Module im Bereich: Grundlagen Informatik Computer Graphics - an Introduction Winter (in German: Computer Graphics - an Introduction ) Module-ID: FIN-INF-110472 Abbreviation ICG Credit Points 6 Semester Winter Term starting at 1. Duration 1 Semester Language english Level Master Link: LSF Limited accessability: false Responsibility: Holger Theisel Lecturer: Holger Theisel Classes: Lecture Computer Graphics - an Introduction Exercise class Computer Graphics - an Introduction   Applicability in curriculum: - M.Sc. DE: Grundlagen Informatik - M.Sc. VC: Visual Computing Intended learning outcomes: The students understand the basic concepts of computer graphics can apply their knowledge to create their own simple rendering program work in groups on exercises and programming tasks learn both the theoretical basics and applications of computer graphics are able to acquire in-depth knowledge of computer graphics after finishing the course Content: Introduction, history, application areas of Computer graphics Modeling and acquisition of graphical data Transformations Clipping Rasterization and antialiasing Lighting Texturing Visibility Ray tracing Modern concepts of computer graphics at a glance Workload: 56h contact time (lecture + exercise class) 94h self study (lecture material, solution of exercises and assignments) Pre-examination requirements: Type of examination: Teaching method / lecture hours per week (SWS): Successful completion of the exercises Completing a programming task Exam: Written exam 120 min. Exam certificate: Passing the written exam 120 min. Lectures (2 SWS) Exercises (2 SWS) Prerequisites according to examination regulations: Recommended prerequisites: keine Media: Literature: 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. D. Salomon: Computer Graphics Geometric Modeling, Springer, 1999A. Watt: 3D Computer Graphics. Addison-Wesley Publishing Company, Inc., 2000 Comments: (nur anrechenbar wenn nicht vorher die deutschsprachige Bachelor-LV Computergraphik I belegt wurde) Database Concepts Summer (in German: Database Concepts ) Module-ID: FIN-INF-120529 Abbreviation DB1 Credit Points 6 Semester Summer Term starting at 1. Duration 1 Semester Language english Level Master Link: LSF Limited accessability: Responsibility: Gunter Saake Lecturer: Gunter Saake Classes: Lecture Database Concepts Exercise class Database Concepts   Applicability in curriculum: - M.Sc. DE: Grundlagen Informatik Intended learning outcomes: The students ... understand basic concepts of database systems are able to model relational databases are familiar with relational database languages can develop database applications model relational databases based on complex and changing practical usage scenarios Content: Properties of Database Systems Architectures Conceptual Design of Relational Databases Relational Database Model Mapping of ER-Schemas to Relations Database Languages (Relational Algebra, SQL) Formal Design Criteria and Normalization Database Application Programming Further Database Concepts, e.g., Views, Triggers, Access Rights Workload: 56 contact hours + 124 h self study Pre-examination requirements: Type of examination: Teaching method / lecture hours per week (SWS): Successful participation in the exercise Written exam (120 min) 2 SWS Lecture 2 SWS Exercise Prerequisites according to examination regulations: Recommended prerequisites: Cannot be attended together with “Datenbanken 1” Media: Literature: Datenbanken - Konzepte und Sprachen. Gunter Saake, Kai-Uwe Sattler, Andreas Heuer, March 2013, ISBN 3-8266-9453-8, MitpVerlag; Edition 5 Fundamentals of Database Systems. Ramez Elmasri, Shamkant B. Navathe, April 2010, ISBN 0-136-08620-9, Addison Wesley; Edition 6 Comments: Introduction to Computer Science for Engineers Winter (in German: Introduction to Computer Science for Engineers ) Module-ID: FIN-INF-120440 Abbreviation ICSE Credit Points 6 Semester Winter Term starting at 1. Duration 1 Semester Language english Level Bachelor Link: LSF Limited accessability: false Responsibility: Dr. Christian Braune Lecturer: Dr. Christian Braune Classes: Lecture Introduction to Computer Science for Engineers Exercise class Introduction to Computer Science for Engineers   Applicability in curriculum: - M.Sc. DE: Grundlagen Informatik - M.Sc. DE: Informatik Grundlagen (SPO 2027) Intended learning outcomes: Students who finish this course know the basic principles of programming in an imperative, object-oriented programming language understand that design of an algorithm can impact its runtime know some of the most commonly used data structures and what their respective advantages and disadvantages are Content: Introduction to: imperative programming paradigm basic concepts of object-oriented programming programming in a commonly used programming language (e.g. Python) generic programming fundamental data structures: trees (binary trees, search-trees and self-balancing search trees) hash tables graphs abstract data types: lists, stacks, queues main algorithms for fundamental tasks such as sorting and searching methods to observe algorithm complexity or performance (Big-O notation). fundamental types of algorithm design paradigms: Divide-and-Conquer, Greedy, Backtracking and Searching, and Dynamic Programming Workload: 180 h (70 h contact hours + 110 h complementary reading and realization of the exercises/assignments) Pre-examination requirements: Type of examination: Teaching method / lecture hours per week (SWS): Prerequisites for admission: successful completion of assignments (voting & assessment). Details will be explained during the first lecture. Written examination, 120 min Lecture (2 SWS) Exercise (2 SWS) Prerequisites according to examination regulations: Recommended prerequisites: keine Media: Literature: Computer Science - An Interdisciplinary Approach, R. Sedgewick and K. Wayne, Addison-Wesley, 2016, ISBN 0-13-407642-7 Algorithms, 4th Edition, R. Sedgewick and K. Wayne, Addison-Wesley, 2011, ISBN 0-321-57351-X Data Structures and Algorithm in Java, 6th Edition, M.T. Goodrich and R. Tamassia and M.H. Goldwasser, Wiley, 2014, ISBN 1-118-77133-4 Comments: Introduction to Simulation Winter (in German: Introduction to Simulation ) Module-ID: FIN-INF-120345 Abbreviation ItS Credit Points 6 Semester Winter Term starting at 1. Duration 1 Semester Language english Level Master Link: LSF Limited accessability: Responsibility: Graham Horton Lecturer: Graham Horton Classes: Lecture Introduction to Simulation Exercise class Introduction to Simulation   Applicability in curriculum: - M.Sc. DKE: Fundamentals of Data Science - M.Sc. DE: Grundlagen Informatik - M.Sc. DE: Informatik Grundlagen (SPO 2027) Intended learning outcomes: Students who complete the course ... can analyse discrete, continuous and hybrid systems using a professional simulation tool know how to obtain an accurate result efficiently when integrating initial value problems numerically can carry out input and output analysis to obtain statistically significant results for stochastic, discrete-event models can select an appropriate modelling paradigm for a given situation can perform a simulation study and interpret its results 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 + 124 h self study Pre-examination requirements: Type of examination: Teaching method / lecture hours per week (SWS): 2h written exam 2 SWS lecture 2 SWS exercise class Prerequisites according to examination regulations: Recommended prerequisites: keine Basic engineering mathematics Media: Literature: Banks, Carson, Nelson, Nicol: Discrete-Event System Simulation 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 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 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 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: