Studiengang: Master Informatik (MSc-Inf) Master MSc Informatik … · 2014-08-25 · Advanced Agent Competition Seit SS 2014 9 ... Machine Intelligence I / Neuronale Informationsverarbeitung

Studiengang:

Master Informatik (MSc-Inf) Abschlussart:

Master Studienprüfungsordnung:

MSc Informatik PO 2013 Datum der Studienprüfungsordnung:

06.02.2013 generiert am:

25.08.2014 15:30 Uhr

Master Informatik (MSc-Inf)

Weitere informationen finden Sie unter:

MSc Informatik PO 2013

Anwendungsfachstudium:

Informatik-Fachstudium:

Fakultät:

Fakultät IVAbschluss:

MasterKürzel:

MSc-InfTurnus:

WS/SS

Punkte:

120Version: Stand:

06.02.2013

Intelligente Systeme

Aus dieser Gruppe müssen 30 LP absolviert werden.

Gültigkeit Version: LP:

3D Computer VisionSS 2014 - WS

2014/1512

Advanced Agent Competition Seit SS 2014 9Advanced Ambient Assisted Living Seit SS 2014 6

Advanced Computer VisionSS 2014 - WS

2014/1512

Advanced Robotics Seit SS 2014 6Advances in Semantic Search Seit SS 2014 3Agententechnologie in der Forschung Seit SS 2014 6Algorithmic Research in Teams Seit WS 2013/14 9Anwendungssystemprojekt Seit SS 2014 12

Automatic Image AnalysisSS 2014 - WS

2014/156

Bildgebende Verfahren in der Medizin und der Neurobiologie Seit SS 2014 6Bildsynthese in der Videokommunikation Seit WS 2014/15 3Brain-Computer Interfacing Seit SS 2014 9

Computational BiologySS 2014 - WS

2014/156

Computational Biology: Aktuelle Themen Seit SS 2014 3Komplexitätstheorie Seit WS 2014/15 9Computergraphik I (Grundlagen) Seit SS 2014 6Computergraphik II (Geometrische Modellierung) Seit SS 2014 6Computergraphik Projekt Seit SS 2014 9Computergraphik Seminar A Seit SS 2014 3Computergraphik Seminar B Seit SS 2014 3Computer Vision Seit WS 2014/15 12Current Research in Algorithms and Complexity Seit SS 2014 3Digitale Bildverarbeitung Seit SS 2014 6Einführung in die Logik und deskriptive Komplexität Seit SS 2014 9Game Programming Seit SS 2014 9Hybride Systeme Seit SS 2014 6Informatik und Entwicklungsländer Seit SS 2014 6Informatik und Kultur Seit SS 2014 3Interactive Systems Seit SS 2014 6Introduction to Brain-Computer Interfacing Seit SS 2014 6Machine Intelligence I / Neuronale Informationsverarbeitung I Seit SS 2014 6Machine Intelligence II / Neuronale Informationsverarbeitung II Seit SS 2014 6Maschinelles Lernen 1 Seit WS 2013/14 9Maschinelles Lernen 2 Seit WS 2013/14 9Microwave and Radar Remote Sensing Seit SS 2014 6Modelle zur Informationsverarbeitung im Gehirn Seit SS 2014 6Moderne Entwicklungen der Neuroinformatik Seit SS 2014 6Monte Carlo Methods in Machine Learning and Artificial Intelligence Seit SS 2014 6

Netzwerkarchitekturen - SeminarWS 2013/14 - SS

20143

Optical Remote SensingSS 2014 - WS

2014/156

Parametrisierte Algorithmik Seit SS 2014 6

Photogrammetric Computer VisionSS 2014 - WS

2014/159

Praktikum Maschinelles Lernen Seit SS 2014 9Probabilistische und Bayesianische Methoden für ML und KI Seit SS 2014 6Project Hot Topics in Computer Vision A - "Algorithmenentwicklung zur Realisierung

von Fahrerassistenzsystemen basierend auf Radar, Lidar und Kamera"Seit WS 2014/15 6

Project Hot Topics in Computer Vision B Seit SS 2014 6Projekt: Brain-Computer Interfacing Seit SS 2014 9Projekt: Statistische Methoden in KI und ML Seit SS 2014 9Projekt Maschinelles Lernen Seit SS 2014 9Projekt neuronale Informationsverarbeitung Seit SS 2014 9Randomisierte Algorithmen Seit SS 2014 6Regelung Ereignisdiskreter Systeme Seit SS 2014 6Regelung Nichtlinearer Systeme Seit SS 2014 6Regelung von Mehrgrößensystemen Seit SS 2014 6

Remote SensingSS 2014 - WS

2014/1512

Research Colloquium on Algorithms and ComplexitySS 2014 - WS

2014/153

RoboticsSS 2014 - WS

2014/156

Robotics: Aktuelle Themen Seit SS 2014 3Robotics I+II Seit SS 2014 12

Robotics ProjectSS 2014 - WS

2014/159

Semantic Search Seit SS 2014 6Semantic Search Projekt Seit SS 2014 6Seminar Hot Topics in Computer Vision SS 2014 - SS 2014 3Seminar Künstliche Intelligenz Seit WS 2013/14 3Stereobildverarbeitung in der Videokommunikation Seit WS 2014/15 3Technische Informatik in der Biomedizin Seit SS 2014 6

Kommunikationsbasierte Systeme



Ad-hoc und Sensor NetzwerkeSS 2014 - WS

2014/156

Algebraische Prozesskalküle Seit WS 2013/14 6

Applied SecuritySS 2014 - WS

2014/159

Autonomous Communications Seit SS 2014 9

Biometric IdentificationSS 2014 - WS

2014/153

CIT11 - Master Projekt Verteilte Systeme Seit WS 2013/14 9CIT 5 - Betrieb komplexer IT-Systeme Seit SS 2014 6CIT 6 - Aktuelle Themen aus dem Bereich der IT - Infrastrukturen Seit SS 2014 3CIT7: Aktuelle Themen aus dem Bereich der IT-Infrastrukturen Seit SS 2014 3CIT 8 - Aktuelle Themen aus dem Bereich der verteilten Systeme Seit SS 2014 3CIT 9 - Cloud Computing Seit SS 2014 6Communication Network Security Seit SS 2014 9

Kommunikationstechnologien für eingebettete SystemeSS 2014 - WS

2014/1512

Computer Security - Projekt Seit SS 2014 9

Computer Security - SeminarSS 2014 - WS

2014/153

Computer Security - Vertiefung großSS 2014 - WS

2014/159

Computer Security - Vertiefung kleinSS 2014 - WS

2014/156

Digital Communities Seit SS 2014 6

Verteilte AlgorithmenSS 2014 - WS

2014/156

Einführung in die Logik und deskriptive Komplexität Seit SS 2014 9Einführung in Physiological Computing Seit WS 2014/15 6Eingebettete Betriebssysteme Seit WS 2013/14 6Embedded Systems Security Labor Seit SS 2014 6Fahrzeuginformationstechnik Seit WS 2014/15 6Hardware Security Lab Seit WS 2014/15 6

Hot Topics in Next Generation Networks and Future Internet TechnologiesWS 2013/14 - SS

20143

Intelligente Sicherheit in Netzwerken Seit SS 2014 9Internet of Services Master Project Seit SS 2014 9Master Project Software Engineering of Embedded Systems Seit SS 2014 9Mobile Interaktion Seit SS 2014 6Mobile Services Seit SS 2014 6Modelle und Theorie Verteilter Algorithmen Seit WS 2013/14 6

Multimodale InteraktionSS 2014 - WS

2014/156

Netzwerkalgorithmen Seit WS 2013/14 6

Netzwerkarchitekturen - GrundlagenWS 2013/14 - SS

20146

Netzwerkarchitekturen Spezialisierung (groß)WS 2013/14 - SS

20149

Netzwerkarchitekturen Spezialisierung (klein)WS 2013/14 - SS

20146

Network Architectures - WirelessLabWS 2013/14 - SS

20149

Vernetzte eingebettete SystemeSS 2014 - WS

2014/156

Netzwerktechnologien (Groß)SS 2014 - WS

2014/1512

Netzwerktechnologien (Mittel)SS 2014 - WS

2014/159

Netzwerktechnologien (Klein)SS 2014 - WS

2014/156

Netzwerkarchitekturen - Master ProjektWS 2013/14 - SS

201412

Netzwerkarchitekturen - Master-Projekt (klein)WS 2013/14 - WS

2014/156

Netzwerkarchitekturen - RouterLab Seit WS 2013/14 9

Next Generation Networks & Future Internet Technologies - Projekt 2WS 2013/14 - SS

20149

Next Generation Networks and Future Internet Technologies - Projekt 1WS 2013/14 - SS

20149

Next Generation Networks - Basis 1WS 2013/14 - SS

20149

Next Generation Networks - Basis 2WS 2013/14 - SS

201412

Offene Kommunikationssysteme Basis Seit WS 2014/15 6Offene Kommunikationssysteme Basis und Praxis Seit SS 2014 12

Parallele SystemeSS 2014 - WS

2014/156

Leistungsbewertung von KommunikationsnetzenSS 2014 - WS

2014/156

Projekt in erweiterten NetzwerktechnologienSS 2014 - WS

2014/156

Projekt Offene KommunikationssystemeSS 2014 - WS

2014/159

Quality & UsabilitySS 2014 - WS

2014/153

Randomisierte Algorithmen Seit SS 2014 6Special Topics in Communications Networks and Autonomous Security Seit SS 2014 3Speech and Audio Technology Seit SS 2014 9Speech Interaction Seit SS 2014 12

Sprachsignalverarbeitung und SprachtechnologieSS 2014 - WS

2014/156

Studienprojekt Quality & Usability (6LP)SS 2014 - WS

2014/156

Studienprojekt Quality & Usability (9LP)SS 2014 - WS

2014/159

Synchrone und Asynchrone Interaktion in Verteilten Systemen Seit WS 2013/14 3Usability Seit SS 2014 9Usability Engineering Seit SS 2014 6Usability in Multimodal Interaction Seit SS 2014 12

Vehicle-to-X Communication SystemsSS 2014 - WS

2014/1512

Vehicular Communication SystemsWS 2013/14 - WS

2014/1512

Vision and ImagingSS 2014 - WS

2014/159

Web Technologies Seit SS 2014 6

System Engineering



Fortschrittliche RechnerarchitekturenSS 2014 - WS

2014/156

Advanced Information Management 1 - Heterogeneous and Distributed Information

SystemsSeit SS 2014 6

Advanced Information Management 2 - Management of Data Streams Seit SS 2014 6

Advanced Information Management 3 - Scalable Data Analysis and Data MiningSS 2014 - WS

2014/156

Aktuelle Fortschritte im Bereich Multicore-Systeme Seit SS 2014 3Algebraische Prozesskalküle Seit WS 2013/14 6Analyse und Optimierung eingebetteter Systeme SS 2014 - SS 2015 6Ausgewählte Themen der Entwurfsautomatisierung Seit SS 2014 3BDASEM - Big Data Analytics Seminar Seit SS 2014 3Compilerbau I Seit WS 2013/14 6Compilerbau Praxis Seit SS 2014 9Komplexitätstheorie Seit WS 2014/15 9

Computerarithmetik: SchaltkreisperspektiveSS 2014 - WS

2014/156

Database Internals & Scalable Data Processing Seit SS 2014 6

Verteilte AlgorithmenSS 2014 - WS

2014/156

Einführung in das interaktive Theorembeweisen Seit WS 2013/14 3Eingebettete Betriebssysteme Seit WS 2013/14 6Entrepreneurship in Information Management / ENPRO Seit SS 2014 6Entwurf Komplexer digitaler Systeme Seit SS 2014 3Funktionale Programmierung Seit SS 2014 6Hot Topics in Information Management / IMPRO Seit SS 2014 6

Aktuelle Themen in Betriebssystemen und verteilten SystemenSS 2014 - WS

2014/153

IDB-PRA: Implementation of a Database Engine Seit SS 2014 6IMPRO3 - Big Data Analytics Project (BDA) Seit SS 2014 9IMSEM - Seminar Hot Topics in Information Management Seit SS 2014 3Praktikum Rechnersicherheit Seit SS 2014 6Master Project Software Engineering of Embedded Systems Seit SS 2014 9Middleware Konzepte Seit WS 2013/14 6Modelle und Theorie Verteilter Algorithmen Seit WS 2013/14 6

MehrkernarchitekturenSS 2014 - WS

2014/156

Betriebssystemkonzepte Seit WS 2014/15 6Betriebssystem-Projekt und -Seminar Seit SS 2014 9

Parallele SystemeSS 2014 - WS

2014/156

Programmiersprachen Praxis Seit SS 2014 9Projekt angewandte eingebettete Systeme Seit SS 2014 6Quality Assurance of Embedded Systems Seit SS 2014 6Aktuelle Fortschritte im Bereich Rechnerarchitekturen Seit SS 2014 3

Seminar Software Engineering of Embedded SystemsSS 2014 - WS

2014/153

Softwarequalität - PraxisSS 2014 - WS

2014/153

Masterarbeit:

Studium Generale:

Softwaretechnik-Master ProjektSS 2014 - WS

2014/159

Systementwicklung für ein Entwicklungsland Seit SS 2014 12Verifikation und Synthese Nebenläufiger Systeme Seit SS 2014 9

Verlässliche Systeme


Gültigkeit Version: LP:Höhere Algorithmik Seit WS 2014/15 9Algebraische Prozesskalküle Seit WS 2013/14 6Algorithmic Research in Teams Seit WS 2013/14 9Komplexitätstheorie Seit WS 2014/15 9Current Research in Algorithms and Complexity Seit SS 2014 3Einführung in das interaktive Theorembeweisen Seit WS 2013/14 3Einführung in die Logik und deskriptive Komplexität Seit SS 2014 9Graph Decompositions and Applications in Algorithmics and Logic Seit SS 2014 9Logik, Spiele, Automaten Seit SS 2014 9Logik Synthese für Digitale Systeme Seit SS 2014 3Master Project Software Engineering of Embedded Systems Seit SS 2014 9Modelle und Theorie Verteilter Algorithmen Seit WS 2013/14 6Modellierung und Simulation technischer Systeme Seit SS 2014 9Parametrisierte Algorithmik Seit SS 2014 6Quantitative Verification and Timed Automata Seit SS 2014 3Randomisierte Algorithmen Seit SS 2014 6

Research Colloquium on Algorithms and ComplexitySS 2014 - WS

2014/153

Schreiben und Publizieren eines wissenschaftlichen Artikels Seit WS 2013/14 6Software Security Seit SS 2014 6Softwaresicherheit Seit SS 2014 6Special Topics in Communications Networks and Autonomous Security Seit SS 2014 3Synchrone und Asynchrone Interaktion in Verteilten Systemen Seit WS 2013/14 3Verifikation und Synthese Nebenläufiger Systeme Seit SS 2014 9Vertification of Digital Systems Seit SS 2014 6

Modulbeschreibung

Titel des Moduls:3D Computer VisionEngl.: 3D Computer Vision

LP (nach ECTS):12

Stand:16.06.2014

Verantwortlich für das Modul:Hellwich, Olaf

Ansprechpartner für das Modul:Dennert, Marion

E-Mail:[email protected]

Sekretariat:MAR 6-5

POS-Nr.:30276

URL:http://www.cv.tu-berlin.de/

Sprache:Englisch

LernergebnissePhotogrammetric Computer Vision:

The mathematic-physical modelling of a sensor is treated using the photographic camera as example. The

modelling is completely expressed by algebraic projective geometry. Not only studying object

reconstruction using image data of a multifaceted sensor, but and first of all the complete modelling of

technically relevant issues in a homogeneous mathematical framework is important in this course. This

framework is also used for 3D-computer graphics. Interdisciplinary applications of the contents are

demonstrated using various illustrative examples from e.g. manufacturing industries to geography,

medicine and social sciences.

Seminar Hot Topics in Computer Vision:

The participants will be led to a research and industrially relevant subject. It is not aspired to explore a

specific area completely. The aim of the course is to confrontate the participants with the whole

complexibility of one issue and to challenge their own initiative. We provide an insight in the research and

development projects of the field. Topics may also include more diverse scientific issues of major social

significance.

The course is principally designed to impart:

technical skills 30% method skills 30% system skills 20% social skills 20%

LehrinhaltePhotogrammetric Computer Vision:

Geometric basics of sensor orientation and object reconstruction: homogeneous coordinates, projectivity

and perspective, modelling of image formation, inner and outer orientation, orientation of uncalibrated and

calibrated cameras, spatial resection, least-squares adjustment, orientation of the image pair, relative and

absolute orientation, spatial triangulation, multi-view geometry, bundle block adjustment, image

digitalisation, radiometric basics.


Example: Advanced topics of the real-time processing and -image analysis will be explored.

3D Computer VisionModulnr.: 1118 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 6

Modulbestandteile

Pflichtteil (Pflicht)LV-Titel LV-Art LV-

Nummer

Turnus SWS

Hot Topics in Computer Vision SEM 0433

L162

WS/SS 2

Photogrammetric Computer Vision VL 0433

L120

WS 4

Photogrammetric Computer Vision UE 0433

L121

WS 2

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte1 ECTS entspricht 30.0 Stunden (Runden: Aufrunden)

Hot Topics in Computer Vision (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =post-processing seminar 15.0 4.0h 60.0presence seminar 15.0 2.0h 30.0

Photogrammetric Computer Vision (Vorlesung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Photogrammetric Computer Vision (Übung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenPhotogrammetric Computer Vision:

The mathematical basics are conveyed in the context of a lecture. What has been learned is applied in

parallel held lab exercises.


The participants explore basics and advanced issues of the field. Differences in the preparatory training of

the participants can be balanced.


Voraussetzungen für die Teilnahme / PrüfungWünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen:

Photogrammetric Computer Vision: none


The participants explore basics and advanced issues of the field. Differences in the preparatory training of


Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

keine

Abschluss des ModulsBenotung: benotet.

Prüfungsform: mündlich

Dauer des ModulsDas Modul kann in 1 Semester(n) abgeschlossen werden.

Maximale Teilnehmer(innen)zahlDas Modul hat keine begrenzte Teilnehmeranzahl.

AnmeldeformalitätenRegistration for the exam has to be made via the examination office.

Literaturhinweise, SkripteSkripte in Papierform vorhanden? Nein

Skripte in elektronischer Form vorhanden? Ja

Hinweis:

https://www.isis.tu-berlin.de/course/view.php?id=5573

Literatur: • Hartley, Richard; Zisserman, Andrew; Multiple View Geometry in Computer Vision,

Cambridge University Press, Cambridge, 2004


Zugeordnete Studiengänge


Studiengang Stupo Gruppenname TypMaster Elektrotechnik (MSc-ET) MSc Elektrotechnik PO 2013 Ergänzungsmodule Wahl nach

KursanzahlMaster Informatik (MSc-Inf) MSc Informatik PO 2013 Intelligente Systeme Wahl nach

ECTS

PunktenMaster Technische Informatik (MSc-

TI)

MSc Technische Informatik PO 2013 Kognitive Systeme Wahl nach

ECTS


TI)

MSc Technische Informatik PO 2013 Automatisierungstechnik Wahl nach

ECTS


TI)

MSc Technische Informatik PO 2013 Datenanalyse Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)

MSc Technische Informatik PO 2013 Mensch-Maschine-

Interaktion und Design

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)

MSc Technische Informatik PO 2013 Digitale Medien Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS

PunktenWirtschaftsinformatik MSc Wirtschaftsinformatik/Information

Systems Management StuPO 2013

Datenanalyse Wahl nach

ECTS

Punkten


Wirtschaftsingenieurwesen StuPO 2014 Informations- und

Kommunikationssysteme

(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten

Nebenhörerinnen / Nebenhörer können an der Veranstaltung teilnehmen.Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Ad-hoc and Sensor NetworksDt.: Ad-hoc und Sensor Netzwerke

LP (nach ECTS):6

Stand:20.06.2014

Verantwortlich für das Modul:Wolisz, Adam

Ansprechpartner für das Modul:Handziski, Vlado


Sekretariat:FT 5

POS-Nr.:23333

URL:http://www.tkn.tu-berlin.de/?108248#adhsn

Sprache:Englisch

LernergebnisseStudents completing the module have gained the understanding of basic principles and technologies

behind self-organizing wireless sensor networks, through a balanced combination of lectures and practical

work with modern sensor node hardware.

The module is principally designed to impart: 40% technical skills, 20% method skills, 30% system skills,

and 10% social skills.

LehrinhalteAd-hoc and Sensor Networks: Sensor networks differ from "traditional" wireless networks in several

aspects, most importantly in their resource constrained nature. The sensor nodes are typically severely

restricted in terms of memory, processing capacity and energy budget leading to the need for careful

design of the node system software and protocol stack. These novel system solutions, driven by the

specific nature of the sensor networks as a platform, are the focus of our interest in this course. Individual

lecture units include: Introduction, application areas and system requirements; System architecture (node-

level, network-level, software support); Protocol stack (physical layer, link layer, medium access control

and routing); Services (addressing, topology control, time synchronization and localization).

Sensor Networks Lab: The lab provides opportunity for gaining hands-on experience in working with state-

of-the-art sensor networks hardware and software. Sensor nodes will be made available not only for in-

class assignments but also for developing experiments at home. The lab consists of a "bootcamp" event

and six additional sessions. In the "bootcamp" the TinyOS development toolchain is installed and tested

with simple demo applications. The following lab sessions are devoted to particular aspects of sensor

network hardware and software stack like sensing, actuation, IPv6-based networking, etc. The lab ends

with group mini-project work.

More information is available on the web page (see Recommended Reading, Lecture Notes).

Ad-hoc and Sensor NetworksModulnr.: 1096 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 5

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Ad-hoc and Sensor Networks VL 0432

L314

WS 2

Sensor Networks Lab PR 0432

L344

WS 2


Ad-hoc and Sensor Networks (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =1. Presence 15.0 2.0h 30.02. Preparation and follow-up 1.0 40.0h 40.03. Exam Preparation 1.0 20.0h 20.0

Sensor Networks Lab (Praktikum) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =1. Presence 15.0 2.0h 30.02. Preparation and follow-up 1.0 40.0h 40.03. Exam Preparation 1.0 20.0h 20.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenVL: classical lecture.

PR: programming assignments; sensor node hardware is made available to the students (lent for the

duration of the lab).


BSc module „Kommunikationsnetze” or similar knowledge is required. Knowledge of architecture and

programming of embedded systems is of benefit.


keine



Prüfungsform: Portfolioprüfung

The final module grade is a weighted average (weights according to ECTS points) of the individual grades

(Portfolioprüfung). The individual grades will be obtained as follows:

VL Ad-hoc- and Sensor Networks: depending on the number of students an oral exam takes place for up

to 12 students, otherwise the exam is written.

PR Sensor Networks Lab: 40% assignments, 20% group mini-project, 40% exam.

Studienleistung Punkteexam covering sensor network lab 20exam covering the lecture 50sensor networks lab assignments 20sensor networks lab group mini-project 10


Maximale Teilnehmer(innen)zahlDas Modul ist auf 25 Teilnehmer begrenzt.

AnmeldeformalitätenExam enrolment: Examination Office/QISPOS

For more information, visit: http://www.tkn.tu-berlin.de/?106675



Hinweis:

Lecture slides available at ISIS2 webpage.

Literatur: Dominique Paret, Multiplexed Networks for Embedded Systems: CAN, LIN, FlexRay,

Safe by Wire, Wiley & Sons, Chichester, UK, 2007Gregory Pottie and William Kaiser, Principles of Embedded Networked Systems

Design, Cambridge University Press, Cambridge, 2005 Holger Karl and Andreas Willig, Protocols and Architectures for Wireless Sensor

Networks, Wiley, Chichester, 2005Richard Zurawski, Embedded Systems Handbook, Second Edition: Networked

Embedded Systems, CRC Press, 2009



Studiengang Stupo Gruppenname TypMaster Double-Degree-

Masterstudiengang ICT Innovation

MSc ICT Innovation PO 2013 Exit year Wahl nach

ECTS

PunktenMaster Double-Degree-


MSc ICT Innovation PO 2013 Electives Wahl nach

ECTS




ECTS




ECTS

PunktenMaster Informatik (MSc-Inf) MSc Informatik PO 2013 Kommunikationsbasierte

Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)

MSc Technische Informatik PO 2013 Netze Wahl nach

ECTS


TI)

MSc Technische Informatik PO 2013 Verteilte Systeme Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS



Verteilte Systeme Wahl nach

ECTS

Punkten

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.


Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Advanced Agent CompetitionEngl.: Advanced Agent Competition

LP (nach ECTS):9

Stand:09.05.2014

Verantwortlich für das Modul:Albayrak, Sahin

Ansprechpartner für das Modul:Berger, Martin


Sekretariat:TEL 14

POS-Nr.:27711

URL:http://www.aot.tu-berlin.de/index.php?id=2665

Sprache:Deutsch

LernergebnisseDie Studierendn sind in der Lage, eine herausfordernde wissenschaftliche Problemstellung in einer

dynamischen (simulierten) Echtzeit-Umgebung zu lösen.

Sie haben technisches und methodisches Können aus dem Gebiet der Multi-Agenten-Systeme und der

Künstlichen Intelligenz vertieft, erfolgreich eingesetzt und kritisch reflektiert.

Das Modul vermittelt überwiegend:

Fachkompetenz 25x, Methodenkompetenz 30x, Systemkompetenz 10x, Sozialkompetenz 35x

Lehrinhalte- Vertiefung und wissenschaftliche Bearbeitung eines Themas für Fußball spielende Softwareroboter in

einer Echtzeitsimulation.

- Einsatz von Verfahren der Agententechnologie und Künstlicher Intelligenz

- Einarbeitung in das RoboCup-Framework

- PenaltyShootout-Turnier

- Reinforcement Learning, Planning/Coordination oder Reasoning/Inferenz

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Künstliche Intelligenz in RoboCup PJ 0435 L

759

WS/SS 4

Team-Koordination und Lernen SEM WS/SS 2


Künstliche Intelligenz in RoboCup (Projekt) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Team-Koordination und Lernen (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Advanced Agent CompetitionModulnr.: 500 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3

Beschreibung der Lehr- und LernformenLiteraturarbeit zu einer wissenschaftlichen Fragestellung schriftliche Ausarbeitung und Vortrag im

Seminar. Methodenvermittlung und Systemeinführung zur Projektarbeit, Entwicklungs-, Dokumentations-

und Kommunikationswerkzeugen. Wöchentliche Projektbesprechungen. Betreute Projektarbeit in

Kleingruppen. Milestones. Abschlusspräsentation.


Inhaltlich werden Kenntnisse der Bachelor Module „Agentenorientierte Techniken“ und „Künstliche

Intelligenz“ vorausgesetzt.


keine



Studienleistung PunkteProjektdokumentation 21Projektergebnisse 35Seminararbeit 21Seminarvortrag 9mündliche Rücksprache zum Projekt 14



AnmeldeformalitätenAnmeldung über QISPOS oder Prüfungsamt.



Hinweis:

Lehrmaterial wird auf der ISIS-Seite bereitgestellt.

Literatur: http://tzi.de/splhttp://www.robocup.org/



Studiengang Stupo Gruppenname TypMaster Informatik (MSc-Inf) MSc Informatik PO 2013 Intelligente Systeme Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)

Msc Technische Informatik PO 2010 Informationssysteme Wahl nach

ECTS




ECTS

Punkten

Studienschwerpunkte Master TI 2010:

Wahlpflichtmodul im Master Technische Informatik / Studienschwerpunkt Informationssysteme.Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

SonstigesIm Projekt werden die Programmiersprachen Python, C und Java eingesetzt.

Es besteht die Möglichkeit ein Thema in Form einer Masterarbeit zu vertiefen.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Advanced AlgorithmicsDt.: Höhere Algorithmik

LP (nach ECTS):9

Stand:14.08.2014

Verantwortlich für das Modul:Niedermeier, Rolf

Ansprechpartner für das Modul:Niedermeier, Rolf


Sekretariat:TEL 5-1

POS-Nr.:

URL:http://www.akt.tu-berlin.de/menue/teaching/

Sprache:Englisch

LernergebnisseStudents who have completed this module can design and analyze algorithms for computational problems

arising in various application contexts. When facing a concrete computational problem, they are able to

choose, from a wide range of techniques, a solution strategy to efficiently solve the problem.

This includes in particular strategies for solving problems that are computationally hard in the worst case.


technical skills 40%, method skills 50%, system skills 10%, social skills 0%

LehrinhalteIntroduction to advanced and modern topics of algorithm design and analysis, with a particular emphasis

on coping with presumable worst-case intractability.

Particular topics are:

- algorithmic game theory,

- algorithmic graph theory,

- computational geometry,

- algorithms for strings and permutations,

- approximation and online algorithms,

- parameterized and exact algorithms,

- randomized algorithms and analysis,

- streaming algorithms.

Modulbestandteile

Pflichtgruppe (Pflicht)LV-Titel LV-Art LV-

Nummer

Turnus SWS

Advanced Algorithms IV 0434 L

237

WS 6


Advanced Algorithms (Integrierte Veranstaltung) 270.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 6.0h 90.0Vor-/Nachbereitung + Prüfungsvorbereitung 15.0 12.0h 180.0

Advanced AlgorithmicsModulnr.: 40025 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3

Beschreibung der Lehr- und LernformenThe lecture consists of roughly 2/3 lecture and 1/3 tutorial parts; in the latter concrete problems are solved

and an active participation (including homework) is expected.


a) obligatory: basic knowledge on algorithm design

b) desirable: basic understanding of P vs. NP classification


keine





AnmeldeformalitätenPlease register at QISPOS or directly at the Examination Office



Hinweis:

slides will be made available during the lecture period

Literatur: *Current research literature specified during the lecture. Basic textbooks:Cormen, Thomas H.; Stein, Clifford; Leiserson, Charles E.; Rivest, Robert L.:

Introduction to Algorithms. 3rd Edition, 2009, The MIT PressKleinberg, Jon; Tardos, Éva: Algorithm Design, 2006, Pearson/Addison-WesleyNiedermeier, Rolf: Invitation To Fixed-Parameter Algorithms. 2006, Oxford University

PressSkiena, Steven S.: The Algorithm Design Manual, 2nd Edition, 2008, Springer VerlagWilliamson, David P.; Shmoys, David B.: The Design Of Approximation Algorithms.

2011, Cambridge University Press



Studiengang Stupo Gruppenname TypMaster Informatik (MSc-Inf) MSc Informatik PO 2013 Verlässliche Systeme Wahl nach

ECTS


TI)

MSc Technische Informatik PO 2013 Software Engineering Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten

Computer Science Master with focus “Reliable Systems”

Computer Science diploma

Technical Computer Science Master with focus “Software Engineering”

Technical Computer Science diplomaStudierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Advanced Ambient Assisted LivingEngl.: Advanced Ambient Assisted Living

LP (nach ECTS):6

Stand:09.05.2014


Ansprechpartner für das Modul:Albayrak, Sahin


Sekretariat:TEL 14

POS-Nr.:28085, 30268


Sprache:Deutsch

LernergebnisseDie Studierenden sind mit den technischen und wissenschaftlichen Herausforderungen von

intelligenten Umgebungen vertraut. Sie kennen Technologien und ihre Einsatzpotenziale zur

Umsetzung von Ambient Assisted Living Diensten. Sie verfügen über die Fähigkeit zur Erprobung

technischen und methodischen Wissens aus den Gebieten der Multi-Agenten-Systeme, Mensch-

Maschine-Interaktion und Ambient Intelligence. Sie sind in der Lage, komplexe Aufgabestellungen im

Team zu bewältigen und befähigt zu selbständiger Organisation und Koordination. Sie haben gelernt

wissenschaftlich zu arbeiten und existierende Arbeiten im Bezug auf wissenschaftliche

Fragestellungen hin zu analysieren und zu präsentieren. Sie sind in der Lage im Team zu arbeiten

und kritisch zu reflektieren.



Lehrinhalte- Neue Paradigmen in der Informationstechnologie

- Ambient Assisted Living Szenarien und Anwendungen

- Living Wall

- Context-Awareness

- Pervasive Computing

- Human-Compter-Interaction

- Adaptive Multimodale Schnittstellen

- Kontextbezogene Dienste, sensortechnische Erfassung von Kontextinformationen (Lokalisierung,

Personen-Identifkation, Aktivitätserkennung)

- Serviceroboter im Haushalt.

- Einsatz von Verfahren der Agententechnologie und Künstlicher Intelligenz.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Ambient Assisted Living Master PJ 0435 L

756

WS 4

Advanced Ambient Assisted LivingModulnr.: 889 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3


Ambient Assisted Living Master (Projekt) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenWöchentliche Projektbesprechungen. Forschungsbezogene Projektarbeit in Kleingruppen. Milestones.

Abschlusspräsentation.


Vorteilhaft sind Kenntnisse der Module „Agententechnologien: Grundlagen und Anwendungen“ oder

„Künstliche Intelligenz – Grundlagen und Anwendungen“.


keine



Studienleistung PunkteMündliche Rücksprache 20Projektdokumentation 30Projektergebnisse 50



AnmeldeformalitätenDie Anmeldung zur Modulprüfung erfolgt im Prüfungsamt bzw. über QISPOS


Skripte in elektronischer Form vorhanden? Nein

Literatur: Literatur:

Wird im Modul bekanntgegeben.




ECTS


TI)

MSc Technische Informatik PO 2013 Informationssysteme Wahl nach

ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS



Informationssysteme Freie Wahl


SonstigesIm Projekt wird die Programmiersprache Java eingesetzt.

Es besteht die Möglichkeit ein Thema in Form einer Masterarbeit zu vertiefen.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Advanced Computer ArchitecturesDt.: Fortschrittliche Rechnerarchitekturen

LP (nach ECTS):6

Stand:16.06.2014

Verantwortlich für das Modul:Juurlink, Bernardus

Ansprechpartner für das Modul:Juurlink, Bernardus


Sekretariat:EN 12

POS-Nr.:23002

URL:http://www.aes.tu-berlin.de

Sprache:Englisch

LernergebnisseTo become familiar with the architecture and organization of recent superscalar and VLIW processors and

multicores.

To be able to select, given functional and non-functional requirements, the most appropriate computer

architecture.

To be able to optimize code for a particular processor using, e.g., code scheduling and loop unrolling.

To become familiar with parallel computer architectures, cache coherence, memory consistency, etc.

To be able to design a memory hierarchy that optimizes latency, throughput, and or energy dissipation.

To be able to study recent advances in computer architecture, classify recent research articles, and report

about it, both verbally and in writing.

The course is principally designed to impart


LehrinhalteStudying the architecture and organization of the newest microprocessors currently on the market, and the

latest developments in computer architecture research. Quantifying design decisions in terms of

performance and cost.

Contents:

Basic principles (such as instruction set design, pipelining, and pipelining consequences).

VLIW (very long instruction word), superpipelined, superscalar, SIMD (single instruction, multiple data),

and MIMD (multiple instruction, multiple data) architectures.

Out-of-order and speculative execution, branch prediction.

SMT (Simultaneous Multi-Threading).

Design of advanced memory hierarchies, prefetching.

Introduction to multi-core architectures, memory coherence and consistency.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Advanced Computer Architecture VL 0433 L

416

SS 2

Advanced Computer Architecture UE 0433 L

416

SS 2

Advanced Computer ArchitecturesModulnr.: 1087 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 5


Advanced Computer Architecture (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Challenge participation and preparation 15.0 2.0h 30.0Preparation of oral presentation 1.0 30.0h 30.0Presence lecture 15.0 2.0h 30.0

Advanced Computer Architecture (Übung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Practical assignments 1.0 90.0h 90.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenLectures, homework assignments, lab.


* An introductory course on computer architecture (e.g. TechGI 2) is recommended

* Affinity to low-level programming


keine




Grading system 2 will be used:

95% or more

1.0

90% or more

1.3

85% or more

1.7

80% or more

2.0

75% or more

2.3

70% or more

2.7

65% or more

3.0

60% or more

3.3

55% or more

3.7

50% or more

4.0

Less than 50%

5.0

Studienleistung PunkteFinal Test 50Practical Work 50



AnmeldeformalitätenSee http://www.aes.tu-berlin.de/

According to the applying conditions of study (Studien- und Prüfungsordnung), registration for the exam

takes place via the exam registration office (Prüfungsamt) or, if applicable, electronically via QISPOS,

during the first six weeks of the

semester.




Hinweis:

See http://www.aes.tu-berlin.de/

Literatur: Computer Architecture A Quantitative Approach; 4th edition. John L. Hennessy and

David A. Patterson, Morgan Kaufmann Publishers,



Studiengang Stupo Gruppenname TypMaster Informatik (MSc-Inf) MSc Informatik PO 2013 System Engineering Wahl nach

ECTS


TI)

MSc Technische Informatik PO 2013 Eingebettete Systeme Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS




Wirtschaftsinformatik MSc Wirtschaftsinformatik/Information



ECTS

Punkten

* Master Computer Engineering, Specialized studies Technical Application (Masterstudium Technische

Informatik. Studienschwerpunkt Technische Anwendungen)

* Students of other studies and/or course specializations touching topics of computer architecture,

presumed acceptance for the actual study and course specializations

SonstigesAdditional literature will be announced in class.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Advanced Computer VisionEngl.: Advanced Computer Vision

LP (nach ECTS):12

Stand:07.03.2014




Sekretariat:MAR 6-5

POS-Nr.:30287


Sprache:Englisch

LernergebnisseThe capacity for teamwork of the participants shall be strenghten through the module. They will be led to a

research and industrially relevant subject. It is not aspired to explore a specific area completely. The aim

of the course is to confrontate the participants with the whole complexibility of one issue and to challenge

their own initiative. Therefore we do not provide a pedagogically gentle introduction of the learners to the

scientific area, but we allow an insight and participation in research and development of the field.



LehrinhalteExample: Basics of real-time processing and –image analysis. The participants shall develop a software

system in the course enabling to calculate the orientation parameters of a digital camera with respect to an

object plane - a two-dimensional object room – to transform the position of a movable agent, whose

coordinates are given in image space, into object space. The software system can be made up of the

modules camera calibration, detection of object markers, tracing of object markers, precise localization of

object markers, calculation of camera orientation and transformation of the agent position into object

space.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Hot Topics in Computer Vision A PJ 0433

L160

WS/SS 6

Hot Topics in Computer Vision C SEM 0433

L162

WS/SS 2

Hot Topics in Computer Vision D SEM 0433

L163

WS/SS 2

Advanced Computer VisionModulnr.: 1012 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 6


Hot Topics in Computer Vision A (Projekt) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Hot Topics in Computer Vision C (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Hot Topics in Computer Vision D (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenThe participants explore basics and advanced issues. Differences in the preparatory training of the

participants can be balanced.


Preferable: depends on topic; e.g. Module Photogrammetric Computer Vision, Module Digital Image

Processing


keine



Studienleistung PunkteMitarbeit 10Präsentation 60Schriftliche Ausarbeitung 30



AnmeldeformalitätenRegistration for the exam has to be made online or via the examination office (depending on your course

of studies).







Studiengang Stupo Gruppenname TypMaster Elektrotechnik (MSc-ET) MSc Elektrotechnik PO 2013 Automatisierungstechnik Freie WahlMaster Informatik (MSc-Inf) MSc Informatik PO 2013 Intelligente Systeme Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS




ECTS

PunktenWirtschaftsingenieurwesen StuPO 2014 Informations- und


(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten



Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Advanced Information Management 1 - Heterogeneous andDistributed Information SystemsEngl.: Advanced Information Management 1 - Heterogeneousand Distributed Information Systems

LP (nach ECTS):6

Stand:16.06.2014

Verantwortlich für das Modul:Kutsche, Ralf-Detlef

Ansprechpartner für das Modul:keine Angabe


Sekretariat:EN 7

POS-Nr.:22983

URL: Sprache:Englisch

LernergebnisseThe participants of this module will achieve deep conceptual, methodical, technical and practical

knowledge in requirements analysis, design, architecture and development of heterogeneous and

distributed information systems. This includes firstly classical knowledge about federated databases and

mediator-based information systems (tight or loose coupling wrt. the dimensions of distribution,

heterogeneity and autonomy). Secondly, different paradigms of heterogeneous information infrastructures

and their management (e.g. P2P) and interoperability architectures (‘middleware’) will be investigated.

Finally, modern model-based concepts for the development, integration and evolution of arbitrary

information infrastructures, and –under this conceptual frame– model, metamodel, and metadata

management as well as semantic concepts will be discussed and brought into practical experience by

some larger project-like group work.


technical skills 50%,method skills 30%, system skills 10%, social skills 10%

Lehrinhalte- Foundations/Terminology of HDIS (FDBS, FIS, MBIS)

- Dimensions of HDIS: Distribution, Heterogeneity, Autonomy

- Heterogeneous Data Models in HDIS: structured, semistructured, unstructured

- Distributed Data Organisation and Software Architectures of HDIS (FIS, P2P, CS, …)

- Interoperability and Middleware Platforms for HDIS

- Persistency Services

- Metadata Standards and Management in HDIS

- Model-based Development of HDIS

- Applications from Industry and Public Services

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Advanced Information Management 1 - Heterogenous and

Distributed Information Systems

IV 0434 L

440

WS 4

Advanced Information Management 1 - Heterogeneous and Distributed Information Systems

Modulnr.: 1086 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 6


Advanced Information Management 1 - Heterogenous and Distributed Information

Systems (Integrierte Veranstaltung)180.0h

Aufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Final report & presentation 15.0 2.0h 30.0Lab exercises including project task 15.0 4.0h 60.0Plenary sessions of this integrated course 15.0 4.0h 60.0Preparation / Consolidation (including literature work and seminar

presentation)

15.0 2.0h 30.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenThis „integrated course“ (Integrierte Veranstaltung, IV) consists of a lecture partition and a seminar-like

partition, where all participants develop one of the key topics with own literature work and give short

presentations. Additionally, there is a practical lab part of smaller and larger exercises, particularly one

complex task, to be fulfilled in team work. Active contribution to all parts oft he course is essential, as there

will be a final report and a final presentation of all members of the course.


Prerequisites: The basic modules in the Bachelor Curriculum in “Computer Science” (MPGI 1-5 at TU

Berlin or equivalent); particularly an equivalent of MPGI5 (“Datenbanksysteme”/Database Systems) and

MPGI3 (“Software Engineering”) is required; INFMOD (Advanced Information Modelling) or equivalent

strongly recommended.

The AIM-1 / HDIS course will be given in English language, thus fluency in English is required!


keine



The grade will be given by fulfilling all required tasks during the course (portfolio exam): seminar work;

active participation in home/lab exercises including final report and presentation.

Studienleistung PunkteActive Lab Participation 10Project Work / Homework 25Seminar Talk 25Written Seminar Report 40





AnmeldeformalitätenStudents are required to register via the DIMA course registration tool before the start of the first lecture

(http://www.dima.tu-berlin.de/). Within the first six weeks after commencement of the lecture, students will

have to register for the course at QISPOS (university examination protocol tool) and ISIS (course

organization tool) in addition to the registration at the DIMA course registration tool.



Hinweis:

http://www.dima.tu-berlin.de

Literatur: For each topic during this course appropriate text books, research papers, technical

reports and standardization documents will be used.









ECTS




ECTS

PunktenMaster Informatik (MSc-Inf) MSc Informatik PO 2013 System Engineering Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)

Msc Technische Informatik PO 2010 Software-Engineering Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS




ECTS



Software Engineering Wahl nach

ECTS






(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten



Wirtschaftsingenieurwesen StuPO 2014 Vertiefung Datenbanken

(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten

This course addresses master students with a focus on database systems and information management

after the first (master) term in “Informatik”, “Technische Informatik”, “Wirtschaftsinformatik”,

“Wirtschaftsingenieurswesen”. (If capacity is available, it will be open also for other faculties).

AIM-1 / HDIS is also open for the remaining diploma students in the mentioned areas.

Moreover, it is a compulsory course for the ERASMUS MUNDUS programme IT4BI.Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Advanced Information Management 2 - Management of DataStreams

LP (nach ECTS):6

Stand:05.06.2014

Verantwortlich für das Modul:Markl, Volker



Sekretariat:EN 7

POS-Nr.:29167

URL: Sprache:Deutsch

LernergebnisseDurch die technologischen Entwicklungen der letzten Jahre entstehen immer mehr Anwendungen, in

denen kontinuierlich Daten produziert werden, die auch nur für eine gewisse Zeit aktuell bzw. gültig sind.

Derartige Anwendungen sind dadurch gekennzeichnet, dass sie Ströme von Daten verarbeiten müssen.

Die Studierenden haben vertiefte konzeptionelle, methodische und praktische

Kenntnisse für die Verarbeitung von Datenströmen an Beispielen aus den verschiedenen

Anwendungsbereichen.


Fachkompetenz 50% Methodenkompetenz 30% Systemkompetenz 10% Sozialkompetenz 10%

LehrinhalteWir folgen dem nachstehenden Themenkatalog:

- Konzeptionelle Grundlagen/Terminologie von Datenstrommanagement, Einführung in Datenströme,

Unterschied zum klassischen Datenmanagement, Bespiele (Telefonnetze, Automobilelektronik,

Avionik, Medizintechnik, Verkehrsmanagement, Gebäudeüberwachung etc.)

- Basiskonzepte von technischen Informationssystemen, Modellierung von Datenströmen

- Stromquellen, Anforderungserfassung, Anforderungsstrukturierung, Anforderungen an

Datenstrommanagementsystemen (DSMS)

- Referenzarchitektur von DSMS, Architekturmodellierung

- Modellierung der Funktionalität, Funktionsnetzwerk (Logische Architektur). Abbildung auf

Technische Architektur, Schnittstellenbeschreibung, Verhaltensmodellierung

- Fensterbasierte Verarbeitung, tupelbasierte, zeitbasierte und wertebasierte Fenster (The Sliding-

Window Computation Model and Results)

- Datenstromverarbetung in Sensornetzen, Nutzung von Ressourcen, Sende- bzw.

Übertragungskosten

- Modellierungsbeispiele (Automobilelektronik, Avionik). Prototypische Systeme (Aurora, STREAM,

TelegraphCQ)

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Advanced Information Management 2 - Management of Data

Streams

IV WS/SS 4

Advanced Information Management 2 - Management of Data Streams



Advanced Information Management 2 - Management of Data Streams (Integrierte

Veranstaltung)180.0h

Aufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Ausarbeitung 15.0 2.0h 30.0Präsenz 15.0 4.0h 60.0Vor- und Nachbereitung (inkl. Lesen der Primärliteratur und

eigenem Vortrag)

15.0 4.0h 60.0

Übungsaufgaben/Praxisteil (Fallbeispiel) 15.0 2.0h 30.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenDiese integrierte Veranstaltung (IV) besteht aus einem Vorlesungsanteil und einem Seminaranteil, für

den Sie ein Thema selbständig erarbeiten und der Gruppe präsentieren. Daneben gibt es einen

Übungs- und Praxisanteil, der aus kleinen und größeren Aufgaben besteht und in kleinen Teams

erarbeitet wird (incl. Präsentationen). Dabei wird von den Studierenden Anwesenheit und aktive

Mitarbeit an allen Terminen erwartet. Bis zum Semesterende erstellt jedes Team eine ca. 20-25-seitige

Ausarbeitung und präsentiert die Ergebnisse in der Abschlusspräsentation.


Diese Lehrveranstaltung wendet sich an Master-Studenten mit Schwerpunkt im Bereich

Datenbanksysteme und Informationsmanagement ab dem 1. (Master-)Semester. Die Voraussetzungen

sind das abgeschlossene Bachelorstudium und Kenntnisse der modernen Modellierungssprachen und

des klassischen Datenbankmanagements. Die Literatur für diese Veranstaltung ist in vielen Fällen in

englischer Sprache abgefasst, daher sind gute Englischkenntnisse erforderlich.


keine





AnmeldeformalitätenAlle Teilnehmer/innen müssen sich vor dem ersten Lehrveranstaltungstermin mit dem Anmeldetool auf

den DIMA-Webseiten (http://www.dima.tu-berlin.de/) für dieses Modul bei DIMA anmelden. Während der

ersten sechs Wochen der Vorlesungszeit müssen sich die Studierenden zusätzlich zur direkten DIMA-

Anmeldung auch bei QISPOS (Prüfungsmeldung) und ISIS (LV-Organisation/ Dokumentation) für das

Modul anmelden. Beachten Sie bitte unbedingt alle Regelungen Ihres Studienganges!





Literatur: Data Streams: Models and Algorithms. Ed. by Charu C. Aggarwal, Springer, 2007 als

Basisliteratur, daneben zu jedem Themenkomplex klassische und aktuelle

Forschungspapiere.





ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


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TI)


ECTS




ECTS




ECTS






(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

PunktenWirtschaftsingenieurwesen StuPO 2014 Vertiefung Datenbanken

(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten

Masterstudiengang Wirtschaftsingenieurswesen (Studiengang IuK).Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Advanced Information Management 3 - Scalable Data Analysisand Data MiningEngl.: Advanced Information Management 3 - Scalable DataAnalysis and Data Mining

LP (nach ECTS):6

Stand:20.06.2014




Sekretariat:EN 7

POS-Nr.:27675


LernergebnisseRecent advances in technology have led to rapid growth of big data. This led to the need for cost

efficient and scalable analysis algorithms. In this course concepts for scalable analysis of big data

sets will be presented and applied using open source technologies. Participants of this module will

gain an in-depth understanding of concepts and methods as well as practical experience in the area

of scalable data analysis and data mining.


technical skills 50% method skills 30% system skills 10% social skills10%

LehrinhalteThe focus is of this module is to get familiar with different parallel processing platforms and

paradigms and to understand their feasibility for different kinds of data mining problems. For that

students will learn how to adapt popular data mining and standard machine learning algorithms such

as: Naïve Bayes, K-Means clustering or PageRank to scalable processing paradigms. And

subsequently gain practical experience in how to implement them on parallel processing platforms

such as Apache Hadoop, Stratosphere and Apache Giraph.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Advanced Information Management 3 - Scalable Data

Analytics and Data Mining

IV 0434 L

472

SS 4


Advanced Information Management 3 - Scalable Data Analytics and Data Mining

(Integrierte Veranstaltung)180.0h

Aufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Exercises / practice 15.0 2.0h 30.0Final report & presentation (as preparation for oral exam) 15.0 2.0h 30.0Plenary sessions 15.0 4.0h 60.0Preparation / Consolidation (including literature work and seminar

presentation)

15.0 4.0h 60.0

Advanced Information Management 3 - Scalable Data Analysis and Data Mining


Beschreibung der Lehr- und LernformenThis „integrated course“(Integrierte Veranstaltung, IV) consists of lectures on key concepts and

exercise sessions with smaller and larger exercises, particularly one complex task, to be fulfilled in

team work. This includes elaborating one of the key topics with own literature work, giving a short

presentation and developing an implementation. Active contribution to all parts of the course is

essential, as there will be a final presentation of the complex exercise by all members of the course.


Prerequisites: The material covered in the basic modules MPGI 1-5 in the Bachelor Curriculum in

Computer Sciences/ TU Berlin, MPGI5 (“Datenbanksysteme”) as well as good Java programming

skills are required. A basic understanding of Probability and Statistics as well as Linear Algebra is

helpful.

The AIM-3 / SDADM course will be given in English language, thus fluency in English is required!


1.) Modul MPGI 5 Angemeldet





AnmeldeformalitätenStudents are required to register via the DIMA course registration tool before the start of the first

lecture (http://www.dima.tu-berlin.de/). Within the first six weeks after commencement of the lecture,

students will have to register for the course at QISPOS (university examination protocol tool) and ISIS

(course organization tool) in addition to the registration at the DIMA course registration tool.



Hinweis:

http://www.dima.tu-berlin.de

Literatur: Anand Rajaraman, Jeffrey David Ullman : Mining of Massive Datasets (Free Online:

http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds/book.pdf) Ian H. Witten, Eibe Frank: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and

Techniques.Tom White: Hadoop: The Definitive Guide von Tom White









ECTS




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TI)


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TI)


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ECTS




ECTS






(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS


(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten

open for the remaining diploma students in the mentioned areas.Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.



SonstigesThis module is offered each summer term.

For each topic during this course additional research papers and reports will be used.



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Advanced RoboticsEngl.: Advanced Robotics

LP (nach ECTS):6

Stand:05.03.2014

Verantwortlich für das Modul:Brock, Oliver

Ansprechpartner für das Modul:Jonschkowski, Rico


Sekretariat:MAR 5-1

POS-Nr.:23184, 24343

URL:http://www.robotics.tu-berlin.de/menue/teaching/

Sprache:Deutsch/Englisch

LernergebnisseIn diesem Modul werden den Studierenden vertiefende Kenntnisse über autonome Robotersystemen im

Kontext von embodied intelligence vermittelt. Dies beinhaltet Konzepte, Methoden und Algorithmen, die

von den Studierende auf mobile Robotersysteme und Manipulatoren so umgesetzt werden, dass die

resultierenden maschinellen Fähigkeiten als Grundlage für kognitives und intelligentes Handeln dienen

könnten.

Die Veranstaltung vermittelt überwiegend:

Fachkompetenz: 40%, Methodenkompetenz: 40%, Systemkompetenz: 0%, Sozialkompetenz: 20%

LehrinhalteVertiefte Methoden der Robotik, wie zum Beispiel Dynamik, Regelung im operationellen Raum,

Kraftregelung, Bahnplanung, Kollisionsvermeidung, Bildverarbeitung, maschinelles Lernen, Manipulation,

diskrete Geometrie

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Advanced Robotics IV 0433 L

405

SS 4


Advanced Robotics (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Bearbeitung der praktischen Aufgaben 15.0 4.0h 60.0Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0Vorbereitung auf schriftliche Leistungskontrolle 1.0 30.0h 30.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenIntegrierte Veranstaltung aus Vorlesung und praktischem Arbeiten an Robotern

Advanced RoboticsModulnr.: 842 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3


Abgeschlossenes Bachelor-Studium in einschlägigen Studiengängen.

LV Robotics des Lehrstuhls besucht oder entsprechende Vorkenntnisse.


keine



Studienleistung Punktepraktische Leistungen 30schriftliche Leistungskontrolle 70



AnmeldeformalitätenAktuelle Hinweise unter http://www.robotics.tu-berlin.de/menue/teaching/

Anmeldung zur Prüfung laut Prüfungsordnung. Hinweise in den Veranstaltungen zur Anmeldung zur

Prüfung beachten.



Literatur: Literaturliste wird in der VL bekannt gegeben.




ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten

Master-Studiengang Informatik / Studienschwerpunkt Intelligente Systeme

Technische Informatik / Studienschwerpunkt Technische Anwendungen (Elektrotechnik und Informatik)

Masterstudiengang Technische Informatik StO/PO 2012:

Studienschwerpunkt Automatisierungstechnik (Control Systems; Elektrotechnik oder Technische

Informatik)

Studienschwerpunkt Kognitive Systeme (Cognitive Systems and Robotics; Informatik)

Bei ausreichenden Kapazitäten auch als Wahlpflichtmodul in anderen Studiengängen wählbar, z.B.

Masterstudiengang Physikalische Ingenieurwissenschaft, Masterstudiengang Informationstechnik im

Maschinenwesen.Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Advances in Semantic SearchEngl.: Advances in Semantic Search

LP (nach ECTS):3

Stand:09.05.2014


Ansprechpartner für das Modul:Hopfgartner, Frank


Sekretariat:TEL 14

POS-Nr.:23201


Sprache:Deutsch

Lernergebnisse- Fähigkeit zur kritischen Bewertung von Verfahren der semantischen Suche hinsichtlich Technik und

Praxisrelevanz - Industriell relevante Anwendungsfelder für semantische Suche identifizieren können

- Identifikation und Bewertung aktueller Forschungsthemen auf dem Gebiet der semantischen Suche

- Präsentationen und Ergebnisse zielgerichtet aufbereiten und zielgruppenspezifisch präsentieren können

Die Veranstaltung vermittelt überwiegend :

Fachkompetenz 30x , Methodenkompetenz 30x , Systemkompetenz 20x , Sozialkompetenz 20x

LehrinhalteIn den Seminararbeiten wird über neueste Ansätze auf dem Gebiet der semantischen Suche berichtet.

Grundlage sind aktuelle wissenschaftliche Papiere. Themen umfassen beispielsweise: Multilinual IR, IR

tasks on the Semantic Web, resource annotation, query interpretation, refinement and routing, natural

language processing, scalable repositories and infrastructures, crawling, storing, indexing, algorithms to

deal with vagueness, incompleteness and inconsistencies, evaluation methodologies, standard datasets

and benchmarks.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Advances in Semantic Search SEM 0435 L

763

WS/SS 2


Advances in Semantic Search (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenRecherche und Literaturarbeit, schriftliche Ausarbeitung und Vortrag unter Anleitung.

Advances in Semantic SearchModulnr.: 1131 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3


Englische Sprache lesen können.


keine



Studienleistung PunkteVortrag 40schriftliche Ausarbeitung 60



AnmeldeformalitätenAnmeldung über den ISIS – Kurs „Advances in Semantic Search“






ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS







ECTS

Punkten

Studienschwerpunkte Master TI 2010:

Wahlpflichtmodul im Master Technische Informatik / Studienschwerpunkt Informationssysteme.Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

SonstigesDie Seminarthemen können in Form einer Masterarbeit weiter vertieft werden.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Agententechnologie in der ForschungEngl.: Coordination of Self-Interested Agents

LP (nach ECTS):6

Stand:13.05.2014


Ansprechpartner für das Modul:Fricke, Stefan


Sekretariat:TEL 14

POS-Nr.:24354


Sprache:Deutsch

Lernergebnisse- Kenntnis der wichtigsten Theorien und Verfahren für die Koordination nutzenbasierter Agenten

Fähigkeit zur Beurteilung und Kritik der Theorien und Verfahren hinsichtlich ihrer Praxistauglichkeit und

Grenzen

- Fähigkeit zum Transfer der Verfahren auf neue Problemstellungen

- Forschungsbereiche für die Agententechnologie kennen und identifizieren können.



Agententechnologie in der ForschungModulnr.: 1133 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 4

Lehrinhalte- Nutzenbasierte Agenten: Auf welcher Grundlage werden rationale Entscheidungen getroffen?

Individuelle Präferenzen und Nutzenfunktion sowie kollektive Wohlfahrtsfunktionen und

Wohlfahrtsordnungen geben Antworten auf diese Frage.

- Spieltheorie: gute Entscheidungen in strategischen Situationen finden, mit Wissen über den Gegner,

aber zumeist ohne Kommunikation. Typische Anwendungen: Märkte mit Konkurrenz, Spiele mit

strategischen Elementen.

- Auktionen: Wie konstruiert man einen praktikablen Mechanismus zur Versteigerung von Güterbündeln?

Typische Anwendung: (UMTS-) Frequenzspektrumauktion.

- Wahlen: Zwar existiert kein idealer Wahlmechanismus, aber zumindest zahlreiche "gute" Verfahren für

soziale Entscheidungen. Typische Anwendung: kollektive Investitionsentscheidung.

- Faires Teilen: Mechanismen zur Aufteilung von Ressourcen, die sich "von selbst" durchsetzen: Wie

teilen n Agenten einen Kuchen auf, sodass alle zufrieden sind (und das ohne Schiedsrichter)? Typische -

Anwendung: Gerechte Aufteilung knapper Ressourcen.

- Coalition formation: Durch Zusammenarbeit können Agenten gegebenenfalls mehr erreichen als alleine.

Wie finden sich Agenten in einer Koalition zusammen und wie verteilen sie den erwirtschafteten

Mehrwert? Typische Anwendung: Ermittlung profitabler Teams.

- Verhandlungen: Wie erzielen Agenten eine Einigung in einem Verhandlungsprozess, der auch scheitern

kann? Typische Anwendung: Verteilung oder Umverteilung von Ressourcen und Geld.

- Matching: Wie findet man stabile Paarungen zwischen 2 Gruppen mit unterschiedlichen Präferenzen?

Optional:

- Belief, Desire, Intention: Theorie mentaler Zustände, Modallogik, Belief Revision, Joint Intentions.

- Kognitive Agenten: Architekturen, Wissensrepräsentation, Inferenz, Lernverfahren.

- Schwarmintelligenz

- Formale Grudlagen der Kommunikation: Ontologien, Description Logic und Sprechakttheorie.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Agententechnologien in der Forschung IV 0435 L

774

WS 4


Agententechnologien in der Forschung (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Beschreibung der Lehr- und Lernformen- Präsenzzeit: Lehrvorträge, Einzel- und Gruppenarbeit, Kurzpräsentationen

- Gruppenarbeit zur Bearbeitung von Übungsaufgaben zwecks Anwendung und Vertiefung des Stoffes

- Gruppenarbeit zur wissenschaftlichen Bearbeitung / Vertiefung eines Themas (mit Implementierung)



Logik, Künstliche Intelligenz und Grundlagenkenntnisse in Agententechnologien sind wünschenswert aber

nicht notwendig.


keine



Studienleistung PunkteAusarbeitung und Präsentation eines vertiefenden Themas 35Mündliche Rücksprache 35Übungsleistungen: Mittelwert aus den gewichteten Einzelnoten der Übungsblätter 30



AnmeldeformalitätenDie Anmeldung zur Modulprüfung erfolgt im Prüfungsamt bzw. über QISPOS.



Hinweis:

kommentierte Vorlesungsfolien und Handouts werden im ISIS bereit gestellt




ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS




ECTS





SonstigesFür Implementierungsaufgaben kann die Programmiersprache frei gewählt werden.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Aktuelle Fortschritte im Bereich Multicore-SystemeEngl.: Recent Advances in Multicore Systems

LP (nach ECTS):3

Stand:14.06.2014




Sekretariat:EN 12

POS-Nr.:27589


Sprache:Englisch

LernergebnisseAfter completion participants will have acquired the necessary knowledge and skills to read, understand,

discuss, present, and summarize and categorize original research in the field of multicore systems and

follow original research talks. They are able to provide feedback on each other’s work and to formulate

research questions. They are further able to write a review paper about recent multicore systems.


technical skills 30x method skills 30x system skills 30x social skills 10x

LehrinhalteIn this seminar we will study the most recent proceedings of top computer architecture and parallel

systems conferences (for example, Int. Symp. On Microarchitecture (MICRO), Int. Symp. on High-

Performance Computer Architecture (HPCA), and Int. Conf. on Supercomputing (ICS)) and journals (for

example, IEEE Micro, IEEE Trans. on Computers, and Communications of the ACM), identify the

papers related to multicore systems, make a selection of the papers, and present and discuss these

papers in class. We will further write a review paper about the selected papers.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Recent Advances in Multicore Systems SEM 0433 L

417

SS 2


Recent Advances in Multicore Systems (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Preparation of oral presentation 1.0 30.0h 30.0Preparation of review paper 1.0 30.0h 30.0Presence seminar 15.0 2.0h 30.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenIn the seminar students will read recent research papers in the field of multicore systems. Every

participant has to give a presentation about two research papers that address a common theme and

write a review paper about three recent research papers.

Aktuelle Fortschritte im Bereich Multicore-Systeme



It is expected that participants have elementary knowledge of computer architecture and organization

(as imparted, for example, in the undergraduate course “Technical Fundamentals of Computer Science

II: Computer Organization and Design”). The module “Multicore Architectures” is recommended but not

required.


keine




95% or more

1.0

90% or more

1.3

85% or more

1.7

80% or more

2.0

75% or more

2.3

70% or more

2.7

65% or more

3.0

60% or more

3.3

55% or more

3.7

50% or more

4.0

Less than 50%

5.0

Studienleistung PunktePresentation 50Review Paper 50





AnmeldeformalitätenSee http://www.aes.tu-berlin.de/. Registration for the exam takes place via the exam registration office

(Prüfungsamt) or, if applicable, electronically via QISPOS, during the first 6 weeks of the semester.





KursanzahlMaster Informatik (MSc-Inf) MSc Informatik PO 2013 System Engineering Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)

Msc Technische Informatik PO 2010 Technische

Anwendungen

Wahl nach

ECTS

Punkten

Master students of computer engineering (2010): Studienschwerpunkt Technische Anwendung

Master students of electrical engineering: Ergänzungsmodul.

Sonstiges



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Algebraische ProzesskalküleEngl.: Algebraic Process Calculi

LP (nach ECTS):6

Stand:04.03.2014

Verantwortlich für das Modul:Nestmann, Uwe

Ansprechpartner für das Modul:Nestmann, Uwe


Sekretariat:TEL 7-2

POS-Nr.:11962, 13303

URL:http://www.mtv.tu-berlin.de/menue/lehre/module/


LernergebnisseAbsolventinnen und Absolventen diese Moduls verfügen über Kenntnisse und Fähigkeiten zur formalen

Modellierung und formalen Analyse von kommunizierenden und mobilen Prozesssystemen mit Hilfe

Algebraischer Prozesskalküle auf der Basis von Operationellen Semantiken und Fähigkeiten zur

Erstellung domänenspezifischer Prozesskalküle. Sie sind in der Lage, sich die entsprechenden

Kenntnisse teilweise selbständig zu erarbeiten und ihre Arbeitsergebnisse mündlich zu präsentieren.


40% Fachkompetenz

40% Methodenkompetenz

05% Systemkompetenz

15% Sozialkompetenz

LehrinhalteVergleich mit endlichen Automaten; Handshake-Kommunikation; Parallelität, Verteilung;CCS; Pi Kalkül;

Operationelle Semantik; Bisimulation, Kongruenz;

Anwendungsfelder:

- Sicherheitsprotokolle,

- Systembiologie

- Geschäftsprozesse

- fehlertolerante verteilte Algorithmen

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Algebraische Prozesskalküle IV SS 4

Algebraische ProzesskalküleModulnr.: 1136 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 6


Algebraische Prozesskalküle (Integrierte Veranstaltung) 105.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Studium (Vor- und Nachbereitung) 15.0 3.0h 45.0

Modulspezifischer, lehrveranstaltungsunabhängiger Aufwand 75.0h

Aufwandsbeschreibung Multiplikator Stunden =Hausaufgaben 6.0 5.0h 30.0Referat 1.0 30.0h 30.0Rücksprache (Vorbereitung) 1.0 15.0h 15.0

75.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenDie Veranstaltung besteht zu etwa zwei Dritteln aus einer flexiblen Abfolge von Vorlesungen und

Übungen, und zu etwa einem Drittel aus der Erarbeitung der Anwendungsfelder in kleinen Gruppen,

inklusive Referate seitens der Teilnehmer.

Je nach Wunsch bzw. Notwendigkeit wird die Veranstaltung auf Deutsch oder Englisch abgehalten.


Inhaltlich werden diverse Kenntnisse aus den Modulen

- Grundlagen und algebraische Strukturen

- Automaten und Komplexität

- Logiken und Kalküle

- Spezifikation und Semantik

des TheGI-Zyklus des Bachelor Informatik vorausgesetzt.


keine



Zur Berechnung der Modul-Note kommt der Notenschlüssel 1 der Fakultät IV zur Anwendung.

Studienleistung PunkteHausaufgaben 20Referat 40mündliche Rücksprache 40




AnmeldeformalitätenDie Teilnahme an der Lehrveranstaltung (nicht zu verwechseln mit der Modulprüfung) wird über einen

ISIS-Kurs gesteuert. Die entsprechenden Zugangskoordinaten werden zu Beginn des Moduls

bekanntgegeben und 3-4 Wochen lang offen gehalten.



Hinweis:

Formelsammlung, begleitend zum Lehrbuch.

Literatur: Milner, Robin: communicating and mobile systems: the pi-calculus. Cambridge

University Press, 1999.




Studiengang Stupo Gruppenname TypMaster Informatik (MSc-Inf) MSc Informatik PO 2013 Kommunikationsbasierte

Systeme

Wahl nach

ECTS


ECTS

PunktenMaster Informatik (MSc-Inf) MSc Informatik PO 2013 Verlässliche Systeme Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


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TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS




ECTS




ECTS







(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten

Neben den im POS-System abgebildeten Master-Studiengängen kann das Modul auch für

* Informatik – Diplom (Studiengebiet THI)

* Technische Informatik – Diplom

angerechnet werden.Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Algorithmic Research in Teams

LP (nach ECTS):9

Stand:14.04.2014




Sekretariat:TEL 5-1

POS-Nr.:30115


LernergebnisseParticipants of this module know how to approach concrete problems in algorithmic research. They can

present in written and oral form their research findings in a concise and understandable manner. They are

able to judge and classify current research results as well as their own findings.


technical skills 40%, method skills 40% system skills 0% social skills 20%

LehrinhalteThe research project addresses recent selected research publications. Typically, the research topics will

feature questions in algorithmic research, e.g., data clustering, computational biology, data mining, graph

algorithms with applications. The project will contain the following parts of algorithmic research:

• Reading and understanding of previous research contributions.

• Identification of open questions and potential improvements.

• Active participation in the research process together with other participants and the advisors.

• Development of technical writing skills in English.

• Submitting a small paper for publication in an international venue.

The participants will work in groups of size two to four in close cooperation with the advisors.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Algorithmic Research in Teams PJ 0434 L

234

SS 6

Algorithmic Research in TeamsModulnr.: 1139 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3


Algorithmic Research in Teams (Projekt) 270.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Independent reading & research, drafting of manuscripts 15.0 12.0h 180.0Presence 15.0 6.0h 90.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenThe algorithmic research project will feature

• joint informal research discussions,

• presentations of research results by the participants, and

• drafting of an English manuscript with the help of the advisors.


Basic knowledge of algorithms


keine



Studienleistung Punktemanuscript 50oral presentation in the course 50



Anmeldeformalitätenhttp://www.akt.tu-berlin.de/






ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


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TI)


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TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS




ECTS




Computer Science Diploma

Computer Engineering DiplomaStudierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Analyse und Optimierung eingebetteter SystemeEngl.: Analysis and Optimization of Embedded Systems

LP (nach ECTS):6

Stand:07.03.2014

Verantwortlich für das Modul:Glesner, Sabine

Ansprechpartner für das Modul:Schlesinger, Sebastian


Sekretariat:TEL 12-4

POS-Nr.:29925

URL:http://www.pes.tu-berlin.de/

Sprache:Englisch

LernergebnisseGraduates of this module have experience with methods and techniques for the analysis of embedded

systems and how these systems can be optimized for special architectures.

The course mainly imparts: (a) knowledge: 40%, (b) competence: 40%, (c) soft skills

LehrinhalteThe software part gains more and more importance in the development of embedded systems. Usually,

the maschine code is not optimized by hand anymore but automized optimization techniques are used to

increase the performance of the resulting software. Unlike in standard software, embedded software is not

online optimized for runtime performance but also for code size and memory and energy consumption. In

addition, embedded systems make often use of special hardware architectures like heterogeneous

multicore processors. Optimizing code for the special architecture of the embedded systems is often

crucial.

This course first gives an overview over techniques for analysis and optimization software in general.

Afterwards, several of these techniques, which are well suited for embedded systems, are discussed in

detail (e.g., dependency analysis, loop transformation, slicing and scheduling).

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Analysis and Optimization for Embedded Systems VL 0434 L

171

SS 2

Analysis and Optimization for Embedded Systems UE 0434 L

171

SS 2

Analyse und Optimierung eingebetteter Systeme



Analysis and Optimization for Embedded Systems (Vorlesung) 60.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0

Analysis and Optimization for Embedded Systems (Übung) 120.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 6.0h 90.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenThe module consists of lectures and exercises. Within the exercises, knowledge from the lectures is

practiced with advanced examples.

The module is teached in english.


-


keine





AnmeldeformalitätenA registration is necessary. Information about the enrolment procedure is published on our website

(http://www.pes.tu-berlin.de) at the beginning of each semester.





Hinweis:

Slides are available at http://www.pes.tu-berlin.de/

Literatur: Keith D. Cooper & Linda Torczon: Engineering a Compiler. Morgan Kaufmann, 2004.Randy Allen & Ken Kennedy: Optimizing Compilers for Modern Architectures. Morgan

Kaufmann, 2002.Steven S. Muchnick: Advanced Compiler Design & Implementation. Morgan Kaufmann,

1997.




Studiengang Stupo Gruppenname TypMaster Automotive Systems (MSc-

AS)

MSc Automotive Systems PO 2007 Vertiefungsmodule Wahl nach

ECTS




ECTS




ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS




ECTS

Punkten


Sonstiges



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:AnwendungssystemprojektEngl.: Application System Project

LP (nach ECTS):12

Stand:18.06.2014

Verantwortlich für das Modul:Krallmann, Hermann


E-Mail: Sekretariat:EN 14

POS-Nr.:26171


LernergebnisseDie Studierenden haben Erfahrungen in einem Praxisprojekt. Sie kennen Facetten realer Projektarbeit

(Meetings, Entscheidung, Dokumentation, Präsentation, etc.), können teamorientiert komplexe

Projektaufgaben bewältigen und beherrschen Methoden und Techniken des Consulting, der Analyse und

der Konzeption. Sie sind in der Lage, ein Unternehmen aus der Sicht eines Systemanalytikers zu

betrachten und zu beschreiben.



LehrinhalteAnwendungssystemprojekte werden in renommierten Unternehmen in Berlin und Umgebung

durchgeführt. Theoretisch erlernte Methoden und Techniken werden in Kleingruppen bei der

Bewältigung einer komplexen Projektaufgabe umgesetzt. Die Aufgabenstellungen variieren je nach

Projekt und Unternehmen und werden jeweils zu Beginn des Semesters festgelegt und

bekanntgegeben. Die Projekte laufen in der Regel bis zur Sollkonzeption. Das Regelsemester für diese

Veranstaltung ist das Wintersemester, trotzdem können fallweise auch Projekte im SoSe angeboten

werden.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Systemanalyse-Projekt PJ 0435 L

365

WS/SS 6


Systemanalyse-Projekt (Projekt) 360.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 6.0h 90.0Vor-/Nachbereitung 15.0 18.0h 270.0

AnwendungssystemprojektModulnr.: 1206 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3

Beschreibung der Lehr- und LernformenProjekt. Selbständige Arbeit in Kleingruppen im Unternehmen oder außerhalb. Regelmäßige

Projektmeetings. Zeitliche Flexibilität während der gesamten Projektdauer zwingend erforderlich. Dauer

und Arbeitsumfang schwanken je nach Projektphase. Arbeit erfolgt unter realem Projektdruck und hat

keinen universitären Charakter.

Unterrichtssprache in dem Modul ist deutsch.


Modul “Grundlagen der Systemanalyse” , „Einführung in die Systemanalyse“ oder

Modul „Rechnergestützte Systemanalyse“


keine



Grundlage der Bewertung bilden jeweils zu 50 Prozent die persönlichen Leistungen während des

Projekts sowie die abgegebene schriftliche Projektarbeit (Projektbericht).

Studierende des Wirtschaftsingenieurwesens können im Rahmen des Projekts auf Antrag ihre

Bachelorarbeit anfertigen. In diesem Fall ist eine zusätzliche Anrechnung des Projekts als

Lehrveranstaltung nicht möglich.

Studienleistung Punkte



AnmeldeformalitätenFür die Veranstaltung sind Anmeldungen unter http://www.sysedv.tu-berlin.de sowie entsprechend der

jeweiligen Prüfungsordnung (PO) im Prüfungsamt notwendig.

Literaturhinweise, SkripteSkripte in Papierform vorhanden? Ja

Hinweis:

als Buch. s.u.




Studiengang Stupo Gruppenname TypBachelor Wirtschaftsinformatik BSc Wirtschaftsinformatik PO 2011 Fachstudium

(Anwendungssystemproj

ekt)

Pflicht

Master Informatik (MSc-Inf) MSc Informatik PO 2013 Intelligente Systeme Wahl nach

ECTS

Punkten

Für die Master-Studiengänge Wi-Ing, Informatik (Schwerpunkt Intelligente Systeme), Technische

Informatik (Schwerpunkt Informationssysteme), BWL, VWL, Wirtschaftsmathematik, Wirtschaftsinformatik

Masterstudiengang Technische Informatik (StO/PO 2012): Studienschwerpunkt

- Software Engineering (Software Engineering; Technische Informatik oder Informatik)

- Technologien der Informationstechnik (Information Technologies; Elektrotechnik oder

Technische Informatik) Informationssysteme (Information Systems; Informatik)Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

SonstigesLiteratur:

Die Inhalte der Lehrveranstaltung werden umfassend dargestellt im zugehörigen Buch:

[1] Krallmann, H.; Schönherr, M. ; Trier, M.: „Systemanalyse im Unternehmen - Prozessorientierte

Methoden der Wirtschaftsinformatik, Oldenbourg Verlag.

Informationen zum Buch: www.systemanalyse-buch.de.

Erstellte Folien und Unterlagen werden im Internet und per Mail für die Teilnehmergruppe

bereitgestellt.

Weiterführende Literatur:

[2] Gaitanides, M.: Prozessmanagement. Konzepte, Umsetzungen und Erfahrungen. Hanser,1994.

[3] Hammer, M.; Champy, J.: Business Reengineering. Die Radikalkur für das Unternehmen. Campus

Verlag, 1994.

[4] Österle, H.: Business Engineering. Prozess- und Systementwicklung. Springer, 1995.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Applied SecurityEngl.: Applied Security

LP (nach ECTS):9

Stand:14.06.2014

Verantwortlich für das Modul:Seifert, Jean-Pierre

Ansprechpartner für das Modul:Nordholz, Jan Christoph


Sekretariat:TEL 17

POS-Nr.:30133


LernergebnisseThis module's qualification aims are:

1. Thorough theoretical understanding of the major classes of security relevant software bugs, implied

threats, mitigation techniques

2. Understanding of security relevant hard- and software interfaces of (embedded) computer systems

3. Practical experience in identifying, exploiting, and fixing of vulnerabilities in hard- and software

4. A profound evaluation of system security

The course is designed to impart:

Technical skills: 50%

Method skills: 35%

System skills: 5%

Social skills: 10%

Applied SecurityModulnr.: 1207 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 5

LehrinhalteThis module combines the theoretical "Software Security" lecture with the practical "Security Lab" course.

While the lecture explores the different classes of software bugs including their history, the development of

mitigation techniques and discovery of new attack vectors, the practical course employs that knowledge

and allows the students to actually discover software bugs on their own and to try to exploit them.

During the practical course, the students will be working in small groups with state-of-the-art Linux-based

embedded systems (ARM and/or MIPS architecture, e.g. Pandaboard, Raspberry Pi, Carambola) and

tackle practical examples of several of these bug classes. The lab also includes a short introduction on

hardware debugging facilities.

TOPICS:

• memory corruption vulnerabilities (buffer overflows, format strings etc.)

• shellcode

• web vulnerabilities (cross-site scripting, cross-site request forgery etc.)

• fuzzing techniques

• return-oriented programming

• VMMs / hypervisors

• side channel attacks

• ARM/MIPS assembler

• JTAG hardware debugging interface

• OpenOCD, BusPirate, BusBlaster

• public key cryptography, certificates and signatures

• NX/XD/XN, ASLR, stack canaries

• ELF binary format

• heap structure

• integer overflows

• kernel security

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Security Lab PR 0434 L

972

WS/SS 4

Software Security VL 0434 L

982

WS/SS 2



Security Lab (Praktikum) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =1. Per Assignment: 0.0 0.0h 0.01a. Security Analysis 6.0 7.0h 42.01b. Vulnerability Background Research 6.0 5.0h 30.01c. Proof of Concept Exploit 6.0 8.0h 48.01d. Written Solution 6.0 5.0h 30.02. Presence Hours 15.0 2.0h 30.0

Software Security (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =1. Presence Hours 15.0 2.0h 30.02. Preparation / Postprocessing 15.0 3.0h 45.03. Exam Preparation 1.0 15.0h 15.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenThe module consists of a lecture and a practical course.

Lecture: Course language is German or English.

Practical course: Course language is English. Attendance is mandatory!


Prerequisites:

• knowledge of compulsory modules of the Bachelor degree

• familiarity with Unix/Linux operating system primitives (e.g. using a command line)

Recommended additional skills:

• basic networking concepts and tools (DNS, DHCP, NAT, ...)

• low-level programming concepts (pointers, registers, stack vs. heap, ...)

• basic concepts of cryptography

In order to complete the assignments for the practical course, each group needs at least one computer

with administrator privileges (i.e. being able to log into university computers is insufficient).


keine




This module will be tested as a portfolio exam, i.e. you accumulate points during the course of the module

for the following partial performances:

• (Practical Course) 6x practical assignments: up to 20 points each

• (Lecture) short oral examination ("Rücksprache"): up to 30 points

The total number of points (0-150) is then scaled linearly to the range (0-100) and converted into a final

grade according to Conversion Table 1 of School IV.

Studienleistung PunkteAssignment #1 20Assignment #2 20Assignment #3 20Assignment #4 20Assignment #5 20Assignment #6 20Short Oral Exam 30



AnmeldeformalitätenRegistration through the examination office.

Registration for the course is necessary. Details will be published on time on our web page.






Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)

MSc Technische Informatik PO 2013 Sicherheit und

Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS



Sicherheit und

Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS

Punkten


SonstigesThe practical course „Security Lab" is also available as a separate module "Embedded Systems Security

Lab".

Students of this module are advised to attend the two courses either concurrently or to attend the lecture

first.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Ausgewählte Themen der Entwurfsautomatisierung

LP (nach ECTS):3

Stand:20.06.2014

Verantwortlich für das Modul:Gremzow, Carsten



Sekretariat:MAR 5-2

POS-Nr.:30105, 30159


LernergebnisseDie Studierenden haben das notwendige fachliche Wissen und kennen die Techniken zur selbstständigen

Erarbeitung und zum Verständis aktueller Veroeffentlichungen im Bereich der Entwurfsautomatisierung

digitaler Systeme. Desweiteren werden Fähigkeiten zur Zusammenfassung und Präsentation von

wissenschaftlichen Arbeiten erworben, die in kleinerer Runde diskutiert und daraus aktuelle

Forschungsschwerpunkte abgeleitet werden.



LehrinhalteIm Seminar werden aktuelle Publikationen der wichtigsten internationalen Tagungen im Bereich EDA (z.B.

International Conference on Computer Design (ICCAD), Design Automation Conference (DAC) bzw.

Design and Test in Europe (DATE)) sowie einschlaegige Journal-Publikationen der IEEE. Eine Auswahl

von Fachbeitraegen werden in Vortraegen vorgestellt und diskutiert.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Ausgewählte Themen zur Entwurfsautomatisierung SEM 0433 L

569

SS 2


Ausgewählte Themen zur Entwurfsautomatisierung (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vorbereitung Paper-Review 15.0 2.0h 30.0Vorbereitung eines Vortrages 15.0 2.0h 30.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenEine Auswahl von Fachbeitraegen werden in Vorträgen vorgestellt und diskutiert.

Ausgewählte Themen der Entwurfsautomatisierung



Die Prüfungsformalitäten entnehmen Sie bitte der entsprechenden Stelle.

siehe http://www.rt.tu-berlin.de


keine



Studienleistung Punktemuendlicher Vortrag 50schriftliche Ausarbeitung/Seminarbericht 50



Anmeldeformalitätensiehe http://www.rt.tu-berlin.de



Literatur:Literaturhinweise erfolgen in der 1. Vorlesung






ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten


Sonstiges



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Automatic Image AnalysisDt.: Automatic Image Analysis

LP (nach ECTS):6

Stand:20.06.2014




Sekretariat:MAR 6-5

POS-Nr.:18124, 20185,

24350URL:http://www.cv.tu-berlin.de/

Sprache:Englisch

LernergebnisseThe students acquire stepwise competence for the development of image understanding methods.

According to computer vision paradigm knowledge-based image analysis methods are developed

based on feature extraction. The module clarifies that the learned skills can be used within multifaceted

application areas of automatic image understanding.



LehrinhalteVisual cognition, grouping, shape descriptors, computer vision paradigm, knowledge-based image

analysis, models of the real world, formal representation of the models, modelling of uncertainty

(softcomputing), invariant pattern recognition, Bayesian decision theorem, Markoff random field models,

Bayesian networks, object categorisation, automatic interpretation of maps, application to close range and

air photographs

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Automatic Image Analysis VL 0434

L130

WS 2

Automatic Image Analysis UE 0434

L131

WS 2


Automatic Image Analysis (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Automatic Image Analysis (Übung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Automatic Image AnalysisModulnr.: 1071 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 5

Beschreibung der Lehr- und LernformenUnderlying philosophy, methods and algorithms are explicated in the lectures. In the lab exercises

which take place in parallel, methods and algorithms are implemented and applied exemplarily.


Knowledge according module „Digital Image Processing" or equivalent is recommended.


1.) Hausaufgaben Automatic Image Analysis


Prüfungsform: schriftlich




of studies).



Hinweis:


Literatur: Duda, Richard O., Hart, Peter E., Storck, David, G.: Pattern Classification; Wiley, New

York, 2001.





AS)


ECTS

PunktenMaster Geodesy and Geoinformation

Science (MSc-GGS)

StuPO (21.03.2007) Major subject Computer

Vision and Remote

Sensing

Wahl nach

ECTS


Science (MSc-GGS)

StuPO (21.03.2007) Minor subject Computer

Vision and Remote

Sensing

Wahl nach

ECTS


Science (MSc-GGS)


Vision and Remote

Sensing

Wahl nach

ECTS


Science (MSc-GGS)


Vision and Remote

Sensing

Wahl nach

ECTS

PunktenMaster Informatik (MSc-Inf) MSc Informatik PO 2013 Intelligente Systeme Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten


Master Technische Informatik (MSc-

TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS




ECTS



(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

PunktenWirtschaftsingenieurwesen StuPO 2014 Vertiefung Digitale

Medien (Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten


SonstigesThe module is offered annually.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Autonomous CommunicationsEngl.: Autonomous Communications

LP (nach ECTS):9

Stand:10.05.2014


Ansprechpartner für das Modul:Sivrikaya, Fikret


Sekretariat:TEL 14

POS-Nr.:13241

URL:https://www.aot.tu-berlin.de/index.php?id=2594

Sprache:Englisch

Lernergebnisse * To have a deeper understanding of self-configuring computer systems

* Being able to summarize and criticize academic publications

* Programming experience on embedded/mobile devices, such as a smartphone


technical skills 40 x, method skills 30 x system skills 20 x social skills 10 x

Lehrinhalte * Self-configuring and self-forming network systems

* Embedded mobile devices

* Literature survey in the domain of Next Generation Networks & Future Internet Research

* Hands on experience with various development projects

* Opportunity to submit results for publication

* Opportunity to combine practical and theoretical work by integrated SE+PJ

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Autonomous Communications SEM 0435 L

791

WS/SS 2

Autonomous Communications PJ 0435 L

764

WS 4


Autonomous Communications (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Autonomous Communications (Projekt) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Autonomous CommunicationsModulnr.: 1245 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3

Beschreibung der Lehr- und Lernformen * SE: literature work and research, assisted writing of seminar thesis and preparation of scientific talk,

seminar presentation.

* PJ: project work within small groups, regular project meetings, milestones, presentation of results.


Programming experience on a high-level programming language is required, such as C++ or Java.


keine



Studienleistung Punkteaural consultation wrt. project 12project documentation 18project results 30seminar presentation 15seminar thesis 25



AnmeldeformalitätenRegistration through Qispos or Prüfungsamt






Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS



Wirtschaftswissenschaft

für die IKT / Economics

for ICT

Freie Wahl

Wahlpflichtmodul im Master Technische Informatik (PO 2010) / Studienschwerpunkt Informationssysteme.


Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:BDASEM - Big Data Analytics Seminar

LP (nach ECTS):3

Stand:20.06.2014




Sekretariat:EN 7

POS-Nr.:29164


LernergebnisseParticipants of this seminar will acquire knowledge about recent research results and trends

in the analysis of web-scale data. Through the work in this seminar, students will learn the

comprehensive preparation and presentation of a research topic in this field. In order to

achieve this, students will get to read and categorise a scientific paper, conduct

background literature research and present as well as discuss their findings.

After the course, students will be able to critically read and evaluate scientific publications,

and to conduct background research. They will be capable of preparing for and giving oral

presentations on research topics for an expert audience, of analyzing the state of the art of a

research topic, and of summarizing it in a scientific paper. They should also understand

techniques used in the scientific community like peer reviews, conference presentations, and

defenses of the findings after their presentation, as well as they should understand methods

for large-scale data analytics.


Technical skills: 50x Methodological skills: 20x System skills: 10x Social skills: 20x

BDASEM - Big Data Analytics SeminarModulnr.: 1054 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 4

LehrinhalteBoth the sciences and industry are currently undergoing a profound transformation: largescale,

diverse data sets - derived from sensors, the web, or via crowd sourcing - present a

huge opportunity for data-driven decision making. This data poses new challenges in a

variety of dimensions: in its unprecedented volume, in the speed at which it is generated (its

velocity) and in the variety of data sources that need to be integrated. A whole new breed of

systems and paradigms is currently developed to be able to cope with that these challenges.

The field of Big Data Analytics deals with the technological means of gaining insights from

huge amounts of data. In this seminar, students will review the current state of the art in this

field.

At the beginning of the semester you will receive a set of primary literature, which consists of

a basic item for every participant. Then you will learn about presentation techniques and

guidelines on how to read scientific papers. This is be extended by learning how to write

texts specially in the context of the English language. Then you should use secondary

sources to research your topic assigned to you in the seminar, which should go beyond the

supplied primary literature. Next to conventional sources like the internet you are required to

use research journals and articles published at information management conferences such

as WWW, VLDB, or SIGMOD.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

BDASEM - Big Data Analytics Seminar SEM 0434 L

477

WS 2


BDASEM - Big Data Analytics Seminar (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenAbout four weeks after receiving the primary literature you will have to give a short

presentation which should last about 10 minutes. The presented topic will then be discussed

for about 10 minutes by the seminar group. This is done so that the other seminar

participants can give you constructive feedback about the content of your talk. At the end of

the semester you will have to give another talk which should be about 30 minutes long. In

addition to the talk you will also have to hand in a 10 page report describing and evaluating

the topic.



This course is aimed at master students with a focus on database systems and information

management and should be chosen after the 2nd semester. To be able to participate you

must have successfully completed IDB and AIM. In the ideal case this seminar should be

taken by students who are directly in front of their master thesis or have already completed it

and are interested in a doctorate in information management.


keine



Studienleistung Punktepresentation 50written seminar report 50



AnmeldeformalitätenStudents are required to register via the DIMA course registration tool before the start of the

first lecture (http://www.dima.tu-berlin.de/). Within the first six weeks after commencement of

the lecture, students will have to register for the course at QISPOS (university examination

protocol tool) and ISIS (course organization tool) in addition to the registration at the DIMA

course registration tool.



Literatur: Will be released at the beginning of the seminar.




ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS




Wahlpflichtmodul im Masterstudiengang Wirtschaftingenieurswesen (Studiengang IuK).Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Bildgebende Verfahren in der Medizin und der Neurobiologie

LP (nach ECTS):6

Stand:18.06.2014

Verantwortlich für das Modul:Obermayer, Klaus



Sekretariat:keine Angabe

POS-Nr.:9421, 11833, 13380


LernergebnisseDie Studierenden sind in der Lage typische Bilddaten aus Medizin und Neurobiologie interpretieren zu

können sowie abschätzen zu können welche Informationen aus ihnen mit welcher Methode extrahierbar

sind.

Das Modul vermittelt überwiegend Kompetenzen und Kenntnisse

- im Verständnis verschiedener bildgebender Verfahren

- im Verständnis verfahrensbedingter Aufnahmeartefakte

- über einige wichtige Methoden zur Beseitigung dieser Artefakte und

- über ausgewählte Methoden zur Analyse bzw. Informationsextraktion komplexer Bilddaten

LehrinhalteIn diesem Modul liegt der Schwerpunkt darauf, die verschiedenen bildgebenden Verfahren, die aktuell in

der Neurobiologie und der Medizin eingesetzt werden zu verstehen und aus der Sicht der Signalanalyse

zu beleuchten. Im Einzelnen befassen wir uns mit Funktionsweise, Einsatzgebieten,

Abbildungseigenschaften (Rauschen, Verzerrung, Artefakte), sowie Korrekturverfahren (Dekonvolution,

Filter) bildgebender Verfahren, auch Mikroskopieverfahren (Durchlicht, Fluoreszenz, Konfokal,

Elektronen), optischer Verfahren (OI, NIRS), Färbetechniken und Computertomographie (T1, T2, DWI,

DTI, MTT, fMRI).

Modulbestandteile

Pflicht (Pflicht)LV-Titel LV-Art LV-

Nummer

Turnus SWS

Bildgebende Verfahren in der Medizin und der Neurobiologie VL 357 WS 2Bildgebende Verfahren in der Medizin und der Neurobiologie IV 358 WS 2

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte1 ECTS entspricht 30.0 Stunden (Runden: Symmetrisch)

Bildgebende Verfahren in der Medizin und der Neurobiologie (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Bildgebende Verfahren in der Medizin und der Neurobiologie (Integrierte Veranstaltung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Bildgebende Verfahren in der Medizin und der Neurobiologie


Beschreibung der Lehr- und LernformenVorlesung: Frontalunterricht zur Vermittlung des Stoffes.

Integrierte Veranstaltung: Seminar bzw. Praktischer Teil zur Vertiefung des Stoffes in Form von

ausgearbeiteten Vorträgen durch die Studierenden


Programmierkenntnisse, Grundkenntnisse in Mathematik (Analysis, lineare Algebra, Statistik)


keine



Studienleistung PunkteAbschlusspräsentation 50mündliche Rücksprache 50



AnmeldeformalitätenInformationen zur Anmeldung sind über die Web-Seiten des Fachgebiets NI (http://ni.cs.tu-

berlin.de/lehre/)und über das Sekretariat FR 2524 erhältlich.



Hinweis:

http://www.ni.cs.tu-berlin.de/lehre






ECTS

PunktenMaster Physikalische

Ingenieurwissenschaft (MSc-PI)

StuPO 19.12.2007 2.1b Ergänzungsbereich Freie Wahl


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS




Service-Veranstaltung für andere Studiengänge (vor allem aus dem natur- und

ingenieurwissenschaftlichen Bereich und der Mathematik) sowie der Medizin- und Biologiestudiengänge

der FU und HU sowie der Medizin- und Biologiestudiengänge der FU und HUStudierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

SonstigesDas Modul wird in unregelmässigen Abständen angeboten. Prüfungssprache ist wahlweise Englisch oder

Deutsch.

Literatur wird zur Vorbereitung der Vorträge ausgeteilt.



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Bildsynthese in der VideokommunikationEngl.: Image Synthesis in Video Communication

LP (nach ECTS):3

Stand:04.07.2014





POS-Nr.:

URL:www.cv.tu-berlin.de

Sprache:Deutsch

LernergebnisseBildsynthese in der Videokommunikation: Die Studierenden erwerben schrittweise Kompetenz über die

geometrischen Zusammenhänge zwischen realen und virtuellen Kameraansichten. Dazu wird vertiefend

auf die geometrischen Beziehungen zwischen drei Kameraansichten eingegangen. Das Modul

verdeutlicht, dass die Bildsynthese in vielfältigen Anwendungsgebieten insbesondere der

Videokommunikation eingesetzt werden kann. Das Modul vermittelt überwiegend: Fachkompetenz 30%

Methodenkompetenz 30% Systemkompetenz 35% Sozialkompetenz 5%

LehrinhalteBildsynthese in der Videokommunikation: Kameramodell und Stereogeometrie, Homographie, 3D

Rekonstruktion, trifokales Stereo, Trilinearitäten, trifokaler Tensor, Überblick über Verfahren zur

Bildsynthese (plenoptische Funktion, Lichtfelder, Zwischenbildinterpolation, volumetrische

Rekonstruktion).

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

3D Bildsynthese in der Videokommunikation VL 0433

L180

SS 2


3D Bildsynthese in der Videokommunikation (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor- / Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenInteraktive Erarbeitung der mathematischen Zusammenhänge des Abbildungsprozesses einer 3D-Szene

in ein, zwei und mehrere Kameras. Diskussion von Algorithmen und Verfahren zur Stereoanalyse und

Bildsynthese. Während der Vorlesung werden kleine Übungsaufgaben zur Vertiefung des Stoffes gestellt.

Bildsynthese in der VideokommunikationModulnr.: 40115 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 5


-


1.) Modul Lineare Algebra für Ingenieurwissenschaften Bestanden





AnmeldeformalitätenPrüfungsanmeldungen erfolgen bitte über das Prüfungsamt.


Hinweis:

Das Lehrbuch „Stereoanalyse und Bildsynthese“, Schreer, O. 2005, XII, 278 Seiten. 165

Illustrationen. Softcover, ISBN: 3-540-23439-X, März 2005 kann im Buchhandel erworben oder in

der Universitätsbibliothek ausgeliehen werden.


Hinweis:

http://iphome.hhi.de/schreer/lecture.htm

Literatur: Computer Vision: Algorithms and Applications, Szeliski R., 1st Edition, 2011, XX, 812

p., Hardcover, ISBN: 978-1-84882-934-3Multiple View Geometry in Computer Vision, Hartley RI, Zisserman A (2004),

Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom, 2nd Edition.




Studiengang Stupo Gruppenname TypMaster Geodesy and Geoinformation

Science (MSc-GGS)


Vision and Remote

Sensing

Wahl nach

ECTS


Science (MSc-GGS)


Vision and Remote

Sensing

Wahl nach

ECTS


Science (MSc-GGS)


Vision and Remote

Sensing

Wahl nach

ECTS


Science (MSc-GGS)


Vision and Remote

Sensing

Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS

Punkten



Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Biometric IdentificationEngl.: Biometric Identification

LP (nach ECTS):3

Stand:18.06.2014

Verantwortlich für das Modul:Möller, Sebastian

Ansprechpartner für das Modul:Hinterleitner, Florian


Sekretariat:TEL 18

POS-Nr.:27598

URL:http://www.qu.tu-berlin.de/menue/studium_und_lehre/modulkatalog/

Sprache:Englisch

Lernergebnisse- Expertise to assess existing and future approaches to identify and verify users

- Knowledge of current technical approaches to classify biometrical features

- Ability to do critical (online) literature research

- Presentation skills


technical skills 40% method skills 40 % system skills 10% social skills 10%

LehrinhalteSE Biometric Identification and Verification

This seminar deals with current methods of person identification using biometric measures. Topics

include:

Foundations of feature extraction and classification, identification and verification; speaker

recognition/identification; face recognition/identification; activity-based verification; finger-print verification;

'exotic' verification

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Biometric Identification and Verification SEM WS 2


Biometric Identification and Verification (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Post-processing / computer exercise 15.0 1.0h 15.0Preparation of oral presentation 2.0 15.0h 30.0Preparation of written version 1.0 15.0h 15.0Presence lecture 15.0 2.0h 30.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenLectures with in-class presentations held by participants

Biometric IdentificationModulnr.: 969 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 5


Desirable: Basic signal processing skills and/or usability engineering knowledge


keine



Studienleistung Punktehomework 20oral presentation 40presence lectures 20written version 20



AnmeldeformalitätenNo prior registration required.



Literatur: [1] Duda, R.O., Hart, P.E., Stork, D.G. (2002). Pattern Classification. Wiley.




Studiengang Stupo Gruppenname TypBachelor Elektrotechnik (BSc-ET) BSc Elektrotechnik PO 2013 Fachstudium Elektronik

und Informationstechnik

Wahl nach

ECTS

PunktenBachelor Informatik (BSc-Inf) BSc Informatik PO 2013 Studienschwerpunkt

Softwaretechnik

Wahl nach

ECTS


Kommunikationstechnik

Wahl nach

ECTS

PunktenBachelor Informatik (BSc-Inf) BSc Informatik StuPO 2014 Wahlpflichtbereich Wahl nach

ECTS

PunktenBachelor Technische Informatik (BSc-

TI)

BSc Technische Informatik PO 2013 Fachstudium Technische

Informatik

Wahl nach

ECTS


TI)

BSc Technische Informatik StuPO

2014

Medientechnik Wahl nach

ECTS


Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS



(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten

- Bachelor Wirtschaftsingenieurwesen: Elektrotechnik/Informations- und Kommunikationssysteme

- Master Technische Informatik: Technische Anwendungen

- Master Elektrotechnik: „Ergänzungmodule”


- Master Wirtschaftsingenieurwesen: Informations- und Kommunikationssysteme

- Master Human Computer Interaction and Design (HCID): Specialisation Multimodal InteractionStudierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

SonstigesThe topics of the module can serve as a foundation of a diploma or master thesis in the area.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Brain-Computer InterfacingEngl.: Brain-Computer Interfacing

LP (nach ECTS):9

Stand:20.06.2014

Verantwortlich für das Modul:Blankertz, Benjamin

Ansprechpartner für das Modul:Blankertz, Benjamin


Sekretariat:MAR 4-3

POS-Nr.:29007

URL:https://wiki.ml.tu-berlin.de/wiki/NT/Courses/WS13_IL_BCI

Sprache:Englisch

LernergebnisseDie Studiernden kennen die wesentlichen Konzepte des Brain-Computer Interfacing. Sie sind in der Lage,

eigenständig die Verfahren der biomedizinischen Signalverarbeitung und der Single-Trial Klassifikation auf

neuronale Daten anzuwenden. Sie können die Analyseergebnisse interpretieren, sowohl in statistischer

als auch in (eingeschränkter) neurophysiologischer Sicht. In einigen Spezialthemen des Brain-Computer

Interfacing haben die Teilnehmer eine vertiefte Kenntnis.



LehrinhalteIL: Forward and Backward Model of EEG; Event-related Potentials; Spatial Filters; Multivariate Analysis of

Brain Signals; Single-Trial Classification of Spatio-Temporal Features; Regularized Discriminant Analysis;

Interpretation of Spatial Patterns and Filters; Modulation of Brain Rhythms; Event-Related Synchronization

and Desynchronization; Common Spatial Pattern Analysis; Classification of Spatio-Spectral Features;

Coherency Analysis; Multi-Subject Learning; Experimental Design.

SE: Beispielthemen: Predictors of BCI Performance, Co-adaptive Systems, Control by Spatial Attention;

Hybrid BCIs, Multimodal BCIs

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Brain-Computer Interfacing IV 3435 L

501

WS 4

Current Topics in Brain-Computer Interfacing SEM 3435 L

502

WS 2

Brain-Computer InterfacingModulnr.: 1261 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3


Brain-Computer Interfacing (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Current Topics in Brain-Computer Interfacing (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenDie integrierte Lehrveranstaltung besteht aus einem Vorlesungsteil (Frontalunterricht vor allen

Teilnehmern zur Vermittlung des Stoffes) und einem Anteil praktischer Arbeit. Letztere besteht aus dem

selbstständigen Bearbeiten von Übungsaufgaben und der Bearbeitung einer komplexeren Fragestellung

unter Anleitung eines Assistenten.

Die Seminarvorträge werden unter Anleitung eines Betreuers erarbeitet und in einem Blockseminar in der

zweiten Hälfte des Semesters präsentiert und diskutiert.


Programmierkenntnisse, gute Grundlagen in Mathematik, insbesondere Lineare Algebra und

Wahrscheinlichkeitstheorie. Grundlagen der Signalverarbeitung und des maschinellen Lernens sind

ratsam, jedoch bei solidem theoretischen Vorwissen nicht zwingend erforderlich.


keine



Studienleistung PunktePräsentation im Seminar 25Prüfung IL (schriftlich oder mündlich) 60Übungsaufgaben 15



AnmeldeformalitätenInformationen zur Anmeldung sind über das Sekretariat des Fachgebiets NT erhältlich.




Hinweis:

Skripte in elektronischer Form werden jeweils nach der Vorlesung zur Verfügung gestellt.

Literatur: Blankertz B, Lemm S, Treder MS, Haufe S, Müller KR, Single-trial analysis and

classification of ERP components - a tutorial, Neuroimage, 56:814-825, 2011.Blankertz B, Tomioka R, Lemm S, Kawanabe M, Müller KR, Optimizing Spatial Filters

for Robust EEG Single-Trial Analysis, IEEE Signal Process Mag, 25(1):41-56, 2008.Dornhege G, R. Millán J d, Hinterberger T, McFarland D, Müller K (eds), Toward Brain-

Computer Interfacing, MIT Press, 2007.Parra LC, Spence CD, Gerson AD, Sajda P. Recipes for the Linear Analysis of EEG,

Neuroimage, 28(2):326-341, 2005.



ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten


Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:CIT11 - Master Projekt Verteilte SystemeEngl.: CIT12 - Master project distributed systems

LP (nach ECTS):9

Stand:14.03.2014

Verantwortlich für das Modul:Kao, Odej



Sekretariat:EN 59

POS-Nr.:27724


LernergebnisseAbsolventen dieses Moduls haben Kenntnisse und praktische Erfahrungen im Bereich moderner, verteilter

und komplexer IT-Systeme. Schwerpunkte sind der Softwareentwurf, Programmierung und Umsetzung

Verteilter Systeme. Die Projektarbeit im Team vermittelt zusätzlich soziale und Projektmanagement-

Kompetenzen.


Fachkompetenz 30x Methodenkompetenz 30x Systemkompetenz 10x Sozialkompetenz 30x

LehrinhalteDas Internet als Zugang zu Diensten aller Art ist heutzutage eine Selbstverständlichkeit. Für den Anbieter

solcher Dienste bedeutet dies neue Anforderungen beim Betrieb seiner IT-Infrastruktur, um beispielsweise

eine hohe Verfügbarkeit zu garantieren oder in Lastsituationen schnell reagieren zu können. Diese

Fragestellungen bilden einen Forschungsschwerpunkt des Fachgebietes CIT.

Das Projekt beleuchtet eine ausgewählte Problemstellung aus dem Umfeld aus einem aktuellen

Forschungsprojekt, die von den Studierenden selbständig im Team gelöst werden soll. Die komplexe

Gemeinschaftsaufgabe dient zur Umsetzung der erworbenen Methoden und Kenntnisse im Grundstudium

der Informatik. Dies geschieht unter möglichst realistischen Bedingungen inklusive Planung,

Durchführung, Management, Koordination und Ergebnispräsentation der konkreten Teamaufgabe.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Master-Projekt "Verteilte Systeme" PJ 0432 L

167

WS/SS 6


Master-Projekt "Verteilte Systeme" (Projekt) 270.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 6.0h 90.0Vor-/Nachbereitung 15.0 12.0h 180.0

CIT11 - Master Projekt Verteilte SystemeModulnr.: 965 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 6

Beschreibung der Lehr- und LernformenDas Projekt beginnt mit einer intensiven Einarbeitungsphase zum gemeinsamen Erarbeiten des Stands

der Technik gefolgt von einer Projektplanungsphase. Nach einer Verfeinerung des Softwareentwurfs

erfolgt die gemeinschaftliche Implementierung und Umsetzung des Projektkonzepts unter stetiger

Beobachtung und Dokumentierung des eigenen Teams. Nach einer Testphase wird das Projekt in einem

Vortrag präsentiert. Der Veranstalter vermittelt während der ersten Wochen des Projektes Methoden zur

Projektarbeit, sowie Einführungen in Entwicklungs-, Dokumentations-, und Kommunikationswerkzeuge.


Inhaltlich werden Kenntnisse aller Pflichtmodule im Bachelorstudium Informatik oder Technische

Informatik vorausgesetzt. Solide Programmiererfahrungen sind in der Projektarbeit erforderlich.


keine



Prüfungsform ist die Portfolioprüfung.

Insgesamt können 100 Portfoliopunkte erreicht werden:

• Projektbeteiligung (Management, Berichte, etc.) (25 Portfoliopunkte).

• Projektimplementierung (60 Portfoliopunkte).

• Projektdokumentation (15 Portfoliopunkte).

Die Gesamtnote gemäß § 47 (2) AllgStuPO wird nach dem Notenschlüssel 1 der Fakultät IV ermittelt.

Studienleistung PunkteProjektbeteiligung 25Projektdokumentation 15Projektimplementierung 60



AnmeldeformalitätenFür die Teilnahme an dem Projekt ist eine Anmeldung erforderlich, sowie Fristen für die Anmeldung

einzuhalten. Die Anmeldung erfolgt über die Internetseite des Fachgebietes CIT (www.cit.tu-berlin.de)

unter Einhaltung der dort angegebenen Fristen.




Literatur: H. W. Wieczorrek, P. Mertens: Management von IT - Projekten , Springer 2007M. Karmasin, R. Ribing: Die Gestaltung wissenschaftlicher Arbeiten , UTB 2009





AS)


ECTS


Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten



TI)


ECTS


TI)


ECTS




ECTS




ECTS




Wahlpflichtmodul im Master-Studiengang Informatik Studienschwerpunkt Kommunikationsbasierte

Systeme.

Wahlpflichtmodul im Master-Studiengang Technische Informatik Studienschwerpunkt

Informationssysteme.

Vertiefungsmodul im Master Automotive Systems / Schwerpunkt "System Electronic Engineering".

Bei ausreichenden Kapazitäten auch als Wahlpflichtmodul in anderen Studiengängen wählbar.


Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:CIT 5 - Betrieb komplexer IT-SystemeEngl.: CIT5: Operating complex IT systems

LP (nach ECTS):6

Stand:18.06.2014





POS-Nr.:24771


LernergebnisseDie Studierenden dieses Moduls verfügen über Kenntnisse aktueller Techniken und Ansätze zu Planung

und Aufbau von IT Infrastrukturen, über Kenntnisse zur Dimensionierung, Virtualisierung,

Hochverfügbarkeit und Storage-Anbindung, zu Aspekten der Systemsicherheit sowie über Kenntnisse

grundlegender Organisationsprozesse.



LehrinhalteIn diesem Modul werden grundlegende Komponenten einer IT Infrastruktur behandelt. Es werden

Namensdienste und Identity Management Mechanismen vorgestellt, des Weiteren Techniken der

Ressourcenvirtualisierung, sowie Realisierung eines einheitlichen Zugangs zu Systemressourcen

erläutert. Aktuelle Technologien von SAN über NAS und Storage Management sind ebenso wichtig wie

verschiedene Netzwerktypen und –topologien. Wichtige Fragestellungen bei solchen Systemen betreffen

ebenfalls Sicherheitsmechanismen, Fehlertoleranz und Monitoring-Verfahren.

In der Übung zur integrierten Veranstaltung "Betrieb komplexer IT-Systeme" werden in der Vorlesung

behandelte Konzepte und Verfahren anhand praxisnaher Fallbeispiele oder existierender Dienste in einem

Linux-System nachvollzogen.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Betrieb Komplexer IT-Systeme IV 0432 L

140

WS 4


Betrieb Komplexer IT-Systeme (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor- und Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

CIT 5 - Betrieb komplexer IT-SystemeModulnr.: 40021 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 4

Beschreibung der Lehr- und LernformenIn der integrierten Veranstaltung BKITS wird das vom Dozenten zusammengestellte Wissen im

Frontalunterricht vorgestellt, diskutiert und mit Beispielen erläutert. Die Vorlesung findet im wöchentlichen

Rhythmus statt. Im Rahmen von integrierten Übungen werden praktische Aufgaben gestellt, die unter

Anleitung von Studenten zu lösen sind.


Inhaltlich werden Kenntnisse des Moduls „CIT1 – Verteilte Systeme“ vorausgesetzt. Für die Übung der

integrierten Veranstaltung „Betrieb komplexer IT-Systeme“ sind Grundkenntnisse des Linux-

Betriebssystems hilfreich.


keine





AnmeldeformalitätenFür die Teilnahme am Modul ist keine Anmeldung erforderlich.





Studiengang Stupo Gruppenname TypBachelor Wirtschaftsinformatik BSc Wirtschaftsinformatik PO 2011 Fachstudium Wahl nach

ECTS

PunktenBachelor Wirtschaftsinformatik BSc Wirtschaftsinformatik PO 2013 Fachstudium Wahl nach

ECTS


Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


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ECTS


TI)


ECTS


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ECTS


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ECTS


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ECTS


TI)


ECTS


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ECTS


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ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS




ECTS

Punkten


Informationssysteme.Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.


SonstigesWeitere Informationen unter www.cit.tu-berlin.de.

Literatur zu Betrieb Komplexer IT-Systeme:

* Krcmar: Informationsmanagement, Springer, 2003

* Limoncelli, Hogan: The Practice of System and Network Administration, Addison-Wesley, 2002

* Hegering, Abeck, Neumair: Integriertes Management vernetzter Systeme, dpunkt-Verlag, 1999

* Van Bon et al: IT Service Management ¡V eine Einfuhrung, van Haren Publishing, 2002

* Murphy: Achieving Business Value from IT, John Wiley 2002

* Sommer: IT-Servicemanagement mit ITIL und MOF, mitp-Verlag, 2004

Literatur zum Seminar:

Wird zu Beginn der einzelnen Veranstaltungen individuell nach Fachthema vergeben.

Allgemein:

* M. Karmasin, R. Ribing: Die Gestaltung wissenschaftlicher Arbeiten, UTB 2009


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:CIT 6 - Aktuelle Themen aus dem Bereich der IT -InfrastrukturenEngl.: CIT6: Current topics in IT infrastructures

LP (nach ECTS):3

Stand:20.06.2014





POS-Nr.:24392


LernergebnisseDie Studierenden verfügen über Kenntnisse über aktuelle Forschungsergebnisse und Trends aus dem

Bereich des Betriebs komplexer IT-Systeme. Durch die Arbeit im Seminar werden zudem methodische

Fertigkeiten in der Aufbereitung von Literatur vermittelt, des wissenschaftlichen Arbeitens, sowie der

Präsentation.



LehrinhalteMehr und mehr wird das Internet zu einer Selbstverständlichkeit des alltäglichen Lebens. Für die Anbieter

von Diensten bedeutet dies, dass sich ihre Systeme zunehmend höheren Anforderungen stellen müssen.

Hierbei stellen sich Fragen wie "Laufen all meine Systeme wie gewünscht?", "Wie können wir unsere

Dienste verbessern?" oder "Können wir unsere Dienste noch einfacher für den Kunden zugänglich

machen?"

Im Seminar werden aktuelle Forschungsthemen und -trends aus dem Gebiet des Aufbaus und Betriebs

moderner IT-Infrastrukturen behandelt. Im Rahmen von Seminararbeiten wird dabei auf interessante

Artikel, Konferenzpapiere oder Reporte aus diesem Gebiet

eingegangen, wie beispielsweise Virtualisierung, Storage-Systeme, Verzeichnisdienste oder Cloud

Computing.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Master-Seminar „Betrieb komplexer IT-Systeme“ SEM 0432 L

178

WS 2

CIT 6 - Aktuelle Themen aus dem Bereich der IT - Infrastrukturen



Master-Seminar „Betrieb komplexer IT-Systeme“ (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor- und Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenDas Seminar startet mit der Themenvergabe und der Versorgung anfänglicher Literatur der individuellen

Themenbereiche. Der Veranstalter gibt Einführungen in Präsentationstechnik und wissenschaftliches

Schreiben. Dies vermittelt Kompetenzen zur Erstellung einer Fachpräsentation und -ausarbeitung. Das

Seminar beinhaltet eine schriftliche Ausarbeitung und wird mit einem individuellen Vortrag abgeschlossen,

der mit inhaltlichem sowie didaktischem Feedback versehen wird.


Inhaltlich werden Kenntnisse der Module „CIT 1 - Verteilte Systeme“ sowie „CIT 5 – Betrieb komplexer IT-

Systeme“ vorausgesetzt. Kenntnisse aus dem Modul "CIT2 - Bachelor Seminar" bzw. "CIT3 - Bachelor

Seminar (english)" sind hilfreich.

Dieses Modul darf nicht durch Studenten belegt werden, die bereits das Modul "CIT7 – Current topics in IT

infrastructures" angemeldet oder abgeschlossen haben.


keine



Studienleistung PunkteSeminarausarbeitung 45Seminarvortrag 55





AnmeldeformalitätenAufgrund der Begrenzung der Anzahl der Teilnehmer ist für die Teilnahme am Seminar ist eine

Anmeldung erforderlich. Die Anmeldung erfolgt über die Internetseite des Fachgebietes CIT (www.cit.tu-

berlin.de) unter Einhaltung der dort angegebenen Fristen.







Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS




ECTS







SonstigesWeitere Informationen unter www.cit.tu-berlin.de.



Allgemein:




Modulbeschreibung

Titel des Moduls:CIT 7 - Current topics in IT infrastructuresDt.: CIT7: Aktuelle Themen aus dem Bereich der IT-Infrastrukturen

LP (nach ECTS):3

Stand:20.06.2014




Sekretariat:EN 59

POS-Nr.:24395


LernergebnisseSuccessful participants of this module have knowledge about recent research results and trends in the

domain of operating complex IT systems. Through the work in this seminar the participant will gain

methodological skills in preparing literature of current research topics, the scientific work and the

presentation.

Students will learn primarily:

Competence 40x methodological skills 40x system skills 10x social skills 10x

LehrinhalteMore and more the Internet becomes a matter of course in everyday life. This evolution has significant

impact on providers offering services in that context. Providers have to ensure a high service quality level,

requiring answers to questions like "Are all my systems up and running?", "How can we improve our

services?" or "Can we simplify access to our services?"

This seminar will highlight research topics and recent trends on planning and operating complex IT

systems. In the context of several seminar topics selected articles, journal papers and technical reports

will be focused, e.g. virtualization, storage systems, directory services or Cloud computing.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Master-Seminar „Operating complex IT-Systems“ SEM 0432 L

179

SS 2


Master-Seminar „Operating complex IT-Systems“ (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Prüfungsvorbereitung 1.0 30.0h 30.0Vor- und Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0

CIT 7 - Current topics in IT infrastructures


Beschreibung der Lehr- und LernformenThe module consists of a seminar. Each student is working herself up in a particular scientific topic.

Furthermore, students will be trained in oral presentations and writing a scientific paper.

The seminar will start with an initial meeting, where the topics of the seminar are presented in detail and

assigned to the students. Each student will receive entry points for relevant literature for his particular

topic. In the following weeks,

service presentations will be given, explaining how to give good presentations and how to write a scientific

paper (these service presentations will be given in German language only). These presentations will

convey skills for creating professional

presentations and scientific papers. The seminar concludes with a written report and oral presentation of

each seminar participant.


Knowledge of module „CIT 3 - Verteilte Systeme“ and „CIT 4 – Betrieb komplexer IT-Systeme“.

This module must not be selected by students who already registered or completed the module " CIT6 –

Aktuelle Themen aus dem Bereich der IT-Infrastrukturen".


keine



Insgesamt können 100 Portfoliopunkte erreicht werden.


Studienleistung PunktePaper 45Presentation 55



AnmeldeformalitätenFor participation in the seminar a registration is mandatory. Please check the CIT website (www.cit.tu-

berlin.de) for information about procedure and deadlines.











ECTS




ECTS


Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


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ECTS


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ECTS


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ECTS


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ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS




ECTS

Punkten







SonstigesThe module is offered regularly each semester. Please check the CIT website for further information:

www.cit.tu-berlin.de

Recommended Reading:

A list of relevant literature will be published for each student individually.

General literature:


* H. W. Wieczorrek, P. Mertens: Management von IT-Projekten, Springer 2007



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:CIT 8 - Aktuelle Themen aus dem Bereich der verteiltenSystemeEngl.: CIT8: Current topics in distributed systems

LP (nach ECTS):3

Stand:20.06.2014




Sekretariat:EN 59

POS-Nr.:24398


LernergebnisseDie Studierenden verfügen über Kenntnisse über aktuelle Forschungsergebisse und -trends auf dem

Bereich der Verteilten Systeme. Durch die Arbeit im Seminar werden zudem methodische Fertigkeiten in

der Aufbereitung von Literatur vermittelt, des wissenschaftlichen Arbeitens, sowie der Präsentation.



LehrinhalteIm Seminar werden aktuelle Forschungsthemen und -trends aus dem Gebiet der Verteilten Systeme

behandelt. Im Rahmen von Seminararbeiten wird dabei auf interessante Artikel, Konferenzpapiere oder

Reporte aus diesem Gebiet eingegangen, wie beispielsweise Serviceorientierte Architekturen, Web

Services, Sicherheit in verteilten Umgebungen oder Semantik.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Verteilte Systeme SEM WS 1


Verteilte Systeme (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenDas Seminar startet mit der Themenvergabe und der Versorgung anfänglicher Literatur der individuellen

Themenbereiche. Der Veranstalter gibt Einführungen in Präsentationstechnik und wissenschaftliches

Schreiben. Dies vermittelt Kompetenzen zur Erstellung einer Fachpräsentation und -ausarbeitung. Das

Seminar beinhaltet eine schriftliche Ausarbeitung und wird mit einem individuellen Vortrag abgeschlossen,

der mit inhaltlichem sowie didaktischem Feedback versehen wird.

CIT 8 - Aktuelle Themen aus dem Bereich der verteilten Systeme



Inhaltlich werden Kenntnisse des Moduls „CIT 1 - Verteilte Systeme“ vorausgesetzt.


keine





Studienleistung PunkteAusarbeitung 45Vortrag 55



AnmeldeformalitätenAufgrund der Begrenzung der Anzahl der Teilnehmer ist für die Teilnahme am Seminar ist eine

Anmeldung erforderlich. Die Anmeldung erfolgt über die Internetseite des Fachgebietes CIT (www.cit.tu-

berlin.de) unter Einhaltung der dort angegebenen Frist.







Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


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ECTS


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ECTS


TI)


ECTS




ECTS







Sonstiges Modul wird nur unregelmäßig angeboten. Weitere Informationen unter www.cit.tu-berlin.de.



Allgemein:




Modulbeschreibung

Titel des Moduls:CIT 9 - Cloud ComputingEngl.: CIT 9 - Cloud Computing

LP (nach ECTS):6

Stand:21.02.2014




Sekretariat:EN 59

POS-Nr.:27727

URL:www.cit.tu-berlin.de

Sprache:Deutsch

LernergebnisseAbsolventen dieses Moduls verfügen nach dem erfolgreichen Abschluss des Moduls über Kenntnisse über

die Prinzipien und Charakteristiken von Cloud Computing, die sowohl auf theoretischem als auch

praktischem Gebiet vermittelt werden. Ferner wird das

Verständnis für kritische Fragestellungen in diesem Bereich und aktuelle Lösungsansätze vermittelt.


Fachkompetenz 70%, Methodenkompetenz 20%, Systemkompetenz 10%, Sozialkompetenz 0%

LehrinhalteZu Beginn des Moduls wird zunächst aus der Perspektive des Cloud-Providers die Grundlagen für den

Betrieb eines virtualisierten Datacenters betrachtet werden. Ausgehend von dieser Basis wird sich das

Modul anschließend aus dem Blickwinkel des Cloud-Kunden mit der Programmierung von skalierbaren,

und fehlertoleranten Anwendungen auf den unterschiedlichen Abstraktionsebenen der Cloud Plattform

beschäftigen. Beide Perspektiven werden durchzogen von übergeordneten Aspekten wie Datenschutz,

Vertraulichkeit und ökonomischen Gesichtspunkten.

Die Vorlesung stützt sich inhaltlich auf Lösungsansätze aus aktuellen Konferenzen und Fachzeitschriften.

Diese werden auch durch ausgewählte Case Studies anhand einiger führender Unternehmen im Cloud-

Sektor angereichert.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Cloud Computing IV 0432 L

135

WS/SS 4


Cloud Computing (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Bearbeitung Übungsblätter 15.0 3.0h 45.0Präsenz Vorlesung 15.0 2.0h 30.0Präsenz Übungen/Tutorien 15.0 2.0h 30.0Prüfungsvorbereitung 1.0 60.0h 60.0Vor- und Nachbereitung der Vorlesung 15.0 1.0h 15.0

CIT 9 - Cloud ComputingModulnr.: 1120 (Version 2) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3

Beschreibung der Lehr- und LernformenIn der integrierten Veranstaltung Cloud Computing wird das vom Dozenten zusammengestellte Wissen im

Frontalunterricht vorgestellt, diskutiert und mit Beispielen erläutert. Die Vorlesung findet im wöchentlichen

Rhythmus statt. Im Rahmen von integrierten Übungen werden praktische Aufgaben gestellt, die unter

Anleitung von Studenten zu lösen sind.


Inhaltlich werden Kenntnisse des Moduls „CIT1 – Verteilte Systeme“ vorausgesetzt, sowie solide

Programmiererfahrungen in der Programmiersprache Java.


keine





AnmeldeformalitätenFür die Teilnahme an der integrierten Vorlesung Cloud Computing ist keine Anmeldung erforderlich.



Hinweis:

www.cit.tu-berlin.de





MSc ICT Innovation PO 2013 Mandatory Pflicht

Master Informatik (MSc-Inf) MSc Informatik PO 2013 Kommunikationsbasierte

Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


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TI)


ECTS





for ICT

Freie Wahl



(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten

Wahlpflichtmodul im Master-Studiengang Informatik Studienschwerpunkt Kommunikationsbasierte

Systeme.


Informationssysteme.

Wahlpflichtmodul im Master-Studiengang Wirtschaftsingenieurwesen Schwerpunkt Informations- und

Kommunikationssysteme.

Bei ausreichenden Kapazitäten auch als Wahlpflichtmodul in anderen Studiengängen wählbar.Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

SonstigesDieses Modul findet in Deutsch statt. Modul wird regelmäßig jedes Sommersemester angeboten.

Weitere Informationen unter www.cit.tu-berlin.de.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Communication Network SecurityEngl.: Communication Network Security

LP (nach ECTS):9

Stand:28.02.2014


Ansprechpartner für das Modul:Bsufka, Karsten


Sekretariat:TEL 14

POS-Nr.:27413


Sprache:Englisch

LernergebnisseThis is a Master Degree module to introduce cryptographic mechanisms, services and attacks in securing

contemporary communications networks. After completion of this module students will gain:

- advanced knowledge and experience in cryptographic mechanisms and services and their theoretical

background,

- state of the art security problems and solutions for communications networks,

- security needs of future heteregenous communications networks and Internet.

Lecture supported by the project will enable students to analyse and develop a deep understanding of

security needs of contemporary communications networks. Students will be able to follow state of the art

research results published in high rank conferances and journals. Module will cover the topics which are

not only in the interest of research institutes and academies but also industries.

The course is principally designed to impart technical skills (40%), method skills (40%), system skills (5%),

social skills (15%).

Communication Network SecurityModulnr.: 989 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 4

LehrinhalteThe lecture part will cover (i) cryptography basics such as symmetric cryptography, asymmetric

cryptography and their theoretical backgrounds, (ii) security protocols and applications from

communication networks, and (iii) advanced cryptographic

mechanisms which are used in malicious cryptography, data privacy, trust management, key management

and ID management.

1. Introduction (Attacks, Services, Mechanisms),

2. Classical cryptography, Cryptanalysis and Theoretical Foundations

3. Block Ciphers: DES, 3DES, AES and Modes

4. Stream Ciphers, PRNG, Key Management

5. Symmetric Cryptography Applications in Communications Networks

6. Asymmetric Cryptography: RSA, PKC, Number Theory

7. Diffie-Hellman, ElGamal, Elliptic Curves, Digital Signature Standard

8. Assymmetric Cryptography Applications in Communications Networks

9. Key Management and Secret Sharing

10. ID Management and Authentication Schemes

11. Topics in Malicious Cryptography, Privacy or Trust Management

For the project part, students will be divided into groups. Each group will select a recent communications

network security problem provided by the lecturer. The problems will be carefully picked so that:

- They can be solved by application of the materials covered in the lecture.

- The problems are recent so that students will earn an expertise which will also be useful for the rest of

their education and academic / professional lives.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Communication Network Security VL 0435 L

780

WS 2

Communication Network Security PJ 0435 L

769

SS 4


Communication Network Security (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Preparation & Assignments 15.0 4.0h 60.0Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0

Communication Network Security (Projekt) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0


Beschreibung der Lehr- und LernformenVL: Lecture will cover the basic material such as the simple theoretical background, cryptographic

methods and security applications. There will be a few homeworks to support learning.

PJ: Students will be divided into groups. Each group will select a recent communications network security

problem provided by the lecturer. The problems will be carefully picked so that:

* They can be solved by application of the materials covered in the lecture.

* The problems are recent so that students will earn an expertise which will also be useful for the rest of

their education and academic / professional lifes


Basic understanding of Computer Communications Networks,

basic understanding of Operating Systems,

a programming language (Java, C, C++, Perl).


keine



Grading is done via a set of compensable achievements, so-called „Prüfungsäquivalente

Studienleistungen"), in the following way:

VL:

15% overall course participation and a few assignments

25% in class written exam at the end of semester

PJ:

60% development and documentation total

Studienleistung PunktePJ - development and documentation total 60VL - overall course participation and assignments 20VL - written exam 20



AnmeldeformalitätenEnrolment is via the examination office or Qispos.




Hinweis:

Material (slides) will be provided on the ISIS course page.

Literatur: "Cryptography: Theory and Practice" Ed. 3 by Douglas R. Stinson"Malicious Cryptography - Exposing Cryptov irology" by A. L. Young & M.YungVarious Conference Papers, Journals, Standard Specifications and RFCs“Cryptography and Network Security” Ed. 4, by William Stallings“Cryptography Demystified” by John E. Hershey




MSc ICT Innovation PO 2013 Entry year Pflicht


Systeme

Wahl nach

ECTS

Punkten

•Master Informatik, PO 2010, Verlässliche Systeme

•Master Informatik, PO 2010, Kommunikationsbasierte Systeme

•Master Technische Informatik, PO 2012, Informationssysteme

•Master Technische Informatik, PO 2012, Sicherheit und Zuverlässigkeit

•Master Technische Informatik, PO 2012, Verteilte Systeme

•Master ICT Innovation, PO 2012, Security & Privacy.

•Master Wirtschaftsinformatik, PO 2013, Verteilte Systeme

•Master Wirtschaftsinformatik, PO 2013, Sicherheit und ZuverlässigkeitStudierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Communication Technologies for Embedded SystemsDt.: Kommunikationstechnologien für eingebettete Systeme

LP (nach ECTS):12

Stand:20.06.2014


Ansprechpartner für das Modul:Wolisz, Adam


Sekretariat:FT 5

POS-Nr.:30096, 30125

URL:http://www.tkn.tu-berlin.de/?108248#ctes

Sprache:Englisch

LernergebnisseStudents completing this module will gain the understanding of the basic principles behind different

communication technologies for embedded systems, through a balanced combination of lectures and

practical work with modern sensor node hardware.



Communication Technologies for Embedded Systems


LehrinhalteAd-hoc and Sensor Networks: Sensor networks differ from "traditional" wireless networks in several








Sensor Networks Lab: The lab provides opportunity for gaining hands-on experience in working with state-

of-the-art sensor networks hardware and software. Sensor nodes will be made available not only for in-

class assignments but also for developing experiments at home. The lab consists of a "bootcamp" event

and six additional sessions. In the "bootcamp" the TinyOS development toolchain is installed and tested

with simple demo applications. The following lab sessions are devoted to particular aspects of sensor

network hardware and software stack like sensing, actuation, IPv6-based networking, etc. The lab ends

with group mini-project work.

Networked Embedded Systems: The course focuses on network architectures and protocols for

Networked Embedded Systems (NES). Embedded systems play an important role in many applications,

such as industrial and building automation, automotive and avionic applications, etc. Many of these

applications are critical and (hard) real-time, which puts specific constraints on the design of the

underlying system software and communication protocols.

Individual topics include energy-efficient MAC protocols for sensor networks, software frameworks for

automotive applications (OSEK/VDX and AUTOSAR) and communication protocols for networked

embedded systems in automotive (CAN and Flexray), industrial automation (PROFIBUS, FOUNDATION

Fieldbus, Real-time Ethernet, PROFINET, HART and WirelessHART) and building automation (EIB/KNX,

LON and BACNet).


Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS


L314

WS 2

Networked Embedded Systems IV 0432

L339

SS 4

Sensor Networks Lab PR 0432

L344

WS 2





Networked Embedded Systems (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =1. Presence 15.0 2.0h 30.02. Presentation assignments 1.0 45.0h 45.03. Project assignment 1.0 75.0h 75.04. Final consultation 1.0 30.0h 30.0

Sensor Networks Lab (Praktikum) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =1. Presence 15.0 2.0h 30.02. Preparation and follow-up 1.0 40.0h 40.03. Exam Preparation 1.0 20.0h 20.0


PR: programming assignments; sensor node hardware is made available to the students (lent for the

duration of the lab).

IV: lectures, presentations prepared by students followed by the discussion of related papers, project

assignment involving development of a practical networked embedded application on real hardware (state-

of-the-art prototyping hardware platforms are provided to the students for the duration of the course)


BSc module „Kommunikationsnetze” or similar knowledge is required. Experience with operating systems

(e.g., Linux, FreeRTOS, TinyOS, Contiki) and programming (e.g., C, C++) for embedded systems is

beneficial.


keine





The final module grade is a weighted average (weights according to ECTS points) of the individual grades

(Portfolioprüfung). The individual grades will be obtained as follows:

* VL Ad-hoc- and Sensor Networks: depending on the number of students an oral exam takes place for

up to 12 students, otherwise the exam is written.

* PR Sensor Networks Lab: 40% assignments, 20% group mini-project, 40% exam.

* IV Networked Embedded Systems: 25% class attendance and discussion, 25% topic presentations,

25% project work, 25% exam

Studienleistung PunkteAd-hoc and Sensor Networks (VL) 25Networked Embedded Systems (IV) 50Sensor Networks Lab (PR) 25



AnmeldeformalitätenExamination Office/ QISPOS




Hinweis:

Lecture(s) slides available at ISIS2 webpages.



Design, Cambridge University Press, Cambridge, 2005Holger Karl and Andreas Willig, Protocols and Architectures for Wireless Sensor











ECTS




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Systeme

Wahl nach

ECTS


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Punkten




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ECTS

Punkten


Sonstiges



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Compilerbau IEngl.: Compiler Construction I

LP (nach ECTS):6

Stand:10.05.2014

Verantwortlich für das Modul:Pepper, Peter

Ansprechpartner für das Modul:Rohloff, Judith



POS-Nr.:11936, 18105,

29149URL:www.uebb.tu-berlin.de

Sprache:Englisch

LernergebnisseParticipants of this course learn the principles of compiler construction and programming languages. They

know the design of a compiler and the phase model of the compilation process. Moreover, they gain

experience and knowledge with programming systems and corresponding tools and are able to implement

a simple compiler.

LehrinhalteThe course thoroughly covers the following subjects, both theoretically and practically:

- Lambda-calculus and its importance

- Lexical, syntactical, and semantical analysis of programming languages

- Types in programming languages including overloading and polymorphism

- Program evaluation by interpreters and abstract machines

- Code generation

- Simple code optimization

- Memory management and garbage collection

- Handling of errorneous programs

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Compilerbau 1/Compiler Construction 1 VL 0434 L

302

SS 2

Compilerbau 1/Compiler Construction 1 UE 0434 L

302

SS 2

Compilerbau IModulnr.: 1060 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 6


Compilerbau 1/Compiler Construction 1 (Vorlesung) 60.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0

Compilerbau 1/Compiler Construction 1 (Übung) 120.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Programmierung 15.0 4.0h 60.0Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenThere are lectures as well as theoretical and practical tutorials including practical work on computers. The

tutorials are held in small groups. Within these groups theoretical tasks are worked out and small

compilers are constructed under the guidance of tutors.


computer science compulsory modules of the first four semesters of the Bachelor Computer Science

programme.


keine





AnmeldeformalitätenAccording to the number of participants registrations for the lecture and the tutorials might be necessary.




Literatur: Alfred V. Aho, Monica S. Lam, Ravi Sethi and Jeffrey D. Ullman,Compilers -- Principles,

Techniques, & Tools, Pearson, 2007Andrew W. Appel, Jens Palsberg, Modern Compiler Implementation in Java, 2nd

Edition, Cambridge University Press, 2002Reinhard Wilhelm, Dieter Maurer: Compiler Design, Addison-Wesley, 1995.Steven Muchnick: Advanced Compiler Design and Implementation, Academic Press,

1997





ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS




ECTS



Sicherheit und

Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS




ECTS




Master Wi-Ing (IuK)Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.


Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Compilerbau PraxisEngl.: Practical Compiler Construction

LP (nach ECTS):9

Stand:11.06.2014


Ansprechpartner für das Modul:Höger, Christoph



POS-Nr.:18110

URL:www.uebb.tu-berlin.de

Sprache:Deutsch

LernergebnisseDie Studierenden haben einerseits den praktischen Zugang zum Compilerbau und andererseits wichtige

theoretische Grundlagen erworben und sind auf dem aktuellen Stand der Forschung auf diesem Gebiet.

LehrinhalteDie Veranstaltungen umfassen u.a. folgende Themengebiete:

- Praktische Überlegungen des Compilerbaus und deren Anwendung

- Theoretische Grundlagen und aktuelle Forschung im Compilerbau

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Compilerbau SEM 0434 L

342

SS 2

Compilerbau PJ 0434 L

322

4


Compilerbau (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Compilerbau (Projekt) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenIm Projekt wird eine größere Programmieraufgabe in Kleingruppen weitgehend selbständig mit

Unterstützung durch die Lehrperson ausgeführt.

Im Seminar werden aktuelle Themen aus dem Bereich des Compilerbaus betrachtet und in Vorträgen

vorgestellt.

Compilerbau PraxisModulnr.: 1267 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 4


Inhaltlich werden die Kenntnisse aus den Pflichtmodulen in Bachelor Informatik oder Technische

Informatik sowie Compilerbau I erwartet.


keine




Studienleistung PunkteProjekt Vortrag 20Projekt Programmierung 40Seminar Ausarbeitung 20Seminar Vortrag 20



AnmeldeformalitätenZur Anmeldung für das Projekt und das Seminar werden unter http://www.uebb.tu-berlin.de und am

Aushang vor dem Raum TEL 1215 entsprechende Hinweise gegeben.






ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS



Sicherheit und

Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS




ECTS






SonstigesZu diesem Modul werden unter http://www.uebb.tu-berlin.de und am Aushang im TEL 10. und 12. Stock

entsprechende Hinweise gegeben.

Das Modul findet im SoSe 13 statt.

Arbeitsaufwand:

LV-Art Berechnung Stunden

Compilerbau Projekt:

Präsenz VL: 15*4 60

Besprechungen und Konzept 15

Programmierung 75

Folien 15

Schriftliche Ausarbeitung 15

Summe 180

Compilerbau Seminar:

Präsenz SE 15*2 30

Literaturrecherche 5

Lesen 15

Konzept 5

Folien 15

Schriftliche Ausarbeitung 20

Summe 90

Literatur:

Skripte in Papierform vorhanden ja nein X

Skripte in elektronischer Form vorhanden ja nein X

Literatur:

Wird in der Veranstaltung und auf http://www.uebb.tu-berlin.de bekannt gegeben.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Computational BiologyEngl.: Computational Biology

LP (nach ECTS):6

Stand:07.03.2014


Ansprechpartner für das Modul:Putz, Ines


Sekretariat:MAR 5-1

POS-Nr.:23187


Sprache:Englisch

LernergebnisseThe module conveys the necessary background knowledge in molecular and cell biology for students to

conduct research in the area of computational structural biology. Special emphasis is given to topics in the

intersection of computer science and molecular biology. The course introduces relevant algorithms and

concepts from computational biology, computer science, robotics, optimization, etc.


technical skills 40x, method skills 40x system skills 10x social skills 10x

LehrinhalteCellular biology, molecular biology, genomics, proteomics, DNA, RNA, protein structure prediction, protein

folding, protein motion, protein docking, protein design, bioinformatics, search and optimization, robotics

motion planning, dynamic programming, statistics, probabilistic models.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Computational Biology VL 0433 L

410

WS 2

Computational Biology UE 0433 L

411

WS 2

Computational BiologyModulnr.: 1269 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3


Computational Biology (Vorlesung) 60.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Pre- and prostpreparation 15.0 2.0h 30.0Presence in lectures 15.0 2.0h 30.0

Computational Biology (Übung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Assignments 15.0 4.0h 60.0Presence in exercises 15.0 2.0h 30.0


Aufwandsbeschreibung Multiplikator Stunden =Test preparation 1.0 30.0h 30.0

30.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenCourse consists of lecture and applied programming exercises.


Good C++ programming skills are required! No prior knowledge of biology is needed.

Bachelor degree in relevant field of study; Bachelor students in 7th semester of "Technische Informatik"

can register after consultation with the professor.


keine



Studienleistung PunkteAssignments 50Written Test 50



AnmeldeformalitätenSee http://www.robotics.tu-berlin.de/menue/teaching/

Registration for the exam in compliance with regulations; further information is provided in the lecture.




Literatur: Amit Kessel, Nir Ben-Tal. Introduction to Proteins: Structure, Function, and Motion,

2011.Market Zvelebil, Jeremy O. Baum. Understanding Bioinformatics. Taylor & Francis Ltd.,

2008.Tamar Schlick. Molecular Modeling and Simulation: An Interdisciplinary Guide Springer,

2010.



ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS




Master students in Computer Science / Focus Intelligent Systems

Master students in Computer Engineering / Focus Information Systems

Master students in Computer Engineering StO/PO 2012:

Focus Cognitive Systems and Robotics, Computer Science

Focus Information Systems, Computer ScienceStudierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Computational Biology: Aktuelle ThemenEngl.: Computational Biology: Current Topics

LP (nach ECTS):3

Stand:07.03.2014


Ansprechpartner für das Modul:Putz, Ines


Sekretariat:MAR 5-1

POS-Nr.:24339


Sprache:Englisch

LernergebnisseAcquisition of deeper knowledge in current research topics of computational biology . Students will be able

to search relevant actual literature to a given topic, write a paper in journal style and present their results

in a talk.

The course is principally designed to impart technical skills 10%, method skills 50%, presentation skills

30% social skills 10%.

LehrinhalteCourse with changing content in the area of computational biology and related research fields, e. g.

Protein Folding, Protein Motion, Protein Design, Protein Structure Prediction, Molecular Dynamics, Normal

Model Analysis, Rigidity / Constraint Theory, Articulated Body Motion, Robot Motion Planning, Probabilistic

Models and Machine Learning in Computational Biology.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Computational Biology: Current Topics SEM 0433 L

419

SS 2


Computational Biology: Current Topics (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Literature research 1.0 20.0h 20.0Presence in lectures 15.0 2.0h 30.0Talk preparation 1.0 20.0h 20.0Written report 1.0 20.0h 20.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenSeminar with active participation of the students.

Computational Biology: Aktuelle ThemenModulnr.: 1268 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3


Computational Biology module or comparable prior knowledge.


keine



Studienleistung PunkteTalk 50Written Report 50



AnmeldeformalitätenSee http://www.robotics.tu-berlin.de/menue/teaching/

Registration for the exam in compliance with regulations; further information is provided in the lecture.






ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS




Master students in Computer Science / Focus Intelligent Systems

Master students in Computer Engineering / Focus Information Systems

Master students in Computer Engineering StO/PO 2012:

Focus Cognitive Systems and Robotics, Computer Science

Focus Information Systems, Computer ScienceStudierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Computational ComplexityDt.: Komplexitätstheorie

LP (nach ECTS):9

Stand:15.08.2014




Sekretariat:TEL 5-1

POS-Nr.:27696

URL:http://www.akt.tu-berlin.de/menue/teaching

Sprache:Deutsch

LernergebnisseParticipants of this module can classify discrete computational problems according to their computational

complexity using standard complexity classes. They understand structural properties of complexity classes

and can make qualitative and quantitative statements about computational complexity questions.


technical skills 50x , method skills 50 x ,system skills 0x …,social skills 0x

LehrinhalteIntroduction into structural complexity theory, with particular emphasis on complexity resources time and

space.


* complexity classes

* theory of the NP-completeness

* hierarchy theorems and polynomial time hierarchy

* interactive proof systems

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Computational Complexity VL 0434 L

233

SS 4

Computational Complexity UE 0434 L

233

SS 2

Computational ComplexityModulnr.: 960 (Version 2) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3


Computational Complexity (Vorlesung) 150.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 6.0h 90.0

Computational Complexity (Übung) 120.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 6.0h 90.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenThere is a lecture 4 hours per week presenting the whole course material. The lectures are accompanied

by 2-hour tutorials, where an active participation and homework on the work sheets distributed every week

is required.


a) obligatory: Basic course on automata and complexity

b) desirable: Basic knowledge on algorithms


keine





AnmeldeformalitätenPlease register at QISPOS or directly at the examination office.



Literatur: Christos H. Papadimitriou: Computational Complexity, Addison Wesley, 1994.Sanjeev Arora, Boaz Barak: Computational Complexity: A Modern Approach, Ca mbrid

ge University Press, 2009






ECTS




ECTS


ECTS


ECTS


ECTS


TI)


ECTS

Punkten

Computer Science Master with focus “Reliable Systems”


Technical Computer Science Master with focus “Software Engineering”


Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Computer Arithmetic: Circuit PerspectiveDt.: Computerarithmetik: Schaltkreisperspektive

LP (nach ECTS):6

Stand:10.05.2014




Sekretariat:EN 12

POS-Nr.:30101


Sprache:Englisch

LernergebnisseKnowledge about the design of embedded arithmetic circuits as well as the scientific background of these

circuits. This will help the students to gain more details about the design of processing units and more

practical experience in the implementation of digital systems. The students will increase their experience

in the use of hardware description languages to model and implement digital systems.


technical skills 30%, method skills 15%, scientific knowledge 30%, social skills 25%

LehrinhalteThis course is intended to cover the design and implementation of computer arithmetic logic circuits. First

the courser will cover the basic principles of computer arithmetic, and then it will discuss, with details,

several algorithms to implement arithmetic operation using digital logic circuits. These operations are

ranging from the basic arithmetic operations (addition, subtraction, multiplication and division) to more

complex special arithmetic operations (ex. Square root and trigonometric functions). This course is

suitable for computer architecture and embedded systems students to learn several techniques to

implement and enhance the processing units in modern computer systems, which is the base for the high

computational power achieved by these systems.

Contents:

1- Basics of Computer Arithmetic and Number Systems

2- Two-Operand Adders/Subtractors

3- Multi-operand Adders

4- Signed Digit Arithmetic.

5- Multipliers

6- Dividers

7- Floating Point Arithmetic

8- Elementary Functions

Computer Arithmetic: Circuit Perspective


Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Computer Arithmetic: Circuit Perspective VL 0433 L

430

WS 2

Computer Arithmetic: Circuit Perspective UE 0433 L

430

WS 2


Computer Arithmetic: Circuit Perspective (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Lectures 15.0 2.0h 30.0Study Lectures 15.0 2.0h 30.0Study for Exams 15.0 2.0h 30.0

Computer Arithmetic: Circuit Perspective (Übung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Lab Work 15.0 2.0h 30.0Preparation for Lab 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenMost prominent teaching and learning methods for this module are lectures and work in groups

(Gruppenarbeit) in the lab; further, short talks (Impulsreferate), feedback (Beobachtung/Feedback) and

moderated discussions (moderierte Diskussionen) will be used, oriented towards the requirements and

needs of the project and the applying students.


-Basic knowledge of digital design and digital design process.

-Basic knowledge of number systems and number representation of digital computers.

-knowledge of VHDL/FPGA is an advance.


keine



Grading system 2 will be used.

Studienleistung PunkteLab Work 40Quizzes and Assignments 25Tests (at least one final test) 35





AnmeldeformalitätenRegistration for the course is carried out on the examination office (possibly electronically QISPOS) within

the first six weeks of the semester.



Literatur: Lecture notes will be provided in an electronic form.

A text book will be used to provide more details for the students.

ISIS2 system will be used to publish all course materials.





ECTS




ECTS

PunktenMaster Elektrotechnik (MSc-ET) MSc Elektrotechnik PO 2013 Ergänzungsmodule Wahl nach


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten

Master students of computer engineering: Studienschwerpunkt Technische Anwendung,

Master students of EIT ICT: Embedded systems.



Sonstiges



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Computergraphik I (Grundlagen)

LP (nach ECTS):6

Stand:19.06.2014

Verantwortlich für das Modul:Alexa, Marc



Sekretariat:EN 7-1

POS-Nr.:31287

URL:http://www.cg.tu-berlin.de

Sprache:Deutsch

LernergebnisseDie Studierenden kennen die Grundlagen der generativen Computergraphik.

LehrinhalteGrundlagen der generativen Computergraphik, insbes. Rendering-Pipeline der modernen Graphik-

Hardwares am Beispiel der Anwendungsschnittstelle OpenGL sowie globale Beleuchtungsrechnung.

Themen: Ein- und Ausgabegeräte, Rasteralgorithmen, Sichtbarkeit, Farbe, lokale Beleuchtungsrechnung,

globale Beleuchtungsrechnung, Texturen.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Computergraphik I IV 0433 L

310

WS 4


Computergraphik I (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenEs kommt eine integrierte Veranstaltung mit Vorlesungs- und Übungsbestandteil zum Einsatz.

Im Übungsteil werden sowohl praktische wie theoretische Übungen durchgeführt.


Lineare Algebra, Programmierkenntnisse


keine

Computergraphik I (Grundlagen)Modulnr.: 1270 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3






AnmeldeformalitätenSiehe: http://www.cg.tu-berlin.de/teaching/



Literatur:



Studiengang Stupo Gruppenname TypBachelor Informatik (BSc-Inf) BSc Informatik PO 2013 Studienschwerpunkt

Softwaretechnik

Wahl nach

ECTS



Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


2014


ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

PunktenMedieninformatik BSc Medieninformatik StuPO 2014 Fachstudium

Medientechnik

Wahl nach

ECTS

Punkten


SonstigesLiteratur wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Computergraphik II (Geometrische Modellierung)

LP (nach ECTS):6

Stand:20.06.2014




Sekretariat:EN 7-1

POS-Nr.:31289


Sprache:Deutsch

LernergebnisseDie Studierenden beherrschen die mathematischen Grundlagen der geometrischen Modellierung im

Bereich der Computergraphik, kennen Kompressions- und Simplifizierungsverfahren und sind in der Lage,

selbständig Programmieraufgaben aus diesen Bereichen zu bearbeiten.

LehrinhalteModellierung: Parametrische Kurven und Flächen, Implizit Kurven und Flächen Dreiecksnetze:

Kompression, Simplifizierung, Multiresolutiondarstellungen.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Modellierung in der Computergraphik (Computergraphik II) VL 0433 L

357

SS 2

Modellierung in der Computergraphik (Computergraphik II) UE 0433 L

357

SS 2


Modellierung in der Computergraphik (Computergraphik II) (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Modellierung in der Computergraphik (Computergraphik II) (Übung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenEs kommt eine integrierte Veranstaltung mit Vorlesungs- und Übungsbestandteil zum Einsatz.

Computergraphik II (Geometrische Modellierung)



Inhaltlich werden die Kenntnisse im Master-Modul Computergraphik I vorausgesetzt.

Wünschenswert: Kenntnisse aus der Softwaretechnik, Lineare Algebra.


keine



Studienleistung PunkteProgrammier- und Hausaufgaben 20Schriftliche Prüfung 80










ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS

Punkten





Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Computergraphik Projekt

LP (nach ECTS):9

Stand:20.06.2014




Sekretariat:EN 7-1

POS-Nr.:31304


Sprache:Deutsch

LernergebnisseDie Studierenden haben vertiefte Kenntnisse der Computergraphik. Ihre erworbenen Kenntnisse und

Fähigkeiten können sie überzeugend präsentieren und vermitteln.

LehrinhalteDas Thema des Projekts wechselt und wird jeweils zu Beginn des Semesters bekanntgegeben.

Siehe http://www.cg.tu-berlin.de/teaching/

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Computer Graphics Project PJ 0433 L

325

WS/SS 6


Computer Graphics Project (Projekt) 270.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 6.0h 90.0Vor- und Nachbereitung 15.0 12.0h 180.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenDie Studierenden erhalten zunächst einen Überblick über die Grundlagen und die jüngsten Entwicklungen

im Bereich des im Semester behandelten Projektthemas. Anschließend bearbeiten sie in kleinen Teams

eine ausgewählte Fragestellung. Diese wird dann in einem Zwischenbeitrag vorgestellt. Zum Schluss fasst

jedes Team ihre Erkenntnisse, Anwendungsmethoden und Ergebnisse in einer schriftlichen Projektarbeit

zusammen und trägt sie den Prüfer vor.


Inhaltlich werden grundlegende Kenntnisse der Computergraphik vorausgesetzt, wie sie z.B. im Master

Modul Computergrafik I vermittelt werden. Kenntnisse aus der linearen Algebra, der Softwaretechnik sind

vorteilhaft. Die für das Seminar benötigte Fachliteratur liegt in der Regel in englischer Sprache vor.


keine

Computergraphik ProjektModulnr.: 1279 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3



Studienleistung PunkteProjektarbeit 50Vortrag 50



AnmeldeformalitätenSiehe http://www.cg.tu-berlin.de/teaching/



Literatur:




ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


Anwendungen

Wahl nach

ECTS

Punkten




Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Computergraphik Seminar A

LP (nach ECTS):3

Stand:20.06.2014




Sekretariat:EN 7-1

POS-Nr.:31302

URL: http://www.cg.tu-berlin.de

Sprache:Deutsch



LehrinhalteDas Thema des Seminars wechselt und wird jeweils zu Beginn des Semesters bekanntgegeben. Beispiele

sind: digitale Fabrikation, digitale Fotographie, Geometrieverarbeitung, Real-time Rendering, 3D Akquise

und Rekonstruktion, Interaktion, Simulation, Virtual Reality Techniken.


Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Computergraphik Seminar A SEM 0433 L

370

WS 2


Computergraphik Seminar A (Seminar) 75.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor- und Nachbereitung 15.0 3.0h 45.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenEs kommt ein Seminar zum Einsatz.






keine

Computergraphik Seminar AModulnr.: 1280 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 2



Studienleistung PunkteSeminararbeit 50Vortrag 50






Literatur:



ECTS


TI)


Anwendungen

Wahl nach

ECTS

Punkten


Sonstiges Literatur wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.

Computergraphik Seminar AModulnr.: 1280 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 2 von 2

Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Computergraphik Seminar B

LP (nach ECTS):3

Stand:20.06.2014




Sekretariat:EN 7-1

POS-Nr.:31199


Sprache:Deutsch



LehrinhalteDas Thema des Seminars wechselt und wird jeweils zu Beginn des Semesters bekanntgegeben. Beispiele

sind: digitale Fabrikation, digitale Fotographie, Geometrieverarbeitung, Real-time Rendering, 3D Akquise

und Rekonstruktion, Interaktion, Simulation, Virtual Reality Techniken.


Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Computergraphik Seminar B SEM 0433 L

370

SS 2


Computergraphik Seminar B (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenEs kommt ein Seminar zum Einsatz.

Computergraphik Seminar BModulnr.: 1281 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3






keine



Studienleistung PunkteSeminararbeit 50Vortrag 50






Literatur: Literatur wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.




ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


Anwendungen

Wahl nach

ECTS

Punkten




Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Computer Security - ProjektEngl.: Computer Security - Project

LP (nach ECTS):9

Stand:07.05.2014




Sekretariat:TEL 17

POS-Nr.:23340, 29807


LernergebnisseThis module's qualification aims are:

1. Understanding of specific features of secure computer systems

2. Knowledge about vulnerability of complex computer systems

3. A profound evaluation of the security of complex computer systems

This course mainly provides:


Method skills: 20%

System skills: 50%

Soft skills: 20%

LehrinhalteProjects will always be customized regarding the students‘ requirements, and offered within the scope of

the Computer Security project. Students will work individually or in groups.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Computer Security Projekt PJ 0434 L

955

WS/SS 6


Computer Security Projekt (Projekt) 270.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =1. Background Research 1.0 20.0h 20.02. Project Work 1.0 200.0h 200.03. Meetings with Supervisor 1.0 10.0h 10.04a. Preparation of Written Report 1.0 20.0h 20.04b. Preparation of Presentation 1.0 20.0h 20.0

Computer Security - ProjektModulnr.: 1047 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3

Beschreibung der Lehr- und LernformenThe Module consists of a project.

Course language is English, incl. all written works (papers, presentations, etc).


no special requirements


keine





• final written report: up to 75 points

• final presentation (talk): up to 25 points

The total number of points (0-100) is converted into a final grade according to Conversion Table 1 of

School IV.

Studienleistung Punktepresentation 25written report 75



AnmeldeformalitätenRegistration for the exam through the examination office.










Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


Anwendungen

Wahl nach

ECTS



Sicherheit und

Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS

Punkten

Compulsory Module for Master degree Computer Engineering/Electrical Engineering (major field of study:

Technical Applications).Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Computer Security - SeminarEngl.: Computer Security - Seminar

LP (nach ECTS):3

Stand:15.06.2014




Sekretariat:TEL 17

POS-Nr.:31212


LernergebnisseStudents are supposed to gain some experience in working with scientific papers, covering a recent, but

small and definite topic.

This course provides:


Method skills: 25%

System skills: 30%

Soft skills: 20%

LehrinhalteThe Computer Security Seminar offered each semester deals with most recent topics with respect to the

latest state of research regarding Computer Security focusing Internet Security, Cryptography,

Foundations of Security I & II, Hardware Security, Software Security, and Telecommunication Security.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Computer Security Seminar SEM 0434 L

956

WS/SS 2


Computer Security Seminar (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =1. Background Research 1.0 20.0h 20.02. Written Report 1.0 30.0h 30.03. Talk Preparation, Slides 1.0 20.0h 20.04. Presence at Block Meetings 4.0 5.0h 20.0

Computer Security - SeminarModulnr.: 1101 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3

Beschreibung der Lehr- und LernformenDuring the seminar students will work on a scientific topic, individually writing a report and giving a talk in

the end. We will especially focus on working with original literature as well as on practicing and preparing

of technical talks. To ensure relevance and up-to-date topics, usually the most interesting out of last year's

scientific articles are chosen.

Having completed this course, all students will have profound technical knowledge of each small and

clearly defined topic.

Course language is English incl. all written works (papers, presentations, etc).


Knowledge of compulsory modules of Bachelor degree.

This module cannot be chosen together with any other SecT module containing the seminar.


keine




School IV.




AnmeldeformalitätenRegistration for the seminar is necessary, in general this will be possible during the introductory meeting.

Details will be published on time on our web page.




Literatur: ACSAC - Annual Computer Security Applications ConferenceAsiacrypt - International Conference on the Theory and Application of Cryptology and

Information SecurityCCS - ACM Conference on Computer and Communications SecurityCrypto - International Cryptology ConferenceCSF (CSFW) - IEEE Computer Security Foundations Symposium / Supersedes CSFW

(Computer Security Foundations Workshop)DSN - The International Conference on Dependable Systems and NetworksESORICS - European SymposiumEurocrypt - European Cryptology ConferenceIMC - Internet Measurement ConferenceNDSS - ISOC Network and Distributed System Security SymposiumRAID - International Symposium on Recent Advances in Intrusion DetectionS&P (Oakland) - IEEE Symposium on Security and PrivacySecurity - Usenix Security SymposiumTCC - Theory of Cryptography Conference



Systeme

Wahl nach

ECTS

Punkten


Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Computer Security - Specialization LargeDt.: Computer Security - Vertiefung groß

LP (nach ECTS):9

Stand:15.06.2014




Sekretariat:TEL 17

POS-Nr.:23343


LernergebnisseThe module’s qualification aims are to get to know theoretical basics and technical details of each lecture’s

subject (Hardware Security, Foundations of Computer Security I & II or Cryptography for Security).

Furthermore, showing examples matching the themes will motivate students to make practice use of what

they just have learned. Those lectures are the foundation upon which project papers and theses can be

based on.



Method skills: 30%

System skills: 15%

Soft skills: 15%

Computer Security - Specialization LargeModulnr.: 1097 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 6

Lehrinhaltea) Hardware Security

More and more powerful electronical devices and their applications, from mobiles, car infotainment, e-

banking, electronic cash, internet via PC, mobile, gaming consoles or televisions to machine to machine

communication are pervading our lives. In that context the requirements to these systems to ensure a

secure and reliable program execution even in malicious environments are constantly increasing. These

requirements can often be fulfilled with special hardware only. Modern CPUs and platforms provide with

e.g. La Grande (Intel) and Trustzone (ARM) hardware extensions which make construction of such

systems feasible. This lecture deals with existing modern security hardware and discusses their functions

and principles.

b) Foundations of Security

The Foundations of Computer Security lecture aims to give a thorough introduction into the very diverse

field of computer security from a theoretical point of view. The focus here is on such computer security

aspects which can be precisely captured in a formal, logical, and mathematical way, and which allow

moreover proofs of meaningful theorems in that field. Students of this course will learn how to think

precisely about computer security against arbitrary attacks, a skill that will remain relevant and useful

regardless of how technology and standards change. With just enough formalism to maintain precision

and rigor without obscuring the development of ideas. We convey both the theories’ conceptual beauty

and its relevance to practice.

c) Cryptography for Security

Over the past 30 years cryptography has been transformed from a mysterious art into a mathematically

rigorous science. Cryptography plays a key role in ensuring the privacy and integrity of data and the

security of computer networks. This course provides a rigorous yet accessible treatment of modern

cryptography, with a focus on definitions, precise assumptions, and rigorous proofs. We introduce the core

principles of modern cryptography, including the modern, computational approach to security that

overcomes the limitations of perfect secrecy. An extensive treatment of private key encryption and

message authentication follows. We illustrate design principles for block ciphers, such as the Data

Encryption Standard (DES) and the Advanced Encryption Standard (AES), and present provably secure

constructions of block ciphers from lower-level primitives. The second half focuses on public key

cryptography, beginning with a self-contained introduction to the number theory needed to understand the

RSA, Diffie-Hellman, El Gamal, and other cryptosystems. After exploring public key encryption and digital

signatures, this lecture concludes with a discussion of the random oracle model and its applications. This

course presents the necessary tools to fully understand this fascinating subject.

d) Computer Security Seminar

The Computer Security Seminar offered each semester deals with most recent subjects in respect of

the latest state of research regarding Computer Security focusing Internet Security, Cryptography,

Foundations of Security I & II, Hardware Security, Software Security, and Telecommunication Security.


Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Computer Security Seminar SEM 0434 L

956

WS/SS 2

Wahlpflicht (Wahl nach Kursanzahl) - Min: 2 / Max: 2LV-Titel LV-Art LV-

Nummer

Turnus SWS

Cryptography for Security VL 0434 L

964

WS/SS 2

Foundations of Computer Security I VL 0434 L

963

WS/SS 2

Foundations of Computer Security II VL WS/SS 2HardwareSecurity VL 0434 L

983

WS/SS 2


Computer Security Seminar (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =1. Background Research 1.0 20.0h 20.02. Written Report 1.0 30.0h 30.03. Talk Preparation, Slides 1.0 20.0h 20.04. Presence at Block Meetings 4.0 5.0h 20.0

Cryptography for Security (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Foundations of Computer Security I (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Foundations of Computer Security II (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

HardwareSecurity (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0


Beschreibung der Lehr- und LernformenDuring the seminar students will work on a scientific subject individually writing a report and giving a

talk in the end. We will especially focus on working with original literature as well as on practicing and

preparing of technical talks. To ensure relevance and up-to-date subjects, usually the most interesting

out of last year’s scientific articles are chosen. Having completed this course all students will have

profound technical knowledge of each small and

clearly defined subject.

Course language is English (including all written works in the seminar).



keine





• (per lecture) short oral examination ("Rücksprache"): up to 40 points each

• (seminar) written report: up to 30 points

• (seminar) presentation: up to 10 points



Studienleistung Punkteseminar presentation 10short oral exam 40short oral exam 40written seminar report 30








Literatur: Anderson, R.: Security Engineering, John Wiley, 2001Bishop, M.: Computer Security: Art and Science, Addison Wesley, 2002Buttyan, L. and Hubaux, J. - P.: Security and Cooperation in Wireless N etworks,

Cambridge University Press, 2008Defense Advanced Research Projects Agency ( DARPA ), HIGH PERFORMANCE

MICROCHIP SUPPLY , www.cra.org/govaffairs/images/2005 - 02 -

HPMS_Report_Final.pdDenning, D.E.: Cryptography and Data Security, Addison Wesley, 1983Eckert, C.: IT - Sicherheit, 3.Aufl., Oldenbourg - Verlag, 2004Edward Amoroso. Fundamentals of Computer Security Technology. Prentice Hall PTR,

1994Garfinkel, S.; Spafford, G.: Practical Unix and Internet Security, 3rd ed. O’Reilly, 2004Garfinkel, S.; Spafford, G.: Practical Unix and Internet Security, 3rd ed. O’Reilly, 2004Garvey P.R.: Analytical Methods for Risk Management: A Systems Engineering

Perspective, ser. Statistics: a Series of Textbooks and Monographs. Boca Raton, FL,

USA: Chapman and Hall/CRC, 2009Gollmann, D.: Computer Security, John Wiley & Sons, 1999Howard,M.; LeBlanc,D.: Writing Sec ure Code, Microsoft Press, 2001Ken Dunham. Mobile Malware Attacks and Defense (Paperback). Syngress, November

2008Marshall D. Abrams, Sushil Jajodia and Harold J. Podell. Information Security: An

Integrated Collection of Essays. IEEE Computer Society Press, Los Alamitos,

California, USA, 1994Morrie Gasser. Building a Secure Computer System. Van Nostrand Reinhold, 1988,

http://www.cs.unomaha.edu/~stanw/gasserbook.pdfPeter J. Denning. Computers Und er Attack: Intruders, Worms and Viruses. Addison -

Wesley Professional, 1990Pfleeger, C.P.: Security in Computing, 4th ed., Prentice Hall, 2007Sean Smith und John Marchesini: The Craft of System Security , Addison - Wesley

Longman, AmsterdamSean W. Smith Tru sted Computing Platforms: Design and Applications , Springer,

BerlinStallings, W.: Cryptography and Network Security, 4th ed. Prentice Hall, 2006Tansu Alpcan and Tamer Baar.: Network Security: A Decision and Game Theoretic

Approach, Cambridge University Press, 2011U.S. Department of Defense Computer Security Center, Rainbow Series,

http://en.wikipedia.org/wiki/Rainbow_SeriesWilliam R. Cheswick, Steven M. Bellovin and Aviel D. Rubin. Firewalls and Internet

Security: Repelling the Wily Hacker, Second Edition. Addison - We sley Professional,

2003.







Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS



Sicherheit und

Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS

Punkten



Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Computer Security - Vertiefung kleinEngl.: Computer Security - Specialization Small

LP (nach ECTS):6

Stand:14.06.2014




Sekretariat:TEL 17

POS-Nr.:29649


LernergebnisseThe module’s qualification aims are to get to know certain basics and technical details of each lecture’s

subject (Internet Security, Software Security and Telecommunication Security). Those lectures are the

foundation upon which project papers and theses can be based. Having completed this course all students

will have solid knowledge of each small and clearly defined subject.



Method skills: 30%

System skills: 15%

Soft skills: 15%

Computer Security - Vertiefung kleinModulnr.: 1278 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 4

Lehrinhaltea) Internet Security

As the common utilization of the Internet broadens, the threat from malicious programs and users

increases. To counteract this development during the design of new applications and technologies, we will

try to identify and discuss the different attacks and threats (e.g., worms, viruses, denial of service). Based

on that countermeasures (e.g., firewalls, network intrusion detection/prevention systems, scanners) are

introduced and the challenges those are facing are explained. In addition to these active security tools,

secure protocols (e.g., SSL, Kerberos, TLS, VPN, IPsec, WLAN Security), key management approaches,

and the security of different Internet services (e.g., E-Mail, SSH, VoIP, Network Storage) will be analysed.

b) Telecommunication Security

Telecommunications networks are a critical component of the economic and social infrastructures in which

we live. Each day, well over three billion people across the globe rely upon these systems as their primary

means of connecting to the world around them. Given the significant focus on securing this critical

infrastructure in recent years, this course creates a starting place for students and young researchers into

the field of secure telecommunications networks. This course not only discusses emerging threats, along

with system vulnerabilities, but also presents the open questions raised by network evolution and defence

mechanisms. The course will also discuss securing current and next generation telecommunications

networks.

c) Software Security:

Broadly speaking, this course tries to address two questions: What are common software security

problems and what are their underlying causes? What are techniques, guidelines, principles, and

tools to prevent or detect them? Common security problems include buffer overflows, integer overflows,

SQL injection, XSS, and race conditions. Techniques to prevent or detect problems include threat

modelling, check lists and coding standards, static analysis tools, code reviews, typing, static analysis,

language-based security (or platform-based security), security middleware, runtime monitoring,

information flow analysis, program verification, and proof-carrying code. Both, problems and solutions can

be specific to the operating system, the programming language, middleware, type of application, or just

down to the individual application. In order not to get lost in the forest of possibilities, we will try to

understand the common themes: the root causes that lie at the heart of many problems and the

fundamental good principles embodied by some of the solutions.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Internet Security VL 0434 L

962

SS 2


Nummer

Turnus SWS

Software Security VL 0434 L

982

WS/SS 2

Telecommunication Security VL 0434 L

981

WS/SS 2



Internet Security (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Software Security (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Telecommunication Security (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbearbeitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenThis module features classical lectures only.



keine




School IV.

Studienleistung PunkteShort oral exam 50Short oral exam 50








Literatur: Anderson, R.: Security Engineering, John Wiley, 2001Bishop, M.: Computer Security: Art and Science, Addison Wesley, 2002Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), HIGH PERFORMANCE

MICROCHIP SUPPLY, www.cra.org/govaffairs/images/2005-02-

HPMS_Report_Final.pdfDenning, D.E.: Cryptography and Data Security, Addison Wesley, 1983Eckert, C.: IT-Sicherheit, 3.Aufl., Oldenbourg-Verlag, 2004Edward Amoroso. Fundamentals of Computer Security Technology. Prentice Hall PTR,

1994.Garfinkel, S.; Spafford, G.: Practical Unix and Internet Security, 3rd ed. O'Reilly, 2004Gollmann, D.: Computer Security, John Wiley & Sons, 1999Howard,M.; LeBlanc,D.: Writing Secure Code, Microsoft Press, 2001Ken Dunham. Mobile Malware Attacks and Defense (Paperback). Syngress, November

2008.Marshall D. Abrams, Sushil Jajodia and Harold J. Podell. Information Security: An

Integrated Collection of Essays. IEEE Computer Society Press, Los Alamitos,

California, USA, 1994.Morrie Gasser. Building a Secure Computer System. Van Nostrand Reinhold, 1988,

http://www.cs.unomaha.edu/~stanw/gasserbook.pdfPeter J. Denning. Computers Under Attack: Intruders, Worms and Viruses. Addison-

Wesley Professional, 1990.Pfleeger, C.P.: Security in Computing, 4th ed., Prentice Hall, 2007Sean Smith und John Marchesini: The Craft of System Security, Addison-Wesley

Longman, AmsterdamSean W. Smith Trusted Computing Platforms: Design and Applications, Springer, BerlinStallings, W.: Cryptography and Network Security, 4th ed. Prentice Hall, 2006U.S. Department of Defense Computer Security Center, Rainbow Series,

http://en.wikipedia.org/wiki/Rainbow_SeriesWilliam R. Cheswick, Steven M. Bellovin and Aviel D. Rubin. Firewalls and Internet

Security: Repelling the Wily Hacker, Second Edition. Addison-Wesley Professional,

2003.



Systeme

Wahl nach

ECTS

Punkten



Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Computer VisionEngl.: Computer Vision

LP (nach ECTS):12

Stand:02.07.2014




Sekretariat:MAR 6-5

POS-Nr.:30281


Sprache:Englisch

LernergebnisseDigital Image Processing:

Qualification aim of this module is to impart methods for signal processing, image enhancement, feature

extraction and grouping. The alumni have learned and practiced to use their skills in multifaceted

application areas.

Automatic Image Analysis:

The students acquire stepwise competence for the development of image understanding methods.

According to computer vision paradigm knowledge-based image analysis methods are developed based

on feature extraction. The module clarifies that the

learned skills can be used within multifaceted application areas of automatic image understanding.

LehrinhalteDigital Image Processing:

Image representation in frequency domain, Fourier transform, sampling theorem, Filtering, Wiener Filter,

image enhancement, edge detection, Hough transform, segmentation, interest operators, mathematical

morphology, vectorisation, texture, skeletonization, medical axis and distance transform, contour / line

tracing and -smoothing, Gestalt psychology, grouping

Automatic Image Analysis:

Visual cognition, grouping, shape descriptors, computer vision paradigm, knowledge-based image

analysis, models of the real world, formal representation of the models, modelling of uncertainty (soft-

computing), invariant pattern recognition, Bayesian decision theorem, Markoff random field models,

Bayesian networks, object categorisation, automatic interpretation of maps, application to close range-

and air photographs

Computer VisionModulnr.: 1013 (Version 2) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 4

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Automatic Image Analysis VL 0434

L130

WS 2

Automatic Image Analysis UE 0434

L131

WS 2

Digital Image Processing VL 0433

L110

SS 2

Digital Image Processing UE 0433 L

111

SS 2


Automatic Image Analysis (Vorlesung) 60.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0

Automatic Image Analysis (Übung) 120.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 6.0h 90.0

Digital Image Processing (Vorlesung) 60.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0

Digital Image Processing (Übung) 120.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 6.0h 90.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenUnderlying philosophy, methods and algorithms are explicated in the lectures. In the lab exercises which

take place in parallel, methods and algorithms are implemented and applied exemplarily.


For Automatic Image Analysis:

Knowledge according module „Digital Image Processing" or equivalent is recommended.


1.) Homework Automatic Image Analysis

2.) Homework Digital Image Analysis







of studies).



Hinweis:

https://www.isis.tu-berlin.de/course/view.php?id=5571; https://www.isis.tu-

berlin.de/course/view.php?id=6598

Literatur: AIA: Duda, Richard O., Hart, Peter E., Stork, David G.; Pattern Classification; Wiley,

New York, 2001DIP: Jähne, Bernd; Digital Image Processing, Springer, Berlin, 2005




ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


Anwendungen

Wahl nach

ECTS

Punkten



Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Current Research in Algorithms and Complexity

LP (nach ECTS):3

Stand:20.06.2014




Sekretariat:TEL 5-1

POS-Nr.:27690


LernergebnisseParticipants of this module have learned how to critically read and evaluate scientific papers. They are

able to work independently to gain an understanding of recently published results and the methods and

proofs behind. They can communicate the central ideas behind to non-experts and discuss the value of

the presented findings. They know about the key features of good oral presentations and the preparation

of a corresponding handout (5-10 pages).


technical skills 40x , method skills 40 x ,system skills 0x ,social skills 20x

LehrinhalteThe seminar uses recent publications in scientific conferences and journals, focussing on algorithms and

complexity.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Current Research in Algorithms and Complexity SEM 2


Current Research in Algorithms and Complexity (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenClassic seminar with talks by the participants and accompanying handouts (5-10 pages), where central

ideas and methods presented in the talk are summarized. We follow typical conference talk style.


Further knowledge on algorithms and complexity


keine

Current Research in Algorithms and Complexity




Studienleistung Punkteactive participation 10handout 30talk 60



Anmeldeformalitätenhttp://www.akt.tu-berlin.de







ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS




ECTS

Punkten



Sonstiges



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Database Internals & Scalable Data Processing

LP (nach ECTS):6

Stand:18.06.2014




Sekretariat:EN 7

POS-Nr.:31345


LernergebnisseThe global data volume is increasing dramatically each year. Understanding how to store, process and

manage these huge amounts of data efficiently is a key requirement for software engineers and data

analysts in the modern IT world. This course will teach students both the fundamentals of data processing

in traditional single-node database systems and how to scale out these techniques to huge amounts of

data in large-scale, distributed environments.

Technical skills: 30%; Method skills: 30%; System skills: 30%; Social competence: 10%.

LehrinhalteThe lecture is split into two parts, each covering roughly one half of the semester. During the first part, the

students become acquainted with the fundamentals of query processing in traditional relational database

systems. This includes the general architecture of a DBMS, file- & buffer management, query processing,

indexing, metadata management, query optimization, locking, recovery and transaction management. In

the second half of the lecture, the basics of parallel data processing will be covered with a focus on large-

scale, distributed systems and “cloud computing”. Topics include parallel processing platforms like

MapReduce, distributed data storage and retrieval – e.g., via DHTs –, techniques for distributed locking

and transaction handling, multi-tenancy and software as a service. The course consists of a lecture and

theoretical, written exercises. An additional practice project in conjunction with this lecture is offered and

recommended to be taken in parallel.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

IDB: Implementation of Database Systems and Scalable Data

Processing

VL 0434 L

431

WS 2

IDB: Implementation of Database Systems and Scalable Data

Processing

UE 0434 L

431

WS 2

Database Internals & Scalable Data Processing



IDB: Implementation of Database Systems and Scalable Data Processing (Vorlesung) 30.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Participation in class IDB 15.0 2.0h 30.0

IDB: Implementation of Database Systems and Scalable Data Processing (Übung) 30.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Participation in exercises IDB 15.0 2.0h 30.0


Aufwandsbeschreibung Multiplikator Stunden =Exam preparation 1.0 30.0h 30.0Graded problem sheets 1.0 60.0h 60.0Preparation/Consolidation IDB 15.0 2.0h 30.0

120.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenLectures are accompanied by exercises in small groups to practically rehearse the theory taught in the

lectures.

The course will be given in English.


This course is the base course for master students with focus on database systems and information

management and should be attended in the first semester of the master program. In contrast to the

introduction of database systems (MPGI5/DBS), which looks at database systems from an application

programmers point of view, this class focuses on the internals of database systems. To participate,

students are required to have successfully completed a Bachelor in computer science with a focus on

database systems (participation in the Datenbankpraktikum, Datenbankprojekt). Knowledge of data

modeling, relational algebra, and SQL as well as a very good command of Java, or possibly C/C++/C#,

programming is required to participate in the course. Due to capacity reasons, the class is limited to at

most 60 participants.


keine



Studienleistung PunkteAssessment of the homework exercises 20Result of the written exam 80





Anmeldeformalitäten-



Literatur:[1] Hector Garcia-Molina, Jeffrey D. Ullman, Jennifer Widom: Database Systems - The

Complete Book, Pearson Education International, 2002. Or:[2] Garcia-Molina, Ullman, Widom: “Database Systems: The Complete Book,” Prentice

Hall, 2000.[3] R. Elmasri und S.B. Navathe: Fundamentals of Database Systems, Benjamin

Cummings Deutsche Übersetzung: “Grundlagen von Datenbanksystemen,“ Pearson,

2002.[4] J. Gray, A. Reuter: Transaction Processing, Morgan Kaufman, 1993.[5] T. Özsu und P. Valduriez: Principles of Distributed Database Systems, Prentice Hall,

1999.[6] Saake, Heuer, Sattler: “Datenbanken: Implementierungstechniken”, mitp Verlag,

2005 (2. Auflage).[7] Härder, Rahm: “Datenbanksysteme. Konzepte und Techniken der

Implementierung,” Springer, 2. Auflage 2001.[8] Kemper, Eickler: “Datenbanksysteme – Eine Einführung,” Oldenburg, 5. Auflage

2004.




Studiengang Stupo Gruppenname TypBachelor Technische Informatik (BSc-

TI)

BSc Technische Informatik PO 2013 Fachstudium Informatik Wahl nach

ECTS


TI)


2014

Informatik Wahl nach

ECTS




ECTS




ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS




ECTS







ECTS


(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten




Sonstiges



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Digital CommunitiesEngl.: Digital Communities

LP (nach ECTS):6

Stand:20.06.2014

Verantwortlich für das Modul:Küpper, Axel

Ansprechpartner für das Modul:Ruppel, Peter


Sekretariat:TEL 19

POS-Nr.:27649

URL:http://www.snet.tu-berlin.de/digitalcommunities

Sprache:Englisch

LernergebnisseStudents who have successfully finished this module have an overview of current and future concepts for

digital communities. They have developed an understanding of the principles of social network analysis,

and have learned about the concepts of digital identities and online social networks. However, they are

also aware of the limitations and privacy issues of digital communities. Furthermore, they have developed

an understanding of related topics such as reputation and recommender systems and online voting.


technical skills: 40x, method skills: 30x, system skills: 20x, social skills: 10x

LehrinhalteThe module starts with an introduction to the fundamentals of digital communities and an overview of

related concepts. This includes methods and applications for social network analysis as well as online

social networks. Then the module introduces concepts for digital identities and discusses current

approaches for identification and authentication. After that, additional concepts that are relevant to digital

communities are presented, for instance voting, reputation and recommender systems. The module

concludes with an overview and discussion of the latest trends and developments in digital communities.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Digital Communities IV 0433 L

707

WS 4


Digital Communities (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Digital CommunitiesModulnr.: 785 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 5

Beschreibung der Lehr- und LernformenThe topics of this module are taught in a classical lecture, which also envisages a related discussion

between students and lecturer. Selected topics are further covered in an exercise course with frequent

assignments. Each assignment contains several problems, which are to be solved by the students. During

practical lessons, the solutions are then presented and discussed.


Mandatory: basic knowledge of computer science.

Desirable: knowledge of graph theory, basic programming skills.


keine





AnmeldeformalitätenIt is not required to register for the lecture or for tutorial sessions. However, it is required to register for the

oral examination, which can be done via the online QISPOS system after the course has started.



Literatur: Stanley Was sermann and Katherine Faust: Social Network Analysis, Ca m bridge

University Press, 2009







ECTS




ECTS




ECTS




ECTS


Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


Anwendungen

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten



TI)


ECTS




ECTS




Master Students of:

- Computer Engineering (Technische Informatik / Katalog1: Technische Anwendung)

- Innovation in Information and Communication Technology:

--- Studienschwerpunkt Distributed Systems & Services

--- Studienschwerpunkt Internet Technology & ArchitectureStudierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Digitale BildverarbeitungEngl.: Digital Image Processing

LP (nach ECTS):6

Stand:06.03.2014




Sekretariat:MAR 6-5

POS-Nr.:18122, 20057


Sprache:Englisch

LernergebnisseQualification aim of this module is to impart methods for signal processing, image enhancement, feature


application areas.



LehrinhalteImage representation in frequency domain, Fourier transform, sampling theorem, Filtering, Wiener Filter,

image enhancement, edge detection, Hough transform, segmentation, interest operators, mathematical

morphology, vectorisation, texture, skeletonization, medical axis and distance transform, contour / line

tracing and -smoothing, Gestalt psychology, grouping

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Digital Image Processing VL 0433

L110

SS 2

Digital Image Processing UE 0433 L

111

SS 2


Digital Image Processing (Vorlesung) 60.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0

Digital Image Processing (Übung) 120.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 6.0h 90.0

Digitale BildverarbeitungModulnr.: 879 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 5

Beschreibung der Lehr- und LernformenUnderlying philosophy, methods and algorithms are explicated in the lectures. In the lab exercises which

take place in parallel, methods and algorithms are implemented and applied exemplarily.


keine Vorraussetzung


keine






of studies).



Hinweis:


Literatur: Jähne, Bernd; Digital Image Pro cessing, Springer, Berlin, 2005




Studiengang Stupo Gruppenname TypBachelor Elektrotechnik (BSc-ET) BSc Elektrotechnik StuPO 2014 Wahlpflicht Elektronik


Wahl nach

ECTS


TI)


2014


ECTS


TI)


2014

Elektronik und

Informationstechnik

Wahl nach

ECTS

PunktenMaster Automotive Systems (MSc-

AS)


ECTS


Science (MSc-GGS)


Vision and Remote

Sensing

Wahl nach

ECTS


Science (MSc-GGS)


Vision and Remote

Sensing

Wahl nach

ECTS


Science (MSc-GGS)


Vision and Remote

Sensing

Wahl nach

ECTS


Science (MSc-GGS)


Vision and Remote

Sensing

Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


Anwendungen

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten



TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


Medientechnik

Wahl nach

ECTS




ECTS



(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten




Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Distributed AlgorithmsDt.: Verteilte Algorithmen

LP (nach ECTS):6

Stand:18.06.2014

Verantwortlich für das Modul:Heiß, Hans-Ulrich



Sekretariat:EN 6

POS-Nr.:31126

URL:http://www.kbs.tu-berlin.de/

Sprache:Englisch

LernergebnisseStudents who have successfully finished this module know the most important basic algorithms for

distributed systems and their respective properties. They know typical structures of distributed algorithms

and can evaluate the complexity, scalability and fault tolerance properties. The students can apply their

knowledge for selecting appropriate algorithms while designing distributed systems.


technical skills 50%, method skills 30%, system skills 10%, social skills 10%.

Lehrinhalte * Models for distributed systems

* Flooding, echo, broadcast

* Selection

* Distributed termination detection

* Mutual exclusion

* Distributed garbage collection

* Logical clocks, vector clocks, clock synchronization

* Distributed snapshots

* Fault tolerance basics

* Consensus

* Replication

* Distributed memory

* Concurrency control

* Distributed transactions

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Distributed Algorithms VL 0432 L

524

WS 2

Distributed Algorithms UE 0432 L

524

WS 2

Distributed AlgorithmsModulnr.: 1102 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 6


Distributed Algorithms (Vorlesung) 60.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Preparation and follow-up 15.0 2.0h 30.0Presence 15.0 2.0h 30.0

Distributed Algorithms (Übung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Assignments 1.0 60.0h 60.0Presence 15.0 2.0h 30.0


Aufwandsbeschreibung Multiplikator Stunden =Exam preparation 1.0 30.0h 30.0

30.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenThe lecture conveys the material in traditional form. The tutorial encompasses interactive discussion of

issues related to the lecture material. Students may present results of their assignments (homework).


Basic skills in distributed systems.


keine





AnmeldeformalitätenSee http://www.kbs.tu-berlin.de




Hinweis:

http://www.kbs.tu-berlin.de/

Literatur: F. Mattern. Verteilte Basisalgorithmen. Springer-Verlag, 1989 G. Coulouris, J. Dollimore, and T. Kindberg. Distributed Systems: Concepts and

Design. Addison-Wesley, 4th edition, 2005. [auch in Deutsch erhältlich]. G. Tel. Introduction to Distributed Algorithms. Cambridge University Press, 2nd edition,

2000.H. Attya, J. Welch: Distributed Computing. John Wiley, 2004N. Lynch. Distributed Algorithms. Morgan Kaufmann, 1996.S. Mullender, editor. Distributed Systems. Addison-Wesley, 2nd edition, 1993 S. Tanenbaum and M. van Steen. Distributed Systems: Principles and Paradigms. 2nd

ed., Pearson, 2007. [auch in Deutsch erhältlich].





Softwaretechnik

Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Informatik

Wahl nach

ECTS


TI)


2014


ECTS


ECTS


ECTS


Systeme

Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten



TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS




ECTS




ECTS



Sicherheit und

Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS







ECTS

Punkten


SonstigesThis module is offered every year.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Einführung in das interaktive TheorembeweisenEngl.: Introduction into interactive theorem proving

LP (nach ECTS):3

Stand:13.04.2014


Ansprechpartner für das Modul:Peters, Kirstin


Sekretariat:TEL 7-2

POS-Nr.:29170


Sprache:Deutsch

LernergebnisseWerkzeug-Kompetenz im Umgang mit dem Theorembeweiser Isabelle.

Grundverständnis bei der Erstellung mechanisch formalisierbarer Beweise.

Kompetenz bei der konkreten Umsetzung von informallen Beweisideen in Isabelle-Code.



LehrinhalteHigher-Order Logik (HOL)

Isabelle-Syntax

Beweisstrategien

Induktion und Co-Induktion

Darstellungen von Theorien in Isabelle/HOL

Unterschied von „deep“ versus „shallow“ Einbettungen.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Einführung in das interaktive Theorembeweisen IV 0434 L

362

SS 2


Einführung in das interaktive Theorembeweisen (Integrierte Veranstaltung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbearbeitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenBlockveranstaltung in der vorlesungsfreien Zeit - 5 Tage mit VL (Einführung in Theorem Beweiser und

Isabelle), praktische Übung mit Isabelle, eventuell mit Vortrag über Fallstudien.

Im September 2014 geplant für die zweite/dritte Woche.

Einführung in das interaktive Theorembeweisen



Grundkenntnisse in Formaler Logik, Kenntnisse und Kompetenzen im Führen von Beweisen.


keine





AnmeldeformalitätenInteressensbekundung durch Anmeldung im ISIS-Kurs.

Vorab-Informationen dazu rechtzeitig über http://www.mtv.tu-berlin.de/menue/lehre/



Literatur: Material erhältlich über http://isabelle.in.tum.de/





ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS




ECTS

Punkten

Informatik - Diplom (Studiengebiet THI)

Technische Informatik - DiplomStudierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Einführung in die Logik und deskriptive KomplexitätEngl.: Logic and Complexity

LP (nach ECTS):9

Stand:20.06.2014

Verantwortlich für das Modul:Kreutzer, Stephan



Sekretariat:TEL 7-3

POS-Nr.:29173


LernergebnisseDie Studierenden kennen die verschiedenen Anwendungen der Logik in der Informatik. Sie haben das

methodische Rüstzeug um die Ausdrucksstärke eines logischen Systems zu analysieren und verstehen

den engen Zusammenhang zwischen Logik und algorithmischer Komplexität. Sie werden im Rahmen

dieses Moduls im Schnittgebiet zwischen Logik und Algorithmik bis an den aktuellen Stand der Forschung

herangeführt und somit auf eigene Arbeiten in diesem Gebiet vorbereitet.



Einführung in die Logik und deskriptive Komplexität


LehrinhalteAufbauend auf der Grundvorlesung über Logik im Bachelorstudiengang (z.B. TheGI3 an der

TU Berlin) behandelt dieses Modul weiterführende Themen der Logik in der Informatik.

Es werden zunächst verschiedene Anwendungsgebiete der Logik eingeführt, besonders

Anwendungen in der Datenbanktheorie, der Algorithmik und Komplexitätstheorie, sowie der

automatischen Verifikation.

Im Zentrum des ersten Teils der Vorlesung stehen Fragen zur Ausdrucksstärke verschiedener

Logiken und Datenbankabfragesprachen. Es werden Methoden eingeführt um nachzuweisen,

dass bestimmte Abfragen nicht in der Prädikatenlogik definiert werden kann. Aufbauend

darauf werden dann sogenannte „Lokalitätssätze" bewiesen, die die Ausdrucksstärke der

Prädikatenlogik auf sehr überraschende Art charakterisieren.

Thema des zweiten Teils der Vorlesung ist der Zusammenhang zwischen Logik und

Komplexität. Hier steht zunächst die Frage im Vordergrund, wie schwierig es ist, Formeln

einer gegebene Logik in einer Struktur auszuwerten. Vor allem aber werden wir den Bereich

der „deskriptiven Komplexitätstheorie" behandeln, in dem algorithmische Probleme nicht

anhand der zu ihrer Lösung benötigten Ressourcen wie Speicherplatz und Laufzeit

klassifiziert werden, sondern der zu ihrer Beschreibung nötigen Art und Zahl logischer

Quantoren und Operatoren. Es stellt sich heraus, dass es einen erstaunlich engen

Zusammenhang zwischen diesen beiden Arten der Beschreibung von Problemen gibt, in dem

Sinne, dass Probleme, die in natürlichen Komplexitätsklassen wie PTIME oder NP berechnet

werden können, auch Beschreibungen in natürlichen Logiken haben. Die Logik bietet

demnach einen alternativen und sehr eleganten Zugang zur Komplexitätstheorie, den wir in

diesem Teil der Vorlesung behandeln werden.

Im letzten Teil des Moduls wird auf die Rolle der Logik um Zusammenhang mit sogenannten

Constraint-Satisfaction-Problemen eingegangen, die im Bereich der künstlichen Intelligenz

sehr intensiv untersucht werden. Auch hier hat die Logik wichtige Anwendungsmöglichkeiten,

die im Rahmen der Vorlesung behandelt werden.

Modulbestandteile

Wahlpflicht (Pflicht)LV-Titel LV-Art LV-

Nummer

Turnus SWS

Logik und Komplexität IV 0432 L

673

WS/SS 4

Logik und Komplexität SEM 2




Logik und Komplexität (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Logik und Komplexität (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenDie Veranstaltungen bestehen aus einer flexiblen Abfolge von Vorlesungen und Übungen.

Zusätzlich werden weitere Themen im Tutorium sowie zum Teil in Gruppenarbeit von den

Studierenden selbst erarbeitet.


Interesse an theoretischer Informatik sowie Grundkenntnisse in Logik und

Komplexitätstheorie, wie sie in den Modulen „Berechenbarkeit und Komplexität“ sowie

„Logiken und Kalküle“ vermittelt werden.


keine





AnmeldeformalitätenModulanmeldung gemäß TU-Standard.







ECTS


Systeme

Wahl nach

ECTS


ECTS

Punkten


SonstigesLiteratur:

Die Vorlesung orientiert sich am Skript Logik und Komplexität. Ergänzende Literaturangaben

zu den einzelnen Kapiteln werden in der Vorlesung bekannt gegeben.



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Einführung in Physiological ComputingEngl.: Introduction to Physiological Computing

LP (nach ECTS):6

Stand:16.08.2014




Sekretariat:TEL 18

POS-Nr.:23286


Sprache:Deutsch

LernergebnisseThe general idea of this module is to give an introduction to approaches that uses features or processes of

the human body as an input to obtain information that are otherwise difficult to access in the context of

human-computer-interaction (HCI).

- Basic understanding of neuronal processes and the relation of body regulation, emotion, cognition, and

behavior.

- Knowledge of current approaches in (evolutionary) psychology and neuroscience to emotions/affects.

- Basic understanding of relevant physiological indicators of psychic processes

- Expertise to assess existing and future approaches

oto utilize bio/body signals in HCI and usablity research

oto collect and analyze information about the user's current emotional state

oto manipulate the user's mood

oto identify and verify users

- Knowledge of current technical approaches to classify biometrical features

- Ability to do critical (online) literature research

- Presentation skills

- Hands-on experience in an independent student research project


technical skills 40%

method skills 40%

system skills 10%

social skills 10%

Einführung in Physiological ComputingModulnr.: 1109 (Version 2) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 5

LehrinhalteSE Affective Computing

The main of topic of this seminar is the deployment of affective/physiological processes in the context of

human-computer-interaction.

Overview structure and function of the human nervous system and neuronal information processing; basic

assumption of evolution theory and evolutionary psychology; theories on emotion; current findings of

emotion research with an emphasis on positive emotions; methods to induce emotions; measurement of

feeling / subjective measurements; overview of related terms/buzzwords like user experience, joy of use

etc. Recording and analysis of biosignals like facial muscle activity, heartbeat and eye movements;

existing sensors and research to measure these signals during human-computer-interaction; attempts to

manipulate user affect in HCI

SE Biometric Identification and Verification

This seminar deals with current methods of person identification using biometric measures. Topics

include:

Foundations of feature extraction and classification, identification and verification; speaker

recognition/identification; face recognition/identification; activity-based verification; finger-print verification;

'exotic' verification

SP Neuro-Usability

Based on the Seminar Affective Computing and ongoing research at the Deutsche Telekom Laboratories,

the participants will set up an own study project to investigate the role of affective processes in HCI or

alternatively deploy psychophysiological measures for usability evaluation.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Affective Computing SEM WS 2


Nummer

Turnus SWS

Biometric Identification and Verification SEM WS 2Neuro/Usability PJ 0434 L

914

SS 2



Affective Computing (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Biometric Identification and Verification (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Neuro/Usability (Projekt) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenSeminars: Lectures with in-class presentations held by participants

Student Project: project teamwork (own study/project + final report)


SE Affective Computing

Mandatory: completed Bachelor/Vordiplom in computer science, computer engineering, electrical

engineering


SE Biometric Identification and Verification

Mandatory: successful participation in the preceding seminar Affective Computing


SP Neuro-Usability

Mandatory: successful participation in the preceding seminar Affective Computing



keine




Seminar Affective Computing

The cumulative grade for this module is the result form the following individual performances during the

courses and other academic activities:

Presence lectures + oral presentation + written version(handout) + short written test at end of semester

= 10% + 20% + 10% + 10% = 50 %

Study project Neuro-Usability

The cumulative grade for this module is the result form the following individual performances during the

courses and other academic activities:

Presence project work + project work + written report + short written test at end of semester

= 10% + 20% + 20% = 50 %

Seminar Biometric Identification and Verification

presence lectures + oral presentation + written version + homework

= 10% + 20% + 10% + 10% = 50 %









Hinweis:

Can be downloaded from ISIS page of the corresponding courses.

Literatur: [1] Blythe, M. A., Overbeeke, K., Monk, A. F.,& Wright, P. C. (Eds.). (2004). Funology.

From Usability to Enjoyment. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers. (selected

chapters)[2] Duda, R.O., Hart, P.E., Stork, D.G. (2002). Pattern Classification. Wiley.[3] Janke, W., Schmidt-Daffy, M.,& Debus, G. (2008). Experimentelle

Emotionspsychologie. Lengerich: Pabst Science Publishers (einzelne Kapitel)[4] Krämer, N. C. (2008). Soziale Wirkungen virtueller Helfer. Stuttgart: Kohlhammer

GmbH. (selected chapters)[5] Norman, D. A. (2004). Emotional design: why we love (or hate) everyday things.

New York City: Basic Books.[6] Schandry, R. (1998). Lehrbuch Psychophysiologie. Weinheim: Beltz.[7] Schleicher, R. (2009). Emotionen und Peripherphysiologie. Lengerich: Pabst

Science Publishers.[8] Selected publications from the group of Rosalind Picard (http://affect.media.mit.edu/)



KursanzahlMaster Informatik (MSc-Inf) MSc Informatik PO 2013 Kommunikationsbasierte

Systeme

Wahl nach

ECTS

Punkten



SonstigesThe topics of the module can serve as a foundation of a diploma or master thesis in the area.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Embedded Operating SystemsDt.: Eingebettete Betriebssysteme

LP (nach ECTS):6

Stand:10.05.2014




Sekretariat:EN 6

POS-Nr.:18091, 24954


Sprache:Englisch

LernergebnisseStudents who have successfully finished this module have an advanced knowledge of operating systems

for embedded systems. They are aware of the specific design aspects (like realtime behavior, energy

consumption, schedulability, fault tolerance) and know of their interdependencies.

The course is principally designed to impart: technical skills 50%, method skills 40%, system skills 10%,

social skills 0%.

LehrinhalteEmbedded OS: Requirements for embedded systems; example application areas; embedded processor

architecture; realtime scheduling; worst case execution time estimation, schedulability analysis;

Dependable Systems: Basic notions and quantities, failure models, fault trees, availability analysis for

composition, Byzantine protocols.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Dependable Systems VL 0432 L

592

WS 2

Embedded Operating Systems VL 0432 L

595

SS 2

Embedded Operating SystemsModulnr.: 181 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 6


Dependable Systems (Vorlesung) 75.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Preparation and follow-up 15.0 3.0h 45.0Presence 15.0 2.0h 30.0

Embedded Operating Systems (Vorlesung) 75.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Preparation and follow-up 15.0 3.0h 45.0Presence 15.0 2.0h 30.0


Aufwandsbeschreibung Multiplikator Stunden =Examination preparation 1.0 30.0h 30.0

30.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenThe lecture conveys the material in traditional form.


Basic (undergraduate) course on operating systems is required to follow the lectures.


keine





AnmeldeformalitätenSee homepage of module at http://www.kbs.tu-berlin.de/




Hinweis:


Literatur: C.M. Krishna, K.G. Shin, Real-Time Systems, McGraw-Hill, 1997D.K. Pradhan (Ed.): Fault Tolerant Computer Systems, Prentice Hall, 1996D.P. Siewiorek, R.S. Swarz: The Theory and Practice of Reliable Systems Design,

Digital Press, 1995Jane W. S. Lui, Real-Time Systems, Prentice Hall, 2000Stallings, W.: Operating Systems, 5th ed., Prentice Hall, 2004T. Anderson, P.A. Lee: Fault Tolerance: Principles and Practice, Prentice Hall, 1982Tanenbaum, A.; Woodhull, A.: Operating Systems Design and Implementation, 3rd ed.,

Prentice Hall, 2006





Softwaretechnik

Wahl nach

ECTS


ECTS

PunktenBachelor Informationstechnik im

Maschinenwesen (BSc-ITM)

StuPo 29.12.2009 05. Informatik Vertiefung Wahl nach

ECTS

PunktenBachelor Physikalische

Ingenieurwissenschaft (BSc-PI)

StuPO 09.01.2012 Wahlpflichtmodule Freie Wahl

Bachelor Technische Informatik (BSc-

TI)


Informatik

Wahl nach

ECTS


TI)


2014

Eingebettete Systeme Wahl nach

ECTS


AS)


ECTS




ECTS




ECTS




ECTS





Systeme

Wahl nach

ECTS


ECTS



StuPO 19.12.2007 2.3a Kernbereich Freie Wahl


TI)


Anwendungen

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten



TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS




ECTS

Punkten


SonstigesThe module is offered every year. Students can start the module every semester either with the lecture

Dependable Systems or with the lecture Embedded Operating Systems .


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Embedded Systems Security LaborEngl.: Embedded Systems Security Labor

LP (nach ECTS):6

Stand:09.05.2014




Sekretariat:TEL 17

POS-Nr.:29651


LernergebnisseThis module’s qualification aims are:

1. Understanding of security relevant interfaces (hard- and software) of (embedded) computer systems

2. Practical experience in identifying, exploiting, and fixing of vulnerabilities in hard- and software

3. A profound evaluation of system security



Method skills: 35%

System skills: 10%

Social skills: 5%

Embedded Systems Security LaborModulnr.: 1049 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 7

LehrinhalteThe security lab offers students the opportunity to learn how to analyze the system security of Linux-based

systems with an emphasis on embedded platforms. It covers topics from hardware security and debug

facilities and then moves on to software security issues in applications and finally the kernel. This course

focuses on practically relevant details and hands-on experience instead of providing thorough theoretical

background information.

Students will have to solve multiple challenges where a system has to be analyzed and then

compromised. The lab is organized as a practical course (PR) and students will be working in small

groups with state-of-the-art Linux-based embedded systems (ARM and/or MIPS architecture, e.g.

Pandaboard, Raspberry Pi, Carambola).

TOPICS:

• Serial interface

• ARM/MIPS introduction

• JTAG hardware debugging interface

• OpenOCD, BusPirate, BusBlaster

• Software debugging with GDB

• Linux security tools

• Public key cryptography, certificates and signatures

• Shellcode

• Memory corruption vulnerabilities

• NX/XD/XN, ASLR, stack canaries

• ELF binary format

• Heap structure

• Integer overflows

• Kernel security

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Security Lab PR 0434 L

972

WS/SS 4


Security Lab (Praktikum) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =1. Per Assignment: 0.0 0.0h 0.01a. Security Analysis 6.0 7.0h 42.01b. Vulnerability Background Research 6.0 5.0h 30.01c. Proof of Concept Exploit 6.0 8.0h 48.01d. Written Solution 6.0 5.0h 30.02. Presence Hours 15.0 2.0h 30.0


Beschreibung der Lehr- und LernformenThe module consists of a practical course. Attendance is mandatory!


Prerequisites:

• knowledge equivalent to the "Software Security" lecture

• familiarity with Unix/Linux operating system primitives (e.g. using a command line)


• basic networking concepts and tools (DNS, DHCP, NAT, ...)

• low-level programming concepts (pointers, registers, stack vs. heap, ...)

• basic concepts of cryptography

In order to complete the assignments, each group needs at least one computer with administrator

privileges (i.e. being able to log into university computers is insufficient).


keine





• (Practical Course) 6x practical assignments: up to 20 points each



Studienleistung PunkteAssignment #1 20Assignment #2 20Assignment #3 20Assignment #4 20Assignment #5 20Assignment #6 20



AnmeldeformalitätenRegistration through the examination office.










Wahl nach

ECTS


TI)


Informatik

Wahl nach

ECTS




ECTS




ECTS




Master Elektrotechnik (MSc-ET) MSc Elektrotechnik PO 2013 Ergänzungsmodule Wahl nach


Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)

MSc Technische Informatik PO 2013 Technologien der

Informationstechnik

Wahl nach

ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


Informationstechnik

Wahl nach

ECTS


TI)


Informationstechnik

Wahl nach

ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


Informationstechnik

Wahl nach

ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


Anwendungen

Wahl nach

ECTS



Sicherheit und

Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS

Punkten

Master degree module.

Technical Applications (Computer Engineering / Electrical Engineering)



SonstigesIt is strongly advised to attend the „Software Security" lecture either in parallel or beforehand. A module

which combines that lecture with this practical course is available („Applied Security", MINF-KS-CS/APS).


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Entrepreneurship in Information Management / ENPRO

LP (nach ECTS):6

Stand:21.06.2014




Sekretariat:EN 7

POS-Nr.:30123


LernergebnisseThe students know how to proceed with a business idea in the area of Information Management under the

aspects of management and information technology. This is done through a one semester applied project.

Major objectives are learning about prototype system development for a complex information management

scenario, assessment of market opportunities and creation of a business plan. The students will learn to

operate as team member, take ownership of modules, project organization, market analysis, prototype

development, quality assurance, documentation and preparation of a business plan.

Qualification profile of this module (estimated percentage of competences to achieve):

Thematic 25x Methodology 25x System 25x Social 25x

LehrinhalteFirst of all you will develop and structure your idea under supervision. This will be followed by a marked

analysis which will help you create a product specification and a business idea. This initial idea will be

used to elicitate the requirements, model the system-to-be which then has to be broken down into

numerous sub-tasks so each individual team member can contribute. At regular project meetings, the

project team presented the project progress including which milestones were reached and decided on

further steps to take with using the feedback of the lecturer. If the system has a realistic chance of

becoming a market success and the team members are still interested financial support options can be

evaluated.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Entrepreneurship in Information Management PJ 0434 L

475

SS 4


Entrepreneurship in Information Management (Projekt) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbearbeitung 15.0 8.0h 120.0

Entrepreneurship in Information Management / ENPRO


Beschreibung der Lehr- und LernformenGuided and self-organized project work


To participate, you must have successfully completed the IDB Module. Further it is encouraged that you

have visited the Entrepreneurship-Lecture.


keine



Studienleistung PunkteActiv participation in the project milestondes 10Final Report 10Market Analysis and Business Plan creation 20Project Poster 10Prototype with test cases 50









Literatur: Chris Anderson: The Long Tail. Hanser Verlag 2006http://www2.informatik.hu-berlin.de/rok/entrepreneurship/links





ECTS


TI)


ECTS

Punkten


after the first (master) term in "Technische Informatik", "Wirschaftsingenieurwesen".

ENPRO is also open for the remaining diploma students in the mentioned areas.Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Entwurf Komplexer digitaler Systeme

LP (nach ECTS):3

Stand:20.06.2014

Verantwortlich für das Modul:Klar, Heinrich




POS-Nr.:13522


LernergebnisseDie Studierenden beherrschen Konzepte une Architekturen zum Entwurf komplexer digitaler Systeme und

sind in der Lage, entsprechende Systeme selbst zu entwickeln.


Fachkompetenz 35 x Methodenkompetenz 30 x Systemkompetenz 30 x Sozialkompetenz 5 x

LehrinhalteEntwurf komplexer digitaler Systeme

“Architecture and Design of Complex Digital Systems” Hierarchischer Entwurf, Grundstrukturen komplexer

Systeme, Low Power Design, High-Level-Synthese, Partitionierung, Teststrategien, Hardware-Software-

Codesign.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Entwurf komplexer digitaler Systeme VL WS/SS 2


Entwurf komplexer digitaler Systeme (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenVorlesung


Kenntnisse aus dem Master Modul: Entwurf digitaler Systeme


keine

Entwurf Komplexer digitaler SystemeModulnr.: 1285 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 5





Anmeldeformalitätenzu Beginn des Semesters



Literatur: Fayez Gelali et.al., Network-On-Chips, CRC Press 2009.James R. Armstrong, F.Gail Gray; VHDL Design Representation and Synthesis,

Prentice Hall, 2000.M. Banatre et.al., Cooperating Embedded Systems and Wireless Sensor Networks,

Wiley 2008.Nadia Nedjak et.al., Co-Design for System Acceleration, Springer 2007.





ECTS


TI)

Msc Technische Informatik PO 2010 Rechnertechnik Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten



TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS

Punkten

Wahlpflichtmodul in den Masterstudiengang Technische Informatik / Studienschwerpunkt RechnertechnikStudierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:FahrzeuginformationstechnikEngl.: Vehicle Information Technology

LP (nach ECTS):6

Stand:02.07.2014

Verantwortlich für das Modul:Popescu-Zeletin, Radu

Ansprechpartner für das Modul:Fischer, Heike


Sekretariat:MAR 5-5

POS-Nr.:26783, 27645

URL:www.oks.tu-berlin.de

Sprache:Deutsch

LernergebnisseDie Studierenden verfügen über grundlegende Kompetenzen in den Technologien für die

Fahrzeuginformationstechnik sowie deren Anwendung inbesondere auf dem Gebiet der

Fahrerassistenzsysteme.



LehrinhalteDieses Modul gibt zunächst einen Einblick in die Grundlagen der Informationstechnik im Kraftfahrzeug.

Da-bei werden die verschiedenen Elektronik-Domänen des Fahrzeugs mit ihren Fragestellungen und Sys-

temausprägungen erläutert. Einen besonderen Schwerpunkt bildet das Gebiet moderner

Assistenzsysteme im Fahrzeug. Die Veranstal-tung hebt nicht allein auf die technische Ausgestaltung der

Systeme ab, sondern behandelt auch industriel-le Fragestellungen der Entwicklung, Produktion und

Vermarktung dieser Systeme.

Es werden Fahrerassistenzsysteme dann am Beispiel der sichtsystem- und kommunikationsgestützten

Führung von Kraftfahrzeugen dargestellt. Dabei werden die sensorische Erfassung der aktuellen Situation,

deren Beurteilung und die Ermittlung von geeigneten Aktionen diskutiert.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Fahrerassistenzsysteme VL 0432 L

760

WS 2

Informationstechnik im Kraftfahrzeug VL 0432 L

769

SS 2

FahrzeuginformationstechnikModulnr.: 1128 (Version 3) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3


Fahrerassistenzsysteme (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Informationstechnik im Kraftfahrzeug (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenDer Vorlesungsinhalt wird durch Frontalvorträge vermittelt.


Keine


keine



Prüfungsform des Moduls ist die Portfolioprüfung.


- Vorlesung (50 Portfoliopunkte)

Die Gesamtnote gemäß § 47 (2) AllStuPO wird nach dem Notenschlüssel 2 der Fakultät IV ermittelt.

Studienleistung PunkteVL - schriftlicher Test 50



AnmeldeformalitätenZur Teilnahme an den Lehrveranstaltungen ist eine Anmeldung unter http://www.dcaiti.tu-berlin.de/

erforderlich.






Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


Anwendungen

Wahl nach

ECTS

Punkten

•Masterstudiengang Automotive Systems: Vertiefungsmodul

•Wahlpflichtmodul in Master Informatik: Studienschwerpunkt Kommunikationsbasierte Systeme

•Technische Informatik: Studienschwerpunkt Technische Anwendungen (Elektrotechnik und Informatik)

•Technische Informatik (StO/PO 2012):

Studienschwerpunkt Netze (Networks; Elektrotechnik, Technische Informatik oder Informatik)

•Master Wi.-Ing: mit Ingenieurswissenschaft IuK

•Master Elektrotechnik: Wahlmodul im Studienschwerpunkt Informationstechnologie und Kommunikati-

onssysteme

Bei ausreichenden Kapazitäten auch als Wahlpflichtmodul in anderen Studiengängen wählbarStudierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Funktionale ProgrammierungEngl.: Functional Programming

LP (nach ECTS):6

Stand:20.06.2014



E-Mail: Sekretariat:TEL 12-2

POS-Nr.:11940, 18107


LernergebnisseDie Studierenden sind mit den modernen weiterführenden funktionalen Programmiertechniken vertraut.

Sie verfügen über Fähigkeiten, sich mit Hilfe der erlernten theoretischen und praktischen Grundlagen

sowie weiterführender Programmiertechniken in den Stand der aktuellen Forschung und die

Entwicklungen auf dem Gebiet der funktionalen Sprachen einzuarbeiten.

LehrinhalteSchwerpunkte des Moduls umfassen die folgenden Themengebiete:

- Funktionale Algorithmen

1. Funktionale Scanner und Parser

2. Programmieren mit Catamorphismen

3. Fixpunkte

4. Gleichungssysteme und transitive Hüllen

5. Globale Suche

- Funktionale Datenstrukturen

1. Datenstrukturen

2. Compilertechniken für funktionale Datenstrukturen

3. Monaden

- Agenten

- Graphische Benutzerschnittstellen

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Fortgeschrittene Techniken funktionaler Programmierung VL 0434 L

321

SS 2

Fortgeschrittene Techniken funktionaler Programmierung UE 0434 L

321

SS 2

Funktionale ProgrammierungModulnr.: 1312 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 5


Fortgeschrittene Techniken funktionaler Programmierung (Vorlesung) 60.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0

Fortgeschrittene Techniken funktionaler Programmierung (Übung) 120.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 6.0h 90.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenEs kommen Vorlesungen sowie theoretische und praktische Übungen am Rechner zum Einsatz. Die

Übungen erfolgen in Kleingruppen.



Informatik erwartet.


keine





AnmeldeformalitätenFür VL und UE sind keine Anmeldungen erforderlich.







ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS




ECTS



Sicherheit und

Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS




ECTS

Punkten







(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten

Wahlpflichtmodul im Masterstudiengang Wi-Ing.(mit Ingenieurswissenschaft luK )Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

SonstigesZu diesem Modul werden unter http://www.uebb.tu-berlin.de und am Aushang im TEL 10. und 12. Stock

entsprechende Hinweise gegeben.

Literatur:

* Pepper, Hofstedt: Funktionale Programmierung - Sprachdesign und Programmiertechnik, Springer-

Verlag


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Game Programming

LP (nach ECTS):9

Stand:20.06.2014




Sekretariat:EN 7-1

POS-Nr.:31202


Sprache:Deutsch

LernergebnisseDie Studierenden haben Grundkenntnisse in der Entwicklung von Computerspielen und können die

erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten in der Programmierung und grafischen Gestaltung von

Computerspielen praktisch umsetzen.

LehrinhalteDieses Modul gibt einen Einblick in die Erstellung von Computerspielen und aktuelle Entwicklungen aus

diesem Bereich. Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer entwickeln hierzu in kleinen Gruppen Prototypen

von Spielen. In regelmäßigen Abständen werden die Fortschritte, Schwierigkeiten und Probleme

präsentiert und diskutiert.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Game Programming PJ 0433 L

375

SS 6


Game Programming (Projekt) 270.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 6.0h 90.0Vor-/Nachbearbeitung 15.0 12.0h 180.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenEs kommt ein Projekt zum Einsatz.

Game ProgrammingModulnr.: 1282 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3


Vorausgesetzt werden praktische Erfahrung in mindestens einer für die Grafikprogrammierung geeigneten

Programmiersprache (z.B. C#, C++, Java). Kenntnisse in der Grafikprogrammierung und Grafikdesign

sind vorteilhaft.


keine



Implementierung, Vorträge und Projektdokumentation können in deutscher oder englischer Sprache

erfolgen.

Studienleistung PunkteImplementierung 50Projektdokumentation 20Vorträge 30



Anmeldeformalitätensiehe http://www.cg.tu-berlin.de/teaching/



Literatur: Literatur wird in der Veranstaltung bekanntgegeben.




ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


Anwendungen

Wahl nach

ECTS

Punkten




Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Graph Decompositions and Applications in Algorithmics andLogic

LP (nach ECTS):9

Stand:14.04.2014




Sekretariat:FR 3-2

POS-Nr.:28074

URL: Sprache:Deutsch/Englisch

LernergebnisseStudents completing the course will understand how structural information about instances to

computational problems can be used in the design of efficient algorithms. They will be familiar with basic

nations of graph decompositions and the

algorithmic techniques facilitated to use this additional information.


Technical skills 60 x method skills 30 x system skills 0 x social skills 10 x

Lehrinhalte Many algorithmic problems on graphs are NP-hard and therefore there is good evidence that no efficient

algorithms solving these problems on all graphs exist. Classical examples are routing problems arising

e.g. in integrated circuit layout and

design, colouring problems in scheduling applications or domination problems in facility location.

However, instances to these problems arising in practical applications may have more ”structure“ than

general graphs, e.g. instances may be “hierarchical” or “tree-like”. Using this additional structural

information may help in designing efficient

algorithms for solving problems in instances of this form.

A particularly good example are instances which are planar graphs, i.e. graphs that can be drawn without

crossing edges. Planar graphs arise for instance in routing applications, as many road or train maps are

nearly planar. It turns out that if

the input instance is planar, or a tree, then many hard problems become tractable.

In this course we will study methods for solving algorithmic problems on restricted classes of graphs. The

most important cases will be planar graphs and graph classes defined by the concept of bounded tree-

width. We will then extend this to even

more general classes of graphs.

The focus of this lecture is to introduce the structural properties of graphs that can be employed in the

design of efficient algorithms and to present the algorithmic techniques needed for this.

Graph Decompositions and Applications in Algorithmics and Logic


Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Graph Decompositions and Applications in Algorithmics and

Logic (CS)

IV 0432 L

674

4

Graph Decompositions and Applications in Algorithmics and

Logic (CS)

UE 2


Graph Decompositions and Applications in Algorithmics and Logic (CS) (Integrierte


Aufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Graph Decompositions and Applications in Algorithmics and Logic (CS) (Übung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenThe course consists of a flexible mix of lectures and exercise classes.


Participants should have a strong interest in theoretical computer science or algorithmic graph theory.

The course is self-contained in the sense that all relevant algorithmic and graph theoretical concepts will

be introduced in the lectures. Basic knowledge of graph theory and graph algorithms may be useful but is

not a requirement.


keine





AnmeldeformalitätenTo enlist for this course, see http://www.las.tu-berlin.de.





Literatur: Lecture notes on paper ja nein x

Lectures notes in electronic form ja x nein

Recommended Reading

References to additional literature will be given during the lectures.



ECTS

Punkten

Master in Mathematics.Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

SonstigesThe lecture can be given is English or German depending on students preferences. The default is English.



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Hardware Security LabEngl.: Hardware Security Lab

LP (nach ECTS):6

Stand:14.08.2014




Sekretariat:TEL 17

POS-Nr.:


LernergebnisseThis module’s qualification aims are:

1. Thorough understanding of security relevant logic on modern integrated circuits.

2. Familiarity with different classes of hardware analysis techniques.

3. Design of purpose-built hardware analysis tools.

4. Hardware attack mitigation techniques and architectural improvements.

The course is designed to impart:

Technical skills: 50 %

Method skills: 35 %

System skills: 5 %

Social skills: 10 %

Hardware Security LabModulnr.: 40113 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 5

LehrinhalteThis module combines the theoretical “Hardware Security” lecture with the practical “Hardware Security

Lab” course. The lecture will introduce students to common hardware analysis techniques including non-

invasive, semi-invasive and fully-invasive IC analysis. Students will become familiarized with common

pitfalls in secure hardware designs. The lecture will include reading and discussion of introductory material

on the topic of hardware security.

Though the lecture remains mostly theoretical, the Hardware Security Lab provides students hands-on

experience with several low-level attacks. During the practical course students will have an opportunity to

perform black box analysis of embedded devices and subsequently design custom hardware analysis

tools capable of exploiting vulnerabilities in their implementation. Through this module, students will gain

an understanding of common weaknesses in hardware implementation and become familiar with hardware

and software mitigation techniques. Students will also learn hardware/software co-design to successfully

mount the attacks.

TOPICS:

Hardware attack scenarios

Hardware attack mitigation

Timing attacks

Power analysis

Hardware fault classes

Transient faults

Sequential & combinatorial logic

Common embedded protocols

State machines

Logical functions & arithmetic computation

Logic optimization

Security of CPLDs, FPGAs and ASICs

Electronic test-equipment (oscilloscopes, logic analyzers)

Secure design of computer architectures

Hardware/software codesign

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

HardwareSecurity VL 0434 L

983

WS/SS 2

Hardware Security Lab PR 0434 L

973

SS 2



HardwareSecurity (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Exam Preparation 1.0 15.0h 15.0Preparation / Postprocessing 15.0 3.0h 45.0Presence Hours 15.0 2.0h 30.0

Hardware Security Lab (Praktikum) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Final Report 1.0 30.0h 30.0Preparatory Studies (Online) 1.0 30.0h 30.0Presence Hours (Block) 5.0 6.0h 30.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenThis module consists of a lecture and a practical course. Both courses will be taught in English.

The practical course is held as a block course in a single week during the semester break. Attendance

during these five days is mandatory!


Prerequisites:

- Compulsory modules of the Bachelor degree.

- Experience with C programming


- Familiarity with HDL and logic design

- Familiarity with electronics

- Familiarity with test and measurement equipment

For the practical course students will be provided access to workstations as well as test and measurement

equipment used for the course.


keine




This module will be tested as a portfolio examination, i.e. you accumulate points during the course of the

module for the following exam elemenst:

• (Lecture) short consultation ("Rücksprache"): up to 50 points

• (Practical Course) 5 practical demos: up to 5 points each

• (Practical Course) final written report: up to 25 points


School IV.

Studienleistung Punkte(lab) final written report 25(lab) practical demo #1 5(lab) practical demo #2 5(lab) practical demo #3 5(lab) practical demo #4 5(lab) practical demo #5 5(lecture) short oral exam 50



AnmeldeformalitätenRegistration for the module through the examination office. The usual time restrictions on registrations for

portfolio modules apply.







Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS

Punkten

Module applicable for CS Master (Communication-Based Systems), CE Master (Security & Dependability)

and EE Master (elective).

Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Hot Topics in Information Management / IMPRODt.: Hot Topics in Information Management / IMPRO

LP (nach ECTS):6

Stand:22.06.2014




Sekretariat:EN 7

POS-Nr.:22986


LernergebnisseDie Studierenden können im Rahmen eines großen Systementwicklungsprojekts ein aktuelles Thema im

Informationsmanagementbereich systematisch analysieren, modellieren sowie problemorientiert im Team

eine Lösung entwickeln und implementieren. Sie sind in der Lage, als Teammitglied in

Eigenverantwortung Projektorganisation, Qualitätssicherung und Dokumentation zu betreiben. Insgesamt

soll die Qualität der Lösungsmodelle und -entwicklung durch theoretische Analyse, systematische

Experimente und Tests bewertet werden.



LehrinhalteZu Projektbeginn erhalten Sie eine Themenstellung sowie Informationsmaterial. Anschließend wird das

Team, mit Hilfestellung des Lehrveranstalters, eine Projektumgebung mit den geeigneten Tools für

Teamarbeit, Projektkommunikation, Entwicklungsumgebung und Testen festlegen. Danach wird das

Problem analysiert, modelliert und in Einzelkomponenten zerlegt, aus denen Aufgaben abgeleitet werden,

die anschließend in kleineren Teams oder in Einzelarbeit von Teammitgliedern bearbeitet

werden. In den wöchentlichen Projekttreffen präsentieren die Projektteams den Projektfortschritt mit

erreichten Meilensteinen und stimmen das weitere Vorgehen unter Einbeziehung des Feedbacks der

Lehrveranstalter ab. Zum Projektende werden ein Abschlussbericht, ein Projektposter sowie eine

Abschlusspräsentation mit Demonstration des Prototyps dem Projektveranstalter vorgestellt.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Hot Topics in Information Management PJ WS/SS 4


Hot Topics in Information Management (Projekt) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Participation in Class 15.0 4.0h 60.0Project Work 15.0 8.0h 120.0

Hot Topics in Information Management / IMPRO


Beschreibung der Lehr- und LernformenAngeleitete, selbstorganisierte Projektarbeit


Teilnahmevoraussetzung für das Projekt ist der erfolgreiche Abschluss des Moduls IDB


keine



Studienleistung PunkteAbschlussbericht 10Abschlusspräsentation 10Aktive Mitarbeit im Projektteam (Einhaltung aller Meilensteine) 10Dokumentation 10Modellierung und Entwicklung des Prototyps mit Testfällen 50Projektposter 10



AnmeldeformalitätenAlle Teilnehmer/innen müssen sich vor dem ersten Lehrveranstaltungstermin mit dem Anmeldetool auf

den DIMA-Webseiten (http://www.dima.tu-berlin.de/) für dieses Modul bei DIMA anmelden. Während der

ersten sechs Wochen der Vorlesungszeit müssen sich

die Studierenden zusätzlich zur direkten DIMA-Anmeldung auch bei QISPOS (Prüfungsmeldung) und ISIS

(LV-Organisation/ Dokumentation) für das Modul anmelden. Beachten Sie bitte unbedingt alle Regelungen

Ihres Studienganges!









ECTS




ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS




ECTS






(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten




SonstigesDas Modul findet mind. einmal jährlich statt.

Literatur:

* Chris Anderson: The Long Tail. Hanser Verlag 2006

* T. DeMarco: Spielraume. Hanser Verlag 2001

* T. De Marco: Der Termin, Hanser Verlag 1998

Weitere, projektspezifische Literatur wird zu Projektbeginn bekanntgegeben.



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Hot Topics in Next Generation Networks and Future InternetTechnologiesEngl.: Hot Topics in Next Generation Networks and FutureInternet Technologies

LP (nach ECTS):3

Stand:09.04.2014

Verantwortlich für das Modul:Magedanz, Thomas

Ansprechpartner für das Modul:Willner, Alexander


Sekretariat:MAR 5-5

POS-Nr.:27610, 31257

URL:http://av.tu-berlin.de/teaching


LernergebnisseThe major goal of this seminar is the intensive discussion of current questions in the field of Next

Generations Networks and the Future Internet. Graduates of this module are endued with competences

regarding current research activities, research results and trends in the context of classic

telecommunication systems, IP based Next Generation Networks and the Future Internet. Furthermore,

the seminar teaches the students methodical competences to do literature research and presentations in a

scientific environment independently.


social skills 10%.

LehrinhalteIn this seminar current research topics in the context of Next Generation Networks and the Future Internet

are presented. Subsequently, students choose one topic of a wide range of possible subjects, work

intensively on the selected matter and produce a written report that should cite interesting articles,

converence papers, or white papers.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Hot Topics in Next Generation Networks and Future Internet

Technologies

SEM 0432 L

798

WS/SS 2


Hot Topics in Next Generation Networks and Future Internet Technologies (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Preparation of presentation 10.0 2.0h 20.0Presence in meetings 15.0 2.0h 30.0Search for material and references 10.0 2.0h 20.0Writing seminar paper 10.0 2.0h 20.0

Hot Topics in Next Generation Networks and Future Internet Technologies


Beschreibung der Lehr- und LernformenIn this module selected topics in the context of IP based communication techniques and service platforms

in Next Generation Networks and the Future Internet will be deepened within a seminar and methodical

competences are strengthened.

After current research topics in the context of Next Generation Networks and the Future Internet are

presented, students choose one topic of a wide range of possible subjects.

The students will be supervised by research assistants and have to present the progress periodically. It is

possible to continue this research area for the purpose of writing a master thesis.


Knowledge of technologies in the area of wired and wireless communication networks is required (e.g.

“Telekommunikationsnetze” or “Grundlagen der offenen Kommunikationssysteme”).


keine






AnmeldeformalitätenTo participate to the lectures/seminars/projects a registration is needed via http://av.tu-berlin.de/teaching

or via the according office. Depending on the specific examination rules a registration at the responsible

examination office might be necessary.










Wahl nach

ECTS

PunktenBachelor Elektrotechnik (BSc-ET) BSc Elektrotechnik StuPO 2014 Wahlpflicht Elektronik


Wahl nach

ECTS



Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


2014

Elektronik und

Informationstechnik

Wahl nach

ECTS


TI)


2014


ECTS


ECTS


ECTS




ECTS




ECTS



Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten




TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten

Diplomstudiengänge (Wahlpflicht)

* Elektrotechnik

* Informatik

* Technische Informatik

* Wirtschaftsingenieurswesen

Masterstudiengänge (Wahlpflicht)

* ICT-Innovation / Major: Internet Technology and Architecture (ITA)

* Technische Informatik / Studienschwerpunkt Technische Anwendungen (Elektrotechnik und Informatik)

* Wirtschaftsingenieurwesen (mit Vertiefung IuK)

Bachelorstudiengang Wirtschaftsingenieurwesen (mit Vertiefung IuK, Wahlpflicht))Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

SonstigesDue to the broad range of possible seminar topics, no recommended reading is available. But relevant

literature will be published at the beginning of the seminar.



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Hot Topics in Operating Systems and Distributed SystemsDt.: Aktuelle Themen in Betriebssystemen und verteiltenSystemen

LP (nach ECTS):3

Stand:20.06.2014




Sekretariat:EN 6

POS-Nr.:24370



LernergebnisseAbility to analyze the state of the art of a research topic and to summarize it for an expert audience. The

students learn to find and to classify publications on research, to give oral presentations covering a

complex topic, and to write a esearch paper. The students get familiar with techniques used in the

scientific community like peer reviews, conference presentations, and defending the finding in a discussion

after the presentation.


social skills 45%.

LehrinhalteThe students choose a currently highly active topic within the domain of operating system and distributed

system research. By analyzing their topic and listening to the talks of the other participants, the students

learn about leading edge research results. Furthermore, the students learn presentation techniques for the

talk and scientific writing skills.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Hot Topics in OS SEM 0432 L

539

WS/SS 2


Hot Topics in OS (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Peer review 1.0 8.0h 8.0Preparation of presentation 1.0 16.0h 16.0Presence in meetings 15.0 2.0h 30.0Search for material and references 1.0 20.0h 20.0Writing of seminar paper 1.0 16.0h 16.0

Hot Topics in Operating Systems and Distributed Systems


Beschreibung der Lehr- und LernformenThe module consists mainly of self-organized work by the individual students with regular individual or

group meetings with the supervisor. Matching the progress there are lectures introducing the seminar

topic, on presentation techniques, and on scientific writing. The central element is the talk session given

by the students after they analyzed their topic. The written documentation is subject to a peer review

process within the class before it is submitted for grading.


Sound knowledge of operating systems, embedded operating systems, or security aspects (depending on

the actual topics of the seminar).


keine





After successful completion, a seminar certificate will be issued which meets requirements of the master's

program.

Studienleistung PunktePaper / schriftliche Ausarbeitung 50Talk / Referat 50






Literatur: Material and additional information will be available in electronic form via

http://www.kbs.tu-berlin.de.









ECTS




ECTS




ECTS




ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten




TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS




ECTS




ECTS



Sicherheit und

Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS

Punkten


SonstigesThis module may not be offered every semester.



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Hybride SystemeEngl.: Hybrid Systems

LP (nach ECTS):6

Stand:10.05.2014

Verantwortlich für das Modul:Raisch, Jörg



Sekretariat:EN 11

POS-Nr.:30112

URL:http://www.control.tu-berlin.de

Sprache:Deutsch

LernergebnisseAbsolventinnen und Absolventen dieses Moduls besitzen einen Überblick über Phänomene, die bei der

Interaktion kontinuierlicher und ereignisdiskreter Systeme auftreten können. Sie sind in der Lage, solche

Systeme zu analysieren und Regelungen für solche Systeme zu entwerfen.



LehrinhalteEinführung und Motivation. Chaos in hybriden Systemen. Der Zeno-Effekt. Hybride Automaten.

Geschaltete lineare Systeme. Grundzüge der ‘‘behavioural systems theory‘‘. Abstraktionsbasierter

Reglerentwurf. L-vollständige Approximation.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Hybride Systeme IV 0430 L

075

WS 4


Hybride Systeme (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Prüfungsvorbereitung 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenIntegrierte Veranstaltung

Hybride SystemeModulnr.: 1303 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3


Kenntnisse der Lehrveranstaltung „Ereignisdiskrete Systeme" sind hilfreich, aber nicht Vorbedingung.


keine





AnmeldeformalitätenDetails zur Anmeldung zu den Prüfungsleistungen werden jeweils rechtzeitig im Internet (www.control.tu-

berlin.de) und durch Aushang vor dem Sekr. EN 11 (Raum EN 237) bekannt gegeben.



Literatur: [1] Goebel, R., Sanfelice, R., Teel, A.: Hybrid Dynamical Systems, IEEE Control

Systems Magazine, Vol. 29, 2, pp. 28-93, 2009[2] Liberzon, D.: Switching in Systems and Control, Birkhäuser, 2003[3] Lunze, J.; Lamnabhi-Lagarrigue, F.(eds.): Handbook of Hybrid Systems Control,

2009




ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten


Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:IDB-PRA: Implementation of a Database EngineDt.: IDB-PRA: Implementation of a Database Engine

LP (nach ECTS):6

Stand:21.06.2014





POS-Nr.:31243


LernergebnisseThe global data volume is increasing dramatically each year. Understanding how to store, process and

manage these huge amounts of data efficiently is a key requirement for software engineers and data

analysts in the modern IT world. This project (following the corresponding lecture topics of IDB -Database

Internals & Scalable Data Processing) will teach students both the fundamentals of data processing in

traditional single-node database systems and how to scale out these techniques to huge amounts of data

in large-scale, distributed environments.

During this implementation project, in which students will get hands-on experience with important data

processing techniques by implementing several components of a relational database system and by using

parallel programming platforms like Apache Hadoop or Nephele/PACT.

Technical skills: 30x; Method skills: 30x; System skills: 30x; Social competence: 10x.

LehrinhalteIn the project, students will implement components of a relational database system and get hands-on

experience with a parallel data processing platform. The actual components implemented may vary each

year, but will include parsing, query optimizer, execution engine, index structures and storage system.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

IDB-PRA: Implementation of a Database Engine PR 0434 L

468

WS 4


IDB-PRA: Implementation of a Database Engine (Praktikum) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

IDB-PRA: Implementation of a Database Engine


Beschreibung der Lehr- und LernformenLectures are accompanied by exercises in small groups to practically rehearse the theory taught in the

lectures. In the project, the students will be split in teams and under self-control will be implement some

components of a database system, with the goal to have a running demonstrator at the end of the

semester.


This course is the base course for master students with focus on database systems and information

management and should be attended in the first semester of the master program. In contrast to the

introduction of database systems (MPGI5/DBS), which looks database systems from an application

programmers point of view, this class focuses on the internals of database systems. To participate,

students are required to have successfully completed a Bachelor in computer science with a focus on

database systems (participation in the Datenbankpraktikum, Datenbankprojekt). Knowledge of data

modeling, relational algebra, and SQL as well as a very good command of Java, or possibly C/C++/C#,

programming is required to participate in the course.


keine



Studienleistung PunktePresentation/Demonstration of the implementation project 30Successful completion of the implementation project 70



AnmeldeformalitätenStudents are required to register via the DIMA course registration tool before the start of the first class

(http://www.dima.tu-berlin.de/). Within the first six weeks after commencement of the class, students will

have to register for the course at QISPOS and ISIS in addition to the registration at the DIMA course

registration tool.



Hinweis:

http://www.dima.cs.tu-berlin.de







ECTS




ECTS




ECTS




ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS





SonstigesRecommended Reading:

Primary Literature:

[1] Hector Garcia-Molina, Jeffrey D. Ullman, Jennifer Widom: Database Systems - The Complete Book,

Pearson Education International, 2002. Or:

[2] Garcia-Molina, Ullman, Widom: "Database Systems: The Complete Book," Prentice Hall, 2000

Other Literature:

[3] R. Elmasri und S.B. Navathe: Fundamentals of Database Systems, Benjamin Cummings

Deutsche Übersetzung: "Grundlagen von Datenbanksystemen," Pearson, 2002

[4] J. Gray, A. Reuter: Transaction Processing, Morgan Kaufman, 1993

[5] T. Özsu und P. Valduriez: Principles of Distributed Database Systems, Prentice Hall, 1999

[6] Saake, Heuer, Sattler: "Datenbanken: Implementierungstechniken", mitp Verlag, 2005 (2. Auflage)

[7] Härder, Rahm: "Datenbanksysteme. Konzepte und Techniken der Implementierung," Springer, 2.

Auflage 2001

[8] Kemper, Eickler: "Datenbanksysteme - Eine Einführung," Oldenburg, 5. Auflage 2004



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:IMPRO3 - Big Data Analytics Project (BDA)Engl.: IMPRO3 - Big Data Analytics Project (BDA)

LP (nach ECTS):9

Stand:11.04.2014




Sekretariat:EN 7

POS-Nr.:29157


LernergebnisseIn this course you will learn to systematically analyze a current issue in the information management

area and to develop and implement a problem-oriented solution as part of a team. You will learn to

cooperate as team member and to contribute to project organization, quality assurance and

documentation. The quality of your solution has to be proven through analysis, systematic experiments

and test cases. Examples of IMPRO projects carried out in recent semesters are a tool used to analyse

Web 2.0 Forum data, an online multiplayer game for mobile phones, implementation and analysis of new

join methods for a cloud computing platform or the development of data mining operations on the

massively parallel system Hadoop as part of the Apache open source project Mahout.

After the course, students will be able to understand methods for large scale data analytics and to

solve large scale data analytics problems. They will be capable of designing and implementing large

scale data analytics solutions in a collaborative team.

Technical skills 30% Methodological skills 30% System skills 10% Social skills 30%

LehrinhalteBoth the sciences and industry are currently undergoing a profound transformation: large-scale,

diverse data sets - derived from sensors, the web, or via crowd sourcing - present a huge opportunity

for data-driven decision making. This data poses new challenges in a variety of dimensions: in its

unprecedented volume, in the speed at which it is generated (its velocity) and in the variety of data

sources that need to be integrated. A whole new breed of systems and paradigms is currently

developed to be able to cope with that these challenges.

The field of Big Data Analytics deals with the technological means of gaining insights from huge

amounts of data. Students will conduct projects that deal with applying data mining algorithms to large

datasets. For that, students will learn to use so called Parallel Processing Platforms, systems that

execute parallel computations with terabytes of data on clusters of up to several thousand machines.

At the start of the project, a student will receive a topic as well as some information material. The

team, with the assistance of the lecturer, will decide on a project environment with the suitable tools for

team work, project communication, development and testing. Next, the problem will have to be

analyzed, modelled and decomposed into individual components, from which tasks are derived that

are subsequently assigned to smaller teams or individuals. At weekly project meetings, the project

team presents progress and milestones that have been reached. In consultation with the lecturer, it is

decided which further steps to take. The project is concluded with a final report, a project poster as

well as a final presentation which includes a demonstration of the prototype.

IMPRO3 - Big Data Analytics Project (BDA)


Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

IMPRO3: Big Data Analytics Project PJ 0434 L

484

WS/SS 6


IMPRO3: Big Data Analytics Project (Projekt) 270.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Documentation, Presentations 1.0 40.0h 40.0Implementation, Tests, Experiments 1.0 130.0h 130.0Participation in Meetings 20.0 3.0h 60.0Preparation Phase and Design 1.0 40.0h 40.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenGuided and self-organized project work.


Knowledge from the complete Bachelor program (Informatik or Technische Informatik) is required, as

well as experiences in programming, software development, linear algebra and statistics. Depending

on the topic, additional prerequisites may be required, e.g. „IDB – Implementation of Database

Systems"


keine



The overall grade for the module consists of the results of ‘exam equivalent’ course work ('portfolio exam').

The following are included in the final grade:

1. Active participation in the project (10%)

2. Prototype with test cases (50%)

3. Documentation (10%)

4. Final Report (10%)

5. Project Poster (10%)

6. Final presentation (10%)






AnmeldeformalitätenStudents are required to register via the DIMA course registration tool before the start of the first

lecture (http://www.dima.tu-berlin.de/). Within the first six weeks after commencement of the lecture,

students will have to register for the course at QISPOS (university examination protocol tool) and ISIS

(course organization tool) in addition to the registration at the DIMA course registration tool.



Literatur: [1] H. Garcia-Molina, J. Ullman, J. Widom: Database Systems – The Complete Book,

Pearson 2009 [2] A. Rajaraman, J. Ullman: Mining of Massive Datasets, Cambridge 2010More, project specific, literature will be announced in the first lecture.







ECTS




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TI)


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TI)


ECTS


TI)


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TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS




ECTS







ECTS

Punkten

This course addresses master students with a focus on database systems and information

management after the first (master) term in “Informatik – System Engineering”, “Technische Informatik

-- Informationssysteme”, “Wirtschaftsingenieurwesen -- IuK”. (If capacity is available, it will be open

also for other faculties).Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.



Sonstiges



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:IMSEM - Seminar Hot Topics in Information ManagementDt.: IMSEM - Seminar Hot Topics in Information Management

LP (nach ECTS):3

Stand:14.08.2014


Ansprechpartner für das Modul:Kutsche, Ralf-Detlef


Sekretariat:EN 7

POS-Nr.:18101


LernergebnisseIn this seminar you will learn the comprehensive preparation and presentation of a research topic in

English. To archive this you will have to read and categorize a scientific English text, conduct background

research and present your findings.



LehrinhalteBased on primary literature, provided by the teaching staff, and secondary literature, to be searched and

found by the participants under guidance of the teaching staff, using research journals and articles

published at important conferences in the areas of databases and information systems, information

management, information modelling and model management, etc. conferences such as WWW, VLDB, or

SIGMOD, CAiSE, MODELS or ICSE, one particular area of research will be covered in depth throughout

the term. The concrete “hot” research topics will be given in the announcement for each term.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Hot Topics in Information Management SEM SS 2


Hot Topics in Information Management (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

IMSEM - Seminar Hot Topics in Information Management


Beschreibung der Lehr- und LernformenAt the beginning of the semester you will receive a set of primary literature, which consists of a basic item

for every participant. Then you should find and use secondary sources to research your topic assigned to

you in the seminar, which should go beyond the supplied primary literature. Next to conventional sources

like the internet you are required to use research journals and articles published at important conferences

in the areas of databases and information systems, information management, information modelling and

model management. About two weeks after receiving the primary literature, you will have to give a short

presentation of about 10 minutes. The presented topic will then be discussed by the seminar group for

constructive feedback about the content of your talk. Then, continuously over the term, the participants will

give their final talks of about 30 minutes. Finally, a 10-15 pages report describing and evaluating the topic

is required by each participant.


This course is aimed at master students with a focus on database systems and information management

and should be chosen after the 2nd semester. To be able to participate you should have successfully

completed ‘Internals of data bases’ IDB and one of the AIM (1,2,3) courses.

This seminar can be taken very well by students who are directly in front of their master thesis or have

already completed it and are interested in a doctorate in information management.

It is vital that you have a sound understanding of written and spoken English.


keine





ein Referat (50 Portfoliopunkte).

eine schriftliche Ausarbeitung (50 Portfoliopunkte).


--

The exam will be done as a 'portfolio examination', including two portfolio parts,

totaling for 100 portfolio points:

- seminar presentation (50 portfolio points)

- written seminar report (50 portfolio points)

The final grade will be computed according to the grading table 2 of faculty IV,

according to German law, § 47 (2) AllgStuPO TU Berlin.

Studienleistung PunkteSeminar Presentation 50Written Seminar Report 50











Literatur: Seminar specific literature (hot topics ...) will be published in the first lecture.



ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten


after the first (master) term in Computer Science (Major field: System Engineering), Computer Engineering

(Major Field: Information Systems) and Industrial Engineering (If the capacities are sufficient: Compulsory

Elective Module for all students)

Sonstiges



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Informatik und EntwicklungsländerEngl.: Computer Science and Developing Countries

LP (nach ECTS):6

Stand:16.06.2014

Verantwortlich für das Modul:Peroz, Nazir Ahmad

Ansprechpartner für das Modul:Steinbeck, Saskia


Sekretariat:FH 5-2

POS-Nr.:13280, 28907

URL:http://www.ziik.tu-berlin.de/menue/lehre_und_forschung/

Sprache:Deutsch

LernergebnisseDas Modul vermittelt Überblickswissen und Problembewusstsein im Themenfeld Entwicklungsländer

und Technologietransfer.

Die Studierenden erwerben

- allgemeines Wissen über die gesellschaftliche, wirtschaftliche und kulturelle Situation in

Entwicklungsländern.

- detaillierte Kenntnisse über die Situation der Informationstechnologie (IT) in

Entwicklungsländern und ihre Bedeutung für die Entwicklung eines Landes.

- die Fähigkeit zur Analyse eines Entwicklungslandes im Hinblick auf Probleme und Chancen für

den IT-Einsatz und zur Entwicklung von Lösungsansätzen.

- ein Problembewusstsein für den Transfer von Technologien in Entwicklungsländer und die

Bedeutung von Bildung und Nachhaltigkeit.

- Kenntnisse im Bereich der Entwicklungspolitik.

- die Fähigkeit, sich interdisziplinär mit einer Thematik zu beschäftigen.

- interkulturelle Kompetenz.



LehrinhalteDas Modul greift aktuelle Fragen der Anwendung von Informations- und Kommunikationstechnologien

in Entwicklungsländern auf und erarbeitet Strategien für den Einsatz von IT in diesen Ländern unter

Berücksichtigung sozialer und entwicklungspolitischer Zusammenhänge.

Themenschwerpunkte:

- Merkmale von Entwicklungsländern

- Entwicklungspolitik

- Technologietransfer

- Nachhaltigkeit

- IT-Strategie

Informatik und EntwicklungsländerModulnr.: 982 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Informatik und Entwicklungsländer IV 0432 L

670

SS 4


Informatik und Entwicklungsländer (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenBei der Lehrveranstaltung des Moduls handelt es sich um eine integrierte Veranstaltung. Den

Studierenden wird einerseits Überblickswissen zur Thematik vermittelt, zum anderen erarbeiten sich die

Studierenden selbständig ein spezielles Themengebiet, das sie in Form eines Vortrags vorstellen und

diskutieren und anschließend dazu eine schriftliche Ausarbeitung verfassen.


Interesse an entwicklungspolitischen Themen


keine



Studienleistung PunkteMitarbeit in Arbeitsgruppen 20Vortrag und Diskussionsleitung einer Sitzung 40schriftliche Ausarbeitung 40



AnmeldeformalitätenEinschreibung am ersten Veranstaltungstag.




Literatur: Opitz, Peter J. (1991): Grundprobleme der Entwicklungsländer. München: BeckOverwien, Bernd; Hanns-Fred Rathenow (Hrsg) (2009): Globalisierung fordert

politische Bildung. Opladen & Farmington Hills: Verlag Barbara BudrichPeroz, Nazir (2007): Establishing IT Structures at Kabul University. London, Frankfurt

am Main: Iko VerlagPeroz, Nazir (2009): Framework for a Functional IT Supply in Higher Education in

Afghanistan. Berlin: Lit VerlagPeroz, Nazir (2010): Strategieentwicklung für bestimmte Entwicklungsländer im Bereich

Informationstechnologie. Berlin: Pro Business Verlag




Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


2014


ECTS


ECTS


TI)


ECTS




ECTS

Punkten

Informatik Master / Studienschwerpunkt Intelligente Systeme

Technische Informatik Master / Studienschwerpunkt Software EngineeringStudierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

SonstigesDas Modul wird im Jahresturnus angeboten.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Informatik und Kultur

LP (nach ECTS):3

Stand:20.06.2014

Verantwortlich für das Modul:Siefkes, Dirk



Sekretariat:TEL 7-2

POS-Nr.:31205


LernergebnisseBefähigung zum Erarbeiten von Literatur aus Informatik sowie Geistes- und Sozialwissenschaften zur

Frage der Wechselwirkung zwischen informatischer und kultureller Entwicklung.

Das Modul übermittelt überwiegend:


Lehrinhalte1. Entwicklung und Nutzung von Informationstechnik.

2. Technik, Mensch, Kultur.

3. Kultur- und Sozialgeschichte von Informationstechnik und Informatik.

4. Kulturelle Theorie der Informatik.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Zur kulturellen Theorie der Informatik SEM 2


Zur kulturellen Theorie der Informatik (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenErarbeiten und Vermitteln vorgegebener Themen in kleinen Gruppen: angeleitete Vorbereitung aus der

Literatur sowie Präsentation und Diskussion im Plenum, schriftliche Ausarbeitung.


Empfohlen fürs 3. Semester im Masterstudiengang Informatik.


keine

Informatik und KulturModulnr.: 1358 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 2






AnmeldeformalitätenAnmeldung über das Prüfungsamt.



Literatur: Unterlagen sind in elektronischer Form vorhanden: http://www.mtv.tu-

berlin.de/menue/organisation/team/siefkes/

Literatur: TU-Bibliothek: Lehrbuchsammlung, Semesterapparat, Web (s.o.)



ECTS

Punkten


Sonstiges

Informatik und KulturModulnr.: 1358 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 2 von 2

Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Intelligente Sicherheit in NetzwerkenEngl.: Artificial Intelligence for Network Security

LP (nach ECTS):9

Stand:13.05.2014




Sekretariat:TEL 14

POS-Nr.:23359


Sprache:Deutsch

Lernergebnisse * Einsatzmöglichkeiten von KI-Technologien zur Erreichung von Sicherheitszielen kennen,

* Methoden der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens im Bereich der Sicherheit bewerten

und einsetzen können,

* Kenntnis industriell und wirtschaftlich relevanter Anwendungsgebiete

Die Studierenden sind in der Lage, die Leistungsfähigkeit der besprochenen Verfahren einzuschätzen und

sie auf Probleme in den Anwendungsdomänen erfolgreich einzusetzen.



Lehrinhalte * Erkennung von Angriffen durch KI-Methoden, künstliche Immunsysteme, Multiagenten Systeme,

unüberwachte Lernverfahren

* Auswahl von Gegenmaßnahmen und Maßnahmen zur Einhaltung von Sicherheitszielen, Fuzzy Logic,

regelbasierte Systeme, Hybrid-Verfahren

* KI für Angriffe, polymorphe Viren, Genetische Algorithmen

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Intelligente Sicherheitsanwendungen PJ 0435 L

772

SS 4

KI in der Netzwerksicherheit VL 0435 L

771

SS 2

Intelligente Sicherheit in NetzwerkenModulnr.: 1301 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 4


Intelligente Sicherheitsanwendungen (Projekt) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

KI in der Netzwerksicherheit (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenVorlesung: Frontalunterricht zur Vermittlung des Stoffes.

Projekt: Die Studierenden realisieren selbständig ein größeres Programmierprojekt, in dem die Inhalte der

VL angewendet werden.


Inhaltlich werden Kenntnisse in den Bereichen Netzwerksicherheit und Künstliche Intelligenz

vorausgesetzt.


keine



Studienleistung PunkteProjektergebnisse 50Rücksprache zur Vorlesung 40Schriftliche Tests zur Vorlesung 10



AnmeldeformalitätenAnmeldung über Quispos oder das Prüfungsamt




Hinweis:

Kommentierte Vorlesungsfolien werden im ISIS bereit gestellt

Literatur: Skripte in Papierform vorhanden ja nein x

Skripte in elektronischer Form vorhanden ja nein x

Literatur:

Wird im Modul bekanntgegeben.




Systeme

Wahl nach

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TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

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TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS



Sicherheit und

Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS




ECTS

Punkten


SonstigesFür die Übungsaufgaben und im Projekt wird die Programmiersprache Java eingesetzt.

Die Projektthemen können in form einer Masterarbeit weiter vertieft werden.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Interactive SystemsEngl.: Interactive Systems

LP (nach ECTS):6

Stand:10.05.2014


Ansprechpartner für das Modul:Trollmann, Frank


Sekretariat:TEL 14

POS-Nr.:24362, 30266



LernergebnisseDie Studierenden sind in der Lage, eine herausfordernde wissenschaftliche Problemstellung im Bereich

der Interaktion mit Ambient Intelligence-Systemen zu lösen. Sie haben technisches und methodisches

Können aus dem Interaktion, insbesondere neuer Interaktionstechniken und Interaktionsformen wie Gestik

und Sprache vertieft, erfolgreich eingesetzt und kritisch reflektiert. Ein Schwerpunkt liegt auf dem Einsatz

verschiedener Implementierungsstrategien für die Entwicklung von adaptiven Benutzerschnittstellen und

kontext-sensitiven Systemen.



LehrinhalteEs werden anhand aktueller industrie- und forschungsrelevanter Fragestellungen ein kontext-sensitiver,

adaptiver Ambient Intelligence-Dienst und dessen Interaktionsschnittstellen konzipiert und implementiert.

Schwerpunkte sind hierbei unter anderem:

* Multimodale Interaktion

* Zielbasierte Interaktion

* Pervasive Services und ubiquitare Interaktion

* Gestik, Haptik, Sprachinteraktion

* Kontexterkennung und -verarbeitung

* Benutzeradaption und -modellierung

* Java Implementierung

* UML-basierte Modellierung

* Eclipse Modelling Framework

* Graphical Modelling Framework

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Interactive Systems PJ 0435 L

779

WS/SS 4

Interactive SystemsModulnr.: 1300 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3


Interactive Systems (Projekt) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenMethodenvermittlung und Systemeinführung zur Projektarbeit, Entwicklungs-, Dokumentations- und

Kommunikationswerkzeugen. Wöchentliche Projektbesprechungen. Betreute Projektarbeit in

Kleingruppen. Milestones. Abschlusspräsentation.


Inhaltlich vorausgesetzt werden Vorkenntnisse im Bereich der Benutzerinteraktion.


keine



Studienleistung Punkte Projektergebnisse 50Dokumentation 30mündliche Rücksprache 20



AnmeldeformalitätenDie Prüfungsanmeldung erfolgt im Prüfungsamt bzw. über QISPOS



Literatur: Wird im Modul bekanntgegeben




ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

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Wahl nach

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TI)


ECTS




Master Technische Informatik, PO 2010, InformationssystemeStudierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

SonstigesVorträge und Ausarbeitungen wahlweise in Deutsch oder Englisch.

Some supervisors use English language.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Internet of Services Master ProjectEngl.: Internet of Services Master Project

LP (nach ECTS):9

Stand:20.06.2014


Ansprechpartner für das Modul:Göndör, Sebastian

E-Mail: Sekretariat:TEL 19

POS-Nr.:29196

URL:http://www.snet.tu-berlin.de/menue/teaching

Sprache:Englisch

LernergebnisseThe participants of this course have designed, implemented and tested applications for the internet of

services within a small team and therefore gained significant knowledge, insights as well as practical

experience in the areas of mobile devices, communication and services, cloud computing and digital

communities.


technical skills 30x, method skills 20x system skills 20x social skills 30x

LehrinhalteThis SNET project is about carrying out a whole project. A given topic will be analyzed, specified,

implemented, tested and documented. These topics can vary in each semester within the following groups

of related subjects:

* Mobile Computing

* Digital Communities

* Cloud Computing

* Web Services

Depending on the topics, the project might be supported by guest lecturers from industry and economy

partners to support a strong practical relevance.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Internet of Services Master Project PJ 0433 L

709

WS/SS 6


Internet of Services Master Project (Projekt) 270.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 6.0h 90.0Vor-/Nachbereitung 15.0 12.0h 180.0

Internet of Services Master ProjectModulnr.: 1298 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 4

Beschreibung der Lehr- und LernformenDepending on the topic, the project will be supervised by different SNET researchers, T-Labs employees

or other guest lecturers. At the beginning of the semester, the participating students can apply for one of

the specific tasks, which will be announced at the beginning of the semester in the first lecture. Then the

supervisor will define groups and regular meetings with the students, explain the task and provide

materials and tools. During the semester each participant of the project has to present their topic, progress

and final results in different talks.


Basic knowledge about the chosen task within the above mentioned subjects and solid programming

experience for the implementation.


keine



Studienleistung PunkteConcept and Implementation 50Presentation 20Written Report 30



AnmeldeformalitätenRegistration and regulations will be available on the website of SNET http://www.snet.tu-berlin.de/.






Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


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TI)


ECTS


TI)


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TI)


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TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS




ECTS





SonstigesAfter individually consulting the supervisor, the topics of the module may serve as foundation for a master

thesis in that research area.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Introduction to Brain-Computer InterfacingEngl.: Introduction to Brain-Computer Interfacing

LP (nach ECTS):6

Stand:20.06.2014


Ansprechpartner für das Modul:Treder, Matthias Sebastian


Sekretariat:MAR 4-3

POS-Nr.:31218


LernergebnisseDie Studierenden kennen die wesentlichen Konzepte des Brain-Computer Interfacing. Sie sind in der

Lage, eigenständig die Verfahren der biomedizinischen Signalverarbeitung und der Single-Trial

Klassifikation auf neuronale Daten anzuwenden. Sie können die Analyseergebnisse interpretieren, sowohl

in statistischer als auch in (eingeschränkter) neurophysiologischer Sicht.

LehrinhalteIV: Forward and Backward Model of EEG; Event-related Potentials; Spatial Filters; Multivariate Analysis of

Brain Signals; Single-Trial Classification of Spatio-Temporal Features; Regularized Discriminant Analysis;

Interpretation of Spatial Patterns and Filters; Modulation of Brain Rhythms; Event-Related Synchronization

and Desynchronization; Common Spatial Pattern Analysis; Classification of Spatio-Spectral Features;

Coherency Analysis; Multi-Subject Learning; Experimental Design.

SE: Beispielthemen: Predictors of BCI Performance, Co-adaptive Systems, Control by Spatial Attention;

Hybrid BCIs, Multimodal BCIs

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Brain-Computer Interfacing IV 3435 L

501

WS 4


Brain-Computer Interfacing (Integrierte Veranstaltung) 150.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 6.0h 90.0


Aufwandsbeschreibung Multiplikator Stunden =Prüfungsvorbereitung 1.0 30.0h 30.0

30.0

Introduction to Brain-Computer Interfacing


Beschreibung der Lehr- und LernformenDie Integrierte Lehrveranstaltung besteht aus einem Vorlesungsteil (Frontalunterricht vor allen

Teilnehmern zur Vermittlung des Stoffes) und einem Anteil praktischer Arbeit. Letztere besteht aus dem

selbstständigen Bearbeiten von Übungsaufgaben und der Bearbeitung einer komplexeren Fragestellung

unter Anleitung eines Assistenten.


Programmierkenntnisse, gute Grundlagen in Mathematik, insbesondere Lineare Algebra und

Wahrscheinlichkeitstheorie. Grundlagen der Signalverarbeitung und des maschinellen Lernens sind

ratsam, jedoch bei solidem theoretischen Vorwissen nicht zwingend erforderlich.


keine





AnmeldeformalitätenInformationen zur Anmeldung sind über das Sekretariat und die Webseiten des Fachgebiets

Neurotechnologie erhältlich.



Hinweis:

Skripte in elektronischer Form werden jeweils nach der Vorlesung zur Verfügung gestellt.


classification of ERP compo-nents - a tutorial, Neuroimage, 56:814-825, 2011.Blankertz B, Tomioka R, Lemm S, Kawanabe M, Müller KR, Optimizing Spatial Filters

for Robust EEG Single-Trial Analysis, IEEE Signal Process Mag, 25(1):41-56, 2008.Dornhege G, R. Millán J d, Hinterberger T, McFarland D, Müller K (eds), Toward Brain-

Computer Interfacing, MIT Press, 2007.Parra LC, Spence CD, Gerson AD, Sajda P. Recipes for the Linear Analysis of EEG,

Neuroimage, 28(2):326-341, 2005.sowie Spezialliteratur für die Seminarthemen





ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten


Sonstiges



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:IT Security Lab: Vulnerability AssessmentDt.: Praktikum Rechnersicherheit

LP (nach ECTS):6

Stand:18.06.2014




Sekretariat:EN 6

POS-Nr.:19602, 27634


Sprache:Englisch

LernergebnisseStudents who have successfully finished the course will be able to select the right approach and tools to

analyze unknown software for security problems. They will be able to assess the significance of their

findings and to explain it to a non-expert.


social skills 10%.

LehrinhalteManual and semi-automated code reviews of server software, web applications, and client software. Fixing

problems with low impact on the existing system and its usability as well as documenting the findings in

advisories.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

IT Security Lab: Vulnerability Assessment PR 0432 L

554

WS 4


IT Security Lab: Vulnerability Assessment (Praktikum) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Practical cases 1.0 90.0h 90.0Preparation for and participation in a security contest 1.0 30.0h 30.0Preparing a talk 1.0 30.0h 30.0Presence 15.0 2.0h 30.0

IT Security Lab: Vulnerability AssessmentModulnr.: 991 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 5

Beschreibung der Lehr- und LernformenThe main teaching method of this module is problem based learning. In order to get to know the tools and

best practices, a series of interactive lectures is given. There will be small hands-on exercises to get

familiar with the topics taught. To get practical experience, the participants will then work on multiple

complex cases. The exercises are concluded with a general discussion on the results of the exercise, but

also on the strategies employed by the participants. Additionally, each student will give a talk on recent

developments in the security area. The learned skills will be applied in an international security contest

during the semester (if no contest is organized during a given semester, this part will be substituted by a

local exercise with a similar setting).


Programming skills in at least one of the following languages: C, PHP, shell script and experience

operating a Linux system are required. Knowledge of a basic/undergrad security lecture is recommended.


keine




• ein Referat (32 Portfoliopunkte),

• Programmieraufgabe (große Semesteraufgabe, 32 Portfoliopunkte),

• 4 Programmieraufgaben (kleine Aufgaben, je 9 Portfoliopunkte),


Studienleistung Punkte4 Programmieraufgaben (kleine) 36Programmieraufgabe (große Semesteraufgabe) 32Referat 32






Hinweis:






Softwaretechnik

Wahl nach

ECTS



Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


2014


ECTS


ECTS


ECTS




Master Informatik (MSc-Inf) MSc Informatik PO 2013 System Engineering Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


Anwendungen

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten



TI)


ECTS


TI)


ECTS



Sicherheit und

Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS




ECTS




ECTS

Punkten


SonstigesThe module is offered every year.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Logik, Spiele, Automaten

LP (nach ECTS):9

Stand:20.06.2014




Sekretariat:TEL 7-3

POS-Nr.:28081


LernergebnisseDie Studierenden kennen die theoretischen Grundlagen des Entwurfs und der Verifikation reaktiver

Systeme und die zugrundeliegenden Methoden aus der Automatentheorie, der Spieltheorie und der Logik.

Sie sind in der Lage, die Zusammenhänge zwischen den einzelnen Gebieten zu verstehen und

anzuwenden.



LehrinhalteThema der Vorlesung sind die theoretischen Grundlagen des Entwurfs und der Verifikation reaktiver

Systeme, wie beispielsweise Kontrollsysteme oder Kommunikationsprotokolle. Methodisch stützt sich die

Theorie auf eine Kombination von Automatentheorie, logischen Systemen zur Beschreibung von

Berechnungen, und unendlichen Zwei-Personenspielen. Die Vorlesung gibt eine Einführung in die

einzelnen Methoden und vor allem in die Zusammenhänge zwischen den Methoden. Besonderes

Augenmerk wird dabei auf algorithmische Anwendungen im bereich des Systementwurfs und der

Verifikation gerichtet.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Logik Spiele Automaten IV 0432 L

671

WS/SS 4

Logik Spiele Automaten UE WS/SS 2


Logik Spiele Automaten (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Logik Spiele Automaten (Übung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Logik, Spiele, AutomatenModulnr.: 1291 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3

Beschreibung der Lehr- und LernformenDie Veranstaltungen bestehen aus einer flexilen Abfolge von Vorlesungen und Übungen.


Alle für Veranstaltungen relevanten Begriffe werden neu eingeführt, es wird also kein spezifisches

Basiswissen vorausgesetzt. Es wäre allerdings empfehlenswert, wenn Teilnehmer und Teilnehmerinnen

über Kenntnisse der theoretischen Informatik verfügen, wie sie etwa in den Bachelor-Modulen

"Grundlagen und algebraische Strukturen", "Berechenbarkeit und Kompexität", "Logiken und Kalküle",

Spezifikation und Semantik" vermittelt werden.


keine





AnmeldeformalitätenModulanmeldung gemäß TU-Standard.






ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS



Sicherheit und

Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS







ECTS

Punkten

Master Mathematik.Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Logik Synthese für Digitale Systeme

LP (nach ECTS):3

Stand:20.06.2014


Ansprechpartner für das Modul:Wedler, Markus



POS-Nr.:27741


Lernergebnisse- Kenntnis der grundlegenden Verfahren, die in heutigen Synthesewerkzeugen verwendet werden

- Einschätzen der Leistungsfähigkeit und Grenzen von Optimierungsalgorithmen



Lehrinhalte- Syntheseproblem auf der Register-Transfer-Ebene

- Zweistufige Minimierung, ESPRESSO

- Funktionale Dekomposition

- Boolesche und Algebraische Verfahren basierend auf Division

- Timing-Analyse

- Technology Mapping

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Logik Synthese für Digitale Systeme VL WS/SS 2


Logik Synthese für Digitale Systeme (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenVorlesung, Diskussionsforen, Selbststudium

Logik Synthese für Digitale SystemeModulnr.: 1292 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 2


Grundkenntnisse in Entwurf und Architektur digitaler Systeme


keine





Anmeldeformalitätensiehe http://www.rt.tu-berlin.de/



Hinweis:

https://www.isis.tu-berlin.de/

Literatur: G. De Micheli: Synthesis and Optimization of DigitalCircuits. McGraw-Hill, 1994, ISBN

0-07-016333-2.G. Hachtel, F. Somenzi: Logic Synthesis and VerificationAlgorithms. Kluwer Academic

Publishers, 1996, ISBN 0-7923-9746-0.S. Devadas, A. Ghosh, K. Keutzer: Logic Synthesis.McGraw-Hill, 1994, ISBN 0-07-

016500-9.S. Hassoun, T. Sasao: Logic Synthesis and Verification.Kluwer Academic Publishers,

2002, ISBN 0-7923-7606-4.



ECTS

Punkten


Sonstiges

Logik Synthese für Digitale SystemeModulnr.: 1292 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 2 von 2

Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Machine Intelligence I / Neuronale Informationsverarbeitung IEngl.: Machine Intelligence I / Neural Information Processing I

LP (nach ECTS):6

Stand:24.03.2014


Ansprechpartner für das Modul:Obermayer, Klaus


Sekretariat:MAR 5-6

POS-Nr.:13375, 16806

URL:http://www.ni.tu-berlin.de/menue/teaching_activities/all_courses/machine_intelligence_i/parameter/en/

Sprache:Englisch

LernergebnisseAm Ende der Veranstaltung sind die Teilnehmer in der Lage, die Leistungsfähigkeit der besprochenen

Verfahren einzuschätzen und sie auf Probleme in den Anwendungsdomänen erfolgreich einzusetzen.

Qualifikationsziele sind somit:

1) Verständnis der wichtigsten Theorien und Verfahren des induktiven Lernens

2) Anwendung auf Regressions- und Klassifikationsprobleme (Mustererkennung)

3) Kenntnis der grundlegenden Konzepte neuronaler Informationsverarbeitung

4) Verständnis der theoretischen Grundlagen für die Entwicklung neuer Verfahren



Lehrinhalte1) Grundlagen induktiven Lernens: Empirical Risk Minimization, Structural Risk Minimization, Bayesian

Inference

2) Lernen und Generalisierung, Techniken der Regularisierung

3) Künstliche neuronale Netze (konnektionistische Neuronen, das Multilagen-Perzeptron, radiale

Basisfunktionen)

4) Statistische Lerntheorie und Support Vector Maschinen

5) Graphische Modelle: Schließen unter Unsicherheit, Bayes'sche Inferenz und neuronale Netze

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Neuronale Informationsverarbeitung I VL 0434L86

6

WS 2

Neuronale Informationsverarbeitung I UE 0434L86

6

WS 2

Machine Intelligence I / Neuronale Informationsverarbeitung I



Neuronale Informationsverarbeitung I (Vorlesung) 60.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0

Neuronale Informationsverarbeitung I (Übung) 120.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 6.0h 90.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenVorlesung: Frontalunterricht vor allen Teilnehmern zur Vermittlung des Stoffes

Übungen: Besprechung von Übungsaufgaben, die von den Teilnehmern als Hausaufgaben bearbeitet

werden. Die Übungsaufgaben umfassen sowohl die Analyse und Entwicklung von neuronalen Verfahren

als auch den praktischen Umgang mit den besprochenen Verfahren.


Gute Programmierkenntnisse, Grundkenntnisse in Linearer Algebra, Analysis und

Wahrscheinlichkeitstheorie


1.) [NI] Machine Intelligence I - Hausaufgabe





AnmeldeformalitätenInformationen zur Anmeldung sind über die Web-Seiten des Fachgebiets NI http://www.ni.tu-

berlin.de/teaching/ und über das Sekretariat MAR 5043 erhältlich.









TI)


Informatik

Wahl nach

ECTS


TI)


2014


ECTS


ECTS


ECTS

PunktenMaster Biomedizinische Technik

(MSc-BMT)

StuPo 19.12.2007 2.4

Ingenieurwissenschaftlic

he Vertiefungen

Wahl nach

ECTS



ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten




TI)



Wahl nach

ECTS




ECTS

Punkten

Masterstudiengang Informatik (Studienschwerpunkt Intelligente Systeme)

Masterstudiengang Technische Informatik (StO/PO 2012):

• Studienschwerpunkt Digitale Medien (Digital Media; Elektrotechnik oder Technische Informatik)

• Studienschwerpunkt Kognitive Systeme (Cognitive Systems and Robotics; Informatik)

• Studienschwerpunkt Mensch-Maschine-Interaktion und Design (Human-Computer Interaction and

Design; Technische Informatik)

• Studienschwerpunkt Datenanalyse (Data analytics; Informatik)

• Studienschwerpunkt Informationssysteme

Masterstudiengang Elektrotechnik (Ergänzungsmodul)

Veranstaltung für andere Master-Studiengänge im Wahlbereich

Bachelorstudiengang Technische Informatik (Studienschwerpunkt Datenanalyse)

Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik (Studienschwerpunkt Intelligente Datenanalyse )Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

SonstigesMündliche Prüfung: Voraussetzung ist das Vorliegen des unbenoteten Übungsscheins (mindestens 60%

der Aufgaben müssen erfolgreich bearbeitet sein). Prüfungssprache (für die mündliche Prüfung) ist

wahlweise Deutsch oder Englisch.



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Machine Intelligence II / Neuronale Informationsverarbeitung IIEngl.: Machine Intelligence II / Neural Information Processing II

LP (nach ECTS):6

Stand:07.04.2014


Ansprechpartner für das Modul:Lochmann, Timm-Ulrich


Sekretariat:MAR 5-6

POS-Nr.:13376

URL:http://www.ni.tu-berlin.de/menue/studium_und_lehre/lehrveranstaltungen/machine_intelligence_ii/parameter/en/

Sprache:Englisch

LernergebnisseAm Ende der Veranstaltung haben die Teilnehmer die Leistungsfähigkeit der besprochenen Verfahren

einzuschätzen gelernt, sie können sie auf Probleme in den Anwendungsdomänen erfolgreich einzusetzen

und eigenständig neue Verfahren entwickeln. Qualifikationsziele sind somit:

1) Verständnis zentraler Konzepte neuronaler Informationsverarbeitung

2) Kenntnisse unüberwachter Architekturen und Lernverfahren

3) Anwendung auf Probleme statistischer Modellierung, explorativer Datenanalyse und Visualisierung

Die Veranstaltung vermittelt überwiegend : Fachkompetenz: 50%, Methodenkompetenz: 40%,

Systemkompetenz: 10%, Sozialkompetenz: 0%

Lehrinhalte1) Dichteschätzung, Parameterschätzverfahren, Maximum Likelihood Estimation

2) Projektionsmethoden (Hauptkomponentenanalyse, Kernel-PCA, Quellentrennung)

3) Stochastische Optimierung

4) Clustering-Verfahren, Einbettung und Datenvisualisierung (zentrales und paarweises Clustering,

selbstorganisierende neuronale Karten)

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Machine Intelligence II/Neuronale Informationsverarbeitung VL 0434 L

867

SS 2

Machine Intelligence II/Neuronale Informationsverarbeitung UE 0434 L

867

SS 2

Machine Intelligence II / Neuronale Informationsverarbeitung II



Machine Intelligence II/Neuronale Informationsverarbeitung (Vorlesung) 60.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0

Machine Intelligence II/Neuronale Informationsverarbeitung (Übung) 120.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 6.0h 90.0


Übungen: Besprechung von Übungsaufgaben, die von den Teilnehmern als Hausaufgaben bearbeitet

werden. Die Übungsaufgaben umfassen sowohl die Analyse und Entwicklung von neuronalen Verfahren

als auch den praktischen Umgang mit den besprochenen Verfahren.


Gute Programmierkenntnisse, Grundkenntnisse in Linearer Algebra, Analysis und

Wahrscheinlichkeitstheorie


1.) [NI] Machine Intelligence II - Hausaufgabe





AnmeldeformalitätenInformationen zur Anmeldung sind über die Web-Seiten des Fachgebiets NI http://www.ni.tu-berlin.de und

über das Sekretariat MAR 5043 erhältlich.





Literatur: Umfangreiche Unterlagen zur Vorlesung und Empfehlungen für vorlesungsbegleitende

Literatur findet man über die Internetseite: http://www.ni.tu-berlin.de/teaching sowie auf

der ISIS-Seite der Veranstaltung






ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS




ECTS

Punkten


SonstigesMündliche Prüfung: Voraussetzung ist das Vorliegen des unbenoteten Übungsscheins (mindestens 60%

der Aufgaben müssen erfolgreich bearbeitet sein). Prüfungssprache (für die mündliche Prüfung) ist

wahlweise Deutsch oder Englisch.



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Maschinelles Lernen 1Engl.: Machine Learning 1

LP (nach ECTS):9

Stand:10.05.2014

Verantwortlich für das Modul:Müller, Klaus-Robert




POS-Nr.:23151


LernergebnisseDie Studierenden sind in der Lage, eigenständig die wesentlichen Verfahren des maschinellen Lernens

auf neuen Daten anzuwenden. Dies umfasst Methoden zur Klassifikation, Regression,

Dimensionsreduktion und Clustering. Darüberhinaus vermittelt das Modul das theoretische Rüstzeug

(Wahrscheinlichkeitstheorie, Optimierungstheorie), um Verfahren weiterzuentwickeln und theoretisch zu

analysieren.

In der Wahlpflichtveranstaltung kann der Teilnehmer je nach Vorkenntnissen und Interessen folgende

Schwerpunkte wählen:

* Matlab Programmierung für Maschinelles Lernen und Datenanalyse oder Python Programmierung für

Maschinelles Lernen: diese Kurse vermitteln das praktische Rüstzeug zur Entwicklung, Anwendung und

Untersuchung von Verfahren des Maschinellen Lernens.

* Mathematische Grundlagen fur Maschinelles Lernen: dieser Kurs wiederholt, vertieft und spezialisiert

die mathematischen Kenntnisse aus den Grundlagenmodulen des Informatikstudiums.

* Seminar Maschinelles Lernen: im Seminar wird das selbststandige Einarbeiten und Prasentieren von

Wissenschaftlichen Ergebnissen geübt.

LehrinhalteGrundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie, Schätztheorie (Maximum-Likelihood, EM-Algorithmus).

Grundlegende Methoden des maschinellen Lernens: Dimensionsreduktion (PCA, ICA), Clustering,

überwachtes Lernen (Least-Squares Regression, LDA, SVM, Ridge Re-gression, Gaußprozesse)

Je nach Wahlpflichtveranstaltung: Vertiefung in ein spezielles Anwendungsgebiet oder Lernproblem

(Seminar), Matlab für Maschinelles Lernen (Kurs), Python für Maschinelles Lernen (Kurs) oder

Mathematische Grundlagen (Kurs). Das Seminar „Classical Topics in Machine Learning“ findet jedes

Semester statt, darüber hinaus werden in unregelmäßigen Abständen spezielle Seminare angeboten; die

Modulbeschreibung wird dementsprechend ergänzt.

Maschinelles Lernen 1Modulnr.: 1290 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 9

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Maschinelles Lernen I IV 0434 L

501

WS 4

Wahlpflicht (Wahl nach ECTS Punkten) - Min: 3 / Max: 3LV-Titel LV-Art LV-

Nummer

Turnus SWS

Boosting and Model Averaging SEM WS/SS 2Classical Topics in ML SEM 0434

L588

WS 2

Dimensionsreduktion SEM WS/SS 2Doktoranden- und Diplomandenseminar SEM WS/SS 2Feature Selection SEM WS/SS 2Halbüberwachtes Lernen SEM WS/SS 2Kernels for Structured Data SEM WS/SS 2Learning on Structured Data SEM WS/SS 2Lernen unter Nichtstationaritäten SEM WS/SS 2Machine Learning for Computer Vision SEM WS/SS 2Machine Learning for Intelligent Robots SEM WS/SS 2Maschinelles Lernen in der IT-Sicherheit SEM WS/SS 2Mathematische Grundlagen für Maschinelles Lernen KU 0434 L

545

WS/SS 2

Matlabprogrammierung für ML und Datenanlyse KU 0434 L

544

WS/SS 2

Moderne Verfahren des Maschinellen Lernens: Kausalanalyse SEM WS/SS 2Neuronale Netze SEM 0430 L

451

SS 2

Pythonprogrammierung für ML und Datenanlyse KU 0434

L543

WS/SS 2

Regression and Optimization Methods in Robotics SEM WS/SS 2Representations in Machine Learning SEM WS/SS 2Singular Learning Theory SEM WS/SS 2


Arbeitsaufwand und Leistungspunkte


1 ECTS entspricht 30.0 Stunden (Runden: Aufrunden)

Maschinelles Lernen I (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Boosting and Model Averaging (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Classical Topics in ML (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Dimensionsreduktion (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Doktoranden- und Diplomandenseminar (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Feature Selection (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Halbüberwachtes Lernen (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Kernels for Structured Data (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Learning on Structured Data (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Lernen unter Nichtstationaritäten (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Machine Learning for Computer Vision (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Machine Learning for Intelligent Robots (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0


Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Maschinelles Lernen in der IT-Sicherheit (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Mathematische Grundlagen für Maschinelles Lernen (Kurs) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Matlabprogrammierung für ML und Datenanlyse (Kurs) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Moderne Verfahren des Maschinellen Lernens: Kausalanalyse (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Neuronale Netze (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Pythonprogrammierung für ML und Datenanlyse (Kurs) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Regression and Optimization Methods in Robotics (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Representations in Machine Learning (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Singular Learning Theory (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenDie IV besteht aus einem Vorlesungsteil (Frontalunterricht vor allen Teilnehmern zur Vermittlung des

Stoffes) und einem Anteil praktischer Arbeit. Letztere besteht aus dem selbstständigen Bearbeiten von

Übungsaufgaben. Der Kurs besteht aus einer mehrtägigen Blockveranstaltung, in der gemeinsam unter

Anleitung Übungsaufgaben bearbeitet werden. Die Seminarvorträge werden unter Anleitung eines

Betreuers erarbeitet und in einem Blockseminar präsentiert und diskutiert.



Programmierkenntnisse, gute Grundlagen in Mathematik, insbesondere Lineare Algebra, Analysis, Wahr-

scheinlichkeitsrechnung. Der Kurs „Mathematische Grundlagen des Maschinellen Lernens“ bietet eine

kompakte Einführung bzw. Auffrischung dieser Themen. Dieses Modul ist auch für Bachelorstudenten

geeignet.


keine





AnmeldeformalitätenKeine.



Literatur: Christopher M. Bishop (2006) Pattern Recognition And Machine Learning , Springer.Fahrmeir, R. Künstler, I. Pigeot, G. Tutz (2004) Statistik , Springer, 5. AuflageG. Bamberg, F. Baur (2006) Statistik, Oldenbourg-Verlag, 12. AuflageK. B. Petersen, M. S. Pedersen (2007) The Matrix Cookbook. Technical University of

DenmarkL. Wasserman (2004) All of Statistics, SpringerRichard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork (2001) Pattern Classification , Wiley (2.

Auflage).Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman (2001) The Elements of Statistical

Learning, Springer.





TI)


Informatik

Wahl nach

ECTS


TI)


2014


ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS




ECTS

Punkten





Wirtschaftsingenieurwesen StuPO 2014 Vertiefung Intelligente

Systeme (Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten


ingenieurwissenschaftlichen Bereich und der Mathematik)Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Maschinelles Lernen 2Engl.: Machine Learning 2

LP (nach ECTS):9

Stand:10.05.2014





POS-Nr.:23166


LernergebnisseDie Studierenden haben ein vertieftes Wissen über die Anwendung spezifischer Methoden des

Maschinellen Lernens (Klassifikation, Regression, Dimensionsreduktion, Clustering) in ausgewählten

Anwendungsbereichen (Bioinformatik, Computersicherheit, etc.) und können diese Methoden

selbstständig anwenden und weiterentwickeln. Insbesondere sind die Studierenden mit den Aspekten des

Maschinellen Lernens vertraut, welche für den praktischen Erfolg entscheidend sind. Darüber hinaus

haben die Studierenden in einem Seminar den aktuellen Forschungsstand kennengelernt sowie das

Präsentieren im wissenschaftlichen Umfeld eingeübt.

LehrinhalteIn dieser Vorlesung werden weiterführende Themen des Maschinellen Lernens behandelt. Ein besonderer

Schwerpunkt wird auf die Anwendung gelegt. Mehrere erfolgreiche Anwendungen des Maschinellen

Lernens werden besprochen und auf die jeweiligen Besonderheiten wird eingegangen. Unter anderem

werden folgende Themen behandelt: halbüberwachtes Lernen, Boostingverfahren, Optimierungstheorie,

Kernmethoden für strukturierte Daten, graphische Modelle.

Beispiele für erfolgreiche Anwendungen sind unter anderem Bioinformatik, Computersicherheit und

Textmining.

Vertiefung in ein spezielles Anwendungsgebiet oder Lernproblem (Seminar). Es werden laufend neue

Seminare angeboten, das Modul wird in jedem Semester dementsprechend aktualisiert.


Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Maschinelles Lernen II VL 0434 L

503

SS 2

Maschinelles Lernen II UE 0434

L503

SS 2


Nummer

Turnus SWS

Hot Topics In ML SEM 0434 L

560

SS 2

Machine Learning and Data Management Systems SEM WS/SS 2Machine Learning in Biomedical Engineering SEM WS/SS 2


Maschinelles Lernen II (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Maschinelles Lernen II (Übung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Hot Topics In ML (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Machine Learning and Data Management Systems (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Machine Learning in Biomedical Engineering (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenDie Veranstaltung besteht aus einem Vorlesungsteil (Frontalunterricht vor allen Teilnehmern zur

Vermittlung des Stoffes) und einem Anteil praktischer Arbeit. Letztere besteht aus dem selbstständigen

Bearbeiten von Übungsaufgaben. Die Seminarvorträge werden unter Anleitung eines Betreuers erarbeitet

und in einem Blockseminar präsentiert und diskutiert.



Programmierkenntnisse, gute Grundlagen in Mathematik, insbesondere Lineare Algebra, Analysis, Wahr-

scheinlichkeitsrechnung. Grundlagen des maschinellen Lernens sind ratsam, z.B. Teilnahme am Modul

„Maschinelles Lernen 1“, jedoch bei solidem theoretischem Vorwissen nicht zwingend erforderlich.


keine





AnmeldeformalitätenKeine.






ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS




ECTS







Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Master Project Software Engineering of Embedded SystemsEngl.: Master Project Software Engineering of EmbeddedSystems

LP (nach ECTS):9

Stand:22.04.2014


Ansprechpartner für das Modul:Herber, Paula



POS-Nr.:31629

URL:http://www.pes.tu-berlin.de


LernergebnisseGraduates of this module have practical experience with methods and techniques to develop and complex

embedded systems. In addition they have in experience techniques with which the quality of embedded

systems can be systematically ensured. They have learned to solve a complex tasks within a team.

The course mainly imparts: (a) knowledge: 20% (b) skills: 40% (c) competences: 40%

LehrinhalteEmbedded systems are often highly complex and safety-critical, for example if they are used in cars,

airplanes or avionics. This means that errors can lead to high financial losses or even death or serious

injuries. This makes the quality of such systems a major issue and systematic and comprehensive quality

assurance techniques are indispensable. Additionally, embedded systems usually have to fulfill strong

restrictions in terms of ressources. Therefore, optimization techniques are widely needed to improve the

performance of these systems. In this project, we develop a complex embedded systems and use various

validation, verification and optimization techniques for embedded systems to ensure correctness and

performance. As application platform we use 8 Lego Mindstorm robots.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Master Project Software Engineering of Embedded Systems SEM SS 2Master Project Software Engineering of Embedded Systems PJ SS 4


Master Project Software Engineering of Embedded Systems (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsentationsvorbereitung 15.0 2.0h 30.0Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0

Master Project Software Engineering of Embedded Systems (Projekt) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Master Project Software Engineering of Embedded Systems


Beschreibung der Lehr- und LernformenThis module consists of a project and seminar parts. Within the project, the participants learn to solve a

complex task in a team. Within the seminar, the participants give presentations and discuss the presented

contents. This module is teached in English.


Knowledge from bachelor modules in Computer Science/Technical Computer Science or the like.

Recommended is knowledge from the master module “Quality Assurance of Embedded Systems” (MINF-

SE-QSES) or “Analysis and Optimization of Embedded Systems” (MINF-SE-AOES).


keine




Studienleistung PunkteOral Consultation 70Project Presentation 30







Hinweis:

Slides are available at http://www.pes.tu-berlin.de/







Systeme

Wahl nach

ECTS


ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten






ECTS




ECTS



Sicherheit und

Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS

Punkten


Sonstiges



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Microwave and Radar Remote SensingEngl.: Microwave and Radar Remote Sensing

LP (nach ECTS):6

Stand:16.06.2014




Sekretariat:MAR 6-5

POS-Nr.:18126, 20061


Sprache:Englisch

LernergebnisseThe module imparts primarily professional and methodological expertise in analyzing remote sensing data.

The exploration of the relations between physical reality of the environment and data collected with

imaging sensors are emphasized. Mathematical modells are used for description. Interdisciplinary

application of the contents are demonstrated using various illustrative examples from e.g. manufacturing

industries to geography, medicine and social sciences.



LehrinhaltePhysical basics, microwave systems, radar with synthetic aperture (SAR): application process, SAR-image

generation, SAR-interferometry, coherence, differential SAR-interferometry, permanent scatterer analysis,

SAR-polarimetry, scattering matrix, partial scatterer, decomposition theorems, entropy/alpha-classification,

polarimetric SAR-interferometry, object extraction from SAR-data, sensor / data fusion

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Microwave and Radar Remote Sensing VL 0433 L

112

SS 2

Microwave and Radar Remote Sensing UE 0433 L

113

SS 2


Microwave and Radar Remote Sensing (Vorlesung) 60.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0

Microwave and Radar Remote Sensing (Übung) 120.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 6.0h 90.0

Microwave and Radar Remote SensingModulnr.: 876 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 5

Beschreibung der Lehr- und LernformenUnderlying sensor components, methods and algorithms are explained in a way allowing the transmission

of the handled sensor- and system aspects to other cases. Methods and algorithms are implemented and

applied exemplarily in the lab exercises taking place in parallel.


Knowledge from the module “Optical Remote Sensing” is preferable.


keine






of studies).



Hinweis:


Literatur: Henderson, Floyd M.; Lewis, Anthony., Manual of Remote Sensing Vol. 2, Principles

and applications of Imaging Radar, Wiley, Canda, 1998Massonet, D., Souyris, J-C,; Synthetic Aperture Radar Imaging, EFPL Press 2008





AS)


ECTS


Science (MSc-GGS)


Vision and Remote

Sensing

Wahl nach

ECTS


Science (MSc-GGS)


Vision and Remote

Sensing

Wahl nach

ECTS


Science (MSc-GGS)


Vision and Remote

Sensing

Wahl nach

ECTS


Science (MSc-GGS)


Vision and Remote

Sensing

Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


Anwendungen

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten



TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS




ECTS

Punkten

Nebenhörerinnen / Nebenhörer können an dem Modul teilnehmen.Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Middleware ConceptsDt.: Middleware Konzepte

LP (nach ECTS):6

Stand:10.05.2014




Sekretariat:EN 6

POS-Nr.:24367


Sprache:Englisch

LernergebnisseStudents who have successfully finished this module have an advanced knowledge of middleware and its

use for dealing with complex systems. They are aware of the conceptual differences of different types of

middleware and know the corresponding advantages and disadvantages. They are able to select an

appropriate middleware for a distributed application.



LehrinhalteDifferent middleware concepts (Queuing, RMI, Publish/Subscribe, Webservices, Tuple Spaces, Peer-to-

Peer), Basics (e.g., transparency) and basic communication paradigms (e.g., request/reply, multicast).

One focus of the lecture are publish/subscribe systems.

Beside theoretical knowledge, the lecture also includes implementation tasks and conceptual tasks.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Middleware Concepts IV 0432 L

532

SS 4


Middleware Concepts (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =1. Presence in meetings 15.0 4.0h 60.02. Preparation and follow-up 15.0 2.0h 30.03. Homework 1.0 45.0h 45.04. Exam prepation 1.0 45.0h 45.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenMixture of classical lecture, practical exercises and homework.

Middleware ConceptsModulnr.: 1072 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3


Knowledge on distributed systems, solid programming skills


1.) Middleware Concepts: successful processing of the exercise tasks





AnmeldeformalitätenSee http://www.kbs.tu-berlin.de/



Hinweis:


Literatur: Andrew S. Tanenbaum and Marten van Steen. Distributed Systems: Principles and

Paradigms. Prentice Hall, 2002G. Mühl, L. Fiege, P. Peitzuch. Dist ributed Event - Based Systems. Springer Verlag,

2006P. Bernstein and E. Newcomer. Principles of Transaction Processing. Morgan

Kaufmann Publishers, 1997.



ECTS


TI)


Anwendungen

Wahl nach

ECTS





for ICT

Freie Wahl



SonstigesThis module will be offered for the last time in the summer term 2014.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Mobile InteraktionEngl.: Mobile Interaction

LP (nach ECTS):6

Stand:18.06.2014




Sekretariat:TEL 18

POS-Nr.:20431, 22603,

23291URL:http://www.qu.tu-berlin.de/menue/studium_und_lehre/modulkatalog/

Sprache:Englisch

LernergebnisseStudents gain

- Knowledge in the fundamentals of multimodal human-computer interaction

- Knowledge in the fundamentals of mobile and perceptive user interfaces

- Understanding of human information processing capabilities

- Skills in user-centered iterative interface design

- Skills and knowledge of usability testing and evaluation techniques

- Knowledge in camera- and sensor-based interaction, gesture recognition

Students will be able to

- apply design principles for heuristic evaluation of multimodal systems



method skills 30%

system skills 30%

social skills 10%

LehrinhalteIV „Mobile Interaction“

Usability of mobile and wearable systems, human information processing, input and output technologies

for mobile devices, design process and requirements analysis, prototyping and scenarios, usability tests

and evaluation techniques, usability “on the go”, interruptions, camera- and sensor-based mobile

interaction, physical-virtual integration, context and location awareness, information navigation and

visualization on small displays, design of mobile applications.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Mobile Interaction IV WS 4

Mobile InteraktionModulnr.: 871 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 5


Mobile Interaction (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenLecture part: Lectures with in-class exercises

Exercise part: Assignements on practical and conceptual aspects, project work to cover the user-centered

design cycle.


Mandatory: Basic knowledge of information and communication systems

Desirable: Basic programming skills


keine








Hinweis:


Literatur: [1] Dix, Finlay, Abowd, Beale: Human Computer Interaction. 3rd Edition, Prentice Hall,

2004[2] Jones: Mobile Interaction Design, Wiley & Sons, 2006[3] Preece, Rogers, Helen Sharp: Interaction design: beyond human computer

interaction. John Wiley & Sons, 2002






Wahl nach

ECTS


Softwaretechnik

Wahl nach

ECTS



Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


Informatik

Wahl nach

ECTS


TI)


2014


ECTS


ECTS


ECTS

PunktenMaster Audiokommunikation und -

technologie (MSc-AKT)

StuPo 2013 Wahlpflichtbereich Wahl nach

ECTS


KursanzahlMaster Human Factors (MSc-HF) StuPO 2011 V.1 Domänenbezogene

Vertiefungen

Wahl nach

ECTS


Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten



TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS



(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten

- Bachelor Elektrotechnik: Elektronik und Informationstechnik


- Master Elektrotechnik: „Ergänzungsmodule“


- Master Audiokommunikation

- Master WirtschaftsinformatikStudierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

SonstigesThe topics of the module can serve as a foundation of a master thesis in the area.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Mobile ServicesEngl.: Mobile Services

LP (nach ECTS):6

Stand:16.06.2014


Ansprechpartner für das Modul:Rodriguez Garzon, Sandro


Sekretariat:TEL 19

POS-Nr.:23370

URL:http://www.snet.tu-berlin.de/moses

Sprache:Englisch

LernergebnisseStudents who have successfully finished this module have an overview of current and future services and

service infrastructures in the Mobile Internet. They have developed an understanding of the special

characteristics of mobile networks when compared to fixed infrastructures, and have learned about the

benefits of mobile services and the fascinating prospects of emerging areas like Location-based Services

and Ubiquitous Computing. However, they are also aware of the problems and limits of mobile service

provisioning and know how to cope with these deficiencies when designing them. Furthermore, they have

good knowledge of different alternatives of realizing services (for example, device versus network centric

approaches) and an overview of related service platforms, auxiliary functions, and operating systems of

mobile devices.


technical skills: 40x, method skills: 30x, system skills: 20x, social skills: 10x

LehrinhalteThe module starts with a brief introduction into the fundamentals of mobile networks and an overview of

related infrastructures of GSM, UMTS, and other networks. This includes a short discussion about the

particular problems these networks imply and a general overview of the special features they offer, for ex-

ample, regarding the different types of mobility support and associated mechanisms. After that, the

module introduces different service platforms and infrastructures and demonstrates their realization and

operation. The following services and service platforms are covered:

* SMS and MMS

* Mobile Internet

* Marketplaces (iPhone, Android,¡K)

* IMS services

* Advanced Services (Mobile Payment, Mobile Instant Messaging and Presence,¡K)

* Location-based Services

* IP Multimedia Subsystem

The module concludes with an overview and discussion of latest trends and developments.

Mobile ServicesModulnr.: 1098 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 6

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Mobile Services IV 3433 L

5701

SS 4


Mobile Services (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0




practical les-sons, the solutions are then presented and discussed.


Mandatory: basic knowledge of computer science and Internet/network architectures

Desirable: knowledge of distributed systems, basic programming skills


keine





AnmeldeformalitätenIt is not required to register for the lecture or practical lessons. It is required to register online for the oral

examination. Please check the homepage of the professorship (http://www.snet.tu-berlin.de/) for free

examination appointments.




Literatur: Kamal, R. ( 2008). Mobile Computing, Oxford University PressKüpper, A. (2005). Location - based Services – Fundamentals and O p eration, John

Wiley & SonsRoth, J. (2005). Mobile Computing: Grundlagen, Technik, Konzepte; 2nd edition,

dpunkt Verlag







ECTS




ECTS





Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


Anwendungen

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten





ECTS




Master Students of:

- Computer Engineering (Technische Informatik)/ Katalog1: Technische Anwendung)Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Modelle und Theorie Verteilter AlgorithmenEngl.: Models and Theory of Distributed Algorithms

LP (nach ECTS):6

Stand:14.03.2014


Ansprechpartner für das Modul:Nestmann, Uwe


Sekretariat:TEL 7-2

POS-Nr.:30130



LernergebnisseAbsolventinnen und Absolventen dieses Moduls verfügen über Kenntnisse und Fähigkeiten zur formalen

Modellierung und formalen Analyse von verteilten, insbesondere fehlertoleranten Algorithmen. Weiterhin

verfügen sie über vertiefte Kenntnisse und Verständnis für formale Beweise von Korrektheit bzw.

Unmöglichkeit der Lösung von verteilten Kommunikations- und Koordinationsproblemen. Sie sind in der

Lage, sich die entsprechenden Kenntnisse teilweise selbständig zu erarbeiten und ihre Arbeitsergebnisse

mündlich zu präsentieren.


40% Fachkompetenz

40% Methodenkompetenz

05% Systemkompetenz

15% Sozialkompetenz

LehrinhalteDie Veranstaltung besteht vorrangig darin, ausgewählte Kapitel eines bekannten Lehrbuches zu Verteilten

Algorithmen soweit zu formalisieren, dass sie einem tiefgehenden Verständnis der zugrundeliegenden

Modelle zugänglich werden. Als Nebeneffekt werden formale Beweise möglich, die perspektivisch sogar

mittels eines Theorembeweisers geprüft werden könnten. Die konkreten Fachinhalte sind wie folgt:

- Synchrone und Asynchrone Kommunikation

- Prozessmodelle

- Fehlermodelle und Fehlerdetektoren

- Leader Election

- Reliable Broadcast

- Consensus

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Modelle und Theorie Verteilter Algorithmen IV WS 4

Modelle und Theorie Verteilter Algorithmen



Modelle und Theorie Verteilter Algorithmen (Integrierte Veranstaltung) 150.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Modellierung und Formalisierung 15.0 6.0h 90.0Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0


Aufwandsbeschreibung Multiplikator Stunden =Prüfungsvorbereitung 1.0 30.0h 30.0

30.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenDie Veranstaltung ist betont interaktiv konzipiert. Sie besteht aus einer flexiblen Abfolge von Vorlesungs-

und Übungsanteilen sowie offenen projektartigen Komponenten, in denen die Studierenden zusammen

mit dem Dozenten eigene Vorschläge und Ideen entwickeln. Insofern ist es das Ziel der Veranstaltung,

exemplarisch den Alltag eines Forschers der Theoretischen Informatik im ausgewählten Gebiet

beispielhaft nachzuvollziehen. Diese Arbeit beinhaltet neben der konzeptionellen Erarbeitung von

formalen Modellen deren kritischer Überprüfung durch Tests und mathematische Beweise, als auch der

sorgfältigen Darstellung dieser Arbeiten im Rahmen eines gemeinsam durch die Teilnehmer zu

erstellenden LaTeX-Dokumentes.


Inhaltlich werden Kenntnisse aus der Theoretischen Informatik zu Diskreten Strukturen, Logik, und

Automatentheorie vorausgesetzt. Nützlich wären auch bereits existierende Kenntnisse zu Verteilten

Algorithmen (aus dem Angebot der Fachgebiete CIT oder KBS), Nebenläufiger Programmierung

(beispielsweise in Java), sowie Prozesskalkülen und Temporaler Logik (Module "Reaktive Systeme" und

"Algebraische Prozesskalküle").


keine




Studienleistung PunkteProjektbericht mündlich 20Projektbericht schriftlich 30mündliche Rücksprache 50





AnmeldeformalitätenDie Teilnahme an der Lehrveranstaltung (nicht zu verwechseln mit der Modulprüfung) wird über einen

ISIS-Kurs gesteuert. Die entsprechenden Zugangskoordinaten werden zu Beginn des Moduls

bekanntgegeben und 3-4 Wochen lang offen gehalten.



Literatur:Lynch, Nancy: Distributed Algorithms. Morgan Kaufmann Publishers, 1996







Systeme

Wahl nach

ECTS


ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS

Punkten




TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS




ECTS




ECTS




ECTS






Sicherheit und

Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS

Punkten

Informatik – Master (Schwerpunkt Verlässliche Systeme)

Informatik – Master (Schwerpunkt Kommunikationsbasierte Systeme)

Informatik – Master (Schwerpunkt System Engineering)

Informatik – Diplom (Studiengebiet THI)

Technische Informatik – Master (Studienschwerpunkt Informationssysteme)

Technische Informatik – Master (Studienschwerpunkt Datenanalyse)

Technische Informatik – Master (Studienschwerpunkt Sicherheit und Zuverlässigkeit)

Technische Informatik – DiplomStudierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

SonstigesJe nach Wunsch bzw. Notwendigkeit wird die Veranstaltung auf Deutsch oder Englisch abgehalten.



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Modelle zur Informationsverarbeitung im GehirnEngl.: Models of Neural Information Processing

LP (nach ECTS):6

Stand:05.06.2014




Sekretariat:MAR 5-6

POS-Nr.:13377

URL:http://www.ni.tu-berlin.de/teaching/

Sprache:Deutsch

LernergebnisseDie Studierenden haben ein Verständnis der im Gehirn auf verschiedenen Skalen ablaufenden Prozesse.

Massgeblich wird hierbei das Anwenden mathematischer und informatischer Methoden zur Untersuchung

und Charakterisierung der neurophysiologischen Prozesse vermittelt.


Fachkompetenz: 50x Methodenkompetenz: 40x Systemkompetenz: 10x Sozialkompetenz : 0x

Lehrinhalte * Verständnis der grundlegenden Konzepte der Dynamik neuronaler Prozesse anhand von

Biophysikalischer Modellierung von passiven Nervenzellen, Aktionspotentialen, Synapsen

* Verständnis der grundlegenden Konzepte neuronalder Codierung im Gehirn mittels Zufallsprozessen

und informationstheoretischen Maßen

* Verständnis der grundlegenden Konzepte der Representation von Information im Gehirn anhand von

Netzwerk-Modellen der visuellen Wahrnehmung

* Verständnis der Mechanismen von Lernen und Plastizität, Assoziativspeicher und Gedächtnismodelle

Praktische Arbeit mit Simulationsprogrammen (NEURON, Python, Matlab)

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Modelle zur Informationsverarbeitung im Gehirn VL 0434 L

880/2

WS/SS 2

Modelle zur Informationsverarbeitung im Gehirn UE 0434 L

880

WS/SS 2

Modelle zur Informationsverarbeitung im Gehirn



Modelle zur Informationsverarbeitung im Gehirn (Vorlesung) 60.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0

Modelle zur Informationsverarbeitung im Gehirn (Übung) 120.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 6.0h 90.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenVorlesung: Frontalunterricht vor allen Teilnehmern zur Vermittlung des Stoffes.

Übung: Besprechung von Übungsaufgaben, die von den Teilnehmern als Hausaufgaben bearbeitet

werden. Die Übungsaufgaben umfassen die Analyse und Entwicklung von Algorithmen, den praktischen

Umgang mit den besprochenen Verfahren und die theoretische

Analyse von neuronalen Systemen.


gute Programmierkenntnisse und mathematische Kenntnisse aus linearer Algebra, Analysis,

Warscheinlichkeitstheorie, Statistik und Theorie dynmischer Systeme.


1.) [NI] Modelle zur Informationsverarbeitung im Gehirn - Hausaufgabe





AnmeldeformalitätenInformationen zur Anmeldung sind über die Web-Seiten des Fachgebiets NI (www.ni.tu-

berlin.de/teaching/)und über das Sekretariat MAR 5042 erhältlich.








ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten


SonstigesDas Modul wird in jedem WiSe angeboten.



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Modellierung und Simulation technischer SystemeEngl.: Modeling and Simulation of Technical Systems

LP (nach ECTS):9

Stand:07.03.2014

Verantwortlich für das Modul:Jähnichen, Stefan

Ansprechpartner für das Modul:Mehlhase, Alexandra



POS-Nr.:27686


LernergebnisseAbsolventinnen und Absolventen dieses Moduls haben wichtige Grundkenntnisse zum Erstellen von

Modellen technischer Systeme erworben. Grundlagen zu technischen Themengebieten, wie E-Technik,

Thermodynamik und Mechanik sind ihnen bekannt und können selbstständig angewandt werden.

Sie sind in der Lage Simlationsmodelle mit Matlab/Simulink und Modelica zu erstellen. Der Prozess zum

Erstellen eines neuen Modells bis zur Validierung ist ihnen bekannt und kann selbständig durchgeführt

werden und anhand eines Vortrags vorgestellt werden.



LehrinhalteMoSim (Modellierung und Simulation technischer Systeme): Überblick über das Gebiet der Modellierung

und Simulation technischer Systeme. Entwicklung von Simulationsmodellen technischer Systeme mit Hilfe

von physikalischen Grundlagen und Differentialgleichungen. Hauptaugenmerk liegt dabei auf OO-

Simulationsmodellen. Vorstellung methodischer und werkzeugtechnische Aspekte, praktische Übungen

mit Matlab/Simulink und Modelica (Mosilab, Dymola, OpenModelica o.ä.).

Forschungs-Seminar: Aktuelle Forschungsthemen zur Modellierung und Simulation, Bsp. Compiler für

Simulationen, Strukturdynamik, Validierung von Modellen, Modellreduktion, etc.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Forschungsseminar SEM 0434 L

183

SS 2

Modellierung und Simulation technischer Systeme IV 0434 L

179

SS 4

Modellierung und Simulation technischer Systeme



Forschungsseminar (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Modellierung und Simulation technischer Systeme (Integrierte Veranstaltung) 170.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Prüfungsvorbereitung 1.0 20.0h 20.0Vor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0Übungsaufgaben 3.0 20.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenEs kommen Vorlesungen, Übungen und Beiträge der Studenten in Form von Vorträgen und

Systemdemonstrationen zum Einsatz. In den Übungen werden die Lösungen in Kleingruppen

selbstständig bearbeitet.

Im Seminar sollen die Teilnehmer ihre in der integrierten Veranstaltung erworbenen Fähigkeiten zur

kritischen Betrachtung eines bestimmten aktuellen Forschungsthemas anwenden.


Inhaltlich werden die Kenntnisse der objektorientierten Softwareentwicklung und Programmierung

vorausgesetzt. Mathematische Grundlagen der Informatik, z.B. Diskrete Mathematik (Algebra,

Zahlentheorie) und Differenzialgleichungen sowie Interesse an physikalischen System sind

wünschenswert.


keine



Die Gesamtnote wird nach dem Notenschlüssel 1 der Fakultät IV ermittelt.

Studienleistung PunkteRücksprache 50Vortrag inkl. Ausarbeitung Seminar 30Übungsaufgaben 20





AnmeldeformalitätenDie Zulassung zum Modul (Teilnehmerbeschränkung) wird durch eine elektronische Anmeldung über

http://www.swt.tu-berlin.de/menue/studium_und_lehre/ geregelt. Die verbindliche Anmeldung erfolgt vier

Wochen nach Beginn des Moduls beim Modulverantwortlichen.



Literatur: B. Zeigler. Theory of Modelling and Simulation, Wiley, 1976.F. E. Cellier. Continuous System Modelling, Springer-Verlag, 1991.M. Gipser. Systemdynamik und Simulation, Teubner-Verlag, 1999.Nytsch-Geusen, C.et al.: Advanced modeling and simulation techniques in MOSILAB:

A system development case study. Modelica 2006. Peter Fritzon: Principles of Object-Oriented Modelling and Simulation with Modelica

2.1, Wiley-IEEE Press, 2004.





ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


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ECTS


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ECTS


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ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


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ECTS


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TI)


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ECTS

Punkten

Informatik - Master (Studienschwerpunkt Verlässliche Systeme)

Technische Informatik – Master (Studienschwerpunkt Software Engineering)

Technische Informatik – Master (Studienschwerpunkt Eingebettete Systeme)

Masterstudiengang Energie- und Gebäudetechnik

Das Modul ist sinnvoll mit allen anderen Modulen von SWT kombinierbar.

SonstigesDieses Modul wird erstmalig zum SS 2011 angeboten. Dieses Modul findet in Deutsch statt.

Literatur:



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Moderne Entwicklungen der Neuroinformatik

LP (nach ECTS):6

Stand:18.06.2014




Sekretariat:MAR 5-6

POS-Nr.:13379


LernergebnisseDie Studierenden haben einen Überblick über den Stand der Forschung in ausgewählten Gebieten der

Neuroinformatik. Sie sind weiterhin in der Lage, neue Ansätze und Verfahren bzgl. ihrer Leistungsfähigkeit

einzuschätzen und erfolgreich auf Probleme in den Anwendungsdomänen einzusetzen.


Fachkompetenz 50% Methodenkompetenz 40% Systemkompetenz 10% Sozialkompetenz

LehrinhalteModellierung neuronaler Systeme

Analyse neuronaler Daten

Analyse, Entwicklung und Bewertung von künstlichen neuronalen Netzen

Anwendung von Verfahren der neuronalen Informationsverarbeitung

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Moderne Entwicklungen der Neuroinformatik IV WS/SS 4


Moderne Entwicklungen der Neuroinformatik (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenDas Modul besteht aus einem Vorlesungsteil (Frontalunterricht vor allen Teilnehmern zur Vermittlung des

Stoffes) und einem Anteil praktischer Arbeit. Letztere besteht aus dem selbstständigen Bearbeiten

von Übungsaufgaben und der Bearbeitung einer komplexeren Fragestellung unter Anleitung eines

Assistenten.

Moderne Entwicklungen der Neuroinformatik



Programmierkenntnisse, erfolgreiche Teilnahme am Mathematik-Zyklus des Informatik Bachelorstudiums

oder äquivalente Kenntnisse, erfolgreicher Abschluss der Module „Machine Intelligence I / Neuronale

Informationsverarbeitung I“ oder „Modelle zur Informationsverarbeitung im Gehirn“ oder äquivalente

Kenntnisse


keine





AnmeldeformalitätenInformationen zur Anmeldung sind über die Web-Seiten des Fachgebiets NI

(http://ni.tu-berlin.de/teaching/)und über das Sekretariat MAR 5042 erhältlich.








ECTS


TI)


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TI)


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TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS




ECTS

Punkten

Computational Neuroscience - Studienschwerpunkt Courses in Advanced Topics.Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

SonstigesDie Veranstaltung wird in unregelmäßigen Abständen angeboten.



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Monte Carlo Methods in Machine Learning and ArtificialIntelligenceEngl.: Monte Carlo Methods in Machine Learning and ArtificialIntelligence

LP (nach ECTS):6

Stand:11.06.2014

Verantwortlich für das Modul:Opper, Manfred

Ansprechpartner für das Modul:Ruttor, Andreas


Sekretariat:MAR 4-2

POS-Nr.:13298, 31641

URL:http://www.ki.tu-berlin.de/menue/lehre

Sprache:Englisch

LernergebnisseDie Studierenden sind vertraut mit neuen Methoden und aktuellen Anwendungen von Verfahren der KI

und des ML, kennen und verstehen die aktuelle Fachliteratur und sind in der Lage, dies in einem Vortrag

zu präsentieren.



LehrinhalteDie Veranstaltungen stellen aktuelle Techniken der KI und des ML und ihre Anwendungen vor.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Monte Carlo Methods in AI and ML VL 3435 L

721

SS 2

Monte Carlo Methods in AI and ML UE 3435 L

719

SS 2


Monte Carlo Methods in AI and ML (Vorlesung) 60.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0

Monte Carlo Methods in AI and ML (Übung) 120.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 6.0h 90.0


Übungen: Bearbeitung von kleineren Projekten, Präsentation der Resultate in kurzen Vorträgen.

Monte Carlo Methods in Machine Learning and Artificial Intelligence



Vorausgesetzt werden Grundkenntnisse in Mathematik (Lineare Algebra, Analysis, Stochastik) sowie

Programmierkenntnisse.


keine




Studienleistung PunkteDarstellung (Vortragsgestaltung) 30Inhalt des Vortrags (Theorie und Resultate der Projekte) 70



AnmeldeformalitätenDie Anmeldung zur Lehrveranstaltung erfolgt über die ISIS-Seite. Dies ersetzt nicht die

Prüfungsanmeldung beim Prüfungsamt, bzw. in QISPOS.



Hinweis:

Die Folien zur Lehrveranstaltung werden in ISIS zur Verfügung gestellt.

Literatur: Information Theory, Inference, and Learning Algorithms, David J C MacKay, Cambridge

University PressPattern Recognition and Machine Learning, Christopher M. Bishop,Springer, 2006





ECTS


TI)


ECTS


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ECTS


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ECTS


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ECTS


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ECTS


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ECTS







ECTS

Punkten

Wahlmodul in Master Elektrotechnik.



Sonstiges



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Multicore ArchitecturesDt.: Mehrkernarchitekturen

LP (nach ECTS):6

Stand:15.06.2014




Sekretariat:EN 12

POS-Nr.:24382


Sprache:Englisch

LernergebnisseTo understand the technology evolution to multicore architectures.

To become familiar with different types of multicore architectures such as cache coherent, shared memory

architectures, distributed message-passing architectures, and Graphics Processing Units (GPUs).

To understand how different multicore architectures are programmed.

To be able to select the most suitable multicore architecture for an application domain.

To be able to read and understand the principles of shared memory parallel programming.



Lehrinhalte• Cache coherence protocols and memory consistency models

• Synchronization and Transactional memory

• Streaming processors, systolic arrays, and dataflow processors

• Vector processors

• Graphics Processing Units (GPUs)

• Thread speculation

• Interconnection networks, routing, collective communication operations

• Amdahl’s law in the multicore era, scalability analysis

• Latency hiding techniques, double buffering

• Homogeneous vs. heterogeneous multi-cores, Multiprocessor Systems on Chip (MPSoCs)

• Power consumption, voltage/frequency scaling

• Reliability, fault tolerance

• Virtualization

• 3D integration

• Real-time issues, dataflow programming models

Multicore ArchitecturesModulnr.: 1078 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 5

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Multicore Architectures VL 0433 L

333

WS 2

Multicore Architectures UE 0433 L

333

WS 2


Multicore Architectures (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Exam preparation 1.0 30.0h 30.0Pre- and postprocessing of classes 15.0 2.0h 30.0Presence Lecture 15.0 2.0h 30.0

Multicore Architectures (Übung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Pre- and postprocessing of tutorials and practical work 15.0 4.0h 60.0Presence practical assignments 15.0 2.0h 30.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenThe lectures convey the material in a traditional form. The tutorial is a mixture of assignments and lab

hours.


An introductory course on computer architecture (e.g. TechGI 2), good programming skills, preferably in

C/C++.


keine





95% or more

1.0

90% or more

1.3

85% or more

1.7

80% or more

2.0

75% or more

2.3

70% or more

2.7

65% or more

3.0

60% or more

3.3

55% or more

3.7

50% or more

4.0

Less than 50%

5.0

Studienleistung PunkteFinal Test 50Practical Work 50







Hinweis:

http://www.aes.tu-berlin.de

Literatur: Chapter 4, Appendix E, F and H of Computer Archoitecture: A Quantitative Approach;

4th Edition, John L. Hennessy and David A. Patterson, Morgan Kaufmann Publishers,






ECTS




ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


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ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS







ECTS

Punkten

Master students Computer Engineering (Technische Anwendung), and Electrical Engineering (Spezielle

Ergänzungsmodule).

Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Multimodale InteraktionEngl.: Multimodal Interaction

LP (nach ECTS):6

Stand:18.06.2014




Sekretariat:TEL 18

POS-Nr.:13374, 25234,


Sprache:Englisch

LernergebnisseStudents gain:

- Understanding of “Usabiliy” as interdisciplinary research and application field during the development of

information and communication technologies

- Knowledge of the realisation of human-computer interfaces

- Application of this knowledge in the design cycle of technical systems

- Hands-on practicing of the learned skills evaluating the quality and usability of selected technical

systems.

- Presenting and transferring the learned skills to others



method skills 40%

system skills 10%

social skills 10%

LehrinhalteIV “Multimodal Interaction”

In this seminar we will set the basics for an understanding of multimodal communication between humans

and multimodal interaction between humans and machines. We will start with clarifying the basic principles

of human-human communication and human-machine interaction. We will then describe the processes

taking place in humans when perceiving auditory, visual and tactile signals, as well as how these

perceptions are integrated in order to form a multimodal perception. The signals can be generated and

received by machines which are able to interact with humans in limited domains. The set-up of such

machines will be discussed, and limitations as well as potential solutions to overcome these limitations will

be explained.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Multimodal Interaction IV SS 4

Multimodale InteraktionModulnr.: 10152 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 5


Multimodal Interaction (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenLiterature work and written elaborations under guidance; talk and discussion in the plenum


Basic knowledge of information and communication technologies


keine





AnmeldeformalitätenRegistration for the seminar in the first course meeting



Hinweis:


Literatur: Literature for the seminar will be announced in the course.






Wahl nach

ECTS


ECTS


Softwaretechnik

Wahl nach

ECTS



Wahl nach

ECTS


TI)


Informatik

Wahl nach

ECTS


TI)


2014


ECTS




ECTS



Vertiefungen

Wahl nach

ECTS


Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten



TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS






(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten




- Master Audiokommunikation und -technologie




Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Network AlgorithmsDt.: Netzwerkalgorithmen

LP (nach ECTS):6

Stand:20.06.2014

Verantwortlich für das Modul:Feldmann, Anja

Ansprechpartner für das Modul:Ludwig, Arne


Sekretariat:MAR 4-4

POS-Nr.:31208

URL:http://www.inet.tu-berlin.de/

Sprache:Englisch

LernergebnisseMost modern computer systems are inherently distributed and networked: from multi-core computer

architectures over wireless sensor systems and datacenters to peer-to-peer systems. Accordingly,

network algorithms are needed to design and operate

these computer systems in a scalable and robust way.

The goal of this lecture is to provide the students with tools and techniques to reason about efficient

network algorithms. The lecture is problem-oriented and structured into different fundamental princi-ples,

such as Randomization,

Decentralization, Indirection, etc. Each lecture will cover a different basic problem (such as Load

Balancing, Medium Access, Symmetry Breaking, etc.) and will be self-contained.

By the end of the lecture, the student will be able to develop her/his own network algorithms, and formally

prove correctness as well as complexity guarantees (e.g., on the computational or message complexity).

The students will also have a good understanding of when to apply which principle, i.e., where

randomization can be useful and where not, or to which extent a distributed system should be

decentralized.

The students will also have a good idea of the different natures of today's networks. If time permits, we will

also extend our discussion beyond computer networks and have an algorithmic look at social networks.

This module is principally designed to impart:

technical skills: 40x, method skills: 40x, system skills 10x, social skills 10x

Network AlgorithmsModulnr.: 1099 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 4

LehrinhalteThe lectures revolve around fundamental problems and design principles. A tentative outline of the main

topics to be covered in the course are

* Network Models and Distributed Systems

* Robust Network Topology Design: Self-Stabilizing and Self-Optimizing Networks

* Decentralization: why and how? Complexity Measures

* Randomization: why and how? Basic Tools

* Algorithms: Local Algorithms, Random Algorithms, Online Algorithms, Dynamic Programming

* Network Algorithms for Leader Election, Coloring, Maximal Independent Sets, Medium Access

* Resource Allocation and Embedding (e.g., energy, bandwidth, CPU)

* Flow & Congestion Control, Routing

* Social Networks: An Algorithmic Perspective

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Network Algorithms IV 0432 L

815

WS 4


Network Algorithms (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =attendance lecture 15.0 2.0h 30.0attendance tutorial 15.0 2.0h 30.0preparation and rework of the lecture 15.0 3.0h 45.0preparation for the exam 1.0 15.0h 15.0solving exercises 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und Lernformen * Common lecture

* Exercises and/or programming assignments: to be issued weekly; half to be solved individually and half

to be solved in groups of 2 (if the class has an odd number of participants then there will be a group of 3);

to be graded by the instructor;

solutions to be jointly discussed (by instructor + students) during the tutorials

* English language for both the lecture and the tutorials



Desirable - knowledge and qualifications equivalent to:

* BINF-GL - MPGI1 Algorithmische und funktionale Lösung diskreter Probleme

* BINF-GL - MPGI2 Algorithmen und Datenstrukturen im imperativen Stil

* Network Protocols and Architectures

* English language


keine





AnmeldeformalitätenRegistration for the course on ISIS. Registration for the complete module on QISPOS / registration office.



Hinweis:

http://www.inet.tu-berlin.de/

Literatur: David Peleg: Distributed Computing - A Locality-Sensitive Approach, SIAM 2000Michael Mitzenmacher and Eli Upfal, Probability and Computing, Cambridge University

Press, 2005.






ECTS




ECTS


Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten


Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Network Architectures - BasicsDt.: Netzwerkarchitekturen - Grundlagen

LP (nach ECTS):6

Stand:06.05.2014




Sekretariat:MAR 4-4

POS-Nr.:13289



LernergebnisseThe students know the basic principles, algorithms and architectures of computer networks. They are able

to understand complex correlations and to interpret results of simulations. The goal is to master the basics

of communications in computer networks, who hopefully have a long half-life period. This means that the

discussed principles outlast current mainstreams.

This course is principally designed to impart:

Technical skills 50x, method skills 10x, system skills 30x , social skills 10x

Network Architectures - BasicsModulnr.: 1006 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 6

Lehrinhalte


The lecture explains advanced principles of computer networks based on fundamentals of the topic. The

topics are protocol mechanisms, principles of implementation, network algorithms, advanced network

architectures, network simulation, network measurement as well as techniques of protocol specification

and verification.

• Protocols: mechanisms and principles of design Discussion of mechanisms and techniques of protocols

used in network protocols. We will discuss why they are used for which purpose.

• Signaling

• separation of control and data channel

• soft state and hard state

• using of randomization

• indirection

• multiplexing of resources

• localization of services

• network virtualization: overlays

• ...

• Protocols: implementation principles Identification and study of principles, that lead to the implementation

of network protocols

• system principles

• reflections on efficiency

• caveats/ case studies

• Network architecture: “the big picture” Identification and study of principles that lead the design of

network architectures. We consider substantial questions rather than specific protocol and implementation

tricks.

• Internet design principles

• lessons learned from the Internet

• architecture of telephone network

• Circuit switching versus packet switching (revisited)

• Protocols: network algorithms

• self stabilizing (examples of routing)

• Kelly's congestion control framework

• closed loop control on the example of TCP

• Simulation

• principles of discrete event simulation

• analysis of simulation results

• packet versus flow models


• bounding strategies (e.g., Chernoff bounds)

• Gaussian distributions

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Network Protocols and Architectures IV 0432 L

810

WS 4


Network Protocols and Architectures (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Answering the work sheets 15.0 4.0h 60.0Attendance exercise: 15.0 2.0h 30.0Attendance lecture: 15.0 2.0h 30.0Preparation and rework of the lecture: 15.0 3.0h 45.0Preparation for the exam: 1.0 15.0h 15.0

Beschreibung der Lehr- und Lernformen• Common lecture

• Exercises: issuance of work sheets, solving the exercises, discussion of the exercises together in the

group, correction of the solutions.

• The lecture is held in English.

- The tutorials are offered in English and German


Knowledge of the compulsory modules of Bachelor studies is mandatory.

Desirable: good English language skills.


keine





AnmeldeformalitätenFurthermore, a registration for the exam of the lecture via ISIS is required.

Registration for the module exam takes place at Examination office (Prüfungsamt) / QISPOS.




Hinweis:





Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Informatik

Wahl nach

ECTS


TI)


2014


ECTS


ECTS


Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten

Compulsory elective module in the programs Master Computer Engineering, focus “technical applications

(computer science and electrical engineering)”.Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.


SonstigesThe lecture is held in English. The exercises groups agree on a working language.

Literatur:

Materials regarding the course and references are offered via the website for the corresponding course.

(http://www.inet.tu-berlin.de)

General references:

* James F. Kurose and Keith W. Ross. Computer Networking: A Top-Down Approach. Addison-Wesley,

fourth edition, 2007.

* Andrew S. Tanenbaum. Computer Networks. Prentice Hall Professional Technical Reference, Upper

Saddle River, NJ, USA, fourth edition, 2003.

* B. Krishnamurthy and J. Rexford. Web Protocols and Practice: HTTP/1.1, Networking Protocols,

Caching, and Traffic Measurement. Addison Wesley, Boston, MA, USA. 2001.

* W. Richard Stevens. TCP/IP Illustrated, Volume 1: The Protocols. Addison-Wesley, 1994


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Network Architectures Specialization (big)Dt.: Netzwerkarchitekturen Spezialisierung (groß)

LP (nach ECTS):9

Stand:19.06.2014




Sekretariat:MAR 4-4

POS-Nr.:13292



LernergebnisseThe goal is to understand the theoretical background and technical details of the respective lecture

(routing, security, measurement) as well as the basics of the whole range of topics. Illustrative examples

deepen the comprehension such that a practical implementation of the topic at hand is obvious. These

lectures are the basis on which projects and theses can be built upon. Furthermore, every participant

acquires profound knowledge in his confined topic.


Technical skills 50x, method skills 10x, system skills 30x, social skills 10x

Network Architectures Specialization (big)


Lehrinhaltea) The lecture „Internet Routing" first visits the basic functionality of the Internet and its protocols (HTTP &

DNS; TCP & UDP; IP; Ethernet & ARP). Based on that the routing protocols used in the Internet (RIP,

OSPF, BGP) are explained, and their strengths and weaknesses as well as their influence on data

connections are discussed. Finally the Internet Topology, Traffic Engineering, P2P Routing and new

approaches and protocols like mesh routing or IPv6 are introduced.

b) „Internet Security": As common utilization of the Internet broadens, the threat from malicious programs

and users increases. To counteract this development during the design of new applications and

technologies, we will try to identify and discuss the different attacks and threats (worms, viruses, denial of

service). Based on that countermeasures (e.g., firewalls, network intrusion detection/prevention systems)

are introduced and the challenges they are facing are explained. Besides active security tools, secure

protocols (e.g., SSL, Kerberos, TLS, VPN, IPsec, WLAN Security) key management approaches) will be

analyzed.

c) The lecture „Internet Measurement" deals with the following questions: How does Internet traffic look

like? Are there some characteristic properties? How and where is it possible to improve the Internet, and

how can those improvements be tested? How can the previous questions be addressed, and what

technical challenges does one face while monitoring? How can data privacy be ensured? Is there

something to bear in mind when analyzing such measurements in a statistical manner? Is it possible to

generate realistic traffic based on statistical characteristics?

During the seminar „Network Architectures" students acquire scientific knowledge on a small topic on their

own, prepare it as a paper, and give a talk on what they learned. Dealing with recent original scientific

literature as well as practice and preparation of professional talks are the key benefits for the students.

The successful completion of the seminar enables the participants to understand recent, complex and

professional literature and to summarize the work.

The participation in the seminar includes continuous attendance and active participation, an accepted

seminar paper, and its presentation.

The seminar is offered once during a period of two years in one of the following variants:

Focus Measurement: This seminar deals with recent findings and scientific research papers concerning

Internet measurements. In general these topics are measuring and analyzing special characteristics (e.g.,

throughput, delay, jitter, RTTs, topology) of Internet traffic.

Focus Routing:

This seminar deals with recent findings and scientific research papers concerning Internet measurement.

Topics range from improvement of routing algorithms over topology detection and emulation to traffic

engineering or secure routing.



Modulbestandteile

Pflichtteil (Wahl nach Kursanzahl) - Min: 3 / Max: 3LV-Titel LV-Art LV-

Nummer

Turnus SWS

Internet Measurement VL 0432 L

813

SS 2

Internet Routing VL 0432 L

814

SS 2


962

SS 2

Network Architectures: Internet Measurement SEM 0432 L

822

SS 2

Network Architectures: Internet Routing SEM 0432 L

822

WS 2


Internet Measurement (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Attendance of lecture 15.0 2.0h 30.0preparation and rework of the lecture: 15.0 3.0h 45.0preparation for the exam 1.0 15.0h 15.0

Internet Routing (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Attendance of lecture 15.0 2.0h 30.0preparation and rework of the lecture: 15.0 3.0h 45.0preparation for the exam 1.0 15.0h 15.0

Internet Security (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Attendance of lecture 15.0 2.0h 30.0preparation and rework of the lecture: 15.0 3.0h 45.0preparation for the exam 1.0 15.0h 15.0

Network Architectures: Internet Measurement (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Intro into the topic, literature search 1.0 20.0h 20.0attendance of the meetings and the seminar 1.0 20.0h 20.0prepare the slides, prepare to give the talks 1.0 20.0h 20.0summarize the topic in a write-up, understand the topic 1.0 30.0h 30.0

Network Architectures: Internet Routing (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Intro into the topic, literature search 1.0 20.0h 20.0attendance of the meetings and the seminar 1.0 20.0h 20.0prepare the slides, prepare to give the talks 1.0 20.0h 20.0summarize the topic in a write-up, understand the topic 1.0 30.0h 30.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenVL: common lecture. SE: Please see „7. Effort and Credit points" for details regarding the seminar.

The lecture is held in English.




Good knowledge of the compulsory modules of Bachelor studies and the Master module "Network

architectures - basics" is mandatory.



keine






AnmeldeformalitätenA registration for the seminar as well as for the exam of the lecture via ISIS is required.

Registration for the module exam takes place at Examination office (Prüfungsamt).

Details regarding the registration are announced on the course website.



Hinweis:







Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


Informatik

Wahl nach

ECTS




ECTS




ECTS


Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten

Compulsory elective module in the programs of

Bachelor Computer Engineering, focus "computer science"

Master Computer Engineering, focus "technical applications (computer science and electrical

engineering)".Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

SonstigesWichtig: Modulausschluss:

INET NA Specialisation (big) darf nicht mit INET NA Specialisation (small) gewählt werden.

Die Vorlesung wird auf englisch gehalten.

Es steht den SeminarteilnehmerInnen frei, ihre Vorträge auf englisch oder deutsch zu halten.



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Network Architectures Specialization (small)Dt.: Netzwerkarchitekturen Spezialisierung (klein)

LP (nach ECTS):6

Stand:19.06.2014




Sekretariat:MAR 4-4

POS-Nr.:13291



LernergebnisseThe goal is to understand the theoretical background and technical details of the respective lecture

(routing, security, measurement) as well as the basics of the whole range of topics. Illustrative examples

deepen the comprehension such that a practical implementation of the topic at hand is obvious. These

lectures are the basis on which projects and theses can be built upon. Furthermore, every participant

acquires profound knowledge in his confined topic.


technical skills 50x , method skills 10x , system skills 30x , social skills 10x

Network Architectures Specialization (small)


Lehrinhaltea) The lecture „Internet Routing" first visits the basic functionality of the Internet and its protocols (HTTP &

DNS; TCP & UDP; IP; Ethernet & ARP). Based on that the routing protocols used in the Internet (RIP,

OSPF, BGP) are explained, and their strengths and weaknesses as well as their influence on data

connections are discussed. Finally the Internets Topology, Traffic Engineering, P2P Routing and new

approaches and protocols like mesh routing or IPv6 are introduced.

b) „Internet Security": As common utilization of the Internet broadens, the threat from malicious programs

and Users increases. To counteract this development during the design of new applications and

technologies, we will try to identify and discuss the different attacks and threats (worms, viruses, denial of

service). Based on that countermeasures (e.g., firewalls, network intrusion detection/prevention systems,

scanners) are introduced and the challenges they are facing are explained. Besides active security tools,

secure protocols (e.g., SSL, Kerberos, TLS, VPN, IPsec, WLAN Security) key management approaches

and the security of different Internet services (e.g. E-Mail, SSH, VoIP, Network Storage) will be analyzed.

c) The lecture „Internet Measurement" deals with the following questions: How does Internet traffic look

like? Are there some characteristic properties? How and where is it possible to improve the Internet, and

how can those improvements be tested? How can the previous questions be addressed, and what

technical challenges does one face while monitoring? How can data privacy be ensured? Is there

something to bear in mind when analyzing such measurements in a statistical manner? Is it possible to

generate realistic traffic based on statistical characteristics?

During the seminar „Network Architectures" students acquire scientific knowledge on a small topic on their

own, prepare it as a paper, and give a talk on what they learned. Dealing with recent original scientific

literature as well as practice and preparation of professional talks are the key benefits for the students.

The successful completion of the seminar enables the participants to understand recent, complex and

professional literature and to summarize the work. The participation in the seminar includes continuous

attendance and active participation, an accepted seminar paper, and its presentation.

The seminar is offered once every two years in one of the following variants:

Focus Measurement: This seminar deals with recent findings and scientific research papers concerning

Internet measurements. In general these topics are measuring and analyzing special characteristics (e.g.,

throughput, delay, jitter, RTTs, topology) of Internet

traffic.

Focus Routing: This seminar deals with recent findings and scientific research papers concerning Internet

measurement. Topics range from improvement of routing algorithms over topology detection and

emulation to traffic engineering or secure routing.



Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Internet Measurement VL 0432 L

813

SS 2

Internet Routing VL 0432 L

814

SS 2


962

SS 2


822

SS 2


822

WS 2


Internet Measurement (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Attendance of lecture 15.0 2.0h 30.0preparation and rework of the lecture: 15.0 3.0h 45.0preparation for the exam 1.0 15.0h 15.0

Internet Routing (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Attendance of lecture 15.0 2.0h 30.0preparation and rework of the lecture: 15.0 3.0h 45.0preparation for the exam 1.0 15.0h 15.0

Internet Security (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Attendance of lecture 15.0 2.0h 30.0preparation and rework of the lecture: 15.0 3.0h 45.0preparation for the exam 1.0 15.0h 15.0

Network Architectures: Internet Measurement (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Intro into the topic, literature search 1.0 20.0h 20.0attendance of the meetings and the seminar 1.0 20.0h 20.0prepare the slides, prepare to give the talks 1.0 20.0h 20.0summarize the topic in a write-up, understand the topic 1.0 30.0h 30.0

Network Architectures: Internet Routing (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Intro into the topic, literature search 1.0 20.0h 20.0attendance of the meetings and the seminar 1.0 20.0h 20.0prepare the slides, prepare to give the talks 1.0 20.0h 20.0summarize the topic in a write-up, understand the topic 1.0 30.0h 30.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenVL: Common lecture. SE: Please see „7. Effort and Credit points" for details regarding the seminar.

The lecture is held in English.




Good knowledge of the compulsory modules of Bachelor studies and the Master module "Network

architectures - basics" is mandatory.



keine






AnmeldeformalitätenA registration for the seminar as well as for the exam of the lecture via ISIS is required.

Registration for the module exam takes place at Examination office (Prüfungsamt)

Details regarding that registration are announced on the course website.



Hinweis:







Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


Informatik

Wahl nach

ECTS




ECTS




ECTS


Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten

Compulsory elective module in the programs

Bachelor Computer Engineering, focus "computer science"

Master Computer Engineering, focus "technical applications (computer science and electrical

engineering)"Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.



SonstigesINET NA Specialisation (big) darf nicht mit INET NA Specialisation (small) gewählt werden.

The seminar deals with recent publications from-among others-the following conferences: SIGCOMM,

IMC, PAM, Mobicom, P2P,

NSDI, INFOCOM, CCS, NDSS, and Usenix ATC.

References for the lecture Internet Routing:

• Huitema, Christian. Routing in the Internet. Second Edition, Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ, USA,

1999.

• John W. Steward. BGP4: Inter-Domain routing in the Internet. Addison Wesley Professional. 1998.

• John T. Moy. OSPF: Anatomy of an Internet Routing Protocol. Addison-Wesley, Reading, MA, 1998.

References for the lecture Internet Security:

• William Stallings. Cryptography and Network Security (4th edition). Prentice Hall, 2005.

• William R. Cheswick, Steven M. Bellovin, and Avial D. Rubin. Firewalls and Internet Security: Repelling

the Willy Hacker. 2nd edition.

Addison-Wesley Professional, 2003.

References for the lecture Internet Measurement:

• Raj K. Jain. The Art of computer Systems Performance Analysis: Techniques for Experimental Design,

Measurement, Simulation, and

Modelling. John Wiley & Sons, 2001.

• Mark Crovella, Balachander Krishnamurthy. Internet Infrastructure: Traffic and Applications. Wiley, 2006

General references:

• James F. Kurose and Keith W. Ross. Computer Networking: A Top-Down Approach. Addison-Wesley,


• Andrew S. Tanenbaum. Computer Networks. Prentice Hall Professional Technical Reference, Upper

Saddle River, NJ, USA, fourth

edition, 2003.

• B. Krishnamurty and J. Rexford. Web Protocols and Practice: HTTP/1.1, Networking Protocols, Caching,

and Traffic Measurement.

Addison Wesley, Boston, MA, USA. 2001.



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Network Architectures - WirelessLabEngl.: Network Architectures - WirelessLab

LP (nach ECTS):9

Stand:15.06.2014




Sekretariat:MAR 4-4

POS-Nr.:30156


Sprache:Englisch

LernergebnisseAfter completion of this module, the students have learned the fundamentals of wireless communication

using wireless mesh routers. Essentially, they will acquire the basics in the field of wireless communication

- interference, broadcast communication medium, rate and power control. They will build up technical

expertise on MAC and routing protocol behaviour in wireless mesh networking environments through

various experiment set-up and performance evaluations.


technical skills 10x, method skills 20x, system skills 50x, social skills 20x

LehrinhalteIn this lab course, the students will carry out experiments using mesh routers. The experiments will start

with introductions to tools of the trade (Linux wireless interface configuration, tcpdump, data plotting tools)

to provide a guide how to collect measurements and analyze them. The experiments will range from

interference measurements, inner workings of IEEE 802.11 MAC to opportunistic (multi-channel/multi-

radio) routing algorithms targeted to wireless mesh networks. In each experiment, the students will be

setting up different wireless networking scenarios, working with real wireless hardware, analysing

performance under varying protocol parameters and node/network conditions, and comparing different

solutions.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Wirelesslab PR 0432 L

833

WS 6


Wirelesslab (Praktikum) 270.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Attendance central tutorials 2.0 15.0h 30.0Attendance exercise group / debriefings 2.0 15.0h 30.0Work on the work sheets 14.0 15.0h 210.0

Network Architectures - WirelessLabModulnr.: 703 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3

Beschreibung der Lehr- und LernformenThe students will learn about wireless networking concepts by running experiments with mesh nodes in an

indoor test-bed (configuring and deploying nodes, setting network and traffic scenarios and collecting

measurements).


Good knowledge of the Master module "Network architectures - basics" (or equivalent) and the ability to

work with the Linux command line as well as scripting languages is required. Fulfillment of the

requirements has to be proven prior to admission.



keine



The grade will be determined by the weighted average grades of all solutions ("Portfolioprüfung").

Studienleistung PunkteWeighted average grade of all work sheets 100



AnmeldeformalitätenRegistration for the courses via ISIS. Registration for the complete module has to be done at the

Prüfungsamt (Exam office) / QISPOS.



Literatur: • Mobile Communications. Jochen Schiller, Addison-Wesley (2nd ed.), 2003• Wireless Communications: Principles and Practice, Theodore S. Rappaport, Prentice

Hall (2nd ed.), 2002





Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Informatik

Wahl nach

ECTS


TI)


2014


ECTS




ECTS




ECTS




ECTS




ECTS


Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten


Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Networked Embedded SystemsDt.: Vernetzte eingebettete Systeme

LP (nach ECTS):6

Stand:20.06.2014


Ansprechpartner für das Modul:Handziski, Vlado


Sekretariat:FT 5

POS-Nr.:29654

URL:http://www.tkn.tu-berlin.de/?108248#nes

Sprache:Englisch

LernergebnisseStudents completing this module have gained understanding of the basic principles and technologies

behind networked embedded systems.



LehrinhalteThe course focuses on network architectures and protocols for Networked Embedded Systems (NES).

Embedded systems play an important role in many applications, such as industrial and building

automation, automotive and avionic applications, etc. Many of these applications are critical and (hard)

real-time, which puts specific constraints on the design of the underlying system software and

communication protocols.

Individual topics include energy-efficient MAC protocols for sensor networks, software frameworks for

automotive applications (OSEK/VDX and AUTOSAR) and communication protocols for networked

embedded systems in automotive (CAN and Flexray), industrial automation (PROFIBUS, FOUNDATION

Fieldbus, Real-time Ethernet, PROFINET, HART and WirelessHART) and building automation (EIB/KNX,

LON and BACNet).


Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Networked Embedded Systems IV 0432

L339

SS 4

Networked Embedded SystemsModulnr.: 1048 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 6


Networked Embedded Systems (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =1. Presence 15.0 2.0h 30.02. Presentation assignments 1.0 45.0h 45.03. Project assignment 1.0 75.0h 75.04. Exam preparation 1.0 30.0h 30.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenIV: lectures, presentations prepared by students followed by the discussion of related papers, project

assignment involving development of a practical networked embedded application on real hardware (state-

of-the-art prototyping hardware platforms are provided to the students for the duration of the course)


The course assumes founded knowledge in networking (e.g., BSc module Kommunikationsnetze),

operating systems (e.g. Linux, TinyOS) and embedded programming (e.g. C, C++).


keine



The final module grade is a weighted average of the individual grades (Portfolioprüfung). The form of the

final exam will depend on the number of participants: an oral exam takes place for up to 12 students,

otherwise the exam is written. The final grade will be obtained as follows:

Studienleistung Punkte1. class attendance and discussion 252. topic presentation 253. project work 254. final exam 25








Hinweis:




Design, Cambridge University Press, Cambridge, 2005Holger Karl and Andreas Willig, Protocols and Architectures for Wireless Sensor









ECTS




ECTS


Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten



TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten


Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Network Technologies (Large)Dt.: Netzwerktechnologien (Groß)

LP (nach ECTS):12

Stand:20.06.2014


Ansprechpartner für das Modul:Budzisz, Lukasz


Sekretariat:FT 5

POS-Nr.:30090

URL:http://www.tkn.tu-berlin.de/?108248#ktechl

Sprache:Englisch

LernergebnisseThe main objective of this module is to improve the technical knowledge in the area of communication

networks, and in particular, students will gain a deeper understanding of specific technologies and their

characteristics (basic functionality, adjustments to user requirements, etc.). Students will have the

opportunity to broaden their knowledge of specific communication technologies (UMTS/LTE, Internet,

multimedia, ad-hoc, sensor networks, etc.). This course will also provide a possibility to improve the

knowledge of the overlapping areas of many different communication technologies that will be discussed

from different perspectives (wireless communication, high-speed networks). Additionally, during the

seminars students will have the opportunity to elaborate on the chosen technology or technology-oriented

problem and discuss it in front of a bigger audience. This will help to develop practical presentation skills

as well as critical thinking.

The module is principally designed to impart: 50% method skills, 20% system skills, and 10% social skills.

Network Technologies (Large)Modulnr.: 1021 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 8

Lehrinhalte


* Compulsory content:

Seminar network technologies: The seminar discusses huge variety of topics of students' choice in the

area of wireless mobile communication. Every semester, a more specific scope of the seminar is selected

(e.g., traffic management in the LTE networks, green wireless networking, etc.). Within this technical

scope, students are expected to provide their own proposals of interesting problems they would like to

work on in the seminar. Following a discussion, detailed seminar topics are agreed and assigned

individually to the students to work on during the semester. The main tasks students are expected to fulfill

include: identification of the most important out of recent research works that are related to the seminar

topic, classification of collected research articles according to a well-motivated taxonomy, identification of

the most important open issues to be solved, and view on further research directions.

Modern Wireless Networks: The goal of this lecture is twofold. First, to provide a solid overview of modern

wireless communications systems. To this end, the scope of addressed topics is very broad, ranging from

technologies suited for personal (Bluetooth) and local networks (IEEE 802.11) to the classical cellular

networks, including the most important standards in the evolution path: GSM, GPRS, UMTS, LTE, and

LTE-Advanced. Second and most importantly, the aspect of integration of the above mentioned systems

will be discussed, with many practical details on how different technologies and solutions can co-exist

together in order to improve the overall service efficiency. A special attention will be put on problems with

adjusting the individual mechanisms/solutions to work in a co-operative framework.

* Compulsory Elective content (6 ECTS credits must be obtained in this part, see Module Components):

Ad-hoc- and sensor networks: Sensor networks differ from "traditional" wireless networks in several








High-speed Network Technologies: This lecture will introduce the principles of high-speed communication,

also called Gigabit communication. This course is dealing with the data transmission and link control, i.e.,

what is called Layer-2 technologies in the classical ISO/OSI layer model. We look into Ethernet,

SONET/SDH, and (G)MPLS and see how these are applied in today's carrier networks. Traditionally the

course has been giving a survey on the 'zoo' of alternative technologies, extracting patterns and

underlying principles of frame synchronization, multiplexing, and logical link control. We continue this into

the new area of Software-defined Networks with an introduction into OpenFlow and a small hands-on part

setting up OpenFlow datapaths and controllers.

Mathematics of Communication Networks: The goal of this lecture is to introduce some of the

mathematical tools which is used to analyze different aspects of communication networks. By

communication networks, we mean a set of nodes which have to satisfy certain communication goals

subject to some constraint, or simply a set of nodes with purposeful efficient communication. Firstly we


discuss general models for the topology of networks. Particularly stochastic and deterministic models for

spatial networks are discussed. The next part concerns with the communication part, namely the flow of

data through the network. Beside basic information theory, we study the mathematical models for delay,

traffic, multi access and routing in networks. Then we study the purpose of communication through the

questions of decision making, estimation and detection in networks. Finally we focus on the issue of

efficiency in the network. Optimization and game theory is discussed in relation with communication

networks.

More information is available on the module web page (see Recommended Reading, Lecture Notes).

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Kommunikationstechnologien SEM 0432 L

999

WS/SS 2

Modern Wireless Networks VL 0432 L

310

SS 2

Compulsory Elective content (Wahl nach ECTS Punkten) - Min: 6 / Max: 6LV-Titel LV-Art LV-

Nummer

Turnus SWS


L314

WS 2

High-speed Network Technologies VL 0432 L

312

SS 2

Mathematics of Communication Networks VL 0432

L1000

WS 2



Kommunikationstechnologien (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =1. Presence 15.0 2.0h 30.02. Preparation and follow-up (including preparation of final

presentation)

1.0 40.0h 40.0

3. Written report 1.0 20.0h 20.0

Modern Wireless Networks (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =1. Presence 15.0 2.0h 30.02. Preparation and follow-up 15.0 2.0h 30.03. Exam Preparation 1.0 30.0h 30.0


High-speed Network Technologies (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =1. Presence 15.0 2.0h 30.02. Preparation and follow-up 15.0 2.0h 30.03. Exam Preparation 1.0 30.0h 30.0

Mathematics of Communication Networks (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =1. Presence 15.0 2.0h 30.02. Preparation and follow-up 15.0 2.0h 30.03. Exam Preparation 1.0 30.0h 30.0


SE: seminar: literature research, documentation, presentation.

All courses are held in English language.


BSc Module „Kommunikationsnetze“ or similar knowledge is required.


keine




The individual grades will be obtained as follows:

* SE Network Technologies: 15% class attendance and discussion, 30 % presentation, 55 %

documentation.

* VL Modern Wireless Networks, VL High-speed Network Technologies, VL Mathematics of

Communication Networks, VL Selected Topics in Control Architecture of the Internet and VL Ad-hoc- and

Sensor Networks: depending on the number of students an oral exam takes place for up to 12 students,

otherwise the exam is written.

Studienleistung Punkte3 * Lecture (each 25) 75Seminar 25



AnmeldeformalitätenExamination Office/ QISPOS.





Hinweis:


Literatur: 1. Ad-hoc- and Sensor Networks:1a. Holger Karl and Andreas Willig, “Protocols and Architectures for Wireless Sensor

Networks”, Wiley, Chichester, 20052. High-speed Network Technologies:2a. J. Walrand, P. Varaiya, "High-Performance Communication Networks", Morgan

Kaufmann publishers, Inc, San Francisco, 19962b. R. Ramaswami and K.N. Sivarajan, "Optical networks: A Practical Perspective",

Morgan Kaufmann, 19993. Mathematics of Communication Networks:3a. Bruce Hajek, Communication Network Analysis, Available online:

http://www.ifp.illinois.edu/~hajek/Papers/networkanalysisDec06.pdf3b. Srinivasan Keshav, Mathematical Foundations of Computer Networking, Addison-

Wesley Pro-fessional, April, 2012, Available online

http://www.cl.cam.ac.uk/teaching/1213/PrincComm/mfcn.pdf3c. R. G. Gallager, Stochastic Processes, Theory for Applications, Cambridge

University Press, Cambridge, UK, 20133d. Adrian Baddeley, Spatial Point Processes and their Applications, Available at

http://ahvaz.ist.unomaha.edu/azad/temp/ali/07-baddeley-point-process-poisson-

coverage-sensor-simulation.pdf3e. Francois Baccelli and Bartomiej Baszczyszyn, Stochastic Geometry and Wireless

communica-tion, Vol. II, Available at http://hal.inria.fr/docs/00/43/87/70/PDF/FnT2.pdf3f. D. P. Bertsekas, Convex optimization theory, Athena Scientific, 20093g. Drew Fudenberg, Jean Tirole, Game Theory, The MIT Press, 19914. Modern Wireless Networks:4a. Jochen Schiller, "Mobile Communications", Addison-Wesley, 20034b. B. Walke, "Mobile Radio Networks: Networking and Protocols", John Wiley & Sons,

(second edition July 2001)4c. M. Gast, 802.11 Wireless Networks: The Definitive Guide Creating and

Administering Wireless Networks, 2nd edition, O'Reilly Media, 20054d. The full version of the IEEE 802.11-2007 Standard, available online (user type:

student): http://standards.ieee.org/getieee802/download/802.11-2007.pdf




Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten


SonstigesThe module “Project: Advanced Network Technologies” (Projekt Kommunikationstechnologien) is well

suited as a supplement to this module.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Network Technologies (Medium)Dt.: Netzwerktechnologien (Mittel)

LP (nach ECTS):9

Stand:20.06.2014




Sekretariat:FT 5

POS-Nr.:27663

URL:http://www.tkn.tu-berlin.de/?108248#ktechm

Sprache:Englisch













Network Technologies (Medium)Modulnr.: 770 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 8

Lehrinhalte


•Compulsory content:










•Compulsory Elective content (6 ECTS credits must be obtained in this part, see Module Components):

























Mathematics of Communication Networks: The goal of this lecture is to introduce some of the

mathematical tools which is used to analyze different aspects of communication networks. By

communication networks, we mean a set of nodes which have to satisfy certain communication goals

subject to some constraint, or simply a set of nodes with purposeful efficient communication. Firstly we


discuss general models for the topology of networks. Particularly stochastic and deterministic models for

spatial networks are discussed. The next part concerns with the communication part, namely the flow of

data through the network. Beside basic information theory, we study the mathematical models for delay,

traffic, multi access and routing in networks. Then we study the purpose of communication through the

questions of decision making, estimation and detection in networks. Finally we focus on the issue of

efficiency in the network. Optimization and game theory is discussed in relation with communication

networks.


Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS


999

WS/SS 2


Nummer

Turnus SWS


L314

WS 2


312

SS 2

Mathematics of Communication Networks VL 0432

L1000

WS 2


310

SS 2




presentation)

1.0 40.0h 40.0




Mathematics of Communication Networks (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =1. Presence 15.0 2.0h 30.02. Preparation and follow-up 15.0 2.0h 30.03. Exam Preparation 1.0 30.0h 30.0







keine





* SE Network Technologies: 15% class attendance and discussion, 30% presentation, 55%

documentation.

* VL Modern Wireless Networks, VL High-speed Network Technologies, VL Mathematics of

Communication Networks, VL Selected Topics in Control Architecture of the Internet and VL Ad-hoc- and

Sensor Networks: depending on the number of students an oral exam takes place for up to 12 students,

otherwise the exam is written.

Studienleistung PunkteLecture (each) 33Seminar 33








Hinweis:





Morgan Kaufmann, 19993. Mathematics of Communication Networks:3a. Bruce Hajek, Communication Network Analysis, Available online:

http://www.ifp.illinois.edu/~hajek/Papers/networkanalysisDec06.pdf3b. Srinivasan Keshav, Mathematical Foundations of Computer Networking, Addison-

Wesley Pro-fessional, April, 2012, Available online

http://www.cl.cam.ac.uk/teaching/1213/PrincComm/mfcn.pdf3c. R. G. Gallager, Stochastic Processes, Theory for Applications, Cambridge

University Press, Cambridge, UK, 20133d. Adrian Baddeley, Spatial Point Processes and their Applications, Available at

http://ahvaz.ist.unomaha.edu/azad/temp/ali/07-baddeley-point-process-poisson-

coverage-sensor-simulation.pdf3e. Francois Baccelli and Bartomiej Baszczyszyn, Stochastic Geometry and Wireless

communica-tion, Vol. II, Available at http://hal.inria.fr/docs/00/43/87/70/PDF/FnT2.pdf3f. D. P. Bertsekas, Convex optimization theory, Athena Scientific, 20093g. Drew Fudenberg, Jean Tirole, Game Theory, The MIT Press, 19914. Modern Wireless Networks:4a. Jochen Schiller, "Mobile Communications", Addison-Wesley, 20034b. B. Walke, "Mobile Radio Networks: Networking and Protocols", John Wiley & Sons,









ECTS




ECTS


Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten





Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Network Technologies (Small)Dt.: Netzwerktechnologien (Klein)

LP (nach ECTS):6

Stand:20.06.2014




Sekretariat:FT 5

POS-Nr.:27656

URL:http://www.tkn.tu-berlin.de/?108248#ktechs

Sprache:Englisch













Network Technologies (Small)Modulnr.: 779 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 6

Lehrinhalte•Compulsory content:










•Compulsory Elective content (3 ECTS credits must be obtained in this part, see Module Components):

























More information is available on the module web page (see 12. Recommended Reading, Lecture Notes).


Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS


999

WS/SS 2


Nummer

Turnus SWS


L314

WS 2


312

SS 2


310

SS 2



presentation)

1.0 40.0h 40.0







All courses are held in English language.





keine




* SE Network Technologies: 15% class attendance and discussion, 30% presentation, 55%

documentation.

* VL Modern Wireless Networks, VL High-speed Network Technologies, VL Selected Topics in Control

Architecture of the Internet and VL Ad-hoc- and Sensor Networks: depending on the number of students

an oral exam takes place for up to 12 students, otherwise the exam is written.

Studienleistung PunkteLecture 50Seminar 50








Hinweis:





Morgan Kaufmann, 19993. Modern Wireless Networks:3a. Jochen Schiller, "Mobile Communications", Addison-Wesley, 20033b. B. Walke, "Mobile Radio Networks: Networking and Protocols", John Wiley & Sons,







Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten





Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Netzwerkarchitekturen - Master ProjektEngl.: Network Architectures - Master Project

LP (nach ECTS):12

Stand:20.06.2014




Sekretariat:MAR 4-4

POS-Nr.:13290, 31339



LernergebnisseAfter successful completion of the project the students are capable of solving small tasks on their own.

This includes background research, documentation and management of the project.

Ths module imparts 10–20% professional competence, 30% methodological competence, 25–35% system

competence, 25% social competence.

LehrinhalteA project consists of 3 phases: (a) become acquainted with the topic, (b) design a solution and

(c) implement and evaluate the solution. The thesis describes all these phases and highlights the

challenges.

A short presentation concludes the project and points out the results.

Projects will be individually adjusted to the necessities of the students, are offered in the context of the

project „Network Architectures”, and can be done in a group or alone.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Network Architectures Project PJ 0432 L

843

WS/SS 12


Network Architectures Project (Projekt) 360.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =introduction into the topic, literature search: 1.0 30.0h 30.0meetings with the supervisor: 10.0 2.0h 20.0preparation and giving a talk: 1.0 20.0h 20.0work on the project: 1.0 260.0h 260.0write up of the project thesis: 1.0 30.0h 30.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenSee section: work description and CPs

Netzwerkarchitekturen - Master ProjektModulnr.: 1094 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3


Knowledge of the compulsory modules of Bachelor studies and the Master module “Network architectures

– basics” is mandatory.



keine



Studienleistung PunktePractical part including thesis 70Presentation 30



AnmeldeformalitätenTo begin the project an agreement with a supervisor concerning the topic of the project work is required.

Registration for the module exam takes place at QISPOS / the Examination office.



Literatur:






ECTS




ECTS


Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten


SonstigesThe topics assigned in the "Master-Project (small)" are narrower in scope compared to those used in the

"Master-Project".

Materials regarding the course and references are offered via the website for the corresponding course.

http://www.net.t-labs.tu-berlin.de

General references:

James F. Kurose and Keith W. Ross. Computer Networking: A Top-Down Approach. Addison-Wesley,


Andrew S. Tanenbaum. Computer Networks. Prentice Hall Professional Technical Reference, Upper


B. Krishnamurty and J. Rexford. Web Protocols and Practice: HTTP/1.1, Networking Protocols, Caching,

and Traffic Measurement. Addison Wesley, Boston, MA, USA. 2001.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Netzwerkarchitekturen - Master-Projekt (klein)Engl.: Network Architectures - Master Project (small)

LP (nach ECTS):6

Stand:11.06.2014




Sekretariat:MAR 4-4

POS-Nr.:30137



LernergebnisseAfter successful completion of the project the students are capable of solving small tasks on their own.

This includes background research, documentation and management of the project.

Ths module imparts 10–20% professional competence, 20% methodological competence, 40–50% system

competence, 20% social competence.

LehrinhalteA project consists of 3 phases: (a) become acquainted with the topic, (b) design a solution and

(c) implement and evaluate the solution. The thesis describes all these phases and highlights the

challenges.

A short presentation concludes the project and points out the results.

Projects will be individually adjusted to the necessities of the students, are offered in the context of the

project „Network Architectures”, and can be done in a group or alone.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Netzwerkarchitektur PJ WS/SS 6


Netzwerkarchitektur (Projekt) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =introduction into the topic, literature search: 1.0 30.0h 30.0meetings with the supervisor: 5.0 2.0h 10.0preparation and giving a talk: 1.0 20.0h 20.0work on the project: 1.0 90.0h 90.0write up of the project thesis: 1.0 30.0h 30.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenPlease, see „7. Effort and Credit points“ for details

Netzwerkarchitekturen - Master-Projekt (klein)



Knowledge of the compulsory modules of Bachelor studies and the Master module “Network architectures

– basics” is mandatory.



keine



A project consists of a practical part (usually software) and a corresponding thesis (70% of the mark), plus

a talk (30% of the mark).

Studienleistung PunktePractical part including thesis 70Presentation 30



AnmeldeformalitätenTo begin the project an agreement with a supervisor concerning the topic of the project work is required.

Registration for the module exam takes place at QISPOS / the Examination office.









ECTS




ECTS


Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten

Compulsory elective module in the programs

Master Computer Engineering (PO 2010) (focus: Technical Applications)

Master Engineering Economics (focus: “Informations- und Kommunikationstechnik”)

Master ICT-Innovation (PO 2012): Internet Technology & ArchitectureStudierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.



SonstigesThe topics assigned in the "Master-Project (small)" are narrower in scope compared to those used in the

"Master-Project".

Literature:


Allgemeine Literaturangaben:

• James F. Kurose and Keith W. Ross. Computer Networking: A Top-Down Approach. Addison-Wesley,


• Andrew S. Tanenbaum. Computer Networks. Prentice Hall Professional Technical Reference, Upper


• B. Krishnamurthy and J. Rexford. Web Protocols and Practice: HTTP/1.1, Networking Protocols,

Caching, and Traffic Measurement. Addison Wesley, Boston, MA, 2001.



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Netzwerkarchitekturen - RouterLabEngl.: Network Architectures - RouterLab

LP (nach ECTS):9

Stand:19.06.2014




Sekretariat:MAR 4-4

POS-Nr.:13294, 29657


Sprache:Englisch

LernergebnisseThis lab course (Praktikum) trains in the configuration of networking components like switches and

routers. After a successful completion the students are capable of configuring routing protocols and

policies, setting up VLAN's, using SNMP for network management and much more. Likewise

experiment planning, setup and performance are taught.


Technical skills 10%, method skills 20%, system skills 50%, social skills 20%

LehrinhalteNearly everybody knows and uses the Internet. As a computer scientist we even know how it works in

theory and we are able to distinguish applications like www, file transfer, e-mail as well as the related

protocols. But how is the implementation realized in practice?

In this lab course (Praktikum) we will examine how routers and switches can be configured and

connected to a working IP network. We will carry out experiments with network components of the

leading manufacturers Cisco and Juniper, as well as with Linux PCs in the RouterLab. The experiments

start with an introduction into the handling of the components and range from packet forwarding and

routing over IP Multicast, packet filtering, traffic shaping and VPN's up to PPP and AAA. Furthermore,

performance issues and network condition monitoring can be looked into.

Goal of this lab course is to intensively become acquainted with the workings of internet components,

and a deep understanding of the underlying protocols. Attentive participation in this lab course is a

perfect foundation for doing projects or master theses in the area of computer networking

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Routerlab PR 0432 L

832

SS 6


Routerlab (Praktikum) 270.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Attendance central exercises: 2.0 15.0h 30.0Attendance exercise group: 2.0 15.0h 30.0Work on the work sheets: 14.0 15.0h 210.0

Netzwerkarchitekturen - RouterLabModulnr.: 698 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 5

Beschreibung der Lehr- und LernformenPlease, see „7. Effort and Credit Points“ for details.


Good knowledge of the Master module “Network architectures – basics” (or equivalent) and the ability to

work with the Linux command line as well as scripting languages is required. Fulfillment of the

requirements has to be proven prior to admission



keine



Successful participation in the lab course (Praktikum) requires continuous attendance and active

participation, accepted solutions of the work sheets.

The grade will be determined by the weighted average grades of all solutions (Portfolioprüfung). Students

need a minimum total percentage, to pass the lab course.

Studienleistung PunkteWeighted average grade of all work sheets 100



AnmeldeformalitätenA registration to the lab course (Praktikum) via ISIS is required.

Registration for the module exam takes place at Examination office (Prüfungsamt) / QISPOS.



Hinweis:

http://www.inet.tu-berlin.de






Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Informatik

Wahl nach

ECTS


TI)


2014


ECTS




ECTS




ECTS




ECTS




ECTS


Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Anwendungen

Wahl nach

ECTS

Punkten



SonstigesGeneral references:

- James F. Kurose and Keith W. Ross. Computer Networking: A Top-Down Approach. Addison-

Wesley, fourth edition, 2007.

- Andrew S. Tanenbaum. Computer Networks. Prentice Hall Professional Technical Reference, Upper


- B. Krishnamurty and J. Rexford. Web Protocols and Practice: HTTP/1.1, Networking Protocols,

Caching, and Traffic Measurement. Addison Wesley, Boston, MA, USA. 2001.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Netzwerkarchitekturen - SeminarEngl.: Network Architectures - Seminar

LP (nach ECTS):3

Stand:19.06.2014




Sekretariat:MAR 4-4

POS-Nr.:31121



LernergebnisseThe successful completion of the seminar enables the participants to understand recent, complex, and

professional literature and to summarize the work. Furthermore, every participant acquires profound

knowledge in his/her small topic.


technical skills 20x method skills 35x, system skills 10x, social skills 35x.

LehrinhalteDuring the seminar students acquire scientific knowledge in a small topic on their own, echo it as a

handout, and give a talk about the learned. Dealing with original scientific literature as well as practice and

preparation of the professional

talks are the key benefits for the students.

The participation in the seminar includes continuous attendance and active participation, an accepted

seminar paper, and its presentation.

The seminar „Network Architectures" is offered at least once every two years in one of the following

variants:

Focus Measurement:

This seminar deals with recent findings and scientific research papers concerning Internet measurements.

In general these topics are measuring and analyzing special characteristics (e.g., throughput, delay, jitter,

RTTs, topology) of Internet

traffic.

Focus Routing:

This seminar deals with recent findings and scientific research papers concerning Internet measurement.

Topics range from improvement of routing algorithms over topology detection and emulation to traffic

engineering or secure routing.

Netzwerkarchitekturen - SeminarModulnr.: 1103 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 4

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS


822

SS 2


822

WS 2


Network Architectures: Internet Measurement (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Attendance of the meetings and the seminar 1.0 20.0h 20.0Intro into the topic, literature search 1.0 20.0h 20.0Preparing the slides, preparing the talk 1.0 20.0h 20.0Summarize the topic in a write-up, understand the topic 1.0 30.0h 30.0

Network Architectures: Internet Routing (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Attendance of the meetings and the seminar 1.0 20.0h 20.0Intro into the topic, literature search 1.0 20.0h 20.0Preparing the slides, preparing the talk 1.0 20.0h 20.0Summarize the topic in a write-up, understand the topic 1.0 30.0h 30.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenPlease, see „7. Work Requirements and Credit points" for details


Mandatory is the compulsory module "TechGI4 Rechnernetze und Verteilte Systeme", Desirable: good

English language skills, the module "Network Architectures - Basics"


keine






AnmeldeformalitätenRegistration for the courses via ISIS. Registration for the complete module has to be done at the

Prüfungsamt (Exam office).

To begin of the project an agreement with a supervisor is required.






Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


Informatik

Wahl nach

ECTS




ECTS




ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten



SonstigesTalks and theses of seminar can also be held or written, resp., in English.

Every course can only be credited to a single module.

Literature:

Materials regarding the course and references are offered via the website for the corresponding

course.(http://www.net.t-labs.tu-berlin.de)

The seminar discusses recent publications of-among others-the following conferences: SIGCOMM, IMC,

PAM, Mobicom, P2P, NSDI, INFOCOM, CCS, NDSS, and Usenix ATC.

General references:

* James F. Kurose and Keith W. Ross. Computer Networking: A Top-Down Approach. Addison-Wesley,


* Andrew S. Tanenbaum. Computer Networks. Prentice Hall Professional Technical Reference, Upper


* B. Krishnamurty and J. Rexford. Web Protocols and Practice: HTTP/1.1, Networking Protocols, Caching,

and Traffic Measurement. Addison Wesley, Boston, MA, USA. 2001.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Next Generation Networks & Future Internet Technologies -Projekt 2Engl.: Next Generation Networks & Future InternetTechnologies - Project 2

LP (nach ECTS):9

Stand:12.03.2014




Sekretariat:MAR 5-5

POS-Nr.:30153



LernergebnisseGraduates of this module are endued with competences in the following areas: services, protocols, and

elements of infrastructures within classical wired and mobile circuit-switched telecommunication networks,

IP based Next Generation Networks (NGNs). Furthermore, they learn to use this knowledge in practice

and have the ability to accomplish development tasks in small groups, to document the procedures, and to

present the results. They can independently perform the necessary literature research and develop own

concepts.


social skills 20%.

LehrinhalteIn this module already known topics from the modules „Offene Kommunikationssystem“ or “Next

Generation Networks - Basis” will be used in practice. For this, selected topics in the context of Service

Composition, Web Mash Ups, Identity and Policy Management, Converged Instant Messaging, IP-TV,

video streaming, Infrastructure as a Service, virtualization, Machine-2-Machine, Evolved Packet Core and

IP Multimedia Subsystem will be treated in detail.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Next Generation Networks & Future Internet Technologies -

Project 2

PJ 0432 L

786

WS/SS 6

Next Generation Networks & Future Internet Technologies - Projekt 2



Next Generation Networks & Future Internet Technologies - Project 2 (Projekt) 270.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Design, planning, development environment 20.0 1.0h 20.0Evaluation 15.0 2.0h 30.0Implementation 20.0 4.0h 80.0Preparation of presentation 15.0 2.0h 30.0Presence in meetings 20.0 2.0h 40.0Search for material and references 20.0 2.0h 40.0Writing the paper (documentation) 15.0 2.0h 30.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenBased upon the modules “Offene Kommunikationssysteme“ or „Next Generation Networks – Basis“

selected topics in the context of IP based communication techniques and service platforms in Next

Generation Networks and the Future Internet will be deepened within a project.

The project consists of a conception, design, implementation, and evaluation phase for an approach to a

solution of a given problem, in a group of 1 to 3 persons.





“Telekommunikationsnetze”, “Grundlagen der offenen Kommunikationssysteme” or “Next Generation

Networks - Basis”).


keine



The project will be examined by the implementation (30%), evaluation (20%), written report (20%), and the

presentation (30%).

The project is passed only if all parts are passed.


















Wahl nach

ECTS



Wahl nach

ECTS



Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Informatik

Wahl nach

ECTS


TI)


2014

Elektronik und

Informationstechnik

Wahl nach

ECTS


TI)


2014


ECTS


ECTS


ECTS




ECTS




ECTS



Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten




TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten


* Elektrotechnik

* Informatik




* Elektrotechnik / Studienschwerpunkt: Kommunikationssysteme


* Informatik / Studienschwerpunkt Kommunikationsbasierte Systeme


* Technische Informatik StO/PO 2012: Studienschwerpunkt Netze (Networks; Elektrotechnik, Technische

Informatik oder Informatik)


Bachelorstudiengänge (Wahlpflicht)

* Elektrotechnik / Studienschwerpunkt Elektronik und Informationstechnik

* Informatik / Studienschwerpunkt Kommunikationstechnik


* Wirtschaftsingenieurswesen (mit Vertiefung IuK)

* Wirtschaftsinformatik

In case of sufficient capacities the module is also selectable in other study paths.Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

SonstigesDue to the broad range of possible project topics, no recommended reading is available. But relevant

literature will be published at the beginning of the project.



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Next Generation Networks and Future Internet Technologies -Projekt 1Engl.: Next Generation Networks and Future InternetTechnologies - Project 1

LP (nach ECTS):9

Stand:12.03.2014




Sekretariat:MAR 5-5

POS-Nr.:30150





IP based Next Generation Networks (NGNs). Furthermore, they learn to use this knowledge in practice

and have the ability to accomplish development tasks in small groups, to document the procedures, and to

present the results. They can independently perform the necessary literature research and develop own

concepts.


social skills 20%.

LehrinhalteIn this module already known topics from the modules „Offene Kommunikationssystem“ or “Next

Generation Networks - Basis” will be used in practice. For this, selected topics in the context of Service

Composition, Web Mash Ups, Identity and Policy Management, Converged Instant Messaging, IP-TV,

video streaming, Infrastructure as a Service, virtualization, Machine-2-Machine, Evolved Packet Core and

IP Multimedia Subsystem will be treated in detail.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Next Generation Networks & Future Internet Technologies -

Project 1

PJ 0432 L

785

WS/SS 6

Next Generation Networks and Future Internet Technologies - Projekt 1



Next Generation Networks & Future Internet Technologies - Project 1 (Projekt) 270.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Design, planning, development environment 20.0 1.0h 20.0Evaluation 15.0 2.0h 30.0Implementation 20.0 4.0h 80.0Preparation of presentation 15.0 2.0h 30.0Presence in meetings 20.0 2.0h 40.0Search for material and references 20.0 2.0h 40.0Writing the paper (documentation) 15.0 2.0h 30.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenBased upon the modules “Offene Kommunikationssysteme“ or „Next Generation Networks – Basis“

selected topics in the context of IP based communication techniques and service platforms in Next

Generation Networks and the Future Internet will be deepened within a project.

The project consists of a conception, design, implementation, and evaluation phase for an approach to a

solution of a given problem, in a group of 1 to 3 persons.





“Telekommunikationsnetze”, “Grundlagen der offenen Kommunikationssysteme” or “Next Generation

Networks - Basis”).


keine



The project will be examined by the implementation (30%), evaluation (20%), written report (20%), and the

presentation (30%).

The project is passed only if all parts are passed.


















Wahl nach

ECTS



Wahl nach

ECTS



Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


2014

Elektronik und

Informationstechnik

Wahl nach

ECTS


TI)


2014


ECTS


ECTS


ECTS




ECTS




ECTS



Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten




TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten


* Elektrotechnik

* Informatik











Bachelorstudiengänge (Wahlpflicht)

* Elektrotechnik / Studienschwerpunkt Elektronik und Informationstechnik

* Informatik / Studienschwerpunkt Kommunikationstechnik


* Wirtschaftsingenieurswesen (mit Vertiefung IuK)

* Wirtschaftsinformatik


SonstigesDue to the broad range of possible project topics, no recommended reading is available. But relevant

literature will be published at the beginning of the project.



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Next Generation Networks - Basis 1Engl.: Next Generation Networks - Basis 1

LP (nach ECTS):9

Stand:12.03.2014




Sekretariat:MAR 5-5

POS-Nr.:29192, 30141


Sprache:Englisch



IP based Next Generation Networks (NGNs) and they will be able to identify prospective challenges of the

Internet (Future Internet).


social skills 20%.

LehrinhalteThe module consists of one compulsory lecture that treats fundamental concepts, architectures, protocols

and interfaces of current and future open services platforms – based on converging network technologies

such as wireless and wired telecommunication networks, Next Generation Networks (NGNs) and Next

Generation Mobile Networks (NGMNs).

Furthermore, it is possible to choose between the compulsory elective lecture „Future Internet

Technologies (FIT)“ (SoSe) and the compulsory elective seminar „Hot Topics in Next Generation Networks

and Future Internet Technologies“ (SoSe / WiSe).

The FIT lecture analyzes issues and challenges within the current Internet. This includes both,

revolutionary (clean slate) and evolutionary approaches (NGN Evolution), to enhance the current TCP/IP

based Internet.

In the Hot Topics seminar current research topics in the context of Next Generation Networks and Future

Internet technologies are presented and have to be analyzed further in a written report.

Next Generation Networks - Basis 1Modulnr.: 1017 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 6

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Next Generation Network Technologies & Services (NGN) VL 0432 L

762

SS 4


Nummer

Turnus SWS

Future Internet Technologies (FIT) VL 0432 L

797

SS 2


Technologies

SEM 0432 L

798

WS/SS 2


Next Generation Network Technologies & Services (NGN) (Vorlesung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: = Preparation of the exam 20.0 2.0h 40.0 Presence in meetings 15.0 2.0h 30.0 Search for material and references 20.0 5.5h 110.0

Future Internet Technologies (FIT) (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: = Preparation of the exam 15.0 2.0h 30.0 Presence in meetings 15.0 2.0h 30.0 Search for material and references 15.0 2.0h 30.0

Hot Topics in Next Generation Networks and Future Internet Technologies (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: = Preparation of presentation 10.0 2.0h 20.0 Presence in meetings 15.0 2.0h 30.0 Search for material and references 10.0 2.0h 20.0 Writing seminar paper 10.0 2.0h 20.0


Aufwandsbeschreibung Multiplikator Stunden =0.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenThe module consists of one compulsory lecture (Next Generation Network Technologies & Services) and

one of the compulsory elective components “Future Internet Technologies“ (lecture) or „Hot Topics in

NGNs & FIT“ (seminar). It is possible to continue this research area for the purpose of writing a master

thesis.

It is only possible to start this module in SoSe.






keine



The module examination consists of multiple course achievements. The lectures will be examined by

written exams. The seminar consists of two parts: a presentation and a written report - both account for

50% of the

final grade of the seminar.

The final grade of the module is calculated by the arithmetic mean of both selected courses. The module

is passed only if all course examinations within the module are passed.










Hinweis:

http://av.tu-berlin.de/teaching

Literatur: Andy Bavier et al. "In VINI Veritas: Realistic and controlled network experimentation,"

Proc. ACM SIGCOMM, September 2006 VINI paperArchitecting the Telecommunication Evolution: Toward Converged Network Services,

Vijay K. Gurbani, Xian-He Sun, Crc Pr Inc; 2006, ISBN-10: 0849395674ETSI TISPAN NGN: www.etsi.org/tispan/ I. Venieris, F. Zizza, T. Magedanz (Eds.): „Object Oriented Software Technologies in

Telecommunications – From Theory to Practice“, ISBN: 0471-6233792, Wiley

Publishers UK, April 2000IMS 3rd Generation Partnership Project (3GPP): www.3gpp.org/article/imsJAIN & JAIN SLEE Initiative: java.sun.com/products/jain/Java in Telecommunications: Solutions for Next Generation Networks, Thomas Jepson

(Author), Farooq Anjum (Editor), Wiley & Sons, 2001, ISBN-10: 0471498262LTE/EPS in 3GPP: www.3gpp.org/Highlights/LTE/LTE.htmNGMN Alliance: www.ngmn.orgOpen Mobile Alliance: www.openmobilealliance.org/OSA/Parlay Specifications: www.parlay.org/en/specifications/Simon Dobson, Spyros Denazis, Antonio Fernandez, Dominique Gaiti, Erol Gelenbe,

Fabio Massacci, Paddy Nixon, Fabrice Saffre, Nikita Schmidt and Franco Zambonelli

(2006) 'A survey of autonomic communications'. ACM TRANSACTIONS ON

AUTONOMOUS AND ADAPTIVE SYSTEMSSuccessful Service Design for Telecommunications: A Comprehensive Guide to Design

and Implementation, Sauming Pang, Wiley & Sons, 2009, ISBN-10: 0470753935T. Magedanz, N. Blum, S. Dutkowski: “Evolution of SOA Concepts in

Telecommunications - A Déjà vu?”, Special Issue on Service Oriented Architectures,

IEEE Computer, ISSN: 0018-9162, vol. 40, no. 11,pp. 46-50, November 2007T. Magedanz, R. Popescu-Zeletin: "Intelligent Networks - Basic Technology, Standards

and Evolution" , International Thomson Computer Press, ISBN: 1-85032-293-7,

London, Juni 1996The 3G IP Multimedia Subsystem (IMS): Merging the Internet and the Cellular Worlds;

Gonzalo Camarillo, Miguel-Angel García-Martín, Wiley; 3rd edition (November 2008),

ISBN-10: 0470516623The IMS: IP Multimedia Concepts and Services; by Miikka Poikselka, Georg Mayer,

Wiley; 3rd edition (March 2009), ISBN-10: 0470721960Yi Wang, Eric Keller, Brian Biskeborn, Jacobus van der Merwe, and Jennifer Rexford,

"Virtual routers on the move: Live router migration as a network-management

primitive," in Proc. ACM SIGCOMM, August 2008





Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS



(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten


* Elektrotechnik

* Informatik













SonstigesDue to the dynamic nature of the according contents the following list is only a short selection of relevant

papers to start reading. It is not an exhaustive list of necessary literature! At the beginning of the lecture

further literature recommendations will be presented.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Next Generation Networks - Basis 2Engl.: Next Generation Networks - Basis 2

LP (nach ECTS):12

Stand:05.05.2014




Sekretariat:MAR 5-5

POS-Nr.:30145


Sprache:Englisch



IP based Next Generation Networks (NGNs) and they will be able to identify prospective challenges of the

Internet (Future Internet).

The course is principally designed to impart: technical skills 50 %, method skills 10 % system skills 20 %

social skills 20 %.

LehrinhalteThe module consists of one lecture that treats fundamental concepts, architectures, protocols and

interfaces of current and future open services platforms – based on converging network technologies such

as wireless and wired telecommunication networks, Next Generation Networks (NGNs) and Next

Generation Mobile Networks (NGMNs).

Furthermore, the lecture „Future Internet Technologies (FIT)“ (SoSe) analyzes issues and challenges

within the current Internet. This includes both, revolutionary (clean slate) and evolutionary approaches

(NGN Evolution), to enhance the current TCP/IP based Internet.

Finally, in the seminar „Hot Topics in NGN & FIT“ (SoSe / WiSe) current research topics in the context of

Next Generation Networks and Future Internet technologies are presented and have to be analyzed

further in a written report.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Future Internet Technologies (FIT) VL 0432 L

797

SS 2


Technologies

SEM 0432 L

798

WS/SS 2

Next Generation Network Technologies & Services (NGN) VL 0432 L

762

SS 4



Future Internet Technologies (FIT) (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: = Preparation of the exam 15.0 2.0h 30.0 Presence in meetings 15.0 2.0h 30.0 Search for material and references 15.0 2.0h 30.0

Hot Topics in Next Generation Networks and Future Internet Technologies (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: = Preparation of presentation 10.0 2.0h 20.0 Presence in meetings 15.0 2.0h 30.0 Search for material and references 10.0 2.0h 20.0 Writing seminar paper 10.0 2.0h 20.0

Next Generation Network Technologies & Services (NGN) (Vorlesung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: = Preparation of the exam 20.0 2.0h 40.0 Presence in meetings 15.0 2.0h 30.0 Search for material and references 20.0 5.5h 110.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenThe module consists of the lectures “Next Generation Network Technologies & Services” and “Future

Internet Technologies“ as well as the seminar „Hot Topics in NGNs & FIT“. It is possible to continue this

research area for the purpose of writing a master thesis.

It is only possible to start this module in SoSe.





keine



The module examination consists of multiple course achievements. The lectures will be examined by

written exams. The seminar consists of two parts: a presentation and a written report - both account for

50% of the final grade of the seminar. The final grade of the module is calculated by the arithmetic mean

of all courses. The module is passed only if all course examinations within the module are passed.










Hinweis:

http://av.tu-berlin.de/teaching

Literatur: Andy Bavier et al. "In VINI Veritas: Realistic and controlled network experimentation,"

Proc. ACM SIGCOMM, September 2006 VINI paperArchitecting the Telecommunication Evolution: Toward Converged Network Services,

Vijay K. Gurbani, Xian-He Sun, Crc Pr Inc; 2006, ISBN-10: 0849395674ETSI TISPAN NGN: www.etsi.org/tispan/I. Venieris, F. Zizza, T. Magedanz (Eds.): „Object Oriented Software Technologies in

Telecommunications – From Theory to Practice“, ISBN: 0471-6233792, Wiley

Publishers UK, April 2000IMS 3rd Generation Partnership Project (3GPP): www.3gpp.org/article/imsJAIN & JAIN SLEE Initiative: java.sun.com/products/jain/ Open Mobile Alliance:

www.openmobilealliance.orgJava in Telecommunications: Solutions for Next Generation Networks, Thomas Jepson

(Author), Farooq Anjum (Editor), Wiley & Sons, 2001, ISBN-10: 0471498262LTE/EPS in 3GPP: www.3gpp.org/Highlights/LTE/LTE.htmNGMN Alliance: www.ngmn.org OSA/Parlay Specifications: www.parlay.org/en/specifications/Simon Dobson, Spyros Denazis, Antonio Fernandez, Dominique Gaiti, Erol Gelenbe,

Fabio Massacci, Paddy Nixon, Fabrice Saffre, Nikita Schmidt and Franco Zambonelli

(2006) 'A survey of autonomic communications'. ACM TRANSACTIONS ON

AUTONOMOUS AND ADAPTIVE SYSTEMSSuccessful Service Design for Telecommunications: A Comprehensive Guide to Design

and Implementation, Sauming Pang, Wiley & Sons, 2009, ISBN-10: 0470753935T. Magedanz, N. Blum, S. Dutkowski: “Evolution of SOA Concepts in

Telecommunications - A Dejavu?”, Special Issue on Service Oriented Architectures,

IEEE Computer, ISSN: 0018-9162, vol. 40, no. 11,pp. 46-50, November 2007T. Magedanz, R. Popescu-Zeletin: "Intelligent Networks - Basic Technology, Standards

and Evolution", International Thomson Computer Press, ISBN: 1-85032-293-7, London,

Juni 1996The 3G IP Multimedia Subsystem (IMS): Merging the Internet and the Cellular Worlds;

Gonzalo Camarillo, Miguel-Angel García-Martín, Wiley; 3rd edition (November 2008),

ISBN-10: 0470516623The IMS: IP Multimedia Concepts and Services; by Miikka Poikselka, Georg Mayer,

Wiley; 3rd edition (March 2009), ISBN-10: 0470721960 Yi Wang, Eric Keller, Brian Biskeborn, Jacobus van der Merwe, and Jennifer Rexford,

"Virtual routers on the move: Live router migration as a network-management

primitive," in Proc. ACM SIGCOMM, August 2008



Studiengang Stupo Gruppenname TypMaster Elektrotechnik (MSc-ET) MSc Elektrotechnik PO 2013 Kommunikationssysteme Freie WahlMaster Informatik (MSc-Inf) MSc Informatik PO 2013 Kommunikationsbasierte

Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS



(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten


* Elektrotechnik

* Informatik








SonstigesDue to the dynamic nature of the according contents the following list is only a short selection of relevant

papers to start reading. It is not an exhaustive list of necessary literature! At the beginning of the lecture

further literature recommendations will be presented.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Offene Kommunikationssysteme BasisEngl.: Open Communication Systems Basis

LP (nach ECTS):6

Stand:30.06.2014


Ansprechpartner für das Modul:Witzke, Marcus


Sekretariat:MAR 5-5

POS-Nr.:18147


Sprache:Deutsch

LernergebnisseAbsolventen dieses Moduls haben ihre Grundkenntnisse in den Bereichen Offene

Kommunikationssysteme vertieft.



LehrinhalteDas Modul vermittelt die Grundlagen offener Kommunikationssysteme. Absolventen dieses Moduls

verfügen über Kompetenzen in relevanten Technologien, Architekturen und Konzepte gängiger

Kommunikationssysteme und -anwendungen vor. Diese beinhalten u.a. Kommunikationsinfrastrukturen,

Dienstplattformen, Konzepte für Autonomie, Verteilung und adaptive Dienste.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Grundlagen offener Kommunikationssysteme VL WS 2


Grundlagen offener Kommunikationssysteme (Vorlesung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Klausurvorbereitung 15.0 4.0h 60.0Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor- und Nachbearbeitung 15.0 6.0h 90.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenDas Modul besteht aus einer Vorlesung, die mit einer Klausur abgeschlossen wird.


Netzwerkgrundkenntnisse wie z.B. ISO OSI-Referenzmodell, etc.


keine

Offene Kommunikationssysteme BasisModulnr.: 40107 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3





AnmeldeformalitätenZur Teilnahme an den Lehrveranstaltungen ist eine Anmeldung unter http://www.oks.tu-berlin.de/ oder

beim jeweiligen Dozenten (bzw. OKS Sekretariat) erforderlich. Je nach Prüfungsordnung kann eine

zusätzliche Anmeldung beim Prüfungsamt notwendig sein.



Hinweis:

Die relevante und erganzende Literatur wird zu Beginn der Lehrveranstaltungen und auf der

zugehorigen Webseite bekannt gegeben.




Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Anwendungen

Wahl nach

ECTS



(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten


Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Offene Kommunikationssysteme Basis und PraxisEngl.: Open Communication Systems Basics and Practice

LP (nach ECTS):12

Stand:18.06.2014



E-Mail: Sekretariat:keine Angabe

POS-Nr.:30053


LernergebnisseDie Studierenden haben vertiefte Grundkenntnisse in den Bereichen Offene Kommunikationssysteme. Sie

verfügen über Kompetenzen in relevanten Technologien, Architekturen und Konzepten gängiger

Kommunikationssysteme und -anwendungen . Diese beinhalten u.a.

Kommunikationsinfrastrukturen, Dienstplattformen, Konzepte für Autonomie, Verteilung und adaptive

Dienste.

Das Modul vermittelt überwiegend: Fachkompetenz 50x Methodenkompetenz 20x Systemkompetenz 20x

Sozialkompetenz 10x

LehrinhalteDas Modul vermittelt die Grundlagen offener Kommunikationssysteme. In der Vorlesung wird der

theoretische Hintergrund vermittelt, der dann in einem nachfolgenden Projekt praktisch angewandt und

umgesetzt wird. Die Veranstaltungen in diesem Modul werden durch Gastdozenten aus Industrie und

Wirtschaft unterstützt und können so einen starken Bezug zur Industrieforschung vermitteln.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Grundlagen offener Kommunikationssysteme VL WS 2Grundlagen Offener Kommunikationssysteme Projekt PJ 0432 L

772

4


Grundlagen offener Kommunikationssysteme (Vorlesung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 10.0h 150.0

Grundlagen Offener Kommunikationssysteme Projekt (Projekt) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Offene Kommunikationssysteme Basis und Praxis


Beschreibung der Lehr- und LernformenIn der Vorlesung werden theoretische Grundlagen zu relevanten Technologien, Architekturen und

Konzepten gängiger Kommunikationssysteme und -anwendungen vermittelt . Diese beinhalten u.a.

Kommunikationsinfrastrukturen, Dienstplattformen, Konzepte für Autonomie, Verteilung und adaptive

Dienste. Ergänzend zur Vorlesung können die StudentInnen in OKS Projekt die Lerninhalte praktisch

anwenden und in Projektarbeit gemeinsam implementieren.


Netzwerkgrundkenntnisse wie z.B. ISO OSI-Referenzmodell, etc. sowie Programmierkenntnisse für die

Umsetzung.


keine



Die Modulprüfung besteht aus einer Prüfungsäquivalenten Studienleistung. Die Vorlesung wird mit einem

schriftlichen Test abgeprüft. In dem Projekt werden die Implementierung, die schriftliche Ausarbeitung

(Dokumentation) sowie der Vortrag bewertet.

Diese gehen zu 40%, 30% und 30% in die Note des Projektes ein.





beim jeweiligen Dozenten (bzw. OKS Sekretariat) erforderlich



Literatur:




Studiengang Stupo Gruppenname TypMaster Elektrotechnik (MSc-ET) MSc Elektrotechnik PO 2013 Informationstechnologie Freie WahlMaster Elektrotechnik (MSc-ET) MSc Elektrotechnik PO 2013 Kommunikationssysteme Freie WahlMaster Informatik (MSc-Inf) MSc Informatik PO 2013 Kommunikationsbasierte

Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Anwendungen

Wahl nach

ECTS

PunktenWirtschaftsingenieurwesen StuPO 2014 Vertiefung

Telekommunikation

(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten

Master Technische Informatik: Studienschwerpunkt Technische Anwendungen (Elektrotechnik und

Informatik)Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

SonstigesDas Modul kann in jedem Semester begonnen werden. Die Lehrveranstaltungen werden in Deutsch

gehalten. Das Präsentationsmaterial ist teilweise in Englisch verfasst.



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Operating System DesignDt.: Betriebssystemkonzepte

LP (nach ECTS):6

Stand:30.06.2014




Sekretariat:EN 6

POS-Nr.:18092


Sprache:Englisch

LernergebnisseStudents who have successfully finished this module have an advanced knowledge of operating systems.

They are aware of different architectural approaches and know their advantages and disadvantages. They

have acquired the ability for well-founded design decisions based on qualitative and quantitative

arguments. They have a sound knowledge of modern approaches like microkernels, virtual machines, and

distributed operating systems.


social skills 0%.

LehrinhalteOperating system architecture, micro- and macrokernels, design principles, resource management,

virtualization, distributed OS, modern file systems, queuing models

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Operating System Design VL 0432 L

525

WS 3

Operating System Design UE 0432 L

525

WS 1

Operating System DesignModulnr.: 923 (Version 2) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3


Operating System Design (Vorlesung) 60.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Preparation and follow-up 15.0 1.0h 15.0Presence 15.0 3.0h 45.0

Operating System Design (Übung) 75.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Assignments 1.0 45.0h 45.0Preparation and follow-up 15.0 1.0h 15.0Presence 15.0 1.0h 15.0



45.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenThe lecture conveys the material in traditional form. The tutorial encompasses interactive discussion of

issues related to the lecture material. Students may present results of their assignments (homework).


Basic bachelor knowledge on operating systems and computer architecture is required.


1.) [KBS] Operating System Design Assignments









Hinweis:


Literatur: Stallings, W.: Operating Systems: Internals and Design Principles, 5th ed., Prentice

Hall, 2004. • Bacon, J.; Harris. T.: Operating Systems, Addison Wesley, 2003. • Deitel,

H. M. et al.: Operating Systems, Prentice Hall, 2004. • Silberschatz, A. et al.: Operating

System Concepts 7th ed., John Wiley, 2005. • Singhal, M.; Shivaratri, N.: Advanced

Concepts in Operating Systems, McGraw-Hill, 1994. • Tanenbaum, A. S.; van Steen,

M.: Distributed Systems, 2nd ed., Pearson, 2007, • Sinha, P. K.: Distributed Operating

Systems, IEEE Press, 1997. • Chow, R.; Johnson, Th.: Distributed Operating Systems

& Algorithms, Addison Wesley, 1997. • Galli, D.: Distributed Operating Systems,

Prentice Hall, 2000. • Kleinrock, L.: Queueing Systems, Vol. I+II, John Wiley, 1975.





ECTS




ECTS


ECTS


TI)


Anwendungen

Wahl nach

ECTS

Punkten




Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Operating System Project & SeminarDt.: Betriebssystem-Projekt und -Seminar

LP (nach ECTS):9

Stand:20.06.2014




Sekretariat:EN 6

POS-Nr.:18093



LernergebnisseAbility to solve a specific development problem in the area of operating systems as a team. Competence

in design of concurrent software, teamwork, project management, documentation, presentation.


social skills 40%.

LehrinhalteThe module consists of a complex demanding development project in which the students perform design

and implementation tasks in a self-organizing way. The module starts with a seminar phase to acquire the

state of the art.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Hot Topics in OS SEM 0432 L

539

WS/SS 2

Operating Systems Projekt PJ 0432 L

567

WS/SS 4


Hot Topics in OS (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Peer review 1.0 8.0h 8.0Preparation of seminar presentation 1.0 16.0h 16.0Presence in meetings 15.0 2.0h 30.0Search for material and references 1.0 20.0h 20.0Writing seminar paper 1.0 16.0h 16.0

Operating Systems Projekt (Projekt) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Documation work, milestone presentation 1.0 50.0h 50.0Implementation work 1.0 100.0h 100.0Presence in meetings 15.0 2.0h 30.0

Operating System Project & SeminarModulnr.: 919 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 5

Beschreibung der Lehr- und LernformenThe module is strongly self-organized by the students. The supervisor only defines goals and helps to

resolve conflicts. The module starts with a seminar phase to acquire the state of the art relevant to the

project. In this phase, students give presentations and write seminar papers. After that, the task to be

solved is analyzed and modularized, specifications are written, roles and functions assigned, and

milestones defined. The project ends with a joint presentation of the final result

and the submission of a written report.


Sound knowledge of operating systems, embedded operating systems, or security aspects (depending on

the actual topics of the seminar). Additionally a good programming experience is needed (depending on

the project, most likely C, C++, C#, or Java).


keine





After successful completion a seminar and project certificate will be issued which meet the master's

program's requirements.

Studienleistung PunkteProject Implementation 30Project final presentation 20Project final report 20Seminar paper 15Seminar presentation 15












ECTS




ECTS




ECTS




ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Anwendungen

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS

Punkten



TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS




ECTS




ECTS



Sicherheit und

Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS

Punkten


SonstigesThe module may not be offered every semester.

This module must be completed within one semester.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Optical Remote SensingEngl.: Optical Remote Sensing

LP (nach ECTS):6

Stand:20.06.2014




Sekretariat:MAR 6-5

POS-Nr.:18125, 20060


Sprache:Englisch

LernergebnisseThe module imparts primarily professional and methodological expertise in analyzing remote sensing data.

The exploration of the context between physical reality of the environment and data collected with imaging

sensors are in the foreground. Mathematical modells are used for description. Data analysis, e.g. object

extraction, is conducted with methods of the automatic image analysis. Remote sensing is conceived as

an electronical-physically motivated area of computer vision. Interdisciplinary application of the contents

are demonstrated using various illustrative examples from e.g. manufacturing industries to geography,




LehrinhaltePhysical basics, optical sensors, multi- and hyper spectral-sensors, functionality of optical sensors,

geometrical and radiometrical image calibration, pre-processing of satellite images, arithmetic image

operations, principal axis transform, Tasseled Cap Transform, supervised and unsupervised classification

processes, BRDF, spectral demixing, image textures, microwave systems, radar with synthetic aperture

(SAR)

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Optical Remote Sensing VL 0433

L140

WS 2

Optical Remote Sensing UE 0433

L141

WS 2

Optical Remote SensingModulnr.: 874 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 5


Optical Remote Sensing (Vorlesung) 60.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0

Optical Remote Sensing (Übung) 120.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 6.0h 90.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenUnderlying sensor components, methods and algorithms are explained in a way allowing transmission of

the handled sensor- and system aspects to other cases. Methods and algorithms are implemented and

applied exemplarily in the lab exercises taking part in parallel. Field work is part of the course.


no prerequisites


1.) Hausaufgaben Optical Remote Sensing






of studies).



Hinweis:


Literatur: Richards, John A.; Jia, Xiuping; Remote Sensing Digital Image Analysis, Springer,

Berlin, 2005





AS)


ECTS


Science (MSc-GGS)


Vision and Remote

Sensing

Wahl nach

ECTS


Science (MSc-GGS)


Vision and Remote

Sensing

Wahl nach

ECTS


Science (MSc-GGS)


Vision and Remote

Sensing

Wahl nach

ECTS


Science (MSc-GGS)


Vision and Remote

Sensing

Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten



TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS




ECTS

Punkten




Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Parallel SystemsDt.: Parallele Systeme

LP (nach ECTS):6

Stand:20.06.2014




Sekretariat:EN 6

POS-Nr.:18146


Sprache:Englisch

LernergebnisseStudents who have successfully finished this module have a good knowledge of different parallel

architectures. They are capable to design and analyze parallel algorithms for different target architectures.

They know how to implement them on different parallel architectures with state-of-the-art tools. They also

know, how to manage parallel computers for multiprogramming and how to solve the partitioning,

mapping, load balancing and scheduling problems.


social skills 0%.

LehrinhalteParallel machine architectures. Performance models for parallel computing. Allocation problems in parallel

systems and (heuristic) algorithms for solving: partitioning, mapping, scheduling and load balancing.

Parallel machine models. Analysis of parallel algorithms. Methodology of parallel software engineering.

Design of parallel algorithms with examples. Parallel programming environments.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Cluster Computing VL 0432 L

520

SS 2

Parallel Programming IV 0432 L

596

SS 4

Parallel SystemsModulnr.: 866 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 6


Cluster Computing (Vorlesung) 45.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Preparation and follow-up 15.0 1.0h 15.0Presence 15.0 2.0h 30.0

Parallel Programming (Integrierte Veranstaltung) 105.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Assignments 1.0 45.0h 45.0Presence 15.0 4.0h 60.0



30.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenThe lecture conveys the material in traditional form. The integrated course is blend of lecture, tutorial and

lab hours.


Bachelor in Computer Science or related; basic knowledge in computer architecture, operating systems,

algorithms and data structures; C programming.


keine









Hinweis:

http://www.kbs.tu-berlin.de

Literatur: Andrews, G. A.: Foundations of Multithreaded, Parallel and Distributed Programming.

Addison-Wesley, 2000.Buyya, R.: High Performance Cluster Computing, Vol. 1+2. Prentice Hall, 1999.Heiss, H.-U.: Prozessorzuteilung in Parallelrechnern. BI-Verlag, Mannheim, 1996.Herlihy, M.; Shavit, N.: The art of multiprocessor programming. Morgan Kaufmann,

2008.Mattson, T.; Sanders, B.; Massingill, B.: Patterns for Parallel Programming. Addison-

Wesley, 2004.Quinn, M.: Parallel programming in C with MPI and OpenMP. Mgraw-Hill, 2003.Rauber, Th.; Rünger, G.: Parallele Programmierung, 2. Aufl. Springer, 2007.







ECTS




ECTS




ECTS




ECTS




ECTS


Systeme

Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten



TI)


ECTS


TI)


ECTS




ECTS




ECTS







ECTS

Punkten




Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Parametrisierte AlgorithmikEngl.: Parameterized Algorithmics

LP (nach ECTS):6

Stand:14.04.2014




Sekretariat:TEL 5-1

POS-Nr.:27699


Sprache:Englisch

LernergebnisseParticipants of the module

* know the approach of parameterized complexity analysis for solving NP-hard computational problems,

* are able to design and analyse parameterized algorithms, and

* can use complexity-theoretic methods to determine the limits of parameterized algorithmics.



LehrinhalteParticular topics include

* algorithms for exactly solving NP-hard optimization problems by exploiting important problem

parameters such as solution size

* NP-hard computational problems on graphs and networks and on strings

* algorithmic techniques such as preprocessing by data reduction, depth-bounded search trees, color

coding, iterative compression, tree decomposition of graphs

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Parameterized Algorithmics IV WS/SS 4


Parameterized Algorithmics (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenThe course material is presented in lectures. The lectures are accompanied by tutorials in which an active

participation and homework on the distributed work sheets is required.

Parametrisierte AlgorithmikModulnr.: 961 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3


Basic knowledge on algorithms


keine








Hinweis:

http://www.isis.tu-berlin.de/

Literatur: Jörg Fl um, Martin Grohe: Parameterized Complexity Theory . Springer, Berlin 2006.Rod G. Downey, Michael R. Fellows: Parameterized Complexity . Springer, New York

1999.Rolf Niedermeier: Invitation to Fixed - Parameter Algorithms . Oxford Univ. Press,

Oxford 2006.






ECTS




ECTS


ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten



Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Performance Evaluation of Computer Communication SystemsDt.: Leistungsbewertung von Kommunikationsnetzen

LP (nach ECTS):6

Stand:20.06.2014


Ansprechpartner für das Modul:Döring, Michael


Sekretariat:FT 5

POS-Nr.:27652, 29044

URL:http://www.tkn.tu-berlin.de/?108248#kstkn

Sprache:Englisch

LernergebnisseStudents completing this module will understand basic concepts of Performance Evaluation of discrete

technical systems. They will become familiar with the basics of analytical, experimental and simulative

methods, as well as approaches to experiment planning. They will understand application of these

methods to computer networks and distributed systems. They will be able to design and execute

performance evaluation and comparison of systems form the performance point of view.



Performance Evaluation of Computer Communication Systems


LehrinhalteThe success of computer and communication systems strongly depends on their performance, typically

reflected in the perception of service quality. Optimizing system performance, subject to a set of resource

and cost constraints, is thus a critical design goal for system engineers. Performance evaluation allows us

to quantify the service delivered by systems as well as the usage of resources. The goal of this course is

to introduce the field of system modeling and performance evaluation and its basic methods:

measurements, simulation as well as analytical approaches. This is an integrated course with following

components: lectures, exercises as well as a small project assignment.

In particular, the lecture introduces important topics such as:

* Basics of performance evaluation: models, performance metrics, factors and parameters

* Timed Discrete Event Systems/Stochastic Discrete Events Systems as basis for quantitative system

description

* Methodology of measurements as applied to real systems

* System simulation: programming techniques, random number generators, evaluation of simulation

results with quantified uncertainty

* Markov models, Birth and Death Processes

* Introduction to queuing systems: Basic types of queuing models, Markovian Queues, Simple Queuing

Networks

* Approximate methods of Queuing Systems Analysis

* Presentation of the performance evaluation results

The usage of individual methods will be demonstrated on examples taken from computer communication

networks. For this purpose discussions of selected case studies presented in scientific papers as well as

exercises with real tools/systems will take place.

While some mathematics is needed in order to present the lecture's material in a rigorous manner, this is

to be presented especially for an audience with a background in electrical engineering, computer science

or computer engineering. Also, most of the lecture's content is relevant and accessible to students and

researchers in any other scientific field.


Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Performance Evaluation of Computer Communication Systems IV 0432

L304

SS 4




Performance Evaluation of Computer Communication Systems (Integrierte


Aufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =1. Presence 15.0 4.0h 60.02. Preparation and follow-up 1.0 80.0h 80.03. Exam Preparation 1.0 40.0h 40.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenIV: Lectures, paper discussions, practicing usage of tools, project assignment


BSc module „Kommunikationsnetze” or similar knowledge is required.


keine



The final module grade is a weighted average of the individual grades (Portfolioprüfung). The form of the

final exam will depend on the number of participants: an oral exam takes place for up to 12 students,

otherwise the exam is written. The individual grades will be obtained as follows:

Studienleistung PunkteFinal exam 65Presentation/Discussion 15Project Work 20









Hinweis:


Literatur: Christos Cassandras and Stephane Lafortune: Introduction to Discrete Event Systems ,

Kluver Academic Publishers, Boston, USA, September 1999R. Jain: "The Art of Computer Systems Performance Analysis: Techniques for

Experimental Design, Measurement, Simulation and Modeling", Wiley Interscience,

New York, NY, April 1991









ECTS




ECTS




ECTS




ECTS


Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Informationstechnik

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Informationstechnik

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Informationstechnik

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten




TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Informationstechnik

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS




ECTS





Sonstiges



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Photogrammetric Computer VisionEngl.: Photogrammetric Computer Vision

LP (nach ECTS):9

Stand:20.06.2014




Sekretariat:MAR 6-5

POS-Nr.:13266, 20026,

28041URL:http://www.cv.tu-berlin.de/

Sprache:Englisch

LernergebnisseThe mathematic-physical modelling of a sensor is treated using the photographic camera as example. The

modelling is completely expressed by algebraic projective geometry. Not only studying object

reconstruction using image data of a multifaceted sensor, but and first of all the complete modelling of

technically relevant issues in a homogeneous mathematical framework is important in this course. This

framework is also used for 3D-computer graphics. Interdisciplinary application of the contents are

demonstrated using various illustrative examples from e.g. manufacturing industries to geography,




LehrinhalteGeometric basics of sensor orientation and object reconstruction: homogeneous coordinates, projectivity

and perspective, modelling of image formation, inner and outer orientation, orientation of uncalibrated and

calibrated cameras, spatial resection, least-squares adjustment, orientation of the image pair, relative and

absolute orientation, spatial triangulation, multi-view geometry, bundle block adjustment, image

digitalisation, radiometric basics.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Photogrammetric Computer Vision VL 0433

L120

WS 4

Photogrammetric Computer Vision UE 0433

L121

WS 2

Photogrammetric Computer VisionModulnr.: 970 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 5


Photogrammetric Computer Vision (Vorlesung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Photogrammetric Computer Vision (Übung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenThe mathematical basics are conveyed in the context of a lecture. What has been learned is applied in

parallel held lab exercises.


keine


1.) Hausaufgaben Photogrammetric Computer Vision






of studies).



Hinweis:


Literatur: Hartley, Richard; Zisserman, Andrew; Multiple View Geometry in Computer Vision,

Cambridge University Press, Cambridge 2004





Science (MSc-GGS)

StuPO (21.03.2007) 1. Basisbereich Wahl nach

ECTS


Science (MSc-GGS)


Vision and Remote

Sensing

Wahl nach

ECTS


Science (MSc-GGS)


Vision and Remote

Sensing

Wahl nach

ECTS


Science (MSc-GGS)


Vision and Remote

Sensing

Wahl nach

ECTS


Science (MSc-GGS)


Vision and Remote

Sensing

Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten



TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS




ECTS

Punkten




Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Praktikum Maschinelles Lernen

LP (nach ECTS):9

Stand:20.06.2014




POS-Nr.:23169


LernergebnisseDie Studierenden sind in der Lage, die zentralen Algorithmen des Maschinellen Lernens selbst zu

implementieren, anzuwenden und ihre Leistung auf geeigneten künstlichen Datensätzen zu analysieren.

Außerdem haben sie einen breiten Überblick aktueller Verfahren, ihrer Anwendungs-möglichkeiten und

Grenzen.

LehrinhalteBehandelt werden die bekanntesten Algorithmen zur Dimensionsreduktion bzw. Visualisierung, Clustering,

Regression, und Klassifikation (inkl. Modellselektion).

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Praktikum Maschinelles Lernen PR 0434

L550

SS 6


Praktikum Maschinelles Lernen (Praktikum) 270.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 6.0h 90.0Vor-/Nachbereitung 15.0 12.0h 180.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenDie Veranstaltung besteht zum einen aus wöchentlichen Veranstaltungen, in denen neue Methoden und

Übungsaufgaben vorgestellt werden, bzw. Lösungen von Teilnehmern präsentiert werden, sowie

eigenständiger Bearbeitung von Übungsaufgaben.


Programmierkenntnisse, Teilnahme am Modul „Maschinelles Lernen 1“ oder „Maschinelles Lernen 2“ ist

wünschenswert.


keine

Praktikum Maschinelles LernenModulnr.: 1223 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3





AnmeldeformalitätenDie Anmeldungen werden in der Reihenfolge des Eintreffens berücksichtigt; Details und Fristen siehe

Fachgebietswebseite. http://www.ml.tu-berlin.de






ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS




ECTS



(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten



Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Probabilistische und Bayesianische Methoden für ML und KIEngl.: Probabilistic and Bayesian Modelling in ML and AI

LP (nach ECTS):6

Stand:14.06.2014




Sekretariat:MAR 4-2

POS-Nr.:13302


Sprache:Englisch

LernergebnisseDie Studierenden verstehen die grundlegenden Konzepte statistischer Modellierung in KI und

maschinellem Lernen, kennen die wichtigsten Modelle und ihre Anwendungsgebiete und haben die

Kompetenz zum Verständnis aktueller Literatur.

Die Studierenden sind in der Lage, die Leistungsfähigkeit der besprochenen Verfahren einzuschätzen,

diese auf Probleme in den Anwendungsdomänen erfolgreich einzusetzen und gegebenenfalls neue

Modelle zu entwickeln.



Lehrinhalte * Wiederholung Wahrscheinlichkeitstheorie, generative Modelle, Maximum Likelihood, Eigenschaften von

Schätzverfahren, Latent variable Models, EM Algorithmus, ICA aund probabilistic PCA.

* Bayes Methoden, Modell-Selektion, generalised linear models, Gauss'sche Prozesse, Dirichletprozesse

* Inferenztechniken: Laplace Näherung, Monte Carlo Methoden, variationelle Verfahren

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Probabilistic and Bayesian Modelling in ML and AI VL 0434 L

712

SS 4


Probabilistic and Bayesian Modelling in ML and AI (Vorlesung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitungszeit 15.0 8.0h 120.0

Probabilistische und Bayesianische Methoden für ML und KI


Beschreibung der Lehr- und LernformenIntegrierte Lehrveranstaltung bestehend aus Vorlesungs- und Übungsanteil.

Vorlesung: Frontalunterricht vor allen Teilnehmern zur Vermittlung des Stoffes kombiniert mit etwa 5

Übungen. Hier werden Übungsaufgaben besprochen, die von den Teilnehmern als Hausaufgaben

bearbeitet werden. Die Übungsaufgaben umfassen sowohl die Analyse und Entwicklung von

probabilistichen Modellen als auch den praktischen Umgang mit den besprochenen Verfahren.

Unterrichtssprache in dem Modul ist englisch.


Vorausgesetzt werden Grundkenntnisse in Mathematik (Lineare Algebra, Analysis, Stochastik) sowie

Programmierkenntnisse.


keine









Hinweis:

Die Folien zur Lehrveranstaltung werden in ISIS zur Verfügung gestellt.

Literatur: Information Theory, Inference, and Learning Algorithms, David J C MacKay,

Cambridge University Press.Pattern Recognition and Machine Learning, Christopher M. Bishop,Springer, 2006






ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS







ECTS

Punkten


Sonstiges



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Programmiersprachen Praxis

LP (nach ECTS):9

Stand:21.06.2014



E-Mail: Sekretariat:TEL 12-2

POS-Nr.:18111


LernergebnisseDie Studierenden haben einerseits den praktischen Zugang zu Entwurf und Implementierung von

Programmiersprachen und andererseits wichtige theoretische Grundlagen erworben. Sie sind auf dem

aktuellen Stand der Forschung auf diesem Gebiet und in der Lage, sich ein Thema selbständig zu

erschließen, schriftlich auszuarbeiten und in einem Vortrag zu präsentieren.

LehrinhalteDie Veranstaltungen umfassen u.a. folgende Themengebiete:

- Programmiersprachenentwurf

- Syntax und Semantik von Programmiersprachen

Theoretische Grundlagen und aktuelle Forschung im Bereich der Programmiersprachen

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Programmiersprachen SEM WS/SS 2Programmiersprachen PJ WS/SS 4


Programmiersprachen (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Programmiersprachen (Projekt) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenIm Projekt wird eine größere Programmieraufgabe in Kleingruppen weitgehend selbständig mit

Unterstützung durch die Lehrperson ausgeführt.

Im Seminar werden aktuelle Themen aus dem Bereich der Programmiersprachen betrachtet und in

Vorträgen vorgestellt.

Programmiersprachen PraxisModulnr.: 1217 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 2



Informatik erwartet.


keine



Die Gewichtung beträgt 1/3 für das Seminar und 2/3 für das Projekt.

Beide Teilleistungen müssen erfolgreich angeschlossen werden, um das Modul zu bestehen.

Im Seminar wird sowohl die Ausarbeitung als auch der Vortrag bewertet. Im Projekt setzt sich die Note

aus der Implementierung und dem Projektbericht zusammen.

Studienleistung PunkteProjekt 2Seminar 1



AnmeldeformalitätenZur Anmeldung für das Projekt und das Seminar werden unter http://www.uebb.tu-berlin.de und am

Aushang im TEL 10. und 12. Stock entsprechende Hinweise gegeben.





ECTS


TI)


ECTS

Punkten

Wahlpflichtmodul im Masterstudiengang Technische Informatik / Studienschwerpunkt Software

EngineeringStudierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges

Programmiersprachen PraxisModulnr.: 1217 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 2 von 2

Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Project Hot Topics in Computer Vision A -"Algorithmenentwicklung zur Realisierung vonFahrerassistenzsystemen basierend auf Radar, Lidar undKamera"Engl.: Project Hot Topics in Computer Vision A

LP (nach ECTS):6

Stand:18.08.2014




Sekretariat:MAR 6-5

POS-Nr.:27557


Sprache:Deutsch






Project Hot Topics in Computer Vision A - "Algorithmenentwicklung zur Realisierung von

Fahrerassistenzsystemen basierend auf Radar, Lidar und Kamera"


LehrinhalteDas Projekt teilt sich in zwei Teile auf. Innerhalb des ersten Teils soll es darum gehen, in zuvor

bestimmten Projektteams die theoretischen Grundlagen der unten genannten Sensoren zu erarbeiten.

Hierzu werden erste Quellen in Form von Artikeln und Lehrbüchern zur Verfügung gestellt, die auch durch

eigene Recherchen erweitert werden sollen. Der Leistungsnachweis des ersten Teils ist ein Vortrag, in

dem die Grundlagen sowie die Stärken und Schwächen der jeweiligen Sensorik präsentiert werden.

Sensoren:

• Kamera

• Radar

• Lidar

• Time of Flight Kamera

Im zweiten Teil soll ein konkretes praktisches Problem analysiert und in Form eines Proof-of-Concepts

gelöst werden. Auch hier erfolgt die Arbeit in Projektteams. Die Zusammenstellung kann hier ausdrücklich

unabhängig von den Gruppen im ersten Teil erfolgen. Auch muss für den einzelnen Studenten das zu

bearbeitende Problem nicht unbedingt Gebrauch von der Sensorik machen, mit der sie oder er sich im

ersten Teil auseinandergesetzt hat. Zur Umsetzung des Proof-of-Concepts wird von Seiten der Hella

Aglaia das Entwicklungsframework Cassandra zur Verfügung gestellt. Es handelt sich hierbei um ein auf

C++ basierendes Framework, welches speziell für das Rapid-Prototyping von Sensor - vornehmlich

Kamera-basierten-Applikationen eingesetzt wird. Der Leistungsnachweis des zweiten Teils ist ebenfalls

ein Vortrag, in dem basierend auf der jeweiligen Problemstellung der erreichte Proof-of-Concept

vorgestellt werden wird. Daneben sind ein schriftlicher Bericht über die durchgeführten Arbeiten und die

entwickelte Software abzugeben.

Praktische Probleme:

• Sensor-Datenfusion (bspw. zwischen Kamera- und Radarsensor)

• Sensor-Kalibrierung

• Sensor-Simulation (bspw. Simulation eines Radar-Sensors)

• Simulation von Fahrszenarien (als Grundlage für die Sensor-Simulation)

• Objektdetektion (bspw. andere Fahrzeuge oder Personen)

• Erkennung der Fahrspur

• Detektion von Randbebauung bzw. Erstellung eines Umfeldmodells

• Spezifische Teilprobleme aus dem Bereich der Radarsensorik

Die Veranstaltung wird durchgeführt von Herrn Prof. Dr. Hellwich (TU Berlin) sowie den Herren Dr.

Andreas Tewes und Thomas Dammeier (Hella Aglaia Mobile Vision GmbH). Ziel dieser Veranstaltung ist

neben der Bearbeitung der beiden Module auch die Vermittlung von praktischen Wissensinhalten aus dem

Bereich Sensorik im Umfeld Automotive. Dies umfasst auch Lehrinhalte bzgl. des Projektmanagements,

der Umsetzung von Standard-Prozessen wie bspw. Automotive SPICE sowie dem Bereich des Testings.

Notwendige Daten zur Bearbeitung des zweiten Moduls sowie das Entwicklungsframework Cassandra

werden von Seiten der Hella Aglaia zur Verfügung gestellt werden. Dies beinhaltet selbstverständlich auch

einen Einführungkurs zum Umgang mit Cassandra.




Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Hot Topics in Computer Vision A PJ 0433

L160

WS/SS 6


Hot Topics in Computer Vision A (Projekt) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 6.0h 90.0Vor-/Nachbereitung 15.0 6.0h 90.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenThe participants explore basics and advanced issues. Differences in the preparatory training of the

participants can be balanced.


preferable: depends on topic; e.g. Photogrammetric Computer Vision, Digital Image Processing


keine



Studienleistung PunkteAbgabe schriftlicher Bericht und Software 50Vortrag I 25Vortrag II 25




of studies).








ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Anwendungen

Wahl nach

ECTS

Punkten


Sonstiges




Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Project Hot Topics in Computer Vision BEngl.: Project Hot Topics in Computer Vision B

LP (nach ECTS):6

Stand:20.06.2014




Sekretariat:MAR 6-5

POS-Nr.:27560










LehrinhalteExample: Basics of real-time processing and –image analysis. The participants shall develop a software

sys-tem in the course enabling to calculate the orientation parameters of a digital camera with respect to

an object plane - a two-dimensional object room – to transform the position of a movable agent, whose

coordinates are given in image space, into object space. The software system can be made up of the

modules camera calibration, detection of object markers, tracing of object markers, precise localization of

object markers, calculation of camera orientation and transformation of the agent position into object

space

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Hot Topics in Computer Vision B PJ 0433

L161

WS/SS 6


Hot Topics in Computer Vision B (Projekt) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 6.0h 90.0Vor-/Nachbereitung 15.0 6.0h 90.0

Project Hot Topics in Computer Vision BModulnr.: 40048 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3

Beschreibung der Lehr- und LernformenThe participants explore basics and advanced issues. Differences in the preparatory training of the partici-

pants can be balanced.


preferable: depends on topic; e.g. Photogrammetric Computer Vision, Digital Image Processing


keine



Studienleistung PunkteActive participation 10Handout 30Talk 60




of studies).






Science (MSc-GGS)


Vision and Remote

Sensing

Wahl nach

ECTS


Science (MSc-GGS)


Vision and Remote

Sensing

Wahl nach

ECTS


Science (MSc-GGS)


Vision and Remote

Sensing

Wahl nach

ECTS


Science (MSc-GGS)

StuPO (21.03.2007) Project seminar

Computer Vision and

Remote Sensing

Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


Anwendungen

Wahl nach

ECTS

Punkten


Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Project in advanced network technologiesDt.: Projekt in erweiterten Netzwerktechnologien

LP (nach ECTS):6

Stand:20.06.2014


Ansprechpartner für das Modul:Döring, Michael


Sekretariat:FT 5

POS-Nr.:27666

URL:http://www.tkn.tu-berlin.de/?107482

Sprache:Englisch

LernergebnisseGraduates of this module have practical experience in dealing with modern communication systems, their

design, evaluation and implementation. The focus is put primarily on modern systems of wireless mobile

communications, as well as Internet protocols and applications. Obtained skills have enabled students to

design communication systems that are practically implemented and evaluated. Working in teams,

graduates has developed social and project management skills.

The module has principally designed to impart: 20% technical skills, 20% method skills, 20% system skills,


LehrinhalteThis module solely consists of a project. The aim of the project is to work in small teams towards a

solution of a major task. The work needs to be planned and realized autonomously and in a systematic

manner, with limited guidance from a supervisor.

The project topics change every semester and are related directly to the current scientific work of the

research group.

The projects, as well as the full project description can be found on the website:

http://www.tkn.tu-berlin.de/?107482

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Project: Advanced Network Technologies PJ 0432 L

307

WS/SS 4


Project: Advanced Network Technologies (Projekt) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =1. Presence 15.0 4.0h 60.02. Literature search 1.0 20.0h 20.03. Project work 1.0 80.0h 80.04. Preparation of presentations 4.0 5.0h 20.0

Project in advanced network technologies


Beschreibung der Lehr- und LernformenPJ: Project work in groups of about 3 students, weekly meetings with the supervisor, intermediate and final

presentations.


The contents of the BSc module „Kommunikationsnetze” or at least TechGI4 ("Computer Networks and

Distributed Systems") is essential. Students should consider choosing only projects for which the required

expertise of software and/or development tools had been previously acquired.

The individual requirements are dependent on the project and can be found in the detailed project

description at the following website: http://www.tkn.tu-berlin.de/?107482


keine



The mark will take into account creativity, project management, presentations, as well as the actual

implementation and evaluation of the proposed solution. The project needs to be documented with a final

report and a survey page in the Internet.

Studienleistung PunkteFinal report & Survey page 30Presentations 30Work organization & solution quality 40



AnmeldeformalitätenRegistration and assignement of the project teams takes place on the first Wednesday of the semester.

For further information please refer to the project website: http://www.tkn.tu-berlin.de/?107482

The registration for the module examination will be done in the examination office or on QISPOS.



Literatur: Related publications depend on the chosen topic.







ECTS




ECTS


Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten


Sonstiges



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Projekt: Brain-Computer InterfacingEngl.: Project: Brain-Computer Interfacing

LP (nach ECTS):9

Stand:01.04.2014


Ansprechpartner für das Modul:Blankertz, Benjamin


Sekretariat:MAR 4-3

POS-Nr.:28173

URL:https://wiki.ml.tu-berlin.de/wiki/NT


LernergebnisseDie Absolventinnen und Absolventen dieses Moduls können

- Fragestellungen aus dem Bereich der EEG-Analyse, die für Brain-Computer Interfacing relevant sind,

selbstständig bearbeiten,

- dazu notwendige Laborexperimente planen und durchführen,

- die Daten auswerten und

- ihre Ergebnisse interpretieren und wissenschaftlich präsentieren.


Fachkompetenz 25%, Methodenkompetenz 50%, Sozialkompetenz 20%, Systemkompetenz 5%

LehrinhalteIn diesem Projekt werden die experimentellen Kompetenzen des Forschungsgebietes exemplarisch

vermittelt. Darüberhinaus werden die theoretischen Fähigkeiten in Signalverarbeitung und Klassifikation

praktisch an Hand selbst ausgenommener Daten umgesetzt und eingeübt.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Brain-Computer Interfacing PJ 3435 L

504

SS 6


Brain-Computer Interfacing (Projekt) 270.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Ausarbeitung der Ergebnisse (Referat/schriftliche Ausarbeitung) 1.0 40.0h 40.0Experimente vorbereiten und durchführen (mit Betreuung;

gruppenweise!)

16.0 5.0h 80.0

Individual- und Gruppenarbeit (Datenanalyse) 1.0 100.0h 100.0Individual- und Gruppenarbeit (Recherche, Konzepte) 1.0 38.0h 38.0Präsenzzeit (Plenumteile) 6.0 2.0h 12.0

Projekt: Brain-Computer InterfacingModulnr.: 40007 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3

Beschreibung der Lehr- und LernformenFrontalunterricht im Plenum: Einführung in die Thematik; Vorstellung der zur Auswahl stehenden Themen;

Einführung in die computergestützte Auswertung neuronaler Daten.

In kleinen Arbeitsgruppen (2-4 Personen) aber mit Spezialisierung der Gruppenmitglieder: Literaturarbeit,

Präzisierung der vorgegebenen Fragestellung, Planung und Durchführung eines EEG- oder NIRS-

Experiments (ca. 6 Probanden) und ggf. eines Verhaltensexperiments unter Anleitung eines Assistenten;

selbstständige Auswertung der gewonnenen Daten mit Hilfe von Algorithmen der digitalen

Signalverarbeitung und des Maschinellen Lernens; adäquate Präsentation und Diskussion der erzielten

Resultate im Plenum.

Das Modul kann bei Bedarf in englischer Sprache stattfinden.


Programmierkenntnisse (Matlab/Octave) und Grundkenntnisse aus dem Bereich Signalverarbeitung und

Klassifikation werden vorausgesetzt.


keine




Insgesamt können 100 Portfoliopunkte in den folgenden Prüfungselementen erreicht werden:

• protokollierte praktische Leistung (60 Portfoliopunkte)

• Referat (20 Portfoliopunkte)

• schriftliche Ausarbeitung (20 Portfoliopunkte)


Studienleistung PunkteProtokollierte praktische Leistung 60Referat 20schriftliche Ausarbeitung 20




AnmeldeformalitätenInformationen zur Anmeldung sind über das Sekretariat MAR 4-3 und die Web-Seiten des Fachgebiets

Neurotechnologie (https://wiki.ml.tu-berlin.de/wiki/NT) erhältlich.




classification of ERP components - a tutorial Neuroimage, 56:814-825, 2011.Blankertz B, Tomioka R, Lemm S, Kawanabe M, Müller KR, Optimizing Spatial Filters

for Robust EEG Single-Trial Analysis IEEE Signal Process Mag, 25(1):41-56, 2008.Wolpaw JR and Wolpaw LW (eds), Brain-Computer Interfaces - Principles and

Practice, Oxford University Press 2012.




ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS




Masterstudiengang Informatik: Studienschwerpunkt Intelligente Systeme

Masterstudiengang Technische Informatik: Studienschwerpunkt Informationssysteme.

Masterstudiengang Elektrotechnik: Studienschwerpunkt Informationstechnologie.

Bei ausreichenden Kapazitäten auch als Wahlpflichtmodul in anderen Studiengängen (vor allem aus dem

natur- und ingenieurswissenschaftlichen Bereich und der Mathematik).


Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Projekt: Statistische Methoden in KI und MLEngl.: Project: Statistical Methods in AI and ML

LP (nach ECTS):9

Stand:14.06.2014




Sekretariat:MAR 4-2

POS-Nr.:24767



LernergebnisseDie Studierenden sind in der Lage, eine komplexere Fragestellung aus dem Forschungsgebiet der

Statistischen Methoden in KI und Machinellem Lernen selbstständig zu bearbeiten und die Resultate

anschließend adäquat zu präsentieren.

Die Fähigkeiten umfassen: Literaturarbeit, Präzisierung der vorgegebenen Fragestellung, Planung,

Durchführung und Bewertung der wissenschaftlichen Arbeit, adäquate Präsentation und Diskussion der

erzielten Resultate.



LehrinhalteDie Themen beinhalten aktuelle Gebiete aus dem Bereich der statistischen, insbesondere der

Bayesianischen Methoden in KI und dem maschinellen Lernen.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Projects in Machine Learning and Artificial Intelligence PJ 3435

L701

WS 6


Projects in Machine Learning and Artificial Intelligence (Projekt) 270.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 6.0h 90.0Vor- und Nachbereitungszeit 15.0 12.0h 180.0

Projekt: Statistische Methoden in KI und ML


Beschreibung der Lehr- und LernformenSeminar:

Literaturarbeit (englische Originalpublikationen) und Ausarbeitung eines "project proposals" unter

Anleitung eines Assistenten.

Vorstellung der Ergebnisse und des Proposals in einem Vortrag im Plenum.

Projekt:

Bearbeitung einer komplexeren Fragestellung ("project proposal'' aus dem Seminarteil) entweder

individuell oder in einer kleinen Arbeitsgruppe unter Anleitung eines Assistenten.


Eine vorherige Teilnahme an der Vorlesung Probabilistic and Bayesian Modelling in Machine Learning and

Artificial Intelligence oder äquivalente Kenntnisse werden vorausgesetzt. Für die Bearbeitung der Projekte

sind außerdem Grundkenntnisse in Mathematik (Lineare Algebra, Analysis, Stochastik) sowie

Programmierkenntnisse erforderlich.


keine




Studienleistung PunkteProjektbericht 60Seminarvortrag 40












ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS







ECTS

Punkten

* Wahlpflichtmodul in Master Informatik / Studienschwerpunkt Intelligente Systeme und Technische

Informatik / Studienschwerpunkt Informationssysteme.

* Wahlmodul in Master Elektrotechnik. Service-Veranstaltung für andere Studiengänge (vor allem aus

dem natur- und ingenieurwissenschaftlichen Bereich und der Mathematik).

* Service-Veranstaltung für andere Studiengänge (vor allem aus dem natur- und

ingenieurwissenschaftlichen Bereich und der Mathematik).Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Projekt angewandte eingebettete SystemeEngl.: Applied Embedded Systems Project

LP (nach ECTS):6

Stand:15.06.2014




Sekretariat:EN 12

POS-Nr.:29153


Sprache:Englisch

LernergebnisseKnowledge and practical experiences in the realm of designing embedded processor architectures and its

programming are gained. Students are able to plan, coordinate and carry out hardware/software co-

design, programming in hardware description languages and system-level programming, as well as team

management and coordination in a project.



LehrinhalteIn this module, a design and implementation assignment, embedded in a concrete, extensive, and

challenging development project is to be solved self-reliantly in team work. This assignment conduces to

apply gained methods and knowledge in the realm of computer architecture design and is connected to

current research topics of the AES group. The study is to be done under as realistic and work-live

compliant conditions as possible, including planning, design, implementation, management, coordination,

and presentation of work and results of the concrete team work.

Exemplary, the following topics are possible:

- Map an embedded single-threaded application to an embedded multi-core platform.

- Speed-up an application by using FPGA technology.

- Speed-up an embedded system by analyzing and implementing processor and architecture extensions.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Applied Embedded Systems Project (AEP) PJ 0433 L

231

SS 4


Applied Embedded Systems Project (AEP) (Projekt) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Documentation, Reports, Presentation(s) 15.0 3.0h 45.0Research, Management, Implementation, Testing 15.0 5.0h 75.0Weekly contact hours 15.0 4.0h 60.0

Projekt angewandte eingebettete SystemeModulnr.: 1057 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 4

Beschreibung der Lehr- und LernformenMost prominent teaching and learning method for this module is work in groups (Gruppenarbeit); further,

short talks (Impulsreferate), feedback (Beobachtung/Feedback) and moderated discussions (moderierte

Diskussionen) will be used, oriented towards the requirements and needs of the project and the applying

students.


Knowledge about computer architecture and hardware description languages (VHDL or Verilog) are

obligatory (e.g. Technische Grundlagen der Informatik 2 (TechGI2)). Desirable are practical experiences in

synthesis of hardware descriptions or microcontroller or system-level programming.


keine




95% or more

1.0

90% or more

1.3

85% or more

1.7

80% or more

2.0

75% or more

2.3

70% or more

2.7

65% or more

3.0

60% or more

3.3

55% or more

3.7

50% or more

4.0

Less than 50%

5.0

Studienleistung PunkteImplementation 40Participation in project work 25Project documentation, presentation(s), etc 35




AnmeldeformalitätenPre-registration is organized via ISIS2 system. Registration for the course is carried out on the

examination office (possibly electronically QISPOS) within the first six weeks of the semester.



Hinweis:

http://aes.tu-berlin.de/menue/studium_und_lehre/aep/

Literatur: A text book will be used to provide more details for the students.ISIS2 system will be used to publish all course material.







ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Anwendungen

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS

Punkten

- Masterstudiengang Technische Informatik: Studienschwerpunkte: Rechnertechnik, Technische

Anwendungen

- Masterstudiengang Elektrotechnik: Ergänzungsmodul

- Masterstudiengang ICT Innovation Embedded Systems (Pflichtmodul im 1. Semester)

Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Projekt Maschinelles LernenEngl.: Project Machine Learning

LP (nach ECTS):9

Stand:21.06.2014




POS-Nr.:27715, 28089


LernergebnisseDie Studierenden besitzen Kenntnisse und praktische Erfahrung im selbstständigen Anwenden von

Methoden des maschinellen Lernens auf einen realen Rohdatensatz in einem spezifischen

Anwendungsszenario. Hierzu gehört insbesondere die maschinelle Aufbereitung realer Daten in ein

brauchbares Format, das Kalibrieren von Vorhersagemethoden, sowie der Vergleich unterschiedlicher

Ansätze. Die Studierenden sind fähig, auch auf anderen realen Daten Methoden des maschinellen

Lernens erfolgreich anzuwenden sowie den Umfang, die Komplexität und die Erfolgsaussichten eines

solchen Projektes unter praktischen Gesichtspunkten abzuschätzen.

LehrinhalteZiel des Projektes ist, eine Vorhersageverfahren (Regression/Klassifikation) für eine reale Anwendung zu

entwickeln, auf der Basis einer Open-Source Machine Learning toolbox („shogun“). Dazu wird ein realer

Datensatz in Rohdatenformat gegeben. Das Projekt ist in die folgenden drei aufeinander aufbauenden

Meilensteine unterteilt.

1. Extraktion von vektoriellen Merkmalsvektoren aus den Rohdaten; univariate und multivariate Bewertung

dieser Merkmale.

2. Evaluierung und Vergleich verschiedener Vorhersagemethodiken, Entwicklung geeigneter

Bewertungsansätze und Gütemasse.

3. Begründete Auswahl und abschließende Bewertung einer bestimmten Vorhersagemethodik.

Im Unterschied zum Praktikum liegt der Schwerpunkt nicht auf der Implementierung von Machine

Learning-Methoden, sondern auf Datenaufbereitung sowie Anwendung, Bewertung und Auswahl von

Methoden aus existierenden Toolboxen.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Projekt Maschinelles Lernen PJ 0434

L552

WS 6

Projekt Maschinelles LernenModulnr.: 1213 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3


Projekt Maschinelles Lernen (Projekt) 270.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 6.0h 90.0Vor-/Nachbereitung 15.0 12.0h 180.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenDie Studierenden bearbeiten das Projekt selbstständig. Zu Beginn des Semesters und nach jedem

Meilenstein findet ein Treffen statt, bei dem die Studierenden ihre Ergebnisse vorstellen und diskutieren

(Seminar) und die Zielsetzung des nächsten Meilensteins vorgestellt wird (Vorlesung). Zusätzlich findet

eine regelmäßige gemeinsame Sprechstunde statt.


Es gibt keine formalen Voraussetzungen. Die vorherige Teilnahme an den Modulen „Maschinelles Lernen

I“ und „Praktikum Maschinelles Lernen“ ist wünschenswert. Sämtlicher Programmcode wird in Python

geschrieben.


keine



Nach jedem Meilenstein geben die Teilnehmer Programmcode sowie eine Dokumentation Ihrer Lösung

ab. Sowohl für den Programmcode, als auch für die Dokumentation der Lösung gibt es strikte Vorgaben

welche auf der Website bekanntgegeben werden.

Es gibt drei Meilsteine und die Bewertung jedes Meilsteins geht zu 1/3 in die Note ein.

Die Lösungen werden den jeweils anderen Teilnehmern zur Verfügung gestellt, damit diese ggf. in den fol-

genden Meilensteinen darauf aufbauen können.

Studienleistung PunkteProgrammcode/Dokumentation 1. Meilenstein 33Programmcode/Dokumentation 2. Meilenstein 33Programmcode/Dokumentation 3. Meilenstein 34



AnmeldeformalitätenDie Anmeldung erfolgt per Email. Die Anmeldungen werden in der Reihenfolge des Eintreffens

berücksichtigt; Details und Fristen siehe Fachgebietswebseite




Literatur: Christopher M. Bishop (2006) Pattern Recognition And Machine Learning , Springer.Homepage der Machine Learning Toolbox shogun: http://www.shogun-toolbox.org/ichard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork (2001) Pattern Classification , Wiley (2.

Auflage).Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman (2001) The Elements of Statistical

Learning, Springer.



ECTS


TI)


ECTS

Punkten


Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Projekt neuronale InformationsverarbeitungEngl.: Project neural information processing

LP (nach ECTS):9

Stand:14.06.2014




Sekretariat:MAR 5-6

POS-Nr.:13378

URL:http://www.ni.tu-berlin.de/teaching/


LernergebnisseDie Studierenden sind in der Lage, eine komplexere Fragestellung aus den Bereichen maschinelles

Lernen oder neuronale Informationsverarbeitung selbstständig zu bearbeiten und die Resultate

anschließend zu präsentieren.

Die Fähigkeiten umfassen: Literaturarbeit, Präzisierung der vorgegebenen Fragestellung, Planung,

Durchführung und Bewertung der wissenschaftlichen Arbeit, adäquate Präsentation und Diskussion der

erzielten Resultate (Vortrag, Poster & schriftliche Ausarbeitung).


Fachkompetenz 20x Methodenkompetenz 30x Systemkompetenz 30x Sozialkompetenz 20 x

Lehrinhaltewahlweise:

* Modellierung neuronaler Systeme und Analyse neuronaler Daten

* Umsetzung von Verfahren des maschinellen Lernens mit den Schwerpunkten Mustererkennung und

"reinforcement learning"

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Neuronale Netze SEM 0430 L

451

SS 2

Neuronale Netze PJ 0434 L

864

SS 4

Projekt neuronale Informationsverarbeitung



Neuronale Netze (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Besprechungen 1.0 5.0h 5.0Folien 1.0 10.0h 10.0Konzept 1.0 25.0h 25.0Lesen 1.0 15.0h 15.0Recherchen 1.0 10.0h 10.0Vortrag üben 1.0 2.0h 2.0Vorträge im Plenum 1.0 8.0h 8.0schriftliche Ausarbeitung 1.0 15.0h 15.0

Neuronale Netze (Projekt) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Ausarbeitung des Posters 1.0 15.0h 15.0Besprechungen 1.0 10.0h 10.0Projektarbeit 1.0 120.0h 120.0Präsenz 1.0 10.0h 10.0schriftlicher Projektbericht 1.0 25.0h 25.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenSeminar:

Literaturarbeit (englische Originalpublikationen) und Ausarbeitung eines "project proposals" unter

Anleitung eines Assistenten. Vorstellung der Ergebnisse und des Proposals in einem Vortrag im Plenum.

Projekt:

Bearbeitung einer komplexeren Fragestellung ("project proposal'' aus dem Seminarteil) entweder

individuell oder in einer kleinen Arbeitsgruppe unter Anleitung eines Assistenten. Die eigenständige Arbeit

wird ergänzt durch eine Einführung in das

wissenschaftliche Arbeiten (Frontalunterricht im Plenum) und einer Vorstellung der Ergebnisse in einer

Posterpräsentation am Ende der Veranstaltung (im Plenum).

Unterrichtssprache in dem Modul ist deutsch oder englisch.


Inhaltlich werden die Kenntnisse im Modul „Machine Intelligence I / Neuronale Informationsverarbeitung I“,

„Machine Intelligence II / Neuronale Informationsverarbeitung II“ und „Modelle zur

Informationsverarbeitung im Gehirn“ oder äquivalente Kenntnisse vorausgesetzt.


keine





Studienleistung PunktePosterpräsentation 20Projektbericht 20Seminarvortrag 20schriftliche Ausarbeitung 15wissenschaftliche Arbeit 25



AnmeldeformalitätenInformationen zur Anmeldung sind über die Web-Seiten des Fachgebiets NI

(http://ni.tu-berlin.de/teaching/)und über das Sekretariat MAR 5042 erhältlich.



Literatur: Literatur wird individuell zusammengestellt






ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS




ECTS

Punkten

Wahlpflichtmodul in den Masterstudiengängen Informatik / Studienschwerpunkt Intelligente Systeme und

Technische Informatik / Studienschwerpunkt Informationssysteme.

Wahlmodul in Master Elektrotechnik. Service-Veranstaltung für andere Studiengänge (vor allem aus dem

natur- und ingenieurwissenschaftlichen Bereich und der Mathematik)



Sonstiges



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Projekt Offene KommunikationssystemeEngl.: OKS Project

LP (nach ECTS):9

Stand:05.03.2014




Sekretariat:MAR 5-5

POS-Nr.:27637, 29013


Sprache:Deutsch

LernergebnisseAbsolventen dieses Moduls haben Anwendungen und Technologien für Kommunikations-, Medien- und

Dienstplattformen in Fahrzeugen, auf Mobiletelefonen oder Fernsehgeräten erprobt und dabei ein

signifikantes Maß an praktischen Erfahungen gesammelt.



LehrinhalteIn diesem OKS Modul wird ein Projekt durchgeführt. Dafür wird entlang eines vorgegebenen Themas eine

Software- oder Hardwarekomponente spezifiziert, realisiert, getestet und dokumentiert. Die Themen

variieren von Semester zu Semester und können aus folgenden Themenkomplexen gewählt werden:

* Fahrzeugkommunikation /Vernetzter Fahrspaß - Internet-basierte Telematikdienste

* Produktinnovation in der Telekommunikations- und IT-Welt

* Interaktive Medien und Fernsehen

* Web als Plattform

Das Projekt wird abhängig vom Thema durch Gastdozenten aus Industrie und Wirtschaft unterstützt und

kann so einen starken Bezug zur Industrieforschung vermitteln.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

OKS Projekt PJ 0432 L

770

WS/SS 6


OKS Projekt (Projekt) 270.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 6.0h 90.0Vor-/Nachbereitung 15.0 12.0h 180.0

Projekt Offene KommunikationssystemeModulnr.: 990 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 4

Beschreibung der Lehr- und LernformenDie Projekte werden je nach Thema durch unterschiedliche Mitarbeiter des Fachgebiets OKS, des

Fraunhofer-Instituts FOKUS oder Gastdozenten aus der Wirtschaft betreut. Zu Beginn des Semesters

suchen sich die Studierenden ein Projektthema aus und setzen sich, sollte es keinen ersten

Anwesenheitstermin geben, mit dem Projektbetreuer in Verbindung, um sich für das Thema zu bewerben

und einen Termin für ein Treffen zu vereinbaren. Die Themen werden vor Semesterbeginn veröffentlicht.

Der

Projektbetreuer erklärt die Aufgabe und stellt Material und Hilfsmittel bereit. Darüber hinaus vereinbart er

mit den Projektteilnehmern Termine für regelmäßige Treffen.

Im Laufe des Semesters müssen alle Teilnehmer an OKS Projekten unabhängig von den Terminen mit

dem Projektbetreuer in drei Vorträgen ihr Thema und ihren Fortschritt in der Bearbeitung des Projektes

vorstellen. Dafür werden je nach Themenschwerpunkt Termine eingerichtet. Die Vorträge fließen in die

Endnote ein. Die Projekte werden mit einer Dokumentation von Konzept, Implementierung und Test der

Lösung abgeschlossen.


Grundkenntnisse über Betriebssysteme und Anwendungen, etc. sowie Programmierkenntnisse für die

Umsetzung.


keine





- drei Vorträge (je 10 Portfoliopunkte)

- eine schriftliche Ausarbeitung/ Dokumentation (30 Portfoliopunkte)

- eine Implementierung (40 Portfoliopunkte)

Die Gesamtnote gemäß § 47 (2) AllStuPO wird nach dem Notenschlüssel 1 der Fakultät IV ermittelt.

Studienleistung PunkteImplementierung 40Vortrag 10schriftliche Ausarbeitung 30





beim jeweiligen Dozenten (bzw. OKS Sekretariat) erforderlich.



Hinweis:

http://www.oks.tu-berlin.de/



Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS



(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten

• Wahlpflichtmodul in Master Informatik/ Studienschwerpunkt Kommunikationsbasierte Systeme,

Technische Informatik/ Studienschwerpunkt Technische Anwendungen (Elektrotechnik und Informatik)

•Technische Informatik (StO/PO 2012):

Studienschwerpunkt Netze (Networks; Elektrotechnik, Technische Informatik oder Informatik)

• Wii.-Ing. (mit Ingenieurswissenschaft IuK)

• Bei ausreichenden Kapazitäten auch als Wahlpflichtmodul in anderen Studiengängen wählbar.Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.


SonstigesDas Modul kann in jedem Semester begonnen werden. Die Sprache des Projekts (Deutsch, Englisch)

hängt vom Projektthema und dem Betreuer ab.

Literatur:

Die relevante und ergänzende Literatur wird zu Beginn der Lehrveranstaltungen und auf der

Veranstaltungswebseite bekannt gegeben.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Quality & UsabilityEngl.: Quality & Usability

LP (nach ECTS):3

Stand:18.06.2014




Sekretariat:TEL 18

POS-Nr.:26331, 27604


Sprache:Deutsch


- Understanding of “Usability” as inter-disciplinary research and application area in the development of

information and communication technologies

- Fundamental knowledge of multimodal human-computer interaction

- Knowledge of the implementation of human-computer interfaces

- Knowledge of methods for measuring quality and usability

- Presentation of knowledge to an audience



method skills 40%

system skills 10%

social skills 10%

LehrinhalteCurrent topics in the research area of quality and usability will be discussed and applied to practical

problems.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Quality and Usability SEM WS/SS 2


Quality and Usability (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenLiterature research and written elaboration under supervision; Talks and discussions in the plenum.

Quality & UsabilityModulnr.: 632 (Version 2) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 5


Basic knowledge in information and communication technologies is recommended.


keine



Studienleistung PunkteAssessment of the talk 30Assessment of the written elaboration 70



AnmeldeformalitätenRegistration for course in the first meeting.

Registratation for the exam through QISPOS or the examination office.



Literatur: Will be announced at the beginning of the semester.






Wahl nach

ECTS


Softwaretechnik

Wahl nach

ECTS



Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


Informatik

Wahl nach

ECTS


TI)


2014


ECTS


ECTS


ECTS




ECTS

PunktenMaster Human Factors (MSc-HF) StuPO 2011 V.1 Domänenbezogene

Vertiefungen

Wahl nach

ECTS


Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten



TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS





for ICT

Freie Wahl



(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

PunktenWirtschaftsingenieurwesen StuPO 2014 Vertiefung

Telekommunikation

(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

PunktenWirtschaftsingenieurwesen StuPO 2014 Vertiefung Software

Engineering (Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten




SonstigesLanguage of the modul is German (English is possible)

The topics of the module can serve as a foundation of a master thesis in the area


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Quality Assurance of Embedded SystemsEngl.: Quality Assurance of Embedded Systems

LP (nach ECTS):6

Stand:16.06.2014


Ansprechpartner für das Modul:Herber, Paula



POS-Nr.:23010


LernergebnisseGraduates of this module are able to master methods and techniques with which the quality of embedded

systems can be systematically ensured. They have knowledge about existing techniques and know how to

apply them. Furthermore, they are also able to incorporate new techniques using advanced reading

material (e.g., conference proceedings), and to present their main characteristics and how they work.

The course mainly imparts:

(a) knowledge: 40% (b) skills: 30% (c) competences: 30%

LehrinhalteEmbedded systems are often safety-critical, for example if they are used in cars, airplanes or avionics.

This means that errors can lead to high financial losses or even death or serious injuries. This makes the

quality of such systems a major issue and systematic and comprehensive quality assurance techniques

are indispensable. In this course, we consider quality assurance for embedded systems ranging from

validation and testing over computer-aided verification to system verification and HW/SW co-verification.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Quality Assurance of Embedded Systems IV 0434 L

169

WS 4


Quality Assurance of Embedded Systems (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Contact Hours 15.0 4.0h 60.0Exam preparation 1.0 30.0h 30.0Pre- and postprocessing 15.0 4.0h 60.0Preparation of Presentation 1.0 30.0h 30.0

Quality Assurance of Embedded SystemsModulnr.: 1084 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3

Beschreibung der Lehr- und LernformenThis module is an integrated course with lectures and exercises.



Recommended are basic skills in software engineering for embedded systems.


keine









Hinweis:

http://www.pes.tu-berlin.de/

Literatur: Armin Biere, Marijn Heule, Hans van Maaren, and Toby Walsh: Handbook of Satisfi

ability. IOS Press, 2009.Christel Baier aund Joost-Pieter Katoen: Principl es of Model Checking, The MIT Press,

2008.Edmund Clarke, Orna Grumberg, Dolon Pel ed: Model Checking. MIT Press, 2000.




AS)


ECTS


AS)

MSc Automotive Systems PO 2007 Pflichtmodule (BSc Inf,

ET, TI)

Pflicht

Master Double-Degree-



Master Double-Degree-




ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS




ECTS



(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten

Compulsory Elective Module for master students Wirtschaftsingenieurwesen and ICT Innovations

(Embedded Systems).Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

SonstigesMore reading material will be announced in the lecture and on the course website during the semester


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Quantitative Verification and Timed Automata

LP (nach ECTS):3

Stand:20.06.2014




Sekretariat:FR 3-2

POS-Nr.:28078


Lernergebnisse Successful participants are familiar with the principles of verification under time-constraints, in particular

the automata theoretical and logical foundations. They are able to read research papers, present the

content in written form and in an oral presentation.


Technical skills 40x method skills 40x system skills 0x social skills 20x

LehrinhalteModel-checking has become a widely used and successful method for verifying reactive systems - such as

hardware systems, controllers or communication protocols - and is increasingly used in the verification of

software systems as well. Many current model-checkers focus on deciding whether a process meets a

certain requirement such as responsiveness, fairness and similar properties which can either be true or

false.

However, for many applications it is not only enough to verify that certain error states cannot be reached,

but timing constraints become equally important. A typical example is the verification of electronic brake

systems: it is not enough to certify that every time the driver uses the break pedal of his car, the car will

eventually engage the breaks. Instead we usually want to verify that the break is engaged within a certain

time span after the pedal has been pressed.

In this reading course we will study the fundamental methods developed for such verification tasks. More

specifically, we will study automata models incorporating time constraints and associated timed logics. We

will study the various models of time that can be used and the effects this has on complexity and

applicability of quantitative model-checking.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Quantitative Verification and Timed Automata SEM 0432

L675

WS/SS 2

Quantitative Verification and Timed Automata



Quantitative Verification and Timed Automata (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenStudents participating in the reading course are assigned a research paper each. They study the paper

and its context. They present the contents of the paper in a talk given to all participants of the course and

in addition prepare their own paper.

Depending on students’ preferences the module can be given in English or German. The research papers

given to students will be in English.


Interest in theoretical computer science. Knowledge of foundations of logic and automata as covered by

the modules TheGI2 and TheGI3, for instance, are expected.


keine



Studienleistung PunktePaper 50Talk 50



AnmeldeformalitätenTo enlist for this course, see http://www.las.tu-berlin.de.



Literatur: The papers studied in the course will be announced at the beginning of the module.





ECTS

Punkten


Sonstiges



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Randomisierte AlgorithmenEngl.: Randomized Algorithms

LP (nach ECTS):6

Stand:14.04.2014




Sekretariat:TEL 5-1

POS-Nr.:27702


Sprache:Englisch

LernergebnisseParticipants of this module know fundamental randomized methods for design and analysis of efficient

algorithms. They can perform simple probabilistic analyses and are aware of the limitations of

randomization.



LehrinhalteIntroduction into the mathematical and algorithmic foundations of algorithm, design and analysis using the

resource “random bits”.


• randomized algorithms for graph problems and geometric problems

• probabilistic method

• randomized complexity classes

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Randomized Algorithms IV 0434 L

236

WS/SS 4


Randomized Algorithms (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenThe course material is presented in lectures. The lectures are accompanied by tutorials in which

an active participation and homework on the distributed work sheets is required.

Randomisierte AlgorithmenModulnr.: 795 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 5


a) obligatory: Basic knowledge of algorithm design and analysis


keine








Literatur: Michael Mitzenmacher, Eli Upfal: Probability and Computing, Cambridge University

Press, 2 005.Rajeev Motwani, Prabhakar Raghavon: Randomized Algorithms, Cambridge University

Press, 1995.







ECTS




ECTS


ECTS


Systeme

Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS




ECTS




ECTS





Technical Computer Science diploma



Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Recent Advances in Computer ArchitectureDt.: Aktuelle Fortschritte im Bereich Rechnerarchitekturen

LP (nach ECTS):3

Stand:15.06.2014




Sekretariat:EN 12

POS-Nr.:24388


Sprache:Englisch

LernergebnisseAfter completion participants will have acquired the necessary knowledge and skills to read, discuss,

understand, present, and summarize original research in the field of computer architecture and follow

original research talks. They are able to provide feedback on each other’s work and to formulate research

questions. They are further able to write a review paper about recent developments in computer

architecture.



LehrinhalteIn this seminar we will study the proceedings of top computer architecture conferences (for example, Int.

Symp. On Computer Architecture (ISCA) and the Int. Symp. On Microarchitecture (MICRO)) and journals,

make a selection of the papers, and present and discuss these papers in class.

We will also write a review paper about the related papers.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Recent Advance in Computer Architecture SEM 0433 L

334

WS 2


Recent Advance in Computer Architecture (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Preparation of oral presentation 1.0 30.0h 30.0Preparation of review paper 1.0 30.0h 30.0Presence lecture 15.0 2.0h 30.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenIn the seminar students will study recent computer architecture research papers of international

conferences and journals. Every participant has to give a presentation about two papers and write a

review paper about three recent research papers.

Recent Advances in Computer Architecture



Module Advanced Computer Architecture or a similar course


keine




95% or more

1.0

90% or more

1.3

85% or more

1.7

80% or more

2.0

75% or more

2.3

70% or more

2.7

65% or more

3.0

60% or more

3.3

55% or more

3.7

50% or more

4.0

Less than 50%

5.0

Studienleistung PunktePresentation 50Written review 50












ECTS




ECTS



ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten

Master students of computer engineering: Studienschwerpunkt Technische Anwendung,

Master students of electrical engineering: Ergänzungsmodul,

Master students of EIT ICT: Embedded systems.

Sonstiges



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Regelung Ereignisdiskreter SystemeEngl.: Discrete Event Systems

LP (nach ECTS):6

Stand:14.06.2014




Sekretariat:EN 11

POS-Nr.:29189


Sprache:Deutsch

LernergebnisseDie Studierenden verfügen über Kenntnisse in grundlegenden Methoden der Regelung ereignisdiskreter

Systeme. Dies beinhaltet die Modellierung und Analyse von Regelstrecken sowie die Synthese von

Regelkreisen. Neben der Vermittlung von methodischen Kenntnissen ist das Sammeln von praktischen

Erfahrungen beim Lösen von Anwendungsbeispielen und im Umgang mit Softwaretools integraler

Bestandteil des Moduls. Diese Fähigkeiten werden durch in die Lehrveranstaltungen integrierte

Rechnerübungen erworben.



LehrinhalteTheoretische Grundkenntnisse sowie deren praktische Anwendung auf Regelungs- und

Automatisierungsprobleme stehen im Mittelpunkt. Die Lehrveranstaltung Ereignisdiskrete Systeme ist eine

Einführung in die Modellierung ereignisdiskreter Systeme, durch beispielsweise Automaten und Petri-

Netze, und erläutert deren Regelung.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Ereignisdiskrete Systeme IV 0430 L

023

SS 4


Ereignisdiskrete Systeme (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0Vorbereitungszeit für Prüfungen 15.0 4.0h 60.0


Regelung Ereignisdiskreter SystemeModulnr.: 1193 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3


Die Lehrveranstaltung „Ereignisdiskrete Systeme“ kann ohne Vorkenntnisse im Bereich Regelungstechnik

besucht werden.


keine



Die Gesamtnote gemäß § 47 (2) AllgStuPO wird nach dem Notenschlüssel 3 der Fakltät IV ermittelt.

Studienleistung Punkte1. schriftlicher Test 752. protokollierte praktische Leistung 25



AnmeldeformalitätenDetails zur Anmeldung zu den Prüfungsleistungen werden jeweils rechtzeitig im

Internet (www.control.tu-berlin.de) und durch Aushang vor dem Sekr. EN 11 (Raum EN 237) bekannt

gegeben.



Literatur: [1] Cassandras, C.G.; Lafortune, S.: Introduction to Discrete Event Systems, Springer,

2007. [2] Raisch, J.: Course Notes: Discrete Event Systems, TU-Berlin, 2010 (digital

verfügbar auf unserer Webseite: www.control.tu-berlin.de)[3] Kiencke, U.: Ereignisdiskrete Systeme: Modellierung und Steuerung verteilter

Systeme, Oldenbourg, 1997.[4] Murata, T.: Petri Nets: Properties, Analysis and Applications, Proceedings of the

IEEE, Vol. 77, No. 4,1989.[5] Lunze, J.: Ereignisdiskrete Systeme, Oldenbourg, 2006. [6] Reisig, W.: Petri Nets: An Introduction, Springer, 1985. [7] Wonham, W.H.: Supervisory Control of Discrete-Event Systems, © W.H. Wonham,

University of Toronto




ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten

Das Modul kann als Wahlpflichtmodul im Studienschwerpunkt Intelligente Systeme des

Masterstudiengangs Informatik verwendet werden, falls das Modul Regelungstechnik B (MET-AT2-RegT-

B) nicht belegt und das Fach Ereignisdiskrete Systeme nicht im Modul Regelungstechnik A (MET-AT2-

RegT-A) verwendet wurde.Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Regelung Nichtlinearer SystemeEngl.: Nonlinear Control Systems

LP (nach ECTS):6

Stand:14.06.2014

Verantwortlich für das Modul:Schauer, Thomas



Sekretariat:EN 11

POS-Nr.:29186


Sprache:Deutsch

LernergebnisseDie Studierenden verfügen über Kenntnisse in grundlegenden Methoden der Regelung nichtlinearer

Systeme. Dies beinhaltet die Modellierung und Analyse von Regelstrecken sowie die Synthese von

Regelkreisen.

Neben der Vermittlung von methodischen Kenntnissen ist das Sammeln von praktischen Erfahrungen

beim Lösen von Anwendungsbeispielen und im Umgang mit Softwaretools integraler Bestandteil des

Moduls. Diese Fähigkeiten werden durch in die Lehrveranstaltungen integrierte Rechnerübungen

erworben.




Automatisierungsprobleme stehen im Mittelpunkt. Es werden Analyse- und Entwurfsverfahren für

nichtlineare Systeme behandelt.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Nichtlineare Regelsysteme IV 0430 L

060

WS 4


Nichtlineare Regelsysteme (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Prüfungsvorbereitung 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0


Regelung Nichtlinearer SystemeModulnr.: 1192 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3


In der Lehrveranstaltung „Nichtlineare Regelsysteme“ werden Kenntnisse des Bachelor-Moduls

„Regelungstechnik“ (kontinuierliche Standardregelkreise) oder äquivalente Vorkenntnisse vorausgesetzt.


keine




Studienleistung Punkte1. protokollierte praktische Leistung 162. protokollierte praktische Leistung 16schriftlicher Test 68



AnmeldeformalitätenDetails zur Anmeldung zu den Prüfungsleistungen werden jeweils rechtzeitig im Internet

(www.control.tu-berlin.de) und durch Aushang vor dem Sekr. EN 11 (Raum EN 237) bekannt gegeben.



Hinweis:

www.control.tu-berlin.de

Literatur: [1] Glad, T., Ljung, L.: Control Theory: Multivariable and Nonlinear Methods, Taylor &

Francis, 2000 [2] Marquez, H. J.: Nonlinear Control Systems, Analysis and Design, Wiley-

Interscience, 2003.[3] Friedland, B.: Advanced Control System Design, Prentice Hall, 1996.[4] Khalil, H. K.: Nonlinear Systems, Prentice-Hall, 2002.[5] Isidori, A.: Nonlinear Control Systems, Springer, 1995.[6] Slotine, J.-J. E., Li, W.: Applied Nonlinear Control, Prentice Hall, 1991.[7] Maciejowski, J.: Predictive Control with Constraints, Prentice Hall, 2002[8] Unbehauen, H.: Regelungstechnik II, Vieweg, 2000.




ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten

Das Modul kann als im Studienschwerpunkt Intelligente Systeme des Masterstudiengangs Informatik

verwendet werden, falls es weder im Modul Regelungstechnik A (MET-AT2-RegT-A) noch im Modul

Regelungstechnik B (MET-AT2-RegT-B) verwendet wurde.Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Regelung von MehrgrößensystemenEngl.: Multivariable Control Systems

LP (nach ECTS):6

Stand:14.06.2014




Sekretariat:EN 11

POS-Nr.:29183


Sprache:Deutsch

LernergebnisseDie Studierenden verfügen über Kenntnisse in grundlegenden Methoden der Regelung von

Mehrgrößensystemen. Dies beinhaltet die Modellierung und Analyse von Regelstrecken sowie die

Synthese von Regelkreisen.

Neben der Vermittlung von methodischen Kenntnissen ist das Sammeln von praktischen Erfahrungen

beim Lösen von Anwendungsbeispielen und im Umgang mit Softwaretools integraler Bestandteil des

Moduls. Diese Fähigkeiten werden durch in die Lehrveranstaltungen integrierte Rechnerübungen

erworben.




Automatisierungsprobleme stehen im Mittelpunkt. Es werden Analyse- und Entwurfsverfahren für

Mehrgrößensysteme behandelt.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Mehrgrößenregelsysteme IV 0430 L

052

SS 4


Mehrgrößenregelsysteme (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Prüfungsvorbereitung 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0


Regelung von MehrgrößensystemenModulnr.: 1191 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3


In der Lehrveranstaltung „Mehrgrößenregelsysteme“ werden Kenntnisse des Bachelor-Moduls

„Regelungstechnik“ (kontinuierliche Standardregelkreise) oder äquivalente Vorkenntnisse vorausgesetzt.


keine




Studienleistung Punkte1. schriftlicher Test 752. protokollierte praktische Leistung 25



AnmeldeformalitätenDetails zur Anmeldung zu den Prüfungsleistungen werden jeweils rechtzeitig im Internet

(www.control.tu-berlin.de) und durch Aushang vor dem Sekr. EN 11 (Raum EN 237) bekannt gegeben.



Hinweis:

http://www.control.tu-berlin.de

Literatur: [1] Lunze, J.: Regelungstechnik 2: Mehrgrößensysteme, Digitale Regelung, Springer,

2008.[2] Raisch, J.: Mehrgrößenregelungen im Frequenzbereich, Oldenbourg, 1994. (digital

verfügbar auf unserer Webseite: www.control.tu-berlin.de)[3] Kailath, T.: Linear Systems, Prentice Hall, 1980[4] Green, M.; Limebeer, D.: Linear Robust Control, Prentice Hall, 1994.[5] Anderson, B.; Moore, J.: Optimal Control: Linear Quadratic Methods, Prentice Hall,

1990.[6] Maciejowski, J.: Multivariable Feedback Design, Addison Wesley, 1989.[7] Bryson, A.; Ho Y.: Applied Optimal Control: Optimization, Estimation and Control,

Taylor & Francis Inc, 1988.




ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten

Das Modul kann als Wahlpflichtmodul im Studienschwerpunkt Intelligente Systeme des

Masterstudiengangs Informatik verwendet werden, falls das Modul Regelungstechnik A (MET-AT2-RegT-

A) nicht belegt und die Lehrveranstaltung Mehrgrößenregelsysteme nicht im Modul Regelungstechnik B

(MET-AT2-RegT-B) verwendet wurde.Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Remote SensingEngl.: Remote Sensing

LP (nach ECTS):12

Stand:07.03.2014




Sekretariat:MAR 6-5

POS-Nr.:30272


Sprache:Englisch

LernergebnisseOptical Remote Sensing:

The module imparts primarily professional and methodological expertise in analyzing remote sensing data.

The exploration of the context between physical reality of the environment and data collected with imaging

sensors are in the foreground. Mathematical modells are used for description. Data analysis, e.g. object

extraction, is conducted with methods of the automatic image analysis. Remote sensing is conceived as

an electronical-physically motivated area of computer vision. Interdisciplinary application of the contents

are demonstrated using various illustrative examples from e.g. manufacturing industries to geography,


Microwave and Radar Remote Sensing:

Qualification aim of this module is to impart methods for signal processing, image enhancement, feature


application areas. The exploration of the relations between physical reality of the environment and data

collected with imaging sensors are emphasized, Mathematical modells are used for description.



Remote SensingModulnr.: 1014 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 6

LehrinhalteOptical Remote Sensing:

Physical basics, optical sensors, multi- and hyper spectral-sensors, functionality of optical sensors,

geometrical and radiometrical image calibration, pre-processing of satellite images, arithmetic image

operations, principal axis transform, Tasseled Cap Transform, supervised and unsupervised classification

processes, BRDF, spectral demixing, image textures, microwave systems, radar with synthetic aperture

(SAR)

Microwave and Radar Remote Sensing:

Physical basics, microwave systems, radar with synthetic aperture (SAR): application process, SAR-image

generation, SAR-interferometry, coherence, differential SAR-interferometry, permanent scatterer analysis,

SAR-polarimetry, scattering matrix, partial scatterer, decomposition theorems, entropy/alpha-classification,

polarimetric SAR-interferometry, object extraction from SAR-data, sensor / data fusion

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Microwave and Radar Remote Sensing VL 0433 L

112

SS 2

Microwave and Radar Remote Sensing UE 0433 L

113

SS 2

Optical Remote Sensing VL 0433

L140

WS 2

Optical Remote Sensing UE 0433

L141

WS 2


Microwave and Radar Remote Sensing (Vorlesung) 60.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0

Microwave and Radar Remote Sensing (Übung) 120.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 6.0h 90.0

Optical Remote Sensing (Vorlesung) 60.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0

Optical Remote Sensing (Übung) 120.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 6.0h 90.0


Beschreibung der Lehr- und LernformenUnderlying sensor components, methods and algorithms are explained in a way allowing transmission of

the handled sensor- and system aspects to other cases. Methods and algorithms are implemented and

applied exemplarily in the lab exercises taking part in parallel. Field work is part of the course.


For MRRS:

Knowledge from the module “Optical Remote Sensing” is preferable.


keine






of studies).



Hinweis:

https://www.isis.tu-berlin.de/course/view.php?id=8342; https://www.isis.tu-

berlin.de/course/view.php?id=9091

Literatur: MRRS: Henderson, Floyd M.; Lewis, Anthony., Manual of Remote Sensing Vol. 2,

Principles and applications of Imaging Radar, Wiley, Canda, 1998MRRS: Massonet, D., Souyris, J-C,; Synthetic Aperture Radar Imaging, EFPL Press

2008ORS: Richards, John A.; Jia, Xiuping; Remote Sensing Digital Image Analysis,

Springer, Berlin, 2005






ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


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ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS




ECTS

Punkten




(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten


Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Research Colloquium on Algorithms and Complexity

LP (nach ECTS):3

Stand:14.04.2014




Sekretariat:TEL 5-1

POS-Nr.:27705


Sprache:Englisch

LernergebnisseParticipants of this module have learned how to critically read and evaluate scientific papers. They are

able to work independently to gain an understanding of current research results and the methods and

proofs behind. They can communicate the central ideas behind and discuss the value of the presented

findings. They know about the key features of good oral presentations and the preparation of a

corresponding handout (5-10 pages).


technical skills 40x , method skills 40 x , system skills 0x ,social skills 20x

LehrinhalteIn this seminar recent research of our group and special invited guests is presented. The main topics are

parameterized algorithmics and complexity. The seminar is an excellent opportunity for advanced students

to get in touch with current topics in our research field.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Research Colloquium on Algorithms and Complexity SEM 0434 L

230

WS/SS 2


Research Colloquium on Algorithms and Complexity (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenClassic seminar with conference style talks. Participating students have to write a handout (5-10 pages),

where central ideas and methods presented in the talk are summarized.

Research Colloquium on Algorithms and Complexity



a) obligatory: Bachelor in Computer Science, Technical Computer Science, or Mathematics

b) desirable: Further knowledge on algorithms and complexity


keine



Studienleistung Punkteactive participation 10handout 30talk 60






Literatur:

Recommended Reading:

The participants are asked to research on their own in order to contribute to the

seminar.





ECTS


ECTS

Punkten



Sonstiges



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:RoboticsEngl.: Robotics

LP (nach ECTS):6

Stand:26.03.2014




Sekretariat:MAR 5-1

POS-Nr.:23178, 24341


Sprache:Deutsch

LernergebnisseNach Abschluss dieses Moduls verfügen die Studierenden über grundlegende Kenntnisse von autonomen

Robotersystemen im Kontext von embodied intelligence. Dies beinhaltet Konzepte, Methoden und

Algorithmen, die von den Studierenden auf mobilen Robotersystemen und Manipulatoren so umgesetzt

werden, dass die resultierenden maschinellen Fähigkeiten als Grundlage für kognitives und intelligentes

Handeln dienen könnten.



LehrinhalteGrundlagen und anwendungsspezifische Aspekte der Robotik, wie zum Beispiel Kinematik, Dynamik,

Regelung, Bahnplanung, Kollisionsvermeidung, Bildverarbeitung, maschinelles Lernen, Probabilistic

Robotics, Simulataneous Localization and Mapping (SLAM).

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Robotics IV 0433 L

400

WS 4


Robotics (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Bearbeitung der praktischen Aufgaben 15.0 4.0h 60.0Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor- und Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0Vorbereitung auf die schriftliche Leistungskontrolle 1.0 30.0h 30.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenIntegrierte Veranstaltung aus Vorlesung und praktischem Arbeiten mit mobilen Robotern und

Manipulatoren.

RoboticsModulnr.: 184 (Version 2) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3


Abgeschlossenes Bachelor-Studium in einschlägigen Studiengängen. (Studierende der Technischen

Informatik im 7. Semester des Bachelor-Studiums können nach Rücksprache zugelassen werden.)

Programmierkenntnisse in C++.


keine



Studienleistung Punktepraktische Leistungen 30schriftliche Leistungskontrolle 70





Prüfung beachten.






Studiengang Stupo Gruppenname TypBachelor Physikalische

Ingenieurwissenschaft (BSc-PI)

StuPO 09.01.2012 Wahlpflichtmodule Freie Wahl

Master Informatik (MSc-Inf) MSc Informatik PO 2013 Intelligente Systeme Wahl nach

ECTS

PunktenMaster Informationstechnik im

Maschinenwesen (MSc-ITM)

StuPo 29.09.2008 1. Kernbereich 1:

Informatik und

Mathematik

Wahl nach

ECTS



StuPO 19.12.2007 2.3b Ergänzungsbereich Freie Wahl


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

PunktenWirtschaftsingenieurwesen StuPO 2014 Regelungstechnik und

Robotik (Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

PunktenWirtschaftsingenieurwesen StuPO 2014 Vertiefung Intelligente

Systeme (Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten





Informatik)





Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Robotics: Aktuelle ThemenEngl.: Robotics Seminar

LP (nach ECTS):3

Stand:09.04.2014




Sekretariat:MAR 5-1

POS-Nr.:29180



LernergebnisseDie Teilnehmer erwerben vertiefte Kenntnisse in einzelnen Bereichen der aktuellen Forschung bzw. Lehre

im Bereich Robotik. Die Studierenden werden befähigt, relevantes Material zu einem gegeben Thema zu

recherchieren, ein Paper im Journal-Format zu schreiben und ihre Ergebnisse in einem Vortrag zu

präsentieren.



LehrinhalteSeminar mit wechselnden Inhalten zu aktuellen Themen aus der Robotik und angrenzenden Bereichen, z.

B. Kinematik, Dynamik, Regelung, Bahnplanung, Kollisionsvermeidung, Bildverarbeitung, maschinelles

Lernen, Probabilistic Robotics, Simultaneous Localization and Mapping (SLAM).

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Robotics: Aktuelle Themen SEM 0433 L

409

SS 2


Robotics: Aktuelle Themen (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Recherche zum eigenen Thema 1.0 20.0h 20.0Vortrag ausarbeiten 1.0 20.0h 20.0schriftliche Ausarbeitung 1.0 20.0h 20.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenSeminar mit aktiver Beteiligung der Studierenden

Robotics: Aktuelle ThemenModulnr.: 40016 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3


Vorlesung Robotics des Lehrstuhls sollte besucht worden sein. Studierende, die die Vorlesung Robotics

nicht besucht haben, können nach Rücksprache zugelassen werden.


keine



Studienleistung PunkteSeminarvortrag 50schriftliche Ausarbeitung 50





Prüfung beachten.






ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Anwendungen

Wahl nach

ECTS

Punkten





Informatik)





Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Robotics I+IIEngl.: Robotics I+II

LP (nach ECTS):12

Stand:06.03.2014




Sekretariat:MAR 5-1

POS-Nr.:30108



LernergebnisseNach Abschluss dieses Moduls verfügen die Studierenden über vertiefte Kenntnisse von autonomen

Robotersystemen im Kontext von embodied intelligence. Dies beinhaltet Konzepte, Methoden und

Algorithmen, die von den Studierende auf mobile Robotersysteme und Manipulatoren so umgesetzt

werden, dass die resultierenden maschinellen Fähigkeiten als Grundlage für kognitives und intelligentes

Handeln dienen könnten.


Fachkompetenz: 40%, Methodenkompetenz: 40%, Systemkompetenz: 0%, Sozialkompetenz 20%

LehrinhalteGrundlagen und vertiefte anwendungsspezifische Aspekte der Robotik, wie zum Beispiel Kinematik,

Dynamik, Regelung im operationellen Raum, Kraftregelung, Bahnplanung, Kollisionsvermeidung,

Bildverarbeitung, maschinelles Lernen, Probabilistic Robotics, Simulataneous Localization and Mapping

(SLAM), Manipulation, diskrete Geometrie.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Advanced Robotics IV 0433 L

405

SS 4

Robotics IV 0433 L

400

WS 4

Robotics I+IIModulnr.: 1186 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3


Advanced Robotics (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Bearbeitung der praktischen Aufgaben 15.0 4.0h 60.0Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0Vorbereitung auf die schriftliche Leistungskontrolle 1.0 30.0h 30.0

Robotics (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Bearbeitung der praktischen Aufgaben 15.0 4.0h 60.0Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0Vorbereitung auf die schriftliche Leistungskontrolle 1.0 30.0h 30.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenIntegrierte Veranstaltung aus Vorlesung und praktischem Arbeiten an Robotern.


Abgeschlossenes Bachelor-Studium in einschlägigen Studiengängen. (Studierende der Technischen

Informatik im 7. Semester des Bachelor-Studiums können nach Rücksprache zugelassen werden.)

Programmierkenntnisse in C++.


keine



Studienleistung Punktepraktische Leistungen für Advanced Robotics 15praktische Leistungen für Robotics 15schriftliche Leistungskontrolle für Advanced Robotics 35schriftliche Leistungskontrolle für Robotics 35





Prüfung beachten.







ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Anwendungen

Wahl nach

ECTS

Punkten





Informatik)





Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Robotics ProjectEngl.: Robotics Project

LP (nach ECTS):9

Stand:09.05.2014




Sekretariat:MAR 5-1

POS-Nr.:19605, 24342



LernergebnisseNach Abschluss dieses Moduls verfügen die Studierenden über vertiefte Kenntnisse in einzelnen

Bereichen der aktuellen Forschung bzw. Lehre im Bereich der Robotik; Projekte sind eng mit

Forschungsaktivitäten eingebunden.



LehrinhalteLehrveranstaltungen mit wechselnden Inhalten zu aktuellen Themen aus der Robotik und den

angrenzenden Bereichen wie z. B. Robot Learning, Visual Perception, Motion Planning.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Robotik Projekt PJ 0433 L

425

WS/SS 6


Robotik Projekt (Projekt) 270.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Kurzvortrag, schriftliche Ausarbeitung 1.0 30.0h 30.0Programmierung/Bearbeitung der Aufgabe 1.0 150.0h 150.0Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Recherche zum eigenen Thema, Ausarbeitung des Konzepts 1.0 60.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenProjekt mit aktiver Beteiligung der Studierenden.

Robotics ProjectModulnr.: 1200 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3


LV Robotics des Lehrstuhls besucht oder entsprechende Vorkenntnisse; vorheriger Besuch von Advanced

Robotics erwünscht, aber nicht erforderlich; falls Advanced Robotics nicht besucht wurde, muss der

Professor der Teilnahme zustimmen.


keine



Studienleistung PunkteImplementierung / Umsetzung 25Präsentation des Projektes (während des Semesters und Abschlusspräsentation) 25technische Dokumentation 25wissenschaftlicher Report 25





Prüfung beachten.






ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

PunktenWirtschaftsingenieurwesen StuPO 2014 Regelungstechnik und

Robotik (Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten





Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Schreiben und Publizieren eines wissenschaftlichen ArtikelsEngl.: Writing and Publishing a Scientific Paper

LP (nach ECTS):6

Stand:18.03.2014




Sekretariat:TEL 7-2

POS-Nr.:26830



LernergebnisseAbsolventinnen und Absolventen des Moduls sind in der Lage an einem aktuellen Forschungsthema zu

arbeiten und in einem Team Ergebnisse zu erzielen, diese zu dokumentieren und in der

Forschergemeinde zu präsentieren. Sie sind durch diesen Prozess in der Lage, die Publizierbarkeit von

Ergebnissen besser einschätzen zu können. Sie verstehen, welche Akteure im Publikationsprozess

beteiligt sind und wie man daran als Autorenteam teilnimmt.


Fachkompetenz 30%, Methodenkompetenz 30%, Systemkompetenz 20% Sozialkompetenz 20x

LehrinhalteGemeinsam wird ein aktuelles Forschungsthema aus dem Bereich des Fachgebiets „Modelle und Theorie

Verteilter Systeme“ aufgegriffen und bearbeitet, das nach Einschätzung des Modulverantwortlichen

Erfolgschancen zur Akzeptanz bei einem

Nachwuchs-Workshop hat. Die Teilnehmer werden damit direkt auf das Publizieren im Rahmen einer

Forschertätigkeit vorbereitet.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Writing and Publishing a Scientific Paper PJ 0434 L

360

WS/SS 6


Writing and Publishing a Scientific Paper (Projekt) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Kreative Phase: Erarbeiten der Ergebnisse 1.0 60.0h 60.0Projektbesprechungen 15.0 2.0h 30.0Quellensichtung 1.0 40.0h 40.0Referat 1.0 10.0h 10.0Verfassen des Artikels 1.0 40.0h 40.0

Schreiben und Publizieren eines wissenschaftlichen Artikels


Beschreibung der Lehr- und LernformenProjekt mit regelmäßiger Präsenzbetreuung, sowie Team-gesteuerter Aufgabenaufteilung, sowohl beim

Erarbeiten des Themas als auch beim gemeinschaftlichen Erstellen der Publikation.


Inhaltlich werden die Kenntnisse der Bachelor Module „Grundlagen und algebraische Strukturen“,

„Automaten und Komplexität“, „Logiken und Kalküle“, „Spezifikation und Semantik“ vorausgesetzt.

Kenntnisse des Master Moduls „Algebraische Prozesskalküle“

sind vorteilhaft. Gute Englisch-Kenntnisse sind notwendig.


keine




Studienleistung PunkteArtikel (gemeinsam) 80Referat (individuell) 20



Anmeldeformalitätenhttp://www.mtv.tu-berlin.de/menue/lehre/module/

Interessensbekundung über ISIS



Literatur: Projektspezifische Literatur wird je nach Thema zu Beginn bekanntgegeben.







ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS



Sicherheit und

Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS




ECTS




ECTS

Punkten





Sonstiges



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Semantic SearchEngl.: Semantic Search

LP (nach ECTS):6

Stand:11.06.2014




Sekretariat:TEL 14

POS-Nr.:18123, 30121


Sprache:Deutsch

LernergebnisseDie Studierenden kennen statistische und semantische Verfahren zur Beschreibung und Analyse großer

Datensätze und können diese einsetzen, haben wirtschaftliche Einblicke in den Markt der

Suchtechnologien bekommen, haben praktische Erfahrungen im Themengebiet vertieft und Teamarbeit

erprobt, können die praktische Relevanz der unterschiedlichen Methoden kritisch reflektieren.



Lehrinhalte- Klassische Information Retrieval- und Indexierungsverfahren

- Semantische Beschreibungssprachen und Semantic Web Technologien

- Statistische und semantische Verfahren zur Beschreibung und Analyse großer Datensätze

- Multimedia Information Retrieval

- Semantische Netzwerke für modellgetriebene Verfahren

- Vertiefung und wissenschaftliche Bearbeitung eines Themas aus den Bereichen Informationsfilterung /

Semantische Suche / semantische Repräsentation von Wissen / Information Retrieval.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Semantic Search IV 0435 L

758

SS 4


Semantic Search (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenNeben der Vorlesung finden Übungen statt, die sich direkt auf den vorher vermittelten Stoff beziehen. Die

Übungen beinhalten theoretische sowie praktische Aufgaben, die von den Studierenden präsentiert und

die Ergebnisse gemeinsam diskutiert werden.

Semantic SearchModulnr.: 1184 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3


Inhaltlich werden Kenntnisse des Bachelor-Moduls „Information Retrieval Systeme“ vorausgesetzt.


1.) Ausarbeitung und Vortrag Modul Semantic Search

2.) Übungsaufgaben Modul Semantic Search





AnmeldeformalitätenAnmeldung über Qisops oder Prüfungsamt.



Hinweis:


Literatur:




ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS







ECTS

Punkten


Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Semantic Search ProjektEngl.: Semantic Search Project

LP (nach ECTS):6

Stand:27.02.2014




Sekretariat:TEL 14

POS-Nr.:30118


Sprache:Deutsch

LernergebnisseAbsolventen dieses Moduls kennen statistische und semantische Verfahren zur Beschreibung und

Analyse großer Datensätze und können diese einsetzen, haben wirtschaftliche Einblicke in den Markt der

Suchtechnologien bekommen, haben praktische Erfahrungen im Themengebiet vertieft und Teamarbeit

erprobt, können die praktische Relevanz der unterschiedlichen Methoden kritisch reflektieren.

Lehrinhalte- klassische Information Retrieval- und Indexierungsverfahren sowie verfügbare Hilfsmittel, diese zu

implementieren

- semantische Beschreibungssprachen und Semantic Web Technologien sowie Hilfmittel, diese in

Projekten einzusetzen

- statistische und semantische Verfahren zur Beschreibung und Analyse großer Datensätze

- Multimedia Information Retrieval

- semantische Netzwerke für modellgetriebene Verfahren

- Vertiefung und wissenschaftliche Bearbeitung eines Themas aus den Bereichen Informationsfilterung /

semantische Suche / Information Retrieval

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Semantic Search Projekt PJ 0435 L

794

WS 4


Semantic Search Projekt (Projekt) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Praesenzzeit 15.0 6.0h 90.0Vor/Nachbereitung 15.0 6.0h 90.0

Semantic Search ProjektModulnr.: 1183 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3

Beschreibung der Lehr- und LernformenIm Projekt wird ein größeres Problem unter Verwendung aktueller Konzepte und Algorithmen aus dem

Bereich des semantischen Datenmanagements und der semantischen Suche gelöst. Die Studierenden

entwickeln dabei unter Anleitung schrittweise eine Lösung für eine komplexe Fragestellung und evaluieren

die Ergebnisse.


Inhaltlich werden Kenntnisse des Bachelor-Moduls „Information Retrieval Systeme" und des Master-

Moduls "Semantic Search" vorausgesetzt.


keine



Die Gesamtnote für das Modul setzt sich aus den Ergebnissen mehrerer prüfungsäquivalenter

Teilleistungen zusammen, wobei die einzelnen Teilleistungen kompensierbar sind:

50% - Projektergebnisse

30% - Dokumentation

20% -mündliche Rücksprache

Studienleistung Punkte Projektergebnisse 50Dokumentation 30mündliche Rücksprache 20



AnmeldeformalitätenAnmeldung über QISPOS oder Prüfungsamt



Hinweis:


Literatur:




ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS




Wahlpflichtmodul in Master-Studiengang Informatik / Studienschwerpunkt Intelligente Systeme

Studienschwerpunkte Master TI alt (Studienbeginn vor WS 2012/13):

Wahlpflichtmodul im Master Technische Informatik / Studienschwerpunkt Informationssysteme.

Studienschwerpunkt Master TI neu (Studienbeginn ab WS 2012/13):


Studienschwerpunkt Informationssysteme (Information Systems; Informatik)

Wählbar für andere Studienrichtungen.Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Seminar Hot Topics in Computer VisionEngl.: Hot Topics in Computer Vision Seminar "Journal Club"

LP (nach ECTS):3

Stand:22.04.2014




Sekretariat:MAR 6-5

POS-Nr.:13271


Sprache:Englisch

LernergebnisseThe participants will be led to a research and industrially relevant subject. It is not aspired to explore a

specific area completely. The aim of the course is to confrontate the participants with the whole

complexibility of one issue and to challenge their own initiative. We provide an insight in the research and

development projects of the field. Topics may also include more diverse scientific issues of major social

significance.



LehrinhalteIn this seminar we will present and discuss recent developments in Computer Vision. It is a classic

seminar with talks by the participants and accompanying handouts (5-10 pages), where central ideas and

methods presented in the talk are summarized. We follow typical conference talk style.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Hot Topics in Computer Vision D SEM 0433

L163

WS/SS 2


Hot Topics in Computer Vision D (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenThe participants explore basics and advanced issues of the field. Differences in the preparatory training of


Seminar Hot Topics in Computer VisionModulnr.: 1117 (Version 2) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 2


Preferable: depends on topic; e.g. Module Photogrammetric Computer Vision, Module Digital Image

Processing, Module Microwave and Radar Remote Sensing / Optical Remote Sensing.


keine



Studienleistung PunkteActive participation 10Handout 30Talk 60




of studies).





ECTS

Punkten


Sonstiges

Seminar Hot Topics in Computer VisionModulnr.: 1117 (Version 2) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 2 von 2

Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Seminar Künstliche IntelligenzEngl.: Seminar Artificial Intelligence

LP (nach ECTS):3

Stand:14.06.2014




Sekretariat:MAR 4-2

POS-Nr.:30084


Sprache:Deutsch

LernergebnisseDie Studierenden sind in der Lage sein, die Leistungsfähigkeit der besprochenen Verfahren einzuschätzen

und sie auf Probleme in den Anwendungsdomänen erfolgreich einzusetzen.

Das Modul vermittelt überwiegend :

Fachkompetenz: 30x , Methodenkompetenz: 40x , Systemkompetenz: 20x , Sozialkompetenz: 10x

LehrinhalteDas Seminar behandelt aktuelle Themen im Bereich Anwendungen der Künstlichen Intelligenz.

Modulbestandteile

Pflichtteil (Wahl nach ECTS Punkten) - Min: 3 / Max: 3LV-Titel LV-Art LV-

Nummer

Turnus SWS

Anwendungen der Künstlichen Intelligenz SEM 3435

L715

WS 2

Data Mining SEM WS/SS 2Introduction to Computational Genomics SEM 0434 L

714

SS 2

weiteres Thema aus der Künstlichen Intelligenz SEM WS/SS 2

Seminar Künstliche IntelligenzModulnr.: 1181 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3


Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Data Mining (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Introduction to Computational Genomics (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

weiteres Thema aus der Künstlichen Intelligenz (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenDas Seminar beinhaltet das Einarbeiten in aktuelle Literatur und die Entwicklung eines Vortrages.


Vorausgesetzt werden Grundkenntnisse in Mathematik (Lineare Algebra, Analysis, Stochastik) und

Informatik (Logik, Datenstrukturen (insbesondere Bäume), Grundlagen der Komplexitätstheorie).


keine




Studienleistung PunkteBeispielanwendung 40Präsentation 60








Literatur: auch auf Deutsch erhaltlich: "Kunstliche Intelligenz. Ein moderner Ansatz"S. Russell, P. Norvig Artificial Intelligence: A Modern Approach Prentice Hall, 2003,

Second EditionWeitere Literatur wird im Modul bekanntgegeben.




ECTS


TI)


ECTS

Punkten


Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Seminar Software Engineering of Embedded SystemsEngl.: Seminar Software Engineering of Embedded Systems

LP (nach ECTS):3

Stand:07.03.2014





POS-Nr.:23013

URL:http://www.pes.tu-berlin.de/

Sprache:Englisch

LernergebnisseGraduates of this module are able to understand and prepare current research papers in the field of

embedded systems and to present their results.

The course mainly imparts:

(a) knowledge: 40% (b) skills: 30% (c) competences: 30%

LehrinhalteCurrent research papers in the field of embedded systems, topics change every semester depending on

the interest of the students and advisors.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Seminar Programmierung eingebetteter Systeme SEM WS/SS 2


Seminar Programmierung eingebetteter Systeme (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenThe students have to read current research papers, prepare a talk and write a report.




keine

Seminar Software Engineering of Embedded Systems




Method of Examination: multiple exams (Prüfungsäquivalente Studienleistungen)

The students have to prepare a written report of 6-10 pages and a presentation. The final mark is

calculated from the research work of the student (10%) and the presentation + report (90%).

Studienleistung PunkteVortrag 50schriftliche Ausarbeitung im Umfang von 6-10 Seiten 50



AnmeldeformalitätenA registration is necessary. The registration takes place during the first meeting, where also possible

topics are presented to the students. Further information can be found on our website (http://www.pes.tu-

berlin.de)

.



Hinweis:

http://www.pes.tu-berlin.de/







ECTS




ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS




ECTS

Punkten

Compulsory Elective Module for master students in Computer Science, Computer Engineering,

Automotive Systems, industrial engineering, and in ICT Innovations (Embedded Systems).Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

SonstigesLiteratur wird zum Einführungstermin und auf den Internetseiten angekündigt.



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Softwarequalität - PraxisEngl.: Applied Software Quality

LP (nach ECTS):3

Stand:13.04.2014


Ansprechpartner für das Modul:Duske, Kristian



POS-Nr.:31643


LernergebnisseDie Studierenden besitzen Fähigkeiten und Erfahrungen im praktischen Umgang mit Werkzeugen für die

automatische Softwareanalyse oder einen vertieften Einblick in die Entwicklung verteilter eingebetteter

Systeme.



LehrinhalteIn der IV Verifikation von C-Programmen in der Praxis wird vermittelt, wie mit Hilfe von Werkzeugen aus

dem industriellen Umfeld eine automatische Analyse für Teile einer realen Software durchgeführt werden

kann.

Das Seminar Entwicklung verteilter eingebetteter Systeme ermöglicht es den Teilnehmern, sich mit

aktuellen Forschungsthemen der Softwaretechnik vertraut zu machen, diese in einem Vortrag zu

präsentieren und in einer Ausarbeitung geeignet wiederzugeben.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Entwicklung verteilter eingebetteter Systeme SEM 0434 L

190

WS 2

Verifikation von C-Programmen in der Praxis IV 0434 L

196

SS 2


Entwicklung verteilter eingebetteter Systeme (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Verifikation von C-Programmen in der Praxis (Integrierte Veranstaltung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Softwarequalität - PraxisModulnr.: 1064 (Version 2) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 5

Beschreibung der Lehr- und LernformenIn den Integrierten Veranstaltungen Softwarequalitätsmanagement und Verifikation von C-Programmen in

der Praxis kommen Vorlesungen, Übungen und kurze Präsentationen der Studierenden zum Einsatz. Im

Seminar Entwicklung verteilter eingebetteter Systeme wird von den Studierenden ein wissenschaftlicher

Vortrag gehalten und eine Ausarbeitung angefertigt.


Kenntnisse in den Grundlagen der theoretischen Informatik (Logik, Diskrete Mathematik) sind

wünschenswert.


keine



Die Gesamtnote für das Modul entspricht der Note aus der gewählten Lehrveranstaltung. In der IV

Verifikation von C-Programmen in der Praxis werden praktische Übungsaufgaben bewertet und beim

Seminar Entwicklung verteilter eingebetteter Systeme wird ein Referat inkl. Ausarbeitung bewertet.

Studienleistung Punktepraktische Übungsaufgaben aus der IV Verifikation von C-Programmen in der Praxis oder

Referat inkl. Ausarbeitung aus dem Seminar Softwaretechnik

100




http://www.swt.tu-berlin.de/menue/studium_und_lehre/ geregelt. Die verbindliche Anmeldung erfolgt vier

Wochen nach Beginn des Moduls beim Modulverantwortlichen.



Literatur: J. Wietzke, M.T. Tran: Automotive Embedded Systeme, Springer-Verlag, 2005.K. Lemke, C. Paar, M. Wolf: Embedded Security in Cars, Springer-Verlag, 2005.P. Clements, L. Northrop: Software Product Lines - Practices and Patterns, Addison

Wesley, 2002.P. Liggesmeyer, D. Rombach (Hrsg.): Software Engineering eingebetteter Systeme,

Grundlagen - Methodik - Anwendungen, Elsevier-Verlag, 2005.





ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS



Sicherheit und

Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS




ECTS

Punkten

Wirtschaftsingenieurwesen - Master (IuK)


Das Modul ist sinnvoll mit allen anderen Modulen von „Softwaretechnik“ kombinierbarStudierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Software SecurityEngl.: Software Security

LP (nach ECTS):6

Stand:28.02.2014




Sekretariat:TEL 14

POS-Nr.:29932


Sprache:Englisch

LernergebnisseStudents learn how to develop secure software systems. They will gain knowledge of the basics of

Security engineering. There will be focus on distributed (web) applications.

This course mainly provides:

Technical skills 30% method skills 30% system skills 20% soft skills 20%

LehrinhalteSecure software developed is not only focused on implementation aspects, like avoiding buffer overflows,

but involves the whole the software life cycle from requirements gathering until operation. During lecture

all phases will be addresses, with a special focus on the design phase and common security and misuse

patterns. During the practical part students will realize smaller implementation tasks and present more

details on practical aspects that had been covered in the lecture.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Security aspects in software engineering IV 0435 L

793

WS 4


Security aspects in software engineering (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Preparation & Assignments 15.0 8.0h 120.0Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenModule consists of lectures, tutorials and students' inputs in the form of talks and system demonstrations.

During the tutorials solutions will be worked on independently in small groups.

Software SecurityModulnr.: 1039 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3


•Basic knowledge in object oriented software development

•Programming skills in Java

•Basic XML knowledge


keine



Studienleistung PunkteAssignments 1Oral consultation 3



AnmeldeformalitätenEnrolment is via the examination office or Qispos



Hinweis:

Lehrmaterial (Folien mit Notizen) wird auf der ISIS-Seite bereitgestellt.

Literatur: Bruce Schneier: Applied Cryptographie, Wiley, 1996Christopher Steel, Ramesh Nagappan and Ray Lai. Core Security Patterns, Prentice

Hall, 2006Gary McGraw. Software Security: Building Security. Addison-Wesley, 2006.Matt Bishop. Computer Security – Art and Science. Addison-Wesly, 2003.Ross Anderson: Security Engineering, Wiley, 2008.






Master Informatik (MSc-Inf) MSc Informatik PO 2013 Verlässliche Systeme Wahl nach

ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS





for ICT

Freie Wahl




ECTS



Sicherheit und

Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS

Punkten

•Master ICT Innovation, PO 2012, Security & Privacy

•Master Informatik, PO 2010, Verlässliche Systeme

•Master Technische Informatik, PO 2010, Software - Engineering

•Master Technische Informatik, PO 2012, Software - Engineering

•Master Technische Informatik, PO 2012, Sicherheit und ZuverlässigkeitStudierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:SoftwaresicherheitEngl.: Software Security

LP (nach ECTS):6

Stand:20.06.2014



E-Mail:stefan.jaehnichen@tu- berlin.de


POS-Nr.:13524, 24352


LernergebnisseAbsolventinnen und Absolventen dieses Moduls haben die Entwicklung von Software für

sicherheitskritische Anwendungen erlernt. Sie verfügen über das Wissen der Grundlagen des

Sicherheitsengineering und formaler Methoden an theoretischen und praktischen Beispielen. Sie sind

in der Lage, sich selbständig Wissen zum Themenfeld anzueignen und dieses in einem Vortrag zu

präsentieren.



LehrinhalteEntwicklung sicherer IT-Systeme, Security Engineering, Sicherheit in Netzwerken, Sicherheitsmodelle,

kryptographische Grundlagen und Algorithmen, Analyse von Sicherheitsprotokollen, aktuelle

softwaretechnische Herausforderungen.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Sicherheitsaspekte in der Softwaretechnik IV WS 4


Sicherheitsaspekte in der Softwaretechnik (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenEs kommen Vorlesungen, Übungen und Beiträge der Studierenden in Form von Vorträgen und

Systemdemonstrationen zum Einsatz. In den Übungen werden die Lösungen in Kleingruppen

selbstständig bearbeitet.

SoftwaresicherheitModulnr.: 1075 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3


Inhaltlich werden die Kenntnisse im Bachelor Modul „Objektorientierte Softwareentwicklung“

vorausgesetzt.

Mathematische Grundlagen der Informatik, z.B. Logik, Diskrete Mathematik (Algebra, Zahlentheorie),

Differenzialgleichungen und Wahrscheinlichkeitstheorie sind wünschenswert.


keine



Studienleistung PunktePräsentation 25mündliche Rücksprache 50Übungsaufgaben 25




http://www.swt.tu-berlin.de/menue/studium_und_lehre/ geregelt. Die verbindliche Prüfungsanmeldung

erfolgt spätestens sechs Wochen nach Vorlesungsbeginn über QISPOS.



Hinweis:

http://www.swt.tu-berlin.de/menue/studium_und_lehre

Literatur: Alfred J. Menezes, Paul C. van Oorschot and Scott A. Vanstone: Handbook of Applied

Cryptography Andreas Pfitzmann: Sicherheit in Rechnernetzen.Bruce Schneier: Applied Cryptographie, Wiley, 1996 Charles P. Pfleeger: Security in Computing, reprinted with corrections, Prentice Hall,

2000Claudia Eckert: IT-Sicherheit, Oldenbourg, 2000 Dorothy Denning: Chryptography and Data Security, Addison-Wesley, 1982.Ross Anderson: Security Engineering, Wirley, 2001




ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS



(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten

Wirtschaftsingenieurwesen - Master (IuK)

Das Modul ist sinnvoll mit allen anderen Modulen von SWT kombinierbarStudierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Softwaretechnik-Master ProjektEngl.: Master Project Software Engineering

LP (nach ECTS):9

Stand:14.06.2014


Ansprechpartner für das Modul:Duske, Kristian



POS-Nr.:13523


LernergebnisseDie Studierenden haben die Fähigkeit zum praktischen Einsatz zuvor gelernter Einzeltechniken. Sie sind

in der Lage, alle Schritte der Softwareentwicklung von der Anforderungsermittlung bis zu Implementierung

und Test durchzuführen und dabei adäquate Werkzeuge anzuwenden.

Besondere Schwerpunkte liegen auf der Kommunikationsqualifikation für die Mitarbeit in einem Team und

auf der Fähigkeit zur Organisation arbeitsteiliger Entwicklung.



LehrinhalteIm Modul Softwaretechnik-Praxis sollen die Studierenden ihr bis dahin gelerntes technisches und

methodisches Konnen an einer Aufgabenstellung aus der realen Welt erproben. Die Aufgabenstellung

bezieht sich jeweils auf eine sehr spezifische Einzellosung auf der Basis aktueller Techniken, wie z.B.

Web-Anwendungen, Komponentenplattformen und Frameworks, haufig in Verbindung mit dem Einsatz

von Datenbanken.

Mit seinem Planspiel-Charakter bietet das Projekt den Rahmen, in dem die folgenden Rollen mit ihren

jeweiligen Verantwortlichkeiten erlernt werden:

* Projektmanagement

* Qualitatssicherung

* Testen

* Software-Konfigurations-Management

Daruber hinaus sind alle Studierenden an der eigentlichen Software-Entwicklung beteiligt, die von der

Anforderungsermittlung bis zu Implementierung und Test durchgefuhrt wird. Dabei kommen

unterstützende Werkzeuge wie Entwicklungsumgebungen, Test-Frameworks, Kollaborationsplattformen,

Versionskontrollsysteme, u.a. zum Einsatz.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Softwaretechnik-Master-Projekt PJ 0434 L

160

WS 6

Softwaretechnik-Master ProjektModulnr.: 1177 (Version 2) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3


Softwaretechnik-Master-Projekt (Projekt) 270.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Vor-/Nachbereitung 15.0 18.0h 270.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenDie Veranstaltung umfasst drei Plenumstermine pro Woche, die von den Studierenden selbst jedoch unter

Aufsicht geleitet werden. Den Hauptteil macht eine eigenständige Projektarbeit in Gruppen aus.


Inhaltlich werden Kenntnisse in den Modulen Softwaretechnik, Objektorientierte Softwareentwicklung,

Qualitätssicherungs-Praxis oder vergleichbare Kenntnisse vorausgesetzt.


keine



Im Rahmen der Praxis-Evaluierung wird die Leistung der Studierenden u.a. mit Hilfe von Rücksprachen

bewertet. Die Gesamtnote wird nach dem Notenschlüssel 2 der Fakultät IV.

Studienleistung PunkteMündliche Rücksprache 35Praxis-Evaluierung 50Vortrag 15



AnmeldeformalitätenDie Zulassung zum Modul (Teilnehmerbeschränkung) wird elektronisch geregelt (siehe Webseite der

Veranstaltung am Anfang des Semesters). Eine verbindliche Anmeldung erfolgt eine Woche nach Beginn

des Moduls beim Modulverantwortlichen und beim Prüfungsamt.




Literatur: Ernest Wallmuller: Software Quality Engineering: Ein Leitfaden für bessere Software-

Qualität, Hanser, 3. Auflage 2011Georg E. Thaller: Softwareentwicklung im Team - Erfolgreiche Planung und

Durchfuhrung von IT-Projekten, Galileo Press, 2002 I. Sommerville. Software Engineering. Pearson Studium 9. Auflage 2012



ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS




ECTS

Punkten

Zusätzlich Masterstudiengang Wirtschaftsingenieurwesen (IuK). Das Modul ist sinnvoll mit allen anderen

Modulen von SWT kombinierbar, wobei i.d.R. mit diesem Modul abgeschlossen werden sollte.

Sonstiges


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Special Topics in Communications Networks and AutonomousSecurityEngl.: Special Topics in Communications Networks andAutonomous Security

LP (nach ECTS):3

Stand:09.05.2014




Sekretariat:TEL 14

POS-Nr.:24358, 31306


Sprache:Englisch

LernergebnisseThis is a Master Degree module on special topics in the area of Communications Network Security and

Autonomous Security. After completion of this module students will have deep understanding of:

-state of the art security problems and solutions for communications networks,

-security needs of future systems, communications networks and Internet

The seminar will enable students to analyse and understand security needs of future communications

networks. Students will be able to follow state of the art research results published in high rank

conferances and journals. Module will cover the topics which are not only in the interest of research

institutes and academies but also industries.



LehrinhalteTopics in Autonomous Security

oDistributed Intrusion Detection

oAnomaly and Malware Detection

oCollaborative Security

oSecurity Self-governence, self-organization and self-stabilization

oCross Functional Security

oContext-Aware Security

oBiometrics: Behavioral and Activity-based

Topics in Communications Network Security

oKey Management and Secret Sharing

oID Management, Authentication Schemes

oTopics in Malicious Cryptography: Deniable Encryption, Chaffing and Winnowing, Covert Channels

oTopics in Privacy: Searchable Encryption, Patient Controlled Encryption in E-Health, Homomorphic

Encryption, Anonymity and TOR

oTrust Management

Special Topics in Communications Networks and Autonomous Security


Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Autonomous Security SEM 0435 L

781

WS/SS 2


Autonomous Security (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Preparation of presentation 1.0 10.0h 10.0Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Writing seminar paper 1.0 50.0h 50.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenStudents will select a seminar topic from Autonomous Security or Communication Network Security.

Sources for the seminar work will include survey and other papers from high rank conference and journals.

Students expected produce survey report (10 or more pages) and present the results.


Basic understanding in:

•Computer Communications Networks and Operating Systems

•Network Security and Cryptography

•Algorithms


keine



Studienleistung PunkteSeminar presentation 50Seminar report 50



AnmeldeformalitätenEnrolment is via the examination office or Qispos.





Literatur:







ECTS




ECTS




ECTS


Systeme

Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS




ECTS



Sicherheit und

Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS

Punkten

Master Technische Informatik, PO 2010, Informationssysteme

Master ICT Innovation, PO 2012, Security & PrivacyStudierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.



Sonstiges



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Speech and Audio TechnologyEngl.: Speech and Audio Technology

LP (nach ECTS):9

Stand:18.06.2014




Sekretariat:TEL 18

POS-Nr.:25755, 27625


Sprache:Deutsch


- Understanding of the most important principels of acoustical human-computer interaction.

- Basic knowledge of the production, transmission and perception of speech signals.

- Basic knowledge of the transmission and coding of speech and audio signals

- Basic knowledge of speech-technological systems (speech recognition, speech synthesis, spoken

dialogue systems)

- Basic knowledge of communication-acoustical phenomena and systems

- Knowledge about the technical realisation of acoustical human-computer interfaces

- Presentation and knowledge transfer skills


- use the learned knowledge for designing exemplary acoustical human-computer interfaces



method skills 10%

system skills 40%

social skills 10%

Speech and Audio TechnologyModulnr.: 900 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 6

LehrinhalteIV „Speech Communication“:

Speech signals and phones; Human speech production; Speech signal analysis; Auditory perception;

Speech signal transmission and coding; Speech and speaker recognition; Speech synthesis; Spoken

dialogue systems; Multimodal dialogue systems

IV „Kommunikationsakustik“:

Basics of acoustics: wave propagation, room acoustics, microphones, speakers; Basics of hearing:

monaural, binaural; Recording techniques: Microphone arrays, Algorithms for preprocessing; Playback

techniques: binaural, stereophonic, WFS; Coding and meta data; Quality: Spreech intelligibility, multi-

channel audio systems, virtual acustics; Applications.

IV „Computer-supported Interaction“:

This course gives an overview over statistical methods and their application on speech recognition,

extraction of metadata (identity, age, gender, speech), audio-visual speech recognition, multi-lingual

speech recognition, speech translation, multimodal interfaces: applications and technology (multimodal

fusion und fission), Information Retrieval, Beamforming and microphon-arrays.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Sprachkommunikation IV WS 4


Nummer

Turnus SWS

Computer- supported Interaction IV WS 2Kommunikationsakustik IV 0434 L

904

WS 2


Sprachkommunikation (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Computer- supported Interaction (Integrierte Veranstaltung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Kommunikationsakustik (Integrierte Veranstaltung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0


Beschreibung der Lehr- und LernformenLecture part: Lecture with practical presentations.

Exercise part: Practical and theoretical exercises.


Basic knowledge of communications engineering and digital signal processing.


keine





AnmeldeformalitätenRegistration for the courses not necessary.




Hinweis:

http://www.qu.tu-berlin.de/menue/studium_und_lehre/modulkatalog/

Literatur: [1] Vary, P., Heute, U., Hess, W. (1998). Digitale Sprachsignalverarbeitung. Stuttgart:

Teubner.[2] O’Shaughnessy, Douglas (2000). Speech Communications. Human and Machine.

New York: IEEE Press.[3] Furui, Sadaoki (2001). Digital Speech Processing, Synthesis, and Recognition. New

York: Marcel Dekker.[4] Blauert, Jens, Hrsg. (2005). Communication Acoustics. Berlin: Springer.






Wahl nach

ECTS


Softwaretechnik

Wahl nach

ECTS



Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


Informatik

Wahl nach

ECTS




ECTS




Master Elektrotechnik (MSc-ET) MSc Elektrotechnik PO 2013 Ergänzungsmodule Wahl nach


Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


Anwendungen

Wahl nach

ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS

Punkten




(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten

- Bachelor Wirtschaftsingenieurwesen: Elektrotechnik / Informations- und Kommunikationssysteme


- Master Human Factors: Informations- und Kommunikationstechnologien

- Master Audio Communication and Technology (see Section 13)


SonstigesImportant: Students studying Master Audio Communication and Technology can not take the course

“Kommunikationsakustik”. Instead, “Sprachkommunikation” and “Computer-supported Interaction” are

compulsory.

Language of the modul is German, except “Computer-supported Interaction” in English.

The topics of the module can serve as a foundation of a bachelor or master thesis in the area.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Speech InteractionEngl.: Speech Interaction

LP (nach ECTS):12

Stand:18.06.2014




Sekretariat:TEL 18

POS-Nr.:30023








dialogue systems)

- Basic knowledge of communication-acoustical phenomena and systems

- Knowledge about the technical realisation of acoustical human-computer interfaces



- use the learned knowledge for designing exemplary acoustical human-computer interfaces



method skills 10%

system skills 40%

social skills 10%

Speech InteractionModulnr.: 1176 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 6





IV „Kommunikationsakustik“:

Basics of acoustics: wave propagation, room acoustics, microphones, speakers; Basics of hearing:

monaural, binaural; Recording techniques: Microphone arrays, Algorithms for preprocessing; Playback

techniques: binaural, stereophonic, WFS; Coding and meta data; Quality: Spreech intelligibility, multi-

channel audio systems, virtual acustics; Applications.

IV „Computer-supported Interaction“:

This course gives an overview over statistical methods and their application on speech recognition,

extraction of metadata (identity, age, gender, speech), audio-visual speech recognition, multi-lingual

speech recognition, speech translation, multimodal interfaces: applications and technology (multimodal

fusion und fission), Information Retrieval, Beamforming and microphon-arrays.

SE „ Quality and Usability“:

Hot Topics from the research area of Quality & Usability will be discussed and applied to practical

problems.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Kommunikationsakustik VL WS 2Sprachkommunikation IV WS 4

Wahlpflich (Wahl nach Kursanzahl) - Min: 1 / Max: 1LV-Titel LV-Art LV-

Nummer

Turnus SWS

Computer- supported Interaction IV WS 2Quality and Usability SEM WS/SS 2



Kommunikationsakustik (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Sprachkommunikation (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Computer- supported Interaction (Integrierte Veranstaltung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0


Beschreibung der Lehr- und LernformenLecture part: Lecture with practical presentations.

Exercise part: Practical and theoretical exercises.

Seminar part: Literature workd and written elaborations under guidance; Talks and discussions in the

plenum


Basic knowledge of communications engineering and digital signal processing.


keine





AnmeldeformalitätenRegistration for the courses not necessary.





Hinweis:




New York: IEEE Press.[3] Furui, Sadaoki (2001). Digital Speech Processing, Synthesis, and Recognition. New

York: Marcel Dekker.[4] Blauert, Jens, Hrsg. (2005). Communication Acoustics. Berlin: Springer.





Wahl nach

ECTS


Softwaretechnik

Wahl nach

ECTS



Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


Informatik

Wahl nach

ECTS


KursanzahlMaster Elektrotechnik (MSc-ET) MSc Elektrotechnik PO 2013 Kommunikationssysteme Freie WahlMaster Informatik (MSc-Inf) MSc Informatik PO 2013 Kommunikationsbasierte

Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


Anwendungen

Wahl nach

ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS

Punkten

- Master Computer Engineering (“Technische Informatik”): Katalog „Technische Anwendungen“Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.


SonstigesLanguage of the modul is German, except “Computer-supported Interaction” and "Speech

Communication" in English.



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Sprachsignalverarbeitung und SprachtechnologieEngl.: Speech Signal Processing and Speech Technology

LP (nach ECTS):6

Stand:18.06.2014




Sekretariat:TEL 18

POS-Nr.:25756, 27630


Sprache:Englisch

LernergebnisseThe students gain:





dialogue systems)

- Practical experience in the design of acoustical human-computer interfaces.




method skills 40%

system skills 10%

social skills 10%





Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Speech Communication IV WS 4


Speech Communication (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Sprachsignalverarbeitung und Sprachtechnologie


Beschreibung der Lehr- und LernformenLecture: Lectures with practical demonstrations.

Exercise: Practical and theoretical excercises.


Mandatory: None

Desirable: Basic knowledge of signal processing.


keine






Registration for the exam through QISPOS.



Hinweis:




New York: IEEE Press.








Wahl nach

ECTS



Wahl nach

ECTS


Softwaretechnik

Wahl nach

ECTS



Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


Informatik

Wahl nach

ECTS


TI)


2014


ECTS


TI)


2014

Elektronik und

Informationstechnik

Wahl nach

ECTS




ECTS



Vertiefungen

Wahl nach

ECTS


Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten




TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


Medientechnik

Wahl nach

ECTS

PunktenWirtschaftsingenieurwesen StuPO 2014 Telekommunikation

(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten

Master Technische Informatik: Technische Anwendungen

Master Technische Informatik (StO/PO 2012): Kognitive Systeme (Kognitive Systems and Robotics;

Informatik)

Master Human Factors: Informations- und Kommunikationstechnologien

Master Audiokommunikation und -technologie


SonstigesThe topics of the module can serve as a foundation of a bachelor or master thesis in the area.



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Stereobildverarbeitung in der VideokommunikationEngl.: Stereo Image Processing in Video Communication

LP (nach ECTS):3

Stand:04.07.2014




Sekretariat:MAR 6-5

POS-Nr.:


Sprache:Deutsch

LernergebnisseStereobildverarbeitung in der Videokommunikation: Die Studierenden erwerben schrittweise

Kompetenzüber die geometrischen Zusammenhänge des Abbildungsprozesses einer 3D-Szene in zwei

Kameraansichten. Das Modul verdeutlicht, dass die bildbasierte Tiefenanalyse in vielfältigen

Anwendungsgebieten insbesondere der Videokommunikation eingesetzt werden kann.

LehrinhalteStereobildverarbeitung in der Videokommunikation: Grundlagen der projektiven Geometrie,

Kameramodell, Kamerakalibrierung, Epipolargeometrie, Schätzung der projektiven Stereogeometrie,

Rektifikation, Korrespondenzproblem in der Stereobildverarbeitung, Verfahren zur Korrespondenzanalyse,

hybridrekursives Matching zur Disparitätsanalyse, Anwendungen in der 3D Videokommunikation

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Stereobildverarbeitung in der Videokommunikation VL 0433

L181

WS 2


Stereobildverarbeitung in der Videokommunikation (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenInteraktive Erarbeitung der mathematischen Zusammenhänge des Abbildungsprozesses einer 3D-Szene

in eine und zwei Kameras. Diskussion von Algorithmen und Verfahren zur Stereoanalyse. Während der

Vorlesung werden kleine Übungsaufgaben zur Vertiefung des Stoffes gestellt.

Stereobildverarbeitung in der Videokommunikation



Modul "Lineare Algebra für Ingenieurwissenschaften" bestanden.


keine





AnmeldeformalitätenPrüfungsanmeldungen erfolgen bitte über das Prüfungsamt.


Hinweis:

Das Lehrbuch „Stereoanalyse und Bildsynthese“, Schreer, O. 2005, XII, 278 Seiten. 165

Illustrationen. Softcover, ISBN: 3-540-23439-X, März 2005 kann im Buchhandel erworben oder in

der Universitätsbibliothek ausgeliehen werden.


Hinweis:

http://iphome.hhi.de/schreer/lecture.html

Literatur: Computer Vision: Algorithms and Applications, Szeliski R., 1st Edition, 2011, XX, 812

p., Hardcover, ISBN: 978-1-84882-934-3Multiple View Geometry in Computer Vision, Hartley RI, Zisserman A (2004),

Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom, 2nd Edition.







Science (MSc-GGS)


Vision and Remote

Sensing

Wahl nach

ECTS


Science (MSc-GGS)


Vision and Remote

Sensing

Wahl nach

ECTS


Science (MSc-GGS)


Vision and Remote

Sensing

Wahl nach

ECTS


Science (MSc-GGS)


Vision and Remote

Sensing

Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS

Punkten




Sonstiges



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Studienprojekt Quality & Usability (6LP)Engl.: Study Project Quality & Usability (6CP)

LP (nach ECTS):6

Stand:18.06.2014




Sekretariat:TEL 18

POS-Nr.:24257




- Knowledge in working on specific State-of-the-Art topics in the field of Usability.

- Measurement of quality and usability of interactive Systems.

- Practical experience in technical realization of human-machine interfaces.

- Knowledge of the design and implementation cycle of interactive systems.

- Practical proving of the knowledge in quality and usability judgement on selected technical systems.

- Presentation of project work.



method skills 30%

system skills 30%

social skills 10%

LehrinhalteCurrent topics in the research focus of the department will be reviewed to gain the necessary basics and

will be applied to practical problems. These topics are:

-Measurement and prediction of quality, for instance VoIP, IPTV, etc.

-Measurement and design of the usability of human-machine interfaces, user simulation, quality and

-Mobile and physical interaction

-Speech technology

-Audio technology

-Visual interaction

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Study Project Quality & Usability (6 CP) PJ WS/SS 6

Studienprojekt Quality & Usability (6LP)Modulnr.: 1027 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 5


Study Project Quality & Usability (6 CP) (Projekt) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 10.0h 150.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenStudy project: Introduction into the topics by the lecturer, following supervised project work and concluding

presentation of the results.




keine



Studienleistung PunkteProjektergebnisse 80Präsentation 20



AnmeldeformalitätenRegistration for the projects will be in the first meeting.









Wahl nach

ECTS


Softwaretechnik

Wahl nach

ECTS



Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


Informatik

Wahl nach

ECTS


TI)


2014


ECTS


ECTS


ECTS




ECTS



Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten



TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS






(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten




- Master Human Factors: Domänenbezogene Vertiefung

- Master AudiokommunikationStudierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

SonstigesLanguage of the module is English (for some projects German is possible).

The topics of the module can serve as a foundation of a master thesis in the area.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Study Project Quality & Usability (9CP)Dt.: Studienprojekt Quality & Usability (9LP)

LP (nach ECTS):9

Stand:18.06.2014




Sekretariat:TEL 18

POS-Nr.:26723




- Knowledge in working on specific State-of-the-Art topics in the field of Usability.

- Measurement of quality and usability of interactive Systems.

- Practical experience in technical realization of human-machine interfaces.

- Knowledge of the design and implementation cycle of interactive systems.

- Practical proving of the knowledge in quality and usability judgement on selected technical systems.

- Presentation of project work.



method skills 30%

system skills 30%

social skills 10%

LehrinhalteCurrent topics in the research focus of the department will be reviewed to gain the necessary basics and

will be applied to practical problems. These topics are:

-Measurement and prediction of quality, for instance VoIP, IPTV, etc.

-Measurement and design of the usability of human-machine interfaces, user simulation, quality and

-Mobile and physical interaction

-Speech technology

-Audio technology

-Visual interaction

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Study Project Quality & Usability (9 CP) PJ WS/SS 9

Study Project Quality & Usability (9CP)Modulnr.: 10150 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 5


Study Project Quality & Usability (9 CP) (Projekt) 270.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 16.0h 240.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenStudy project: Introduction into the topics by the lecturer, following supervised project work and concluding

presentation of the results.




keine



Studienleistung PunkteProjektergebnisse 80Präsentation 20



AnmeldeformalitätenRegistration for the project will be in the first meeting.

Registration for the exam through QISPOS or examination office.



Literatur: Will be announced specifically for each project.






Wahl nach

ECTS


Softwaretechnik

Wahl nach

ECTS



Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


Informatik

Wahl nach

ECTS


TI)


2014


ECTS


ECTS


ECTS




ECTS



Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten



TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS






(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten




- Master Human Factors: Domänenbezogene Vertiefung


SonstigesLanguage of the module is English (for some projects German is possible).

The topics of the module can serve as a foundation of a master thesis in the area.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Synchrone und Asynchrone Interaktion in Verteilten SystemenEngl.: Synchronous and Asynchonous Interactions inDistributed Systems

LP (nach ECTS):3

Stand:16.06.2014




Sekretariat:TEL 7-2

POS-Nr.:23048



LernergebnisseKenntnis und Verständnis der Konzepte im breiten Spektrum zwischen synchroner und asynchroner

Interaktion. Auf dieser Basis entsteht die Befähigung der Studierenden zu entscheiden, welche Art der

Interaktion für eine Problemstellung notwendig und praktikabel ist.

Kenntnis und Verständnis verschiedener Umsetzungsmöglichkeiten von synchroner oder asynchroner

Interaktion, sowie die Kenntnisse darüber, welche Vor- und Nachteile diese bieten.

Außerdem wird die Fähigkeit, sich in neuen Stoff einzuarbeiten und diesen für andere aufzuarbeiten,

verbessert.



LehrinhalteSynchrone Interaktion ist ein sehr mächtiges Konzept und bildet die Basis vieler Spezifikationsansätze, ist

jedoch in einem verteilten System problematisch bezüglich der Realisierbarkeit und im Hinblick auf

Effizienzfragen. Asynchrone Interaktion ist unter Verteiltheitsannahmen unproblematisch. Eine

Beschränkung auf asynchrone Konzepte schränkt jedoch die Klasse von implementierbaren

Systemspezifikationen ein, da eine Simulation von synchronen Interaktionen durch asynchrone in einem

verteilten System nicht immer möglich ist.

Im Seminar sollen verschiedene Ansätze für synchrone und asynchrone Interaktion vorgestellt, bzgl. ihrer

Grenzen, Vor- und Nachteile analysiert und (im Idealfall) mit anderen Ansätzen verglichen werden.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Synchrone und Asynchrone Interaktion in Verteilten Systemen SEM 0434 L

353

SS 2


Synchrone und Asynchrone Interaktion in Verteilten Systemen (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Synchrone und Asynchrone Interaktion in Verteilten Systemen


Beschreibung der Lehr- und LernformenSorgfältig ausgearbeitete zeitlich geplante Referate; schriftlicher Zusammenfassung von etwa 10 Seiten

Länge; Praxis wissenschaftlicher Diskussion.



keine



Studienleistung Punkte 10% Mitarbeit und Teilnahme an Diskussion 10Referat 50schriftliche Ausarbeitung 40



AnmeldeformalitätenInteressensbekundung durch Anmeldung in der Überblicksveranstaltung des Fachgebiets in der ersten

Woche des neuen Semesters.

Vorab-Informationen dazu rechtzeitig über http://www.mtv.tu-berlin.de/menue/lehre/



Literatur: Nancy A. Lynch. Distributed Algorithms. Morgan Kaufmann Publishers, 1996Rob J. van Glabbeek, Ursula Goltz, and Jens-Wolfhard Schicke. Symmetric and

asymmetric asynchronous interaction. In Proceedings of the First Interaction and

Concurrency Experiences Workshop (ICE 2008), volume 229 of ENTCS, pages 77-95,

Amsterdam, The Netherlands, 2009. Elsevier





Systeme

Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS




ECTS






Sonstiges



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Systementwicklung für ein EntwicklungslandEngl.: Developing Systems for a Developing Country

LP (nach ECTS):12

Stand:15.06.2014

Verantwortlich für das Modul:Peroz, Nazir Ahmad

Ansprechpartner für das Modul:Steinbeck, Saskia


Sekretariat:FH 5-2

POS-Nr.:27678

URL:http://www.ziik.tu-berlin.de/menue/lehre_und_forschung/lehrveranstaltungen/

Sprache:Deutsch

LernergebnisseDie Studierenden kennen aktuelle Fragen der Anwendung von Informations- und

Kommunikationstechnologien in Entwicklungsländern und können Lösungen unter

Berücksichtigung sozialer und entwicklungspolitischer Zusammenhänge selbständig erarbeiten.

Ausländische und deutsche Studierende haben in Zusammenarbeit Erfahrungen bei der Herstellung

praktisch verwertbarer Studien, Systemkonzeptionen und Implementierungen gewonnen, die ihr

Fachstudium ergänzen und zu einem besseren Verständnis der Herausforderungen interkultureller

Kooperation und Kommunikation führen. Sie sind in der Lage, Recherchen durchzuführen, die

gewonnenen Daten systematisch aufzubereiten und ihre Ergebnisse in angemessener Form schriftlich

und mündlich zu präsentieren.

LehrinhalteDas Modul besteht aus Seminar und Projekt. Ausgehend von einer konkreten Aufgabenstellung setzen

sich die Teilnehmer der beiden Lehrveranstaltungen mit dem Zusammenspiel gesellschaftlicher,

technischer, wirtschaftlicher und kultureller Aspekte bei der Erarbeitung anwendbarer Systemlösungen

für ein ausgewähltes Entwicklungsland auseinander.

Im Seminar werden im Hinblick auf die Projektarbeit Recherchen durchgeführt und Daten zu der

Aufgabenstellung des Projekts gesammelt und systematisch aufbereitet, wie z.B. über Bildungswesen,

Infrastruktur und Informationstechnologie.

Im Projekt wird eine konkrete Systemlösung entwickelt, bei der die recherchierten Daten und

Erkenntnisse Berücksichtigung finden.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Systementwicklung für ein Entwicklungsland SEM WS 2Systementwicklung für ein Entwicklungsland PJ WS 4

Systementwicklung für ein Entwicklungsland



Systementwicklung für ein Entwicklungsland (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Systementwicklung für ein Entwicklungsland (Projekt) 270.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 14.0h 210.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenEinführende Vorträge, Bildung von Arbeitsgruppen, Präsentation von Projektergebnissen,

Dokumentation der Projektergebnisse und Verfassen eines Projektberichts, Vorstellung der Ergebnisse im

Rahmen eines Workshops.


Kenntnisse aus den Bachelor-Modulen Datenbanksysteme II, Modellierung und

Entwicklung offener verteilter Systeme, Objektorientierte Softwareentwicklung und Information Rules

sowie Kenntnisse aus dem Master Modul Grundlagen der Systemanalyse.


keine



Studienleistung PunkteEntwicklung eines Systems 20Mitarbeit und Teamarbeit 30Projektdokumentation 30Vortrag 20



AnmeldeformalitätenEinschreibung am ersten Veranstaltungstag.





Literatur: Opitz, Peter J. (1991): Grundprobleme der Entwicklungsländer. München: BeckOverwien, Bernd; Hanns-Fred Rathenow (Hrsg) (2009): Globalisierung fordert

politische Bildung. Opladen & Farmington Hills: Verlag Barbara BudrichPeroz, Nazir (2007): Establishing IT Structures at Kabul University. London, Frankfurt

am Main: Iko VerlagPeroz, Nazir (2009): Framework for a Functional IT Supply in Higher Education in

Afghanistan. Berlin: Lit VerlagPeroz, Nazir (2010): Strategieentwicklung für bestimmte Entwicklungsländer im Bereich

Informationstechnologie. Berlin: Pro Business Verlag



ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS




ECTS

Punkten


Sonstiges



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Technische Informatik in der Biomedizin

LP (nach ECTS):6

Stand:20.06.2014




Sekretariat:EN 7-1

POS-Nr.:31291


Sprache:Deutsch

LernergebnisseDie Studierenden beherrschen die Grundlagen der Informations- und

Kommunikationstechnologie in der bildgestützten Medizin, kennen die wichtigsten bildgebenden

Verfahren und können selbständig Programmieraufgaben aus dem Bereich der Technischen Informatik in

der Biomedizin bearbeiten.

LehrinhalteDigitale Bildgebung in der Medizin, z.B. CT, MR, I, PET, SPECT, Molecular im aging, PACS, IHE, IPD,

CAD, CAS, SRI, SN, SSE, Systemspezifikation und Anwendung in der Medizin.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Technische Informatik in der Biomedizin VL 0433 L

320

SS 2

Technische Informatik in der Biomedizin UE 0433 L

321

SS 2


Technische Informatik in der Biomedizin (Vorlesung) 60.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0

Technische Informatik in der Biomedizin (Übung) 120.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 6.0h 90.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenEs kommen Vorlesungen und Übungen zum Einsatz. In den Übungen werden Lösungen sowohl von

den Lehrenden als auch von den Studierenden vorgestellt.

Technische Informatik in der BiomedizinModulnr.: 1286 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3


Inhaltlich werden die Kenntnisse im Master-Modul Generative Computergraphik vorausgesetzt.


keine



Studienleistung PunkteMündliche Rücksprache 50Programmier- und Hausaufgaben 50






Hinweis:

http://www.cg.tu-berlin.de/

Literatur:




ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten




Modulbeschreibung

Titel des Moduls:UsabilityEngl.: Usability

LP (nach ECTS):9

Stand:18.06.2014




Sekretariat:TEL 18

POS-Nr.:19631, 22598,



Lernergebnisse- Verständnis des Bereiches „Usability“ als interdisziplinäres Forschungs- und Anwendungsgebiet bei der

Entwicklung von Informations- und Kommunikationstechnologien.

- Grundlegende Kenntnis der Prozesse der menschlichen Wahrnehmung und Beurteilung, die für die

Qualität und Gebrauchstauglichkeit (Usability) informations- und kommunikationstechnische Systeme von

Bedeutung sind.

- Grundlegende Kenntnisse der multimodalen Mensch-Maschine Interaktion.

- Kenntnis der technischen Realisierungen von Mensch-Meschine-Schnittstellen.

- Kenntnis der Methoden zur Messung von Qualität und Gebrauchstauglichkeit.

- Anwendung dieser Kenntnisse im Entwurfszyklus technischer Systeme.

- Praktische Erprobung und Einübung des erlernten Wissens bei der Beurteilung der Qualität und

Gebrauchstauglichkeit ausgewählter technischer Systeme.

- Darstellung und Vermittlung des erlernten Wissens an andere


Fachkompetenz 40%,

Methodenkompetenz 40%,

Systemkompetenz 10%,

Sozialkompetenz 10%

LehrinhalteIV „Usability Engineering“:

Begriff der Qualität, Usability und Ergonomie; Grundlagen der Psychophysik und Psychometrie;

Qualitätsmessung und -vorhersage, Skalierung; Qualitätselemente und Qualitätsmerkmale; Usability

Engineering Lifecycle; Usability-Heuristiken; Usability-Tests; weitere Usability-Evaluierungsmethoden;

Qualität graphischer Schnittstellen; Qualität von Übertragungssystemen; Qualität interaktiver Systeme;

Modelle zur Qualitätsvorhersage; Standards.

SE „ Quality and Usability“:

Hier werden aktuelle Themen aus dem Forschungsschwerpunkt des Fachgebietes bezüglich der

notwendigen Grundlagen aufgearbeitet und auf praktische Problemstellungen angewendet.

UsabilityModulnr.: 958 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 6

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Quality and Usability SEM WS/SS 2Usability Engineering IV 0434 L

901

SS 4



Usability Engineering (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenVorlesungsteil: Lehrvortrag mit praktischen Vorführungen

Übungsteil: Praktische und theoretische Übungsaufgaben; Gruppenarbeit zur Durchführung praktischer

Usability-Messungen

Seminarteil: Literaturarbeit und schriftliche Ausarbeitung unter Anleitung; Vortrag und Diskussion im

Plenum.


Grundkenntnisse der Informations- und Kommunikationstechnik


keine





AnmeldeformalitätenEine Anmeldung zur IV ist nicht erforderlich. Zum Seminar ist eine Anmeldung in der ersten

Vorlesungswoche notwendig (Termin wird jeweils bekannt gegeben).




Hinweis:

www.qu.tlabs.tu-berlin.de

Literatur: [1] Nielsen, J. (1993). Usability Engineering. Morgan Kaufmann, Amsterdam.[2] Shneiderman, B., Plaisant, C. (2005). Designing the User Interface. Addison

Wesley, Boston.






Wahl nach

ECTS


Softwaretechnik

Wahl nach

ECTS



Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


Informatik

Wahl nach

ECTS


ECTS


ECTS




ECTS



Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


Anwendungen

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten



TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS

Punkten



- Master Wirtschaftsingenieurwesen: Informations- und Kommunikationssysteme (alle Vertiefungen)



SonstigesDie Lehrveranstaltung "Usability Engineering" wird auf Englisch gegeben.

Es besteht die Möglichkeit, ein Thema des Moduls in Form einer Studien-, Diplom-, Bachelor- oder

Masterarbeit weiter zu führen.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Usability EngineeringEngl.: Usability Engineering

LP (nach ECTS):6

Stand:18.06.2014




Sekretariat:TEL 18

POS-Nr.:22614, 25757,


Sprache:Englisch


- Comprehension of „Usability“ as interdisciplinary research and application field at the development of

Information and Communication Technologies.

- Basic knowledge of the processes of human perception and judgement that are a crucial factor for the

quality and usability of information and communication technologies.

- Basic knowledge of multimodal human-machine interaction.

- Knowledge of methods for measuring quality and usability.

- Competence in the presentation of the learned knowledge to others

The students know:

- how to apply this knowledge in the design cycle of technical systems

- how to apply the learned methods for the judgement of quality and usability of selected technical

systems.



method skills 40%

system skills 10%

social skills 10%


Terms of quality, usability and human engineering; Psychophysics and psychometrics basics;

Measurement and prediction of quality; Scaling; Quality units and characteristics; Usability Engineering

Lifecycle; Usability heuristics; Usability tests; Usability evaluation methods; Quality of graphical interfaces;

Quality of transmission systems; Quality of interactive systems; Quality prediction models; Standards

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Usability Engineering IV 0434 L

901

SS 4

Usability EngineeringModulnr.: 843 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 5



Beschreibung der Lehr- und LernformenLecture part: Lecture with practical demonstrations

Exercise part: Practical and theoretical exercises; group work for conducting usability tests


Desirable: Basic knowledge of information and communication technology


keine









Hinweis:

www.qu.tlabs.tu-berlin.de


Wesley, Boston.






Wahl nach

ECTS


Softwaretechnik

Wahl nach

ECTS



Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


2014


ECTS


TI)


Informatik

Wahl nach

ECTS


ECTS


ECTS




ECTS



Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


Anwendungen

Wahl nach

ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

Punkten



TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


Medientechnik

Wahl nach

ECTS



(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

PunktenWirtschaftsingenieurwesen StuPO 2014 Vertiefung Software

Engineering (Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten


- Master Audiokommunikation und –technologie


SonstigesThe topics of the module can serve as a foundation of a bachelor or master thesis in the area.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Usability in Multimodal Interaction

LP (nach ECTS):12

Stand:18.06.2014




Sekretariat:TEL 18

POS-Nr.:30019


Sprache:Deutsch


* Comprehension of „Usability" as interdisciplinary research and application field at the development of

Information and Communication Technologies.

* Basic knowledge of the processes of human perception and judgement that are a crucial factor for the

quality and usability of information and communication technologies.

* Basic knowledge of multimodal human-machine interaction.

* Knowledge of methods for measuring quality and usability.

* Knowledge of the realisation of human-computer interfaces

* Competence in the presentation of the learned knowledge to others

The students know:

* how to apply this knowledge in the design cycle of technical systems

* how to apply the learned methods for the judgement of quality and usability of selected technical

systems.


technical skills 40x method skills 40 x system skills 10x social skills 10x

Usability in Multimodal InteractionModulnr.: 1158 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 5


Terms of quality, usability and human engineering; Psychophysics and psychometrics basics;

Measurement and prediction of quality; Scaling; Quality units and characteristics; Usability Engineering

Lifecycle; Usability heuristics; Usability tests; Usability evaluation methods; Quality of graphical interfaces;

Quality of transmission systems; Quality of interactive systems; Quality prediction models; Standards

IV “Multimodal Interaction”

In this seminar we will set the basics for an understanding of multimodal communication between humans

and multimodal interaction between humans and machines. We will start with clarifying the basic principles

of human-human communication and human-machine interaction. We will then describe the processes

taking place in humans when perceiving auditory, visual and tactile signals, as well as how these

perceptions are integrated in order to form a multimodal perception. The signals can be generated and

received by machines which are able to interact with humans in limited domains. The set-up of such

machines will be discussed, and limitations as well as potential solutions to overcome these limitations will

be explained.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Multimodal Interaction IV SS 4Usability Engineering IV 0434 L

901

SS 4


Multimodal Interaction (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0


Beschreibung der Lehr- und LernformenLecture part: Lecture with practical demonstrations

Exercise part: Practical and theoretical exercises; group work for conducting usability tests


Desirable: Basic knowledge of information and communication technology


keine










Hinweis:



Wesley, Boston.





Wahl nach

ECTS


Softwaretechnik

Wahl nach

ECTS



Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


Informatik

Wahl nach

ECTS


KursanzahlMaster Elektrotechnik (MSc-ET) MSc Elektrotechnik PO 2013 Kommunikationssysteme Freie WahlMaster Informatik (MSc-Inf) MSc Informatik PO 2013 Kommunikationsbasierte

Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


Anwendungen

Wahl nach

ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS

Punkten

- Master Computer Engineering (“Technische Informatik”): Katalog „Technische Anwendungen“Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.


SonstigesThe language of this module is German, except "Usability Engineering" in English.



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Vehicle-to-X Communication SystemsEngl.: Vehicle-to-X Communication Systems

LP (nach ECTS):12

Stand:16.06.2014




Sekretariat:MAR 5-5

POS-Nr.:26793, 27640


Sprache:Deutsch

LernergebnisseDie Studierenden verfügen über Kompetenzen in den Technologien für Fahrzeug-zu-Fahrzeug- und

Fahrzeug-zu-Straßenmobiliar-Kommunikation.



LehrinhalteIn diesem Modul werden den Studierenden die Grundlagen für die „Fahrzeug-zu-Fahrzeug-“ und

Fahrzeug-zu-Straßenmobiliar-Kommunikation vorgestellt.

In der Vorlesung und im Seminar wird der theoretische Hintergrund vermittelt, der dann in einem der

nachfolgenden Projekte entweder praktisch umgesetzt oder mittels Simulation validiert wird. Die

Veranstaltungen in diesem Modul werden durch Gastdozenten aus Industrie und Wirtschaft unterstützt

und können so einen starken Bezug zur Industrieforschung vermitteln.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Autonome Fahrzeuge VL 0432 L

757

WS/SS 2

Simulation of Vehicle-2-X Communication PJ 0432 L

758

WS/SS 4

Vehicle-2-X Communication VL 0432 L

780

SS 2

Vehicle-to-X Communication SystemsModulnr.: 1129 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 4


Autonome Fahrzeuge (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Simulation of Vehicle-2-X Communication (Projekt) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Vehicle-2-X Communication (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenIn der der Vorlesung lernen die Studierenden die Grundlagen der Kommunikationstechnologien zwi-schen

Fahrzeugen (V2X-C) kennen. Ergänzend zur Vorlesung können die Studierenden in dem Seminar

ausgewählte Lerninhalte zum Thema gezielt vertiefen und in einem Vortrag vorstellen. Im Projekt werden

die erworbenen Kenntnisse praxisnah anhand von lösungsorientierten Vorträgen, einer Dokumentation

und einer Implementierungsaufgabe umgesetzt.


Netzwerkgrundkenntnisse wie z.B. ISO OSI-Referenzmodell, etc. Grundlagen der

Kommunikationstechnologien im Fahrzeug (Pflichtmodul Informationstechnik im Fahrzeug im Studiengang

Automotive Systems )


keine



Die Vorlesung wird mit einem schriftlichen Test abgeprüft. Die Portfoliopunkte der Vorlesung gehen zu

25% in die Endnote des Moduls ein.

Die Prüfung des Seminars besteht aus zwei Teilleistungen: einem Vortrag sowie der schriftlichen

Ausarbeitung. Diese gehen zu 50% jeweils in die Gesamtnote der Lehrveranstaltung ein. Die

Portfoliopunkte des Seminars gehen zu 25% in die Modulnote ein.

Im Projekt werden die Implementierung, die schriftliche Ausarbeitung (Dokumentation) sowie der Vortrag

bewertet. Diese gehen zu 40%, 30% und 30% in die Gesamtnote des Projektes ein. Die Portfoliopunkte

des Projektes gehen zu 50% in die Modulnote ein.





AnmeldeformalitätenZur Teilnahme an den Lehrveranstaltungen ist eine Anmeldung unter http://www.oks.tu-berlin.de/

erforderlich.



Hinweis:

http://www.dcaiti.tu-berlin.de/teaching/mydcaiti/



AS)


ECTS

PunktenMaster Elektrotechnik (MSc-ET) MSc Elektrotechnik PO 2013 Informationstechnologie Freie WahlMaster Elektrotechnik (MSc-ET) MSc Elektrotechnik PO 2013 Kommunikationssysteme Freie WahlMaster Informatik (MSc-Inf) MSc Informatik PO 2013 Kommunikationsbasierte

Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS



(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten

• Wahlpflichtmodul im Master Technische Informatik: Studienschwerpunkt Technische Anwendungen

(Elektrotechnik und Informatik)

• Master Wi.-Ing: mit Ingenieurswissenschaft IuKStudierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.


SonstigesDas Präsentationsmaterial ist teilweise in Englisch verfasst.

Literatur: Die relevante und erganzende Literatur wird zu Beginn der Lehrveranstaltungen und auf der

Veranstaltungswebseite bekannt gegeben.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Vehicular Communication SystemsEngl.: Vehicular Communication Systems

LP (nach ECTS):12

Stand:16.06.2014




Sekretariat:MAR 5-5

POS-Nr.:23319, 27145


Sprache:Deutsch

LernergebnisseDie Studierenden verfügen über Kompetenzen in den Technologien für Fahrzeugkommunikation sowie

deren Anwendung und haben diese praktisch erprobt.



LehrinhalteIn diesem OKS Modul werden den Studierenden die Grundlagen der Kommunikationsnetze in und um

Fahrzeuge vermittelt.

Dies beinhaltet Boardnetze wie LIN-, CAN- und MOST-Bus und deren Anwendungen in

Fahrzeugsteuerung, Fahrersicherheit und Telematik. Des Weiteren werden hier die Technologien für

Fahrzeug-zu-Fahrzeug- und Fahrzeug-zu-Straßenmobiliar-Kommunikation

vorgestellt.

In den Vorlesungen und den Seminaren wird der theoretische Hintergrund vermittelt, der dann in einem

nachfolgenden Projekt praktisch angewandt und umgesetzt wird.

Die Veranstaltungen in diesem Modul werden durch Gastdozenten aus Industrie und Wirtschaft unterstützt

und können so einen starken Bezug zur Industrieforschung vermitteln. Die Vorlesung Grundlagen

autonomer Fahrzeuge wird nach Bedarf abgehalten.

Vehicular Communication SystemsModulnr.: 1095 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 4

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Informationstechnik im Kraftfahrzeug VL 0432 L

769

SS 2

Simulation of Vehicle-2-X Communication PJ 0432 L

758

WS/SS 4


Nummer

Turnus SWS

Autonome Fahrzeuge SEM 0432 L

757

WS/SS 2

Fahrerassistenzsysteme VL 0432 L

760

WS 2

Vehicle-2-X Communication VL 0432 L

780

SS 2


Informationstechnik im Kraftfahrzeug (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Simulation of Vehicle-2-X Communication (Projekt) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Autonome Fahrzeuge (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Fahrerassistenzsysteme (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Vehicle-2-X Communication (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenIn der den Vorlesungen lernen die Studierenden zunächst die Grundlagen der

Kommunikationstechnologien sowohl im Fahrzeug (IT-KFZ) als auch zwischen Fahrzeugen (V2X-C).

Ergänzend zur Vorlesung können die StudentInnen im Seminar ausgewählte Lerninhalte zum Thema

gezielt verstiefen und in einem Vortrag vorstellen. Im zweiten Teil des Moduls werden die Lerninhalte

praktisch angewandt und von den Studierenden in Projektarbeit gemeinsam implementiert.



Netzwerkgrundkenntnisse wie z.B. ISO OSI-Referenzmodell, etc. sowie Programmierkenntnisse für die

Umsetzung.


keine



Die Vorlesung wird mit einem schriftlichen Test abgeprüft. Die Portfoliopunkte der Vorlesung gehen zu

25% in die Endnote des Moduls ein.

Die Prüfung des Seminars besteht aus zwei Teilleistungen: einem Vortrag sowie der schriftlichen

Ausarbeitung. Diese gehen zu 50% jeweils in die Gesamtnote der Lehrveranstaltung ein. Die

Portfoliopunkte des Seminars gehen zu 25% in die Modulnote ein.

Im Projekt werden die Implementierung, die schriftliche Ausarbeitung (Dokumentation) sowie der Vortrag

bewertet. Diese gehen zu 40%, 30% und 30% in die Gesamtnote des Projektes ein. Die Portfoliopunkte

des Projektes gehen zu 50% in die Modulnote ein.

Studienleistung PunkteProjekt 2Seminar 1schriftlicher Test 1



AnmeldeformalitätenZur Teilnahme an den Lehrveranstaltungen ist eine Anmeldung unter http://www.dcaiti.tu-

berlin.de/teaching/ oder unter http://oks.tu-berlin.de/ erforderlich.



Hinweis:

http://www.dcaiti.tu-berlin.de/teaching/mydcaiti/



Studiengang Stupo Gruppenname TypMaster Elektrotechnik (MSc-ET) MSc Elektrotechnik PO 2013 Informationstechnologie Freie WahlMaster Elektrotechnik (MSc-ET) MSc Elektrotechnik PO 2013 Kommunikationssysteme Freie WahlMaster Informatik (MSc-Inf) MSc Informatik PO 2013 Kommunikationsbasierte

Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS



(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten

• Technische Informatik: Studienschwerpunkt Technische Anwendungen (Elektrotechnik und Informatik)

• Master Wi.-Ing: mit Ingenieurswissenschaft IuK Master Elektrotechnik: Wahlmodul in den

Studienschwerpunkten Informationstechnologie und Kommunikationssysteme.

Achtung! Nicht verwendbar im Master Automotive Systems.Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

SonstigesDas Modul kann in jedem Semester (Winter und Sommer) begonnen werden. Das Präsentationsmaterial

ist teilweise in Englisch verfasst.


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Verifikation und Synthese Nebenläufiger SystemeEngl.: Verification and synthesis of concurrent systems

LP (nach ECTS):9

Stand:20.06.2014



E-Mail: Sekretariat:FR 6-2

POS-Nr.:25237


LernergebnisseDie Studierenden verfügen über Kenntnisse der formalen Modellierungund formalen Verifikation von

nebenläufigen Algorithmen. Entsprechend verfügen sie über die Fähigkeit, nebenläufige Algorithmen aus

einer gegebenen informellen Beschreibung in ein formales Modell zu übertragen.

Sie sind in der Lage mittels Verifikationsverfahren und Syntheseverfahren die Korrektheit

nebenläufiger Algorithmen nachzuweisen, die Arbeitsergebnisse schriftlich auszuarbeiten und

mündlich zu präsentieren. Dies wird durch geeignete Implementierungsarbeiten von Verifikationsund

Synthesealgorithmen verstärkt eingeübt.



LehrinhalteModellierung: Verwendung der Kalküle CCS und Modal um Algorithmen zu formalisieren und zu

spezifizieren.

Analyse/Synthese: Mit der Submodulkonstruktion werden Spezifikationsaussagen über

nichtimplementierte Algorithmuskomponenten gewonnen. Die Konstruktion der

Restkompontenspezifikation ist Algorithmus und Spezifikationsorientiert.

Analyse/Verifikation: Vollständige Systeme lassen sich analog zu einer trivialen Restspezifikation

umformen.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Halbautomatische Verifikation und Synthese Nebenläufiger

Algorithmen

PJ 0434 L

357

WS 4

Modelle und Analyse Nebenläufiger Systeme SEM 0434 L

356

WS 2

Verifikation und Synthese Nebenläufiger Systeme



Halbautomatische Verifikation und Synthese Nebenläufiger Algorithmen (Projekt) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Modelle und Analyse Nebenläufiger Systeme (Seminar) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenDas Seminar gibt eine Einführung in formale Modellierungstechniken, Analysetechniken und

Synthesetechniken.

Das Projekt behandelt die Modellierung und halbautomatische Verifikation/Synthese ausgewählter

einfacher nebenläufiger Algorithmen im Rahmen eines passenden formalen Modells unter

Benutzung eines zu implementierenden Verifikationswerkzeugs.

Vorträge können wahlweise auf Deutsch oder Englisch gehalten werden.


Inhaltlich werden die Kenntnisse der Bachelor Module „Grundlagen und algebraische Strukturen",

„Automaten und Komplexität", „Logiken und Kalküle", „Spezifikation und Semantik" vorausgesetzt.

Kenntnisse des Master Moduls „Algebraische Prozesskalküle" sind vorteilhaft.


keine



Studienleistung Punkte Kurze Ausarbeitung zum Vortrag 10Bewertung von Milestones bei der Modellierung und Implementierung des Verifikationstools 50Kurzer schriftlicher Abschlussbericht für das Projekt 10Präsentation im Seminar 20





Anmeldeformalitätenhttp://www.mtv.tu-berlin.de/









ECTS


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS



Sicherheit und

Zuverlässigkeit

Wahl nach

ECTS




ECTS

Punkten






ECTS

Punkten



SonstigesAls gute Ergänzung dient auch das Modul MINF-VS-AlgProCalc (Algebraische Prozesskalküle), da dort

Prozesskalküle thematisiert werden, die exakt passende logischen Pendants zu

Bisimulationsäquivalenzen darstellen.

Literatur:

• Milner, R: Communicating and Mobile Systems: The Pi Calculus. Cambridge University Press, 1999.

Weitere, projektspezifische Literatur wird zu Projektbeginn bekanntgegeben.



Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Vertification of Digital Systems

LP (nach ECTS):6

Stand:21.06.2014

Verantwortlich für das Modul:Gremzow, Carsten

Ansprechpartner für das Modul:Wedler, Markus


Sekretariat:FR 3-9

POS-Nr.:27737


Lernergebnisse- Beherrschen der grundlegenden Ansätze zur formalen Verifikation digitaler Schaltungen

- Erlangen praktischer Erfahrung in der Anwendung formaler Verifikationswerkzeuge auf VHDL

Beschreibungen von mikroelektronischen Systemen


Fachkompetenz 60x Methodenkompetenz 20x Systemkompetenz 0 x Sozialkompetenz 20x

Lehrinhalte- Formale Hardwareverifikation in heutigen Design Flows

- Graphendarstellungen Boolescher und Pseudo-Boolescher Funktionen (BDDs, BMDs)

- CTL Model Checking

- Symbolisches Model Checking

- Eigenschaftsprüfung mit SAT-basierten Verfahren (bounded model checking)

- Formaler Äquivalenzvergleich

- Praktische Übungen in Kleingruppen mit dem kommerziellen Werkzeug OneSpin 360MV

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Vertification of Digital Systems VL WS/SS 2Vertification of Digital Systems UE WS/SS 2


Vertification of Digital Systems (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Vertification of Digital Systems (Übung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Vertification of Digital SystemsModulnr.: 1161 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 3

Beschreibung der Lehr- und LernformenDas Modul kombiniert eine klassische Vorlesung mit praktischen Rechnergestützten Übungen in

Kleingruppen


Kenntnisse aus den Modulen TechG1 und TechG2.


keine



Studienleistung PunkteBearbeitung von Rechnerübungen und mündliche Rücksprache zur Übung 20mündliche Rücksprache zu den Vorlesungsinhalten 80



Anmeldeformalitätensiehe http://www.rt.tu-berlin.de/



Hinweis:

isis.tu-berlin.de

Literatur: D. Kroening, O. Strichman, Decision Procedures - An Algorithmic Point of View,

Springer, 2008, ISBN 978-3-540-74104-6E. Clarke, O. Grumberg, D. Peled: Model Checking, The MIT Press, 1999, ISBN 0-262-

03270-8G. Hachtel, F. Somenzi: Logic Synthesis and Verification Algorithms, Kluwer Academic

Publish-ers, 1996, ISBN 0-7923-9746-0K.L. McMillan: Symbolic Model Checking, Kluwer Academic Publishers, 1993, ISBN 0-

7923-9380-5.S. Hassoun and T. Sasao (Eds.) Logic Synthesis and Verification, Kluwer Academic

Publishers, 2002. ISBN- 0-7923-7606-4




ECTS

Punkten

Wahlpflichtmodul im Masterstudiengang Technische Informatik Studienschwerpunkt RechnertechnikStudierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges

Literatur:

Skripte in Papierform vorhanden ja nein x

Skripte in elektronischer Form vorhanden ja x nein

isis.tu-berlin.de

Literatur:

* E. Clarke, O. Grumberg, D. Peled: Model Checking, The MIT Press, 1999, ISBN 0-262-03270-8.

* G. Hachtel, F. Somenzi: Logic Synthesis and Verification Algorithms, Kluwer Academic Publish-ers,

1996, ISBN 0-7923-9746-0.

* K.L. McMillan: Symbolic Model Checking, Kluwer Academic Publishers, 1993, ISBN 0-7923-9380-5.

* S. Hassoun and T. Sasao (Eds.) Logic Synthesis and Verification, Kluwer Academic Publishers, 2002.

ISBN- 0-7923-7606-4.

* D. Kroening, O. Strichman, Decision Procedures - An Algorithmic Point of View, Springer, 2008, ISBN

978-3-540-74104-6


Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Vision and ImagingEngl.: Vision and Imaging

LP (nach ECTS):9

Stand:18.06.2014




Sekretariat:TEL 18

POS-Nr.:22606, 23298,


Sprache:Englisch

LernergebnisseStudents gain:

- Up-to-date knowledge in Computer Vision and Image Processing techniques.

- Insight into current research trends in CV and its applications to both HCI and new media content

creation.

- Skills in vision based system development and design

- Knowledge in camera- and sensor-based interaction and design.

- Understanding of factors affecting imaging

- Experience in working in teams and making effective presentations of ideas and concepts and bring

them to completion in projects.



method skills 40%

system skills 10%

social skills 10%

LehrinhalteVL “Advanced Topics in Computer Vision”

This course shall address advanced topics in Computer Vision dealing with weird new camera designs

using mirrors and complex lenses or networks for panoramic and high dynamic range imaging, recognition

and 3D reconstructions. To do this the students shall be introduced to the basic mathematical and

scientific tools needed to address advanced topics, starting with imaging geometry and camera models,

low level image processing for recognition, reconstruction and HDR imaging.

SP „Selected Projects in Vision & Augmented Reality”

The students will be expected to work in groups or alone developing ideas within the scope of Augmented

Reality and/or HCI. Typical projects either are Mobile AR apps under Android or similar platforms.

Knowledge of computer graphics is a plus, while knowledge of computer vision (see VL “Advanced Topics

in Computer Vision”) is advantageous.

Vision and ImagingModulnr.: 962 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 6

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Advanced Topics in Computer Vision VL 0434 L

913

SS 2

Selected Projects in Vision & Augmented Reality PJ WS 4


Advanced Topics in Computer Vision (Vorlesung) 90.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0

Selected Projects in Vision & Augmented Reality (Projekt) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0Vor-/Nachbereitung 15.0 10.0h 150.0

Beschreibung der Lehr- und LernformenLecture part: Lectures with in-class presentation excercises.

Exercise part: Small solo- or group exercises in conjunction with the lectures.

Seminar: Talks and exercises related to various research directions.

Student Project:: Project work related to a specific subject within Vision based Interaction.


Mandatory: Knowledge of mathematics and geometry, and computer science. Students have to start the

modul in the summer semester with the lecture “Advanced Topics in Computer Vision”.

Desirable: Understanding and aptitude for image processing techniques. Basic programming skills in

Matlab, Java or C++ and tools including OpenCV are desirable.


keine



25% – Oral consultation on the matters of the courses at the end of term, under consideration of

performances during laboratory courses as a bonus.

50% – Result of homeworks and assignments.

25% – Result of the concept, written preparation and the project paper as well as the final talk.

Studienleistung PunkteOral consultation on the matters of the courses 25Result of homeworks and assignments 50Result of the concept, written preparation and the project paper as well as the final talk 25








Literatur: [1] Computer Vision : A Guided Tour of Computer Vision[2] Signal and Image Processing: Wavelets and Subband Coding






Wahl nach

ECTS


Softwaretechnik

Wahl nach

ECTS



Wahl nach

ECTS


ECTS


TI)


Informatik

Wahl nach

ECTS




ECTS



Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)



Wahl nach

ECTS



(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten

- Bachelor Wirtschaftsingenieurwesen: Elektrotechnik / Informations- und Kommunikationssysteme



- Master Wirtschaftsingenieurwesen: Informations- und Kommunikationssysteme (alle Vertiefungen)





Modulbeschreibung

Titel des Moduls:Web Technologies

LP (nach ECTS):6

Stand:20.06.2014




Sekretariat:TEL 19

POS-Nr.:31215

URL:http://www.snet.tu-berlin.de/menue/teaching

Sprache:Englisch

LernergebnisseStudents who have successfully finished this module have an overview of current and future concepts for

the World Wide Web. They have developed an understanding of protocols, languages and technologies

for the Web environment ranging from HTTP and HTML to RDF and OWL. Additionally they are aware of

the principles of designing protocols and languages for the Web and how the overall trend for the future

Web looks like (Semantic Web). In addition to the technological evolution of the Web the students will also

gain insights into its effects in personal lives, business environments, as well as human societies in

general (Web Science).

LehrinhalteThe module starts with an introduction to the classical technologies of the World Wide Web and its

evolution during the last decades. In practical exercises the students will learn the development with web

technologies and will understand the power as well as the shortcomings of each technology. In the first

half of this module they will work with classical technologies such as HTTP, HTML, DNS, JavaScript, CSS,

Web Services and will understand their interdependencies. In the second part more recent and novel

technologies and concepts will be introduced like RESTful API, HTML 5, RDF, Linked Data, OWL, modern

Content Management Systems, OAuth, WebID, WebOS, Firefox OS. The module will conclude with

looking at the effects of the Web on personal, business, and societal life focusing on social networks like

Facebook and Twitter.

Modulbestandteile


Nummer

Turnus SWS

Web Technologies IV 0433 L

702

WS 4


Web Technologies (Integrierte Veranstaltung) 180.0hAufwandbeschreibung: Multiplikator: Stunden: =Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0Vor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0

Web TechnologiesModulnr.: 1100 (Version 1) - Status: Freigegeben - Generiert: 25.08.2014 15:30 Uhr - Seite 1 von 5




practical lessons, the solutions are then presented and discussed.


Mandatory: basic knowledge of computer science, basic programming skills.

Desirable: basic knowledge in computer networks, modelling and artificial intelligence.


keine





AnmeldeformalitätenIt is not required to register for the lecture or practical lessons.

It is required to register for the oral examination. Please check the homepage of the professorship

(http://www.snet.tu-berlin.de/) for free examination appointments.



Literatur: Dean Allemang, Jim Hendler: Semantic Web for the Working Ontologist, Morgan

Kaufman 2011Jeffrey C. Jackson: Web Technologies: A Computer Science Perspective, Pearson

Prentice Hall 2007Toby Segaran, Colin Evans, Jamie Taylor: Programming the Semantic Web, O'Reilly

2009.







ECTS




ECTS


Systeme

Wahl nach

ECTS


TI)


Anwendungen

Wahl nach

ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS


TI)


ECTS

PunktenMedieninformatik BSc Medieninformatik StuPO 2014 Pflichtbereich PflichtWirtschaftsinformatik MSc Wirtschaftsinformatik/Information



ECTS

Punkten







(Wahlpflicht)

Wahl nach

ECTS

Punkten


Sonstiges


Documents

Studiengang: Master Informatik (MSc-Inf) Master MSc Informatik … · 2014-08-25 · Advanced Agent Competition Seit SS 2014 9 ... Machine Intelligence I / Neuronale Informationsverarbeitung