Master of Science Informatik

(1)

Modultitel

Rechnersysteme

Verantwortlich Technische Informatik

Modulturnus jedes Wintersemester

Verwendbarkeit Vertiefungsmodul im B. Sc. und M. Sc. Informatik.

Wahlpflichtmodul im Master Lehramt Informatik Gymnasium und Mittelschule Ziele Kenntnisse über die Funktionsweise von Rechnersystemen, deren Aufbau und

Verfahren zur Leistungssteigerung moderner Rechnersysteme. Der Theorieteil deckt drei Schwerpunktkomplexe ab:

- Leistungsbewertung von Rechnersystemen - Aufbau von Rechnersystemen

- Programmierung und Funktionsweise von integrierten Rechnersystemen Die Inhalte dieses Moduls werden in Theorie und Praxis erarbeitet.

Inhalt Der Modul umfasst die folgenden Schwerpunkte:

- Bewertung der Leistung von Rechnersystemen - RISC und CISC

- Pipelining und Superskalarität - Speichertechnologien und -entwurf - Mikrocontroller

- Busse

- Spezialprozessoren - Systeme auf einem Chip.

Teilnahmevoraus- setzungen

Keine

Literaturangabe unter http://www.informatik.uni-leipzig.de sowie im Vorlesungsverzeichnis Vergabe von Lei-

stungspunkten

Modulklausur zu den einzelnen Vorlesungen (je Vorlesung 60minütig). Referat als Vortrag mit Ausarbeitung im Seminar

Alle einzelnen Prüfungsleistungen müssen für sich bestanden sein.

Die Modulnote errechnet sich aus dem arithmetischen Mittel der gewichteten Einzelleistungen.

Empfohlen für: 1./3. Semester

Dauer 1 Semester

Arbeitsaufwand 10 LP = 300 Arbeitsstunden (Workload)

Lehrformen • Vorlesung "Rechnersysteme I" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 70 h Selbststudium = 100 h

• Vorlesung "Rechnersysteme II" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 70 h Selbststudium = 100 h

• Seminar "Rechnersysteme I oder II" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 70 h Selbststudium = 100 h

Modulnummer

10-202-2101

Modulform

Wahlpflicht

Akademischer Grad

Master of Science

Master of Science Informatik

(2)

Prüfungsformen und -leistungen

Semesterbegleitende Modulprüfung

Vorlesung "Rechnersysteme I"

Klausur 60 Min.

Vorlesung "Rechnersysteme II"

Klausur 60 Min.

Seminar "Rechnersysteme I oder II"

Referat mit schriftlicher Ausarbeitung

(3)

Modultitel

Rechnernetze

Verantwortlich Rechnernetze und Verteilte Systeme

Verwendbarkeit Wahl- oder Vertiefungsmodul für B. Sc. Informatik. Vertiefungsmodul für M. Sc.

Informatik ohne Schwerpunktwahl.

Ziele Die Studierenden erwerben Kenntnisse über die Funktionsweise von Protokollen für Anwendungen mit denen Sie teilweise täglich umgehen (WWW, E-Mail, FTP). Sie lernen, welche Anforderungen diese Anwendungen stellen und wie diese von Protokollen auf tieferen Ebenen erfüllt werden. Darüber hinaus wird der Aufbau von Rechnernetzen, insbesondere der des Internets aber auch drahtloser und zellularer Netze, ebenso vermittelt wie die Grundprinzipien der Kommunikation über diese Netze.

Inhalt Die erste Vorlesung thematisiert Konzepte, Prinzipien und Standards auf dem Gebiet der Rechnernetze. Aufbauend auf einer generellen Einführung der Thematik werden in einem Top-Down-Ansatz Schwerpunkte bei der Behandlung und

Funktionsweise von Protokollen auf der Anwendungs, der Transport- und der Internetschicht gelegt.

Aufbauend auf der ersten Vorlesung beinhaltet die zweite Vorlesung spezifische Anwendungen und Aspekte von Rechnernetzen. Darüber hinaus werden die Grundlagen zellularer Mobilfunknetze, Mobile IP und TCP in drahtlosen Netzen thematisiert.

Grundkenntnisse auf dem Gebiet der Rechnernetze. Da die Vorlesungen aufeinander aufbauen, beginnt die Vorlesung Rechernetze I am Anfang des Semester und die Vorlesung Rechernetze II nach Abschluß der ersten Vorlesung zur Mitte des Semesters. Eine Vorbereitung auf das Modul kann durch Studium der angegebenen Literatur erfolgen.

Literaturangabe James F. Kurose, Keith W. Ross, Computer Networking: A Top-Down Approach Featuring the Internet, Addison Wesley

Weitere Informationen unter http://www.informatik.uni-leipzig.de/rnvs sowie im Vorlesungsverzeichnis.

Lehrformen • Vorlesung "Rechnernetze I" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 55 h Selbststudium

= 85 h

• Übung "Rechnernetze I" (1 SWS) = 15 h Präsenzzeit und 50 h Selbststudium = 65 h

• Vorlesung "Rechnernetze II" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 55 h Selbststudium

= 85 h

• Übung "Rechnernetze II" (1 SWS) = 15 h Präsenzzeit und 50 h Selbststudium = 65 h

Modulnummer

10-202-2103

Modulform

Wahlpflicht

Master of Science

Master of Science Informatik

(4)

Vergabe von Lei- stungspunkten

Jede der beiden Vorlesungen wird schriftlich geprüft. Zum Erlangen der Leistungspunkte des Moduls müssen beide Klausuren bestanden werden.

Vorlesung "Rechnernetze I"

Klausur 60–180 Min.

Übung "Rechnernetze I"

Vorlesung "Rechnernetze II"

Übung "Rechnernetze II"

(5)

Modultitel

Angewandte Modelltheorie

Verantwortlich Professur Formale Konzepte

Verwendbarkeit Kernmodul der Theoretischen Informatik im M. Sc. Informatik

Ziele Kenntnisse der Grundbegriffe und Methoden der Modelltheorie. Verständnis des deklarativen Programmierungsparadigmas und des Begriffs einer formalen Wissensbasis.

Inhalt Es werden folgende Themen behandelt:

- Grundbegriffe der Mengentheorie - Mereologie und Mengentheorie - Hypermengen

- Modelltheoretische Semantik

- Modelltheorie wissensbasierter Systeme - Interpretierbarkeit von Wissenssystemen - Modelltheorie von Datenbanken

- Semantik von Logikprogrammen - Semantik der Begriffsverbände

- Semantik von Modellierungssprachen (RDF, OWL u.a.).

Kenntnisse der Logik wie sie im Modul "Logik, Automaten und Sprachen" vermittelt werden. Diese Kurse sollten erfolgreich absolviert worden sein.

Literaturangabe weitere Informationen unter http://www.informatik.uni-leipzig.de sowie im Vorlesungsverzeichnis.

30minütige mündliche Modulprüfung

Voraussetzung für den erfolgreichen Abschluss des Moduls ist neben der Prüfungsleistung auch der Erwerb eines studienbegleitenden Übungsscheines.

Empfohlen für: 1. Semester

Lehrformen • Vorlesung "Angewandte Modelltheorie" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 70 h Selbststudium = 100 h

• Übung "Angewandte Modelltheorie" (1 SWS) = 15 h Präsenzzeit und 35 h Selbststudium = 50 h

Modulnummer

10-202-2104

Modulform

Wahlpflicht

Master of Science

Master of Science Informatik

Vorlesung "Angewandte Modelltheorie"

Mündliche Prüfung 30 Min.

Übung "Angewandte Modelltheorie"

(6)

Modultitel

Angewandte Automatentheorie

Verantwortlich Abt. Automaten und Sprachen

Verwendbarkeit Wahlmodul im B. Sc. und M. Sc. Informatik im Bereich der Theoretischen

Informatik. Jede der Vorlesungen bereitet, zusammen mit einem entsprechenden Seminar, auf mögliche Inhalte der Bachelor- und Masterarbeit vor.

Ziele - Kenntnisse und Beherrschung von Anwendungen der Automatentheorie im gewählten Bereich

- Sicherheit im Nachweis von wesentlichen spezifizierten Eigenschaften der Modelle und Theorien

- im Seminar Erlernen selbstständigen wissenschaftlichen Arbeitens und Vortrag auf einem aktuellen Gebiet der Forschung.

Inhalt Es ist entweder die Vorlesung und die Übung oder die Vorlesung und das Seminar zu belegen.

In diesem Modul werden Vorlesungen zu den folgenden Themen angeboten:

•Verifikation

- Modellierung von Soft- und Hardwaresystemen als Kripkestrukturen - Spezifikation mittels temporaler Logiken (CTL, LTL, CTL*)

- Verfahren des Model checking und deren Komplexität

- Optimierung dieser Verfahren für spezifische Situationen (z.B. Nebenläufigkeit, Symmetrie, Kellersysteme).

•Semantik

- operationelle, denotationelle und axiomatische Semantik

- Theorie der cpos und der algebraischen Bereiche (Scott-, biendliche und L- Bereiche, kartesischer Abschluss, universelle Bereiche).

•Formalsprachliche Aspekte des DNA-Computing - Experimente von Adleman und Roweis et al.

- Stickersysteme

- Watson-Crick Automaten - ID-Systeme

- Splicingsysteme.

•Diskrete Strukturen und Codierungstheorie Empfohlen für: 1. Semester

Lehrformen • Seminar "zur gewählten Vorlesung" (1 SWS) = 15 h Präsenzzeit und 35 h Selbststudium = 50 h

• Übung "zur gewählten Vorlesung" (1 SWS) = 15 h Präsenzzeit und 35 h Selbststudium = 50 h

• Vorlesung "wahlweise aus Inhalt" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 70 h Selbststudium = 100 h

Modulnummer

10-202-2105

Modulform

Wahlpflicht

Master of Science

Master of Science Informatik

(7)

- Teilweise geordnete Mengen, Boole'sche Algebren, cpo's - Graphentheorie

- Codierungstheorie.

Ferner wird ein Seminar zur Angewandten Automatentheorie angeboten. Hier soll der Studíerende eine aktuelle Forschungsarbeit möglichst selbständig bearbeiten, schriftlich ausarbeiten und hierüber vortragen.

Kenntnisse des Moduls »Logik, Automaten und Sprachen« sowie Kenntnisse im mathematischen Argumentieren; für das Seminar gleichzeitiger oder vorheriger Besuch von Veranstaltungen zur Theoretischen Informatik im Umfang von 6 SWS

Literaturangabe Weitere Informationen unter http://www.informatik.uni-leipzig.de sowie im Vorlesungsverzeichnis.

Klausur (bei weniger als 20 Teilnehmern mündliche Prüfung), APL im Seminar (Gewichtung: je Klausur 1x, APL 1x)

Modulabschlussprüfung: Klausur 60–180 Min.

Vorlesung "wahlweise aus Inhalt"

Übung "zur gewählten Vorlesung"

Und

Seminar "zur gewählten Vorlesung"

Referat

Oder

(8)

Modultitel

Automatentheorie

Verantwortlich Abt. Automaten und Sprachen

Verwendbarkeit Vertiefungsmodul im B. Sc. und M. Sc. nformatik. Die Vorlesung bereitet,

zusammen mit einem entsprechenden Seminar auf mögliche Inhalte der Bachelor- und Masterarbeit vor.

Ziele Kenntnisse und Beherrschung des exakten Umgangs mit algebraischen und quantitativen Automatenkonzepten und der Beschreibung und Eigenschaften des zugehörigen Verhaltens.

Inhalt - Endliche Automaten

- Sätze von Kleene und Myhill-Nerode - algebraische Automatentheorie

- logische Spezifikation des Verhaltens von Automaten (Büchi) - quantitative Automatenmodelle und ihr Verhalten (Schützenberger).

Modul »Logik, Automaten und Sprachen«

Klausur

Voraussetzung zum Bestehen ist studienbegleitend ein Übungsschein zu erwerben.

Lehrformen • Vorlesung "Automatentheorie" (4 SWS) = 60 h Präsenzzeit und 105 h Selbststudium = 165 h

• Übung "Automatentheorie" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 105 h Selbststudium

= 135 h

Modulnummer

10-202-2106

Modulform

Wahlpflicht

Master of Science

Master of Science Informatik

Vorlesung "Automatentheorie"

Übung "Automatentheorie"

(9)

Modultitel

Methoden und Prinzipien der Logik

Verantwortlich Professur Formale Konzepte

Verwendbarkeit Kernmodul der Theoretischen Informatik im B. Sc. und M. Sc. Informatik

Ziele Kenntnisse der Grundbegriffe und Methoden der formalen Logik. Vertiefung des logisches Schliessen und korrekten Argumentierens, Verständnis des deklarativen Programmierungsparadigmas und des Begriffs einer formalen Wissensbasis.

Kenntnisse über Deduktionssysteme und das automatische Theorembeweisen.

Inhalt Im Modul werden folgende Themen behandelt:

- Aufbau des Prädikatenkalküls der 1. Stufe

- Axiomatisierung des PK (Frege-Hilbertsche Axiome), - Ableiten und Folgern,

- Modellbegriff - Vollständigkeitssatz

- Grundbegriffe zu den Deduktionssystemen - Automatisches Theorembeweisen

- Anwendungen in der Künstlichen Intelligenz.

Kenntnisse zu Automaten und formale Sprachen sowie Algorithmen und Datenstrukturen wie sie in den Moduln "Logik, Automaten und Sprachen" sowie

"Algorithmen und Datenstrukturen" vermittelt werden. Diese Module sollten erfolgreich absolviert worden sein.

Literaturangabe weitere Informationen unter http://www.informatik.uni-leipzig.de sowie im Vorlesungsverzeichnis

Modulklausur

Voraussetzung für den erfolgreichen Abschluss des Moduls ist neben der Prüfungsleistung auch der Erwerb eines studienbegleitenden Übungsscheines.

Lehrformen • Vorlesung "Logik" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 70 h Selbststudium = 100 h

• Übung "Logik" (1 SWS) = 15 h Präsenzzeit und 35 h Selbststudium = 50 h

Modulnummer

10-202-2109

Modulform

Wahlpflicht

Master of Science

Master of Science Informatik

Vorlesung "Logik"

Übung "Logik"

(10)

Modultitel

Ontologie und medizinische Informationssyssteme

Verantwortlich Professur Formale Konzepte / Medizinische Informatik

Verwendbarkeit Vertiefungsmodul im M. Sc. Informatik, speziell für Schwerpunkt Medizinische Informatik.

Ziele Kenntnisse der Grundbegriffe und Methoden der ontologiebasierten Wissensmodellierung. Kenntnisse über den Aufbau und die Anwendung wissensbasierter Systeme in der Medizin. Beherrschung grundlegender Repräsentationstechniken.

Inhalt Ontologie: Stufen der Wissensverarbeitung, Grundlagen der Formalen Ontologie, Systeme von Basisontologien, Ontologische Abbildungen, Methoden der

Wissensmodellierung, Modellierungssprachen, Klassifizierungssysteme in der Medizin, Medizinische Ontologien, Medizinische Anwendungssysteme.

Grundlagen des Ontological Engineering: Methoden und Prinzipien der Wissensmodellierung, Wissensaquisition, ontologische Fundierung von Grundbegriffen der Modellierungsebene.

Modul "Datenbanken" und "Logik und Grundlagen der Wissensakquisition".

Mündliche Modulprüfung mit einer Dauer von 30 bis 50 Minuten (bei mehr als 20 Teilnehmern Klausur).

APL im Seminar ist Voraussetzung für den erfolgreichen Abschluss des Moduls.

Lehrformen • Vorlesung "Ontologie und medizinische Informationssyssteme" (3 SWS) = 45 h Präsenzzeit und 105 h Selbststudium = 150 h

• Übung "Ontologie und medizinische Informationssyssteme" (1 SWS) = 15 h Präsenzzeit und 35 h Selbststudium = 50 h

• Seminar "Ontologie und medizinische Informationssyssteme" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 70 h Selbststudium = 100 h

Modulnummer

10-202-2110

Modulform

Wahlpflicht

Master of Science

Master of Science Informatik

Modulabschlussprüfung: Mündliche Prüfung 30–50 Min.

Vorlesung "Ontologie und medizinische Informationssyssteme"

Übung "Ontologie und medizinische Informationssyssteme"

Seminar "Ontologie und medizinische Informationssyssteme"

Referat

(11)

Modultitel

Visualisierung

Verantwortlich Abteilung Bild- und Signalverarbeitung

Verwendbarkeit Vertiefungsmodul im B. Sc. und M. Sc. Informatik. Master Lehramt Informatik Gymnasium und Mittelschule

Ziele Die Studierenden sollen die Visualisierung als Anwendung der Computergrafik zur Aufbereitung von Mess- und Simulationsdaten aus den Natur-, Technik- und Lebenswissenschaften kennenlernen, wobei Medizin und Biologie besonders hervorgehoben werden. Die Kenntnis allgemeiner Prinzipien, die Anwendung auf konkrete Probleme und die Umsetzung bis hin zur Entwicklung ganzer

Visualisierungssysteme sind wesentliche Qualifikationsziele.

Für Lehramtsstudierende vermittelt das Modul Kenntnisse über Probleme, Methoden und Anwendungen aus einem Vertiefungsgebiet, gemäß den Anforderungen der LAPO I.

Inhalt Das Modul umfasst 2 Vorlesungen ("Visualisierung in Naturwissenschaft und Technik" sowie "Visualisierung in Biologie und Medizin") und ein Praktikum ("Visualisierungspraktikum"), die alle zu belegen sind.

Visualisierung beschäftigt sich mit der Nutzung der Computergrafik zur

Generierung von Bildern und Animationen, die einer verbesserten Auswertung von Experimenten und Simulationen durch den Menschen dienen. Sie gehört in vielen Disziplinen zu den grundlegenden Techniken der Datenauswertung.

"Visualisierung in Naturwissenschaft und Technik":

Behandelt werden vor allem Prinzipien, Methoden und erfolgreiche Beispiele zur Visualisierung von Felddaten, wie sie bei Simulationen und Messungen in Physik, Chemie, Meteorologie und den Ingenieurwissenschaften, aber auch der Medizin auftreten. Ferner werden Aspekte des Entwurfs von Visualisierungssystemen behandelt. Themen sind u. a. Datenrepäsentation, Grundlagen aus Theorie und Anwendungsdomänen, direkte Visualisierung, struktur- und merkmalsorientierte Visualisierung, Visualisierungssysteme.

"Visualisierung in Biologie und Medizin":

Behandelt werden primär Prinzipien, Methoden und Beispiele der Visualisierung von Daten aus Biologie und Medizin. Themen sind u. a. Isoflächen, Direct Volume Rendering, strukturelle Analysemethoden, Graphen.

Lehrformen • Vorlesung "Visualisierung in Naturwissenschaft und Technik" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 60 h Selbststudium = 90 h

• Vorlesung "Visualisierung in Biologie und Medizin" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 60 h Selbststudium = 90 h

• Praktikum "Visualisierungspraktikum" (4 SWS) = 60 h Präsenzzeit und 60 h Selbststudium = 120 h

Modulnummer

10-202-2201

Modulform

Wahlpflicht

Master of Science

Master of Science Informatik

(12)

"Visualisierungspraktikum":

Verfahren aus den Vorlesungen werden selbstständig praktisch umgesetzt, wobei auch Erfahrungen zur Entwicklung ganzer Visualisierungssysteme gewonnen werden.

Keine

Literaturangabe unter http://www.informatik.uni-leipzig.de sowie im Vorlesungsverzeichnis Vergabe von Lei-

stungspunkten

Für den erfolgreichen Abschluss des Moduls sind folgende Prüfungsleistungen zu erbringen:

eine 120minütige Klausur zu beiden Vorlesungen (oder eine mündliche 30 minütige Prüfung bei weniger als 12 Teilnehmern).

Für das Praktikum: Lösung sowie Präsentation studienbegleitender

Praktikumsaufgaben. Alle einzelnen Prüfungsleistungen müssen mindestens mit

"bestanden" bewertet sein. Die Modulnote errechnet sich aus dem gewichteten Mittel der Einzelleistungen, wobei das Wichtungsverhältnis von Klausur zu Praktikumsleistung 3:2 ist.

Vorlesung "Visualisierung in Naturwissenschaft und Technik"

Klausur 120 Min.

Vorlesung "Visualisierung in Biologie und Medizin"

Praktikum "Visualisierungspraktikum"

Praktikumsleistung

(13)

Modultitel

Sequenzanalyse und Genomik

Verantwortlich Lehrstuhl für Bioinformatik

Verwendbarkeit Vertiefungsmodul im M. Sc. Informatik, Pflichtmodul im Schwerpunktfach Bioinformatik.

Modul im B. Sc. Biowissenschaften.

Ziele Erlernen der elementaren Fragestellungen sowie theoretischer Grundlagen der Bioinformatik. Aneignen von Fähigkeiten im Umgang mit Standardwerkzeugen zur Suche in Datenbanken mit Alignment Programmen, zur Vorhersage von Protein- und RNA-Strukturen sowie zur Rekonstruktion phylogenetischer Bäume; Aneignen der Kompetenz zur Auswahl geeigneter Werkzeuge, zur Bewertung der

entsprechenden Ergebnisse und zum Erkennen möglicher Fehler.

Inhalt Vorlesung "Sequenzanalyse und Genomik":

- Exakte und approximative Suche in Sequenzdaten - lokale und globale Alignierung von Sequenzen

- Phylogenetische Rekonstruktion in Theorie und Praxis

- Einführendes zur Vorhersage von RNA- und Proteinstrukturen.

Eine Spezialvorlesung wird auf einem der folgenden Themengebiete angeboten:

- Evolutionäre Algorithmen“: Kombinatorische Optimierungs-Probleme; Simulated Annealing; Werte-Landschaften; Genetische Algorithmen; Genetic Programming.

- Hidden-Markov-Modelle in der Bioinformatik“: Grundlagen von HMMs: Baum- Welch- und Viterbi-Algorithmus; Parameterschaätzung; paarweise Alignments mit HMMs; Profile-HMMs für Sequenzfamilien; multiple Alignments mit Lernen von Profile-HMMs.

- Präbiotische Evolution“: Astrophysikalische Grundlagen; Präbiotische Chemie;

Chemische Reaktionsnetzwerke; Die RNA Welt und alternative Szenarien;

Mathematische Modelle: Quasispecies, Hyperzyklus, und Co.; Der Genetische Code.

Praktikum "Nukleinsäuren" oder Praktikum "Phylogenetische Rekonstruktion":

- Nukleinsäuren“: Praxisnaher Umgang mit Standard-Programmen (u.a. “blast“,

“clustalW“ und “dialign“) zur genomweiten Suche und zum Sequenzvergleich.

- Nukleinsäuren“: Suche nach strukturierter Information, wie z.B. Protein- Empfohlen für: 1. Semester

Lehrformen • Vorlesung "Einführungsvorlesung Sequenzanalyse und Genomik" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 56 h Selbststudium = 86 h

• Vorlesung "Spezialvorlesung wahlweise 1 aus 3" (1 SWS) = 15 h Präsenzzeit und 28 h Selbststudium = 43 h

• Seminar "Seminar entsprechend zur gewählten Spezialvorlesung" (1 SWS) = 15 h Präsenzzeit und 28 h Selbststudium = 43 h

• Praktikum "Praktikum wahlweise 1 aus 2" (3 SWS) = 45 h Präsenzzeit und 83 h Selbststudium = 128 h

Modulnummer

10-202-2207

Modulform

Wahlpflicht

Master of Science

Master of Science Informatik

(14)

kodierenden Regionen, nicht-kodierenden RNAs oder regulatorischen Elementen in Genomen unter Zuhilfenahme aktueller Werkzeuge und Methoden (z.B. “tracker“,

“RNAz“ oder “infernal“)

- Phylogenie“: Rekonstruktion von Phylogenien mit Standard-Werkzeugen wie

“phylip“, “MEGA“ oder “NeighborNet“

- Phylogenie“: Problemgerechte Auswahl einer Methode (Maximum Parsimony, Maximum Likelyhood oder distanzbasiert); kritische Bewertung von Ergebnissen.

- Nukleinsäuren und Phylogenie“: Umgang mit Datenquellen wie dem “UCSC Genome Browser“.

Keine

90minütige Modulklausur (oder bei weniger als 20 Teilnehmern eine 30minütige mündliche Prüfung).

Voraussetzung für den erfolgreichen Abschluss des Moduls ist neben der Klausur auch eine APL im Praktikum sowie im Seminar.

Modulabschlussprüfung: Klausur 90 Min.

Vorlesung "Einführungsvorlesung Sequenzanalyse und Genomik"

Praktikum "Praktikum wahlweise 1 aus 2"

Praktikumsleistung

Vorlesung "Spezialvorlesung wahlweise 1 aus 3"

Seminar "Seminar entsprechend zur gewählten Spezialvorlesung"

Referat

(15)

Modultitel

Datenbanktechnologien - Kleines Aufbaumodul

Verantwortlich Abteilung Datenbanken

Verwendbarkeit Kernmodul im M. Sc. Informatik. Das Modul ist den Gebieten Praktische bzw.

Angewandte Informatik zuzuordnen.

Ziele Mit diesem Modul vertiefen die Studierenden ihre Kenntnisse auf dem Gebiet der Datenbanktechnologien. Dies sollte sich in der Auswahl der Veranstaltungen ausdrücken. Das Spektrum der angebotenen Themen ist breit gefächert, so dass sowohl etablierte als auch neu entstehende Gebiete in das Modul aufgenommen werden konnten. Diese Flexibilität entspricht dem universitären Charakter der Ausbildung.

Bei Wahl des Fachseminars in das Modul beweist der Studierende seine Fähigkeit, sich unter Anleitung, aber weitestgehend selbständig, in ein Wissenschaftsgebiet einzulesen.

Inhalt Der Studierende belegt entweder eine Vorlesung und ein Seminar oder zwei Vorlesungen.

Der Studierende wählt Lehrveranstaltungen aus den folgenden Gebieten aus:

- Datenbanksysteme II

- Implementierung von Datenbanksystemen - Mehrrechner-Datenbanksysteme

- Problemseminar aus dem Gebiet der Datenbanktechnologie - Peer-to-Peer Systeme.

Die Kenntnisse des Moduls Datenbanksysteme I (Bachelor - Informatik) oder eines inhaltlich gleichwertigen Moduls anderer Ausbildungseinrichtungen/Studiengänge werden vorausgesetzt.

Literaturangabe Zu jeder Vorlesung des Moduls wird eine WEB-Seite mit aktuellen Hinweisen, Vorlesungsskript und Literaturangaben als Unterseite der allgemeinen URL http://dbs.uni-leipzig.de angeboten werden.

- Das Modul wird grundsätzlich durch eine Klausur abgeschlossen, die drei

Bestandteile des Moduls sind gleichwertig. Bei einer geringen Teilnehmerzahl kann vom Lesenden eine mündliche Prüfung festgelegt werden.

Lehrformen • Vorlesung "Vorlesung wahlweise siehe Inhalt" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 55 h Selbststudium = 85 h

• Seminar "Fachseminar wahlweise siehe Inhalt" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 55 h Selbststudium = 85 h

• Vorlesung "Vorlesung wahlweise siehe Inhalt mit 1 oder 2 SWS" (1 SWS) = 15 h Präsenzzeit und 50 h Selbststudium = 65 h

Modulnummer

10-202-2215

Modulform

Wahlpflicht

Master of Science

Master of Science Informatik

(16)

- Bei Problemseminaren erfolgt eine gemeinsame Benotung der Ausarbeitung und des Vortrages. Diese gehen mit dem Gewicht 0,5 in die Teilnote ein. Beide Bestandteile müssen bestanden (mindestens Note 4) sein.

- Bei Wiederholungsprüfungen werden nur nicht bestandene Teilprüfungen wiederholt. Ist der Prüfungsanspruch für eine Teilprüfung entgültig verfallen (z.B.

dadurch, dass für diesen Teil keine weitere Wiederholung möglich ist), verfallen auch die anderen für dieses Modul erbrachten Prüfungsleistungen.

Seminar "Fachseminar wahlweise siehe Inhalt"

Referat

Und

Vorlesung "Vorlesung wahlweise siehe Inhalt mit 1 oder 2 SWS"

Vorlesung "Vorlesung wahlweise siehe Inhalt"

Oder

(17)

Modultitel

Datenbanktechnologien -Aufbaumodul

Verwendbarkeit Vertiefungsmodul im B. Sc. und M. Sc. Informatik

Ziele Mit diesem Modul vertiefen die Studierenden ihre Kenntnisse auf dem Gebiet der Datenbanktechnologien. Dies sollte sich in der Auswahl der Veranstaltungen ausdrücken. Das Spektrum der angebotenen Themen ist breit gefächert, so dass sowohl etablierte als auch neu entstehende Gebiete in das Modul aufgenommen werden konnten. Diese Flexibilität entspricht dem universitären Charakter der Ausbildung.

Bei Wahl des Fachseminars in das Modul beweist der Studierende seine Fähigkeit, sich unter Anleitung, aber weitestgehend selbständig, in ein Wissenschaftsgebiet einzulesen.

Inhalt Der Studierende wählt aus den folgenden Lehrveranstaltungen entweder drei Vorlesungen oder zwei Vorlesungen und ein Seminar aus, wobei bei dieser

Auswahl die in der folgenden Aufstellung zuerst genannten Veranstaltungen stärker empfohlen werden.

•Vorlesung Datenbanksysteme II Inhalt:

- DB-Programmierung: Eingebettetes SQL, CLI / ODBC, Stored Procedures - Web-Anbindung von Datenbanken: JDBC, Servlets, JSP / ASP, PHP, Portlets - Objektorientierten Datenbanksystemen (OODBS): Grundlagen, Sprachen ODL, OQL

- Objektrelationale DBS / SQL99

- XML-Datenbanken: Speicherung von XML-Dokumenten, XML Schema, XQuery, existierende XML-DBS.

Zu dieser Lehrveranstaltung werden Übungsaufgaben als Anleitung zum

Selbststudium angeboten, die auf die praktische Anwendung des Vorlesungsinhalts ausgerichtet sind. Die Lösung wird in Übungen erarbeitet. Mit Hinblick auf die Prüfungsklausur wird der Besuch dieser Übungen dringend empfohlen. Durch den Besuch von Vorlesung und Übung "Datenbanksysteme II" und der alternativen Wahl zweier anderer Vorlesungen oder einer Vorlesung und eines Seminars ergäbe sich in diesem Fall eine Präsenzzeit von 105 Stunden.

Lehrformen • Vorlesung "wahlweise aus Auflistung im Inhalt" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 70 h Selbststudium = 100 h

• Vorlesung "wahlweise aus Auflistung im Inhalt" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 70 h Selbststudium = 100 h

• Seminar "wahlweise zu einer der gewählten Vorlesungen" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 70 h Selbststudium = 100 h

Modulnummer

10-202-2216

Modulform

Wahlpflicht

Master of Science

Master of Science Informatik

(18)

•Vorlesung Moderne Datenbanktechniken (MDBT) Inhalt:

- Datawarehousing und andere Anwendungen von Datenbanktechniken - Aktuelle Fragen der Implementierung von Datenbanksystemen.

•Vorlesung Implementierung von Datenbanksystemen I Inhalt:

- Aufbau von DBS (Schichtenmodell)

- Externspeicherverwaltung: Dateiverwaltung, Einsatz von Speicherhierarchien, Disk-Arrays, nicht-flüchtige Halbleiterspeicher

- Pufferverwaltung: Lokalität, Speicherallokation, Seitenlokalisierung, Seitenersetzung, Lesestrategien (Demand-, Prefetching), Schreibstrategien - Satzverwaltung: Freispeicherverwaltung, Satzadressierung, lange Felder - Indexstrukturen für DBS: B-Bäume, Hash-Verfahren, Grid-File, R-Baum, Text- Indizes, etc.

- Anfragebearbeitung: Übersetzung/Interpretation, Query-Optimierung.

•Vorlesung Implementierung von Datenbanksystemen II Inhalt:

- Implementierung relationaler Operatoren (Scan, Join, Sort, etc.)

- Synchronisation: Serialisierbarkeit, Sperrverfahren, Deadlock-Behandlung, Mehrversionenverfahren, sonstige Synchronisationsansätze

- Logging und Recovery: Fehlermodell, Logging-Strategien, Checkpoint-Ansätze, Crash-Recovery, Media-Recovery

- Erweiterte Transaktionsmodelle (geschachtelte Transaktionen, verkettete Transaktionen, etc.)

- DB-Benchmarks.

•Vorlesung Mehrrechner-Datenbanksysteme Inhalt:

- Klassifikation von Mehrrechner-DBS - Architektur von Verteilten DBS - Datenverteilung

- Verteilte und parallele Anfrageoptimierung - Transaktionsverwaltung in Verteilten DBS - Replizierte DBS

- Cluster-DBS (Shared Disk).

•Vorlesung Data Warehousing und Data Mining Inhalt:

- Architektur von Data Warehouse-Systemen - Mehrdimensionale Modellierung

- Datenintegration, Datenbereinigung, ETL-Werkzeuge

- Performance-Techniken: Indexstrukturen, materialisierte Sichten, parallele Datenbanken

- Data Mining-Verfahren

- Anwendungsfälle: Web Usage Mining.

•Problemseminar aus dem Gebiet der Datenbanktechnologie oder verwandten Gebieten, beispielsweise der Bio-Informatik. Die Themenstellung richtet sich nach den aktuellen Entwicklungen auf dem Gebiet der Datenbanktechnologie bzw.

verwandter Gebiete. Die aktuellen Themen werden im Vorlesungsverzeichnis ausgewiesen. Im Rahmen des Seminars ist eine Ausarbeitung zu einem Teilthema, die von einem Mitarbeiter betreut wird, anzufertigen und über ihren Inhalt

vorzutragen.

•Vorlesung Geoinformationssysteme I Inhalt:

- Datenbanken, Informationssysteme, Geoinformationssysteme

(19)

- Quellen und Erfassung von Daten - Anwendungsbeispiele mit Demonstration - Geometrisches Modellieren

- Topologoisches Modellieren

- Anwendungstypische Manipulationen raumbezogener Daten - Datenanalyse, Auswertung

- Karten als Ausgabeform der Information - ATKIS (Überblick).

•Vorlesung Geoinformationssysteme II Inhalt:

- Anfragesprachen für GIS

- Datenstrukturen zur Speicherung raumbezogener Daten

(Anforderungen, Probleme, Flächenpartitionierung, verschiedene Datenstrukturen zur Speicherung von Punkten und Rechtecken und damit verbundene Algorithmen).

Die Diskussion der Datenstrukturen bildet den Schwerpunkt der Vorlesung.

•Vorlesung Peer-to-Peer Systeme Inhalt:

- Merkmale von P2P-Systemen, das free-riding-Problem - Ausgewählte existierende Systeme

- Kernprobleme: Datenverteilung, Auffinden von Daten - Datenschutz und Datensicherheit in P2P-Systemen - Qualitätssicherung, Robustheit

- Datenintegration.

•Vorlesung Datenbanken in der Bioinformatik Inhalt:

- Biologische und biochemische Grundlagen - Überblick Bio-Datenbanken

- Gen-Datenbanken: Suche, Sequenzanalyse, Annotations-Problematik

- Genexpressionsanalyse: Verfahren, Datenbank-Anforderungen, Data Mining auf Expressionsdaten

- Protein-Datenbanken, Pathway-Datenbanken - Integration von Bio-Daten

Anfragesprachen in Bio-Datenbanken, Web Services in der Bioinformatik.

- Die Kenntnisse des Moduls Datenbanksysteme I (Bachelor - Informatik) oder eines inhaltlich gleichwertigen Moduls anderer

Ausbildungseinrichtungen/Studiengänge werden vorausgesetzt.

- Bei den konsekutiven Vorlesungen Geoinformationssystem bzw.

Implementierungen von Datenbanksystemen ist der Inhalt der ersten Teilvorlesung nicht zwingend notwendig für das Verstehen des zweiten Teils, der Besuch wird jedoch empfohlen.

Literaturangabe Zu jeder Vorlesung des Moduls wird eine WEB-Seite mit aktuellen Hinweisen, Vorlesungsskript und Literaturangaben als Unterseite der allgemeinen URL http://dbs.uni-leipzig.de angeboten werden.

Modulklausur (bei weniger als 20 Teilnehmern mündliche Prüfung) sowie bei Wahl eines Seminar APL (Gewichtung in diesem Fall: Klausur 2x, APL 1x)

Voraussetzung zum Bestehen ist eine studienbegleitende APL (Übung).

(20)

Vorlesung "wahlweise aus Auflistung im Inhalt"

Oder

Vorlesung "wahlweise aus Auflistung im Inhalt"

Und

Seminar "wahlweise zu einer der gewählten Vorlesungen"

Referat

(21)

Modultitel

Moderne Datenbanktechniken

Verwendbarkeit Kernmodul im M. Sc. Informatik der Praktischen Informatik

Ziele Mit diesem Modul werden die Kenntnisse über moderne Datenbanktechniken vertieft.

Inhalt Inhalt der Lehrveranstaltung sind die folgenden Komplexe:

- Datawarehousing und andere Anwendungen von Datenbanktechniken - Aktuelle Fragen der Implementierung von Datenbanksystemen.

Die Vorlesung 2 findet entweder mit einer SWS oder mit zwei SWS statt.

Modul Datenbanksysteme I oder ein inhaltlich äquivalentes Modul

Literaturangabe Zu dem Modul wird eine WEB-Seite mit aktuellen Hinweisen, Vorlesungsskript und Literaturangaben als Unterseite der allgemeinen URL http://dbs.uni-leipzig.de angeboten werden. Diese wird während des Studiums durch aktuelle Informationen ergänzt.

Modulklausur (bei weniger als 20 Teilnehmern mündliche Prüfung) Empfohlen für: 1. Semester

Lehrformen • Vorlesung "Anwendungen von Datenbanktechniken (wahlweise auch 1 SWS)" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 55 h Selbststudium = 85 h

• Vorlesung "Implementierung von Datenbanksystemen (wahlweise auch 2 SWS)"

(1 SWS) = 15 h Präsenzzeit und 50 h Selbststudium = 65 h

Modulnummer

10-202-2217

Modulform

Wahlpflicht

Master of Science

Master of Science Informatik

Vorlesung "Anwendungen von

Datenbanktechniken (wahlweise auch 1 SWS)"

Vorlesung "Implementierung von

Datenbanksystemen (wahlweise auch 2 SWS)"

Oder

(22)

Modultitel

Grundlagen Komplexer Systeme

Verantwortlich Professur für Parallelverarbeitung und Komplexe Systeme

Modulturnus jedes Sommersemester

Verwendbarkeit Kernmodul der Praktischen Informatik im B. Sc. und M. Sc. Informatik

Ziele Im Modul werden grundlegende Kenntnisse über komplexe Systeme aus Sicht der Informatik erworben. Dabei werden Methoden der Simulation, Verfahren der Schwarm-Intelligenz oder Multi-Agentensysteme behandelt.

Inhalt Es müssen zwei Vorlesungen oder eine Vorlesung und ein Seminar gewählt werden.

Diskrete Simulation:

Simulationsparadigmen, Grundlagen von Warteschlangen/Bediensystemen, Formale Modelle für Diskrete Ereignissysteme und Systemspezifikation, Ein- und Ausgabegabemodellierung, Simulationssprachen, Parallele/Verteilte Simulation.

Zellularautomaten:

Berechnungsmächtigkeit, Selbstreproduktion, Schnelles Sortieren,

Synchronisations- und Markierungsprobleme, Diskretisierung kontinuierlicher Systeme, Modellierung realer Phänomene.

Verfahren der Schwarm Intelligenz:

Ameisenalgorithmen, Schwarmalgorithmen, Prinzipien der Selbstorganisation in biologischen Systemen und ihre Nutzung in der Informatik.

Modul "Algorithmen und Datenstrukturen"

Modulklausur (bei weniger als 20 Teilnehmern mündliche Prüfung)

alternativ bei Wahl eines Seminars: Modulklausur, APL im Seminar (Gewichtung:

Modulklausur 2x, APL 1x)

Bei weniger als 20 Teilnehmern wird die Modulklausur durch eine mündliche Empfohlen für: 1. Semester

Lehrformen • Vorlesung "Diskrete Simulation" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 45 h Selbststudium = 75 h

• Vorlesung "Zellularautomaten" (1 SWS) = 15 h Präsenzzeit und 60 h Selbststudium = 75 h

• Vorlesung "Vorlesungstitel wahlweise aus Auflistung im Inhalt" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 45 h Selbststudium = 75 h

• Seminar "Verfahren der Schwarm Intelligenz" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 45 h Selbststudium = 75 h

Modulnummer

10-202-2218

Modulform

Wahlpflicht

Master of Science

Master of Science Informatik

(23)

Prüfung ersetzt

Vorlesung "Diskrete Simulation"

Und

Vorlesung "Vorlesungstitel wahlweise aus Auflistung im Inhalt"

Und

Seminar "Verfahren der Schwarm Intelligenz"

Referat

Vorlesung "Zellularautomaten"

Oder

(24)

Modultitel

Grundlagen der Parallelverarbeitung

Modulturnus jedes Sommersemester

Verwendbarkeit Kernmodul der Praktischen Informatik im B. Sc. und M. Sc. Informatik.

Ziele Im Modul wird ein grundlegendes Verständnis der Parallelverarbeitung, der

Modellierung von Parallelrechner-Architekturen sowie Kenntnisse im Entwurf und in der Implementierung paralleler Algorithmen erworben. Im Pflichtteil des Moduls werden schwerpunktmässig theoretische Kenntnisse erworben. Im Wahlpflichtteil können die theoretischen Kenntnisse je nach Interessensschwerpunkt ausgebaut werden. Die Studierenden sollen am Ende des Moduls grundlegende Möglichkeiten und Techniken der Parallelverarbeitung kennen.

Inhalt Es müssen entweder zwei Vorlesungen oder eine Vorlesung und ein Seminar belegt werden.

Parallele Algorithmen: Grundlegende Konzepte und Bewertungskriterien für parallele Algorithmen, PRAM-Modell, Parallele Algorithmen für grundlegende Probleme wie Sortieren oder Mergen, Grundlagen von Hardware Algorithmen.

Parallele Berechnungsmodelle: Grundlegender Aufbau von Parallelrechnern, Einführung in realistische Parallerechnermodelle, Varianten des BSP-Modells, Varianten des LogP-Modells´, Auswirkungen der Modelle auf den Entwurf von Algorithmen, Algorithmische Lösung von Beispielproblemen.

Entwurf und Implementierung paralleler Algorithmen: Parallele Plattformen, Entwurfsprinzipien, Analytische Modellierung, Parallele Programmierung für nachrichtengekoppelte und speichergekoppelte Parallelrechner,

Matrixmultiplikation, Sortieren, Graphenalgorithmen, Diskrete Optimierung, Dynamische Programmierung.

Rekonfigurierbare Rechensysteme: Einsatzbereiche rekonfigurierbarer Rechensysteme, Typen rekonfigurierbarer Rechensysteme, Aufbau von Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), Theoretische Konzepte der

Rekonfigurierbarkeit, Grundlegende Algorithmen zu dynamischer Rekonfiguration.

Lehrformen • Vorlesung "Vorlesungstitel wahlweise aus Auflistung im Inhalt" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 45 h Selbststudium = 75 h

• Seminar "Seminar zur gewählten Vorlesung" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 60 h Selbststudium = 90 h

Modulnummer

10-202-2219

Modulform

Wahlpflicht

Master of Science

Master of Science Informatik

(25)

Modul "Grundlagen der Technische Informatik"´, Modul "Algorithmen und Datenstrukturen"

Literaturangabe Weitere Informationen unter http://www.informatik.uni-leipzig.de sowie im Vorlesungsverzeichnis

Modulklausur

alternativ bei Wahl eines Seminars: Modulklausur, APL im Seminar (Gewichtung:

Modulklausur 2x, APL 1x)

Bei weniger als 20 Teilnehmern wird die Modulklausur durch eine mündliche Prüfung ersetzt.

Seminar "Seminar zur gewählten Vorlesung"

Referat

Klausur 120 Min.

Oder

Klausur 120 Min.

Und

Oder

Und

(26)

Modultitel

Parallelverarbeitung

Ziele Im Modul wird ein grundlegendes Verständnis der Parallelverarbeitung, der

Modellierung von Parallelrechner-Architekturen sowie Kenntnisse im Entwurf und in der Implementierung paralleler Algorithmen erworben. Im Pflichtteil des Moduls werden schwerpunktmäßig theoretische Kenntnisse erworben. Im Wahlpflichtteil können die theoretischen Kenntnisse ausgebaut werden oder durch praktische Fähigkeiten ergänzt werden. Die Studierenden sollen am Ende des Moduls in der Lage sein Möglichkeiten zur Lösung von Problemen mittels paralleler Algorithmen abschätzen zu können und die Qualität paralleler Algorithmen bewerten zu können.

Inhalt Die Vorlesung Parallelverarbeitung muss belegt werden. Ferner muss entweder eine weitere Vorlesung, zwei Übungen, ein Seminar oder ein Praktikum belegt werden.

Parallele Algorithmen: Grundlegende Konzepte und Bewertungskriterien für parallele Algorithmen, PRAM-Modell, Parallele Algorithmen für grundlegende Probleme wie Sortieren oder Mergen, Grundlagen von Hardware Algorithmen.

Parallele Berechnungsmodelle: Grundlegender Aufbau von Parallelrechnern, Einführung in realistische Parallerechnermodelle, Varianten des BSP-Modells, Varianten des LogP-Modells´, Auswirkungen der Modelle auf den Entwurf von Algorithmen, Algorithmische Lösung von Beispielproblemen.

Entwurf und Implementierung paralleler Algorithmen: Parallele Plattformen, Entwurfsprinzipien, Analytische Modellierung, Parallele Programmierung für nachrichtengekoppelte und speichergekoppelte Parallelrechner,

Matrixmultiplikation, Sortieren, Graphenalgorithmen, Diskrete Optimierung, Dynamische Programmierung.

Rekonfigurierbare Rechensysteme: Einsatzbereiche rekonfigurierbarer Empfohlen für: 1./3. Semester

Lehrformen • Vorlesung "Parallelverarbeitung" (4 SWS) = 60 h Präsenzzeit und 140 h Selbststudium = 200 h

• Vorlesung "wahlweise aus Inhalt" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 70 h Selbststudium = 100 h

• Übung "2 Übungen zu je 1 SWS (wahlweise aus Inhalt)" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 70 h Selbststudium = 100 h

• Seminar "wahlweise aus Inhalt" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 70 h Selbststudium = 100 h

• Praktikum "Parallelverarbeitung" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 70 h Selbststudium = 100 h

Modulnummer

10-202-2221

Modulform

Wahlpflicht

Master of Science

Master of Science Informatik

(27)

Rechensysteme, Typen rekonfigurierbarer Rechensysteme, Aufbau von Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), Theoretische Konzepte der

Rekonfigurierbarkeit, Grundlegende Algorithmen zu dynamischer Rekonfiguration.

Modul "Grundlagen der Technischen Informatik", Modul "Algorithmen und Datenstrukturen"

Modulklausur.

- Alternativ bei Wahl von Seminar oder Praktikum (je 2 SWS) zur Vorlesung (4 SWS): Modulklausur (120 min.) und APL im Seminar oder Praktikum (Gewichtung:

Modulklausur 2x, APL 1x).

- Bei Wahl zweier Übungen (je 1 SWS) und Vorlesung (4 SWS): Modulklausur (120- 180 min.) und studienbegleitende Bearbeitung von Übungsaufgaben (APL).

- Bei Wahl von zwei Vorlesungen (4 SWS + 2 SWS): Modulklausur im Umfang von 120-180 min.

Bei weniger als 20 Teilnehmern wird die Modulklausur durch eine mündliche Prüfung ersetzt.

Übung "2 Übungen zu je 1 SWS (wahlweise aus Inhalt)"

Übungsaufgaben

Oder

Vorlesung "Parallelverarbeitung"

Und

Praktikum "Parallelverarbeitung"

Praktikumsleistung

Vorlesung "wahlweise aus Inhalt"

Oder

Seminar "wahlweise aus Inhalt"

Referat

Oder

(28)

Modultitel

Signalverarbeitung

Verantwortlich Abteilung für Bild- und Signalverarbeitung

Verwendbarkeit Kernmodul der Angewandten Informatik im B. Sc. und M. Sc. Informatik.

Ziele Das Modul dient dem Erlernen und Anwenden der grundlegenden Konzepte der digitalen Signalverarbeitung eindimensionaler Signale und bereitet den Boden für ein tiefes Verständnis bildgebender Verfahren und ihrer Auswertung.

Inhalt - Grundbegriffe zu Signalen und Systeme - Lineare, zeitinvariante Systeme

- Fouriertransformation, analog und zeitdiskret - z-Transformation

- Analyse von zeitdiskreten linearen, zeitinvarianten Systemen mit Fourier- und z- Transformation

- Filterentwurf

- Diskrete Fouriertransformation Teilnahmevoraus-

setzungen

Modul «Modellierung und Programmierung«, Modul «Algorithmen und Datenstrukturen«

Modulklausur (bei weniger als 12 Teilnehmern mündliche Prüfung) Empfohlen für: 1. Semester

Lehrformen • Vorlesung "Signalverarbeitung" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 30 h Selbststudium = 60 h

• Übung "Signalverarbeitung" (1 SWS) = 15 h Präsenzzeit und 75 h Selbststudium

= 90 h

Modulnummer

10-202-2222

Modulform

Wahlpflicht

Master of Science

Master of Science Informatik

Vorlesung "Signalverarbeitung"

Klausur 60 Min.

Übung "Signalverarbeitung"

(29)

Modultitel

Text Mining - Wissensrohstoff Text

Verantwortlich Automatische Sprachverarbeitung

Verwendbarkeit Vertiefungsmodul im B. Sc. und M. Sc. Informatik Master Lehramt Informatik Gymnasium und Mittelschule

Ziele Am Beispiel der automatischen semantischen Analyse von Text soll ein wichtiger Anwendungsbereich der Informatik kennen gelernt und praktisch erarbeitet werden.

Die Studierenden sollen die Grundlagen des Text Mining verstehen, textorientierte Algorithmen anwenden und deren Nutzen bei der Entwicklung von

Wissensmanagementlösungen beurteilen lernen.

Inhalt - Wissen und Text

- Grundlagen der Bedeutungsanalyse

- Sprachstatistik (Zipf'sche Gesetze, bedingte Wahrscheinlichkeiten, Kookkurrenzanalyse, small worlds)

- Clustering - Musteranalyse - Hybride Verfahren - Beispielanwendungen.

Keine

Literaturangabe •Literatur: G. Heyer, U. Quasthoff und T. Wittig, Wissensrohstoff Text -- Text Mining: Grundlagen, Algorithmen, Beispiele, w3l-Verlag: Bochum 2005

•http://www.asv.informatik.uni-leipzig.de/lehre Vergabe von Lei-

stungspunkten

60 minütige Modulklausur sowie eine Projektpräsentation innerhalb des

Praktikums. Voraussetzung für den erfolgreichen Abschluss des Moduls ist neben der Prüfungsleistung auch die regelmäßige Teilnahme an den Lehrveranstaltungen des Moduls. Die Note für das Modul ergibt sich aus dem arithmetischen Mittel der Klausur und der Projektpräsentation.

Lehrformen • Vorlesung "Text Mining" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 70 h Selbststudium = 100 h

• Übung "Text Mining" (1 SWS) = 15 h Präsenzzeit und 70 h Selbststudium = 85 h

• Praktikum "Text Mining" (3 SWS) = 45 h Präsenzzeit und 70 h Selbststudium = 115 h

Modulnummer

10-202-2301

Modulform

Wahlpflicht

Master of Science

Master of Science Informatik

(30)

Vorlesung "Text Mining"

Klausur 60 Min.

Übung "Text Mining"

Praktikum "Text Mining"

Präsentation

(31)

Modultitel

Intelligente Systeme

Verantwortlich Lehrstuhl Intelligente Systeme

Verwendbarkeit Vertiefungsmodul im B. Sc. und M. Sc. Informatik Master Lehramt Informatik Gymnasium und Mittelschule

Ziele Die Studierenden sollen Methoden kennen lernen, mit denen sich Aspekte intelligenten Verhaltens (wie etwa Wissensverarbeitung, Inferenz, Lernen, Planen etc.) modellieren lassen. Sie sollen in der Lage sein, die Einsatzmöglichkeiten dieser Techniken abzuschätzen und sie auf geeignete Probleme anzuwenden. Für Lehramtsstudierende vermittelt das Modul somit Kenntnisse über Probleme, Modelle und Methoden in einem Vertiefungsgebiet, gemäß den Anforderungen der LAPO I.

Inhalt Vorlesung Wissensrepräsentation

Behandelt werden grundlegende Techniken der Wissensrepräsentation und deren Einsatzmöglichkeiten für die Lösung praktischer Probleme. Themen sind:

- Methoden der deklarativen Programmierung - Nichtklassische Logiken

- Beschreibungslogiken und Ontologien - Modellierung von Handlungen

- Techniken der Präferenzbehandlung - Wissensrevision und -integration.

Vorlesung Lernen

Behandelt werden symbolische und subsymbolische Lernverfahren. Themen sind - Entscheidungsbaum-Lernen

- Lernen von Regeln, Induktive Logikprogrammierung - Bayessches Lernen

- Reinforcement Learning - Neuronale Netze - Clustering

- Support Vector Machines - Data Mining.

Vorlesung Kognitive Systeme

Behandelt werden symbolische und subsymbolische Lernverfahren. Themen sind:

- Ziele und Methoden der Kognitionswissenschaft Empfohlen für: 1./3. Semester

Lehrformen • Vorlesung "Vorlesungstitel wahlweise aus Inhalt" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 70 h Selbststudium = 100 h

• Vorlesung "Vorlesungstitel wahlweise aus Inhalt" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 70 h Selbststudium = 100 h

• Seminar "Seminar wahlweise zu einer gewählten Vorlesung" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 70 h Selbststudium = 100 h

Modulnummer

10-202-2302

Modulform

Wahlpflicht

Master of Science

Master of Science Informatik

(32)

- Konzeptionelle Grundlagen

- Modellansätze für kognitive Systeme

- Kognitive Modellierung (Symbolverarbeitung)

- Neuroinformatik (Konnektionismus bzw. Komputationale Neurowissenschaft) - Interaktionismus / situierte Kognition

In dem zusätzlich zu wählenden Seminar werden ausgewählte Themen vertieft dargestellt, so dass die Studierenden in einem Bereich aktuelle Forschungsarbeiten kennen lernen.

Keine

Literaturangabe unter http://isys.informatik.uni-leipzig.de/

Je eine 60minütige Modulklausur zu den einzelnen Vorlesungen (bei weniger als 20 Teilnehmern kann statt der 60minütigen Klausur eine 30minütige mündliche

Prüfung stattfinden) sowie Seminarvortrag und Exzerpt innerhalb des Seminars.

Alle einzelnen Prüfungsleistungen müssen mindestens mit "bestanden" bewertet worden sein. Die Modulnote errechnet sich aus dem arithmetischen Mittel der Einzelleistungen.

Vorlesung "Vorlesungstitel wahlweise aus Inhalt"

Klausur 60 Min.

Vorlesung "Vorlesungstitel wahlweise aus Inhalt"

Klausur 60 Min.

Seminar "Seminar wahlweise zu einer gewählten Vorlesung"

(33)

Modultitel

Basiskurs Algorithmik

Verantwortlich Institut für Informatik

Modulturnus jedes Semester

Ziele Kennenlernen von relevanten Problemstellungen, Methoden und Ansätzen aus dem Bereich der Algorithmik als Einheit von konstruktiven, implementatorischen,

analytischen und komplexitätstheoretischen Betrachtungen.

Inhalt Es sind drei einschlägige Vorlesungen zu belegen. Die aktuelle Liste der anrechenbaren Veranstaltungen wird im Rahmen der

Veranstaltungsankündigungen vom Modulverantwortlichen in jedem Semester bekanntgegeben.

Es können keine Veranstaltungen eingebracht werden, die in anderen Modulen Berücksichtigung fanden oder finden sollen. Im Zweifelsfall liegt die Entscheidung darüber beim Modulverantwortlichen.

Keine

Je eine Modulklausur zu den Vorlesungen. Die Modulnote ergibt sich als arithmetisches Mittel der einzelnen Modulklausuren.

Empfohlen für: 1./2./3. Semester

Lehrformen • Vorlesung "Basiskurs Algorithmik 1" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 70 h Selbststudium = 100 h

• Vorlesung "Basiskurs Algorithmik 2" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 70 h Selbststudium = 100 h

• Vorlesung "Basiskurs Algorithmik 3" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 70 h Selbststudium = 100 h

Modulnummer

10-202-2305

Modulform

Wahlpflicht

Master of Science

Master of Science Informatik

Prüfungsformen

und -leistungen Semesterbegleitende Modulprüfung

Vorlesung "Basiskurs Algorithmik 1"

(34)

Modultitel

Betriebliche Informationssysteme

Verantwortlich Lehrstuhl Betriebliche Informationssysteme

Verwendbarkeit Vertiefungsmodul im B. Sc. und M. Sc. Informatik

Ziele Erwerb vertiefter kenntnisse betrieblicher Informationssysteme unter besonderer Berücksichtigung von XML.

Inhalt Vorlesung Betriebliche Informationssysteme - Ökonomischer Rahmen

- E-Government - Geschäftsmodelle

- Betriebliche Anwendungssysteme - ERP - Systeme

- Content Management Systeme

- Standardisierung im B2B - Datenaustausch

- Marktplätze, Shops und Innerbetriebliche Integration (EAI) - Customer Relationship Management.

Vorlesung XML und Anwendungen - XML Spezifikation

- Dokumentbeschreibung DTD

- Schema-Sprachen I: XSD (Struktur,Datentypen) - RELAX NG/DSDL

- XPath

- XQuery, XML Information Set - XLink, XPointer

- Transformationen: XSLT, XSL/XSL-FO

- Programmierung und Schnittstellen, Werkzeuge und Anwendungen.

Keine

Lehrformen • Vorlesung "Betriebliche Informationssysteme" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 70 h Selbststudium = 100 h

• Vorlesung "Einführung in XML" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 70 h Selbststudium = 100 h

• Seminar "Betriebliche Informationssysteme" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 70 h Selbststudium = 100 h

• Praktikum "Betriebliche Informationssysteme (Projektarbeit)" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 70 h Selbststudium = 100 h

Modulnummer

10-202-2308

Modulform

Wahlpflicht

Master of Science

Master of Science Informatik

(35)

60minütige Modulklausur.

Das Seminar wird nach Vortrag und schriftlicher Zusammenfassung bewertet. Die Projektarbeit (Praktikum) wird mit einer schriftlichen Ausarbeitung abgeschlossen und zusammen mit einer Demonstration (Vortrag) der erzielten Ergebnisse bewertet.

Gewichtung: Modulklausur 2x, Seminar 1x, Projektarbeit 1x

Vorlesung "Betriebliche Informationssysteme"

Seminar "Betriebliche Informationssysteme"

Oder

Praktikum "Betriebliche Informationssysteme (Projektarbeit)"

Praktikumsleistung

Vorlesung "Einführung in XML"

(36)

Modultitel

Software aus Komponenten

Verantwortlich Lehrstuhl Betriebliche Informationssysteme

Verwendbarkeit Kernmodul im M. Sc. Informatik der Praktischen Informatik

Ziele Komponententechnologien werden als eine Weiterentwicklung objekt-orientierter Technologien betrachtet. Im Gegensatz zu früheren Jahren orientiert sich die Vorlesung stärker an den übergreifenden theoretischen Konzepten und Prinzipien für Softwarenachnutzung, welche im Buch [Szyperski, 2002] dargestellt sind.

Inhalt Die Vorlesung führt in dieses sich rasch entwickelnde Gebiet von hoher praktischer Bedeutung ein und setzt dabei nur geringe Vorkentnisse voraus.

Ein besonderer Schwerpunkt sind Komponentenkonzepte auf lose gekoppelten Architekturen, wie sie in der Webservice-Technologie Anwendung finden.

Die Vorlesung berührt im Einzelnen die folgenden Themen:

- Komponenten. Markt. Standards

- Grundlegende Prinzipien der Wiederverwendung

- Komponentenmodelle und -plattformen im Vergleich: CORBA, Java, .NET - Webservices

- Komponenten und Architekturen - Komponenten und IT-Professionals Teilnahmevoraus-

setzungen

Keine

Literaturangabe - H. Balzert: Lehrbuch Grundlagen der Informatik. Spektrum Verlag, Heidelberg 1999.

- H. Balzert: Lehrbuch der Software-Entwicklung. Spektrum Verlag, Heidelberg 2000.

- J. Richter: Microsoft .NET-Framework-Programmierung. Microsoft Press, Unterschleißheim 2002.

- J. Siegel: CORBA 3. Fundamentals and Programming. Wiley, New York 2001 (2.

Auflage).

- C. Szyperski: Component Software. Beyond Object-Oriented Programming. ACM Press, New York 2002 (2. Auflage).

Weitere Informationen unter http://www.informatik.uni-leipzig.de sowie im Vorlesungsverzeichnis.

Lehrformen • Seminar "Programmierung und Entwicklung mit und für Komponentensoftware" (1 SWS) = 15 h Präsenzzeit und 35 h Selbststudium = 50 h

• Vorlesung "Software aus Komponenten" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 70 h Selbststudium = 100 h

Modulnummer

10-202-2311

Modulform

Wahlpflicht

Master of Science

Master of Science Informatik

(37)

Klausur als Modulklausur

Seminar "Programmierung und Entwicklung mit und für Komponentensoftware"

Vorlesung "Software aus Komponenten"