Vorlesungsverzeichnis
Master of Science - Bioinformatik
Prüfungsversion Wintersemester 2010/11
Sommersemester 2021
Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis 4
Brückenmodule... 5
Bioinformatik Ergänzungsmodul 5
86090 S - How much conservations is needed for evolution 5
86091 VS - Phylogenetics in Evolution and Ecology 5
86197 S - Integrative function of Evolutionary Biology 5
86844 B - Biogeographie 5
Informatik für Naturwissenschaftler 1 5
Methoden und Techniken der Informatik 5
86384 VU - Automatisierte Logik und Programmierung II: Beweisautomatisierung und Programmsynthese 5
Funktionelle Biologie für Informatiker 6
Informatik für Naturwissenschaftler II 6
86363 VU - Praxis der Programmierung 6
Molekularbiologie/Evolutionsbiologie für Informatiker 7
86025 V - Evolutionsbiologie 7
Molekularbiologie/Proteinstrukturbiologie für Informatiker 7
85999 VU - Proteinstrukturbiologie 7
86065 V - Molekularbiologie 2 7
Pflichtmodule...8
Algorithmische und mathematische Bioinformatik 8
Statistische Bioinformatik 8
Bioinformatik biologischer Sequenzen (Evolutionary Genomics) 8
Profildaten- und Netzwerkanalyse 8
86060 U - Analysis of Cellular Networks (Ü) 8
86160 V - Analysis of Cellular Networks (V) 8
Strukturelle Bioinformatik 8
86061 U - Structural Bioinformatics (Ü) 8
86161 V - Structual Bioinformatics (V) 8
Einführung in die theoretische Systembiologie 8
86068 U - Data Integration in Cellular Networks (Ü) 8
86159 V - Data Integration in Cellular Networks (V) 9
Wahlpflichtmodule... 9
Bioinformatische Ansätze in den Ernährungswissenschaften 9
Ausgewählte Methoden und Techniken der Systembiologie und Informatik 9
86012 DF - Machine learning in bioinformatics 9
86068 U - Data Integration in Cellular Networks (Ü) 9
86159 V - Data Integration in Cellular Networks (V) 9
86373 VU - Intelligente Datenanalyse & Maschinelles Lernen I 9
86383 VU - Hardware-Architekturen für KI-Anwendungen 10
86384 VU - Automatisierte Logik und Programmierung II: Beweisautomatisierung und Programmsynthese 11
86404 VU - Didaktik der Informatik II 12
86411 VU - Codierungstheorie 12
86413 U - Konzepte paralleler Programmierung 14
86425 VU - Principles of Data- and Knowledge-Base Systems 14
86426 PR - Principles of Data- and Knowledge-Base Systems 14
86642 VU - Software Engineering II 14
88546 DF - Declarative Problem Solving and Optimization 15
Grundlagen der experimentellen Systembiologie 15
86012 DF - Machine learning in bioinformatics 16
Modellorganismen und Methoden der Genomforschung 16
Modern Aspects of Biochemistry and Analytics of Carbohydrates 16
86171 VS - Modern Aspects of Biochemistry and Analytics of Carbohydrates 16
Vertiefungsmodul: Projektarbeit 16
Fakultative Lehrveranstaltungen...16
Glossar 17
Abkürzungsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
Veranstaltungsarten AG Arbeitsgruppe B Blockveranstaltung
BL Blockseminar
DF diverse Formen
EX Exkursion
FP Forschungspraktikum FS Forschungsseminar FU Fortgeschrittenenübung
GK Grundkurs
KL Kolloquium
KU Kurs
LK Lektürekurs
OS Oberseminar
P Projektseminar
PJ Projekt
PR Praktikum
PU Praktische Übung RE Repetitorium
RV Ringvorlesung
S Seminar
S1 Seminar/Praktikum S2 Seminar/Projekt S3 Schulpraktische Studien S4 Schulpraktische Übungen SK Seminar/Kolloquium
SU Seminar/Übung
TU Tutorium
U Übung
UN Unterricht UP Praktikum/Übung
V Vorlesung
VE Vorlesung/Exkursion VP Vorlesung/Praktikum VS Vorlesung/Seminar VU Vorlesung/Übung
WS Workshop
Veranstaltungsrhytmen wöch. wöchentlich 14t. 14-täglich Einzel Einzeltermin Block Block BlockSa Block (inkl. Sa) BlockSaSo Block (inkl. Sa,So)
Andere
N.N. Noch keine Angaben n.V. Nach Vereinbarung LP Leistungspunkte SWS Semesterwochenstunden
Belegung über PULS PL Prüfungsleistung
PNL Prüfungsnebenleistung SL Studienleistung
L sonstige Leistungserfassung
Vorlesungsverzeichnis
Brückenmodule
Bioinformatik Ergänzungsmodul
86090 S - How much conservations is needed for evolution
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 S Mo 09:00 - 09:45 wöch. Online.Veranstalt 12.04.2021 Dr. Alice Dennis
86091 VS - Phylogenetics in Evolution and Ecology
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 VS N.N. N.N. Block N.N. N.N. Dr. Faysal Bibi
Kommentar
This two-week intensive block course provides an intensive, hands-on introduction to phylogenetic analytical methods as applied to evolutionary and ecological approaches, including paleontology. Topics covered include parsimony and Bayesian analytical methods, the combined use of morphological and molecular data, and molecular divergence estimates using fossils. Students should bring a laptop that they can use to download and run open-source software such as Mesquite, Beast, and TNT. A basic background knowledge of evolution and phylogenetic theory is recommended.
Course dates: Last two weeks of September each year.
86197 S - Integrative function of Evolutionary Biology
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft 1 KL Mo 09:00 - 09:45 wöch. Online.Veranstalt 12.04.2021 Dr. Alice Dennis
86844 B - Biogeographie
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 B N.N. N.N. Block N.N. N.N. Prof. Dr. Thomas Schmitt
Raum und Zeit nach Absprache Kommentar
Corresponding lecture takes place in the winter semester and should be attended first.
Bemerkung
Geländeübung wir zweimal angeboten.
1. Als Blockveranstaltung in Norditalien vom 10. bis 25. September 2021 in Norditalien
2. Als Ersatzveranstaltung in Brandenburg an verschiedenen Tagen, die über das Sommersemster 2021 verteilt liegen.
Informatik für Naturwissenschaftler 1
Für dieses Modul werden aktuell keine Lehrveranstaltungen angeboten
Methoden und Techniken der Informatik
86384 VU - Automatisierte Logik und Programmierung II: Beweisautomatisierung und Programmsynthese Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 VU Di 12:00 - 14:00 wöch. Online.Veranstalt 13.04.2021 Prof. Dr. Christoph Kreitz
Master of Science - Bioinformatik - Prüfungsversion Wintersemester 2010/11
1 V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Christoph Kreitz
Kommentar
Softwareprodukte sind in den vergangenen Jahren ein integraler Bestandteil unseres alltäglichen Lebens geworden.
Anwendungen reichen von Steuerungsmodulen in Alltagsprodukten, e-Commerce, Telephonnetzen, bis hin zu
Automobilkonstruktion und Luftfahrtkontrolle. Die wachsende Komplexität und umfassendere Verwendung dieser Produkte macht es erforderlich, Methoden zu entwickeln, welche die Zuverlässigkeit von Software besonders in sicherheitskritischen Anwendungen sicherstellen. Aus konzeptioneller Sicht ist der Entwurf von Software im wesentlichen ein logischer Schlussfolgerungsprozess, der Wissen über Algorithmen, den Anwendungsbereich und Programmiertechniken verwendet und zu einem Grossteil schematisiert werden kann. Durch den Einsatz logisch-formaler Methoden kann die Zuverlässigkeit dieses Prozesses erheblich gesteigert werden. Im Rahmen der Vorlesung Automatisierte Logik und Programmierung werden die Grundlagen logisch-formaler Programmentwicklung besprochen. Die Formalisierung von Logik, Berechenbarkeit und Datentypen in der intutionistischen Typentheorie bildet das theoretische Fundament. Die Automatisierung logischer Schlüsse wird anhand des interaktiven Beweissystems Nuprl demonstriert. Aufgrund des Umfangs der Thematik wird die Veranstaltung auf 2 Semester verteilt. Im ersten Teil wurde die inutitionistische Typentheorie als theoretisches Fundament vorgestellt.
Thema dieses zweiten Teils sind Aufbau, Automatisierung und Anwendung von Beweissystemen.
Voraussetzung
Teilnahme an Automatisierte Logik und Programmierung I Literatur
Per Martin-Löf: Intuitionistic Type Theory., Studies in Proof Theory Lecture Notes, Bibliopolis, Napoli 2002 Robert L. Constable et. al.: Implementing Mathematics with the Nuprl proof development system. Prentice Hall, 1986 Lawrence C. Paulson: Logic and Computation: Interactive Proof with Cambridge LCF. Cambridge University Press, 1987 Leistungsnachweis
Muendliche Abschlusspruefung. Bei mehr als 15 Teilnehmern wird die Pruefung in Form einer Klausur abgenommen.
Bemerkung deutsch/englisch Lerninhalte
Softwareprodukte sind in den vergangenen Jahren ein integraler Bestandteil unseres alltäglichen Lebens geworden.
Anwendungen reichen von Steuerungsmodulen in Alltagsprodukten, e-Commerce, Telephonnetzen, bis hin zu
Automobilkonstruktion und Luftfahrtkontrolle. Die wachsende Komplexität und umfassendere Verwendung dieser Produkte macht es erforderlich, Methoden zu entwickeln, welche die Zuverlässigkeit von Software besonders in sicherheitskritischen Anwendungen sicherstellen. Aus konzeptioneller Sicht ist der Entwurf von Software im wesentlichen ein logischer Schlussfolgerungsprozess, der Wissen über Algorithmen, den Anwendungsbereich und Programmiertechniken verwendet und zu einem Grossteil schematisiert werden kann. Durch den Einsatz logisch-formaler Methoden kann die Zuverlässigkeit dieses Prozesses erheblich gesteigert werden. Im Rahmen der Vorlesung Automatisierte Logik und Programmierung werden die Grundlagen logisch-formaler Programmentwicklung besprochen. Die Formalisierung von Logik, Berechenbarkeit und Datentypen in der intutionistischen Typentheorie bildet das theoretische Fundament. Die Automatisierung logischer Schlüsse wird anhand des interaktiven Beweissystems Nuprl demonstriert. Aufgrund des Umfangs der Thematik wird die Veranstaltung auf 2 Semester verteilt. Im ersten Teil wurde die inutitionistische Typentheorie als theoretisches Fundament vorgestellt.
Thema dieses zweiten Teils sind Aufbau, Automatisierung und Anwendung von Beweissystemen.
Funktionelle Biologie für Informatiker
Für dieses Modul werden aktuell keine Lehrveranstaltungen angeboten
Informatik für Naturwissenschaftler II 86363 VU - Praxis der Programmierung
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
Alle V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Dr. Henning Bordihn
1 U Mo 12:00 - 14:00 wöch. Online.Veranstalt 19.04.2021 Dr. Henning Bordihn 2 U Di 16:00 - 18:00 wöch. Online.Veranstalt 20.04.2021 Dr. Henning Bordihn 3 U Mi 10:00 - 12:00 wöch. Online.Veranstalt 21.04.2021 Dr. Henning Bordihn 4 U Fr 10:00 - 12:00 wöch. Online.Veranstalt 23.04.2021 Dr. Henning Bordihn
5 U Fr 12:00 - 14:00 wöch. Online.Veranstalt 23.04.2021 Dr. Henning Bordihn, Vera Elisabeth Clemens Für Lehramtsstudierende.
Links:
Moodle-Kurs - bitte
einschreiben! https://moodle2.uni-potsdam.de/course/view.php?id=28408 Voraussetzung
Kenntnisse aus Grundlagen der Programmierung Leistungsnachweis
Klausur am Ende des Vorlesungszeitraums
Prüfungsnebenleistung zur Zulassung zur Prüfung: zwei Testate (Programmieraufgaben) Prüfungsnebenleistung zum Abschluss des Moduls: zwei Programmierprojekte
Bemerkung
Die Vorlesungen und Übungen finden in digitaler Form statt. Die Lehrmaterialien werden wie gewohnt auf Moodle bereitgestellt. Einschreibeschlüssel: PdP21
Lerninhalte
Programmierung in einer imperativ-prozeduralen Programmiersprache wie beispielsweise C, Objektorientierte Programmierung, beispielsweise in der Programmiersprache Java, Implementierung von Algorithmen und Datenstrukturen
Molekularbiologie/Evolutionsbiologie für Informatiker 86025 V - Evolutionsbiologie
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 V Mi 12:15 - 13:45 wöch. Online.Veranstalt 14.04.2021 Prof. Dr. Ralph
Tiedemann Kommentar
Für die Module EEC Bio-O-WM1, 2, 3 und 17 (inhaltliches Modul "System ecology and evolution") muss zusätzlich die Vorlesung System-Ökologie (Prof. Gaedke) im Wintersemster belegt werden.
Molekularbiologie/Proteinstrukturbiologie für Informatiker 85999 VU - Proteinstrukturbiologie
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft 1 VU Mo 10:15 - 11:45 wöch. Online.Veranstalt 12.04.2021 Prof. Dr. Salvatore
Chiantia, Dr. rer. nat.
Nina Bröker Kurzkommentar
Wenn Sie zu dieser Veranstaltung als BIO-AM3.09 angemeldet sind, melden Sie sich bitte auch zu "Current Topics in Biophysical Chemistry" an und kontaktieren mich ( chiantia@uni-potsdam.de ).
86065 V - Molekularbiologie 2
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 V Do 08:15 - 09:45 wöch. Online.Veranstalt 15.04.2021 Prof. Dr. Bernd Müller- Röber
Master of Science - Bioinformatik - Prüfungsversion Wintersemester 2010/11
Bemerkung Einführungsvideo
Fakultativ wird eine Übung zur Vorlesung angeboten.
Pflichtmodule
Algorithmische und mathematische Bioinformatik
Für dieses Modul werden aktuell keine Lehrveranstaltungen angeboten
Statistische Bioinformatik
Für dieses Modul werden aktuell keine Lehrveranstaltungen angeboten
Bioinformatik biologischer Sequenzen (Evolutionary Genomics)
Für dieses Modul werden aktuell keine Lehrveranstaltungen angeboten
Profildaten- und Netzwerkanalyse
86060 U - Analysis of Cellular Networks (Ü)
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 U Mo 12:15 - 13:45 wöch. Online.Veranstalt 12.04.2021 Prof. Dr. Zoran Nikoloski, Dr. Nooshin Omranian Good knowledge of R and statistics required.
86160 V - Analysis of Cellular Networks (V)
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 V Mo 10:15 - 11:45 wöch. Online.Veranstalt 12.04.2021 Prof. Dr. Zoran Nikoloski, Dr. Nooshin Omranian Good knowledge of R and statistics required.
Strukturelle Bioinformatik
86061 U - Structural Bioinformatics (Ü)
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 U Di 12:15 - 13:45 wöch. Online.Veranstalt 13.04.2021 apl. Prof. Dr. Dirk Walther Exercise in the PC pools
86161 V - Structual Bioinformatics (V)
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 V Di 10:15 - 11:45 wöch. Online.Veranstalt 13.04.2021 apl. Prof. Dr. Dirk Walther
Einführung in die theoretische Systembiologie 86068 U - Data Integration in Cellular Networks (Ü)
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 U Do 14:15 - 15:45 wöch. Online.Veranstalt 15.04.2021 Prof. Dr. Zoran Nikoloski, Dr. Zahra Razaghi Moghadam
86159 V - Data Integration in Cellular Networks (V)
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 V Do 12:15 - 13:45 wöch. Online.Veranstalt 15.04.2021 Prof. Dr. Zoran Nikoloski, Dr. Zahra Razaghi Moghadam
Wahlpflichtmodule
Bioinformatische Ansätze in den Ernährungswissenschaften
Für dieses Modul werden aktuell keine Lehrveranstaltungen angeboten
Ausgewählte Methoden und Techniken der Systembiologie und Informatik 86012 DF - Machine learning in bioinformatics
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 V Mi 10:15 - 11:45 wöch. Online.Veranstalt 14.04.2021 Dr. Detlef Groth, apl.
Prof. Dr. Dirk Walther 1 SU Mi 12:15 - 13:45 wöch. Online.Veranstalt 14.04.2021 Dr. Detlef Groth, apl.
Prof. Dr. Dirk Walther Kommentar
Lecture takes place as E-learning course with video materials and PDF files of the lecture slides.
Exercise will be supported using padup-chats and homework tasks.
86068 U - Data Integration in Cellular Networks (Ü)
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 U Do 14:15 - 15:45 wöch. Online.Veranstalt 15.04.2021 Prof. Dr. Zoran Nikoloski, Dr. Zahra Razaghi Moghadam
86159 V - Data Integration in Cellular Networks (V)
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 V Do 12:15 - 13:45 wöch. Online.Veranstalt 15.04.2021 Prof. Dr. Zoran Nikoloski, Dr. Zahra Razaghi Moghadam
86373 VU - Intelligente Datenanalyse & Maschinelles Lernen I
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
Alle V Mo 10:00 - 12:00 wöch. Online.Veranstalt 12.04.2021 Prof. Dr. Tobias Scheffer 1 U Mi 10:00 - 12:00 wöch. Online.Veranstalt 14.04.2021 Prof. Dr. Tobias Scheffer 2 U Do 12:00 - 14:00 wöch. Online.Veranstalt 15.04.2021 Prof. Dr. Tobias Scheffer 3 U Fr 14:00 - 16:00 wöch. Online.Veranstalt 16.04.2021 Prof. Dr. Tobias Scheffer Kommentar
Die Veranstaltung beschäftigt sich mit Algorithmen, die aus Daten lernen können. Algorithmen des maschinellen Lernens gewinnen aus Daten Modelle, mit denen sich dann Vorhersagen über das beobachtete System treffen lassen. Anwendungen für Datenanalyse-Verfahren erstrecken sich von der Vorhersage von Kreditrisiken über die Auswertung astronomischer Daten bis zu persönlichen Musikempfehlungen. Die Veranstaltung setzt sich aus einem Vorlesungs- und einem Projektteil zusammen. Der Vorlesungsteil vermittelt die Grundlagen des maschinellen Lernens. Im Projektteil werden anwendungsnahe Aufgaben eigenständig in Python bearbeitet.
Leistungsnachweis
Projektaufgabe, Klausur oder mündliche Prüfung
Master of Science - Bioinformatik - Prüfungsversion Wintersemester 2010/11
86383 VU - Hardware-Architekturen für KI-Anwendungen
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 U Fr 12:00 - 14:00 wöch. Online.Veranstalt 16.04.2021 Junchao Chen, Prof. Dr.
Milos Krstic, Anselm Breitenreiter
1 V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Milos Krstic
Kommentar
Introductory lecture is on Friday 16.4. at 15:30.
Please use the following link:
Topic: Hardware Architectures for AI - Intro Lecture
Time: Apr 16, 2021 03:30 PM Amsterdam, Berlin, Rome, Stockholm, Vienna Join Zoom Meeting
https://uni-potsdam.zoom.us/j/61882678937
Meeting ID: 618 8267 8937 Passcode: 66269809 One tap mobile
+496950502596,,61882678937#,,,,*66269809# Germany +496971049922,,61882678937#,,,,*66269809# Germany
Dial by your location +49 695 050 2596 Germany +49 69 7104 9922 Germany +49 30 5679 5800 Germany Meeting ID: 618 8267 8937 Passcode: 66269809
Find your local number: https://uni-potsdam.zoom.us/u/cb9g9f4Jhu Join by SIP
61882678937@fr.zmeu.us
Join by H.323
Meeting ID: 618 8267 8937 Passcode: 66269809
Leistungsnachweis Mündliche Prüfung.
Lerninhalte
In this course the focus will be on the specifics of hardware design and architectures for AI applications. After the overview of the standard design techniques and common computing architectures, the additional requirements of AI will be discussed.
Based on this, the specific architectures and design methods increasing the efficiency of the computation will be discussed.
Finally, this course will include also an introduction to the emerging and novel architectures and technologies that could have significant impact in the future.
Here is the detailed list of topics:
- Introduction in VLSI design and computer architectures - State of the art processor architecture, Example RISC-V - Limitations of classical architectures for AI applications - Accelerators architectures: GPUs, MAC arrays
- Neuromorphic Architectures (TrueNorth, Loihi, Spinnaker), asynchronous design - Emerging architectures: In-Memory-Computing (example RRAM)
86384 VU - Automatisierte Logik und Programmierung II: Beweisautomatisierung und Programmsynthese Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 VU Di 12:00 - 14:00 wöch. Online.Veranstalt 13.04.2021 Prof. Dr. Christoph Kreitz
1 V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Christoph Kreitz
Kommentar
Softwareprodukte sind in den vergangenen Jahren ein integraler Bestandteil unseres alltäglichen Lebens geworden.
Anwendungen reichen von Steuerungsmodulen in Alltagsprodukten, e-Commerce, Telephonnetzen, bis hin zu
Automobilkonstruktion und Luftfahrtkontrolle. Die wachsende Komplexität und umfassendere Verwendung dieser Produkte macht es erforderlich, Methoden zu entwickeln, welche die Zuverlässigkeit von Software besonders in sicherheitskritischen Anwendungen sicherstellen. Aus konzeptioneller Sicht ist der Entwurf von Software im wesentlichen ein logischer Schlussfolgerungsprozess, der Wissen über Algorithmen, den Anwendungsbereich und Programmiertechniken verwendet und zu einem Grossteil schematisiert werden kann. Durch den Einsatz logisch-formaler Methoden kann die Zuverlässigkeit dieses Prozesses erheblich gesteigert werden. Im Rahmen der Vorlesung Automatisierte Logik und Programmierung werden die Grundlagen logisch-formaler Programmentwicklung besprochen. Die Formalisierung von Logik, Berechenbarkeit und Datentypen in der intutionistischen Typentheorie bildet das theoretische Fundament. Die Automatisierung logischer Schlüsse wird anhand des interaktiven Beweissystems Nuprl demonstriert. Aufgrund des Umfangs der Thematik wird die Veranstaltung auf 2 Semester verteilt. Im ersten Teil wurde die inutitionistische Typentheorie als theoretisches Fundament vorgestellt.
Thema dieses zweiten Teils sind Aufbau, Automatisierung und Anwendung von Beweissystemen.
Voraussetzung
Teilnahme an Automatisierte Logik und Programmierung I Literatur
Per Martin-Löf: Intuitionistic Type Theory., Studies in Proof Theory Lecture Notes, Bibliopolis, Napoli 2002 Robert L. Constable et. al.: Implementing Mathematics with the Nuprl proof development system. Prentice Hall, 1986 Lawrence C. Paulson: Logic and Computation: Interactive Proof with Cambridge LCF. Cambridge University Press, 1987 Leistungsnachweis
Muendliche Abschlusspruefung. Bei mehr als 15 Teilnehmern wird die Pruefung in Form einer Klausur abgenommen.
Bemerkung deutsch/englisch
Master of Science - Bioinformatik - Prüfungsversion Wintersemester 2010/11
Lerninhalte
Softwareprodukte sind in den vergangenen Jahren ein integraler Bestandteil unseres alltäglichen Lebens geworden.
Anwendungen reichen von Steuerungsmodulen in Alltagsprodukten, e-Commerce, Telephonnetzen, bis hin zu
Automobilkonstruktion und Luftfahrtkontrolle. Die wachsende Komplexität und umfassendere Verwendung dieser Produkte macht es erforderlich, Methoden zu entwickeln, welche die Zuverlässigkeit von Software besonders in sicherheitskritischen Anwendungen sicherstellen. Aus konzeptioneller Sicht ist der Entwurf von Software im wesentlichen ein logischer Schlussfolgerungsprozess, der Wissen über Algorithmen, den Anwendungsbereich und Programmiertechniken verwendet und zu einem Grossteil schematisiert werden kann. Durch den Einsatz logisch-formaler Methoden kann die Zuverlässigkeit dieses Prozesses erheblich gesteigert werden. Im Rahmen der Vorlesung Automatisierte Logik und Programmierung werden die Grundlagen logisch-formaler Programmentwicklung besprochen. Die Formalisierung von Logik, Berechenbarkeit und Datentypen in der intutionistischen Typentheorie bildet das theoretische Fundament. Die Automatisierung logischer Schlüsse wird anhand des interaktiven Beweissystems Nuprl demonstriert. Aufgrund des Umfangs der Thematik wird die Veranstaltung auf 2 Semester verteilt. Im ersten Teil wurde die inutitionistische Typentheorie als theoretisches Fundament vorgestellt.
Thema dieses zweiten Teils sind Aufbau, Automatisierung und Anwendung von Beweissystemen.
86404 VU - Didaktik der Informatik II
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
Alle V Mi 16:00 - 18:00 wöch. Online.Veranstalt 14.04.2021 Prof. Dr. Andreas Schwill
1 U Mo 12:00 - 14:00 wöch. Online.Veranstalt 12.04.2021 Christian Hoffmann
Leistungsnachweis
Prüfungsgespräch im Umfang von 15-20 Minuten oder Projektarbeit
86411 VU - Codierungstheorie
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
Alle V Mo 16:00 - 18:00 wöch. Online.Veranstalt 12.04.2021 Prof. Dr. Michael Gössel 1 U Do 16:00 - 18:00 wöch. Online.Veranstalt 15.04.2021 Prof. Dr. Michael Gössel Kommentar
Sprache: Deutsch/Englisch je nach Fähigkeiten der Teilnehmer und Teilnehmerinnen
Die Vorlesung Codierungstheorie führt in die Grundlagen der Fehlererkennung und Fehlerkorrektur von Daten unter Verwendung von fehlererkennenden und fehlercorrigierenden Codes ein. In der Codierungstheorie werden mathematische Begriffe und Ergebnisse der linearen Algebra und der Theorie endlicher Körper unmittelbar in technische Lösungen umgesetzt, was ein tiefes Verständnis und eine goße Schönheit technischer Lösungen ermöglicht.
Durch die extreme Verkleinerung elektronischer Bauelemente nimmt deren Fehleranfälligkeit ständig zu, weshalb Fehlererkennung und Fehlerkorrektur insbesondere für sicherheitskritische Anwendungen, aber nicht nur für diese, von wachsender Bedeutung ist. Z. B. durch das Internet der Dinge sind zunehmend fehlersichere Datenübertragungen auch zwischen Geräten erforderlich
In der Vorlesung werden die folgenden linearen Codes detailliert behandelt: Paritätscode, Hamming-Code, Hsiao- Code, zyklische Code, BCH-Codes und Reed-Solomon-Codes, Low-Density-Parity Codes. Auf nichtlineare Codes wird kurz eingegangen. Die Möglichkeiten und Grenzen der Fehlererkennung und der Fehlerkorrektur und auch der damit zusammenhängenden ethischen Probleme werden ausführlich besprochen.
Nach einem erfolgreichen Abschluss der Vorlesung sind die Teilnehmer/innen in der Lage, fehlererkennende und fehlerkorrigierende Code anzuwenden und auf konkrete praktische Probleme anzupassen.
Lösungen der Übungsaufgaben werden von den Studenten vorgestellt und diskutiert (in Deutsch oder Deutsch). 50% der Aufgaben müssen richtig gelöst werden, um die Veranstaltung positiv bewerte zu bestehen.
Eine regelmäßige Teilnahme (80 %) wird erwartet.
The solutions of the exercises will be presented (in German, or depending on the participants ) by the students and dicussend. 50 % of the exercises have to be correctly solved by a studend to be qualified for the examination which can be done in Geman, Englisch and Russian..
Participation of 80 % wil be expected
Voraussetzung
Grundkenntnisse in Mathematik, insbesondere Elementare Lineare Algebra. Grundkentnisse der Theorie endlicher Körper sind von Vorteil, aber nicht Voraussetzung, da diese in der Vorlesung eingeführt werden.
Von Vorteil sind ebenfalls Grundkenntnisse in technischer Informatik, die auch in der Vorlesung/Übung gelernt werden können.
Literatur
Die Standars-Ergebnisse der Codierungstheorie sind in einer Vielzahl von Lehrbüchern dargestellt.
Beispielsweise in
Rohling, H. "Einführung in die Informations-und Codierungstheorie", Teubner, 1995
Lin, S. and Costello, "Error Control Coding", 2. Auflage, 2004, Person Education und Prentice-Hall, preisswerte 1. Auflage, 1983 (Für die Vorlesung sind nur ausgewählte Abschnitte Wichtig)
E. Fujiwara "Code-Design for Dependable Systems", 2006, Wiley,preiswerte vorige Auflage als Rao, T. and Fujiwara, E " Eror Control Coding for Computer Systems", Prentice Hasll 1989 (Für die Vorlesung sind nur ausgewählte Abschnitte Wichtig)
spezielle Literatur, insbesonderre auch Patente, zu einzelnen Themen wird in der Vorlesung/Übung genannt
Leistungsnachweis
Die Bewertung der Veranstaltung erfolgt in diesem Semester dadurch, dass jeder Teilnehmer einen ca 30 minütigen Vortrag in einer Uebung zu einem Thema haelt , das die Vorlesung ergänzt, (auf Skype) und dass On-line eine mündliche Prüfung erfolgt. Weiterhin ist erforderlich, dass 50 % der Punkte der Übungsaufgaben erreicht werden,, die wöchentlich abzugeben sind. Der Vortrag ist in Deutsch (möglichst) oder falls erfordelich in Englisch möglich. Die mündliche Prüfung kann auf Wunsch in Deutsch, oder Englisch erfolgen.
Vortrag und mündliche Prüfung werden jeweils mit 50 % gewertet.Die Bewertung der Veranstaltung erfolgt in diesem Semester dadurch, dass jeder Teilnehmer einen ca 30 minütigen Vortrag in einer Uebung zu einem Thema haelt , das die Vorlesung ergänzt, (auf Skype) und dass On-line eine mündliche Prüfung erfolgt. Weiterhin ist erforderlich, dass 50 % der Punkte der Übungsaufgaben erreicht werden,, die wöchentlich abzugeben sind. Der Vortrag ist in Deutsch (möglichst) oder falls erfordelich in Englisch möglich. Die mündliche Prüfung kann auf Wunsch in Deutsch, oder Englisch erfolgen.
Vortrag und mündliche Prüfung werden jeweils mit 50 % gewertet.
Lerninhalte
Kenntis bekannter Codes und neuerer Codes,
Fähigkeit zum eigenständigen Lösen praktischer Aufgaben der Codierungstheorie und zum Literaturstudium wissenschaftliche Arbeiten und von Patenten unter Verwendung der in der Veranstaltung gelernten Grundbegriffe,
Fähigkeit zum wissenschaftlichen Arbeit etwa im Rahmen einer Bacherlor- oder Masterarbeit,
Grundlegendes Verständnis der Möglichkeiten der Fehlererkennung und Fehlerkorrektkur, die sich aus dem
Wahrscheinlichkeitscharakter der auftretenden Fehler ergeben und der daraus resultierenden ethischen Probleme für das eigene Tun oder Nichttun.
Zielgruppe
Bacheler und Master-Studenten, die in der Lage sein wollen, Datenübertragung und Datenspeicherung fehlertolerant unter Verwendung von fehlererkennenden und fehlerkorrigierenden Codes zu sichern, oder die auf dem Gebiet der Codierungsthorie wissenschaftlich arbeiten wollen und beabsichtigen, ihre Bacherlor-oder Master-Arbeit zu schreiben.
Ein Interesse an der Umsetzung theoritischer Resultate in technische Lösungen oder in algorithmische Lösungen wird erwartet.
Master of Science - Bioinformatik - Prüfungsversion Wintersemester 2010/11
86413 U - Konzepte paralleler Programmierung
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 U Di 12:00 - 14:00 wöch. Online.Veranstalt 20.04.2021 Petra Vogel, Prof. Dr.
Bettina Schnor Kommentar
Achtung! Der Kurs besteht aus Vorlesung und Übung! In PULS wird an der korrekten Darstellung noch gearbeitet!
Weitere Informatonen siehe Webseite https://www.cs.uni-potsdam.de/bs/teaching/docs/courses/
Voraussetzung
Vorlesung Grundlagen Betriebssysteme und Rechnernetze Leistungsnachweis
mindesten 50% der Hausaufgabenpunkte, um zur Klausur zugelassen zu werden. Die Note ergibt scih aus der Klausurnote.
Bemerkung
Mit Beginn der Einschreibefrist in PULS ist auch die Einschreibung zum zugehörigen Moodle-Kurs "Konzepte paralleler Programmierung"erforderlich.
86425 VU - Principles of Data- and Knowledge-Base Systems
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
Alle V Fr 14:00 - 16:00 wöch. Online.Veranstalt 16.04.2021 Prof. Dr. Torsten Schaub 1 U Di 16:00 - 18:00 wöch. Online.Veranstalt 20.04.2021 Francois Laferriere 2 U Do 14:00 - 16:00 wöch. Online.Veranstalt 22.04.2021 Francois Laferriere
3 U Mi 12:00 - 14:00 wöch. Online.Veranstalt 21.04.2021 Ilona Petrenko
Für Lehramtsstudierende.
Links:
moodle https://moodle2.uni-potsdam.de/enrol/index.php?id=22093 Literatur
Principles of Database & Knowledge-Base Systems by Jeffrey D. Ullman W. H. Freeman & Co. New York, NY, USA
86426 PR - Principles of Data- and Knowledge-Base Systems
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 PR Mo 16:00 - 18:00 Einzel Online.Veranstalt 26.04.2021 Prof. Dr. Torsten Schaub, Francois Laferriere Links:
moodle https://moodle2.uni-potsdam.de/enrol/index.php?id=22093 Literatur
Principles of Database & Knowledge-Base Systems by Jeffrey D. Ullman W. H. Freeman & Co. New York, NY, USA
86642 VU - Software Engineering II
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
Alle V Mo 12:00 - 14:00 wöch. Online.Veranstalt 19.04.2021 Dr.-Ing. Sandro Schulze 1 U Do 14:00 - 16:00 wöch. Online.Veranstalt 22.04.2021 Dr.-Ing. Sandro Schulze 2 U Fr 08:00 - 10:00 wöch. Online.Veranstalt 23.04.2021 Dr.-Ing. Sandro Schulze Links:
Moodle-Kurs - bitte
anmelden! https://moodle2.uni-potsdam.de/course/view.php?id=28053 Kommentar
Die Veranstaltungen beginnen erst in der zweiten Vorlesungswoche ab 19. April.
88546 DF - Declarative Problem Solving and Optimization
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 DF N.N. N.N. Block N.N. N.N. Javier Romero Davila,
Francois Laferriere, Prof.
Dr. Torsten Schaub, Etienne Tignon Zulassung, Raum und Zeit nach Absprache
Kommentar
Zulassung nach Absprache.
Answer Set Programming (ASP) is a prime approach to declarative problem solving. Although initially tailored to modeling problems in the area of Knowledge Representation and Reasoning (KRR), its attractive combination of a rich yet simple modeling language with high-performance solving capacities has sparked interests in academia and industry way beyond KRR. This course presents a detailed introduction to ASP, aiming at using ASP languages and systems for solving application problems. Starting from the essential formal foundations, it introduces ASP's solving technology, modeling language and methodology, while illustrating the overall solving process by practical examples.
Voraussetzung Motivation.
Literatur
• Answer Set Solving in Practice by Martin Gebser, Roland Kaminski, Benjamin Kaufmann, and Torsten Schaub. Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning, Morgan and Claypool
• Potassco User Guide by the Potassco team, https://github.com/potassco/guide/releases
• Answer Set Programming by Vladimir Lifschitz. Springer
• Knowledge Representation, Reasoning, and the Design of Intelligent Agents: The Answer-Set Programming Approach by Michael Gelfond and Yulia Kahl. Cambridge University Press
Leistungsnachweis
Marked exam and assignments Bemerkung
Offline communication is conducted primarily via the associated moodle page.
Announcements are also made through the email list of registered students in puls.
Questions can be address to asp@lists.cs.uni-potsdam.de
A tutorial introduction to answer set programming, used in the projects, is given separately.
Lerninhalte
• Motivation
• Introduction
• Modeling
• Language
• Grounding
• Foundations
• Solving
• Advanced modeling Zielgruppe
This is an introductory lecture for MSc students with varying backgrounds.
Grundlagen der experimentellen Systembiologie
Master of Science - Bioinformatik - Prüfungsversion Wintersemester 2010/11
86012 DF - Machine learning in bioinformatics
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft
1 V Mi 10:15 - 11:45 wöch. Online.Veranstalt 14.04.2021 Dr. Detlef Groth, apl.
Prof. Dr. Dirk Walther 1 SU Mi 12:15 - 13:45 wöch. Online.Veranstalt 14.04.2021 Dr. Detlef Groth, apl.
Prof. Dr. Dirk Walther Kommentar
Lecture takes place as E-learning course with video materials and PDF files of the lecture slides.
Exercise will be supported using padup-chats and homework tasks.
Modellorganismen und Methoden der Genomforschung
Für dieses Modul werden aktuell keine Lehrveranstaltungen angeboten
Modern Aspects of Biochemistry and Analytics of Carbohydrates
86171 VS - Modern Aspects of Biochemistry and Analytics of Carbohydrates
Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft 1 S Mi 10:15 - 11:45 wöch. Online.Veranstalt 14.04.2021 Dr. Stefanie Barbirz
weekly online seminar
1 V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Dr. Stefanie Barbirz
Online course Kommentar
Course description for online course 2021
Carbohydrates or glycans occur ubiquitously in nature. They fulfill a multitude of functions described by various scientific disciplines that meet in the highly interdisciplinary field of glycobiology. Aim of this course is to give a state-of-the art overview on topics related to modern glycosciences. In the first part of the course we will summarize and deepen basic knowledge on carbohydrate organic chemistry, biophysics and analytical and bioinformatics tools. These fundamentals set the basis for the second part of the course where we will work on actual glycan-related research topics.
Part 1, Fundamentals: Glycan building blocks and their chemistry, glycan structure and analytics, lectins and glycan recognition, protein glycosylation
Part 2, Current Topics : Lectin function and pathogenesis in mammals, Glycans in immunology, Glycans in microbiology (structures, pathogenesis, microbiome), modern analytical techniques for glycosciences.
The course will be fully online, please register to the course on Moodle (Search term: Glycan2021, Key: Glucose) to find out all details. Please do not hesitate to contact me in case of any questions: barbirz@uni-potsdam.de
Vertiefungsmodul: Projektarbeit
Für dieses Modul werden aktuell keine Lehrveranstaltungen angeboten
Fakultative Lehrveranstaltungen
Glossar
Die folgenden Begriffserklärungen zu Prüfungsleistung, Prüfungsnebenleistung und Studienleistung gelten im Bezug auf Lehrveranstaltungen für alle Ordnungen, die seit dem WiSe 2013/14 in Kranft getreten sind.
Prüfungsleistung Prüfungsleistungen sind benotete Leistungen innerhalb eines Moduls. Aus der Benotung der Prüfungsleistung(en) bildet sich die Modulnote, die in die Gesamtnote des Studiengangs eingeht. Handelt es sich um eine unbenotete Prüfungsleistung, so muss dieses ausdrücklich („unbenotet“) in der Modulbeschreibung der fachspezifischen Ordnung geregelt sein. Weitere Informationen, auch zu den Anmeldemöglichkeiten von Prüfungsleistungen, finden Sie unter anderem in der Kommentierung der BaMa-O
Prüfungsnebenleistung Prüfungsnebenleistungen sind für den Abschluss eines Moduls relevante Leistungen, die – soweit sie vorgesehen sind – in der Modulbeschreibung der fachspezifischen Ordnung beschrieben sind. Prüfungsnebenleistungen sind immer unbenotet und werden lediglich mit "bestanden" bzw. "nicht bestanden" bewertet. Die Modulbeschreibung regelt, ob die Prüfungsnebenleistung eine Teilnahmevoraussetzung für eine Modulprüfung oder eine Abschlussvoraussetzung für ein ganzes Modul ist. Als Teilnahmevoraussetzung für eine Modulprüfung muss die Prüfungsnebenleistung erfolgreich vor der Anmeldung bzw. Teilnahme an der Modulprüfung erbracht worden sein. Auch für Erbringung einer Prüfungsnebenleistungen wird eine Anmeldung vorausgesetzt. Diese fällt immer mit der Belegung der Lehrveranstaltung zusammen, da Prüfungsnebenleistung im Rahmen einer Lehrveranstaltungen absolviert werden. Sieht also Ihre fachspezifische Ordnung Prüfungsnebenleistungen bei Lehrveranstaltungen vor, sind diese Lehrveranstaltungen zwingend zu belegen, um die Prüfungsnebenleistung absolvieren zu können.
Studienleistung Als Studienleistung werden Leistungen bezeichnet, die weder Prüfungsleistungen noch Prüfungsnebenleistungen sind.
