Vorlesungsverzeichnis. Bachelor of Science - Wirtschaftsinformatik Prüfungsversion Wintersemester 2015/16. Wintersemester 2021/22

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Vorlesungsverzeichnis

Bachelor of Science - Wirtschaftsinformatik Prüfungsversion Wintersemester 2015/16

Wintersemester 2021/22

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Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis 5

Wirtschaftsinformatik... 6

BBMBWL800 - Einführung in die Wirtschaftsinformatik 6

90437 VU - Einführung in die Wirtschaftsinformatik 6

BBMWI100 - Datenbanken und Informationssysteme 7

BBMWI200 - Mathematik für Wirtschaftsinformatiker 7

91992 V - Mathematik für Wirtschaftsinformatiker 7

91993 U - Mathematik für Wirtschaftsinformatiker 8

BVMBWL810 - Anwendungssysteme in Industrie und Handel 8

BVMBWL820 - Geschäftsprozessmanagement 8

90446 VU - Geschäftsprozessmanagement 8

BVMWI100 - Vertiefung Wirtschaftsinformatik I 9

90653 S - Aktuelle Themen der Wirtschaftsinformatik und des Digital Government 9

92208 S - Forschungsmethoden (Gestaltungsorientiertes Forschungsdesign) 10

92209 S - Blue IT und Bioökonomie 10

92213 S - Reorganisation der Forschung und Praxis des Lernens im Kontext der Digitalisierung 11

BVMWI200 - Vertiefung Wirtschaftsinformatik II 12

90523 VU - Maschinelles Lernen & Intelligente Datenanalyse II 12

Informatik... 16

BVMINF100 - Vertiefung Informatik I 16

90481 VU - Artificial Intelligence 16

90486 VU - Grundlagen der Betriebssysteme und Rechnernetze 17

90487 VU - Multimedia-Technologie 18

90488 VU - Software Engineering I 18

90502 VU - Einführung in Hardware- und Systembeschreibungssprachen 20

90520 VU - Kryptographie und Komplexität 20

90527 VU - Pervasive Computing 21

92009 VU - Betriebssysteme I 22

BVMINF300 - Vertiefung Software Engineering 22

INF-1010 - Grundlagen der Programmierung 22

90473 U - Grundlagen der Programmierung (Rechnerübung) 22

90474 VU - Grundlagen der Programmierung 23

INF-1011 - Algorithmen und Datenstrukturen 24

INF 1020 - Formale Grundlagen der Informatik 24

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INF-1020 - Theoretische Grundlagen: Modellierungskonzepte der Informatik (auslaufend) 25

90485 VU - Formale Grundlagen der Informatik 25

INF-1060 - Software Engineering 26

90064 VU - Complexity Science 26

90488 VU - Software Engineering I 26

90489 PJ - Software Engineering I 28

INF-6010 - Mentoring und Praxis der Programmierung (auslaufend) 29

INF-6010 - Praxis der Programmierung 29

Betriebswirtschaftslehre... 29

Grundlagen I - Wahlpflichtmodule 30

BBMBWL110 - Einführung in die Betriebswirtschaftslehre 30

90838 VU - Einführung in die Betriebswirtschaftslehre 30

BBMBWL120 - Buchführung 30

90674 VU - Buchführung 30

BBMBWL200 - Einführung in Führung, Organisation und Personal 31

BBMBWL300 - Einführung in das Marketing 31

90730 V - Einführung in das Marketing 31

BBMBWL400 - Jahresabschluss 32

BBMBWL500 - Unternehmerisches Denken und Gründung (auslaufend) 32

BBMBWL600 - Controlling, Kosten- und Leistungsrechnung 32

BBMBWL810 - Management im Digitalen Zeitalter 32

90446 VU - Geschäftsprozessmanagement 32

Grundlagen II - Wahlpflichtmodule 33

BBMBWL710 - Investition 33

BBMBWL720 - Finanzierung 33

Vertiefung - Wahlpflichtmodule 33

BVMBWL210 - Organisation und Unternehmensführung 33

BVMBWL220 - Organizational Behavior and Human Resource Management 33

90769 V - Organizational Behavior and Human Resource Management 33

90786 U - Organizational Behavior and Human Resource Management 35

BVMBWL310 - Marketing Management I 35

BVMBWL410 - Controlling 35

BVMBWL420 - Wirtschaftsprüfung und Corporate Governance 35

BVMBWL430 - Konzernrechnungslegung und Internationale Rechnungslegung 35

90694 V - Konzernrechnungslegung 35

90698 V - Internationale Rechnungslegung 36

BVMBWL510 - Nachhaltiges Innovationsmanagement 37

90833 S - Nachhaltiges Innovationsmanagement 37

BVMBWL520 - Unternehmensgründung 37

90832 VU - Unternehmensgründung 37

BVMBWL610 - Public Management 1 38

BVMBWL710 - Bankmanagement 38

BVMBWL720 - Finanzmanagement 38

BVMBWL900 - Unternehmens- und Wettbewerbsstrategie 38

(4)

BBMVWL410 - Statistik 38

BVMINF200 - Vertiefung Informatik II 38

90481 VU - Artificial Intelligence 38

90486 VU - Grundlagen der Betriebssysteme und Rechnernetze 39

90487 VU - Multimedia-Technologie 40

90520 VU - Kryptographie und Komplexität 40

BVMWI300 - Vertiefung Wirtschaftsinformatik III 41

Akademische Grundkompetenzen... 45 BSKWI100 - Wissenschaftliche Methodik der Wirtschaftsinformatik (inkl. Selbstreflexion und Planung) 45

90860 TU - Selbstreflexion und Planung für B.Sc. Wirtschaftsinformatik 45

92065 S - Wissenschaftliche Methodik der Wirtschaftsinformatik 45

BSKWI200 - Wirtschaftsinformatik-Projekt 46

90447 PJ - Bachelorprojekt Analyse von Geschäftsprozessen und Konzeption von IT Systemen 46

Berufsfeldspezifische Kompetenzen (fachintegrativ)... 47

BSKWI300 - IT-Recht 47

Fakultative Lehrveranstaltungen...47

Glossar 48

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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

PS Proseminar

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

V Vorlesung

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)

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

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Vorlesungsverzeichnis

Wirtschaftsinformatik

BBMBWL800 - Einführung in die Wirtschaftsinformatik 90437 VU - Einführung in die Wirtschaftsinformatik

Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft

Alle V Mo 08:00 - 10:00 wöch. 3.06.H05 01.11.2021 Prof. Dr. Norbert Gronau

1 U N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Dr. rer. pol. Edzard

Weber

2 U N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. N.N.

Voraussetzung

Für die Übung muss eine verbindliche Anmeldung auch über das Lehrportal des Bereichs Wirtschaftsinformatik und Digitale Gesellschaft unter https://wi.uni-potsdam.de/homepage/lehrewi.nsf erfolgen!

Literatur Literatur

• Gronau, N.; Gäbler, A.: Einführung in die Wirtschaftsinformatik. Band 1 und 2 (6. durchgesehene Auflage). Skripte zur Wirtschaftsinformatik. GITO, 2018.

Vertiefende Literatur

• Abts, D.; Mülder, W.: Grundkurs Wirtschaftsinformatik. Eine kompakte und praxisorientierte Einführung. Vieweg, 2004.

• Brause, R.: Betriebssysteme. Springer, 2004.

• Elmasri, R.; Navathe, S.: Grundlagen von Datenbanksystemen. Pearson Studium, 2005.

• Greenberg. N.; Nathan, P.: Professioneller Einstieg in Oracle9i SQL. Oracle, 2002.

• Grochla, E.: Integrierte Gesamtmodelle der Datenverarbeitung: Entwicklung und Anwendung des Kölner Integrationsmodells (KIM). Hanser, 1974.

• Gronau, N.: Enterprise Resource Planning. Architektur, Funktionen und Management von ERP-Systemen, 2., erweiterte Auflage, Oldenbourg, 2010.

• Hansen, H. R.; Neumann, G.: Wirtschaftsinformatik 1: Grundlagen und Anwendungen. Lucius & Lucius, 2005.

• Heuer, A.; Saake, G.: Datenbanken, Konzepte und Sprachen. Thomson, 1995.

• Kemper, A.; Eickler, A.: Datenbanksysteme. Oldenbourg, 2006.

• Mertens, P.: Integrierte Informationsverarbeitung 1: Operative Systeme in der Industrie. Gabler, 2004.

• Mertens, P. u.a. : Grundzüge der Wirtschaftsinformatik. Springer, 2005.

• Rechenberg, P.: Was ist Informatik? Eine allgemeinverständliche Einführung. Hanser, 2000.

• Scheer, A.-W.: Wirtschaftsinformatik: Referenzmodelle für industrielle Geschäftsprozesse. Springer, 1997.

• Stahlknecht, P.; Hasenkamp, U.: Einführung in die Wirtschaftsinformatik. Springer, 2004.

• Vossen, G.: Datenbankmodelle, Datenbanksprachen und Datenbankmanagementsysteme. Oldenbourg, 2000.

• Weiber, R.: Handbuch Electronic Business. Gabler, 2002.

Leistungsnachweis Klausur

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Lerninhalte

Die Informatik (computer science) beschäftigt sich mit den theoretischen Grundlagen, den Mitteln und Methoden sowie mit der Anwendung der Elektronischen Datenverarbeitung (EDV), d.h. mit der Informationsverarbeitung unter Einsatz von Computern.

Kaum ein anderer Wissenschaftszweig bewirkt gegenwärtig so vielfältige Veränderungen in allen Bereichen der Gesellschaft.

Computer und ihre Software bestimmen unsere tägliche Arbeit oder Ausbildung und unser privates Leben. Wir finden sie als Mainframes oder Hochleistungsrechner in Forschungsinstituten und Rechenzentren, als Abteilungsrechner und Server in Netzwerken, als Workstations, PCs oder mobile Computer am Arbeitsplatz oder zu Hause und nicht zuletzt als eingebettete Systeme, z.B. in Form von Mikrocontrollern im Auto, im Handy oder im Videorecorder.

Die Veranstaltung verfolgt das Ziel, den Studentinnen und Studenten einen Überblick über die Informatik zu geben, wobei grundlegende Konzepte und Techniken von Computerhard- und -software sowie spezielle, weit verbreitete Anwendungssysteme betrachtet werden. Insbesondere wird im Verlauf der Veranstaltung auf Datenmodellierung sowie die Datenbankabfragesprache SQL eingegangen. Im Abschluss der Veranstaltung wird die Verbindung zwischen Datenbank und Anwendungssystemen in Unternehmen geknüpft.

Inhaltsübersicht der Themen:

0. Organisation, Ablauf, Inhalte

1. Grundlagen der WI, Erkenntnisobjekt und Arbeitsfelder 2. Grundlagen der Informationstechnik

3. Grundlagen der digitalen Kommunikation 4. Datenmodellierung

a. Von der Realwelt zum Modell (Datenmodellierung, ERM) b. Vom Datenmodell zur Tabelle

c. Von der Tabelle in die Datenbank

5. Einführung in Oracle Express Edition - Eine Einführung in Datenbanksysteme 6. Abfragesprache SQL

a. SQL - Basics (DML, DDL, DCL) b. Tabellen erstellen

c. Grundlegende SELECT-Anweisungen d. Daten einschränken und sortieren

e. SQL-Funktionen (Single Row, Multiple Row) f. Tabellen verknüpfen

g. Gruppenfunktionen h. Unterabfragen

7. Datenbanken in der Anwenderoberfläche

Zielgruppe

Insbesondere Studierende der Fachrichtung BWL sowie der Wirtschaftsinformatik Leistungen in Bezug auf das Modul

SL 411011 - Vorlesung/Übung (unbenotet)

BBMWI100 - Datenbanken und Informationssysteme

Für dieses Modul werden aktuell keine Lehrveranstaltungen angeboten

BBMWI200 - Mathematik für Wirtschaftsinformatiker 91992 V - Mathematik für Wirtschaftsinformatiker

1 V Mi 08:15 - 09:45 wöch. 3.06.H04 27.10.2021 Prof. Dr. Myfanwy Evans

Kommentar

Weitere Informationen zur Vorlesung und den Übungen finden Sie im Moodlekurs Mathematik für Wirtschaftsinformatiker WS21/22 . Tragen Sie sich hierzu als Teilnehmer*in des Kurses ein.

Leistungen in Bezug auf das Modul PNL 512011 - Vorlesung (unbenotet)

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91993 U - Mathematik für Wirtschaftsinformatiker

1 U Do 08:15 - 09:45 wöch. 3.06.H06 28.10.2021 Prof. Dr. Myfanwy Evans

2 U Do 10:15 - 11:45 wöch. 3.06.H06 28.10.2021 Prof. Dr. Myfanwy Evans

3 U Do 12:15 - 13:45 wöch. 3.06.H02 28.10.2021 Dr. rer. nat. Siegfried

Beckus

4 U Do 14:15 - 15:45 wöch. 3.06.S26 28.10.2021 Dr. rer. nat. Siegfried

Beckus

5 U Fr 10:15 - 11:45 wöch. Online.Veranstalt 29.10.2021 Dr. rer. nat. Siegfried Beckus

Kommentar

Weitere Informationen zur Vorlesung und den Übungen finden Sie im Moodlekurs Mathematik für Wirtschaftsinformatiker WS21/22 . Tragen Sie sich hierzu als Teilnehmer*in des Kurses ein.

Leistungen in Bezug auf das Modul PNL 512012 - Übung (unbenotet)

BVMBWL810 - Anwendungssysteme in Industrie und Handel

BVMBWL820 - Geschäftsprozessmanagement 90446 VU - Geschäftsprozessmanagement

1 VU Mo 14:00 - 16:00 wöch. 3.06.H02 01.11.2021 Prof. Dr. Norbert Gronau,

Dr. rer. pol. Christof Thim Links:

Website des Bereiches https://wi.uni-potsdam.de/homepage/lehrewi.nsf Voraussetzung

Die Anmeldung erfolgt auch über die Seiten des Bereichs Wirtschaftsinformatik und Digitale Gesellschaft (https://wi.uni-potsdam.de/homepage/lehrewi.nsf).

Literatur

Gronau, N.: Geschäftsprozessmanagement in Wirtschaft und Verwaltung. Modellierung und Analyse. Berlin 2017 Krallmann/Frank/Gronau: Systemanalyse im Unternehmen, 4. Auflage München 2002

Gronau: Auswahl und Einführung industrieller Standardsoftware. München 2001

Staud: Geschäftsprozeßanalyse mit ereignisgesteuerten Prozeßketten. 2. Auflage, Springer 2001 Literaturempfehlungen erfolgen themenspezifisch.

Leistungsnachweis Übungsleistung, Klausur Lerninhalte

Das Ziel der Veranstaltung Geschäftsprozessmanagement (GPM) ist es, die theoretischen und praktischen Aspekte der Aufnahme, Modellierung, Analyse, Bewertung und Simulation von Geschäftsprozessen zu vermitteln. Zunächst werden die Grundlagen der Unternehmensanalyse anhand eines Vorgehensmodells, mit vertiefender Betrachtung der einzelnen Phasen (insbesondere Ist-Aufnahme und Erstellung Sollkonzept) erläutert. Es werden verschiedene Software-Werkzeuge, die in dem Bereich der Prozessmodellierung, der Prozesssimulation und des Workflowmanagements eingesetzt werden, vorgestellt. Im zweiten Teil der Veranstaltung werden die einzelnen Anwendungsfelder der Geschäftsprozessmodellierung eingeführt, wie z.B. aus den Bereichen E-Business, Wissens- und Qualitätsmanagement. Die Übung dient der Vertiefung der gesammelten Kenntnisse, indem anhand von praktischen Fällen Vorgehensmodelle und Methoden unter Nutzung verschiedener Software- Werkzeuge angewandt werden. Als besondere Gelegenheit erweist sich in diesem Semester die Möglichkeit Übungsinhalte an einem realen DFG-Forschungsprojekt zu orientieren und praktische Einblicke zu erhalten.

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Kurzkommentar

Die Organisation und Inhalte der Übung werden in der ersten Vorlesung besprochen.

BVMWI100 - Vertiefung Wirtschaftsinformatik I

90653 S - Aktuelle Themen der Wirtschaftsinformatik und des Digital Government

1 BL N.N. N.N. Einzel N.N. N.N. Prof. Dr. Norbert Gronau

Links:

Literatur

Literaturempfehlungen erfolgen themenspezifisch.

Leistungsnachweis

Es ist eine schriftliche Hausarbeit im Umfang von ca. 15 Seiten anzufertigen, deren Ergebnisse in Form eines Vortrages zu präsentieren sind (ca. 15 Minuten Vortrag, 10 Minuten Diskussion). Eine aktive Teilnahme am Seminar wird erwartet.

Lerninhalte

Angeboten werden Themen mit Bezug zu aktuellen Forschungsbereichen des Lehrstuhls oder der Wirtschaftsinformatik/E- Government im Allgemeinen. Eine Anlehnung oder Einbindung an konkrete Forschungsprojekte ist möglich. Für die Betreuung stehen je nach Themenbereich verschiedene wissenschaftliche Mitarbeiter zur Verfügung.

Themenbereiche

Konkrete Themenvorschläge zu folgenden und weiteren Themenbereichen werden in der Auftaktveranstaltung vorgestellt:

• Digitale Plattformen

• Business Ökosysteme

• ERP

• Risikokommunikation und Kritische Infrastrukturen

• Prozessorientieres Wissensmanagement

• Allgemeine Systemtheorie

Eigene Themen

Nach Absprache mit den wissenschaftlichen Mitarbeitern zu lehrstuhlrelevanten Themen.

Kurzkommentar Termine Auftaktworkshop

Di, 2.11. 12.15 - 13.45 Uhr // Online via Zoom Zwischenpräsentationen

Do, 16.12. 12.15 - 15.45 // Online via Zoom Leistungen in Bezug auf das Modul PNL 418112 - Übung oder Seminar (unbenotet)

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92208 S - Forschungsmethoden (Gestaltungsorientiertes Forschungsdesign)

1 BL N.N. N.N. Einzel N.N. N.N. Dr. rer. pol. Edzard

Weber Links:

Literatur

Um einen Seminarschein zu erwerben, ist eine schriftliche Hausarbeit (Wissenschaftliche Dokumentation zum betreuten Entwicklungsprojekt) im Umfang von ca. 15 Seiten anzufertigen, deren Ergebnisse in Form eines Vortrages zu präsentieren sind.

Lerninhalte

(Nicht nur) Die Wirtschaftsinformatik unterscheidet zwischen verhaltensorientierter und gestaltungsorientierter Forschung.

Während es bei der verhaltensorientierten Forschung um die Identifikation und Beschreibung von Wirkbeziehungen zwischen Objekten geht, verfolgt die Gestaltungsorientierung die Fragestellung, wie etwas "besser" (effizienter, effektiver, nachhaltiger, ...) gemacht werden kann. Es geht darum, dass für ein vorliegendes Problem eine Lösung geschaffen wird.

In der Regel wird dabei ein Artefakt (z.B. Hardware, Software, Vorgehensmodell usw.) erschaffen, sodass Design und Entwicklung betrieben werden muss. Im Rahmen der Problem- und Zielanalyse oder der Demonstration und Evaluation der Ergebnisse kommen aber sehr wohl auch qualitative und quantitative Methoden zum Einsatz.

Im Speziellen behandelt dieses Seminar:

• Grundbegriffe zur wissenschaftlichen Methodik

• Vorgehensmodelle für die gestaltungsorientierte Forschung

• Vorstellung von qualitativen und quantitativen Forschungsmethoden

• Entwurf von Forschungsdesigns

• Wissenschaftskommunikation

• Praktische Übung (Bearbeitung eines Fallbeispiels)

Bei den Fallbeispielen handelt es sich um konkrete Entwicklungsprojekte aus der Maker-Szene, die von den Studierenden wissenschaftlich betreut werden. Das heißt, die Studierenden entwerfen den Forschungsprozess und werden in den einzelnen Phasen wissenschaftliche Methoden und Standards platzieren und anwenden.

Von den Teilnehmern wird Präsenz und Mobilität erwartet. Ergänzend zum Seminarort und -termin für die theoretischen Vorarbeiten und ergänzenden studentischen Impulsvorträge, wird es regelmäßige aber individualisierbare Treffen in einem potsdamer Makerspace mit den Projektentwicklern geben.

Kurzkommentar Termine

Donnerstags, 16-18 Uhr // Start 04.11.2021 // Raum folgt Leistungen in Bezug auf das Modul

PNL 418112 - Übung oder Seminar (unbenotet)

92209 S - Blue IT und Bioökonomie

Weber Links:

Website des Bereiches https://wi.uni-potsdam.de/homepage/lehrewi.nsf

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Voraussetzung

Literatur

Um einen Seminarschein zu erwerben, ist eine schriftliche Hausarbeit im Umfang von ca. 15 Seiten anzufertigen, deren Ergebnisse in Form eines Vortrages zu präsentieren sind.

Lerninhalte

Bioökonomie ist die wissensbasierte Erzeugung und Nutzung von Biomasse mit dem Ziel, fossile Rohstoffe ganz oder zumindest weitestgehend durch nachwachsende Rohstoffe zu ersetzen. Der bioökonomische Wandel ist eine

gesamtgesellschaftliche Herausforderung, sodass Zusammenarbeit und gegenseitiges Leistungsverständnis von nahezu allen wissenschaftlichen Disziplinen abverlagt werden.

Blue Economy verfolgt den Grundgedanken, Wirtschaftsprozesse nach dem Vorbild ökologischer Systeme nachzubilden.

Dabei stehen das Kreislaufprinzip und die Verwendung von lokal verfügbaren Rohstoffen im Vordergrund.

Beide Ansätze sind auf Digitalisierungskonzepte angewiesen, um auch in wirtschaftlicher Hinsicht wettbewerbsfähig mit etablierten, konventionellen Produktionssystemen zu sein.

Dieses Seminar behandelt Anwendungssysteme und Strategien, um bioökonomische oder "blaue" Produktionsszenarien zu entwickeln.

Dabei besteht das Seminar aus zwei Phasen. In der ersten Phase werden relevante Technologien vorgestellt. In der zweiten Phase wird deren Anwendungspotenziale herausgearbeitet. Dafür werden verschiedene haptische und interaktive Gruppenmethoden vorgestellt und eingesetzt, um entsprechende Einsatzszenarien zu entwerfen, zu diskutieren und zu bewerten.

Als Leistungsanforderung ergibt sich somit:

• Thematische Vorbereitung und Leitung eines Seminar-Workshop mit einer vorgegebenen Methode (LEGO Serious Play, Playmobil Pro, Szenariomodellierung, PoCCI, ...)

• Aktive Teilnahme an Workshops

• 15-seitige Ausarbeitung über die Wirksamkeit der eingesetzen Methode oder Ergebnisdokumentation über das Technologieszenario

• 15-minütiger Vortrag über die Ergebnisse

Die Workshop-Termine und die Einführung in die Workshop-Methoden setzen Präsenz der Studierenden voraus!

Mittwochs, 14-16 Uhr // Start: 03.11.21 Leistungen in Bezug auf das Modul PNL 418112 - Übung oder Seminar (unbenotet)

92213 S - Reorganisation der Forschung und Praxis des Lernens im Kontext der Digitalisierung Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft

1 BL Di 08:00 - 10:00 Einzel Online.Veranstalt 02.11.2021 Dr. rer. pol. Gergana Vladova, Leo Sylvio Rüdian

Links:

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Literatur

Um einen Seminarschein zu erwerben, ist eine der folgenden zwei Voraussetzungen nach Wahl zu erfüllen:

1) Anfertigung einer schriftliche Hausarbeit im Umfang von ca. 15 Seiten, deren Ergebnisse in Form eines Vortrags zu präsentieren sind (ca. 20 Minuten Vortrag, 10 Minuten Diskussion).

oder

2) Erstellung eines Onlinekurses (15-20 Minuten Dauer) und eines kurzen Lehrkonzepts dazu zu dem gewählten Thema.

Umsetzung im Moodle.

Lerninhalte

Die Nutzung digitaler Technologien hat alle Bereiche des Lebens verändert. Dazu gehört auch der Bereich der Bildung. Die Praxis der Lehre und Bildung wird mit neuen Fragen und Herausforderungen sowie mit neuen Möglichkeiten konfrontiert.

Hierzu gehört z.B. die Rolle der KI als ein Instrument sowie aber auch als ein intelligenter Lernbegleiter; die ethischen Grenzen der Digitalisierung der Bildung; die Herausbildung notwendiger Kompetenzen bei Lehrenden und Lernende; die Möglichkeiten und Grenzen der Personalisierung der Lehre; die Möglichkeiten zur Vernetzung und Austausch zwischen Lehrenden und Lernenden; die Entwicklung der Educational Techology. Forschungsbereiche und -ansätze hierzu werden weiterentwickelt, bestehende Theorien stoßen an ihre Grenzen und dementsprechend entstehen auch neue Forschungsbereiche sowie theoretische Konzepte.

Diese Transformation steht im Fokus des Seminars.

Die Studierenden formulieren am Anfang des Semesters ein wissenschaftliches Thema passend zu dem Thema des Seminars, mit dem Ziel, bis Ende des Semesters ein kurzes Lehr-/Präsentationskonzept (allein oder in einer Gruppe) zu diesem Thema zu erstellen. Sie entwickeln zuerst selbstständig fachliches Verständnis. Weiterhin können Studierende im Seminar ihre Kompetenzen erweitern, digitale Medien im eigenen Lernprozess erfolgreich zu nutzen. Sie lernen anwendungsorientiert wie sie technische mit fachlichen und methodischen Kompetenzen verbinden.

Leistungen in Bezug auf das Modul PNL 418112 - Übung oder Seminar (unbenotet)

BVMWI200 - Vertiefung Wirtschaftsinformatik II

90523 VU - Maschinelles Lernen & Intelligente Datenanalyse II

Alle V Di 10:00 - 12:00 wöch. 2.25.F0.01 26.10.2021 Prof. Dr. Tobias Scheffer

1 U Mi 10:00 - 12:00 wöch. 2.70.0.11 27.10.2021 Prof. Dr. Tobias Scheffer

2 U Do 12:00 - 14:00 wöch. 2.70.0.10 28.10.2021 Prof. Dr. Tobias Scheffer

3 U Fr 12:00 - 14:00 wöch. 2.70.0.10 29.10.2021 Prof. Dr. Tobias Scheffer

Kommentar

Aufbauend auf der Vorlesung Intelligente Datenanalyse beschäftigt sich die Veranstaltung vertiefend 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 das notwendige Wissen über Datenanalyse sowie über Matlab. Im Projektteil werden anwendungsnahe Aufgaben eigenständig bearbeitet.

Voraussetzung Intelligente Datenenalyse Leistungsnachweis

Projektaufgabe und mündliche Prüfung Leistungen in Bezug auf das Modul PNL 418212 - Übung oder Seminar (unbenotet)

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90653 S - Aktuelle Themen der Wirtschaftsinformatik und des Digital Government

1 BL N.N. N.N. Einzel N.N. N.N. Prof. Dr. Norbert Gronau

Links:

Literatur

Es ist eine schriftliche Hausarbeit im Umfang von ca. 15 Seiten anzufertigen, deren Ergebnisse in Form eines Vortrages zu präsentieren sind (ca. 15 Minuten Vortrag, 10 Minuten Diskussion). Eine aktive Teilnahme am Seminar wird erwartet.

Lerninhalte

Angeboten werden Themen mit Bezug zu aktuellen Forschungsbereichen des Lehrstuhls oder der Wirtschaftsinformatik/E- Government im Allgemeinen. Eine Anlehnung oder Einbindung an konkrete Forschungsprojekte ist möglich. Für die Betreuung stehen je nach Themenbereich verschiedene wissenschaftliche Mitarbeiter zur Verfügung.

Themenbereiche

Konkrete Themenvorschläge zu folgenden und weiteren Themenbereichen werden in der Auftaktveranstaltung vorgestellt:

• Digitale Plattformen

• Business Ökosysteme

• ERP

• Risikokommunikation und Kritische Infrastrukturen

• Prozessorientieres Wissensmanagement

• Allgemeine Systemtheorie

Eigene Themen

Nach Absprache mit den wissenschaftlichen Mitarbeitern zu lehrstuhlrelevanten Themen.

Kurzkommentar Termine Auftaktworkshop

Di, 2.11. 12.15 - 13.45 Uhr // Online via Zoom Zwischenpräsentationen

Do, 16.12. 12.15 - 15.45 // Online via Zoom Leistungen in Bezug auf das Modul PNL 418212 - Übung oder Seminar (unbenotet)

92208 S - Forschungsmethoden (Gestaltungsorientiertes Forschungsdesign)

Weber Links:

Website des Bereiches https://wi.uni-potsdam.de/homepage/lehrewi.nsf

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Voraussetzung

Literatur

Um einen Seminarschein zu erwerben, ist eine schriftliche Hausarbeit (Wissenschaftliche Dokumentation zum betreuten Entwicklungsprojekt) im Umfang von ca. 15 Seiten anzufertigen, deren Ergebnisse in Form eines Vortrages zu präsentieren sind.

Lerninhalte

(Nicht nur) Die Wirtschaftsinformatik unterscheidet zwischen verhaltensorientierter und gestaltungsorientierter Forschung.

Während es bei der verhaltensorientierten Forschung um die Identifikation und Beschreibung von Wirkbeziehungen zwischen Objekten geht, verfolgt die Gestaltungsorientierung die Fragestellung, wie etwas "besser" (effizienter, effektiver, nachhaltiger, ...) gemacht werden kann. Es geht darum, dass für ein vorliegendes Problem eine Lösung geschaffen wird.

In der Regel wird dabei ein Artefakt (z.B. Hardware, Software, Vorgehensmodell usw.) erschaffen, sodass Design und Entwicklung betrieben werden muss. Im Rahmen der Problem- und Zielanalyse oder der Demonstration und Evaluation der Ergebnisse kommen aber sehr wohl auch qualitative und quantitative Methoden zum Einsatz.

Im Speziellen behandelt dieses Seminar:

• Grundbegriffe zur wissenschaftlichen Methodik

• Vorgehensmodelle für die gestaltungsorientierte Forschung

• Vorstellung von qualitativen und quantitativen Forschungsmethoden

• Entwurf von Forschungsdesigns

• Wissenschaftskommunikation

• Praktische Übung (Bearbeitung eines Fallbeispiels)

Bei den Fallbeispielen handelt es sich um konkrete Entwicklungsprojekte aus der Maker-Szene, die von den Studierenden wissenschaftlich betreut werden. Das heißt, die Studierenden entwerfen den Forschungsprozess und werden in den einzelnen Phasen wissenschaftliche Methoden und Standards platzieren und anwenden.

Von den Teilnehmern wird Präsenz und Mobilität erwartet. Ergänzend zum Seminarort und -termin für die theoretischen Vorarbeiten und ergänzenden studentischen Impulsvorträge, wird es regelmäßige aber individualisierbare Treffen in einem potsdamer Makerspace mit den Projektentwicklern geben.

Donnerstags, 16-18 Uhr // Start 04.11.2021 // Raum folgt Leistungen in Bezug auf das Modul

PNL 418212 - Übung oder Seminar (unbenotet)

92209 S - Blue IT und Bioökonomie

Weber Links:

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Literatur

Um einen Seminarschein zu erwerben, ist eine schriftliche Hausarbeit im Umfang von ca. 15 Seiten anzufertigen, deren Ergebnisse in Form eines Vortrages zu präsentieren sind.

Lerninhalte

Bioökonomie ist die wissensbasierte Erzeugung und Nutzung von Biomasse mit dem Ziel, fossile Rohstoffe ganz oder zumindest weitestgehend durch nachwachsende Rohstoffe zu ersetzen. Der bioökonomische Wandel ist eine

gesamtgesellschaftliche Herausforderung, sodass Zusammenarbeit und gegenseitiges Leistungsverständnis von nahezu allen wissenschaftlichen Disziplinen abverlagt werden.

Blue Economy verfolgt den Grundgedanken, Wirtschaftsprozesse nach dem Vorbild ökologischer Systeme nachzubilden.

Dabei stehen das Kreislaufprinzip und die Verwendung von lokal verfügbaren Rohstoffen im Vordergrund.

Beide Ansätze sind auf Digitalisierungskonzepte angewiesen, um auch in wirtschaftlicher Hinsicht wettbewerbsfähig mit etablierten, konventionellen Produktionssystemen zu sein.

Dieses Seminar behandelt Anwendungssysteme und Strategien, um bioökonomische oder "blaue" Produktionsszenarien zu entwickeln.

Dabei besteht das Seminar aus zwei Phasen. In der ersten Phase werden relevante Technologien vorgestellt. In der zweiten Phase wird deren Anwendungspotenziale herausgearbeitet. Dafür werden verschiedene haptische und interaktive Gruppenmethoden vorgestellt und eingesetzt, um entsprechende Einsatzszenarien zu entwerfen, zu diskutieren und zu bewerten.

Als Leistungsanforderung ergibt sich somit:

• Thematische Vorbereitung und Leitung eines Seminar-Workshop mit einer vorgegebenen Methode (LEGO Serious Play, Playmobil Pro, Szenariomodellierung, PoCCI, ...)

• Aktive Teilnahme an Workshops

• 15-seitige Ausarbeitung über die Wirksamkeit der eingesetzen Methode oder Ergebnisdokumentation über das Technologieszenario

• 15-minütiger Vortrag über die Ergebnisse

Die Workshop-Termine und die Einführung in die Workshop-Methoden setzen Präsenz der Studierenden voraus!

Mittwochs, 14-16 Uhr // Start: 03.11.21 Leistungen in Bezug auf das Modul PNL 418212 - Übung oder Seminar (unbenotet)

92213 S - Reorganisation der Forschung und Praxis des Lernens im Kontext der Digitalisierung Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft

1 BL Di 08:00 - 10:00 Einzel Online.Veranstalt 02.11.2021 Dr. rer. pol. Gergana Vladova, Leo Sylvio Rüdian

Links:

Literatur

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Um einen Seminarschein zu erwerben, ist eine der folgenden zwei Voraussetzungen nach Wahl zu erfüllen:

1) Anfertigung einer schriftliche Hausarbeit im Umfang von ca. 15 Seiten, deren Ergebnisse in Form eines Vortrags zu präsentieren sind (ca. 20 Minuten Vortrag, 10 Minuten Diskussion).

oder

2) Erstellung eines Onlinekurses (15-20 Minuten Dauer) und eines kurzen Lehrkonzepts dazu zu dem gewählten Thema.

Umsetzung im Moodle.

Lerninhalte

Die Nutzung digitaler Technologien hat alle Bereiche des Lebens verändert. Dazu gehört auch der Bereich der Bildung. Die Praxis der Lehre und Bildung wird mit neuen Fragen und Herausforderungen sowie mit neuen Möglichkeiten konfrontiert.

Hierzu gehört z.B. die Rolle der KI als ein Instrument sowie aber auch als ein intelligenter Lernbegleiter; die ethischen Grenzen der Digitalisierung der Bildung; die Herausbildung notwendiger Kompetenzen bei Lehrenden und Lernende; die Möglichkeiten und Grenzen der Personalisierung der Lehre; die Möglichkeiten zur Vernetzung und Austausch zwischen Lehrenden und Lernenden; die Entwicklung der Educational Techology. Forschungsbereiche und -ansätze hierzu werden weiterentwickelt, bestehende Theorien stoßen an ihre Grenzen und dementsprechend entstehen auch neue Forschungsbereiche sowie theoretische Konzepte.

Diese Transformation steht im Fokus des Seminars.

Die Studierenden formulieren am Anfang des Semesters ein wissenschaftliches Thema passend zu dem Thema des Seminars, mit dem Ziel, bis Ende des Semesters ein kurzes Lehr-/Präsentationskonzept (allein oder in einer Gruppe) zu diesem Thema zu erstellen. Sie entwickeln zuerst selbstständig fachliches Verständnis. Weiterhin können Studierende im Seminar ihre Kompetenzen erweitern, digitale Medien im eigenen Lernprozess erfolgreich zu nutzen. Sie lernen anwendungsorientiert wie sie technische mit fachlichen und methodischen Kompetenzen verbinden.

Leistungen in Bezug auf das Modul PNL 418212 - Übung oder Seminar (unbenotet)

Informatik

BVMINF100 - Vertiefung Informatik I 90481 VU - Artificial Intelligence

1 V Mo 14:00 - 16:00 wöch. 2.27.1.01 25.10.2021 Prof. Dr. Torsten Schaub

1 U Di 16:00 - 18:00 wöch. 2.12.0.01 26.10.2021 Prof. Dr. Torsten Schaub,

Javier Romero Davila, Francois Laferriere, Etienne Tignon

1 U Di 16:00 - 18:00 wöch. 2.70.0.11 26.10.2021 Prof. Dr. Torsten Schaub,

Francois Laferriere, Javier Romero Davila, Etienne Tignon

1 PR N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Torsten Schaub,

Francois Laferriere, Javier Romero Davila, Etienne Tignon Links:

moodle https://moodle2.uni-potsdam.de/course/view.php?id=23477 Kommentar

This course gives a gentle introduction to basic techniques used in intelligent systems.

Voraussetzung Motivation.

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Literatur

• D. Poole, A. Mackworth and R. Goebel. Computational Intelligence: A Logical Approach. Oxford University Press, New York, 1998.

• M. Gelfond and Y. Kahl. Knowledge Representation, Reasoning, and the Design of Intelligent Agents . Cambridge University Press, 2014.

• C. Baral. Knowledge Representation, Reasoning and Declarative Problem Solving. Cambridge University Press, 2003.

• V. Lifschitz. Answer Set Programming. Springer, 2019.

• W. Bibel, S. Hölldobler, and T. Schaub. Wissensrepräsentation und Inferenz. Vieweg Verlag, Braunschweig, 1993.

• T. Dean, J. Allen and Y. Aloimonos. Artificial Intelligence. Theory and Practice. Addison-Wesley, 1995.

• N. J. Nilsson. Artificial Intelligence: A new Synthesis. Morgan Kaufmann, 1998.

• St. Russell and P. Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall, Englewood Cliffs,NJ, 1994.

• Y. Shoham. Artificial Intelligence Techniques in Prolog. Morgan Kaufmann, 1994.

Leistungsnachweis Announced at first lecture.

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 ci@lists.cs.uni-potsdam.de

An introduction to answer set programming, used in the projects, is given separately.

Lerninhalte

• Introduction

• Artificial Intelligence and Agents

• Searching for Solutions

• Reasoning with Constraints

• Propositions and Inference

• Boolean Constraint Solving

• Planning Zielgruppe

This is a basic lecture for BSc students with varying backgrounds.

90486 VU - Grundlagen der Betriebssysteme und Rechnernetze

Alle V Di 10:00 - 12:00 wöch. 2.27.1.01 26.10.2021 Prof. Dr. Bettina Schnor

Alle V Fr 10:00 - 12:00 14t. 2.27.1.01 05.11.2021 Prof. Dr. Bettina Schnor

1 U Fr 10:00 - 12:00 14t. 2.70.0.10 12.11.2021 Prof. Dr. Bettina Schnor,

Vera Elisabeth Clemens Für Lehramtsstudierende.

Petra Vogel

4 U Fr 14:00 - 16:00 14t. 2.70.0.09 29.10.2021 Petra Vogel, Prof. Dr.

Bettina Schnor

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Kommentar

Die Vorlesung gibt eine Einführung in die Grundlagen der Betriebssysteme und Rechnernetze. Im ersten Teil der Vorlesung werden die Grundlagen von Betriebssystemen vermittelt: Adressräume, Speicherverwaltung, Organisation des Dateisystem, Prozessverwaltung, Nebenläufigkeit, Koordination/Synchronisation und Verklemmungen. Exemplarisch werden die Betriebssysteme UNIX und Windows besprochen. Im zweiten Teil der Vorlesung werden die Grundlagen der Rechnerkommunikation vermittelt. Dazu werden anhand des ISO-Referenzmodell OSI die verschiedenen Schichten von Kommunkationsarchitekturen besprochen. Als konkretes Beispiel wird die Internetarchitektur mit den Internetprotokollen TCP, UDP und IP vorgestellt.

Voraussetzung

Grundlagen aus der technischen Informatik wie sie zum Beispiel im Modul Grundlagen der Informationsverarbeitung vermittelt werden.

Es muessen 50% der Hausaufgabenpunkte erreicht werden, um zur Klausur zugelassen zu werden. Die Note ergibt sich aus der Klausurnote.

Bemerkung

Weitere Informationen zur Lehrveranstaltung und deren Durchführung im WS 2021/2022 finden Sie im Moodlekurs . und auf der Webseite zur Lehrveranstaltung Webseite zur Vorlesung/Übung GBR

90487 VU - Multimedia-Technologie

Alle V Do 12:00 - 14:00 wöch. 2.14.0.47 28.10.2021 Prof. Dr.-Ing. Ulrike Lucke Alle V Do 12:00 - 14:00 wöch. 2.70.0.09 25.11.2021 Prof. Dr.-Ing. Ulrike Lucke

1 U Mo 14:00 - 16:00 Einzel 2.70.0.01 25.10.2021 Axel Wiepke

1 U Mo 14:00 - 16:00 wöch. 2.70.0.11 01.11.2021 Axel Wiepke

2 U Mo 16:00 - 18:00 wöch. 2.70.0.11 25.10.2021 Axel Wiepke

Kommentar

Die Vorlesung Multimedia-Technologie vermittelt einen Einstieg in die Grundlagen, Verfahren, Komponenten und Systeme multimedialer Datenverarbeitung. Das beginnt bei der digitalen Speicherung von Informationen, geht über die Übertragung und Verarbeitung dieser Daten und endet mit Ansätzen zur Darstellung von bzw. Interaktion mit digitalen Medien. Das schließt sowohl statische (z.B. Grafik, Text) als auch dynamische (z.B. Audio, Video) Medientypen ein. Die Vorlesung behandelt theoretisches Überblickswissen, das in den Übungen praktisch erprobt und auf verschiedene Anwendungsfälle übertragen wird. Begleitend wird im Rahmen einer Praxisaufgabe ein eigenes Multimediaangebot entwickelt. Es wird ein grundlegendes Verständnis für die digitale Informationsverarbeitung vorausgesetzt. Daher eignet sich die Veranstaltung insbesondere für Studienanfänger der Informatik sowie als Neben-/Beifach.

Voraussetzung

grundlegendes Verständnis für die digitale Informationsverarbeitung Literatur

wird in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben Leistungsnachweis

wird in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben Leistungen in Bezug auf das Modul PNL 556512 - Übung (unbenotet)

90488 VU - Software Engineering I

Alle V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Dr.-Ing. Sandro Schulze

1 U Mo 18:00 - 20:00 wöch. 2.70.0.11 25.10.2021 Dr.-Ing. Sandro Schulze

2 U Di 18:00 - 20:00 wöch. 2.70.0.11 26.10.2021 Dr.-Ing. Sandro Schulze

3 U Mi 18:00 - 20:00 wöch. 2.27.0.01 27.10.2021 Dr.-Ing. Sandro Schulze

3 U Mi 18:00 - 20:00 Einzel 2.12.0.01 17.11.2021 Dr.-Ing. Sandro Schulze

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5 U Mi 10:00 - 12:00 Einzel 2.70.0.08 03.11.2021 Dr.-Ing. Sandro Schulze Links:

Software Engineering 1 --

Moodle-Kurs https://moodle2.uni-potsdam.de/course/view.php?id=30119 Kommentar

Kursbeschreibung:

Diese Veranstaltung vermittelt theoretische Grundlagen und praktische Kompetenzen der Modellierung und der

Softwareentwicklung. Neben traditionellen Ansätzen zur Softwareentwicklug wird insbeosndere auch die Softwarewartung und -evolution behandelt.

Bei der Modellierung werden verschiedene Beschreibungsformen für das Verhalten und die Struktur eines Softwaresystems oder seiner Komponenten betrachtet. Ferner werden die Kernphasen des Software-Entwicklungsprozesses betrachtet, von der Anforderungsanalyse über den Entwurf und die Implementierung bis zum Testen.

Die Softwareevolution umfasst Probleme, die bei der Änderung von Software über die Zeit auftreten können (z.B., Code Smells) als auch entsprechende Gegenmaßnahmen (z.B. Refactoring).

Software Wartung und Reegineering umfasst eine Betrachtung der zur Wartung gehörenden Aufgaben, Techniken zur Messung von Softwarequalität, Migration von Softwaresystemen als auch Techniken zur Kontroll- und Datenflussanalyse.

Die Konzepte werden anhand von Anwendungsbeispielen und Werkzeugen demonstriert und geübt. Ausgewählte Aspekte werden vertieft und in einem Projekt angewendet.

Voraussetzung

Grundlagen der Programmierung.

Ferner werden die Kenntnisse aus den Kursen Theoretische Informatik I (bzw. Modellierungskonzepte der Informatik) und Praxis der Programmierung erwartet.

Literatur

Ian Sommerville. Software Engineering, Ninth Edition. Pearson, 2011, 0-13-705346-0 Ian Sommerville, Perdita Stevens.

Software Engineering: AND Using UML, Software Engineering with Objects and Components. Pearson Education, 2007, 1-4058-9258-7 Helmut Balzert. Lehrbuch der Software-Technik (Band 1): Software-Entwicklung. Spektrum

Akademischer Verlag Heidelberg, 1996, 3-8274-0042-2 Perdita Stevens. Using UML: Software Engineering with Objects and Components. Pearson Education, 2005, 0-3212-6967-5 M. Hitz, G. Kappel, E. Kapsammer, W. Retschitzegger. UML@Work.

Objektorientierte Modellierung mit UML 2. dpunkt.verlag, Heidelberg, 2005, 3-89864-261-5 Edmund M. Clarke Jr., Orna Grumberg, Doron A. Peled. Model Checking. MIT Press, 2000, 978-0-262-03270-4 Mary Poppendieck, Tom Poppendieck.

Lean Software Development: An Agile Toolkit. Addison-Wesley Professional, 2003, 0-3211-5078-3 Leistungsnachweis

Am Ende des Semesters werden 6 benotete Leistungspunkte vergeben, wobei die Zensur folgendermaßen als gewichtetes Mittel vergeben wird: * Klausur: 70%, * Projekt: 30%. Die Klausur muss bestanden werden.

Bemerkung ACHTUNG!

Die Vorlesung zu Software Engineering 1 findet online asynchron statt . Es war aufgrund der coronabedingten vermidnerten Kapazitäten leider nicht möglich, einen Hörsaal für eine Präsenzvorlesung zu bekommen.

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Bitte beachten Sie, dass dieser Kurs zu einem Pflichtmodul im Bachlorprogramm gehört

und deshalb in deutscher Sprache gelehrt wird. Masterstudenten können unter zwei Voraussetzungen teilnehmen:

1) Sie sind in der Lage, den Kurs in deutscher Sprache zu verfolgen (Vorlesungsfolien werden auch in englischer Sprache angeboten) und auch in den Projektgruppen entsprechend mitzuarbeiten.

2) Sie hatten keinen vergleichbaren Kurs in Ihrem Bachelorstudium.

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Lerninhalte

Zu den Inhalten der Lehrveranstaltung gehören unter anderem:

• Kernphasen der Softwareentwicklung und Vorgehensmodelle

• Anforderungsanalyse und -spezifikation

• Verhaltensmodellierung/Prozessmodellierung

• Strukturmodellierung, objektorientierte Modellierung

• Software-Architekturen und Design-Patterns

• Objektorientierte Implementierung von Entwürfen

• Verifikation und Validierung mit dem Schwerpunkt auf Testen

• Software Evolution

• Softwarewartung und Reengineering

Kurzkommentar

Einschreibeschlüssel Moodle: SoftEng_21

Bitte registrieren Sie sich für eine der Übungsgruppen im Moodlekurs.

Die Zuordnung der Übungsgruppen erfolgt ausschließlich über Moodle.

PULS ist hierfür nicht maßgeblich.

HINWEIS:

Für Lehramtsstudierende sind die Übungen 1 und 4 vorgesehen! Bitte berücksichtigen Sie dies bei der Erstellung ihres Stundenplans.

90502 VU - Einführung in Hardware- und Systembeschreibungssprachen

1 V Fr 10:00 - 12:00 wöch. 2.70.0.08 29.10.2021 Prof. Dr. Milos Krstic

1 U Fr 12:00 - 14:00 wöch. 2.70.0.01 29.10.2021 Prof. Dr. Milos Krstic,

Anselm Breitenreiter Leistungen in Bezug auf das Modul

PNL 556512 - Übung (unbenotet)

90520 VU - Kryptographie und Komplexität

Alle V Mo 10:00 - 12:00 wöch. 2.25.F1.01 25.10.2021 Prof. Dr. Christoph Kreitz

1 VU Mo 12:00 - 14:00 wöch. 2.25.F1.01 25.10.2021 Prof. Dr. Christoph Kreitz

Kommentar

Die Verschluesselung von Nachrichten ist seit ueber 2500 Jahren ein bewaehrtes Mittel zur sicheren Uebermittelung von Informationen. Kryptographische Verfahren sollen sicherstellen, dass geheime Informationen nicht decodiert werden koennen und dass die Authentizitaet von Nachrichten âberpruefbar wird. Aus heutiger Sicht bedeutet Sicherheit, dass es selbst beim Einsatz modernster Computertechnologie nicht moeglich sein darf, eine Verschluesselung in akzeptabler Zeit zu brechen.

Der Wunsch nach maximaler Flexibilitaet sicherer Verbindungen macht es andererseits noetig, Verschluesselungsferfahren mit (teilweise) oeffentlichen Schluesseln zu verwenden. Der Schwerpunkt der Veranstaltung ist die Betrachtung von Public- Key Kryptosystemen und ihrer mathematischen Grundlagen. Hierzu werden verschiedenen kryptographische Systeme mit oeffentlichen Schluesseln sowie moegliche Attacken vorgestellt und analysiert sowie die noetigen Grundlagen der Mathematik und Komplexitaetstheorie ausfuehrlich besprochen.

Voraussetzung

Theoretische Grundlagen endsprechend der Veranstaltungen Informatik I/II Gutes mathematisches Verstaendnis Literatur

Joerg Rothe: Complexity Theory and Cryptology, Springer 2004 Douglas R. Stinson: Cryptography: Theory and Practice.

Chapman & Hall/CRC 2006 Johannes Buchmann: Einführung in die Kryptographie. Springer 2003 Leistungsnachweis

Muendliche (bei mehr als 15 Teilnehmern schriftliche) Pruefung zu Beginn der vorlesungsfreien Zeit.

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90523 VU - Maschinelles Lernen & Intelligente Datenanalyse II

Alle V Di 10:00 - 12:00 wöch. 2.25.F0.01 26.10.2021 Prof. Dr. Tobias Scheffer

1 U Mi 10:00 - 12:00 wöch. 2.70.0.11 27.10.2021 Prof. Dr. Tobias Scheffer

2 U Do 12:00 - 14:00 wöch. 2.70.0.10 28.10.2021 Prof. Dr. Tobias Scheffer

3 U Fr 12:00 - 14:00 wöch. 2.70.0.10 29.10.2021 Prof. Dr. Tobias Scheffer

Kommentar

Aufbauend auf der Vorlesung Intelligente Datenanalyse beschäftigt sich die Veranstaltung vertiefend 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 das notwendige Wissen über Datenanalyse sowie über Matlab. Im Projektteil werden anwendungsnahe Aufgaben eigenständig bearbeitet.

Voraussetzung Intelligente Datenenalyse Leistungsnachweis

Projektaufgabe und mündliche Prüfung Leistungen in Bezug auf das Modul PNL 556512 - Übung (unbenotet)

90527 VU - Pervasive Computing

1 V Mi 12:00 - 14:00 wöch. 2.70.0.10 27.10.2021 Dr. rer. nat. Tobias

Moebert

1 U Do 14:00 - 16:00 wöch. 2.70.0.10 28.10.2021 Dr. rer. nat. Tobias

Moebert

1 V Mi 12:00 - 14:00 Einzel 2.70.0.08 03.11.2021 Dr. rer. nat. Tobias

Moebert Kommentar

Der Kurs bietet einen tiefgehenden Einblick in das hochaktuelle Forschungsfeld Pervasive Computing. Neben den grundlegenden Herausforderungen intelligenter Umgebungen werden aktuelle Entwicklungen zu Themen wie mobile Netze, Kontextbewusstsein, intuitive Mensch-Maschine-Kommunikation, Sicherheit & Vertraulichkeit u.v.m. behandelt sowie anhand von Fallstudien aus den Bereichen Pervasive Learning und Pervasive Games diskutiert.

Voraussetzung

Grundkenntnisse von Rechnernetzen Leistungsnachweis

Klausur Bemerkung

Die Übung findet nur alle zwei Wochen statt, beginnend am 18.11.2021 . Im Laufe des Semesters werden Sie begleitend eine Selbstlernleistung erbringen .

Zum Moodle-Kurs : https://moodle2.uni-potsdam.de/course/view.php?id=29677 Leistungen in Bezug auf das Modul

PNL 556512 - Übung (unbenotet)

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92009 VU - Betriebssysteme I

1 VU N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Andreas Polze

Kommentar

Angaben zum Lehrinhalt in der Beschreibung aufrufbar unter https://hpi.de/studium/lehrveranstaltungen.html

Voraussetzung

Voraussetzungen werden in den Lehrinhaltsbeschreibungen unter https://hpi.de/studium/lehrveranstaltungen.html benannt.

Bemerkung

Unter https://hpi.de/studium/lehrveranstaltungen.html sind folgende Angaben aufrufbar:

• Raum und Zeit

• Lehrinhalt und Leistungserfassung

• Teilnehmerbegrenzung

BVMINF300 - Vertiefung Software Engineering

INF-1010 - Grundlagen der Programmierung

90473 U - Grundlagen der Programmierung (Rechnerübung)

1 U Mi 10:00 - 12:00 wöch. 2.70.0.01 27.10.2021 Dr. Henning Bordihn

2 U Mi 12:00 - 14:00 wöch. 2.70.0.01 27.10.2021 Dr. Henning Bordihn

3 U Do 10:00 - 12:00 wöch. 2.70.0.01 28.10.2021 Dr. Henning Bordihn

5 U Do 12:00 - 14:00 wöch. 2.70.0.01 28.10.2021 Dr. Henning Bordihn,

6 U Do 14:00 - 16:00 wöch. 2.70.0.01 28.10.2021 Dr. Henning Bordihn,

Kommentar

Die in der Vorlesung und den Übungen behandelten Konzepte werden im Computerlabor exemplarisch realisiert. Dabei wird der Umgang mit dem Betriebssystem UNIX/Linux und der Programmiersprache Python erlernt.

Registrieren Sie sich unbedingt auf PULS sowohl zu Vorlesung/Übung als auch zur Rechnerübung. Die Zuordnung zu einer Übungsgruppe erfolgt im Moodlekurs. PULS ist hierfür nicht ausschlaggebend.

Für PULS gilt: Nur wenn Sie VOR 2019 den Prozess der Leistungserfassung in Grundlagen der Programmierung bereits begonnen hatten, wählen Sie das Modul mit dem 'x'.

In der Rechnerübung zum Modul Grundlagen der Programmierung gibt es eine Prüfungsnebenleistung (PNL) zum Abschluss des Moduls (Verbuchung der Leistungspunkte). Die Zulassung zur Prüfung erfolgt unabhängig von dieser PNL. Die PNL wird durch eine Testatleistung im Computerlabor (45-60 Minuten während einer der Rechnerübungen) erbracht und gilt als bestanden, wenn mindestens 50% der geforderten Testatleistung erzielt wurden.

Leistungen in Bezug auf das Modul

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SL 550122 - Rechnerübung (unbenotet)

90474 VU - Grundlagen der Programmierung

Alle VO Do 14:15 - 15:45 Einzel N.N. 21.10.2021 Dr. Henning Bordihn

in 3.06.H05 (Griebnitzsee).

Alle VO Fr 11:15 - 12:45 Einzel N.N. 22.10.2021 Dr. Henning Bordihn

in 3.06.H05 (Griebnitzsee).

Alle V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Dr. Henning Bordihn

1 U Do 10:00 - 12:00 wöch. 3.06.H01 28.10.2021 Dr. Henning Bordihn

2 U Do 12:00 - 14:00 wöch. 3.06.H01 28.10.2021 Dr. Henning Bordihn

3 U Do 14:00 - 16:00 Einzel 3.06.H01 04.11.2021 Dr. Henning Bordihn

5 U Fr 12:00 - 14:00 wöch. 2.70.0.11 29.10.2021 Dr. Henning Bordihn,

Kommentar

Die Vorlesung findet in diesem Semester aufgrund der Vielzahl der Teilnehmer und der pandemiebedingten

Beschränkungen für die Nutzung der Räume nur als Videovorlesung statt. Die Übungen und Rechnerübungen sind aber als Präsenzveranstaltungen geplant.

Zum Auftakt gibt es eine Einführung in den Kurs im Hörsaal H05 auf dem Campus Griebnitzsee, die sich insbesondere an alle richtet, die den Kurs noch nicht belegt hatten. Neben einer kurzen inhaltlichen Einführung werden dort wichtige organisatorische Fragen erläutert. Es stehen zwei alternaive Termine zur Verfügung, von denen nur einer genutzt werden soll:

entweder Donnerstag, 21.10. um 14:15 Uhr oder Freitag, 22.10. um 11:15 Uhr

Um eine Überfüllung des Hörsaals zu vermeiden, registrieren Sie sich vorher unter dieser Terminumfrage.

In der Prüfungszeit wird eine benotete Klausur (120 Minuten, ohne Unterlagen) angeboten.

Prüfungsnebenleistung (PNL):

• Für die Zulassung zur Prüfung müssen Übungsaufgaben (Moodle) selbstständig bearbeitet werden. Die PNL gilt als bestanden, wenn mindestens 60% der Aufgaben erfolgreich bearbeitet worden sind.

• Für den Abschluss des Moduls (Gutschrift der Leistungspunkte) wird die PNL aus der Rechnerübung benötigt. Die Prüfung kann auch ohne diese PNL abgelegt werden.

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Bemerkung

Die Einzeltermine am 21.10. von 14:15 - 15:45 Uhr und am 22.10. von 11:15 - 12:45 sind Auftaktveranstaltungen, die als Präsenzveranstaltungen im Hörsaal H05 durchgeführt werden.

Jede(r) soll genau einen der beiden Termine wahrnehmen. Wichtige inhaltliche und organisatorische Hinweise werden gegeben. Anschließend können Fragen gestellt werden.

Die Teilnahme wird für alle, die den Kurs noch nicht belegt hatten, dringend empfohlen. Bitteregistrieren Sie sich in dieser Terminumfrage , um eine Überfüllung des Hörsaals zu vermeiden.

Lerninhalte

• Grundbegriffe der Informatik

• Hardware, Software, Programm, Prozess, Betriebssystem, Netzwerk

• Einführung in UNIX/Linux

• Prozesskonzept

• Dateisystem, Rechtemanagement

• Shell, Systemvariablen, Kommandosubstitution, Ein- und Ausgabeströme

• Einige UNIX-Werkzeuge

• Mathematische Grundlagen

• Relationen, Funktionen, Operationen

• mathematische Aussagen und Beweise

• Vom Problem zum Algorithmus

• Algortihmenbegriff

• Modellbildung/Abstraktion und Verfeinerung

• Graphen und ihre Repräsentation

• Pseudocode, Variablen, Kontrollstrukturen, grundlegende Datentypen

• Brute-Force-Algorithmen

• Komplexität und andere Gütekriterien

• Grenzen des algorithmisch Machbaren

• Vom Algorithmus zum Programm

• Imperative Programmierung

• Prozedurale Programmierung, Funktionen, Parameter, Aufruf-Stack

• Rekursion

• Objektorientierte Progammierung

• Funktionale Programmierung

• Progammierung mit Python

• Ausblick auf logische Programmierung

• Vom Programm zum Prozess

• Interpreter versus Compiler

• Assembler

• Algorithmen

• einfache numerische Algorithmen

• Algorithmen auf Graphen, vor allem Breiten- und Tiefensuche

• u.v.m.

Kurzkommentar

Schreiben Sie sich zum Kurs sowohl über PULS (Vorlesung/Übung und Rechnerübung) als auch über Moodle ein. In PULS wählen Sie in der regel das Modul INF-1010. Nur wenn Sie VOR 2019 den Prozess der Leistungserfassung in Grundlagen der Programmierung bereits begonnen hatten, wählen Sie das Modul mit dem 'x'.

Bitte beachten Sie, dass die Zuordnung zu den Übungsgruppen und Gruppen der Rechnerübungen ausschließlich über eine Registrierung in Moodle erfolgt. PULS ist hier nicht maßgeblich.

PNL 550112 - Vorlesung und Übung (unbenotet) SL 550121 - Übung (unbenotet)

INF-1011 - Algorithmen und Datenstrukturen

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90485 VU - Formale Grundlagen der Informatik

Alle TU Mi 08:00 - 10:00 wöch. Online.Veranstalt 27.10.2021 Prof. Dr. Christoph Kreitz

Alle V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Christoph Kreitz

1 U Mi 12:00 - 14:00 wöch. 2.25.F1.01 27.10.2021 Tom Kranz

2 U Do 10:00 - 12:00 wöch. 2.70.0.09 28.10.2021 Tom Kranz

3 U Do 14:00 - 16:00 wöch. 2.25.F1.01 28.10.2021 Tom Kranz

4 U Fr 08:00 - 10:00 Einzel 2.70.0.08 29.10.2021 Tom Kranz

4 U Fr 08:00 - 10:00 wöch. 2.70.0.11 05.11.2021 Tom Kranz

5 U N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Dr. rer. nat. Sebastian

Böhne Für Lehramtsstudierende.

6 U Fr 10:00 - 12:00 Einzel 2.70.0.10 29.10.2021 Dr. rer. nat. Sebastian

6 U Fr 12:00 - 14:00 wöch. 2.70.0.08 05.11.2021 Dr. rer. nat. Sebastian

7 U Fr 14:00 - 16:00 wöch. 2.70.0.08 29.10.2021 Christoph Glinzer

Links:

Moodle Kurs zu Formale

Grundlagen der Informatik https://moodle2.uni-potsdam.de/course/view.php?id=30099 Kommentar

Schreibt euch unbedingt in den Moodle-Kurs ein, um Zugriff auf die Lehrmaterialien zu erhalten: https://moodle2.uni- potsdam.de/course/view.php?id=30099 . Das ist umso wichtiger, wenn ihr euch aufgrund bereits erbrachter

Prüfungsnebenleistungen nicht im PULS einschreiben könnt, da wir euch ansonsten überhaupt nicht erreichen können.

Zielgruppe

Formale Grundlagen der Informatik (INF-1020) und Maschinenmodelle (INF-1030) tauschen ab dem WS 2021/2022 die Plätze in den empfohlenen Studienverlaufsplänen. INF-1020 ist also bspw. im Bachelor ICS erst für das dritte Fachsemester vorgesehen, während Studierende des ersten Semesters INF-1030 belegen sollten. Analoges gilt für andere Studiengänge, in denen sowohl INF-1020 als auch INF-1030 zu belegen sind.

PNL 550312 - Vorlesung und Übung und Tutorium (unbenotet)

INF-1020 - Theoretische Grundlagen: Modellierungskonzepte der Informatik (auslaufend) 90485 VU - Formale Grundlagen der Informatik

Alle TU Mi 08:00 - 10:00 wöch. Online.Veranstalt 27.10.2021 Prof. Dr. Christoph Kreitz

Alle V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Christoph Kreitz

1 U Mi 12:00 - 14:00 wöch. 2.25.F1.01 27.10.2021 Tom Kranz

2 U Do 10:00 - 12:00 wöch. 2.70.0.09 28.10.2021 Tom Kranz

3 U Do 14:00 - 16:00 wöch. 2.25.F1.01 28.10.2021 Tom Kranz

4 U Fr 08:00 - 10:00 wöch. 2.70.0.11 05.11.2021 Tom Kranz

5 U N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Dr. rer. nat. Sebastian

6 U Fr 10:00 - 12:00 Einzel 2.70.0.10 29.10.2021 Dr. rer. nat. Sebastian

(26)

Für Lehramtsstudierende.

6 U Fr 12:00 - 14:00 wöch. 2.70.0.08 05.11.2021 Dr. rer. nat. Sebastian

7 U Fr 14:00 - 16:00 wöch. 2.70.0.08 29.10.2021 Christoph Glinzer

Links:

Moodle Kurs zu Formale

Grundlagen der Informatik https://moodle2.uni-potsdam.de/course/view.php?id=30099 Kommentar

Schreibt euch unbedingt in den Moodle-Kurs ein, um Zugriff auf die Lehrmaterialien zu erhalten: https://moodle2.uni- potsdam.de/course/view.php?id=30099 . Das ist umso wichtiger, wenn ihr euch aufgrund bereits erbrachter

Prüfungsnebenleistungen nicht im PULS einschreiben könnt, da wir euch ansonsten überhaupt nicht erreichen können.

Zielgruppe

Formale Grundlagen der Informatik (INF-1020) und Maschinenmodelle (INF-1030) tauschen ab dem WS 2021/2022 die Plätze in den empfohlenen Studienverlaufsplänen. INF-1020 ist also bspw. im Bachelor ICS erst für das dritte Fachsemester vorgesehen, während Studierende des ersten Semesters INF-1030 belegen sollten. Analoges gilt für andere Studiengänge, in denen sowohl INF-1020 als auch INF-1030 zu belegen sind.

INF-1060 - Software Engineering 90064 VU - Complexity Science

1 U Mi 12:15 - 13:00 wöch. 2.28.2.123 27.10.2021 Prof. Dr. Karoline

Wiesner

1 V Do 10:15 - 11:45 wöch. 2.28.2.123 28.10.2021 Prof. Dr. Karoline

Wiesner

1 U Fr 12:15 - 13:00 wöch. 2.28.2.123 29.10.2021 Prof. Dr. Karoline

Wiesner Leistungen in Bezug auf das Modul

PNL 550912 - Vorlesung und Übung (unbenotet)

90488 VU - Software Engineering I

Alle V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Dr.-Ing. Sandro Schulze

1 U Mo 18:00 - 20:00 wöch. 2.70.0.11 25.10.2021 Dr.-Ing. Sandro Schulze

2 U Di 18:00 - 20:00 wöch. 2.70.0.11 26.10.2021 Dr.-Ing. Sandro Schulze

Links:

Software Engineering 1 -- Moodle-Kurs

https://moodle2.uni-potsdam.de/course/view.php?id=30119