New Prüfungsordnung: 2012 Studiengang Master of Science … · 2012. 11. 20. · 1) Datenbanken und Informationssysteme (Vorlesung mit Übung, 4 SWS) 2) Advanced Information Management

ModulhandbuchStudiengang Master of Science Informatik

Prüfungsordnung: 2012

Wintersemester 2012/13Stand: 20. November 2012

Universität StuttgartKeplerstr. 7

70174 Stuttgart

Modulhandbuch: Master of Science Informatik

Stand: 20. November 2012 Seite 2 von 233

Kontaktpersonen:Studiengangsmanager/in: Corinna Vehlow

Visualisierungsinstitut der Universität StuttgartTel.:E-Mail: [email protected]



Inhaltsverzeichnis

100 Vertiefungsmodule ...................................................................................................... 646450 Vertiefungslinie Architektur von Anwendungssystemen ................................................................... 729330 Vertiefungslinie Datenbanken und Informationssysteme .................................................................. 846470 Vertiefungslinie Parallele Systeme ................................................................................................... 1046440 Vertiefungslinie Programmiersprachen, Compilerbau, Programmanalysen ..................................... 1129370 Vertiefungslinie Rechnerarchitekturen und eingebettete Systeme ................................................... 1246460 Vertiefungslinie Sprachverarbeitung ................................................................................................. 1329380 Vertiefungslinie Theoretische Informatik und Wissenschaftliches Rechnen ..................................... 1429390 Vertiefungslinie Verteilte Systeme .................................................................................................... 1529400 Vertiefungslinie Visualisierung und Interaktive Systeme .................................................................. 16

200 Spezialisierungsmodule ............................................................................................. 18210 Hauptseminar ....................................................................................................................................... 19

40620 Hauptseminar (Master INF) ........................................................................................................ 2043060 Hauptseminar INF 2 .................................................................................................................... 21

230 MINF ..................................................................................................................................................... 2255600 Advanced Information Management ........................................................................................... 2455740 Advanced Service Computing ..................................................................................................... 2629550 Algorithmische Geometrie ........................................................................................................... 2729760 Algorithmische Gruppentheorie ................................................................................................... 2829560 Algorithms and Methods in Design Automation for Micro- and Nanoelectronic Systems ............ 3045760 Ausgewählte Kapitel der Algorithmentheorie .............................................................................. 3242480 Ausgewählte Kapitel des Wissenschaftlichen Rechnens ............................................................ 3310040 Bildsynthese ................................................................................................................................ 3529570 Computer Interface Technologien ............................................................................................... 3729430 Computer Vision .......................................................................................................................... 3955620 Data Warehousing, Data Mining und OLAP-Technologien ......................................................... 4110080 Datenbanken und Informationssysteme ...................................................................................... 4329580 Datenkompression ....................................................................................................................... 4511900 Design and Test of Systems on a Chip ...................................................................................... 4629590 Digitale Systeme ......................................................................................................................... 4829600 Digitale Systeme II ...................................................................................................................... 5029710 Embedded Systems Engineering ................................................................................................ 5129740 Fachpraktikum Eingebettete Systeme ........................................................................................ 5338990 Fachpraktikum Graphikprogrammierung ..................................................................................... 5529750 Fachpraktikum Rechnerarchitektur ............................................................................................. 5645770 Fachpraktikum Server-Administration ......................................................................................... 5845750 Fachpraktikum Verteilte Systeme ............................................................................................... 6029440 Geometrische Modellierung und Animation ................................................................................ 6129450 Graphentheorie ........................................................................................................................... 6329610 Hardware Based Fault Tolerance ............................................................................................... 6514380 Hardware Verification and Quality Assessment .......................................................................... 6742920 Hardware-Software-Codesign ..................................................................................................... 6942420 High Performance Computing ..................................................................................................... 7055610 Information Integration ................................................................................................................ 7255630 Informationsvisualisierung ........................................................................................................... 7429630 Konzepte der Programmiersprachen .......................................................................................... 7629460 Kryptographische Verfahren ........................................................................................................ 7842870 Message-Basierte Anwendungen ............................................................................................... 8029640 Mikrocontroller ............................................................................................................................. 8229720 Mobile Computing ....................................................................................................................... 8410120 Modellbildung und Simulation ..................................................................................................... 8629730 Modelling, Simulation, and Specification .................................................................................... 8842460 Numerische Simulation ............................................................................................................... 90



29650 Parallele Programmierung .......................................................................................................... 9210250 Parallele Systeme ....................................................................................................................... 9329660 Programmanalysen und Compilerbau ......................................................................................... 9529670 Rapid Prototyping ........................................................................................................................ 9729680 Real-Time Programming ............................................................................................................. 9829690 Real-Time Video Processing I .................................................................................................... 10029700 Real-Time Video Processing II ................................................................................................... 10145740 Rechnernetze II ........................................................................................................................... 10231080 Service Engineering .................................................................................................................... 10446660 Service Management and Cloud Computing .............................................................................. 10542520 Services und Service Komposition ............................................................................................. 10646760 Theoretische und Methodische Grundlagen des Visual Computing ........................................... 10845730 Verteilte Systeme II ..................................................................................................................... 11029500 Visual Computing ........................................................................................................................ 11211330 Visualisierung .............................................................................................................................. 11442900 Workflow Management 1 ............................................................................................................ 11642910 Workflow Management 2 ............................................................................................................ 118

40630 Ringvorlesung Informatik .................................................................................................................. 120220 TMG-INF ............................................................................................................................................... 122

29410 Diskrete Optimierung .................................................................................................................. 12329420 Konkrete Mathematik .................................................................................................................. 12446760 Theoretische und Methodische Grundlagen des Visual Computing ........................................... 125

300 Ergänzende Spezialisierungsmodule ........................................................................ 12755600 Advanced Information Management ................................................................................................. 12955740 Advanced Service Computing .......................................................................................................... 13129550 Algorithmische Geometrie ................................................................................................................ 13229760 Algorithmische Gruppentheorie ........................................................................................................ 13329560 Algorithms and Methods in Design Automation for Micro- and Nanoelectronic Systems ................. 13545760 Ausgewählte Kapitel der Algorithmentheorie ................................................................................... 13742480 Ausgewählte Kapitel des Wissenschaftlichen Rechnens ................................................................. 13810040 Bildsynthese ..................................................................................................................................... 14029570 Computer Interface Technologien .................................................................................................... 14229430 Computer Vision ............................................................................................................................... 14455620 Data Warehousing, Data Mining und OLAP-Technologien .............................................................. 14610080 Datenbanken und Informationssysteme ........................................................................................... 14829580 Datenkompression ............................................................................................................................ 15011900 Design and Test of Systems on a Chip ........................................................................................... 15129590 Digitale Systeme ............................................................................................................................... 15329600 Digitale Systeme II ........................................................................................................................... 15529710 Embedded Systems Engineering ..................................................................................................... 15629740 Fachpraktikum Eingebettete Systeme .............................................................................................. 15829750 Fachpraktikum Rechnerarchitektur ................................................................................................... 16045770 Fachpraktikum Server-Administration ............................................................................................... 16245750 Fachpraktikum Verteilte Systeme ..................................................................................................... 16429440 Geometrische Modellierung und Animation ..................................................................................... 16529450 Graphentheorie ................................................................................................................................. 16729610 Hardware Based Fault Tolerance .................................................................................................... 16914380 Hardware Verification and Quality Assessment ............................................................................... 17142920 Hardware-Software-Codesign ........................................................................................................... 17342420 High Performance Computing .......................................................................................................... 17455610 Information Integration ...................................................................................................................... 17655630 Informationsvisualisierung ................................................................................................................ 17829630 Konzepte der Programmiersprachen ................................................................................................ 18029460 Kryptographische Verfahren ............................................................................................................. 18242870 Message-Basierte Anwendungen ..................................................................................................... 18429640 Mikrocontroller .................................................................................................................................. 186



29720 Mobile Computing ............................................................................................................................. 18810120 Modellbildung und Simulation .......................................................................................................... 19029730 Modelling, Simulation, and Specification .......................................................................................... 19242460 Numerische Simulation ..................................................................................................................... 19429650 Parallele Programmierung ................................................................................................................ 19610250 Parallele Systeme ............................................................................................................................. 19729660 Programmanalysen und Compilerbau .............................................................................................. 19929670 Rapid Prototyping ............................................................................................................................. 20129680 Real-Time Programming .................................................................................................................. 20229690 Real-Time Video Processing I ......................................................................................................... 20429700 Real-Time Video Processing II ......................................................................................................... 20545740 Rechnernetze II ................................................................................................................................ 20631080 Service Engineering ......................................................................................................................... 20846660 Service Management and Cloud Computing ................................................................................... 20942520 Services und Service Komposition ................................................................................................... 21045730 Verteilte Systeme II .......................................................................................................................... 21246450 Vertiefungslinie Architektur von Anwendungssystemen ................................................................... 21429330 Vertiefungslinie Datenbanken und Informationssysteme .................................................................. 21546470 Vertiefungslinie Parallele Systeme ................................................................................................... 21746440 Vertiefungslinie Programmiersprachen, Compilerbau, Programmanalysen ..................................... 21829370 Vertiefungslinie Rechnerarchitekturen und eingebettete Systeme ................................................... 21946460 Vertiefungslinie Sprachverarbeitung ................................................................................................. 22029380 Vertiefungslinie Theoretische Informatik und Wissenschaftliches Rechnen ..................................... 22129390 Vertiefungslinie Verteilte Systeme .................................................................................................... 22229400 Vertiefungslinie Visualisierung und Interaktive Systeme .................................................................. 22329500 Visual Computing ............................................................................................................................. 22511330 Visualisierung ................................................................................................................................... 22742900 Workflow Management 1 .................................................................................................................. 22942910 Workflow Management 2 .................................................................................................................. 231

42880 Web Services 1 ....................................................................................................... 233



100 Vertiefungsmodule

Zugeordnete Module: 29330 Vertiefungslinie Datenbanken und Informationssysteme29370 Vertiefungslinie Rechnerarchitekturen und eingebettete Systeme29380 Vertiefungslinie Theoretische Informatik und Wissenschaftliches Rechnen29390 Vertiefungslinie Verteilte Systeme29400 Vertiefungslinie Visualisierung und Interaktive Systeme46440 Vertiefungslinie Programmiersprachen, Compilerbau, Programmanalysen46450 Vertiefungslinie Architektur von Anwendungssystemen46460 Vertiefungslinie Sprachverarbeitung46470 Vertiefungslinie Parallele Systeme



Modul: 46450 Vertiefungslinie Architektur von Anwendungssystemen

2. Modulkürzel: - 5. Moduldauer: 1 Semester

3. Leistungspunkte: 12.0 LP 6. Turnus: jedes 2. Semester, SoSe

4. SWS: 8.0 7. Sprache: Deutsch

8. Modulverantwortlicher: Prof.Dr. Frank Leymann

9. Dozenten:

10. Zuordnung zum Curriculum in diesemStudiengang:

B.Sc. Informatik, PO 2012➞ Vorgezogene Master-Module

M.Sc. Informatik, PO 2012➞ Ergänzende Spezialisierungsmodule

M.Sc. Informatik, PO 2012➞ Vertiefungsmodule

11. Empfohlene Voraussetzungen:

12. Lernziele:

13. Inhalt:

14. Literatur:

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 464501 Deutschsprachige Lehrveranstaltungen Wintersemester• 464502 Deutschsprachige Lehrveranstaltungen Sommersemester• 464503 courses in english - winter semester• 464504 courses in english - summer semester

16. Abschätzung Arbeitsaufwand:

17. Prüfungsnummer/n und -name: 46451 Vertiefungslinie Architektur von Anwendungssystemen (PL),mündliche Prüfung, 45 Min., Gewichtung: 1.0

18. Grundlage für ... :

19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29330 Vertiefungslinie Datenbanken und Informationssysteme

2. Modulkürzel: 051210555 5. Moduldauer: 2 Semester

3. Leistungspunkte: 12.0 LP 6. Turnus: jedes Semester

4. SWS: 8.0 7. Sprache: Nach Ankündigung

8. Modulverantwortlicher: Prof.Dr.-Ing. Bernhard Mitschang

9. Dozenten: • Bernhard Mitschang• Holger Schwarz



M.Sc. Informatik, PO 2012, 1. Semester➞ Ergänzende Spezialisierungsmodule

M.Sc. Informatik, PO 2012, 1. Semester➞ Vertiefungsmodule

11. Empfohlene Voraussetzungen: Modellierungs-Vorlesung aus dem Bachelor odergleichwertige Veranstaltungen

12. Lernziele: Die Studenten haben vertiefte Kenntnisse auf dem Gebiet derInformationssysteme erworben und können die erlernten Methodenerfolgreich zur Anfertigung wissenschaftlicher Arbeiten sowie zurLösung von Problemen der Informatinosgewinnung, -verarbeitung und -verwaltung anwenden.

13. Inhalt: Es werden Vorlesungen mit Übungen im Umfang von 8 SWSbesucht. Zum Vertiefungsmodul Informationssysteme gehören dieVeranstaltungen:

1) Datenbanken und Informationssysteme (Vorlesung mit Übung, 4SWS)

2) Advanced Information Management (Vorlesung mit Übung, 4 SWS)3) Data Warehousing, Data Mining und OLAP-Technologien (Vorlesung

mit Übung, 4 SWS)4) Information Integration (Vorlesung mit Übung, 4 SWS)

14. Literatur: • A. Kemper, A. Eickler, Datenbanksysteme - Eine Einführung, 2004• T. Härder, E. Rahm, Datenbanksysteme - Konzepte und Techniken der

Implementierung, 2001

Weitere Literatur wird in den einzelnen Lehrveranstaltungenbekanntgegeben.


16. Abschätzung Arbeitsaufwand: Präsenzzeit: 84 StundenSelbststudium: 276 Stunden

Gesamt: 360 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: • 29331Vertiefungslinie Datenbanken und Informationssysteme (PL),mündliche Prüfung, 45 Min., Gewichtung: 1.0

• 29332Vorleistung (PL), mündliche Prüfung, 45 Min., Gewichtung:1.0




19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 46470 Vertiefungslinie Parallele Systeme




8. Modulverantwortlicher: Prof.Dr.-Ing. Sven Simon

9. Dozenten:






12. Lernziele:

13. Inhalt:

14. Literatur:



17. Prüfungsnummer/n und -name: 46471 Vertiefungslinie Parallele Systeme (PL), mündliche Prüfung,45 Min., Gewichtung: 1.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 46440 Vertiefungslinie Programmiersprachen, Compilerbau,Programmanalysen




8. Modulverantwortlicher: Prof.Dr. Erhard Plödereder

9. Dozenten:






12. Lernziele:

13. Inhalt:

14. Literatur:



17. Prüfungsnummer/n und -name: 46441 Vertiefungslinie Programmiersprachen, Compilerbau,Programmanalysen (PL), mündliche Prüfung, 45 Min.,Gewichtung: 1.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29370 Vertiefungslinie Rechnerarchitekturen und eingebetteteSysteme




8. Modulverantwortlicher: Prof.Dr. Hans-Joachim Wunderlich

9. Dozenten:






12. Lernziele:

13. Inhalt:

14. Literatur:



17. Prüfungsnummer/n und -name: 29371 Vertiefungslinie Rechnerarchitekturen und eingebetteteSysteme (PL), mündliche Prüfung, 45 Min., Gewichtung: 1.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 46460 Vertiefungslinie Sprachverarbeitung




8. Modulverantwortlicher: Prof.Ph.D. Hinrich Schütze

9. Dozenten:






12. Lernziele:

13. Inhalt:

14. Literatur:



17. Prüfungsnummer/n und -name: • 46461Vertiefungslinie Sprachverarbeitung (PL), mündliche Prüfung,45 Min., Gewichtung: 1.0

• V Vorleistung (USL-V), schriftlich, eventuell mündlich


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29380 Vertiefungslinie Theoretische Informatik undWissenschaftliches Rechnen




8. Modulverantwortlicher: Prof.Dr. Volker Diekert

9. Dozenten:






12. Lernziele:

13. Inhalt:

14. Literatur:

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 293801 Deutschsprachige Lehrveranstaltungen Wintersemester• 293802 Deutschsprachige Lehrveranstaltungen Sommersemester• 293803 courses in english - winter semester• 293804 courses in english - summer semester• 293805 Vorlesung mit Übung Quantencomputing


17. Prüfungsnummer/n und -name: • 29381Vertiefungslinie Theoretische Informatik undWissenschaftliches Rechnen (PL), mündliche Prüfung, 45Min., Gewichtung: 1.0



19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29390 Vertiefungslinie Verteilte Systeme




8. Modulverantwortlicher: Prof.Dr. Kurt Rothermel

9. Dozenten:






12. Lernziele:

13. Inhalt:

14. Literatur:

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 293901 Deutschsprachige Lehrveranstaltungen Wintersemester• 293902 Deutschsprachige Lehrveranstaltungen Sommersemester• 293903 courses in english - winter semester• 293904 courses in english - summer semester• 293905 Vorlesung Reliable Distributed Programming• 293906 Vorlesung Peer-to-Peer Systeme• 293907 Vorlesung Asynchrone Middleware-Systeme• 293908 Vorlesung Selbstorganisation in Verteilten Systemen


17. Prüfungsnummer/n und -name: • 29391Vertiefungslinie Verteilte Systeme (PL), mündliche Prüfung,45 Min., Gewichtung: 1.0



19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29400 Vertiefungslinie Visualisierung und Interaktive Systeme


3. Leistungspunkte: 12.0 LP 6. Turnus: jedes 2. Semester, WiSe


8. Modulverantwortlicher: Prof.Dr. Thomas Ertl

9. Dozenten: • Thomas Ertl• Daniel Weiskopf• Martin Fuchs





11. Empfohlene Voraussetzungen: • Grundlegende Kenntnisse in Computergraphik und Bildverarbeitung(z.B. Computergraphik 051900002 und Imaging Science 051900210)

12. Lernziele: Die Studierenden haben vertiefte Kenntnisse in mehreren Bereichen derVisualisierung, Computergraphik und der interaktiven Systeme erworbenund können mit den erlernten Methoden wissenschaftliche Arbeiten indiesem Bereich verstehen. Sie haben das notwendige Rüstzeug, umeine Masterarbeit im Gebiet der Visualisierung, Computergraphik und derinteraktiven Systeme anzufertigen.

13. Inhalt: Es werden Vorlesungen bzw. Vorlesungen mit Übungen zurVisualisierung und zu Interaktiven Systemen im Umfang von 8 SWSbesucht, die im MINF-Katalog (MINF 1-8) den entsprechendenVerwendungshinweis tragen und dort inhaltlich beschrieben werden.Indem Vertiefungsmodul Visualisierung und Interaktive Systeme gehörenhierzu die Veranstaltungen:a) Bildsynthese (Vorlesung mit Übung, 4 SWS)b) Geometrische Modellierung und Animation (Vorlesung mit Übung, 4SWS)c) Visual Computing (Vorlesung mit Übung, 4 SWS)d) Visualisierung (Vorlesung mit Übung, 4 SWS)

14. Literatur: Andrew S. Glassner, Principles of Digital Image Synthesis, 1995



17. Prüfungsnummer/n und -name: • 29401Vertiefungslinie Visualisierung und Interaktive Systeme (PL),mündliche Prüfung, 45 Min., Gewichtung: 1.0



19. Medienform:



20. Angeboten von: Institut für Visualisierung und Interaktive Systeme



200 Spezialisierungsmodule

Zugeordnete Module: 210 Hauptseminar220 TMG-INF230 MINF40630 Ringvorlesung Informatik



210 Hauptseminar

Zugeordnete Module: 40620 Hauptseminar (Master INF)43060 Hauptseminar INF 2



Modul: 40620 Hauptseminar (Master INF)




8. Modulverantwortlicher: Univ.-Prof.Dr. Daniel Weiskopf

9. Dozenten:



M.Sc. Informatik, PO 2012➞ Spezialisierungsmodule➞ Hauptseminar


12. Lernziele: Die Studierenden können sich mit wissenschaftlicher Originalliteraturauseinandersetzen, deren Kernaussagen rezipieren und sich einspezielles Thema überwiegend im Selbststudium erarbeiten. Siesind fähig relevante Daten zu sammeln und zu interpretieren undihre Erkenntnisse einem Fach- und Laienpublikum verständlichzu präsentieren und auf Fragen aus dem Publikum angemessenund sachgerecht zu reagieren. Sie haben gelernt, sich mit einemwissenschaftlichen Thema über einen längeren Zeitraum hinwegauseinander zu setzen und eigenständig aktuelle Hintergrundinformationzu beschaffen. Sie haben generische Kompetenzen erworben, etwaaktiv an einer wissenschaftlichen Diskussion zu einem vorher bekanntenThema teilzunehmen und durch Fragen an den Vortragenden ihrVerständnis zu erweitern. Sie können eine Diskussion leiten undmoderieren und sind befähigt, ihre Ergebnisse den Seminarteilnehmernvorzustellen und mit Hilfe moderner Präsentationstechniken zuvisualisieren.

13. Inhalt: Variabel: Es werden Seminare zu diversen häufig aktuellen Themenangeboten.Welche Seminare zugelassen sind, entscheidet die Studienkommission.Zugelassene Seminare werden typischer Weise durch Aushang bekanntgegeben. Die Seminare sind in Größe und Inhalt so gestaltet, dass diegenerischen Kompetenzen (Schlüsselqualifikationen) der Studierendenentwickelt werden.

14. Literatur: • Die begleitende Literatur wird in der Veranstaltung und im Webbekannt gegeben.

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 406201 Hauptseminar (Master INF)

16. Abschätzung Arbeitsaufwand: Präsenzzeit: 21 StundenNachbearbeitungszeit: 69 StundenGesamt: 90 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: 40621 Hauptseminar (Master INF) (BSL), schriftlich oder mündlich,Gewichtung: 1.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 43060 Hauptseminar INF 2





9. Dozenten:



M.Sc. Informatik, PO 2012➞ Spezialisierungsmodule➞ Hauptseminar


12. Lernziele:

13. Inhalt:

14. Literatur:

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 430601 Hauptseminar


17. Prüfungsnummer/n und -name: 43061 Hauptseminar INF 2 (BSL), schriftlich oder mündlich,Gewichtung: 1.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



230 MINF

Zugeordnete Module: 10040 Bildsynthese10080 Datenbanken und Informationssysteme10120 Modellbildung und Simulation10250 Parallele Systeme11330 Visualisierung11900 Design and Test of Systems on a Chip14380 Hardware Verification and Quality Assessment29430 Computer Vision29440 Geometrische Modellierung und Animation29450 Graphentheorie29460 Kryptographische Verfahren29500 Visual Computing29550 Algorithmische Geometrie29560 Algorithms and Methods in Design Automation for Micro- and Nanoelectronic

Systems29570 Computer Interface Technologien29580 Datenkompression29590 Digitale Systeme29600 Digitale Systeme II29610 Hardware Based Fault Tolerance29630 Konzepte der Programmiersprachen29640 Mikrocontroller29650 Parallele Programmierung29660 Programmanalysen und Compilerbau29670 Rapid Prototyping29680 Real-Time Programming29690 Real-Time Video Processing I29700 Real-Time Video Processing II29710 Embedded Systems Engineering29720 Mobile Computing29730 Modelling, Simulation, and Specification29740 Fachpraktikum Eingebettete Systeme29750 Fachpraktikum Rechnerarchitektur29760 Algorithmische Gruppentheorie31080 Service Engineering38990 Fachpraktikum Graphikprogrammierung42420 High Performance Computing42460 Numerische Simulation42480 Ausgewählte Kapitel des Wissenschaftlichen Rechnens42520 Services und Service Komposition42870 Message-Basierte Anwendungen42900 Workflow Management 142910 Workflow Management 242920 Hardware-Software-Codesign45730 Verteilte Systeme II45740 Rechnernetze II45750 Fachpraktikum Verteilte Systeme45760 Ausgewählte Kapitel der Algorithmentheorie45770 Fachpraktikum Server-Administration46660 Service Management and Cloud Computing46760 Theoretische und Methodische Grundlagen des Visual Computing55600 Advanced Information Management55610 Information Integration55620 Data Warehousing, Data Mining und OLAP-Technologien



55630 Informationsvisualisierung55740 Advanced Service Computing



Modul: 55600 Advanced Information Management




8. Modulverantwortlicher: PD Dr. Holger Schwarz

9. Dozenten: • Holger Schwarz• Bernhard Mitschang


B.Sc. Informatik, PO 2009➞ Ergänzungsmodule➞ Wahlmodule aus Master Informatik




M.Sc. Informatik, PO 2012➞ Spezialisierungsmodule➞ MINF

11. Empfohlene Voraussetzungen: Vorlesung Modellierung oder Gleichwertiges

12. Lernziele: Die Studierenden lernen aktuelle Modellierungs-, EntwicklungsundVerarbeitungskonzepte DB-basierter Anwendungssysteme kennen.Hierbei werden sowohl Erweiterungen relationaler Systeme als auchnicht-relationale Ansätze berücksichtigt. XMLVerarbeitung spieltin einer Vielzahl von Anwendungsbereichen eine wichtige Rolle,weshalb Verarbeitungskonzepte für XML und deren Integration inDatenbanksysteme einen Schwerpunkt der Vorlesung darstellen.

13. Inhalt: Unter anderem werden folgende Themen vertieft:

• Objekt-orientierte Datenbanktechnologie

• XML und Datenbanktechnologie (XML-Modellierung und XML-Speicherung, Anfragesprachen für XML, XML-Verarbeitung)

• Content Management (Enterprise Content Management, InformationRetrieval und Suchtechnologie)

• NoSQL Datenmanagement (Key-Value-Stores, MapReduce)

14. Literatur: Wird in der Vorlesung bekannt gegeben.

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 556001 Vorlesung Advanced Information Management• 556002 Übung Advanced Information Management


Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: 55601 Advanced Information Management (PL), schriftlich odermündlich, 60 Min., Gewichtung: 0.0




19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 55740 Advanced Service Computing





9. Dozenten:








12. Lernziele:

13. Inhalt:

14. Literatur:

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 428901 Vorlesung mit Übungen, Web Services 2


17. Prüfungsnummer/n und -name: • 55741Advanced Service Computing (PL), schriftlich oder mündlich,120 Min., Gewichtung: 1.0



19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29550 Algorithmische Geometrie




8. Modulverantwortlicher: Prof.Dr. Stefan Funke

9. Dozenten: Stefan Funke







11. Empfohlene Voraussetzungen: Grundkenntnisse in Datenstrukturen und Algorithmen wie sie in"Datenstrukturen und Algorithmen", "Algorithmen und Berechenbarkeit","Algorithmik vermittelt werden.

12. Lernziele: Die Teilnehmer kennen die Grundbegriffe derAlgorithmischen Geometrie und haben einen Überblick über dieMethoden und Techniken, die in der Algorithmischen Geometrieangewandt werden.

13. Inhalt: Es werden die grundlegenden Techniken und Methoden derAlgorithmischen Geometrie vermittelt.

14. Literatur: Computational Geometry-Algorithms and Applicationsde Berg, M., Cheong, O., van Kreveld, M., Overmars, M.Springer

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 295501 Vorlesung Algorithmische Geometrie

16. Abschätzung Arbeitsaufwand: Präsenzzeit: 42 StundenNachbearbeitungszeit: 138 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: 29551 Algorithmische Geometrie (PL), schriftlich oder mündlich,Gewichtung: 1.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29760 Algorithmische Gruppentheorie


3. Leistungspunkte: 6.0 LP 6. Turnus: unregelmäßig



9. Dozenten: Volker Diekert







11. Empfohlene Voraussetzungen: Elementare Gruppentheorie

12. Lernziele: Die Studierenden beherrschen typische Denk- und Herangehensweisenaus der algorithmischen und kombinatorischen Gruppentheorie. Siewissen, wie man diverse algorithmische Probleme in freien Gruppen mitHilfe der Stallingsgraphen lösen kann. Sie können mit Darstellungen vonGruppen durch Erzeugende und Relationen umgehen.Sie kennen das Wortproblem und deren Lösung für gewisse Klassenvon Gruppen. Sie kennen konfluente Ersetzungssysteme, HNN-Erweiterungen, amalgamierte Produkte und die Grundbegriffe der Bass-Serre-Theorie.

13. Inhalt: Bereits 1911 formulierte Max Dehn drei fundamentale algorithmischeProbleme für endlich dargestellte Gruppen.1. Ist ein gegebenes Gruppenelement g (als Wort in Erzeugern) dasEinselement in der Gruppe G? 2. Sind zwei Elemente g und h konjugiert?3. Definieren zwei gegebene Darstellungen isomorphe Gruppen?

Im Allgemeinen sind alle diese Fragen unentscheidbar, also kannman positive Antworten nur in Spezialfällen erhalten. Bei der Lösungdes Wortproblems und bei Strukturaussagen ist vor allem dieTechnik der konfluenten Wortersetzungssysteme hilfreich, die auchin anderen Bereichen zum Einsatz kommen. Insgesamt lebt dieTheorie von Querbezügen zu anderen Bereichen, wie Kombinatorik,Topologie, Geometrie, theoretischer Informatik. Dieses Zusammenspielverschiedener Methoden macht die algorithmische Gruppentheorie sehrattraktiv.

14. Literatur: • Björner, Brenti: Combinatorics of Coxeter groups, Springer, 2005.

• Camps, Große Rebel, Rosenberger: Einführung in die kombinatorischeund geometrische Gruppentheorie, Heidemannm Verlag 2008.

• Lyndon, Schupp: Combinatorial Group Theory, Springer, 1977.



• Magnus, Karrass, Solitar: Combinatorial Group Theory, Wiley & Sons,1966.

• Serre: Trees, Springer, 1980.

• Stillwell: Classical Topology and Combinatorial Group Theory,Springer, 1993.

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 297601 Vorlesung mit Übung Algorithmische Gruppentheorie


Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: 29761 Algorithmische Gruppentheorie (PL), schriftlich oder mündlich,120 Min., Gewichtung: 0.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29560 Algorithms and Methods in Design Automation for Micro- andNanoelectronic Systems



4. SWS: 4.0 7. Sprache: Englisch


9. Dozenten: Hans-Joachim Wunderlich







11. Empfohlene Voraussetzungen: 10310 Rechnerorganisation oder

10140 Grundlagen der Rechnerarchitektur / Advanced ProcessorArchitecture

12. Lernziele: Knowledge of the most important algorithms and methods in designautomation tools at any design level

13. Inhalt: Firstly, the lecture points out the basic algorithms in modern designautomation software. Next, the problems occurring in synthesis,analysis and test of digital circuits at the different design levels arediscussed and their solutions are mapped to the basic algorithms.Major aspects in the discussion are the challenges and problemsarising from nanometer technology. Here the focus always lies onthe software supporting the design of digital systems.

14. Literatur: • G. De Micheli: Synthesis and Optimization of Digital Circuits,McGrawHill, New York, NY, USA, 1994.

• Hachtel, G. D. and Somenzi: Logic Synthesis and VerificationAlgorithms, Kluwer Academic Publishers, Norwell, MA, USA, 2000.

• Ban Wong, Anurag Mittal, Yu Cao: Nano-CMOS Circuit and PhysicalDesign, John Wiley & Sons Inc, 2004.

• Ashish Srivastava, Dennis Sylvester, David Blaauw: Statistical Analysisand Optimization for VLSI: Timing and Power, Springer, 2005.

• Jens Lienig: Layoutsynthese elektronischer Schaltungen -Grundlegende Algorithmen fuer die Entwurfsautomatisierung, Springer,2006.



• L.-T. Wang, Y.-W. Chang, K.-W. Cheng: Electronic Design Automation,Morgan Kaufmann, 2009

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 295601 Vorlesung Algorithms and Methods in Design Automation forMicro- and Nanoelectronic Systems

• 295602 Übung Algorithms and Methods in Design Automation forMicro- and Nanoelectronic Systems

16. Abschätzung Arbeitsaufwand: Präsenzzeit: 42 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: 29561 Algorithms and Methods in Design Automation for Micro-and Nanoelectronic Systems (PL), schriftlich oder mündlich,90 Min., Gewichtung: 1.0, Klausur 90 min. oder mündlichePrüfung 30 min.


19. Medienform:

20. Angeboten von: Institut für Technische Informatik



Modul: 45760 Ausgewählte Kapitel der Algorithmentheorie





9. Dozenten: • Volker Diekert• Stefan Funke• Ulrich Hertrampf







11. Empfohlene Voraussetzungen: Grundkenntnisse in Algorithmen und Komplexität

12. Lernziele: Die Teilnehmer lernen aktuellste Resultate aus der Algorithmentheoriekennen.

13. Inhalt: Es werden aktuelle Forschungsergebnisse in der Algorithmentheoriepräsentiert.

14. Literatur: Originalartikel

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 457601 Vorlesung Ausgewählte Kapitel der Algorithmentheorie


Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: 45761 Ausgewählte Kapitel der Algorithmentheorie (PL), schriftlich,eventuell mündlich, 90 Min., Gewichtung: 0.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 42480 Ausgewählte Kapitel des Wissenschaftlichen Rechnens




8. Modulverantwortlicher: Univ.-Prof.Dr. Marc Alexander Schweitzer

9. Dozenten: • Stefan Zimmer• Marc Alexander Schweitzer


B.Sc. Informatik, PO 2009➞ Ergänzungsmodule➞ Katalog ISW 1-3





BA (Komb) Informatik, PO 2009➞ Module im Nebenfach

BA (Komb) Informatik, PO 2009➞ Module im Nebenfach➞ Katalog ISG

BA (Komb) Informatik, PO 2009➞ Module im Nebenfach➞ Katalog ISW



11. Empfohlene Voraussetzungen: 080300100 Mathematik für Informatiker und Softwaretechniker und051240005 Numerische und Stochastische Grundlagen der Informatikbzw.051240006 Einführung in die Numerik und Stochastik fürSoftwaretechniker051240020 Grundlagen des wissenschaftlichen Rechnens

12. Lernziele: Die Teilnehmer kennen ausgewählte aktuelle Forschungsthemendes wissenschaftlichen Rechnens und können mit der zugehörigenPrimärliteratur arbeiten.

13. Inhalt: Aktuelle weiterführende Themen des wissenschaftlichen Rechnens,z.B. adaptive Finite Elemente, Fehlerschätzer, hierarchische Basen unddünne Gitter, robuste Multilevellöser, p-Version und Spektralverfahren.

14. Literatur: Primärliteratur zu den behandelten Themen:



• Bungartz/Griebel: Sparse Grids; Acta Numerica, Volume 13, p.147-269

• Quarteroni/Valli: Numerical approximation of partial differentialequations

• Quarteroni: Numerical models for differential problems

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 424801 Vorlesung Ausgewählte Kapitel des WissenschaftlichenRechnens

• 424802 Übung Ausgewählte Kapitel des WissenschaftlichenRechnens

16. Abschätzung Arbeitsaufwand: Präsenzzeit: 42 StundenSelbststudiumszeit: 138 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: 42481 Ausgewählte Kapitel des Wissenschaftlichen Rechnens (PL),schriftlich oder mündlich, 90 Min., Gewichtung: 0.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 10040 Bildsynthese





9. Dozenten: • Martin Fuchs• Thomas Ertl• Daniel Weiskopf


B.Sc. Informatik, PO 2009, 4. Semester➞ Ergänzungsmodule➞ Wahlmodule aus Master Informatik


B.Sc. Informatik, PO 2012, 4. Semester➞ Vorgezogene Master-Module

BA (Komb) Informatik, PO 2009, 4. Semester➞ Module im Nebenfach➞ Katalog ISW



11. Empfohlene Voraussetzungen: • Modul 051900002 Computergraphik

12. Lernziele: Die Studierenden besitzen Wissen über verschiedene Ansätze undAlgorithmen der dreidimensionalen Computergraphik, physikalisch-basierte Verfahren wie Raytracing und Radiosity, die den Lichttransportund die Wechselwirkung mit Materie modellieren, und numerischeMethoden wie Monte-Carlo-Integration und Finite-Elemente-Verfahrendie es erlauben, die Rendering-Gleichung zu lösen. Darüberhinaus kennen sie interaktive Verfahren, die unter Ausnutzungprogrammierbarer Grafik-Hardware realistische Beleuchtungseffekte inEchtzeit approximieren können, sowie bildbasierte Ansätze, die ohnegeometrische Daten realistische Darstellungen erzeugen. Bild-basierteVerfahren verzichten auf eine geometrische Repräsentation der Szeneund erzeugen neue Ansichten aus anderen aufgenommenen Bildern.

13. Inhalt: In dieser Vorlesung werden die folgenden Themen behandelt:

• Grafik Hardware und APIs, OpenGL• Texturen, prozedurale Modelle• Schattenberechnungen• Szenengraphen, Culling, Level-of-Detail Verfahren• Physikalisch-basierte Beleuchtungsberechnung, Fotorealistische

Bildsynthese• Lokale Beleuchtungsmodelle• Raytracing, Monte-Carlo Methoden• Radiosity• Bild-basiertes Rendering



14. Literatur: • Andrew S. Glassner, Principles of Digital Image Synthesis, 1995• D. Eberly, 3D Game Engine Design: A Practical Approach to Real-

Time Computer Graphics, 2000• J. Foley, A. van Dam, S. Feiner, J. Hughes, Computer Graphics:

Principle and Practice, 1990• Literatur, siehe Webseite zur Veranstaltung• P. Dutre, P. Bekaert, K. Bala, Advanced Global Illumination, 2003• Tomas Akenine-Möller, Eric Haines, Real-Time Rendering, 2002• Matt Pharr, Greg Humphreys, Physically Based Rendering: From

Theory To Implementation, Morgan Kaufmann; Auflage: 2nd revisededition. (26. August 2010)

• Peter Shirley et al, Fundamentals of Computer Graphics, Third Edition,A.K. Peters, July 2009

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 100401 Vorlesung Bildsynthese• 100402 Übung Bildsynthese


17. Prüfungsnummer/n und -name: • 10041Bildsynthese (PL), mündliche Prüfung, 30 Min., Gewichtung:1.0

• V Vorleistung (USL-V), schriftlich, eventuell mündlich,Übungsschein.


19. Medienform:




Modul: 29570 Computer Interface Technologien





9. Dozenten: Sven Simon







11. Empfohlene Voraussetzungen: Kenntnisse in mindestens einem Fach der Technichen Informatikoder ähnlichen Fächern und Erfahrungen in mindestens einerProgrammiersprache.

12. Lernziele: Die Studierenden haben die Funktionsweise und den Aufbau vonCoputer Interfaces verstanden. Sie beherrschen verschiedeneInterface-Konzepte und kennen die Eigenschaften der Datenströme wieLatenzzeit, tatsächliche Durchsatzrate, Echtzeitfähigkeit, Umgang mitÜbertragungsfehlern, etc.

13. Inhalt: • Grundlagen - Computer Interfaces• Computer Interfaces und OSI-Modelle• Bus- und Netz-Topologien• Line und Error Codes• Protokolle• Treiber• Compliance Tests• Standardization Groups: USB, PCI, etc.

14. Literatur: • Patterson, David A.; Hennessey, John L., Computer Organization andDesign - The Hardware / Software Interface, 2008

More literature is named in the lecture.

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 295701 Vorlesung mit Übung Computer Interface Technologien


Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: 29571 Computer Interface Technologien (PL), schriftlich odermündlich, 90 Min., Gewichtung: 1.0, Schriftliche Prüfung von120 Minuten oder mündliche Prüfung von 30 Min.




19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29430 Computer Vision




8. Modulverantwortlicher: Univ.-Prof.Dr.-Ing. Andrés Bruhn

9. Dozenten: Andrés Bruhn







11. Empfohlene Voraussetzungen: • Modul 080300100 Mathematik für Informatiker und Softwaretechniker• Modul 050700005 Imaging Science

12. Lernziele: Der Student / die Studentin beherrscht die Grundlagen derMerkmalsextraktion und -repräsentation, des 3-D Maschinensehens, derBildsegmentierung sowie der Mustererkennung. Er/sie kann Problemeaus dem Fachgebiet einordnen und diese selbständig mit den erlerntenAlgorithmen und Verfahren lösen.

The student knows the basics of feature extraction and representation,3-D computer vision, image segmentation and pattern recognition. He/she can solve problems of the field using the methods discussed in thecourse.

13. Inhalt: • Lineare Diffusion, Skalenräume• Bildpyramiden, Kanten und Eckendetektion• Hough-Transformation, Invarianten• Texturanalyse• Scale Invariant Feature Transform (SIFT)• Bildfolgenanalyse: lokale Verfahren• Bewegungsmodelle, Objektverfolgung, Feature Matching• Bildfolgenanalyse: globale Verfahren• Kamerageoemtrie, Epipolargeometrie• Stereo Matching und 3-D Rekonstruktion• Shape-from-Shading• Isotrope und anisotrope nichtlineare Diffusion• Segmentierung mit globalen Verfahren• Kontinuierliche Morphologie, Schockfilter• Mean Curvature Motion• Self-Snakes, Aktive Konturen• Bayes'sche Entscheidungsthorie der Mustererkennung• Klassifikation mit parametrischen Verfahren, Dichteschätzung• Klassifikation mit nicht-parametrischen Verfahren



• Dimensionsreduktion

• Linear Diffusion, Scale Space• Image Pyramids, Edges and Corners• Hough Transform, Invariants• Texture Analysis• Scale Invariant Feature Transform• Image Sequence Analysis: Local Methods• Motion Models, Tracking, Feature Matching• Image Sequence Analysis: Variational Methods• Camera Geometry, Epipolar Geometry• Stereo Matching and 3-D Reconstruction• Shape-from-Shading• Isotropic and Anisotropic Nonlinear Diffusion• Segmentation with Global Methods• Continuous Scaled Morphology, Shock Filters• Mean Curvature Motion• Self-Snakes, Active Contours• Bayes Decision Theory for Pattern Recognition• Classification with Parametric Techniques, Density Estimation• Classification with Non-Parametric Techniques• Dimensionality Reduction

14. Literatur: • Forsyth, David and Ponce, Jean, Computer Vision. A ModernApproach.: A Modern Approach Computer Vision. A Modern Approach,2003

• Bigun, J.: Vision with Direction, 2006• L. G. Shapiro, G. C. Stockman, Computer Vision, 2001• O. Faugeras, Q.-T. Luong: The Geometry of Multiple Images, 2001.

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 294301 Vorlesung mit Übungen Computer Vision


Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: • 29431Computer Vision (PL), schriftlich oder mündlich, Gewichtung:1.0, Prüfungsvorleistung: Übungsschein, Kriterien werden inder ersten Vorlesung bekannt gegeben


18. Grundlage für ... : 55640 Correspondence Problems in Computer Vision

19. Medienform:




Modul: 55620 Data Warehousing, Data Mining und OLAP-Technologien













12. Lernziele: Die Studierenden lernen zentrale Datenmodellierungs- undAnalysetechniken kennen, die grundlegend für die BereicheInformationsgeinnung und Entscheidungsfindung sind. Etwa für dieEntscheidungsprozesse in Unternehmen ist es von zentraler Bedeutung,eine integrierte Sicht auf alle entscheidungsrelevanten Daten zurVerfügung zu haben. Ein Data Warehouse ist ein unternehmensweitesInformationssystem, das eine solche Integration sowie die daraufaufbauenden Analysemöglichkeiten bietet. In dieser Vorlesungwerden Fragen der Architektur eines Data Warehouse sowie relevanteTechnologien und Werkzeuge für den Aufbau eines Data Warehouseund die Analyse der bereitgestellten Daten behandelt. Darüber hinauswird für die einzelnen Schritte im Data-Warehouse-Prozess vorgestellt,welche spezifische Unterstützung kommerzielle Datenbanksystemehierfür bieten. Abschließend werden Fragen der Durchführung vonData-Warehouse-Projekten diskutiert.


• Architektur eines Data Warehouse• Extraktion, Transformation und Laden von Daten (ETLProzess)• Data-Warehouse-Entwurf• Online Analytic Processing (OLAP)• Data Mining• Datenbankunterstützung für OLAP und Data Mining• Data-Warehouse-Projekte

14. Literatur: • A. Kemper, A. Eickler, Datenbanksysteme - Eine Einführung, 2004

Weitere Literatur wird in der Vorlesung bekannt gegeben



15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 556201 Vorlesung Data Warehousing, Data Mining und OLAP-Technologien

• 556202 Übung Data Warehousing, Data Mining und OLAP-Technologien


Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: • 55621Data Warehousing, Data Mining und OLAP-Technologien(PL), schriftlich oder mündlich, 60 Min., Gewichtung: 0.0,Übungsleistungen während der Unterrichtsperiode alsPrüfungsvoraussetzung.

• V Vorleistung (USL-V), schriftlich oder mündlich, 60 Min.


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 10080 Datenbanken und Informationssysteme







B.Sc. Informatik, PO 2009, 5. Semester➞ Ergänzungsmodule➞ Katalog ISG 1-3


BA (Komb) Informatik, PO 2009, 5. Semester➞ Module im Nebenfach➞ Katalog ISG


M.Sc. Informatik, PO 2012, 5. Semester➞ Spezialisierungsmodule➞ MINF

11. Empfohlene Voraussetzungen: • Modul 052010001 Modellierung

12. Lernziele: Die Studierenden haben das erforderliche Verständnis und dieKenntnisse für die Implementierung von Datenbanksystemen erworben.

13. Inhalt: Die Vorlesung "Datenbanken und Informationssysteme" ist alsEinstiegsveranstaltung in das Vertiefungsgebiet Datenbanksystemekonzipiert. Aufbauend auf dem Inhalt der Vorlesung "Modellierung"werden insbesondere Entwurfs- und Realisierungsaspekte vonDatenbanksystemen betrachtet. Die Entwicklung, Installation undAdministration von Datenbanksystemen bestimmen hier sowohlStoffauswahl als auch Detaillierungsgrad.

Als Grundlage für alle weiteren Betrachtungen wird ein Schichtenmodellzur Beschreibung eines allgemeinen Datenbanksystems vorgestellt.Darauf aufbauend werden die einzelnen Systemschichten im Detaildiskutiert, die dort zu realisierenden Komponenten betrachtet sowiedie jeweils vorherrschenden Algorithmen beschrieben und bewertet. Imeinzelnen werden folgende Aspekte vertieft:

• Anwendungsprogrammierschnittstelle

• Externspeicherverwaltung

• DBS-Pufferverwaltung

• Speicherungsstrukturen und Zugriffspfadstrukturen

• Anfrageverarbeitung und Anfrageoptimierung

• Transaktionsverarbeitung

• Synchronisation



• Logging und Recovery


Implementierung, 2001• H. Garcia-Molina, J. D. Ullman, J. Widom, Database Systems. The

Complete Book, 2003• R. Elmasri, S. Navathe, Fundamentals of Database Systems, 2003

15. Lehrveranstaltungen und -formen:


Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: 10081 Datenbanken und Informationssysteme (PL), schriftlich odermündlich, 60 Min., Gewichtung: 1.0, Prüfungsvorleistung:Modalitäten werden in der ersten Vorlesung angegeben


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29580 Datenkompression












11. Empfohlene Voraussetzungen: Grundlagenkenntnisse im Fach Mathematik.

12. Lernziele: Die Studierenden haben die Konzepte der Datenkompressionerlernt und haben Verständnis über verschiedene Algorithmen zurDatenkompression erworben. Sie können die behandelten Algorithmenimplementieren und weiterentwickeln.

13. Inhalt: • Shannons Entropie-Definition• Huffman Codierung• Arithmetische Codierung• Universal Codes• Verlustlose u. verlustbehaftete Kompression• Bilddatenkompression• Wörterbuch-basierte Kompression

14. Literatur: • Khalid Sayood, Introduction to Data Compression, 2005• More literature is named in the lecture

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 295801 Vorlesung mit Übung Datenkompression


Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: 29581 Datenkompression (PL), schriftlich oder mündlich, 90 Min.,Gewichtung: 1.0, Schriftliche Prüfung von 120 Min. odermündliche Prüfung von 30 Min.


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 11900 Design and Test of Systems on a Chip







B.Sc. Informatik, PO 2009, 4. Semester➞ Ergänzungsmodule➞ Katalog ISW 1-3








11. Empfohlene Voraussetzungen: • Modul 051700005 Rechnerorganisation

• Modul 051700010 Grundlagen der Rechnerarchitektur

12. Lernziele: The students of this course have gained a basic understanding ofdevelopment and test of complex embedded hardware / softwaresystems. The participants have become acquainted with the essentialsteps of synthesis, validation, test and programming and have learned,how to use the related tools for design automation.Besides the different design styles, paradigms and standards, theessential steps of automated design, test and programming of digitaland mixed signal circuits have been discussed. Exercises and labshave led to practical insight into the design flow and commercial designautomation tools.

13. Inhalt: The course comprises:

• Overview of system design• IP core reuse• Standards and platforms• Elements of analog and mixed signal design• Design validation and verification• Test and design for testability with the related standards• Application and programming of embedded processors



14. Literatur: • A. Sloss, D. Symes, C. Wright: ARM System Developer's Guide:Designing and Optimizing System Software, 2004

• L.-T. Wang, C.-W. Wu, X. Wen: VLSI Test Principles and Architectures- Design for Testability, 2006

• M. Keating, P. Bricaud: Reuse Methodology Manual for System-on-a-Chip Designs, 2007

• M. L. Bushnell, V. D. Agrawal: Essentials of Electronic Testing, 2005

• S. Furber: ARM System-on-Chip Architecture, 2000

• W. Wolf: Modern VLSI Design: System-on-Chip Design, 2002

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 119001 Vorlesung Design and Test of Systems on a Chip• 119002 Übung Design and Test of Systems on a Chip• 119003 Praktikum Design and Test of Systems on a Chip


Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: • 11901Design and Test of Systems on a Chip (PL), schriftlich odermündlich, 90 Min., Gewichtung: 0.0



19. Medienform:




Modul: 29590 Digitale Systeme












11. Empfohlene Voraussetzungen: Kenntnisse in einem Fach aus der Technischen Informatik oder einemähnlichen Gebiet.

12. Lernziele: Die Studierende beherrschen den Entwurf Digitaler Systeme durchdie Integration von digitalen Komponenten auf einem Boad und dieRealisierung von digitaler Komponenten mittels FPGAs.

13. Inhalt: • Praktische Einführung in den System-Entwurf mit digitalenKomponenten wie Schnittstellenbausteinen zur Kommunikation,FPGAs, Prozessoren, intelligenten Sensoren etc.

• Einführung und Verwendung der Hardware-BeschreibungsspracheVHDL zum Entwurf Digitaler Systeme

• Digitale Systeme und Board-Integration von digitalen Komponenten• Aufbau von Computer-Boards u. Gbit/s-Interconnects• Entwurf auf höheren Abstraktionsebenen zur schnellen Entwicklung

von Prototypen

14. Literatur: • Kou-Chuan Chang, K.C. Chang, Digital Systems Design with VHDLand Synthesis: An Integrated Approach, 1999


15. Lehrveranstaltungen und -formen: 295901 Vorlesung mit Übung Digital System Design I


Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: • 29591Digitale Systeme (PL), schriftlich oder mündlich, 90 Min.,Gewichtung: 1.0, Schriftliche Prüfung von 120 Min. odermündliche Prüfung von 30 Min.





19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29600 Digitale Systeme II












11. Empfohlene Voraussetzungen: Voraussetzung für Digital System Design II sind Kenntnisse vonDigital System Design I.Alternativ sind Kenntnisse aus einem Fach derTechnischen Informatik oder einem ähnlichen Fach Voraussetzung.

12. Lernziele: Die Studierende können ein komplexes digitales System aufbauen undimplementierenunter Verwendung von digitalen Komponenten auf einemBoard und sie haben das vertieftes Wissen zur Realisierung komplexerdigitaler Systeme mittels FPGAs erworben.

13. Inhalt: • Vorstellung der Fallstudie eines digitalen Systems• Simulierbare Spezifikation des Systems• Architektur für die Realisierung mittels FPGAs• Entwurf und Entwurfswerkzeuge zur Board-Integration• Implementierung des digitalen Systems• Verifikation des digitalen Systems

14. Literatur: • Kou-Chuan Chang, K. C. Chang, Digital Systems Design with VHDLand Synthesis: An Integrated Approach, 1999

• More literature is named in the lecture

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 296001 Vorlesung mit Übung Digital System Design II


17. Prüfungsnummer/n und -name: 29601 Digitale Systeme II (PL), schriftlich oder mündlich,Gewichtung: 1.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29710 Embedded Systems Engineering




8. Modulverantwortlicher: Prof.Dr.-Ing. Martin Radetzki

9. Dozenten: Martin Radetzki







11. Empfohlene Voraussetzungen: keine

12. Lernziele: Understanding of the design methodology and advanced designtechniques for constructing and analyzingembedded hardware / software systems. Practical experience in utilizingand programming an embedded platform.

13. Inhalt: 1. Introduction to embedded systems and their design constraints2. High level synthesis, scheduling, allocation, binding3. Pipelined data path and controller design4. Software task scheduling and schedulability analysis5. Static and dynamic methods for scheduling and priority assignment6. Implementation architectures for embedded systems7. Communication architectures; bus and memory systems8. System synthesis; partitioning of specifications into hardware andsoftware parts9. Integrated hands-on exercises covering microcontroller programming,hardware / softwareinteraction and cyclic executive scheduling of software tasks

14. Literatur: Skript „Embedded Systems Engineering"G. Buttazzo: Hard Real Time Computing Systems. 2nd edition, Springer,2005P. Eles, K. Kuchcinski, Z. Peng: System Synthesis with VHDL. KluwerAcademic Publishers, 1998.P. Marwedel: Embedded Systems Design. Springer, 2006

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 297101 Vorlesung Embedded Systems Engineering• 297102 Übung Embedded Systems Engineering


Summe: 180 Stunden



17. Prüfungsnummer/n und -name: 29711 Embedded Systems Engineering (PL), schriftlich odermündlich, Gewichtung: 1.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29740 Fachpraktikum Eingebettete Systeme





9. Dozenten:







11. Empfohlene Voraussetzungen: Modul "Embedded Systems Engineering"

12. Lernziele: Ability to apply the design methodology and commercial design toolsfor constructing and analyzing embedded hardware / software systems.Practical experience in software programming and debugging, digitalcircuit design and verification, usage of lab equipment such as logicanalyzers. Experience in preparing structured technical documentation ofspecifications and designs.

13. Inhalt: This lab course focuses on analysis, design and implementation ofembedded hardware/software systems and issues involved in thedevelopment of such systems.1. Embedded software development2. Usage of drivers for peripheral components3. Cross-compilation4. Remote debugging5. Software performance profiling6. Design of accelerator hardware digital circuits7. Digital circuit simulation8. FPGA implementation (synthesis) of digital circuits9. Hardware / software interfacing10. Integrated functional verification of hardware and software

14. Literatur: Lab handoutsDocumentation of development tools (provided in the lab)

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 297401 Übung Fachpraktikum Eingebettete Systeme


17. Prüfungsnummer/n und -name: 29741 Fachpraktikum Eingebettete Systeme (PL), schriftlich odermündlich, Gewichtung: 1.0




19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 38990 Fachpraktikum Graphikprogrammierung








11. Empfohlene Voraussetzungen: Computergraphik

12. Lernziele: Im Fachpraktikum erlernen die Teilnehmer den Umgang mit gängigenRendering-Technologien und können diese praktisch umsetzen. Sie beherrschensowohlpolygonbasierte Algorithmen als auch volumenbasierte Ansätze. DieStudierendenerlernen eine selbständige Projektarbeit in Form eines kleinen,eigenständigenAbschlussprojektes.

13. Inhalt: Das Fachpraktikum deckt im Einzelnen folgende Themen ab:- OpenGL- Qt-Framework- Raytracing- Volume Rendering- Eigenständiges Projekt

14. Literatur: - OpenGL Programming Guide - Third Edition (OpenGL 1.2) , MasonWoo, Jackie Neider, Tom Davis, Dave Shreiner, Addison Wesley, 1999- Programming with Qt - First Edition, Matthias Kalle Dalheimer, O'Reilly,1999- An Introduction to Ray Tracing, Andrew S. Glassner, Academic Press,1989- Computer Graphics - Principle and Practice - Second Edition, Foley,van Dam, Feiner, Huges, Addison Wesley, 1990



17. Prüfungsnummer/n und -name: 38991 Fachpraktikum Graphikprogrammierung (LBP),schriftlich, eventuell mündlich, Gewichtung: 1.0, BenoteteÜbungsleistungen und Programmieraufgaben während derUnterrichtsperiode,Gewichtung 1,0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29750 Fachpraktikum Rechnerarchitektur





9. Dozenten: • Hans-Joachim Wunderlich• Rafal Baranowski







11. Empfohlene Voraussetzungen: 051700005 Rechnerorganisation

051700010 Advanced Processor Architecture

12. Lernziele: Students are able to design digital sytems by using the complete state ofthe art design automation tool chain.

13. Inhalt: In this lab course, the students design and implement a RISC processorand extend it with techniques common for high-performance processors.Hardware structures found in the state of the art processors will beapplied and adapted.

In order to achieve high frequency, proper design and verificationtechniques play an important role. The students learn how timinganalysis, pipelining and retiming can be used to optimize the synthesisresults. Because software has to be specifically tailored to such aprocessor architecture, the lab course also deals with schedulingtechniques that allow to avoid pipeline stalls and hazards.

14. Literatur: • D. A. Patterson, J. L. Hennessy: Computer Organization & Design . TheHardware / Software Interface (3rd Edition); San Francisco, Ca.: MorganKaufmann Publishers Inc., 2004• J. L. Hennessy and D. A. Patterson: Computer Architecture - AQuantitative Approach (3rd Edition); San Francisco, Ca.: MorganKaufmann Publishers Inc., 2012

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 297501 Fachpraktikum Rechnerarchitektur


17. Prüfungsnummer/n und -name: 29751 Fachpraktikum Rechnerarchitektur (PL), schriftlich odermündlich, Gewichtung: 1.0




19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 45770 Fachpraktikum Server-Administration




8. Modulverantwortlicher: Univ.-Prof.Dr. Otto Eggenberger

9. Dozenten: Otto Eggenberger







11. Empfohlene Voraussetzungen: Kenntnisse in Rechnerarchitektur und Betriebssystemen

12. Lernziele: Die Studierenden sind in der Lage, Windows Server einzurichten und zuadministrieren. Sie kennen sich mit Virtualisierung und Internetdienstenaus.

13. Inhalt: In diesem Praktikum installieren und administrieren die Studierendeneinenvirtuellen Server für unterschiedliche Szenarien. Folgende Themenwerdenbehandelt:

• Active Directory• Benutzerverwaltung• Datei-Server• DHCP-Server• DNS-Server• Druck-Server• Festplattensysteme• Filesystem• Gruppenrichtlinien• Netzwerktechnik• Remoteverwaltung• Sicherung und Wiederherstellung• Überwachung• Webserver• Zeit-Service

14. Literatur: • Ulrich B. Boddenberg. Windows Server 2008 R2: Das umfassendeHandbuch (Galileo Computing 2009)

• Carlo Westbrook. Windows Server 2008 R2 - Der schnelle Einstieg(Addison-Wesley 2010)

• Online-Kursunterlagen



15. Lehrveranstaltungen und -formen: 457701 Fachpraktikum Server-Administration


17. Prüfungsnummer/n und -name: 45771 Fachpraktikum Server-Administration (PL), schriftlich,eventuell mündlich, Gewichtung: 0.0


19. Medienform: Beamer, PC

20. Angeboten von:



Modul: 45750 Fachpraktikum Verteilte Systeme





9. Dozenten: Frank Dürr







11. Empfohlene Voraussetzungen: Verteilte Systeme, Rechnernetze II

12. Lernziele: Die Teilnehmer besitzen die Fähigkeit, verteilte Anwendungen undDienste zu entwerfen und zu implementieren. Sie besitzen praktischeKenntnisse in der Netzprogrammierung und der Programmierung vonClient/Server-Anwendungen.Sie verfügen über praktische Kenntnisse über Technologien undWerkzeugen zur Implementierung und zum Testen verteilter Systeme.

13. Inhalt: - Socket-Programmierung- Höherwertige Kommunikationsprotokolle und Webservice- Schnittstellen(HTTP & XML/JSON, RPC, SOAP, REST)- Client/Server-Systeme- Peer-to-Peer- und Ad-hoc-Kommunikation- Entwicklungsumgebungen- Test verteilter Systeme

14. Literatur: - A.S. Tanenbaum: Computer Networks, 4th Edition, 2003

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 457501 Fachpraktikum Verteilte Systeme


Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: 45751 Fachpraktikum Verteilte Systeme (PL), Sonstiges,Gewichtung: 0.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29440 Geometrische Modellierung und Animation





9. Dozenten: • Daniel Weiskopf• Thomas Ertl







11. Empfohlene Voraussetzungen: • Modul 051900002 Computergraphik• Modul 051900001 Mensch-Computer-Interaktion• Modul 051240005 Numerik und Stochastik

12. Lernziele: Die Studierende kennen die theoretischen Grundlagen dergeometrischen Modellierung und Animation und haben praktischeFähigkeiten in der Programmierung von Verfahren der geometrischenModellierung und Animation sowie in der Benutzung von Modellierungs-und Animationssoftware wie Maya erlangt.

13. Inhalt: Die Vorlesung behandelt Grundlagen und ausgewählte Verfahren derSzenenmodellisierung und der Computeranimation. Dazu gehörenKenntnisse über Kurven- und Flächenrepräsentationen, wie sie inAnimationspaketen zur Modellierung von Objekten, zur Beschreibung vondynamischen Verhalten von Parametern und zur Keyframe-Interpolationverwendet werden.

Physikalisch-basierte Animation hingegen beschreibt Bewegungdurch die kinematischen und dynamischen Gesetze der Mechanik.Anwendungen reichen von Partikelsystemen bis zur Simulation vonmehrgliedrigen Modellen und Verformungen.

Folgende Themen werde in der Vorlesung behandelt:

• Kurvenbeschreibung und -modellisierung (allgemeine Polynomkurven,Bezier-Kurven, B-Slines, NURBS)

• Flächenmodellisierung (Tensorproduktflächen, NURBS)• Unterteilungsschemata• Überblick über Animationstechniken• Keyframe-Animation• Physikalisch basierte Animation



Die Veranstaltung besteht aus Vorlesung mit Übungen. Die Übungenumfassen praktische Proframmierübungen und Anwendungenvon Modellierungs- und Animationswerkzeugen (wie Maya) sowietheoretische Themen.

14. Literatur: • D. Eberly, 3D Game Engine Design: A Practical Approach to Real-Time Computer Graphics, 2000

• G. Farin, Curves ans Surfaces for CAGD: A Practical Guide, 2002• R. Parent, Computer Animation: Algorithms and Techniques, 2002

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 294401 Vorlesung mit Übungen Geometrische Modellierung undAnimation


Selbststudium: 138 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: • 29441Geometrische Modellierung und Animation (PL), schriftlichoder mündlich, Gewichtung: 1.0, Schriftliche Prüfung von 120Min. oder mündlichen Prüfung von 30 Min. Written exam of120 min. or oral exam of 30 min.



19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29450 Graphentheorie





9. Dozenten: • Ulrich Hertrampf• Volker Diekert• Manfred Kufleitner



B.Sc. Informatik, PO 2012➞ Ergänzungsmodule➞ Katalog ISG 1-3





11. Empfohlene Voraussetzungen: Grundvorlesungen in theoretischer Informatik

12. Lernziele: Die Studierenden beherrschen typische Denk- und Herangehensweisenaus der Graphentheorie. Die Beziehung zwischen diversenGraphparametern werden verstanden, ebenso wie ihre algorithmischeRelevanz. Die Eigenschaften der wichtigsten Graphklassen erschließensich den Studierenden.

13. Inhalt: Die Vorlesung behandelt algorithmische Problem und strukturelleZusammenhänge bei Graphen. Im Einzelnen werden die folgendenThemen behandelt:

• Eulergraphen• Cographen• Bipartite Graphen• Planare Graphen, Eulerformel, Satz von Kuratowski• Graphparameter• Perfekte Graphen• Graphenfärbungen und der Satz von Ramsey• Extremale Graphentheorie

14. Literatur: • Reinhard Diestel: Graphentheorie. Springer, 2010.• Martin Aigner, G\'fcnter M. Ziegler: Das BUCH der Beweise. Springer,

2009.• Jacobus H. van Lint, Richard M. Wilson: A Course in Combinatorics.

Cambridge University Press, 2nd edition, 2001.

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 294501 Vorlesung mit Übungen Graphentheorie



16. Abschätzung Arbeitsaufwand: Präsenzzeit: 42 StundenNachbearbeitungszeit: 138Gesamt: 180 h

17. Prüfungsnummer/n und -name: • 29451Graphentheorie (PL), schriftlich oder mündlich, Gewichtung:1.0



19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29610 Hardware Based Fault Tolerance





9. Dozenten: • Hans-Joachim Wunderlich• Michael Kochte







11. Empfohlene Voraussetzungen: 10140 Grundlagen der Rechnerarchitektur / Advanced ProcessorArchitecture

10310 Rechnerorganisation

12. Lernziele: Knowledge of methods for reliability assessment of circuits andsystemsKnowledge of the main techniques for implementing fault toleranceKnowledge how to design fault tolerant circuits and systems

13. Inhalt: Micro- and Nano-electronic systems can exhibit failuresboth right after production and during their operation.Systems for which safety and security is of concern have tobe designed in a way that the desired function can bedelivered even if some components fail or produceerroneous outputs. This lecture presents the most importantdesign techniques that allow to tolerate hardware faults upto a certain degree.The topics of the lecture are as follows:TerminologyMeasures of fault toleranceTechniques for structural and time redundancyError detection and diagnosisFault masking, repair, reconfigurationFault-tolerant distributed systems

14. Literatur: Apart from lecture slides, the following books can be used todeepen on the topics of the lecture:I. Koren and C. M. Krishna: Fault-Tolerant Systems Morgan-Kaufman, 2007P. K. Lala: Self-Checking and Fault-Tolerant Digital Design,Morgan Kaufmann Publishers (2001)



D.K. Pradhan: Fault-Tolerant Computer Design, Prentice Hall(1996)R.N. Rao: E. Fujiwara, Error Control Coding for ComputerSystems, Prentice Hall (1989)M.L. Bushnell: V.D. Agrawal, Essentials of Electronic Testing, KlumerAcademic Publishers (2000)

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 296101 Vorlesung Hardware Based Fault Tolerance• 296102 Übung Hardware Based Fault Tolerance

16. Abschätzung Arbeitsaufwand: Presence Time: 42 StundenSelf Study: 138 Stunden

Sum: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: 29611 Hardware Based Fault Tolerance (PL), schriftlich odermündlich, 60 Min., Gewichtung: 1.0, Written exam 90 min orOral exam 30 min


19. Medienform: Laptop presentation




Modul: 14380 Hardware Verification and Quality Assessment













11. Empfohlene Voraussetzungen: • 10310 Rechnerorganisation oder

• 10140 Grundlagen der Rechnerarchitektur

12. Lernziele:

13. Inhalt: Complex integrated circuits and systems are hardly designed fault free atfirst go. Also during production defects and an imperfect yield have to beexpected. The course deals with the basic techniques to find and locatefaults and defects in the design and in the manufactured, integratedsystem. The discussed methods are applied with the help of commercialand academic tools in exercises and labs.The course comprises:

• Validation: Simulation and emulation in different design levels.• Formal verification: Equivalence checking and model checking.• Test: Fault simulation and test generation.• Debug and diagnosis.

14. Literatur: • G. D. Hachtel, F. Somenzi: Logic Synthesis and VerificationAlgorithms, 2006

• K. L. McMillan: Symbolic Model Checking, 1993• L.-T. Wang, C.-W. Wu, X. Wen: VLSI Test Principles and Architectures

- Design for Testability, 2006• M. L. Bushnell, V. D. Agrawal: Essentials of Electronic Testing, 2005• R. Drechsler, B. Becker: Graphenbasierte Funktionsdarstellung, 2000• S. Hassoun, T. Sasao: Logic Synthesis and Verification, 2002• S. Minato: Binary Decision Diagrams and Applications for VLSI CAD,

1996



• T. Kropf: Introduction to Formal Hardware Verification, 1999

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 143801 Vorlesung Hardware Verification and Quality Assessment• 143802 Übung Hardware Verification and Quality Assessment


Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: 14381 Hardware Verification and Quality Assessment (PL), schriftlichoder mündlich, 90 Min., Gewichtung: 0.0


19. Medienform:




Modul: 42920 Hardware-Software-Codesign












11. Empfohlene Voraussetzungen: Bachelor-Veranstaltung "Grundlagen der Eingebetteten Systeme" odergleichwertige Kenntnisse

12. Lernziele: Ability to conceptualize systems so that an application-specific, optimizedtrade-off between hardware and software implementation of systemfunctionality is achieved.

13. Inhalt: This module deals with the joint design and optimization of hardware andsoftware for pre-defined applications, covering the following topics:1. Models for system specification2. Modelling and simulation with the SystemC library3. Synthesis of system architectures4. Resource allocation and operation binding5. Partitioning of functionality among hardware and software6. Scheduling and schedulability for parallel multi-core architectures7. Methods for system optimization8. Application specific instruction set processors (ASIPs)9. Network-on-Chip (NoC) interconnect architectures

14. Literatur: J. Teich, Digitale Hardware/Software-Systeme, 2. Auflage, 2007

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 429201 Vorlesung Hardware-Software-Codesign• 429202 Übung Hardware-Software-Codesign


17. Prüfungsnummer/n und -name: 42921 Hardware-Software-Codesign (PL), schriftlich oder mündlich,120 Min., Gewichtung: 1.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 42420 High Performance Computing





9. Dozenten: • Martin Bernreuther• Marc Alexander Schweitzer












11. Empfohlene Voraussetzungen: 080300100 Mathematik für Informatiker und Softwaretechniker und051240005 Numerische und Stochastische Grundlagen der Informatikbzw.051240006 Einführung in die Numerik und Stochastik fürSoftwaretechniker

12. Lernziele: Fähigkeit, parallele Algorithmen auf unterschiedlichen parallelenPlattformen mit Hilfe geeigneter algorithmischer Modelle zu bewerten.Kenntnis verschiedener Programmiermodelle für Parallelrechner mitverteiltem und gemeinsamem Speicher.Fähigkeit, auch fortgeschrittene Implementierungsaufgaben ausdem Bereich des Höchstleistungsrechnens auf Basis ausgewählterProgrammiermodelle zu bewältigen.

13. Inhalt: Die Vorlesung beschäftigt sich mit den Grundlagen parallelerProgrammierung und paralleler Algorithmen speziell im Hinblick auf



die Anwendungsbereiche Wissenschaftliches Rechnen und HighPerformance Computing.Verwandte Fragestellungen aus dem Bereich der Theorie (paralleleModelle und parallele Komplexität, etc.) sowie aus der Rechnertechnik(parallele Architekturen) werden begleitend diskutiert.Nach einer allgemeinen Einführung (Klassifizierung von Parallelrechnern,Ebenen von Parallelität, Performance und Architekturen, etc.), werdendie Grundlagen paralleler Programme eingeführt (Notation/Syntax,Synchronisation und Kommunikation, Design paralleler Programme, etc.).Sowohl die Programmierung auf Systemen mit gemeinsamem Speicherals auch auf Systemen mit verteiltem Speicher werden besprochen.Dabei wird jeweils mindestens ein geeignetes Programmiermodell (z.B.OpenMP, MPI, CUDA) vertieft behandelt.Aus dem Bereich des High Performance Computing werden begleitendklassische Algorithmen und Implementierungstechniken als Beispielebehandelt, z.B. parallele Algorithmen aus der linearen Algebra(Matrixmultiplikation, etc. oder einfache Verfahren zur Lösung partiellerDifferentialgleichungen). Zusätzlich können Themen wie Lastverteilungund Lastbalancierung (Grundlagen, Algorithmen zur Partitionierung undLastbalancierung, etc.) vorgestellt werden.

14. Literatur: • T. Rauber, G. Rünger: „Parallele Programmierung", 2. Aufl., Springer2007; (in English: T. Rauber, G. Rünger: „Parallel Programming: forMulticore and Cluster Systems", Springer 2010)

• K.A. Berman, J.L. Paul: "Sequential and Parallel Algorithms", PWSPublishing Company, 1997

• B. Chapman, G. Jost, R. van der Pas: "Using OpenMP - PortableShared Memory Parallel Programming", MIT Press, 2008

• W. Gropp, E. Lusk, und R. Thakur: "Using MPI-2: Advanced Featuresof the Message-Passing Interface", das Buch ist auch in deutscherÜbersetzung erhältlich.

• D. Kirk, W.-M. Hwu Programming Massively Parallel Processors

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 424201 Vorlesung High Performance Computing• 424202 Übung High Performance Computing


17. Prüfungsnummer/n und -name: 42421 High Performance Computing (PL), schriftlich oder mündlich,90 Min., Gewichtung: 0.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 55610 Information Integration













12. Lernziele: Die Integration heterogener, autonomer und strukturierter Datenbeständeist in einer Welt zunehmender Vernetzung essentiell. Erst dadurch wirdder Austausch von Informationen und eine übergreifende Recherchemöglich.

Lernziele der Veranstaltung sind ein Überblick über dieProblemstellungen der Informationsintegration und die Fähigkeit zurBeurteilung entsprechender Lösungen.

13. Inhalt: Ausgehend von Anwendungsszenarien aus großen Organisationenwerden die Dimensionen Verteilung, Autonomie und Heterogenitätdiskutiert. Sie dienen zur Problemgliederung und zum Vergleich vonArchitekturen integrierter Informationssysteme. Die Überbrückung vonHeterogenität erfolgt durch Mappings zwischen Schemata und auchDatenwerten. Wir besprechen die Erstellung von Mappings und derenAnwendung zur Datentransformation. Auch die Anfragebearbeitung inföderierten Datenbanken basiert auf Mappings und wird in Grundzügenvorgestellt.

Ein weiterer Schwerpunkt befasst sich mit der Aufbereitung undIntegration von Datenwerten. Wir befassen uns mit Datenfehlern undderen Beseitigung und betrachten den Begriff der Informationsqualität.In den Übungen arbeiten wir mit marktgängiger Software zurDatenintegration. Die Vorlesung orientiert sich an dem Lehrbuch vonLeser und Naumann.

14. Literatur: • Ulf Leser, Felix Naumann: Informationsintegration: Architekturen undMethoden zur Integration verteilter und heterogener Datenquellen,dpunkt Verlag, 2006, ISBN 3898644006.



15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 556101 Vorlesung Information Integration• 556102 Übung Information Integration


Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: 55611 Information Integration (PL), schriftlich oder mündlich, 60 Min.,Gewichtung: 0.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 55630 Informationsvisualisierung





9. Dozenten: • Michael Burch• Thomas Ertl• Daniel Weiskopf







11. Empfohlene Voraussetzungen: • Mensch-Computer-Interaktion

• Computergraphik

12. Lernziele: Die Studierende kennen die theoretischen Grundlagen derInformationsvisualisierung und haben praktische Fähigkeitenin der Anwendung und Programmierung von Verfahren derInformationsvisualisierung erlangt.

13. Inhalt: Die Vorlesung behandelt interaktive Visualisierungen von DatensätzenabstrakterNatur. Dazu gehören beispielsweise quantitative, ordinale undkategorischeDaten sowie komplexere Datentypen wie etwa multivariate undrelationale.Darüber hinaus wird die Visualisierung von Zeitserien behandelt, die aufjedenDatentyp gleichermaßen zutrifft, deren Visualisierung aber wegen derhöherenKomplexität der Daten eine weitergehende Herausforderung darstellt.Anhandvon Anwendungsgebieten wie etwa der Bioinformatik, des SoftwareEngineeringoder sozialer Netzwerke werden die Vor- und Nachteile der vorgestelltenVisualisierungen aufgezeigt. Theoretische und praktische Übungendienenteilweise der Vorarbeit, aber auch der Vertiefung des behandeltenStoffes.In dieser Vorlesung werden die folgenden Themen behandelt:

• Visuelle Perzeption und Kognition



• Datentypen

• Informationsvisualisierungsprinzipen

• Designprinzipien nach Tufte

• Multivariate Daten und parallele Koordinaten

• Hierarchien und Bäume

• Graphen und Netzwerke

• Text- und Dokument-Visualisierung

• Diagramme

• Zeitreihen-Visualisierung

• Software-Visualisierung

• Geographische Informationsvisualisierung

• Evaluierung und Benutzerstudien

• Visual Analytics

• Interaktionsprinzipien

14. Literatur: • Colin Ware. Visual Thinking for Design

• Colin Ware. Information Visualization. Perception for Design

• Edward Tufte. The Visual Display of Quantitative Infomation

• Robert Spence. Design for Interaction

• Jim Thomas. Illuminating the Path

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 556301 Vorlesung und Übung Informationsvisualisierung


Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: • 55631 Informationsvisualisierung (PL), schriftliche Prüfung, 120 Min.,Gewichtung: 0.0

• 55632Vorleistung (PL), schriftliche Prüfung, 120 Min., Gewichtung:0.0


19. Medienform: Tafel, Beamer, Matlab-Übungen auf PC

20. Angeboten von:



Modul: 29630 Konzepte der Programmiersprachen





9. Dozenten: Erhard Plödereder







11. Empfohlene Voraussetzungen: Kenntnisse die in etwa den Inhalten des Moduls 051510015 - Grundlagendes Compilerbaus und der Programmiersprachen - des Bachelor-Studiums entsprechen.

12. Lernziele: Die Studierenden haben viele den Programmiersprachenzugrundeliegende Konzepte in ihren Variationen kennengelerntund verstanden. Sie haben unterschiedliche Ausführungsmodelle inihren sprachlichen Ausprägungen kennengelernt. Diese Kenntnisseermöglichen das schnellere Erlernen weiterer Sprachen und ein vertieftesVerständnis ihnen bekannter Sprachen sowie das Vermeiden vonbekannten Fehlern beim Entwurf neuer Sprachen.

(Das Modul wird in Reaktion auf die Entstehung und die 2012erfolgte Erweiterung des Moduls "Programmierparadigmen" ab 2014grundsätzlich überarbeitet oder gestrichen.)

13. Inhalt: Überblick typischer Konzepte in Programmiersprachenund ihrer Realisierung durch Übersetzer oder Interpreter.Bindungskonzepte, Datentypen und Typsysteme, Abstraktion undKompositionsmechanismen, Konzepte objekt-orientierter Sprachen,sequentielle und parallele Kontrollkonstrukte, synchrone und asynchroneKommunikationskonstrukte. Ausführungsmodelle für imperative, objekt-orientierte, funktionale und logische Programmiersprachen, sowiebeispielhafte Sprachelemente.

Die Vorlesung ist kein Streifzug durch diverse Programmiersprachen,sondern die Vorstellung zugrundeliegender Prinzipien, und ihrerBegründung aus der Sicht des Software Engineering und derImplementierungsmodelle.

14. Literatur: • Ghezzi, Jazayeri, Programming Language Concepts, 1987• Sebesta, Robert, Concepts of Programming Languages, 2003



15. Lehrveranstaltungen und -formen: 296301 Vorlesung mit Übung Konzepte der Programmiersprachen


17. Prüfungsnummer/n und -name: 29631 Konzepte der Programmiersprachen (PL), schriftlich odermündlich, Gewichtung: 1.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29460 Kryptographische Verfahren





9. Dozenten: • Ulrich Hertrampf• Volker Diekert• Stefan Funke







11. Empfohlene Voraussetzungen: Theorie-Vorlesungen des Bachelor-Studiums

12. Lernziele: Die Studierenden kennen die wichtigsten Sätze der Kryptographie. Siekönnen klassische und moderne Verschlüsselungsverfahren anwendenund die Sicherheit dieser Verfahren beurteilen und einstufen.

13. Inhalt: Moderne Verfahren der einstigen "Geheimwissenschaft" Kryptographiewerden eingeführt. Die Veranstaltung stellt Methoden zur Erzeugungelektronischer Unterschriften und zur Identifikation von Benutzern vor,die als notwendige Voraussetzungen für elektronische Wahlen oderanonymes elektronisches Bargeld gelten. Es werden neben klassischen,symmetrischen Verschlüsselungsverfahren aktuelle asymmetrischeVerfahren behandelt. Eine wichtige Rolle spielen Protokolle, dieaufbauend auf kryptographischen Verfahren die erwähnten Aufgabenlösen.

14. Literatur: • Bruce Schneier, Applied Cryptography, Second Edition: Protocols,Algorithms, and Source Code in C, 1996

• Douglas Robert Stinson, Cryptography: Theory and Practice, 1995• Friedrich Ludwig Bauer, Entzifferte Geheimnisse: Methoden und

Maximen der Kryptologie, 1995• Johannes Buchmann, Einführung in die Kryprographie, 1999

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 294601 Vorlesung mit Übungen Kryptographische Verfahren


17. Prüfungsnummer/n und -name: • 29461Kryptographische Verfahren (PL), schriftlich oder mündlich,Gewichtung: 1.0





19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 42870 Message-Basierte Anwendungen





9. Dozenten: Frank Leymann







11. Empfohlene Voraussetzungen: 021611 Grundlagen der Architektur von Anwendungssystemen,Vorlesung mit Übung, 4,0 SWS

12. Lernziele: Am Ende der Veranstaltungen haben die Teilnehmer die Problem derAnwendungsintegration und entsprechende Lösungsansätze verstanden.Message-Orientierte Middleware ist als Basis der häufigsten Lösungenerkannt. Die Architektur von MQ und JMS ist klar. Die wesentlichenMuster, die bei der Integration von Anwendungen zum Einsatz kommen,werden beherrscht. Web Services sind als Integrationstechnologieverstanden.

13. Inhalt: Oft werden neue Anwendungen nicht von grund auf neu entwickelt,sondern aus vorhandenen Anwendungen zusammengesetzt. Diese sog.Integration von Anwendungen umfasst den asynchronen Austausch vonNachrichten, meist in verlässlicher Art und Weise ("reliable messaging").Die Vorlesung für in dieses Gebiet der UnternehmensanwendungsIntegration (engl. Enterprise Application Integration EAI) ein.Überblick:Integrationsproblematik; Lose Kopplung; Asynchrone Kommunikation;Messaging Stile (Point-to-Point, Publish-Subscribe, Topics);MQNetzwerke; JMS; Intergrationsmuster; Kanäle; Message Typen; Routing;Transformation; Endpunkte; Management;

14. Literatur: • S. Weerawarana, F. Curbera, F. Leymann, T. Storey, D. Ferguson,Web Services Platform Architecture, 2005

• Zusätzliche Literatur, siehe Webseite zur Veranstaltung

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 428701 Vorlesung mit Übungen, Message-basierte Anwendungen


17. Prüfungsnummer/n und -name: • 42871Message-Basierte Anwendungen (PL), schriftlich odermündlich, 120 Min., Gewichtung: 1.0





19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29640 Mikrocontroller












11. Empfohlene Voraussetzungen: Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache und in mindestenseinem Fach aus dem Bereich dem Bereich der Technischen Informatikoder ähnlichen Fächern.

12. Lernziele: Studierende beherrschen die praktische Programmierung vonMikrokontrollern und kennen klassische Architekturen.

• Historische Übersicht• Mikrocontroller-Architekturen• Einsatzgebiete von Mikrocontrollern• Befehlssatz klassischer Microcontroller• Assembler-Programmierung von Mikrocontrollern• C-Programmierung von Mikrocontrollern

13. Inhalt: Als Microcontroller (auch ÂµController, ÂµC, MCU) werden ICsbezeichnet, die mit dem Prozessor mindestens Peripheriefunktionenauf einem Chip vereinen. In vielen Fällen befindet sich der Arbeits- undProgrammierspeicher ebenfalls teilweise oder komplett auf dem gleichenChip. Ein Mikrocontroller ist praktisch ein Ein-Chip-Computersystem. DieAnzahl der verbauten Mikrocontroller überschreitet bei weitem die Zahlder Mikropozessoren.

Der Mikrocontroller tritt in Gestalt von eingebetteten Systemen imAlltag oft unbemerkt in technischen Gebrauchsartikeln auf, zumBeispiel in Waschmaschinen, Chipkarten (Geld-, Telefonkarten),Unterhaltungselektronik (Videorekordern, CD-/DVD-Playern, Radios,Fernsehgeräten, Fernbedienungen), Büroelektronik, Kraftfahrzeugen(Steuergeräte für z.B. ABS, Airbag, Motor, Kombiinstrument, ESPusw.), Mobiltelefonen und sogar in Uhren und Armbanduhren. Darüberhinaus sind sie in praktisch allen Computer-Peripheriegeräten enthalten(Tastatur, Maus, Drucker, Monitor, Scanner uvm.).



Mikrocontroller sind in Leistung und Ausstattung auf diejeweilige Anwendung angepasst. Daher haben sie gegenübernormalen Computern deutliche Vorteile bei den Kosten und derLeistungsaufnahme. Kleine Mikrocontroller sind in höheren Stückzahlenfür deutlich unter 1â, - verfügbar.

Aus http://de.wikipedia.org/wiki/Mikrocontroller

14. Literatur: • Jörg Wiegelmann, Softwareentwicklung in C für Mikroprozessoren undMikrocontroller: C- Programmierung für Embedded-Systeme, 2009

More literature is named in the lecture

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 296401 Vorlesung mit Übung Mikrocontroller



Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: 29641 Mikrocontroller (PL), schriftlich oder mündlich, 90 Min.,Gewichtung: 1.0, Schriftliche Prüfung von 120 Min. odermündlichen Prüfung von 30 Min.


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29720 Mobile Computing





9. Dozenten: • Kurt Rothermel• Frank Dürr







11. Empfohlene Voraussetzungen: Rechnernetze

12. Lernziele: Das in der Veranstaltung Rechnernetze I erworbene Verständnisvon Konzepten, Protokollen und Technologien von Rechnernetzenwird weiter bezüglich mobiler Geräte und Systeme sowie drahtloserKommunikationsverfahren vertieft. Das Lernziel der Vorlesung umfasstdas Verstehen der Probleme bei der Verwendung von mobilenEndgeräten, das Entwickeln von Lösungen und die Fähigkeit, mitExperten zu kommunizieren. Die Teilnehmer kennen die Vor- undNachteile spezifischer drahtloser Kommunikationstechnologien fürmobile Geräte. Sie sind sie in der Lage, entsprechende Protokolle fürAnwendungen zu verwenden und gegebenenfalls anzupassen. In denÜbungen erlangen sie praktische Erfahrung in der Programmierung,Analyse und Leistungsbewertung mobiler Systeme und drahtloserKommunikationsverfahren und in der Verwendung entsprechenderWerkzeuge.

13. Inhalt: Grundlagen der drahtlosen Datenübertragung,Medienzugangsverfahren für drahtlose Netze,Lokationsmanagement,drahtlose Weitverkehrsnetze,drahtlose lokale und persönliche Netze,Ad-Hoc-Netze: Vermittlung, Lokationsverwaltung,Mobilität in IP-Netzen,Transportschichtprotokolle für mobile Systeme,Auffinden von Diensten,Mobiler Datenzugriff

14. Literatur: Charles E. Perkins: Mobile IP: Design Principles and Practices. 1997James D. Solomon: Mobile IP: The Internet Unplugged. 1998Jochen Schiller: Mobile Communications. 2000



Jörg Roth: Mobile Computing: Grundlagen, Technik und Konzepte. 2002Kian-Lee Tan, Beng-Chin Ooi: Data Dissemination in WirelessComputing Envi-ronments. 2000Tomasz Imielinski, Henry F. Korth (ed.): Mobile Computing. 1996

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 297201 Vorlesung mit Übung Mobile Computing

16. Abschätzung Arbeitsaufwand: Mobile Computing Vorlesung- Präsenzzeit: 21 Stunden- Selbststudium: 69 StundenMobile Computing Übungen- Präsenzzeit: 21 Stunden- Selbststudium: 69 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: 29721 Mobile Computing (PL), schriftlich oder mündlich, Gewichtung:1.0


19. Medienform: Folien, Tafel

20. Angeboten von:



Modul: 10120 Modellbildung und Simulation














11. Empfohlene Voraussetzungen: • 080300100 Mathematik für Informatiker und Softwaretechniker

• 051240005 Numerische und Stochastische Grundlagen der Informatik

12. Lernziele: Beherrschung des grundsätzlichen Vorgehens in der Modellbildung.Kenntnis einer Auswahl diskreter und kontinuierlicher Modelle undentsprechender Simulationsmethoden. Fähigkeit, mit den erlerntenKenntnissen selbständig numerische Methoden problemorientiert um-und einzusetzen.

13. Inhalt: Diese Vorlesung bietet eine Einführung in die Grundlagen derModellbildung und Simulation mit dem Ziel der Vorbereitung aufweiterführende Vorlesungen in diesem Bereich. Da Simulationsmethodenoft für viele verschiedene Problemklassen einsetzbar sind, ist dieVorlesung methodisch strukturiert. Den Hauptteil der Vorlesungbilden hierbei kontinuierliche Modelle sowie deren numerischeBehandlung. Vorgestellt werden insbesondere die Diskretisierunggewöhnlicher und partieller Differentialgleichungen mit FinitenDifferenzen sowie die Lösung großer dünnbesetzter Gleichungssysteme,Eigenwert- und Minimierungsprobleme. Diese Verfahren werden aufProblemstellungen der Natur- und Ingenieurwissenschaften angewendet,z.B. Populationwachstum,Wärmetransport und Verkehrssimulation.



14. Literatur: • Modellbildung und Simulation - Eine anwendungsorientierteEinführung; Bungartz, H.-J., Zimmer, S., Buchholz, M., Pflüger, D. ,Springer Verlag, eXamen.press, 2009, ISBN 978-3-540-79809-5

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 101201 Vorlesung Modellbildung und Simulation• 101202 Übung Modellbildung und Simulation


17. Prüfungsnummer/n und -name: 10121 Modellbildung und Simulation (PL), schriftlich, eventuellmündlich, 90 Min.


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29730 Modelling, Simulation, and Specification





9. Dozenten:








12. Lernziele: Understanding of and practical experience with fundamental modelsof computation and their simulation, ability to apply them to embeddedsystems specification.

13. Inhalt: Given the complexity and implementation cost of contemporary electronicsystems, it is essential to specify their intended functionality beforeelaborating the implementation. This course focuses on the model-based and executable specification of embedded systems and covers thefollowing topics:

• Hardware description with VHDL; • Kahn process networks, synchronous data flow networks; • Specification of timing, concurrency, and non-functional aspects; • Object-oriented modelling of embedded systems; • Event-driven simulation; • Modelling levels with emphasis on transaction level modelling; • Application to embedded systems specification; • Integrated hands-on exercises using VHDL and SystemC.

14. Literatur: • Lecture Notes “Modelling, Simulation, and Specification”.• Jantsch: Modeling Embedded Systems and SoCs Concurrency

and Time in Models of Computation. Morgan Kaufman Publishers,2004.

• Black, D.; Donovan,D.: SystemC from the Ground Up. KluwerAcademic Publishers, 2004.

• Ashenden, P.J.: The Designer's Guide to VHDL. 2nd edition,Morgan Kaufman Publishers, 2002.

• Ashenden, P.J.: The Student's Guide to VHDL. MorganKaufman Publishers, 1998.

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 297301 Vorlesung Modelling, Simulation, and Specification• 297302 Übung Modelling, Simulation, and Specification




17. Prüfungsnummer/n und -name: 29731 Modelling, Simulation, and Specification (PL), schriftlich odermündlich, Gewichtung: 1.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 42460 Numerische Simulation


















12. Lernziele: Fähigkeit zur Implementierung numerischer Methoden und Entwicklungund Umsetzung geeigneter Datenstrukturen.

13. Inhalt: Strukturmechanik, Strömungsmechanik, Finite Elemente, FiniteDifferenzen, Verallgemeinerte Finite Elemente

14. Literatur: • Griebel, Dornseifer, Neunhoeffer: Numerical simulation in fluiddynamics : a practical introduction; SIAM, 1998 / NumerischeSimulation in der Strömungsmechanik; Vieweg 1995



• Griebel, Knapek, Zumbusch, Caglar: Numerische Simulation inder Moleküldynamik : Numerik, Algorithmen, Parallelisierung,Anwendungen; Springer 2004

• Braess: Finite Elemente : Theorie, schnelle Löser und Anwendungen inder Elastizitätstheorie; Springer, 2007

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 424601 Vorlesung Numerische Simulation• 424602 Übung Numerische Simulation


17. Prüfungsnummer/n und -name: 42461 Numerische Simulation (PL), schriftlich oder mündlich, 90Min., Gewichtung: 0.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29650 Parallele Programmierung












11. Empfohlene Voraussetzungen: Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache.Kenntnisse inmindestens einem Fach der Technischen Informatik odereinem ähnlichenFach.

12. Lernziele: Studierende beherrschen die Programmierung von Multi-CoreProzessoren und paralleler Rechner bzw. Computing-Systemen.

13. Inhalt: • Grundlegende Parallelisierungsansätze: Parallelisierung durchDatenzerlegung, parallele lineare Algebra, etc.

• Message Passing Interface• Open MP• C-Programmierung für FPGAs• Graphische Programmierung• GPU-Programmierung

14. Literatur: • Thomas Rauber und Gundula Rünger, Multicore: ParalleleProgrammierung (Informatik Im Fokus), 2007


15. Lehrveranstaltungen und -formen: 296501 Vorlesung mit Übung Parallele Programmierung


17. Prüfungsnummer/n und -name: 29651 Parallele Programmierung (PL), schriftlich oder mündlich, 90Min., Gewichtung: 1.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 10250 Parallele Systeme














11. Empfohlene Voraussetzungen: Erfahrungen aus dem Bereich Technische Informatik

12. Lernziele: Grundlegende Kenntnisse im Bereich paralleler Systeme, z.B. Multi-CoreCPUs und deren Programmierung.

13. Inhalt: • Die Entwicklung vom klassichen Mikroprozessor zur Multi-CoreCPUProgrammierung paralleler Rechnersysteme

• Systolische Arrays, massiv parallele Systeme

• Parallele Systeme aus verschiedenen Anwendungsdomänen:ausgewählte Fallbeispiele

14. Literatur: Wird in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben.

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 102501 Vorlesung Parallele Systeme• 102502 Übung Parallele Systeme


Gesamt: 180 Stunden



17. Prüfungsnummer/n und -name: 10251 Parallele Systeme (LBP), schriftlich oder mündlich, 90 Min.


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29660 Programmanalysen und Compilerbau













12. Lernziele: Die Studierenden haben grundlegende Kenntnisse über die typischenin Compilern und verwandten Programmanalysen erworben, sowohlin Bezug auf Basisanalysen (Kontroll- und Datenflussanalysen) alsauch auf weitergehende, zielgerichteten Analysen wie Zeigeranalysen,Abhängigkeitsanalysen oder Slicing. Speziell lernen sie eine Reihe vonCodeoptimierungen im Compiler kennen, aber auch Globalanalysen, wiesie zur Fehlersuche, zum Reengineering oder zu Architekturanalysennötig sind. Ferner erhalten sie eine Einführung in die Codegenerierung inCompilern.

13. Inhalt: • Attributgrammatiken (Wiederholung)• Speicherorganisation (Speicherverwaltung, Aktivierungsblöcke)• Zwischencode-Erzeugung• Programmanalysen und -Optimierung (Schwerpunkt)• klassische Optimierungen• Lokale und globale Kontrollflussanalyse• Lokale und globale Datenflussanalysen• Dominatoren, Dominatorgrenzen, Kontrollstrukturanalysen• Zeigeranalysen• Seiteneffekt-Analyse• Datenabhängigkeiten, Konfliktanalysen und Registervergabe• SSA-Form und ihre Berechnung• Code-Erzeugung• Implementierung von OOP• Das Laufzeitsystem• Separate Übersetzung

14. Literatur: • Aho, Sethi, Ullman, Compilers - Principles, Techniques, and Tools,1988



• Morgan, Robert, Building an Optimizing Compiler, 1998• Muchnick, Steven S., Advanced Compiler Design and Implementation,1997

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 296601 Vorlesung mit Übung Programmanalysen und Compilerbau


17. Prüfungsnummer/n und -name: 29661 Programmanalysen und Compilerbau (PL), schriftlich odermündlich, Gewichtung: 1.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29670 Rapid Prototyping












11. Empfohlene Voraussetzungen: Erfahrungen in mindestens einer Programmiersprache.

12. Lernziele: Die Studierenden beherrschen die schnelle Realisierung von Computing-Systemenausgehend von einer Algorithmen-Implementierung unterVerwendung eines Computer-Algebrasystems.

13. Inhalt:

14. Literatur: • James O. Hamblen und Michael D. Furman, Rapid Prototyping ofDigital Systems: A Tutorial Approach, 2001


15. Lehrveranstaltungen und -formen: 296701 Vorlesung mit Übung Rapid Prototyping


17. Prüfungsnummer/n und -name: 29671 Rapid Prototyping (PL), schriftlich oder mündlich, 90 Min.,Gewichtung: 1.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29680 Real-Time Programming












11. Empfohlene Voraussetzungen: Significant programming experience (not necessarily in real-timeapplication) is highly advisable.

Knowledge of Ada, C/C++ and Unix is helpful, but not required.

12. Lernziele: Students understand the standard terminology of deadline-driven, safety-critical real-time systems.

13. Inhalt: 1) General requirements and terminology of real-time systems2) Deterministic execution: avoiding language-, implementation- and

hardware-induced non-determinisms; coping with limited resources;storage estimation and management; execution time estimation

3) Fault tolerance: Faults and failure modes, N-version programming,voting, forward and backward recovery

4) Simple scheduling regimes: cyclic executives, deadline guarantees5) Parallelism and priority scheduling regimes: processes, threads,

tasks; run-time kernels; task management; interrupt handling6) Synchronization and communication: semaphores, critical regions,

monitors, protected objects, rendezvous, messaging7) Control of shared resources8) Distributed Systems: basic concepts; major issues

14. Literatur: • Alan Burns and Andy Wellings, Real-Time Systems and ProgrammingLanguages, 1997 ... or later editions of the Burns/Wellings-Book, e.g.,4.ed. 2009Language reference manuals (C++, Java, Ada) are useful at times.

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 296801 Vorlesung mit Übung Real-Time Programming


17. Prüfungsnummer/n und -name: 29681 Real-Time Programming (PL), schriftlich oder mündlich,Gewichtung: 1.0




19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29690 Real-Time Video Processing I












11. Empfohlene Voraussetzungen: Erfahrungen in mindestens einer Programmiersprache.Kenntnisse ineinem Fach der Technischen Informatik odereinem ähnlichen Fach.

12. Lernziele: Die Studierenden kennen Algorithmen, Architekturen und exemplarischeProzessoren zur Echzeit-Videoverabeitung.

13. Inhalt: • Einleitung: Analog und Digital Television• Kameras, Bildsensoren und deren Eigenschaften• Image Filtering, Bayer Filter• Motion Analysis• Videokompression• Videokommunikation• Video Processing• Parallele Architekturen, Video Prozessoren und HW-

Implementierungenfür Real-Time Video Processing Algorithmen

14. Literatur: • Roger Clarke und R. J. Clarke von Academic Press Inc, DigitalCompression of Still Images and Video (Signal Processing and ItsApplications), 1995


15. Lehrveranstaltungen und -formen: 296901 Vorlesung mit Übung Real-Time Video Processing I


17. Prüfungsnummer/n und -name: 29691 Real-Time Video Processing I (PL), schriftlich oder mündlich,Gewichtung: 1.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29700 Real-Time Video Processing II












11. Empfohlene Voraussetzungen: Voraussetzung für Real-Time Video Processing II sind Kenntnisse vonReal-Time Video Processing I.Alternativ sind Kenntnisse aus einem Fachder Technischen Informatik oder einem ähnlichen Fach oder Kenntnisseim Bereich der Datenkompression oder der Bildverarbeitung oder derSignalverarbeitung Voraussetzung.

12. Lernziele: Die Studierenden können praktisch Real-Time Video ProcessingSysteme aufbauen.

13. Inhalt: • Vorstellung der Fallstudie eines Video Processing Systems• Auswahl der Algorithmen des Video Processing Systems• Implementierung und Verifikation der Algorithmen• Architektur-Entwicklung des Video Processing Systems• Performance-Analyse der Achitektur• Implementierung und System-Verifikation



15. Lehrveranstaltungen und -formen: 297001 Vorlesung mit Übung Real-Time Video Processing II


17. Prüfungsnummer/n und -name: 29701 Real-Time Video Processing II (PL), schriftlich oder mündlich,Gewichtung: 1.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 45740 Rechnernetze II





9. Dozenten: • Frank Dürr• Kurt Rothermel








12. Lernziele: Das in der Veranstaltung Rechnernetze I erworbene Verständnis vonKonzepten,Protokollen und Technologien von Rechnernetzen wird weiter vertieft.Der Teilnehmer kennt die Funktionsweise der wichtigsten Dienste derAnwendungsschicht des Schichtenmodells. Er kennt die Konzepte zurRealisierung von Netzen auf Anwendungsebene. Er Ist im Stande, dieseDiensteund Konzepte bei der Konzeption eigener Anwendungen zu nutzenund ebenso eigene Dienste und Systeme zu entwickeln, um konkreteProbleme zu lösen.

13. Inhalt: Vorlesung Höhere Kommunikationskonzepte und -Protokolle:1. Einführung2. Socket-Schnittstelle3. Präsentation und Kompression4. Realzeitkommunikation5. Elektronische Bezahlsysteme6. Multicast auf Anwendungsschicht7. Inhaltsbezogene Netze8. Geographische KommunikationVorlesung Peer-to-Peer-Systeme:1. Definition und Anwendungen von Peer-to-Peer-Systemen2. Theoretische Netzmodelle3. Unstrukturierte Peer-to-Peer-Systeme4. Strukturierte Peer-to-Peer-Systeme5. Komplexe Suchanfragen6. Sicherheitsmechanismen für Peer-to-Peer-Systeme7. Software-Rahmenwerke für Peer-to-Peer-Systeme

14. Literatur:



• J.F. Kurose, K.W. Ross, Computer Networking. 4th Edition, 2007

• L.L. Peterson, B.S. Davie, Computer Networks: A Systems Approach.4th Edition, 2007

• Peter Mahlmann, Christian Schindelhauer, P2P Netzwerke:Algorithmen und Methoden., 2007

• Ralf Steinmetz, Klaus Wehrle , Peer-to-Peer Systems and Applications,2005A.S. Tanenbaum, Computer Networks, 4th Edition, 2003

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 457401 Vorlesung Höhere Kommunikationskonzepte und -protokolle• 457402 Vorlesung Peer-to-Peer-Systeme


Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: 45741 Rechnernetze II (PL), schriftlich oder mündlich, 90 Min.,Gewichtung: 0.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 31080 Service Engineering




8. Modulverantwortlicher: Dr.-Ing. Dimka Karastoyanova

9. Dozenten:








12. Lernziele:

13. Inhalt:

14. Literatur:

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 310801 Vorlesung Service Engineering• 310802 Übung ServLab


17. Prüfungsnummer/n und -name: 31081 Service Engineering (PL), schriftliche Prüfung, Gewichtung:0.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 46660 Service Management and Cloud Computing





9. Dozenten:








12. Lernziele:

13. Inhalt:

14. Literatur:

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 466601 Vorlesung Service Management and Cloud Computing


17. Prüfungsnummer/n und -name: 46661 Service Management and Cloud Computing (PL), schriftlichePrüfung, Gewichtung: 0.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 42520 Services und Service Komposition





9. Dozenten: • Frank Leymann• Dimka Karastoyanova







11. Empfohlene Voraussetzungen: Vorlesungen des Grundstudiums

12. Lernziele: Der Fokus der Vorlesung ist auf Web-basierte Technologien zurAnwendungsintegration vor allem auf der Application Logic Layer.Darüber hinaus werden die Grundprinzipien der Workflow Technologieund ihren Ansatz zur Integration erklärt und gelernt.

13. Inhalt: Die „Services und Service Komposition" Vorlesung erläutertdie Architektur von Anwendungen und die Grundprinzipien derAnwendungsintegration. Der Fokus der Vorlesung ist auf Web-basierteTechnologien zur Anwendungsintegration und Grundprinzipien derWorkflow Technologie und ihren Ansatz zur Integration.Es werden Anwendungsarchitekturstille wie REST und SOA vorgestellt.Entsprechende Technologien und Standards zur Realisierung dieserArchitekturstille werden ausführlich diskutiert. Einige Beispiele sind unteranderem Web Services, HTTP, SOAP, WSDL, WS-RF, WS-Policy, WS-Addressing.Die Workflow Technologie wird im Zusammenhang mit dem BPMLebenszyklus und der entsprechenden Infrastruktur zusammen gefasst.Es wird ein Prozess-Meta-Modell eingeführt und dessen Abbildung aufProzess-Definition-Sprachen in Detail erläutert. Als Beispiele werden dieSprachen FDL und BPEL gelehrt.

14. Literatur: • Production Workflow: Concepts and Techniques. Frank Leymann,Dieter Roller. Prentice Hall PTR, 2000

• Web Services Platform Architecture: Soap, WSDL, WS-Policy, WS-Addressing, WS-BPEL, WS-Reliable Messaging and More. SanjivaWeerawarana, Francisco Curbera, Frank Leymann, Donald F.Ferguson, Tony Storey, Prentice Hall International, 2005.

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 425201 Vorlesung Services and Service Compositions• 425202 Übung Services and Service Compositions




17. Prüfungsnummer/n und -name: 42521 Services und Service Komposition (PL), mündliche Prüfung,30 Min., Gewichtung: 1.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 46760 Theoretische und Methodische Grundlagen des VisualComputing





9. Dozenten: • Thomas Ertl• Daniel Weiskopf• Marc Alexander Schweitzer• Thomas Müller• Andrés Bruhn



M.Sc. Informatik, PO 2012➞ Spezialisierungsmodule➞ TMG-INF


12. Lernziele: Die Studierenden kennen die mathematisch-theoretischen GrundlagendesVisual Computing und können diese in Form von Methoden für dieComputergraphik, Visualisierung, Bildverarbeitung und Computer Visionpraktischumsetzen.

13. Inhalt: Die Vorlesung behandelt die Grundlagen der affinen und projektivenGeometrieund deren Umsetzung in der Computergraphik, insbesondere innerhalbderGrafikpipeline. Es wird die Differential- und Integralrechnung und derenAnwendung in zwei und drei Dimensionen behandelt. GrundlegendeBegriffe derDifferentialgeometrie von Kurven und Flächen sowie die Theorie dergewöhnlichen Differentialgleichungen werden vermittelt. Die komplexenZahlenwerden eingeführt bzw. wiederholt und dienen als Grundlage für dieFourier-Theorie. Es wird ein vertieftes Verständnis der kontinuierlichen unddiskretenFourier-Analyse sowie der diskreten Wavelet-Analyse und derenAnwendung inder Bildverarbeitung vermittelt. Übungen vertiefen den theoretischenVorlesungsstoff und dienen auch als praktische Einführung in dieUmsetzung derMethoden für numerische Berechnungen und Algorithmen derComputergraphik,Visualisierung, Bildverarbeitung und Computer Vision.In dieser Vorlesung werden die folgenden Themen behandelt:- Affine und projektive Geometrie: affiner Raum, affine Abbildung,Hauptsatz, orthographische und perspektivische Projektion, projektiverRaum, projektive Abbildung, homogene Koordinaten, 2-/3-Punkt



Perspektive, Umsetzung in der Graphikpipeline- Differential- und Integralrechnung: partielle Ableitung,Richtungsableitung, Gradient, Extrema in mehreren Variablen,numerische Ableitung (verrauschter Daten), Kantendetektion, Taylor-Entwicklung in mehreren Variablen, vektorwertige Funktionen,Rotation, Divergenz, Jacobi, Vektorfelder, kritische Punkte,Integralrechnung in mehreren Variablen, Gaußscher Satz, Satz vonStokes, Oberflächenintegral, Bogenlänge, Integraltransformationen- Differentialgeometrie: Krümmung von Kurven und Flächen,Rotationsflächen- Gewöhnliche Differentialgleichungen: Existenz und Eindeutigkeit,autonome Systeme, Vektorfelder, analytische Lösung einfacherSysteme, Integralkurven- Komplexe Zahlen, Quaternionen, Rotationen- Fourier-Analysis: Zerlegung periodischer Funktionen, Frequenz-undPhasenspektrum, Gibbs, Fourier-Reihe, F-Integral, F-Transformation,Faltung, diskrete Fourier-Transformation, Dirac-delta, Abtasttheorem,Frequenzfilter, Anti-Aliasing, diskrete Filter, Filtermasken, Filterdesign,Anwendungen in der Bildverarbeitung- Wavelet-Transformation: Haar-Transformation und -Wavelet,Multiresolution-Analyse, Daubechies-Wavelets, Denoising,Bildverarbeitung- Vollständige Funktionensysteme: Fourierreihen,Kugelflächenfunktionen, allgemeine orthogonale Funktionsysteme,Approximationstheorie, Partition der Eins.- Punktbasierte Interpolation und Rekonstruktion: Shepard, Moving LeastSquares (MLS)- Epipolargeometrie, Anwendung für Rekonstruktion in der ComputerVision- Einführung in ein Softwaresystem zur praktischen Umsetzung (z.B.Matlab)

14. Literatur: - B. Jähne. Digitale Bildverarbeitung (Springer, 2005)- H. Fischer, H. Kaul. Mathematik für Physiker - Band 1 und 3- J.S. Walker. A primer on WAVELETS and Their Scientific Applications(Chapman & Hall/CRC, 2008).- E.J. Stollnitz, T.D. DeRose, D.H. Salesin, „Wavelets for ComputerGraphics: A primer", Computer Graphics and Applications 15, 76-84(1995)- M. Oberguggenberger, A. Ostermann. Analysis für Informatiker(Springer, 2009).- J. Encarnação, W. Straßer, R. Klein. Graphische Datenverarbeitung 1(Oldenburg Verlag, 1996),


16. Abschätzung Arbeitsaufwand: Präsenzzeit: 42 Stunden, Selbststudium: 138 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: • 46761Theoretische und Methodische Grundlagen des VisualComputing (PL), schriftlich, eventuell mündlich, Gewichtung:1.0, schriftlich 120 min oder mündlich 30 min



19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 45730 Verteilte Systeme II





9. Dozenten: Kurt Rothermel








12. Lernziele: Im Rahmen der Veranstaltung werden die erworbenen Kenntnisseim Bereich der verteilten Systeme vertieft. Der Teilnehmer erwirbtKenntnisse über weitere praxisrelevante Probleme und Protokolle zuderen Lösung. Er ist im Stande Verteilte Systeme auch im Hinblick aufdiese erweiterten Probleme zuanalysieren, zu konzipieren und Protokolle anzuwenden bzw. zuentwickeln für spezifische Anwendungen zu entwickeln.

13. Inhalt: 1. Gruppenkommunikation2. Consensus3. Fault-tolerant Services4. Wellenalgorithmen5. Terminierung6. Garbage Collection7. Election8. Verklemmungen9. Organisatorisches & Einführung

14. Literatur: • J.L. Welch, H. Attiya, Distributed Computing: Fundamentals,Simulations andAdvanced Topics, 1997

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 457301 Vorlesung Verteilte Algorithmen• 457302 Vorlesung Asynchronous Middleware Systems


Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: 45731 Verteilte Systeme II (PL), schriftlich oder mündlich, 120 Min.,Gewichtung: 0.0




19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29500 Visual Computing




8. Modulverantwortlicher: Dr.-Ing. Martin Fuchs

9. Dozenten: Martin Fuchs







11. Empfohlene Voraussetzungen: Modul 051900002 Computergraphik

12. Lernziele: Die Studierenden kennen die theoretischen Grundlagen des VisualComputing und haben praktische Fähigkeiten in der Programmierungvon Techniken für Visual Computing erlangt. Die Studierenden kennenverschiedene Ansätze und Algorithmen, die für Visual Computingeinsetzbar sind.

13. Inhalt: Diese Vorlesung behandelt die digitale Verarbeitung visueller Information,beginnend mit der Aufzeichnung mit Kameras und aktiven optischenSystemen, über die Aufbereitung zu computergrafischen Modellen unddie Wiedergabe mit interaktiven, neuartigen Anzeigesystemen. Sie stütztsich dabei auf Methoden der Computergrafik, algorithmischen Geometrie,Bildbearbeitung aber auch Computer Vision.

In dieser Vorlesung werden die folgenden Themen behandelt:

• Physikalische und mathematische Grundlagen des Visual Computing• Abtastung, Sampling Theorem, Quantisierung• Bildtransformationen und -filterung, Auflösungspyramiden• Kameramodelle (radiometrisch und optisch)

• Computational Photography, einschließlich High Dynamic Range(HDR)• Integral Imaging / Plenoptische Systeme• Computational Displays• Projektor-Kamera-Systeme

• Szenenvermessung• Active/Passive Stereo• Geometrie aus optischen Eigenschaften (Shape-From-X)• Linearer Lichttransport

14. Literatur: • Andrew S. Glassner, Principles of Digital Image Synthesis, 1995• J. Foley, A. van Dam, S. Feiner, J. Hughes, Computer Graphics:

Principle and Practice, 1990



• Jähne, Bernd, Digitale Bildverarbeitung,• Literatur, siehe Webseite zur Veranstaltung

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 295001 Vorlesung mit Übungen Visual Computing



Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: • 29501Visual Computing (PL), schriftlich oder mündlich, 120 Min.,Gewichtung: 1.0, Schriftliche Prüfung von 120 Min. odermündlichen 30 Min



19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 11330 Visualisierung





9. Dozenten: • Thomas Ertl• Daniel Weiskopf• Filip Sadlo








11. Empfohlene Voraussetzungen: • 051900002 Computergraphik• 051900001 Mensch-Computer-Interaktion• 051240005 Numerik und Stochastik.

12. Lernziele: Die Studierenden haben Wissen über Grundlagen, Algorithmen undDatenstrukturen für die Visualisierung sowie praktische Fähigkeiten durchdie Arbeit mit Visualisierungssoftware erworben.

13. Inhalt: Visualisierung behandelt alle Aspekte, die mit der visuellenRepräsentation von Daten aus wissenschaftlichen Experimenten,Simulationen, medizinischen Scannern, Datenbanken oder ähnlichenDatenquellen gewonnen werden, um zu einem tieferen Verständniszu gelangen oder eine einfachere Darstellung komplexer Phänomeneoder Sachverhalte zu erhalten. Um dieses Ziel zu erreichen, werdenzum einen wohlbekannte Techniken aus dem Gebiet der interaktivenComputergraphik, zum anderen auch neu entwickelte Technikenangewendet.

Entsprechend werden in dieser Vorlesung folgenden Themen behandelt:

• Einführung, Historie, Visualisierungspipeline• Datenakquise und -repräsentation (Abtasten, Rekonstruktion, Gitter,

Datenstrukturen)• Wahrnehmungsaspekte• Grundlegende Konzepte visueller Abbildungen• Visualisierung von Skalarfeldern (Isoflächenextraktion,

Volumenrendering)



• Visualisierung von Vektorfelder (Teilchenverfolgung, texturbasierteMethoden, Topologie)

• Tensorfelder, Multiattributdaten• Hochdimensionale Daten und Informationsvisualisierung

14. Literatur: • C. D. Hansen, C. R. Johnson, The Visualization Handbook, 2005• C. Ware, Information Visualization: Perception for Design, 2004• H. Schumann, W. Müller, Visualisierung: Grundlagen und allgemeine

Methoden, 2000• K. Engel, M. Hadwiger, J. M. Kniss, C. Rezk-Salama, D. Weiskopf,

Real-time Volume Graphics, 2006

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 113301 Vorlesung Visualisierung• 113302 Übungen Visualisierung


17. Prüfungsnummer/n und -name: • 11331Visualisierung (PL), mündliche Prüfung, Gewichtung: 1.0• V Vorleistung (USL-V), schriftlich, eventuell mündlich, 30 Min.


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 42900 Workflow Management 1












11. Empfohlene Voraussetzungen: 611 Grundlagen der Architektur von Anwendungssystemen, Vorlesungmit Übung, 4,0 SWS

12. Lernziele: Am Ende der Veranstaltungen haben die Teilnehmer die wesentlichenSprachelemente zur Modellierung von Workflows verstanden. DasKonzept der workflowbasierten Anwendungen mit entsprechendemLebenszyklus ist klar. Die Architektur einer Workflow-Umgebung istdargestellt. Flow Sprachen (insbesondere BPEL) können verwendetwerden. Der graphentheoretische Ansatz von Prozessgraphen alsGrundlage von Flow Sprachen ist verstanden. Mechanismen zur Fehler-und Ausnahmebehandlung in Workflows sind klar.

13. Inhalt: Workflows sind IT-gestützte Abläufe, die einerseits Geschäftsprozesseunterstützen, andererseit Kompositionen von Anwendungen darstellen.Diese Vorlesung führt in die Grundlagen dieses Gebietes (engl. BusinessProcess Management BPM) ein.1. Evolution der Funktionalität von Workflow Technologie2. Business Reengineering (BPM Lifecycle, Werkzeuge,...)3. Architektur von WFMS (Navigator, Executor, Worklist Manager,...)4. Flow Sprachen (FDL, BPEL)5. Prozessmodell Graphen (Mathematisches Metamodel: Syntax,operationelle Semantik)6. Fortgeschrittene Funktionen (Subprozesse, Events,Instanzmodifikationen)7. Zweistufiges Programmieren8. Transaktionsunterstützung in Workflows

14. Literatur: • W. van der Aalst, K. van Hee, Workflow Management, 2002

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 429001 Vorlesung mit Übungen, Workflow Management 1




17. Prüfungsnummer/n und -name: • 42901Workflow Management 1 (PL), schriftlich oder mündlich, 120Min., Gewichtung: 1.0



19. Medienform:

20. Angeboten von:















11. Empfohlene Voraussetzungen: 052010006 Workflow Management 1

12. Lernziele: Am Ende der Veranstaltungen haben die Teilnehmer weiterführendeAnsätze zur Modellierung von Prozessen und zur Spezifikation vonWorkflows verstanden. Die Rolle von Muster in der Beschreibungvon Workflows ist klar geworden. Verfahren des Process Miningsind theoretisch dargestellt. Die Notwendigkeit zur P2P-Verzahnung("Choreographien") von Prozessen und entsprechende Ansätze sindklar. Ebenso verstanden ist das darüber hinausgehende Konzept derKomponentenverdrahtung. Weitere Architekturen und Einsatzgebiete vonWFMS sind verstanden.

13. Inhalt: In der Vorlesung werden fortgeschrittene Themen desWorkflowmanagement vorgestellt. Aktuelle Entwicklungen aus demForschungsumfeld und der Industrie auf dem Gebiet werden diskutiert.Human Task ManagementWeitere Ansätze zur Prozessmodellierung (Pi-Kalkül, WSFL, XLANG,...)Muster (Kontrol-, Datenfluss, Organisatorisch)Process MonitoringProcess MiningPeer-to-Peer Verzahnung von Prozessen (Choreographie,Gebrauchsanweisungen,...)Verdrahten von Komponenten (Global Models,...)Anwendungsbereiche (Manufakturing, Compliance,...)Prozessadaption und -flexibilität

14. Literatur: W. van der Aalst, K. van Hee, Workflow Management, 2002








19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 40630 Ringvorlesung Informatik





9. Dozenten:



M.Sc. Informatik, PO 2012➞ Spezialisierungsmodule


12. Lernziele: Die Studierenden haben einen Überblick die Forschungsschwerpunkteim Fachbereich Informatik der Universität Stuttgart erhalten. Sie könnendie Arbeitsweisen und Anforderungen in den verschiedenen Gebieteneinschätzen und sind vorbereitet, sich die Vertiefungslinien in Informatikund anschließend das Forschungsgebiet ihrer Masterarbeit (Informatik)nach Ihren Neigungen und Interessen zu wählen.

13. Inhalt: Die Ringvorlesung findet in der ersten Woche des Wintersemestersstatt und wird von den verschiedenen Dozenten der Informatik gehalten.Die Dozenten stellen Ihre Forschungsschwerpunkte vor und gebeneinen Überblick über ihre Vertiefungslinien, Spezialvorlesungen undForschungsthemen, die für die spätere Wahl eines Forschungsgebietsder Masterarbeit (Informatik) relevant sind. Der Inhalt vermittelt damiteinen Eindruck über die ganze Bandbreite der Informatik, wie sie an derUniversität Stuttgart vertreten wird.

14. Literatur: • Alan Dix, Janet Finley, Gregory Abowd, Russel Baele, Human-Computer Interaction, 2004

• Bernd Jähne, Digital Image Processing, 2010

• J. Foley, A. van Dam, S. Feiner, J. Hughes, Computer Graphics:Principle and Practice, 1990

• Jan van Leeuwen, Editor, Handbook of Theoretical ComputerScience, 1990

Die Literaturangaben werden in den Vorlesungen im Detail diskutiertund gegebenfalls werden weitergehende Angaben zur aktuellenSpezialliteratur bekannt gegeben.

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 406301 Ringvorlesung Informatik



17. Prüfungsnummer/n und -name: 40631 Ringvorlesung Informatik (USL), schriftlich oder mündlich,Gewichtung: 1.0




19. Medienform:

20. Angeboten von:



220 TMG-INF

Zugeordnete Module: 29410 Diskrete Optimierung29420 Konkrete Mathematik46760 Theoretische und Methodische Grundlagen des Visual Computing



Modul: 29410 Diskrete Optimierung





9. Dozenten:





12. Lernziele:

13. Inhalt:

14. Literatur:

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 294101 Vorlesung Diskrete Optimierung


17. Prüfungsnummer/n und -name: • 29411Diskrete Optimierung (PL), schriftliche Prüfung, 120 Min.,Gewichtung: 1.0

• V Vorleistung (USL-V), schriftlich, eventuell mündlich, 120 Min.


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29420 Konkrete Mathematik





9. Dozenten:





12. Lernziele:

13. Inhalt:

14. Literatur:

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 294201 Vorlesung mit Übungen Konkrete Mathematik


17. Prüfungsnummer/n und -name: • 29421Konkrete Mathematik (PL), schriftliche Prüfung, 120 Min.,Gewichtung: 1.0

• V Vorleistung (USL-V), schriftlich, eventuell mündlich, 120 Min.


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 46760 Theoretische und Methodische Grundlagen des VisualComputing





9. Dozenten: • Thomas Ertl• Daniel Weiskopf• Marc Alexander Schweitzer• Thomas Müller• Andrés Bruhn





12. Lernziele: Die Studierenden kennen die mathematisch-theoretischen GrundlagendesVisual Computing und können diese in Form von Methoden für dieComputergraphik, Visualisierung, Bildverarbeitung und Computer Visionpraktischumsetzen.

13. Inhalt: Die Vorlesung behandelt die Grundlagen der affinen und projektivenGeometrieund deren Umsetzung in der Computergraphik, insbesondere innerhalbderGrafikpipeline. Es wird die Differential- und Integralrechnung und derenAnwendung in zwei und drei Dimensionen behandelt. GrundlegendeBegriffe derDifferentialgeometrie von Kurven und Flächen sowie die Theorie dergewöhnlichen Differentialgleichungen werden vermittelt. Die komplexenZahlenwerden eingeführt bzw. wiederholt und dienen als Grundlage für dieFourier-Theorie. Es wird ein vertieftes Verständnis der kontinuierlichen unddiskretenFourier-Analyse sowie der diskreten Wavelet-Analyse und derenAnwendung inder Bildverarbeitung vermittelt. Übungen vertiefen den theoretischenVorlesungsstoff und dienen auch als praktische Einführung in dieUmsetzung derMethoden für numerische Berechnungen und Algorithmen derComputergraphik,Visualisierung, Bildverarbeitung und Computer Vision.In dieser Vorlesung werden die folgenden Themen behandelt:- Affine und projektive Geometrie: affiner Raum, affine Abbildung,Hauptsatz, orthographische und perspektivische Projektion, projektiverRaum, projektive Abbildung, homogene Koordinaten, 2-/3-Punkt



Perspektive, Umsetzung in der Graphikpipeline- Differential- und Integralrechnung: partielle Ableitung,Richtungsableitung, Gradient, Extrema in mehreren Variablen,numerische Ableitung (verrauschter Daten), Kantendetektion, Taylor-Entwicklung in mehreren Variablen, vektorwertige Funktionen,Rotation, Divergenz, Jacobi, Vektorfelder, kritische Punkte,Integralrechnung in mehreren Variablen, Gaußscher Satz, Satz vonStokes, Oberflächenintegral, Bogenlänge, Integraltransformationen- Differentialgeometrie: Krümmung von Kurven und Flächen,Rotationsflächen- Gewöhnliche Differentialgleichungen: Existenz und Eindeutigkeit,autonome Systeme, Vektorfelder, analytische Lösung einfacherSysteme, Integralkurven- Komplexe Zahlen, Quaternionen, Rotationen- Fourier-Analysis: Zerlegung periodischer Funktionen, Frequenz-undPhasenspektrum, Gibbs, Fourier-Reihe, F-Integral, F-Transformation,Faltung, diskrete Fourier-Transformation, Dirac-delta, Abtasttheorem,Frequenzfilter, Anti-Aliasing, diskrete Filter, Filtermasken, Filterdesign,Anwendungen in der Bildverarbeitung- Wavelet-Transformation: Haar-Transformation und -Wavelet,Multiresolution-Analyse, Daubechies-Wavelets, Denoising,Bildverarbeitung- Vollständige Funktionensysteme: Fourierreihen,Kugelflächenfunktionen, allgemeine orthogonale Funktionsysteme,Approximationstheorie, Partition der Eins.- Punktbasierte Interpolation und Rekonstruktion: Shepard, Moving LeastSquares (MLS)- Epipolargeometrie, Anwendung für Rekonstruktion in der ComputerVision- Einführung in ein Softwaresystem zur praktischen Umsetzung (z.B.Matlab)

14. Literatur: - B. Jähne. Digitale Bildverarbeitung (Springer, 2005)- H. Fischer, H. Kaul. Mathematik für Physiker - Band 1 und 3- J.S. Walker. A primer on WAVELETS and Their Scientific Applications(Chapman & Hall/CRC, 2008).- E.J. Stollnitz, T.D. DeRose, D.H. Salesin, „Wavelets for ComputerGraphics: A primer", Computer Graphics and Applications 15, 76-84(1995)- M. Oberguggenberger, A. Ostermann. Analysis für Informatiker(Springer, 2009).- J. Encarnação, W. Straßer, R. Klein. Graphische Datenverarbeitung 1(Oldenburg Verlag, 1996),


16. Abschätzung Arbeitsaufwand: Präsenzzeit: 42 Stunden, Selbststudium: 138 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: • 46761Theoretische und Methodische Grundlagen des VisualComputing (PL), schriftlich, eventuell mündlich, Gewichtung:1.0, schriftlich 120 min oder mündlich 30 min



19. Medienform:

20. Angeboten von:



300 Ergänzende Spezialisierungsmodule

Zugeordnete Module: 10040 Bildsynthese10080 Datenbanken und Informationssysteme10120 Modellbildung und Simulation10250 Parallele Systeme11330 Visualisierung11900 Design and Test of Systems on a Chip14380 Hardware Verification and Quality Assessment29330 Vertiefungslinie Datenbanken und Informationssysteme29370 Vertiefungslinie Rechnerarchitekturen und eingebettete Systeme29380 Vertiefungslinie Theoretische Informatik und Wissenschaftliches Rechnen29390 Vertiefungslinie Verteilte Systeme29400 Vertiefungslinie Visualisierung und Interaktive Systeme29430 Computer Vision29440 Geometrische Modellierung und Animation29450 Graphentheorie29460 Kryptographische Verfahren29500 Visual Computing29550 Algorithmische Geometrie29560 Algorithms and Methods in Design Automation for Micro- and Nanoelectronic

Systems29570 Computer Interface Technologien29580 Datenkompression29590 Digitale Systeme29600 Digitale Systeme II29610 Hardware Based Fault Tolerance29630 Konzepte der Programmiersprachen29640 Mikrocontroller29650 Parallele Programmierung29660 Programmanalysen und Compilerbau29670 Rapid Prototyping29680 Real-Time Programming29690 Real-Time Video Processing I29700 Real-Time Video Processing II29710 Embedded Systems Engineering29720 Mobile Computing29730 Modelling, Simulation, and Specification29740 Fachpraktikum Eingebettete Systeme29750 Fachpraktikum Rechnerarchitektur29760 Algorithmische Gruppentheorie31080 Service Engineering42420 High Performance Computing42460 Numerische Simulation42480 Ausgewählte Kapitel des Wissenschaftlichen Rechnens42520 Services und Service Komposition42870 Message-Basierte Anwendungen42900 Workflow Management 142910 Workflow Management 242920 Hardware-Software-Codesign45730 Verteilte Systeme II45740 Rechnernetze II45750 Fachpraktikum Verteilte Systeme45760 Ausgewählte Kapitel der Algorithmentheorie45770 Fachpraktikum Server-Administration46440 Vertiefungslinie Programmiersprachen, Compilerbau, Programmanalysen



46450 Vertiefungslinie Architektur von Anwendungssystemen46460 Vertiefungslinie Sprachverarbeitung46470 Vertiefungslinie Parallele Systeme46660 Service Management and Cloud Computing55600 Advanced Information Management55610 Information Integration55620 Data Warehousing, Data Mining und OLAP-Technologien55630 Informationsvisualisierung55740 Advanced Service Computing



Modul: 55600 Advanced Information Management




8. Modulverantwortlicher: PD Dr. Holger Schwarz

9. Dozenten: • Holger Schwarz• Bernhard Mitschang








12. Lernziele: Die Studierenden lernen aktuelle Modellierungs-, EntwicklungsundVerarbeitungskonzepte DB-basierter Anwendungssysteme kennen.Hierbei werden sowohl Erweiterungen relationaler Systeme als auchnicht-relationale Ansätze berücksichtigt. XMLVerarbeitung spieltin einer Vielzahl von Anwendungsbereichen eine wichtige Rolle,weshalb Verarbeitungskonzepte für XML und deren Integration inDatenbanksysteme einen Schwerpunkt der Vorlesung darstellen.


• Objekt-orientierte Datenbanktechnologie

• XML und Datenbanktechnologie (XML-Modellierung und XML-Speicherung, Anfragesprachen für XML, XML-Verarbeitung)

• Content Management (Enterprise Content Management, InformationRetrieval und Suchtechnologie)

• NoSQL Datenmanagement (Key-Value-Stores, MapReduce)

14. Literatur: Wird in der Vorlesung bekannt gegeben.

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 556001 Vorlesung Advanced Information Management• 556002 Übung Advanced Information Management


Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: 55601 Advanced Information Management (PL), schriftlich odermündlich, 60 Min., Gewichtung: 0.0




19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 55740 Advanced Service Computing





9. Dozenten:








12. Lernziele:

13. Inhalt:

14. Literatur:

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 428901 Vorlesung mit Übungen, Web Services 2


17. Prüfungsnummer/n und -name: • 55741Advanced Service Computing (PL), schriftlich oder mündlich,120 Min., Gewichtung: 1.0



19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29550 Algorithmische Geometrie





9. Dozenten: Stefan Funke







11. Empfohlene Voraussetzungen: Grundkenntnisse in Datenstrukturen und Algorithmen wie sie in"Datenstrukturen und Algorithmen", "Algorithmen und Berechenbarkeit","Algorithmik vermittelt werden.

12. Lernziele: Die Teilnehmer kennen die Grundbegriffe derAlgorithmischen Geometrie und haben einen Überblick über dieMethoden und Techniken, die in der Algorithmischen Geometrieangewandt werden.

13. Inhalt: Es werden die grundlegenden Techniken und Methoden derAlgorithmischen Geometrie vermittelt.

14. Literatur: Computational Geometry-Algorithms and Applicationsde Berg, M., Cheong, O., van Kreveld, M., Overmars, M.Springer

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 295501 Vorlesung Algorithmische Geometrie


17. Prüfungsnummer/n und -name: 29551 Algorithmische Geometrie (PL), schriftlich oder mündlich,Gewichtung: 1.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29760 Algorithmische Gruppentheorie





9. Dozenten: Volker Diekert







11. Empfohlene Voraussetzungen: Elementare Gruppentheorie

12. Lernziele: Die Studierenden beherrschen typische Denk- und Herangehensweisenaus der algorithmischen und kombinatorischen Gruppentheorie. Siewissen, wie man diverse algorithmische Probleme in freien Gruppen mitHilfe der Stallingsgraphen lösen kann. Sie können mit Darstellungen vonGruppen durch Erzeugende und Relationen umgehen.Sie kennen das Wortproblem und deren Lösung für gewisse Klassenvon Gruppen. Sie kennen konfluente Ersetzungssysteme, HNN-Erweiterungen, amalgamierte Produkte und die Grundbegriffe der Bass-Serre-Theorie.

13. Inhalt: Bereits 1911 formulierte Max Dehn drei fundamentale algorithmischeProbleme für endlich dargestellte Gruppen.1. Ist ein gegebenes Gruppenelement g (als Wort in Erzeugern) dasEinselement in der Gruppe G? 2. Sind zwei Elemente g und h konjugiert?3. Definieren zwei gegebene Darstellungen isomorphe Gruppen?

Im Allgemeinen sind alle diese Fragen unentscheidbar, also kannman positive Antworten nur in Spezialfällen erhalten. Bei der Lösungdes Wortproblems und bei Strukturaussagen ist vor allem dieTechnik der konfluenten Wortersetzungssysteme hilfreich, die auchin anderen Bereichen zum Einsatz kommen. Insgesamt lebt dieTheorie von Querbezügen zu anderen Bereichen, wie Kombinatorik,Topologie, Geometrie, theoretischer Informatik. Dieses Zusammenspielverschiedener Methoden macht die algorithmische Gruppentheorie sehrattraktiv.

14. Literatur: • Björner, Brenti: Combinatorics of Coxeter groups, Springer, 2005.

• Camps, Große Rebel, Rosenberger: Einführung in die kombinatorischeund geometrische Gruppentheorie, Heidemannm Verlag 2008.

• Lyndon, Schupp: Combinatorial Group Theory, Springer, 1977.



• Magnus, Karrass, Solitar: Combinatorial Group Theory, Wiley & Sons,1966.

• Serre: Trees, Springer, 1980.

• Stillwell: Classical Topology and Combinatorial Group Theory,Springer, 1993.

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 297601 Vorlesung mit Übung Algorithmische Gruppentheorie


Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: 29761 Algorithmische Gruppentheorie (PL), schriftlich oder mündlich,120 Min., Gewichtung: 0.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29560 Algorithms and Methods in Design Automation for Micro- andNanoelectronic Systems












11. Empfohlene Voraussetzungen: 10310 Rechnerorganisation oder

10140 Grundlagen der Rechnerarchitektur / Advanced ProcessorArchitecture

12. Lernziele: Knowledge of the most important algorithms and methods in designautomation tools at any design level

13. Inhalt: Firstly, the lecture points out the basic algorithms in modern designautomation software. Next, the problems occurring in synthesis,analysis and test of digital circuits at the different design levels arediscussed and their solutions are mapped to the basic algorithms.Major aspects in the discussion are the challenges and problemsarising from nanometer technology. Here the focus always lies onthe software supporting the design of digital systems.

14. Literatur: • G. De Micheli: Synthesis and Optimization of Digital Circuits,McGrawHill, New York, NY, USA, 1994.

• Hachtel, G. D. and Somenzi: Logic Synthesis and VerificationAlgorithms, Kluwer Academic Publishers, Norwell, MA, USA, 2000.

• Ban Wong, Anurag Mittal, Yu Cao: Nano-CMOS Circuit and PhysicalDesign, John Wiley & Sons Inc, 2004.

• Ashish Srivastava, Dennis Sylvester, David Blaauw: Statistical Analysisand Optimization for VLSI: Timing and Power, Springer, 2005.

• Jens Lienig: Layoutsynthese elektronischer Schaltungen -Grundlegende Algorithmen fuer die Entwurfsautomatisierung, Springer,2006.



• L.-T. Wang, Y.-W. Chang, K.-W. Cheng: Electronic Design Automation,Morgan Kaufmann, 2009

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 295601 Vorlesung Algorithms and Methods in Design Automation forMicro- and Nanoelectronic Systems

• 295602 Übung Algorithms and Methods in Design Automation forMicro- and Nanoelectronic Systems


17. Prüfungsnummer/n und -name: 29561 Algorithms and Methods in Design Automation for Micro-and Nanoelectronic Systems (PL), schriftlich oder mündlich,90 Min., Gewichtung: 1.0, Klausur 90 min. oder mündlichePrüfung 30 min.


19. Medienform:




Modul: 45760 Ausgewählte Kapitel der Algorithmentheorie





9. Dozenten: • Volker Diekert• Stefan Funke• Ulrich Hertrampf







11. Empfohlene Voraussetzungen: Grundkenntnisse in Algorithmen und Komplexität

12. Lernziele: Die Teilnehmer lernen aktuellste Resultate aus der Algorithmentheoriekennen.

13. Inhalt: Es werden aktuelle Forschungsergebnisse in der Algorithmentheoriepräsentiert.

14. Literatur: Originalartikel

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 457601 Vorlesung Ausgewählte Kapitel der Algorithmentheorie


Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: 45761 Ausgewählte Kapitel der Algorithmentheorie (PL), schriftlich,eventuell mündlich, 90 Min., Gewichtung: 0.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 42480 Ausgewählte Kapitel des Wissenschaftlichen Rechnens


















12. Lernziele: Die Teilnehmer kennen ausgewählte aktuelle Forschungsthemendes wissenschaftlichen Rechnens und können mit der zugehörigenPrimärliteratur arbeiten.

13. Inhalt: Aktuelle weiterführende Themen des wissenschaftlichen Rechnens,z.B. adaptive Finite Elemente, Fehlerschätzer, hierarchische Basen unddünne Gitter, robuste Multilevellöser, p-Version und Spektralverfahren.

14. Literatur: Primärliteratur zu den behandelten Themen:



• Bungartz/Griebel: Sparse Grids; Acta Numerica, Volume 13, p.147-269

• Quarteroni/Valli: Numerical approximation of partial differentialequations

• Quarteroni: Numerical models for differential problems

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 424801 Vorlesung Ausgewählte Kapitel des WissenschaftlichenRechnens

• 424802 Übung Ausgewählte Kapitel des WissenschaftlichenRechnens


17. Prüfungsnummer/n und -name: 42481 Ausgewählte Kapitel des Wissenschaftlichen Rechnens (PL),schriftlich oder mündlich, 90 Min., Gewichtung: 0.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 10040 Bildsynthese





9. Dozenten: • Martin Fuchs• Thomas Ertl• Daniel Weiskopf








11. Empfohlene Voraussetzungen: • Modul 051900002 Computergraphik

12. Lernziele: Die Studierenden besitzen Wissen über verschiedene Ansätze undAlgorithmen der dreidimensionalen Computergraphik, physikalisch-basierte Verfahren wie Raytracing und Radiosity, die den Lichttransportund die Wechselwirkung mit Materie modellieren, und numerischeMethoden wie Monte-Carlo-Integration und Finite-Elemente-Verfahrendie es erlauben, die Rendering-Gleichung zu lösen. Darüberhinaus kennen sie interaktive Verfahren, die unter Ausnutzungprogrammierbarer Grafik-Hardware realistische Beleuchtungseffekte inEchtzeit approximieren können, sowie bildbasierte Ansätze, die ohnegeometrische Daten realistische Darstellungen erzeugen. Bild-basierteVerfahren verzichten auf eine geometrische Repräsentation der Szeneund erzeugen neue Ansichten aus anderen aufgenommenen Bildern.

13. Inhalt: In dieser Vorlesung werden die folgenden Themen behandelt:

• Grafik Hardware und APIs, OpenGL• Texturen, prozedurale Modelle• Schattenberechnungen• Szenengraphen, Culling, Level-of-Detail Verfahren• Physikalisch-basierte Beleuchtungsberechnung, Fotorealistische

Bildsynthese• Lokale Beleuchtungsmodelle• Raytracing, Monte-Carlo Methoden• Radiosity• Bild-basiertes Rendering



14. Literatur: • Andrew S. Glassner, Principles of Digital Image Synthesis, 1995• D. Eberly, 3D Game Engine Design: A Practical Approach to Real-

Time Computer Graphics, 2000• J. Foley, A. van Dam, S. Feiner, J. Hughes, Computer Graphics:

Principle and Practice, 1990• Literatur, siehe Webseite zur Veranstaltung• P. Dutre, P. Bekaert, K. Bala, Advanced Global Illumination, 2003• Tomas Akenine-Möller, Eric Haines, Real-Time Rendering, 2002• Matt Pharr, Greg Humphreys, Physically Based Rendering: From

Theory To Implementation, Morgan Kaufmann; Auflage: 2nd revisededition. (26. August 2010)

• Peter Shirley et al, Fundamentals of Computer Graphics, Third Edition,A.K. Peters, July 2009

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 100401 Vorlesung Bildsynthese• 100402 Übung Bildsynthese


17. Prüfungsnummer/n und -name: • 10041Bildsynthese (PL), mündliche Prüfung, 30 Min., Gewichtung:1.0

• V Vorleistung (USL-V), schriftlich, eventuell mündlich,Übungsschein.


19. Medienform:




Modul: 29570 Computer Interface Technologien












11. Empfohlene Voraussetzungen: Kenntnisse in mindestens einem Fach der Technichen Informatikoder ähnlichen Fächern und Erfahrungen in mindestens einerProgrammiersprache.

12. Lernziele: Die Studierenden haben die Funktionsweise und den Aufbau vonCoputer Interfaces verstanden. Sie beherrschen verschiedeneInterface-Konzepte und kennen die Eigenschaften der Datenströme wieLatenzzeit, tatsächliche Durchsatzrate, Echtzeitfähigkeit, Umgang mitÜbertragungsfehlern, etc.

13. Inhalt: • Grundlagen - Computer Interfaces• Computer Interfaces und OSI-Modelle• Bus- und Netz-Topologien• Line und Error Codes• Protokolle• Treiber• Compliance Tests• Standardization Groups: USB, PCI, etc.

14. Literatur: • Patterson, David A.; Hennessey, John L., Computer Organization andDesign - The Hardware / Software Interface, 2008


15. Lehrveranstaltungen und -formen: 295701 Vorlesung mit Übung Computer Interface Technologien


Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: 29571 Computer Interface Technologien (PL), schriftlich odermündlich, 90 Min., Gewichtung: 1.0, Schriftliche Prüfung von120 Minuten oder mündliche Prüfung von 30 Min.




19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29430 Computer Vision




8. Modulverantwortlicher: Univ.-Prof.Dr.-Ing. Andrés Bruhn

9. Dozenten: Andrés Bruhn







11. Empfohlene Voraussetzungen: • Modul 080300100 Mathematik für Informatiker und Softwaretechniker• Modul 050700005 Imaging Science

12. Lernziele: Der Student / die Studentin beherrscht die Grundlagen derMerkmalsextraktion und -repräsentation, des 3-D Maschinensehens, derBildsegmentierung sowie der Mustererkennung. Er/sie kann Problemeaus dem Fachgebiet einordnen und diese selbständig mit den erlerntenAlgorithmen und Verfahren lösen.

The student knows the basics of feature extraction and representation,3-D computer vision, image segmentation and pattern recognition. He/she can solve problems of the field using the methods discussed in thecourse.

13. Inhalt: • Lineare Diffusion, Skalenräume• Bildpyramiden, Kanten und Eckendetektion• Hough-Transformation, Invarianten• Texturanalyse• Scale Invariant Feature Transform (SIFT)• Bildfolgenanalyse: lokale Verfahren• Bewegungsmodelle, Objektverfolgung, Feature Matching• Bildfolgenanalyse: globale Verfahren• Kamerageoemtrie, Epipolargeometrie• Stereo Matching und 3-D Rekonstruktion• Shape-from-Shading• Isotrope und anisotrope nichtlineare Diffusion• Segmentierung mit globalen Verfahren• Kontinuierliche Morphologie, Schockfilter• Mean Curvature Motion• Self-Snakes, Aktive Konturen• Bayes'sche Entscheidungsthorie der Mustererkennung• Klassifikation mit parametrischen Verfahren, Dichteschätzung• Klassifikation mit nicht-parametrischen Verfahren



• Dimensionsreduktion

• Linear Diffusion, Scale Space• Image Pyramids, Edges and Corners• Hough Transform, Invariants• Texture Analysis• Scale Invariant Feature Transform• Image Sequence Analysis: Local Methods• Motion Models, Tracking, Feature Matching• Image Sequence Analysis: Variational Methods• Camera Geometry, Epipolar Geometry• Stereo Matching and 3-D Reconstruction• Shape-from-Shading• Isotropic and Anisotropic Nonlinear Diffusion• Segmentation with Global Methods• Continuous Scaled Morphology, Shock Filters• Mean Curvature Motion• Self-Snakes, Active Contours• Bayes Decision Theory for Pattern Recognition• Classification with Parametric Techniques, Density Estimation• Classification with Non-Parametric Techniques• Dimensionality Reduction

14. Literatur: • Forsyth, David and Ponce, Jean, Computer Vision. A ModernApproach.: A Modern Approach Computer Vision. A Modern Approach,2003

• Bigun, J.: Vision with Direction, 2006• L. G. Shapiro, G. C. Stockman, Computer Vision, 2001• O. Faugeras, Q.-T. Luong: The Geometry of Multiple Images, 2001.

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 294301 Vorlesung mit Übungen Computer Vision


Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: • 29431Computer Vision (PL), schriftlich oder mündlich, Gewichtung:1.0, Prüfungsvorleistung: Übungsschein, Kriterien werden inder ersten Vorlesung bekannt gegeben


18. Grundlage für ... : 55640 Correspondence Problems in Computer Vision

19. Medienform:




Modul: 55620 Data Warehousing, Data Mining und OLAP-Technologien













12. Lernziele: Die Studierenden lernen zentrale Datenmodellierungs- undAnalysetechniken kennen, die grundlegend für die BereicheInformationsgeinnung und Entscheidungsfindung sind. Etwa für dieEntscheidungsprozesse in Unternehmen ist es von zentraler Bedeutung,eine integrierte Sicht auf alle entscheidungsrelevanten Daten zurVerfügung zu haben. Ein Data Warehouse ist ein unternehmensweitesInformationssystem, das eine solche Integration sowie die daraufaufbauenden Analysemöglichkeiten bietet. In dieser Vorlesungwerden Fragen der Architektur eines Data Warehouse sowie relevanteTechnologien und Werkzeuge für den Aufbau eines Data Warehouseund die Analyse der bereitgestellten Daten behandelt. Darüber hinauswird für die einzelnen Schritte im Data-Warehouse-Prozess vorgestellt,welche spezifische Unterstützung kommerzielle Datenbanksystemehierfür bieten. Abschließend werden Fragen der Durchführung vonData-Warehouse-Projekten diskutiert.


• Architektur eines Data Warehouse• Extraktion, Transformation und Laden von Daten (ETLProzess)• Data-Warehouse-Entwurf• Online Analytic Processing (OLAP)• Data Mining• Datenbankunterstützung für OLAP und Data Mining• Data-Warehouse-Projekte

14. Literatur: • A. Kemper, A. Eickler, Datenbanksysteme - Eine Einführung, 2004

Weitere Literatur wird in der Vorlesung bekannt gegeben



15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 556201 Vorlesung Data Warehousing, Data Mining und OLAP-Technologien

• 556202 Übung Data Warehousing, Data Mining und OLAP-Technologien


Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: • 55621Data Warehousing, Data Mining und OLAP-Technologien(PL), schriftlich oder mündlich, 60 Min., Gewichtung: 0.0,Übungsleistungen während der Unterrichtsperiode alsPrüfungsvoraussetzung.



19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 10080 Datenbanken und Informationssysteme











M.Sc. Informatik, PO 2012, 5. Semester➞ Spezialisierungsmodule➞ MINF

11. Empfohlene Voraussetzungen: • Modul 052010001 Modellierung

12. Lernziele: Die Studierenden haben das erforderliche Verständnis und dieKenntnisse für die Implementierung von Datenbanksystemen erworben.

13. Inhalt: Die Vorlesung "Datenbanken und Informationssysteme" ist alsEinstiegsveranstaltung in das Vertiefungsgebiet Datenbanksystemekonzipiert. Aufbauend auf dem Inhalt der Vorlesung "Modellierung"werden insbesondere Entwurfs- und Realisierungsaspekte vonDatenbanksystemen betrachtet. Die Entwicklung, Installation undAdministration von Datenbanksystemen bestimmen hier sowohlStoffauswahl als auch Detaillierungsgrad.

Als Grundlage für alle weiteren Betrachtungen wird ein Schichtenmodellzur Beschreibung eines allgemeinen Datenbanksystems vorgestellt.Darauf aufbauend werden die einzelnen Systemschichten im Detaildiskutiert, die dort zu realisierenden Komponenten betrachtet sowiedie jeweils vorherrschenden Algorithmen beschrieben und bewertet. Imeinzelnen werden folgende Aspekte vertieft:

• Anwendungsprogrammierschnittstelle

• Externspeicherverwaltung

• DBS-Pufferverwaltung

• Speicherungsstrukturen und Zugriffspfadstrukturen

• Anfrageverarbeitung und Anfrageoptimierung

• Transaktionsverarbeitung

• Synchronisation



• Logging und Recovery


Implementierung, 2001• H. Garcia-Molina, J. D. Ullman, J. Widom, Database Systems. The

Complete Book, 2003• R. Elmasri, S. Navathe, Fundamentals of Database Systems, 2003



Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: 10081 Datenbanken und Informationssysteme (PL), schriftlich odermündlich, 60 Min., Gewichtung: 1.0, Prüfungsvorleistung:Modalitäten werden in der ersten Vorlesung angegeben


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29580 Datenkompression












11. Empfohlene Voraussetzungen: Grundlagenkenntnisse im Fach Mathematik.

12. Lernziele: Die Studierenden haben die Konzepte der Datenkompressionerlernt und haben Verständnis über verschiedene Algorithmen zurDatenkompression erworben. Sie können die behandelten Algorithmenimplementieren und weiterentwickeln.

13. Inhalt: • Shannons Entropie-Definition• Huffman Codierung• Arithmetische Codierung• Universal Codes• Verlustlose u. verlustbehaftete Kompression• Bilddatenkompression• Wörterbuch-basierte Kompression

14. Literatur: • Khalid Sayood, Introduction to Data Compression, 2005• More literature is named in the lecture

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 295801 Vorlesung mit Übung Datenkompression


Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: 29581 Datenkompression (PL), schriftlich oder mündlich, 90 Min.,Gewichtung: 1.0, Schriftliche Prüfung von 120 Min. odermündliche Prüfung von 30 Min.


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 11900 Design and Test of Systems on a Chip















11. Empfohlene Voraussetzungen: • Modul 051700005 Rechnerorganisation

• Modul 051700010 Grundlagen der Rechnerarchitektur

12. Lernziele: The students of this course have gained a basic understanding ofdevelopment and test of complex embedded hardware / softwaresystems. The participants have become acquainted with the essentialsteps of synthesis, validation, test and programming and have learned,how to use the related tools for design automation.Besides the different design styles, paradigms and standards, theessential steps of automated design, test and programming of digitaland mixed signal circuits have been discussed. Exercises and labshave led to practical insight into the design flow and commercial designautomation tools.

13. Inhalt: The course comprises:

• Overview of system design• IP core reuse• Standards and platforms• Elements of analog and mixed signal design• Design validation and verification• Test and design for testability with the related standards• Application and programming of embedded processors



14. Literatur: • A. Sloss, D. Symes, C. Wright: ARM System Developer's Guide:Designing and Optimizing System Software, 2004

• L.-T. Wang, C.-W. Wu, X. Wen: VLSI Test Principles and Architectures- Design for Testability, 2006

• M. Keating, P. Bricaud: Reuse Methodology Manual for System-on-a-Chip Designs, 2007

• M. L. Bushnell, V. D. Agrawal: Essentials of Electronic Testing, 2005

• S. Furber: ARM System-on-Chip Architecture, 2000

• W. Wolf: Modern VLSI Design: System-on-Chip Design, 2002

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 119001 Vorlesung Design and Test of Systems on a Chip• 119002 Übung Design and Test of Systems on a Chip• 119003 Praktikum Design and Test of Systems on a Chip


Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: • 11901Design and Test of Systems on a Chip (PL), schriftlich odermündlich, 90 Min., Gewichtung: 0.0



19. Medienform:




Modul: 29590 Digitale Systeme












11. Empfohlene Voraussetzungen: Kenntnisse in einem Fach aus der Technischen Informatik oder einemähnlichen Gebiet.

12. Lernziele: Die Studierende beherrschen den Entwurf Digitaler Systeme durchdie Integration von digitalen Komponenten auf einem Boad und dieRealisierung von digitaler Komponenten mittels FPGAs.

13. Inhalt: • Praktische Einführung in den System-Entwurf mit digitalenKomponenten wie Schnittstellenbausteinen zur Kommunikation,FPGAs, Prozessoren, intelligenten Sensoren etc.

• Einführung und Verwendung der Hardware-BeschreibungsspracheVHDL zum Entwurf Digitaler Systeme

• Digitale Systeme und Board-Integration von digitalen Komponenten• Aufbau von Computer-Boards u. Gbit/s-Interconnects• Entwurf auf höheren Abstraktionsebenen zur schnellen Entwicklung

von Prototypen

14. Literatur: • Kou-Chuan Chang, K.C. Chang, Digital Systems Design with VHDLand Synthesis: An Integrated Approach, 1999


15. Lehrveranstaltungen und -formen: 295901 Vorlesung mit Übung Digital System Design I


Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: • 29591Digitale Systeme (PL), schriftlich oder mündlich, 90 Min.,Gewichtung: 1.0, Schriftliche Prüfung von 120 Min. odermündliche Prüfung von 30 Min.





19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29600 Digitale Systeme II












11. Empfohlene Voraussetzungen: Voraussetzung für Digital System Design II sind Kenntnisse vonDigital System Design I.Alternativ sind Kenntnisse aus einem Fach derTechnischen Informatik oder einem ähnlichen Fach Voraussetzung.

12. Lernziele: Die Studierende können ein komplexes digitales System aufbauen undimplementierenunter Verwendung von digitalen Komponenten auf einemBoard und sie haben das vertieftes Wissen zur Realisierung komplexerdigitaler Systeme mittels FPGAs erworben.

13. Inhalt: • Vorstellung der Fallstudie eines digitalen Systems• Simulierbare Spezifikation des Systems• Architektur für die Realisierung mittels FPGAs• Entwurf und Entwurfswerkzeuge zur Board-Integration• Implementierung des digitalen Systems• Verifikation des digitalen Systems

14. Literatur: • Kou-Chuan Chang, K. C. Chang, Digital Systems Design with VHDLand Synthesis: An Integrated Approach, 1999


15. Lehrveranstaltungen und -formen: 296001 Vorlesung mit Übung Digital System Design II


17. Prüfungsnummer/n und -name: 29601 Digitale Systeme II (PL), schriftlich oder mündlich,Gewichtung: 1.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29710 Embedded Systems Engineering












11. Empfohlene Voraussetzungen: keine

12. Lernziele: Understanding of the design methodology and advanced designtechniques for constructing and analyzingembedded hardware / software systems. Practical experience in utilizingand programming an embedded platform.

13. Inhalt: 1. Introduction to embedded systems and their design constraints2. High level synthesis, scheduling, allocation, binding3. Pipelined data path and controller design4. Software task scheduling and schedulability analysis5. Static and dynamic methods for scheduling and priority assignment6. Implementation architectures for embedded systems7. Communication architectures; bus and memory systems8. System synthesis; partitioning of specifications into hardware andsoftware parts9. Integrated hands-on exercises covering microcontroller programming,hardware / softwareinteraction and cyclic executive scheduling of software tasks

14. Literatur: Skript „Embedded Systems Engineering"G. Buttazzo: Hard Real Time Computing Systems. 2nd edition, Springer,2005P. Eles, K. Kuchcinski, Z. Peng: System Synthesis with VHDL. KluwerAcademic Publishers, 1998.P. Marwedel: Embedded Systems Design. Springer, 2006

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 297101 Vorlesung Embedded Systems Engineering• 297102 Übung Embedded Systems Engineering


Summe: 180 Stunden



17. Prüfungsnummer/n und -name: 29711 Embedded Systems Engineering (PL), schriftlich odermündlich, Gewichtung: 1.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29740 Fachpraktikum Eingebettete Systeme





9. Dozenten:







11. Empfohlene Voraussetzungen: Modul "Embedded Systems Engineering"

12. Lernziele: Ability to apply the design methodology and commercial design toolsfor constructing and analyzing embedded hardware / software systems.Practical experience in software programming and debugging, digitalcircuit design and verification, usage of lab equipment such as logicanalyzers. Experience in preparing structured technical documentation ofspecifications and designs.

13. Inhalt: This lab course focuses on analysis, design and implementation ofembedded hardware/software systems and issues involved in thedevelopment of such systems.1. Embedded software development2. Usage of drivers for peripheral components3. Cross-compilation4. Remote debugging5. Software performance profiling6. Design of accelerator hardware digital circuits7. Digital circuit simulation8. FPGA implementation (synthesis) of digital circuits9. Hardware / software interfacing10. Integrated functional verification of hardware and software

14. Literatur: Lab handoutsDocumentation of development tools (provided in the lab)

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 297401 Übung Fachpraktikum Eingebettete Systeme


17. Prüfungsnummer/n und -name: 29741 Fachpraktikum Eingebettete Systeme (PL), schriftlich odermündlich, Gewichtung: 1.0




19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29750 Fachpraktikum Rechnerarchitektur





9. Dozenten: • Hans-Joachim Wunderlich• Rafal Baranowski







11. Empfohlene Voraussetzungen: 051700005 Rechnerorganisation

051700010 Advanced Processor Architecture

12. Lernziele: Students are able to design digital sytems by using the complete state ofthe art design automation tool chain.

13. Inhalt: In this lab course, the students design and implement a RISC processorand extend it with techniques common for high-performance processors.Hardware structures found in the state of the art processors will beapplied and adapted.

In order to achieve high frequency, proper design and verificationtechniques play an important role. The students learn how timinganalysis, pipelining and retiming can be used to optimize the synthesisresults. Because software has to be specifically tailored to such aprocessor architecture, the lab course also deals with schedulingtechniques that allow to avoid pipeline stalls and hazards.

14. Literatur: • D. A. Patterson, J. L. Hennessy: Computer Organization & Design . TheHardware / Software Interface (3rd Edition); San Francisco, Ca.: MorganKaufmann Publishers Inc., 2004• J. L. Hennessy and D. A. Patterson: Computer Architecture - AQuantitative Approach (3rd Edition); San Francisco, Ca.: MorganKaufmann Publishers Inc., 2012

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 297501 Fachpraktikum Rechnerarchitektur


17. Prüfungsnummer/n und -name: 29751 Fachpraktikum Rechnerarchitektur (PL), schriftlich odermündlich, Gewichtung: 1.0




19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 45770 Fachpraktikum Server-Administration




8. Modulverantwortlicher: Univ.-Prof.Dr. Otto Eggenberger

9. Dozenten: Otto Eggenberger







11. Empfohlene Voraussetzungen: Kenntnisse in Rechnerarchitektur und Betriebssystemen

12. Lernziele: Die Studierenden sind in der Lage, Windows Server einzurichten und zuadministrieren. Sie kennen sich mit Virtualisierung und Internetdienstenaus.

13. Inhalt: In diesem Praktikum installieren und administrieren die Studierendeneinenvirtuellen Server für unterschiedliche Szenarien. Folgende Themenwerdenbehandelt:

• Active Directory• Benutzerverwaltung• Datei-Server• DHCP-Server• DNS-Server• Druck-Server• Festplattensysteme• Filesystem• Gruppenrichtlinien• Netzwerktechnik• Remoteverwaltung• Sicherung und Wiederherstellung• Überwachung• Webserver• Zeit-Service

14. Literatur: • Ulrich B. Boddenberg. Windows Server 2008 R2: Das umfassendeHandbuch (Galileo Computing 2009)

• Carlo Westbrook. Windows Server 2008 R2 - Der schnelle Einstieg(Addison-Wesley 2010)

• Online-Kursunterlagen



15. Lehrveranstaltungen und -formen: 457701 Fachpraktikum Server-Administration


17. Prüfungsnummer/n und -name: 45771 Fachpraktikum Server-Administration (PL), schriftlich,eventuell mündlich, Gewichtung: 0.0


19. Medienform: Beamer, PC

20. Angeboten von:



Modul: 45750 Fachpraktikum Verteilte Systeme





9. Dozenten: Frank Dürr







11. Empfohlene Voraussetzungen: Verteilte Systeme, Rechnernetze II

12. Lernziele: Die Teilnehmer besitzen die Fähigkeit, verteilte Anwendungen undDienste zu entwerfen und zu implementieren. Sie besitzen praktischeKenntnisse in der Netzprogrammierung und der Programmierung vonClient/Server-Anwendungen.Sie verfügen über praktische Kenntnisse über Technologien undWerkzeugen zur Implementierung und zum Testen verteilter Systeme.

13. Inhalt: - Socket-Programmierung- Höherwertige Kommunikationsprotokolle und Webservice- Schnittstellen(HTTP & XML/JSON, RPC, SOAP, REST)- Client/Server-Systeme- Peer-to-Peer- und Ad-hoc-Kommunikation- Entwicklungsumgebungen- Test verteilter Systeme

14. Literatur: - A.S. Tanenbaum: Computer Networks, 4th Edition, 2003

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 457501 Fachpraktikum Verteilte Systeme


Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: 45751 Fachpraktikum Verteilte Systeme (PL), Sonstiges,Gewichtung: 0.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29440 Geometrische Modellierung und Animation





9. Dozenten: • Daniel Weiskopf• Thomas Ertl







11. Empfohlene Voraussetzungen: • Modul 051900002 Computergraphik• Modul 051900001 Mensch-Computer-Interaktion• Modul 051240005 Numerik und Stochastik

12. Lernziele: Die Studierende kennen die theoretischen Grundlagen dergeometrischen Modellierung und Animation und haben praktischeFähigkeiten in der Programmierung von Verfahren der geometrischenModellierung und Animation sowie in der Benutzung von Modellierungs-und Animationssoftware wie Maya erlangt.

13. Inhalt: Die Vorlesung behandelt Grundlagen und ausgewählte Verfahren derSzenenmodellisierung und der Computeranimation. Dazu gehörenKenntnisse über Kurven- und Flächenrepräsentationen, wie sie inAnimationspaketen zur Modellierung von Objekten, zur Beschreibung vondynamischen Verhalten von Parametern und zur Keyframe-Interpolationverwendet werden.

Physikalisch-basierte Animation hingegen beschreibt Bewegungdurch die kinematischen und dynamischen Gesetze der Mechanik.Anwendungen reichen von Partikelsystemen bis zur Simulation vonmehrgliedrigen Modellen und Verformungen.

Folgende Themen werde in der Vorlesung behandelt:

• Kurvenbeschreibung und -modellisierung (allgemeine Polynomkurven,Bezier-Kurven, B-Slines, NURBS)

• Flächenmodellisierung (Tensorproduktflächen, NURBS)• Unterteilungsschemata• Überblick über Animationstechniken• Keyframe-Animation• Physikalisch basierte Animation



Die Veranstaltung besteht aus Vorlesung mit Übungen. Die Übungenumfassen praktische Proframmierübungen und Anwendungenvon Modellierungs- und Animationswerkzeugen (wie Maya) sowietheoretische Themen.

14. Literatur: • D. Eberly, 3D Game Engine Design: A Practical Approach to Real-Time Computer Graphics, 2000

• G. Farin, Curves ans Surfaces for CAGD: A Practical Guide, 2002• R. Parent, Computer Animation: Algorithms and Techniques, 2002

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 294401 Vorlesung mit Übungen Geometrische Modellierung undAnimation



17. Prüfungsnummer/n und -name: • 29441Geometrische Modellierung und Animation (PL), schriftlichoder mündlich, Gewichtung: 1.0, Schriftliche Prüfung von 120Min. oder mündlichen Prüfung von 30 Min. Written exam of120 min. or oral exam of 30 min.



19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29450 Graphentheorie





9. Dozenten: • Ulrich Hertrampf• Volker Diekert• Manfred Kufleitner



B.Sc. Informatik, PO 2012➞ Ergänzungsmodule➞ Katalog ISG 1-3





11. Empfohlene Voraussetzungen: Grundvorlesungen in theoretischer Informatik

12. Lernziele: Die Studierenden beherrschen typische Denk- und Herangehensweisenaus der Graphentheorie. Die Beziehung zwischen diversenGraphparametern werden verstanden, ebenso wie ihre algorithmischeRelevanz. Die Eigenschaften der wichtigsten Graphklassen erschließensich den Studierenden.

13. Inhalt: Die Vorlesung behandelt algorithmische Problem und strukturelleZusammenhänge bei Graphen. Im Einzelnen werden die folgendenThemen behandelt:

• Eulergraphen• Cographen• Bipartite Graphen• Planare Graphen, Eulerformel, Satz von Kuratowski• Graphparameter• Perfekte Graphen• Graphenfärbungen und der Satz von Ramsey• Extremale Graphentheorie

14. Literatur: • Reinhard Diestel: Graphentheorie. Springer, 2010.• Martin Aigner, G\'fcnter M. Ziegler: Das BUCH der Beweise. Springer,

2009.• Jacobus H. van Lint, Richard M. Wilson: A Course in Combinatorics.

Cambridge University Press, 2nd edition, 2001.

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 294501 Vorlesung mit Übungen Graphentheorie



16. Abschätzung Arbeitsaufwand: Präsenzzeit: 42 StundenNachbearbeitungszeit: 138Gesamt: 180 h

17. Prüfungsnummer/n und -name: • 29451Graphentheorie (PL), schriftlich oder mündlich, Gewichtung:1.0



19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29610 Hardware Based Fault Tolerance












11. Empfohlene Voraussetzungen: 10140 Grundlagen der Rechnerarchitektur / Advanced ProcessorArchitecture

10310 Rechnerorganisation

12. Lernziele: Knowledge of methods for reliability assessment of circuits andsystemsKnowledge of the main techniques for implementing fault toleranceKnowledge how to design fault tolerant circuits and systems

13. Inhalt: Micro- and Nano-electronic systems can exhibit failuresboth right after production and during their operation.Systems for which safety and security is of concern have tobe designed in a way that the desired function can bedelivered even if some components fail or produceerroneous outputs. This lecture presents the most importantdesign techniques that allow to tolerate hardware faults upto a certain degree.The topics of the lecture are as follows:TerminologyMeasures of fault toleranceTechniques for structural and time redundancyError detection and diagnosisFault masking, repair, reconfigurationFault-tolerant distributed systems

14. Literatur: Apart from lecture slides, the following books can be used todeepen on the topics of the lecture:I. Koren and C. M. Krishna: Fault-Tolerant Systems Morgan-Kaufman, 2007P. K. Lala: Self-Checking and Fault-Tolerant Digital Design,Morgan Kaufmann Publishers (2001)



D.K. Pradhan: Fault-Tolerant Computer Design, Prentice Hall(1996)R.N. Rao: E. Fujiwara, Error Control Coding for ComputerSystems, Prentice Hall (1989)M.L. Bushnell: V.D. Agrawal, Essentials of Electronic Testing, KlumerAcademic Publishers (2000)

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 296101 Vorlesung Hardware Based Fault Tolerance• 296102 Übung Hardware Based Fault Tolerance

16. Abschätzung Arbeitsaufwand: Presence Time: 42 StundenSelf Study: 138 Stunden

Sum: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: 29611 Hardware Based Fault Tolerance (PL), schriftlich odermündlich, 60 Min., Gewichtung: 1.0, Written exam 90 min orOral exam 30 min


19. Medienform: Laptop presentation




Modul: 14380 Hardware Verification and Quality Assessment













11. Empfohlene Voraussetzungen: • 10310 Rechnerorganisation oder

• 10140 Grundlagen der Rechnerarchitektur

12. Lernziele:

13. Inhalt: Complex integrated circuits and systems are hardly designed fault free atfirst go. Also during production defects and an imperfect yield have to beexpected. The course deals with the basic techniques to find and locatefaults and defects in the design and in the manufactured, integratedsystem. The discussed methods are applied with the help of commercialand academic tools in exercises and labs.The course comprises:

• Validation: Simulation and emulation in different design levels.• Formal verification: Equivalence checking and model checking.• Test: Fault simulation and test generation.• Debug and diagnosis.

14. Literatur: • G. D. Hachtel, F. Somenzi: Logic Synthesis and VerificationAlgorithms, 2006

• K. L. McMillan: Symbolic Model Checking, 1993• L.-T. Wang, C.-W. Wu, X. Wen: VLSI Test Principles and Architectures

- Design for Testability, 2006• M. L. Bushnell, V. D. Agrawal: Essentials of Electronic Testing, 2005• R. Drechsler, B. Becker: Graphenbasierte Funktionsdarstellung, 2000• S. Hassoun, T. Sasao: Logic Synthesis and Verification, 2002• S. Minato: Binary Decision Diagrams and Applications for VLSI CAD,

1996



• T. Kropf: Introduction to Formal Hardware Verification, 1999

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 143801 Vorlesung Hardware Verification and Quality Assessment• 143802 Übung Hardware Verification and Quality Assessment


Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: 14381 Hardware Verification and Quality Assessment (PL), schriftlichoder mündlich, 90 Min., Gewichtung: 0.0


19. Medienform:




Modul: 42920 Hardware-Software-Codesign












11. Empfohlene Voraussetzungen: Bachelor-Veranstaltung "Grundlagen der Eingebetteten Systeme" odergleichwertige Kenntnisse

12. Lernziele: Ability to conceptualize systems so that an application-specific, optimizedtrade-off between hardware and software implementation of systemfunctionality is achieved.

13. Inhalt: This module deals with the joint design and optimization of hardware andsoftware for pre-defined applications, covering the following topics:1. Models for system specification2. Modelling and simulation with the SystemC library3. Synthesis of system architectures4. Resource allocation and operation binding5. Partitioning of functionality among hardware and software6. Scheduling and schedulability for parallel multi-core architectures7. Methods for system optimization8. Application specific instruction set processors (ASIPs)9. Network-on-Chip (NoC) interconnect architectures

14. Literatur: J. Teich, Digitale Hardware/Software-Systeme, 2. Auflage, 2007

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 429201 Vorlesung Hardware-Software-Codesign• 429202 Übung Hardware-Software-Codesign


17. Prüfungsnummer/n und -name: 42921 Hardware-Software-Codesign (PL), schriftlich oder mündlich,120 Min., Gewichtung: 1.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 42420 High Performance Computing





9. Dozenten: • Martin Bernreuther• Marc Alexander Schweitzer












11. Empfohlene Voraussetzungen: 080300100 Mathematik für Informatiker und Softwaretechniker und051240005 Numerische und Stochastische Grundlagen der Informatikbzw.051240006 Einführung in die Numerik und Stochastik fürSoftwaretechniker

12. Lernziele: Fähigkeit, parallele Algorithmen auf unterschiedlichen parallelenPlattformen mit Hilfe geeigneter algorithmischer Modelle zu bewerten.Kenntnis verschiedener Programmiermodelle für Parallelrechner mitverteiltem und gemeinsamem Speicher.Fähigkeit, auch fortgeschrittene Implementierungsaufgaben ausdem Bereich des Höchstleistungsrechnens auf Basis ausgewählterProgrammiermodelle zu bewältigen.

13. Inhalt: Die Vorlesung beschäftigt sich mit den Grundlagen parallelerProgrammierung und paralleler Algorithmen speziell im Hinblick auf



die Anwendungsbereiche Wissenschaftliches Rechnen und HighPerformance Computing.Verwandte Fragestellungen aus dem Bereich der Theorie (paralleleModelle und parallele Komplexität, etc.) sowie aus der Rechnertechnik(parallele Architekturen) werden begleitend diskutiert.Nach einer allgemeinen Einführung (Klassifizierung von Parallelrechnern,Ebenen von Parallelität, Performance und Architekturen, etc.), werdendie Grundlagen paralleler Programme eingeführt (Notation/Syntax,Synchronisation und Kommunikation, Design paralleler Programme, etc.).Sowohl die Programmierung auf Systemen mit gemeinsamem Speicherals auch auf Systemen mit verteiltem Speicher werden besprochen.Dabei wird jeweils mindestens ein geeignetes Programmiermodell (z.B.OpenMP, MPI, CUDA) vertieft behandelt.Aus dem Bereich des High Performance Computing werden begleitendklassische Algorithmen und Implementierungstechniken als Beispielebehandelt, z.B. parallele Algorithmen aus der linearen Algebra(Matrixmultiplikation, etc. oder einfache Verfahren zur Lösung partiellerDifferentialgleichungen). Zusätzlich können Themen wie Lastverteilungund Lastbalancierung (Grundlagen, Algorithmen zur Partitionierung undLastbalancierung, etc.) vorgestellt werden.

14. Literatur: • T. Rauber, G. Rünger: „Parallele Programmierung", 2. Aufl., Springer2007; (in English: T. Rauber, G. Rünger: „Parallel Programming: forMulticore and Cluster Systems", Springer 2010)

• K.A. Berman, J.L. Paul: "Sequential and Parallel Algorithms", PWSPublishing Company, 1997

• B. Chapman, G. Jost, R. van der Pas: "Using OpenMP - PortableShared Memory Parallel Programming", MIT Press, 2008

• W. Gropp, E. Lusk, und R. Thakur: "Using MPI-2: Advanced Featuresof the Message-Passing Interface", das Buch ist auch in deutscherÜbersetzung erhältlich.

• D. Kirk, W.-M. Hwu Programming Massively Parallel Processors

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 424201 Vorlesung High Performance Computing• 424202 Übung High Performance Computing


17. Prüfungsnummer/n und -name: 42421 High Performance Computing (PL), schriftlich oder mündlich,90 Min., Gewichtung: 0.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 55610 Information Integration













12. Lernziele: Die Integration heterogener, autonomer und strukturierter Datenbeständeist in einer Welt zunehmender Vernetzung essentiell. Erst dadurch wirdder Austausch von Informationen und eine übergreifende Recherchemöglich.

Lernziele der Veranstaltung sind ein Überblick über dieProblemstellungen der Informationsintegration und die Fähigkeit zurBeurteilung entsprechender Lösungen.

13. Inhalt: Ausgehend von Anwendungsszenarien aus großen Organisationenwerden die Dimensionen Verteilung, Autonomie und Heterogenitätdiskutiert. Sie dienen zur Problemgliederung und zum Vergleich vonArchitekturen integrierter Informationssysteme. Die Überbrückung vonHeterogenität erfolgt durch Mappings zwischen Schemata und auchDatenwerten. Wir besprechen die Erstellung von Mappings und derenAnwendung zur Datentransformation. Auch die Anfragebearbeitung inföderierten Datenbanken basiert auf Mappings und wird in Grundzügenvorgestellt.

Ein weiterer Schwerpunkt befasst sich mit der Aufbereitung undIntegration von Datenwerten. Wir befassen uns mit Datenfehlern undderen Beseitigung und betrachten den Begriff der Informationsqualität.In den Übungen arbeiten wir mit marktgängiger Software zurDatenintegration. Die Vorlesung orientiert sich an dem Lehrbuch vonLeser und Naumann.

14. Literatur: • Ulf Leser, Felix Naumann: Informationsintegration: Architekturen undMethoden zur Integration verteilter und heterogener Datenquellen,dpunkt Verlag, 2006, ISBN 3898644006.



15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 556101 Vorlesung Information Integration• 556102 Übung Information Integration


Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: 55611 Information Integration (PL), schriftlich oder mündlich, 60 Min.,Gewichtung: 0.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 55630 Informationsvisualisierung





9. Dozenten: • Michael Burch• Thomas Ertl• Daniel Weiskopf







11. Empfohlene Voraussetzungen: • Mensch-Computer-Interaktion

• Computergraphik

12. Lernziele: Die Studierende kennen die theoretischen Grundlagen derInformationsvisualisierung und haben praktische Fähigkeitenin der Anwendung und Programmierung von Verfahren derInformationsvisualisierung erlangt.

13. Inhalt: Die Vorlesung behandelt interaktive Visualisierungen von DatensätzenabstrakterNatur. Dazu gehören beispielsweise quantitative, ordinale undkategorischeDaten sowie komplexere Datentypen wie etwa multivariate undrelationale.Darüber hinaus wird die Visualisierung von Zeitserien behandelt, die aufjedenDatentyp gleichermaßen zutrifft, deren Visualisierung aber wegen derhöherenKomplexität der Daten eine weitergehende Herausforderung darstellt.Anhandvon Anwendungsgebieten wie etwa der Bioinformatik, des SoftwareEngineeringoder sozialer Netzwerke werden die Vor- und Nachteile der vorgestelltenVisualisierungen aufgezeigt. Theoretische und praktische Übungendienenteilweise der Vorarbeit, aber auch der Vertiefung des behandeltenStoffes.In dieser Vorlesung werden die folgenden Themen behandelt:

• Visuelle Perzeption und Kognition



• Datentypen

• Informationsvisualisierungsprinzipen

• Designprinzipien nach Tufte

• Multivariate Daten und parallele Koordinaten

• Hierarchien und Bäume

• Graphen und Netzwerke

• Text- und Dokument-Visualisierung

• Diagramme

• Zeitreihen-Visualisierung

• Software-Visualisierung

• Geographische Informationsvisualisierung

• Evaluierung und Benutzerstudien

• Visual Analytics

• Interaktionsprinzipien

14. Literatur: • Colin Ware. Visual Thinking for Design

• Colin Ware. Information Visualization. Perception for Design

• Edward Tufte. The Visual Display of Quantitative Infomation

• Robert Spence. Design for Interaction

• Jim Thomas. Illuminating the Path

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 556301 Vorlesung und Übung Informationsvisualisierung


Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: • 55631 Informationsvisualisierung (PL), schriftliche Prüfung, 120 Min.,Gewichtung: 0.0

• 55632Vorleistung (PL), schriftliche Prüfung, 120 Min., Gewichtung:0.0


19. Medienform: Tafel, Beamer, Matlab-Übungen auf PC

20. Angeboten von:



Modul: 29630 Konzepte der Programmiersprachen













12. Lernziele: Die Studierenden haben viele den Programmiersprachenzugrundeliegende Konzepte in ihren Variationen kennengelerntund verstanden. Sie haben unterschiedliche Ausführungsmodelle inihren sprachlichen Ausprägungen kennengelernt. Diese Kenntnisseermöglichen das schnellere Erlernen weiterer Sprachen und ein vertieftesVerständnis ihnen bekannter Sprachen sowie das Vermeiden vonbekannten Fehlern beim Entwurf neuer Sprachen.

(Das Modul wird in Reaktion auf die Entstehung und die 2012erfolgte Erweiterung des Moduls "Programmierparadigmen" ab 2014grundsätzlich überarbeitet oder gestrichen.)

13. Inhalt: Überblick typischer Konzepte in Programmiersprachenund ihrer Realisierung durch Übersetzer oder Interpreter.Bindungskonzepte, Datentypen und Typsysteme, Abstraktion undKompositionsmechanismen, Konzepte objekt-orientierter Sprachen,sequentielle und parallele Kontrollkonstrukte, synchrone und asynchroneKommunikationskonstrukte. Ausführungsmodelle für imperative, objekt-orientierte, funktionale und logische Programmiersprachen, sowiebeispielhafte Sprachelemente.

Die Vorlesung ist kein Streifzug durch diverse Programmiersprachen,sondern die Vorstellung zugrundeliegender Prinzipien, und ihrerBegründung aus der Sicht des Software Engineering und derImplementierungsmodelle.

14. Literatur: • Ghezzi, Jazayeri, Programming Language Concepts, 1987• Sebesta, Robert, Concepts of Programming Languages, 2003



15. Lehrveranstaltungen und -formen: 296301 Vorlesung mit Übung Konzepte der Programmiersprachen


17. Prüfungsnummer/n und -name: 29631 Konzepte der Programmiersprachen (PL), schriftlich odermündlich, Gewichtung: 1.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29460 Kryptographische Verfahren





9. Dozenten: • Ulrich Hertrampf• Volker Diekert• Stefan Funke







11. Empfohlene Voraussetzungen: Theorie-Vorlesungen des Bachelor-Studiums

12. Lernziele: Die Studierenden kennen die wichtigsten Sätze der Kryptographie. Siekönnen klassische und moderne Verschlüsselungsverfahren anwendenund die Sicherheit dieser Verfahren beurteilen und einstufen.

13. Inhalt: Moderne Verfahren der einstigen "Geheimwissenschaft" Kryptographiewerden eingeführt. Die Veranstaltung stellt Methoden zur Erzeugungelektronischer Unterschriften und zur Identifikation von Benutzern vor,die als notwendige Voraussetzungen für elektronische Wahlen oderanonymes elektronisches Bargeld gelten. Es werden neben klassischen,symmetrischen Verschlüsselungsverfahren aktuelle asymmetrischeVerfahren behandelt. Eine wichtige Rolle spielen Protokolle, dieaufbauend auf kryptographischen Verfahren die erwähnten Aufgabenlösen.

14. Literatur: • Bruce Schneier, Applied Cryptography, Second Edition: Protocols,Algorithms, and Source Code in C, 1996

• Douglas Robert Stinson, Cryptography: Theory and Practice, 1995• Friedrich Ludwig Bauer, Entzifferte Geheimnisse: Methoden und

Maximen der Kryptologie, 1995• Johannes Buchmann, Einführung in die Kryprographie, 1999

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 294601 Vorlesung mit Übungen Kryptographische Verfahren


17. Prüfungsnummer/n und -name: • 29461Kryptographische Verfahren (PL), schriftlich oder mündlich,Gewichtung: 1.0





19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 42870 Message-Basierte Anwendungen





9. Dozenten: Frank Leymann







11. Empfohlene Voraussetzungen: 021611 Grundlagen der Architektur von Anwendungssystemen,Vorlesung mit Übung, 4,0 SWS

12. Lernziele: Am Ende der Veranstaltungen haben die Teilnehmer die Problem derAnwendungsintegration und entsprechende Lösungsansätze verstanden.Message-Orientierte Middleware ist als Basis der häufigsten Lösungenerkannt. Die Architektur von MQ und JMS ist klar. Die wesentlichenMuster, die bei der Integration von Anwendungen zum Einsatz kommen,werden beherrscht. Web Services sind als Integrationstechnologieverstanden.

13. Inhalt: Oft werden neue Anwendungen nicht von grund auf neu entwickelt,sondern aus vorhandenen Anwendungen zusammengesetzt. Diese sog.Integration von Anwendungen umfasst den asynchronen Austausch vonNachrichten, meist in verlässlicher Art und Weise ("reliable messaging").Die Vorlesung für in dieses Gebiet der UnternehmensanwendungsIntegration (engl. Enterprise Application Integration EAI) ein.Überblick:Integrationsproblematik; Lose Kopplung; Asynchrone Kommunikation;Messaging Stile (Point-to-Point, Publish-Subscribe, Topics);MQNetzwerke; JMS; Intergrationsmuster; Kanäle; Message Typen; Routing;Transformation; Endpunkte; Management;

14. Literatur: • S. Weerawarana, F. Curbera, F. Leymann, T. Storey, D. Ferguson,Web Services Platform Architecture, 2005

• Zusätzliche Literatur, siehe Webseite zur Veranstaltung

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 428701 Vorlesung mit Übungen, Message-basierte Anwendungen


17. Prüfungsnummer/n und -name: • 42871Message-Basierte Anwendungen (PL), schriftlich odermündlich, 120 Min., Gewichtung: 1.0





19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29640 Mikrocontroller












11. Empfohlene Voraussetzungen: Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache und in mindestenseinem Fach aus dem Bereich dem Bereich der Technischen Informatikoder ähnlichen Fächern.

12. Lernziele: Studierende beherrschen die praktische Programmierung vonMikrokontrollern und kennen klassische Architekturen.

• Historische Übersicht• Mikrocontroller-Architekturen• Einsatzgebiete von Mikrocontrollern• Befehlssatz klassischer Microcontroller• Assembler-Programmierung von Mikrocontrollern• C-Programmierung von Mikrocontrollern

13. Inhalt: Als Microcontroller (auch ÂµController, ÂµC, MCU) werden ICsbezeichnet, die mit dem Prozessor mindestens Peripheriefunktionenauf einem Chip vereinen. In vielen Fällen befindet sich der Arbeits- undProgrammierspeicher ebenfalls teilweise oder komplett auf dem gleichenChip. Ein Mikrocontroller ist praktisch ein Ein-Chip-Computersystem. DieAnzahl der verbauten Mikrocontroller überschreitet bei weitem die Zahlder Mikropozessoren.

Der Mikrocontroller tritt in Gestalt von eingebetteten Systemen imAlltag oft unbemerkt in technischen Gebrauchsartikeln auf, zumBeispiel in Waschmaschinen, Chipkarten (Geld-, Telefonkarten),Unterhaltungselektronik (Videorekordern, CD-/DVD-Playern, Radios,Fernsehgeräten, Fernbedienungen), Büroelektronik, Kraftfahrzeugen(Steuergeräte für z.B. ABS, Airbag, Motor, Kombiinstrument, ESPusw.), Mobiltelefonen und sogar in Uhren und Armbanduhren. Darüberhinaus sind sie in praktisch allen Computer-Peripheriegeräten enthalten(Tastatur, Maus, Drucker, Monitor, Scanner uvm.).



Mikrocontroller sind in Leistung und Ausstattung auf diejeweilige Anwendung angepasst. Daher haben sie gegenübernormalen Computern deutliche Vorteile bei den Kosten und derLeistungsaufnahme. Kleine Mikrocontroller sind in höheren Stückzahlenfür deutlich unter 1â, - verfügbar.

Aus http://de.wikipedia.org/wiki/Mikrocontroller

14. Literatur: • Jörg Wiegelmann, Softwareentwicklung in C für Mikroprozessoren undMikrocontroller: C- Programmierung für Embedded-Systeme, 2009

More literature is named in the lecture

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 296401 Vorlesung mit Übung Mikrocontroller



Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: 29641 Mikrocontroller (PL), schriftlich oder mündlich, 90 Min.,Gewichtung: 1.0, Schriftliche Prüfung von 120 Min. odermündlichen Prüfung von 30 Min.


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29720 Mobile Computing





9. Dozenten: • Kurt Rothermel• Frank Dürr








12. Lernziele: Das in der Veranstaltung Rechnernetze I erworbene Verständnisvon Konzepten, Protokollen und Technologien von Rechnernetzenwird weiter bezüglich mobiler Geräte und Systeme sowie drahtloserKommunikationsverfahren vertieft. Das Lernziel der Vorlesung umfasstdas Verstehen der Probleme bei der Verwendung von mobilenEndgeräten, das Entwickeln von Lösungen und die Fähigkeit, mitExperten zu kommunizieren. Die Teilnehmer kennen die Vor- undNachteile spezifischer drahtloser Kommunikationstechnologien fürmobile Geräte. Sie sind sie in der Lage, entsprechende Protokolle fürAnwendungen zu verwenden und gegebenenfalls anzupassen. In denÜbungen erlangen sie praktische Erfahrung in der Programmierung,Analyse und Leistungsbewertung mobiler Systeme und drahtloserKommunikationsverfahren und in der Verwendung entsprechenderWerkzeuge.

13. Inhalt: Grundlagen der drahtlosen Datenübertragung,Medienzugangsverfahren für drahtlose Netze,Lokationsmanagement,drahtlose Weitverkehrsnetze,drahtlose lokale und persönliche Netze,Ad-Hoc-Netze: Vermittlung, Lokationsverwaltung,Mobilität in IP-Netzen,Transportschichtprotokolle für mobile Systeme,Auffinden von Diensten,Mobiler Datenzugriff

14. Literatur: Charles E. Perkins: Mobile IP: Design Principles and Practices. 1997James D. Solomon: Mobile IP: The Internet Unplugged. 1998Jochen Schiller: Mobile Communications. 2000



Jörg Roth: Mobile Computing: Grundlagen, Technik und Konzepte. 2002Kian-Lee Tan, Beng-Chin Ooi: Data Dissemination in WirelessComputing Envi-ronments. 2000Tomasz Imielinski, Henry F. Korth (ed.): Mobile Computing. 1996

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 297201 Vorlesung mit Übung Mobile Computing

16. Abschätzung Arbeitsaufwand: Mobile Computing Vorlesung- Präsenzzeit: 21 Stunden- Selbststudium: 69 StundenMobile Computing Übungen- Präsenzzeit: 21 Stunden- Selbststudium: 69 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: 29721 Mobile Computing (PL), schriftlich oder mündlich, Gewichtung:1.0


19. Medienform: Folien, Tafel

20. Angeboten von:



Modul: 10120 Modellbildung und Simulation














11. Empfohlene Voraussetzungen: • 080300100 Mathematik für Informatiker und Softwaretechniker

• 051240005 Numerische und Stochastische Grundlagen der Informatik

12. Lernziele: Beherrschung des grundsätzlichen Vorgehens in der Modellbildung.Kenntnis einer Auswahl diskreter und kontinuierlicher Modelle undentsprechender Simulationsmethoden. Fähigkeit, mit den erlerntenKenntnissen selbständig numerische Methoden problemorientiert um-und einzusetzen.

13. Inhalt: Diese Vorlesung bietet eine Einführung in die Grundlagen derModellbildung und Simulation mit dem Ziel der Vorbereitung aufweiterführende Vorlesungen in diesem Bereich. Da Simulationsmethodenoft für viele verschiedene Problemklassen einsetzbar sind, ist dieVorlesung methodisch strukturiert. Den Hauptteil der Vorlesungbilden hierbei kontinuierliche Modelle sowie deren numerischeBehandlung. Vorgestellt werden insbesondere die Diskretisierunggewöhnlicher und partieller Differentialgleichungen mit FinitenDifferenzen sowie die Lösung großer dünnbesetzter Gleichungssysteme,Eigenwert- und Minimierungsprobleme. Diese Verfahren werden aufProblemstellungen der Natur- und Ingenieurwissenschaften angewendet,z.B. Populationwachstum,Wärmetransport und Verkehrssimulation.



14. Literatur: • Modellbildung und Simulation - Eine anwendungsorientierteEinführung; Bungartz, H.-J., Zimmer, S., Buchholz, M., Pflüger, D. ,Springer Verlag, eXamen.press, 2009, ISBN 978-3-540-79809-5

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 101201 Vorlesung Modellbildung und Simulation• 101202 Übung Modellbildung und Simulation


17. Prüfungsnummer/n und -name: 10121 Modellbildung und Simulation (PL), schriftlich, eventuellmündlich, 90 Min.


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29730 Modelling, Simulation, and Specification





9. Dozenten:








12. Lernziele: Understanding of and practical experience with fundamental modelsof computation and their simulation, ability to apply them to embeddedsystems specification.

13. Inhalt: Given the complexity and implementation cost of contemporary electronicsystems, it is essential to specify their intended functionality beforeelaborating the implementation. This course focuses on the model-based and executable specification of embedded systems and covers thefollowing topics:

• Hardware description with VHDL; • Kahn process networks, synchronous data flow networks; • Specification of timing, concurrency, and non-functional aspects; • Object-oriented modelling of embedded systems; • Event-driven simulation; • Modelling levels with emphasis on transaction level modelling; • Application to embedded systems specification; • Integrated hands-on exercises using VHDL and SystemC.

14. Literatur: • Lecture Notes “Modelling, Simulation, and Specification”.• Jantsch: Modeling Embedded Systems and SoCs Concurrency

and Time in Models of Computation. Morgan Kaufman Publishers,2004.

• Black, D.; Donovan,D.: SystemC from the Ground Up. KluwerAcademic Publishers, 2004.

• Ashenden, P.J.: The Designer's Guide to VHDL. 2nd edition,Morgan Kaufman Publishers, 2002.

• Ashenden, P.J.: The Student's Guide to VHDL. MorganKaufman Publishers, 1998.

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 297301 Vorlesung Modelling, Simulation, and Specification• 297302 Übung Modelling, Simulation, and Specification




17. Prüfungsnummer/n und -name: 29731 Modelling, Simulation, and Specification (PL), schriftlich odermündlich, Gewichtung: 1.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 42460 Numerische Simulation


















12. Lernziele: Fähigkeit zur Implementierung numerischer Methoden und Entwicklungund Umsetzung geeigneter Datenstrukturen.

13. Inhalt: Strukturmechanik, Strömungsmechanik, Finite Elemente, FiniteDifferenzen, Verallgemeinerte Finite Elemente

14. Literatur: • Griebel, Dornseifer, Neunhoeffer: Numerical simulation in fluiddynamics : a practical introduction; SIAM, 1998 / NumerischeSimulation in der Strömungsmechanik; Vieweg 1995



• Griebel, Knapek, Zumbusch, Caglar: Numerische Simulation inder Moleküldynamik : Numerik, Algorithmen, Parallelisierung,Anwendungen; Springer 2004

• Braess: Finite Elemente : Theorie, schnelle Löser und Anwendungen inder Elastizitätstheorie; Springer, 2007

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 424601 Vorlesung Numerische Simulation• 424602 Übung Numerische Simulation


17. Prüfungsnummer/n und -name: 42461 Numerische Simulation (PL), schriftlich oder mündlich, 90Min., Gewichtung: 0.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29650 Parallele Programmierung












11. Empfohlene Voraussetzungen: Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache.Kenntnisse inmindestens einem Fach der Technischen Informatik odereinem ähnlichenFach.

12. Lernziele: Studierende beherrschen die Programmierung von Multi-CoreProzessoren und paralleler Rechner bzw. Computing-Systemen.

13. Inhalt: • Grundlegende Parallelisierungsansätze: Parallelisierung durchDatenzerlegung, parallele lineare Algebra, etc.

• Message Passing Interface• Open MP• C-Programmierung für FPGAs• Graphische Programmierung• GPU-Programmierung

14. Literatur: • Thomas Rauber und Gundula Rünger, Multicore: ParalleleProgrammierung (Informatik Im Fokus), 2007


15. Lehrveranstaltungen und -formen: 296501 Vorlesung mit Übung Parallele Programmierung


17. Prüfungsnummer/n und -name: 29651 Parallele Programmierung (PL), schriftlich oder mündlich, 90Min., Gewichtung: 1.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 10250 Parallele Systeme














11. Empfohlene Voraussetzungen: Erfahrungen aus dem Bereich Technische Informatik

12. Lernziele: Grundlegende Kenntnisse im Bereich paralleler Systeme, z.B. Multi-CoreCPUs und deren Programmierung.

13. Inhalt: • Die Entwicklung vom klassichen Mikroprozessor zur Multi-CoreCPUProgrammierung paralleler Rechnersysteme

• Systolische Arrays, massiv parallele Systeme

• Parallele Systeme aus verschiedenen Anwendungsdomänen:ausgewählte Fallbeispiele

14. Literatur: Wird in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben.

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 102501 Vorlesung Parallele Systeme• 102502 Übung Parallele Systeme


Gesamt: 180 Stunden



17. Prüfungsnummer/n und -name: 10251 Parallele Systeme (LBP), schriftlich oder mündlich, 90 Min.


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29660 Programmanalysen und Compilerbau













12. Lernziele: Die Studierenden haben grundlegende Kenntnisse über die typischenin Compilern und verwandten Programmanalysen erworben, sowohlin Bezug auf Basisanalysen (Kontroll- und Datenflussanalysen) alsauch auf weitergehende, zielgerichteten Analysen wie Zeigeranalysen,Abhängigkeitsanalysen oder Slicing. Speziell lernen sie eine Reihe vonCodeoptimierungen im Compiler kennen, aber auch Globalanalysen, wiesie zur Fehlersuche, zum Reengineering oder zu Architekturanalysennötig sind. Ferner erhalten sie eine Einführung in die Codegenerierung inCompilern.

13. Inhalt: • Attributgrammatiken (Wiederholung)• Speicherorganisation (Speicherverwaltung, Aktivierungsblöcke)• Zwischencode-Erzeugung• Programmanalysen und -Optimierung (Schwerpunkt)• klassische Optimierungen• Lokale und globale Kontrollflussanalyse• Lokale und globale Datenflussanalysen• Dominatoren, Dominatorgrenzen, Kontrollstrukturanalysen• Zeigeranalysen• Seiteneffekt-Analyse• Datenabhängigkeiten, Konfliktanalysen und Registervergabe• SSA-Form und ihre Berechnung• Code-Erzeugung• Implementierung von OOP• Das Laufzeitsystem• Separate Übersetzung

14. Literatur: • Aho, Sethi, Ullman, Compilers - Principles, Techniques, and Tools,1988



• Morgan, Robert, Building an Optimizing Compiler, 1998• Muchnick, Steven S., Advanced Compiler Design and Implementation,1997

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 296601 Vorlesung mit Übung Programmanalysen und Compilerbau


17. Prüfungsnummer/n und -name: 29661 Programmanalysen und Compilerbau (PL), schriftlich odermündlich, Gewichtung: 1.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29670 Rapid Prototyping












11. Empfohlene Voraussetzungen: Erfahrungen in mindestens einer Programmiersprache.

12. Lernziele: Die Studierenden beherrschen die schnelle Realisierung von Computing-Systemenausgehend von einer Algorithmen-Implementierung unterVerwendung eines Computer-Algebrasystems.

13. Inhalt:

14. Literatur: • James O. Hamblen und Michael D. Furman, Rapid Prototyping ofDigital Systems: A Tutorial Approach, 2001


15. Lehrveranstaltungen und -formen: 296701 Vorlesung mit Übung Rapid Prototyping


17. Prüfungsnummer/n und -name: 29671 Rapid Prototyping (PL), schriftlich oder mündlich, 90 Min.,Gewichtung: 1.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29680 Real-Time Programming












11. Empfohlene Voraussetzungen: Significant programming experience (not necessarily in real-timeapplication) is highly advisable.

Knowledge of Ada, C/C++ and Unix is helpful, but not required.

12. Lernziele: Students understand the standard terminology of deadline-driven, safety-critical real-time systems.

13. Inhalt: 1) General requirements and terminology of real-time systems2) Deterministic execution: avoiding language-, implementation- and

hardware-induced non-determinisms; coping with limited resources;storage estimation and management; execution time estimation

3) Fault tolerance: Faults and failure modes, N-version programming,voting, forward and backward recovery

4) Simple scheduling regimes: cyclic executives, deadline guarantees5) Parallelism and priority scheduling regimes: processes, threads,

tasks; run-time kernels; task management; interrupt handling6) Synchronization and communication: semaphores, critical regions,

monitors, protected objects, rendezvous, messaging7) Control of shared resources8) Distributed Systems: basic concepts; major issues

14. Literatur: • Alan Burns and Andy Wellings, Real-Time Systems and ProgrammingLanguages, 1997 ... or later editions of the Burns/Wellings-Book, e.g.,4.ed. 2009Language reference manuals (C++, Java, Ada) are useful at times.

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 296801 Vorlesung mit Übung Real-Time Programming


17. Prüfungsnummer/n und -name: 29681 Real-Time Programming (PL), schriftlich oder mündlich,Gewichtung: 1.0




19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29690 Real-Time Video Processing I












11. Empfohlene Voraussetzungen: Erfahrungen in mindestens einer Programmiersprache.Kenntnisse ineinem Fach der Technischen Informatik odereinem ähnlichen Fach.

12. Lernziele: Die Studierenden kennen Algorithmen, Architekturen und exemplarischeProzessoren zur Echzeit-Videoverabeitung.

13. Inhalt: • Einleitung: Analog und Digital Television• Kameras, Bildsensoren und deren Eigenschaften• Image Filtering, Bayer Filter• Motion Analysis• Videokompression• Videokommunikation• Video Processing• Parallele Architekturen, Video Prozessoren und HW-

Implementierungenfür Real-Time Video Processing Algorithmen



15. Lehrveranstaltungen und -formen: 296901 Vorlesung mit Übung Real-Time Video Processing I


17. Prüfungsnummer/n und -name: 29691 Real-Time Video Processing I (PL), schriftlich oder mündlich,Gewichtung: 1.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29700 Real-Time Video Processing II












11. Empfohlene Voraussetzungen: Voraussetzung für Real-Time Video Processing II sind Kenntnisse vonReal-Time Video Processing I.Alternativ sind Kenntnisse aus einem Fachder Technischen Informatik oder einem ähnlichen Fach oder Kenntnisseim Bereich der Datenkompression oder der Bildverarbeitung oder derSignalverarbeitung Voraussetzung.

12. Lernziele: Die Studierenden können praktisch Real-Time Video ProcessingSysteme aufbauen.

13. Inhalt: • Vorstellung der Fallstudie eines Video Processing Systems• Auswahl der Algorithmen des Video Processing Systems• Implementierung und Verifikation der Algorithmen• Architektur-Entwicklung des Video Processing Systems• Performance-Analyse der Achitektur• Implementierung und System-Verifikation



15. Lehrveranstaltungen und -formen: 297001 Vorlesung mit Übung Real-Time Video Processing II


17. Prüfungsnummer/n und -name: 29701 Real-Time Video Processing II (PL), schriftlich oder mündlich,Gewichtung: 1.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 45740 Rechnernetze II





9. Dozenten: • Frank Dürr• Kurt Rothermel








12. Lernziele: Das in der Veranstaltung Rechnernetze I erworbene Verständnis vonKonzepten,Protokollen und Technologien von Rechnernetzen wird weiter vertieft.Der Teilnehmer kennt die Funktionsweise der wichtigsten Dienste derAnwendungsschicht des Schichtenmodells. Er kennt die Konzepte zurRealisierung von Netzen auf Anwendungsebene. Er Ist im Stande, dieseDiensteund Konzepte bei der Konzeption eigener Anwendungen zu nutzenund ebenso eigene Dienste und Systeme zu entwickeln, um konkreteProbleme zu lösen.

13. Inhalt: Vorlesung Höhere Kommunikationskonzepte und -Protokolle:1. Einführung2. Socket-Schnittstelle3. Präsentation und Kompression4. Realzeitkommunikation5. Elektronische Bezahlsysteme6. Multicast auf Anwendungsschicht7. Inhaltsbezogene Netze8. Geographische KommunikationVorlesung Peer-to-Peer-Systeme:1. Definition und Anwendungen von Peer-to-Peer-Systemen2. Theoretische Netzmodelle3. Unstrukturierte Peer-to-Peer-Systeme4. Strukturierte Peer-to-Peer-Systeme5. Komplexe Suchanfragen6. Sicherheitsmechanismen für Peer-to-Peer-Systeme7. Software-Rahmenwerke für Peer-to-Peer-Systeme

14. Literatur:



• J.F. Kurose, K.W. Ross, Computer Networking. 4th Edition, 2007

• L.L. Peterson, B.S. Davie, Computer Networks: A Systems Approach.4th Edition, 2007

• Peter Mahlmann, Christian Schindelhauer, P2P Netzwerke:Algorithmen und Methoden., 2007

• Ralf Steinmetz, Klaus Wehrle , Peer-to-Peer Systems and Applications,2005A.S. Tanenbaum, Computer Networks, 4th Edition, 2003

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 457401 Vorlesung Höhere Kommunikationskonzepte und -protokolle• 457402 Vorlesung Peer-to-Peer-Systeme


Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: 45741 Rechnernetze II (PL), schriftlich oder mündlich, 90 Min.,Gewichtung: 0.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 31080 Service Engineering





9. Dozenten:








12. Lernziele:

13. Inhalt:

14. Literatur:

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 310801 Vorlesung Service Engineering• 310802 Übung ServLab


17. Prüfungsnummer/n und -name: 31081 Service Engineering (PL), schriftliche Prüfung, Gewichtung:0.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 46660 Service Management and Cloud Computing





9. Dozenten:








12. Lernziele:

13. Inhalt:

14. Literatur:

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 466601 Vorlesung Service Management and Cloud Computing


17. Prüfungsnummer/n und -name: 46661 Service Management and Cloud Computing (PL), schriftlichePrüfung, Gewichtung: 0.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 42520 Services und Service Komposition












11. Empfohlene Voraussetzungen: Vorlesungen des Grundstudiums

12. Lernziele: Der Fokus der Vorlesung ist auf Web-basierte Technologien zurAnwendungsintegration vor allem auf der Application Logic Layer.Darüber hinaus werden die Grundprinzipien der Workflow Technologieund ihren Ansatz zur Integration erklärt und gelernt.

13. Inhalt: Die „Services und Service Komposition" Vorlesung erläutertdie Architektur von Anwendungen und die Grundprinzipien derAnwendungsintegration. Der Fokus der Vorlesung ist auf Web-basierteTechnologien zur Anwendungsintegration und Grundprinzipien derWorkflow Technologie und ihren Ansatz zur Integration.Es werden Anwendungsarchitekturstille wie REST und SOA vorgestellt.Entsprechende Technologien und Standards zur Realisierung dieserArchitekturstille werden ausführlich diskutiert. Einige Beispiele sind unteranderem Web Services, HTTP, SOAP, WSDL, WS-RF, WS-Policy, WS-Addressing.Die Workflow Technologie wird im Zusammenhang mit dem BPMLebenszyklus und der entsprechenden Infrastruktur zusammen gefasst.Es wird ein Prozess-Meta-Modell eingeführt und dessen Abbildung aufProzess-Definition-Sprachen in Detail erläutert. Als Beispiele werden dieSprachen FDL und BPEL gelehrt.

14. Literatur: • Production Workflow: Concepts and Techniques. Frank Leymann,Dieter Roller. Prentice Hall PTR, 2000

• Web Services Platform Architecture: Soap, WSDL, WS-Policy, WS-Addressing, WS-BPEL, WS-Reliable Messaging and More. SanjivaWeerawarana, Francisco Curbera, Frank Leymann, Donald F.Ferguson, Tony Storey, Prentice Hall International, 2005.

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 425201 Vorlesung Services and Service Compositions• 425202 Übung Services and Service Compositions




17. Prüfungsnummer/n und -name: 42521 Services und Service Komposition (PL), mündliche Prüfung,30 Min., Gewichtung: 1.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 45730 Verteilte Systeme II





9. Dozenten: Kurt Rothermel








12. Lernziele: Im Rahmen der Veranstaltung werden die erworbenen Kenntnisseim Bereich der verteilten Systeme vertieft. Der Teilnehmer erwirbtKenntnisse über weitere praxisrelevante Probleme und Protokolle zuderen Lösung. Er ist im Stande Verteilte Systeme auch im Hinblick aufdiese erweiterten Probleme zuanalysieren, zu konzipieren und Protokolle anzuwenden bzw. zuentwickeln für spezifische Anwendungen zu entwickeln.

13. Inhalt: 1. Gruppenkommunikation2. Consensus3. Fault-tolerant Services4. Wellenalgorithmen5. Terminierung6. Garbage Collection7. Election8. Verklemmungen9. Organisatorisches & Einführung

14. Literatur: • J.L. Welch, H. Attiya, Distributed Computing: Fundamentals,Simulations andAdvanced Topics, 1997

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 457301 Vorlesung Verteilte Algorithmen• 457302 Vorlesung Asynchronous Middleware Systems


Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: 45731 Verteilte Systeme II (PL), schriftlich oder mündlich, 120 Min.,Gewichtung: 0.0




19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 46450 Vertiefungslinie Architektur von Anwendungssystemen





9. Dozenten:






12. Lernziele:

13. Inhalt:

14. Literatur:



17. Prüfungsnummer/n und -name: 46451 Vertiefungslinie Architektur von Anwendungssystemen (PL),mündliche Prüfung, 45 Min., Gewichtung: 1.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29330 Vertiefungslinie Datenbanken und Informationssysteme









M.Sc. Informatik, PO 2012, 1. Semester➞ Vertiefungsmodule

11. Empfohlene Voraussetzungen: Modellierungs-Vorlesung aus dem Bachelor odergleichwertige Veranstaltungen

12. Lernziele: Die Studenten haben vertiefte Kenntnisse auf dem Gebiet derInformationssysteme erworben und können die erlernten Methodenerfolgreich zur Anfertigung wissenschaftlicher Arbeiten sowie zurLösung von Problemen der Informatinosgewinnung, -verarbeitung und -verwaltung anwenden.

13. Inhalt: Es werden Vorlesungen mit Übungen im Umfang von 8 SWSbesucht. Zum Vertiefungsmodul Informationssysteme gehören dieVeranstaltungen:

1) Datenbanken und Informationssysteme (Vorlesung mit Übung, 4SWS)

2) Advanced Information Management (Vorlesung mit Übung, 4 SWS)3) Data Warehousing, Data Mining und OLAP-Technologien (Vorlesung

mit Übung, 4 SWS)4) Information Integration (Vorlesung mit Übung, 4 SWS)


Implementierung, 2001

Weitere Literatur wird in den einzelnen Lehrveranstaltungenbekanntgegeben.



Gesamt: 360 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: • 29331Vertiefungslinie Datenbanken und Informationssysteme (PL),mündliche Prüfung, 45 Min., Gewichtung: 1.0





19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 46470 Vertiefungslinie Parallele Systeme





9. Dozenten:






12. Lernziele:

13. Inhalt:

14. Literatur:



17. Prüfungsnummer/n und -name: 46471 Vertiefungslinie Parallele Systeme (PL), mündliche Prüfung,45 Min., Gewichtung: 1.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 46440 Vertiefungslinie Programmiersprachen, Compilerbau,Programmanalysen





9. Dozenten:






12. Lernziele:

13. Inhalt:

14. Literatur:



17. Prüfungsnummer/n und -name: 46441 Vertiefungslinie Programmiersprachen, Compilerbau,Programmanalysen (PL), mündliche Prüfung, 45 Min.,Gewichtung: 1.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29370 Vertiefungslinie Rechnerarchitekturen und eingebetteteSysteme





9. Dozenten:






12. Lernziele:

13. Inhalt:

14. Literatur:



17. Prüfungsnummer/n und -name: 29371 Vertiefungslinie Rechnerarchitekturen und eingebetteteSysteme (PL), mündliche Prüfung, 45 Min., Gewichtung: 1.0


19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 46460 Vertiefungslinie Sprachverarbeitung




8. Modulverantwortlicher: Prof.Ph.D. Hinrich Schütze

9. Dozenten:






12. Lernziele:

13. Inhalt:

14. Literatur:



17. Prüfungsnummer/n und -name: • 46461Vertiefungslinie Sprachverarbeitung (PL), mündliche Prüfung,45 Min., Gewichtung: 1.0



19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29380 Vertiefungslinie Theoretische Informatik undWissenschaftliches Rechnen





9. Dozenten:






12. Lernziele:

13. Inhalt:

14. Literatur:

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 293801 Deutschsprachige Lehrveranstaltungen Wintersemester• 293802 Deutschsprachige Lehrveranstaltungen Sommersemester• 293803 courses in english - winter semester• 293804 courses in english - summer semester• 293805 Vorlesung mit Übung Quantencomputing


17. Prüfungsnummer/n und -name: • 29381Vertiefungslinie Theoretische Informatik undWissenschaftliches Rechnen (PL), mündliche Prüfung, 45Min., Gewichtung: 1.0



19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29390 Vertiefungslinie Verteilte Systeme





9. Dozenten:






12. Lernziele:

13. Inhalt:

14. Literatur:

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 293901 Deutschsprachige Lehrveranstaltungen Wintersemester• 293902 Deutschsprachige Lehrveranstaltungen Sommersemester• 293903 courses in english - winter semester• 293904 courses in english - summer semester• 293905 Vorlesung Reliable Distributed Programming• 293906 Vorlesung Peer-to-Peer Systeme• 293907 Vorlesung Asynchrone Middleware-Systeme• 293908 Vorlesung Selbstorganisation in Verteilten Systemen


17. Prüfungsnummer/n und -name: • 29391Vertiefungslinie Verteilte Systeme (PL), mündliche Prüfung,45 Min., Gewichtung: 1.0



19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 29400 Vertiefungslinie Visualisierung und Interaktive Systeme










11. Empfohlene Voraussetzungen: • Grundlegende Kenntnisse in Computergraphik und Bildverarbeitung(z.B. Computergraphik 051900002 und Imaging Science 051900210)

12. Lernziele: Die Studierenden haben vertiefte Kenntnisse in mehreren Bereichen derVisualisierung, Computergraphik und der interaktiven Systeme erworbenund können mit den erlernten Methoden wissenschaftliche Arbeiten indiesem Bereich verstehen. Sie haben das notwendige Rüstzeug, umeine Masterarbeit im Gebiet der Visualisierung, Computergraphik und derinteraktiven Systeme anzufertigen.

13. Inhalt: Es werden Vorlesungen bzw. Vorlesungen mit Übungen zurVisualisierung und zu Interaktiven Systemen im Umfang von 8 SWSbesucht, die im MINF-Katalog (MINF 1-8) den entsprechendenVerwendungshinweis tragen und dort inhaltlich beschrieben werden.Indem Vertiefungsmodul Visualisierung und Interaktive Systeme gehörenhierzu die Veranstaltungen:a) Bildsynthese (Vorlesung mit Übung, 4 SWS)b) Geometrische Modellierung und Animation (Vorlesung mit Übung, 4SWS)c) Visual Computing (Vorlesung mit Übung, 4 SWS)d) Visualisierung (Vorlesung mit Übung, 4 SWS)

14. Literatur: Andrew S. Glassner, Principles of Digital Image Synthesis, 1995



17. Prüfungsnummer/n und -name: • 29401Vertiefungslinie Visualisierung und Interaktive Systeme (PL),mündliche Prüfung, 45 Min., Gewichtung: 1.0



19. Medienform:






Modul: 29500 Visual Computing




8. Modulverantwortlicher: Dr.-Ing. Martin Fuchs

9. Dozenten: Martin Fuchs







11. Empfohlene Voraussetzungen: Modul 051900002 Computergraphik

12. Lernziele: Die Studierenden kennen die theoretischen Grundlagen des VisualComputing und haben praktische Fähigkeiten in der Programmierungvon Techniken für Visual Computing erlangt. Die Studierenden kennenverschiedene Ansätze und Algorithmen, die für Visual Computingeinsetzbar sind.

13. Inhalt: Diese Vorlesung behandelt die digitale Verarbeitung visueller Information,beginnend mit der Aufzeichnung mit Kameras und aktiven optischenSystemen, über die Aufbereitung zu computergrafischen Modellen unddie Wiedergabe mit interaktiven, neuartigen Anzeigesystemen. Sie stütztsich dabei auf Methoden der Computergrafik, algorithmischen Geometrie,Bildbearbeitung aber auch Computer Vision.

In dieser Vorlesung werden die folgenden Themen behandelt:

• Physikalische und mathematische Grundlagen des Visual Computing• Abtastung, Sampling Theorem, Quantisierung• Bildtransformationen und -filterung, Auflösungspyramiden• Kameramodelle (radiometrisch und optisch)

• Computational Photography, einschließlich High Dynamic Range(HDR)• Integral Imaging / Plenoptische Systeme• Computational Displays• Projektor-Kamera-Systeme

• Szenenvermessung• Active/Passive Stereo• Geometrie aus optischen Eigenschaften (Shape-From-X)• Linearer Lichttransport

14. Literatur: • Andrew S. Glassner, Principles of Digital Image Synthesis, 1995• J. Foley, A. van Dam, S. Feiner, J. Hughes, Computer Graphics:

Principle and Practice, 1990



• Jähne, Bernd, Digitale Bildverarbeitung,• Literatur, siehe Webseite zur Veranstaltung

15. Lehrveranstaltungen und -formen: 295001 Vorlesung mit Übungen Visual Computing



Gesamt: 180 Stunden

17. Prüfungsnummer/n und -name: • 29501Visual Computing (PL), schriftlich oder mündlich, 120 Min.,Gewichtung: 1.0, Schriftliche Prüfung von 120 Min. odermündlichen 30 Min



19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 11330 Visualisierung





9. Dozenten: • Thomas Ertl• Daniel Weiskopf• Filip Sadlo








11. Empfohlene Voraussetzungen: • 051900002 Computergraphik• 051900001 Mensch-Computer-Interaktion• 051240005 Numerik und Stochastik.

12. Lernziele: Die Studierenden haben Wissen über Grundlagen, Algorithmen undDatenstrukturen für die Visualisierung sowie praktische Fähigkeiten durchdie Arbeit mit Visualisierungssoftware erworben.

13. Inhalt: Visualisierung behandelt alle Aspekte, die mit der visuellenRepräsentation von Daten aus wissenschaftlichen Experimenten,Simulationen, medizinischen Scannern, Datenbanken oder ähnlichenDatenquellen gewonnen werden, um zu einem tieferen Verständniszu gelangen oder eine einfachere Darstellung komplexer Phänomeneoder Sachverhalte zu erhalten. Um dieses Ziel zu erreichen, werdenzum einen wohlbekannte Techniken aus dem Gebiet der interaktivenComputergraphik, zum anderen auch neu entwickelte Technikenangewendet.

Entsprechend werden in dieser Vorlesung folgenden Themen behandelt:

• Einführung, Historie, Visualisierungspipeline• Datenakquise und -repräsentation (Abtasten, Rekonstruktion, Gitter,

Datenstrukturen)• Wahrnehmungsaspekte• Grundlegende Konzepte visueller Abbildungen• Visualisierung von Skalarfeldern (Isoflächenextraktion,

Volumenrendering)



• Visualisierung von Vektorfelder (Teilchenverfolgung, texturbasierteMethoden, Topologie)

• Tensorfelder, Multiattributdaten• Hochdimensionale Daten und Informationsvisualisierung

14. Literatur: • C. D. Hansen, C. R. Johnson, The Visualization Handbook, 2005• C. Ware, Information Visualization: Perception for Design, 2004• H. Schumann, W. Müller, Visualisierung: Grundlagen und allgemeine

Methoden, 2000• K. Engel, M. Hadwiger, J. M. Kniss, C. Rezk-Salama, D. Weiskopf,

Real-time Volume Graphics, 2006

15. Lehrveranstaltungen und -formen: • 113301 Vorlesung Visualisierung• 113302 Übungen Visualisierung


17. Prüfungsnummer/n und -name: • 11331Visualisierung (PL), mündliche Prüfung, Gewichtung: 1.0• V Vorleistung (USL-V), schriftlich, eventuell mündlich, 30 Min.


19. Medienform:

20. Angeboten von:















11. Empfohlene Voraussetzungen: 611 Grundlagen der Architektur von Anwendungssystemen, Vorlesungmit Übung, 4,0 SWS

12. Lernziele: Am Ende der Veranstaltungen haben die Teilnehmer die wesentlichenSprachelemente zur Modellierung von Workflows verstanden. DasKonzept der workflowbasierten Anwendungen mit entsprechendemLebenszyklus ist klar. Die Architektur einer Workflow-Umgebung istdargestellt. Flow Sprachen (insbesondere BPEL) können verwendetwerden. Der graphentheoretische Ansatz von Prozessgraphen alsGrundlage von Flow Sprachen ist verstanden. Mechanismen zur Fehler-und Ausnahmebehandlung in Workflows sind klar.

13. Inhalt: Workflows sind IT-gestützte Abläufe, die einerseits Geschäftsprozesseunterstützen, andererseit Kompositionen von Anwendungen darstellen.Diese Vorlesung führt in die Grundlagen dieses Gebietes (engl. BusinessProcess Management BPM) ein.1. Evolution der Funktionalität von Workflow Technologie2. Business Reengineering (BPM Lifecycle, Werkzeuge,...)3. Architektur von WFMS (Navigator, Executor, Worklist Manager,...)4. Flow Sprachen (FDL, BPEL)5. Prozessmodell Graphen (Mathematisches Metamodel: Syntax,operationelle Semantik)6. Fortgeschrittene Funktionen (Subprozesse, Events,Instanzmodifikationen)7. Zweistufiges Programmieren8. Transaktionsunterstützung in Workflows

14. Literatur: • W. van der Aalst, K. van Hee, Workflow Management, 2002








19. Medienform:

20. Angeboten von:















11. Empfohlene Voraussetzungen: 052010006 Workflow Management 1

12. Lernziele: Am Ende der Veranstaltungen haben die Teilnehmer weiterführendeAnsätze zur Modellierung von Prozessen und zur Spezifikation vonWorkflows verstanden. Die Rolle von Muster in der Beschreibungvon Workflows ist klar geworden. Verfahren des Process Miningsind theoretisch dargestellt. Die Notwendigkeit zur P2P-Verzahnung("Choreographien") von Prozessen und entsprechende Ansätze sindklar. Ebenso verstanden ist das darüber hinausgehende Konzept derKomponentenverdrahtung. Weitere Architekturen und Einsatzgebiete vonWFMS sind verstanden.

13. Inhalt: In der Vorlesung werden fortgeschrittene Themen desWorkflowmanagement vorgestellt. Aktuelle Entwicklungen aus demForschungsumfeld und der Industrie auf dem Gebiet werden diskutiert.Human Task ManagementWeitere Ansätze zur Prozessmodellierung (Pi-Kalkül, WSFL, XLANG,...)Muster (Kontrol-, Datenfluss, Organisatorisch)Process MonitoringProcess MiningPeer-to-Peer Verzahnung von Prozessen (Choreographie,Gebrauchsanweisungen,...)Verdrahten von Komponenten (Global Models,...)Anwendungsbereiche (Manufakturing, Compliance,...)Prozessadaption und -flexibilität

14. Literatur: W. van der Aalst, K. van Hee, Workflow Management, 2002








19. Medienform:

20. Angeboten von:



Modul: 42880 Web Services 1




8. Modulverantwortlicher:

9. Dozenten:



12. Lernziele:

13. Inhalt:

14. Literatur:



17. Prüfungsnummer/n und -name:


19. Medienform:

20. Angeboten von:

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New Prüfungsordnung: 2012 Studiengang Master of Science … · 2012. 11. 20. · 1) Datenbanken und Informationssysteme (Vorlesung mit Übung, 4 SWS) 2) Advanced Information Management