) )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110110**
**Kürzel** SchlüKo **CP** 5 **Semester** Winter **Fachsem.** ab 1. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Schl%C3%BCsselkompetenzen+Grundlagen+(dual)&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Schlüsselkompetenzen Grundlagen (dual)")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**PD Dr. Claudia Krull
**Dozent:in:**PD Dr. Claudia Krull
**Lehrveranstaltungen:**In Deutsch / In German - Vorlesung *Schlüsselkompetenzen Grundlagen* In Englisch / In English - Lecture *Soft Skills Basics* (Die Sprachvarianten alternieren jährlich. Im Wintersemester 205/26 findet die englische Variante statt.)
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. CV: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INGINF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INGINF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. WIF: Kernmodule (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** - Studierende verstehen den Aufbau des Studiums und wie man erfolgreich studieren kann - Studierende können Ziele formulieren und sie als Grundlage für erfolgreiches Zeitmanagement nutzen - Studierende kennen Strategien für erfolgreiche Kommunikation mit anderen und Zusammenarbeit in Teams, und können mögliche Probleme erkennen - Studierende kennen Methoden für die effektive und effiziente Lebensplanung - Studierende verstehen die Grundlagen wissenschaftlichen Arbeitens, wissen wie eine Literaturrecherche funktioniert und wie wissenschaftliche Veröffentlichungen aufgebaut sind - Studierende kennen notwendige Eigenschaften von guten Präsentationen und wissen wie man sie erstellt und durchführt Studierende können einen Projektplan erstellen und danach handeln - Studierende können sich mit rechtlichen Aspekten, Nachhaltigkeit und ethischen Fragen im Bezug auf die Informatik auseinandersetzen - Studierende kennen Werkzeuge zur kreativen Lösungsfindung **Inhalt:** - Studienplanung & erfolgreiches Studieren - Ziele & zielorientiertes Handeln - Zeitmanagement & Zeitplanung - Selbstständig denken und handeln - Werte und ethisches Handeln - Teams und Teamfähigkeit - Entrepreneurgeist & Initiative - Diskussionsführung - wissenschaftlichen Berichte und Präsentationen - Digital Rights - Nachhaltigkeit **Arbeitsaufwand:** - 56 h Vorlesung - 94 h Hausaufgaben & Klausurvorbereitung
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
- Referat in Kooperation mit dem Praxispartner Klausur, 120 min Vorlesung (4 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine
**Medienformen:****Literatur:**
Videos der Vorlesungen sind in Deutsch und Englisch für alle Teilnehmer verfügbar
**Hinweise:** Sprache jetzt deutsch und englisch, abwechselnd live und mit Videos in beiden Sprachen. Weitere Hinweise siehe [www.sim.ovgu.de](https://www.sim.ovgu.de) # Soft Skills Basics (dual) ##### Winter #### vorher Schlüsselkompetenzen I&II (dual) ##### (in German: Schlüsselkompetenzen Grundlagen (dual) )
##### **Module-ID:** **FIN-INF-1101102**
**Abbreviation** SchlüKo **Credit Points** 5 **Semester** Winter **Term** starting at 1. **Duration** 1 Semester **Language** english **Level** Bachelor
**Link:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20262&veranstaltung.dtxt=Schl%C3%BCsselkompetenzen+Grundlagen+(dual)&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Schlüsselkompetenzen Grundlagen (dual)")
**Limited accessability:**
**Responsibility:**PD Dr. Claudia Krull
**Lecturer:**PD Dr. Claudia Krull
**Classes:**In Deutsch / In German - Vorlesung *Schlüsselkompetenzen Grundlagen* In Englisch / In English - Lecture *Soft Skills Basics* (Die Sprachvarianten alternieren jährlich. Im Wintersemester 2025/26 findet die englische Variante statt.)
**Applicability in curriculum:**- B.Sc. INF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. CV: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INGINF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INGINF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. WIF: Kernmodule (SPO 2027)
**Intended learning outcomes:** - Students understand the structure of the degree program and how to study successfully - Students can formulate goals and use them as a basis for successful time management - Students know strategies for successful communication with others and collaboration in teams, and can recognize potential problems - Students know methods for effective and efficient life planning - Students understand the basics of scientific work, know how literature research works and how scientific publications are structured - Students know the necessary characteristics of good presentations and know how to create and conduct them Students can create a project plan and act accordingly - Students can deal with legal aspects, sustainability and ethical issues in relation to computer science - Students know tools for finding creative solutions **Content:** - Study planning & successful studying - Goals & goal-oriented action - Time management & time planning - Thinking and acting independently - Values and ethical behavior - Teams and team spirit - Entrepreneurial spirit & initiative - Discussion skills - Scientific reports and presentations - Digital Rights - Sustainability **Workload:** - 56 h lecture - 94 h homework & exam preparation
**Pre-examination requirements:****Type of examination:****Teaching method / lecture hours per week (SWS):**
Presentation in collaboration with the industry partner Written exam, 120 min Lecture (4 SWS)
**Prerequisites according to examination regulations:****Recommended prerequisites:**
none
**Media:****Literature:**
Lecture videos are available in German and English for all participants
**Comments:** Sprache jetzt deutsch und englisch, abwechselnd live und mit Videos in beiden Sprachen. Weitere Hinweise siehe [www.sim.ovgu.de](https://www.sim.ovgu.de) # Software Development Project **Sommer** (engl. Software Development Project )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110478**
**Kürzel** SDP **CP** 10 **Semester** Sommer **Fachsem.** ab 4. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Software+Development+Project&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Software Development Project")
**Zugang beschränkt:**false
**Verantwortung:**Prof. Dr. Frank Ortmeier
**Dozent:in:**Prof. Dr. Frank Ortmeier
**Lehrveranstaltungen:**- Vorlesung *Software Development Project* - Übung *Software Development Project*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. CV: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. CV: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INGINF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. WIF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF (bilingual): Informatik Wahlpflicht (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden ... - kennen moderne Softwareentwicklungsprozesse und können diese anwenden - kennen moderne Frameworks zur Softwareentwicklung, insbesondere aus dem Webkontext und können diese verwenden und entsprechend Anwendungsfällen beurteilen - haben praktische Erfahrung in der Softwareentwicklung von größeren Softwareprojekten und können diese Erkenntnisse zukünftig anwenden - Studierende können verschiedene Softwareentwicklungsmethoden im industriellen und akademischen Kontext auswählen, beurteilen und effektiv anwenden **Inhalt:** - Softwareentwicklungsumgebung - Software(architektur)dokumentation - Versionierung und Continuous Integration - Automatisiertes Testen - Issue Tracking und Behandlung von Programmierfehlern - Codeanalyse und Softwareentwicklungsprozesse inkl. Einsatz ML-basierter Unterstützungssysteme **Arbeitsaufwand:** 300h = 50h Präsenzzeit + 190h Projektarbeit + 60h selbstständige Prüfungsvorbereitung
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Anzahl Kurzpräsentationen in den Übungen Mündliche Prüfung, aufgeteilt auf einzelne Meilensteine als Teilleistung. Alle Teilleistungen müssen bestanden werden. - Vorlesung (2 SWS) - Übung (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine - Einführung in die Informatik - Software Engineering
**Medienformen:****Literatur:**
**Hinweise:** # Softwareprojekt **jedes** (engl. Software Project )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110316**
**Kürzel** SWP **CP** 5 **Semester** jedes **Fachsem.** ab 4. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Softwareprojekt&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Softwareprojekt")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**Studiendekan:in der FIN
**Dozent:in:**Dozenten der FIN
**Lehrveranstaltungen:**Projekt *Softwareprojekt*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. CV: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. CV: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INGINF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. WIF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF (bilingual): Kernmodule (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden ... - planen und organisieren ein Team-Projekt - erstellen ein Software-Erzeugnis zu einem vorgegebenen Thema - berichten regelmäßig über den Verlauf ihres Projektes - bewerten am Schluss die Qualität der Teamarbeit und ihren eigenen Beitrag zum Ergebnis **Inhalt:** - Durchführung eines Softwareentwicklungsprojektes im Team - Fachliche Inhalte sind angebotsspezifisch. **Arbeitsaufwand:** 150h selbstständige Arbeit
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Hausarbeit: Durchführung, Dokumentation und Abnahme eines Softwareprojektes Projekt
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine
**Medienformen:****Literatur:**
**Hinweise:** # Softwareprojekt (dual) **jedes** (engl. Software Project (dual) )
##### **Modulnummer: FIN-INF-1103162**
**Kürzel** SWP **CP** 5 **Semester** jedes **Fachsem.** ab 4. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Softwareprojekt+(dual)&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Softwareprojekt (dual)")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**Studiendekan:in der FIN
**Dozent:in:**Dozenten der FIN
**Lehrveranstaltungen:**Projekt *Softwareprojekt (dual)*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. CV: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INGINF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INGINF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. WIF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Schlüssel- und Methodenkompetenzen
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden ... - planen und organisieren ein Team-Projekt - erstellen ein Software-Erzeugnis zu einem vorgegebenen Thema - berichten regelmäßig über den Verlauf ihres Projektes - bewerten am Schluss die Qualität der Teamarbeit und ihren eigenen Beitrag zum Ergebnis **Inhalt:** - Durchführung eines Softwareentwicklungsprojektes im Team - Fachliche Inhalte sind angebotsspezifisch. **Arbeitsaufwand:** 150 h Projektarbeit in Teams
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Hausarbeit (Bericht über den Verlauf und die Ergebnisse des Projektes) Projekt
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine
**Medienformen:****Literatur:**
**Hinweise:** # Wissenschaftliches Seminar **jedes** (engl. Scientific Seminar )
##### **Modulnummer: FIN-INF-110321**
**Kürzel** **CP** 5 **Semester** jedes **Fachsem.** ab 3. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Wissenschaftliches+Seminar&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Wissenschaftliches Seminar")
**Zugang beschränkt:**false
**Verantwortung:**Studiendekan:in der FIN
**Dozent:in:**Dozenten der FIN
**Lehrveranstaltungen:**Seminar *Wissenschaftliches Seminar*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF: Wissenschaftliches Seminar - B.Sc. INF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. CV: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. CV: Wissenschaftliches Seminar - B.Sc. CV: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. INGINF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INGINF: Wissenschaftliches Seminar - B.Sc. INGINF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. WIF: Wissenschaftliches Seminar - B.Sc. WIF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. INF (bilingual): Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF (bilingual): Wissenschaftliches Seminar - B.Sc. INF (bilingual): Kernmodule (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** Studierende, die dieses Modul absolviert haben … - können sich mit Hilfe entsprechender Ressourcen in eine wissenschaftliche Fragestellung einarbeiten und sich einen Überblick darüber verschaffen - können die wichtigen Merkmale einer wissenschaftlichen Fragestellung zusammenfassen, dokumentieren und mit Hilfe geeigneter Medien verständlich präsentieren **Inhalt:** Die fachlichen Inhalte sind angebotsspezifisch. **Arbeitsaufwand:** - Präsenzzeiten = 28 h - Selbstständiges Arbeiten = 122 h (Aufarbeitung des Themas, Vorbereitung einer Präsentation, schriftliche Ausarbeitung des Themas)
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Referat Seminar (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine
**Medienformen:****Literatur:**
**Hinweise:** Folgende Seminare werden im Wintersemester angeboten: - Bachelorseminar KMD - Bachelorseminar Predictive Maintenance - Digitalhandwerk - Effiziente Programmierung und Ein-/Ausgabe - Hot Topics in Computer Graphics - Seminar Interactive Information Organization - Seminar IT-Sicherheit (SITSEC) - Seminar Vernetzte Systeme - Wissenschaftliches Seminar: Vibe-Coding in der Softwareentwicklung - Wissenschaftliches Seminar: AI in Robotics - Wissenschaftliches Seminar: Introduction to Model Checking Folgende Seminare werden im Sommersemester angeboten: - Bachelorseminar KMD - Bachelorseminar Predictive Maintenance - Current Topics in Business Informatics Research (nur unbenotet) - Digitalisierung und Politik - Design-Projekt - Hot Topics in Communication and Networked Systems - Narrative Visualization - Recommenders - Bachelorseminar - Seminar Vernetzte Systeme - Wissenschaftliches Seminar Advanced Topics in Robotics - Wissenschaftliches Seminar Advanced Topics in Explainability in Machine Learning - Wissenschaftliches Seminar Advanced Topics in Formal Methods # Wissenschaftliches Seminar (dual) **jedes** (engl. Scientific Seminar (dual) )
##### **Modulnummer: FIN-INF-1103213**
**Kürzel** **CP** 5 **Semester** jedes **Fachsem.** ab 3. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Wissenschaftliches+Seminar+(dual)&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Wissenschaftliches Seminar (dual)")
**Zugang beschränkt:**false
**Verantwortung:**Studiendekan:in der FIN
**Dozent:in:**Dozenten der FIN
**Lehrveranstaltungen:**Seminar *Wissenschaftliches Seminar*
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INF: Wissenschaftliches Seminar - B.Sc. INF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. CV: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. CV: Wissenschaftliches Seminar - B.Sc. INGINF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. INGINF: Wissenschaftliches Seminar - B.Sc. INGINF: Kernmodule (SPO 2027) - B.Sc. WIF: Schlüssel- und Methodenkompetenzen - B.Sc. WIF: Wissenschaftliches Seminar - B.Sc. WIF: Kernmodule (SPO 2027)
**Angestrebte Lernergebnisse:** Studierende, die dieses Modul absolviert haben … - können sich mit Hilfe entsprechender Ressourcen in eine wissenschaftliche Fragestellung einarbeiten und sich einen Überblick darüber verschaffen - können die wichtigen Merkmale einer wissenschaftlichen Fragestellung zusammenfassen, dokumentieren und mit Hilfe geeigneter Medien verständlich präsentieren **Inhalt:** Dieses Modul kann durch unterschiedliche Lehrveranstaltungen implementiert werden. Die fachlichen Inhalte sind angebotsspezifisch. **Arbeitsaufwand:** - Präsenzzeiten = 28 h - Selbstständiges Arbeiten = 122 h (Aufarbeitung des Themas, Vorbereitung einer Präsentation, schriftliche Ausarbeitung des Themas)
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Referat Seminar (2 SWS)
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine
**Medienformen:****Literatur:**
**Hinweise:** Folgende Seminare werden im Wintersemester angeboten: - Bachelorseminar KMD - Bachelorseminar Predictive Maintenance - Digitalhandwerk - Effiziente Programmierung und Ein-/Ausgabe - Hot Topics in Computer Graphics - Seminar Interactive Information Organization - Seminar IT-Sicherheit (SITSEC) - Seminar Vernetzte Systeme - Wissenschaftliches Seminar: Vibe-Coding in der Softwareentwicklung - Wissenschaftliches Seminar: AI in Robotics - Wissenschaftliches Seminar: Introduction to Model Checking Folgende Seminare werden im Sommersemester angeboten: - Bachelorseminar KMD - Bachelorseminar Predictive Maintenance - Current Topics in Business Informatics Research (nur unbenotet) - Digitalisierung und Politik - Design-Projekt - Hot Topics in Communication and Networked Systems - Narrative Visualization - Recommenders - Bachelorseminar - Seminar Vernetzte Systeme - Wissenschaftliches Seminar Advanced Topics in Robotics - Wissenschaftliches Seminar Advanced Topics in Explainability in Machine Learning - Wissenschaftliches Seminar Advanced Topics in Formal Methods # Abschlussmodule # Bachelorarbeit **jedes** (engl. Bachelor Thesis )
##### **Modulnummer: FIN-INF-999997**
**Kürzel** **CP** 12 **Semester** jedes **Fachsem.** ab 6. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Bachelorarbeit&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Bachelorarbeit")
**Zugang beschränkt:**false
**Verantwortung:**Studiendekan:in der FIN
**Dozent:in:**Alle Hochschullehrer der FIN
**Lehrveranstaltungen:**keine
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Abschlussmodule - B.Sc. CV: Abschlussmodule - B.Sc. INGINF: Abschlussmodule - B.Sc. WIF: Abschlussmodule - B.Sc. INF (bilingual): Abschlussmodule
**Angestrebte Lernergebnisse:** Studierende, die dieses Modul absolviert haben, … - können eine wissenschaftliche Fragestellung oder eine betriebliche Problemstellung mit wissenschaftlichem Charakter analysieren - können einen aus wissenschaftlicher Sicht geeigneten Lösungsweg definieren und selbstständig planen und organisieren - können die benötigten Ressourcen wie wissenschaftliche Literatur oder Software-Werkzeuge beschaffen und sich dort einarbeiten - können regelmäßige Fortschrittsgespräche nutzen, um Vorschläge ihres Betreuers und ihre eigenen Ideen zu besprechen - können ihren Lösungweg sowie ihre Ergebnisse und deren Interpretation in einer Bachelorarbeit schriftlich dokumentieren - können ihre Arbeitsergebnisse sowie deren potenzielle Konsequenzen einschätzen und bewerten. - können in der Verteidigung die wichtigsten Punkte ihrer Bachelorarbeit in einem Vortrag zusammenfassen und in einem Fachgespräch verteidigen. **Inhalt:** Das Thema der Bachelorarbeit kann aus aktuellen Forschungsvorhaben der Institute oder aus betrieblichen Problemstellungen mit wissenschaftlichem Charakter abgeleitet werden. In der Verteidigung sollen das Thema der Bachelorarbeit und die damit verbundenen Probleme und Erkenntnisse in einem Vortrag dargestellt und diesbezügliche Fragen beantwortet werden. **Arbeitsaufwand:** - 360 h selbstständige Arbeit - Verteidigung
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
- Bachelorarbeit - Verteidigung keine
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
150 CP, um die Arbeit anzumelden
**Medienformen:****Literatur:**
**Hinweise:** Die Zeit von der Ausgabe des Themas bis zur Abgabe beträgt 20 Wochen. # Berufspraktikum **jedes** (engl. Internship )
##### **Modulnummer: FIN-INF-999999**
**Kürzel** **CP** 18 **Semester** jedes **Fachsem.** ab 6. **Dauer** 1 Semester **Sprache** deutsch **Niveau** Bachelor
**Link zum LSF:**[ LSF](https://lsf.ovgu.de/qislsf/rds?state=wsearchv&search=1&subdir=veranstaltung&veranstaltung.semester=20261&veranstaltung.dtxt=Berufspraktikum&P_start=0&P_anzahl=30&P.sort=veranstaltung.dtxt&_form=display "Berufspraktikum")
**Zugang beschränkt:**
**Verantwortung:**Studiendekan:in der FIN
**Dozent:in:**Dozenten der FIN
**Lehrveranstaltungen:**keine
**Verwendbarkeit:**- B.Sc. INF: Abschlussmodule - B.Sc. CV: Abschlussmodule - B.Sc. INGINF: Abschlussmodule - B.Sc. WIF: Abschlussmodule - B.Sc. INF (bilingual): Abschlussmodule
**Angestrebte Lernergebnisse:** Die Studierenden ... - setzen ihre Kenntnisse aus dem Studium ein, um ein praktisches Problem in einer Organisation zu lösen. - führen ihre Aufgaben in eigener Verantwortung durch unter Berücksichtigung der betrieblichen und sachlichen Anforderungen ihres Arbeitsumfeldes. - diskutieren ihren Lösungsweg mit ihren Team-Kollegen und informieren sie über ihre Fortschritte und Ergebnisse. - bekommen Einblicke in die Notwendigkeiten, Abläufe und sozialen Strukturen in der Organisation. - beschreiben in einem Abschlussbericht einzelne Aspekte ihrer Tätigkeit, die besondere positive oder negative Folgen hatten. **Inhalt:** Arbeitgeberspezifisch **Arbeitsaufwand:** 480 h Praktikumszeit + 60 h Praktikumsbericht
**Prüfungsvorleistungen:****Studien-/Prüfungsleistungen:****Lehrform / SWS:**
Unbenotete Hausarbeit (Praktikumsbericht) [Leitfaden für das Schreiben des Praktikumsbericht](https://cloud.ovgu.de/s/KeoxHgW4gxMYFP3) Praktikum außerhalb der Fakultät für Informatik
**Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:****Empfohlene Voraussetzungen:**
keine
**Medienformen:****Literatur:**
**Hinweise:** - Dauer des Berufspraktikums ist mindestens 12 Wochen. - Möglichkeiten zum Praktikum können über das Universitätsportal Jobteaser gefunden werden: - [Allgemeine Informationen zum Jobteaser](https://www.ovgu.de/jobteaser.html) - [Jobteaser Portal](https://ovgu.jobteaser.com/) # 💬 Feedback Die Modulhandbücher der FIN wurden auf ein neues System umgestellt. Wir freuen uns über Feedback dazu.
[**Ja, ich habe Vorschläge.**](https://cloud.ovgu.de/apps/forms/s/RGFG6zkaXLHtyf2Lpzjnzxyn)
# 👑 Credits Die maßgeblichen Beteiligten waren: **Daniel Lespin** (🦸‍♂️ Style-Held) **Lukas Eichel** (🦸‍♂️ Code-Held) **Christos Lachanas** (🦸‍♂️ Code-Held) **Michael Preuß** (🦸‍♂️ Technik-Held 1, um aus einer Testinstanz eine Lösung zu machen) **Heiko Dorwarth** (🦸‍♂️ Technik-Held 2 für ein flüssiges Gitlab und Bookstack) **Graham Horton** (🦸‍♂️ Aktualisierungs-Held) ##### **Ich danke euch für dieses Engagement! 🙌** Jana (26. Juni 2026)